生成式 AI 应用在加密产业中持续升温，不少机构试图导入 AI 强化研究流程，却常因错误率高、回应品质不稳与成本难控等问题，止步于概念验证阶段（PoC）。不过，Delphi Digital 是少数成功打造出实用型产品的例子。Mira Network 今正式公开其最新案例研究，详述如何透过 Mira 提供的去中心化 AI 基础架构，协助 Delphi Digital 推出具备快取、路由与验证机制的智慧助手 Delphi Oracle，大幅提升研究团队与用户查询体验。

Check out how we helped turn deep dives into interactive experiences at @Delphi_Digital, powering their Oracle.

Delphi Oracle is a personal AI research companion built right into the reports. Our verification network ensures every response is accurate and reliable. https://t.co/LXGwVafHhd pic.twitter.com/VzAkrvMGTi

— Mira (@Mira_Network) June 5, 2025

传统 AI 助手的三大痛点

Delphi Digital 最初尝试自建 AI 助手时遇到以下困境：

  1. 资料幻觉问题严重，无法保证回应内容的正确性

  2. 运算成本高昂，查询越多花费越重

  3. 系统无法扩充至真实产品层级，仅能作为内部测试工具

这使得第一代原型无法上线使用，更遑论推广给终端使用者。

Mira 提供的三大解法模组

2024 年，Delphi 决定改采 Mira Network 架构重启计划。三大核心技术模组成为关键转折：

  • 智能查询路由：自动判断查询内容复杂度，将简单问题交由快取处理，只有在需要精准推论时才动用大型语言模型

  • 智慧快取系统 Klok：针对高频查询建立预先生成内容，大幅减少延迟与运算耗费

  • 去中心化验证层：Mira 节点会对每笔 AI 回应进行验证与共识比对，降低错误率与误导风险，提升整体可信度

导入后，Delphi Oracle 将单次查询成本压低九成，回应时间缩短至百毫秒内，成功达成上线标准。

从研究工具变成产品介面

目前，Delphi Oracle 已整合至 Delphi Digital 官网，成为会员查找研究报告的主要入口，常见应用情境包括：

  • 解读技术报告中晦涩段落、快速摘要重点；

  • 查询历史报告与特定协议资料（如 EigenLayer、Lido）；

  • 串联过往研究，建立横跨多期的资料链结。

Delphi 团队指出，Oracle 不只是一个工具，更改变了读者与研究报告的互动方式。许多以往无人问津的老报告，如今透过 AI 变得「可问、可引、可读」。

Mira 展望：打造 AI onchain 的可用基础设施

对 Mira 而言，此次 Delphi Oracle 的成功落地不仅是技术合作的成果，更是一个产品思维实作范例。透过验证层、查询分流与快取机制，Mira 展现了 AI 系统在链上场景中落地的可行路径。Mira 将持续扩展协议功能，支援更多模型、多来源资料调用与跨链部署，目标是为开发者与产品团队打造「可商用、可验证、能节省成本的 AI Layer」。

这篇文章 Mira 发布 Delphi Oracle 案例研究：如何协助 Delphi Digital 用 AI 重塑加密研究体验 最早出现于 链新闻 ABMedia。

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