"你有沒有質疑過你現實的本質？"（Have you ever questioned the nature of your reality?）


(西部世界)

1. AI Agent在Web3領域的作用

去中心化AI的興起與趨勢

隨着區塊鏈與人工智能的發展交匯，去中心化AI（Decentralized AI）正成爲新興趨勢。傳統AI由少數巨頭掌控模型和數據，而去中心化思路下，多方可以協作貢獻算力和數據，緩解數據壟斷並增強安全與包容性。

例如BNB Chain等公鏈生態正積極探索去中心化AI基礎設施，通過激勵機制匯聚閒置GPU等算力資源，打造分佈式"超級計算機"來訓練大模型。這種模式下，個人和組織可貢獻閒置資源獲取回報，相比中心化雲計算更具成本效益。同時也出現了將大型模型拆分由多節點共同託管推理的嘗試（類似Petals項目將LLM模型各層分散於不同節點），以降低單點壓力。這些探索表明去中心化AI基礎設施正在形成，爲AI模型的開放創新提供了新路徑。

AI與區塊鏈結合的應用場景

區塊鏈的信任機制爲AI系統提供了可靠的執行環境，使"可信AI"成爲可能。在智能合約中集成AI，有助於實現鏈上去信任計算：AI代理可以在鏈下執行復雜計算或決策，然後通過密碼學證明或多節點共識將可信結果提交鏈上。

例如，去中心化AI預言機Ora協議允許多個AI代理分佈式地運行推理，並經由共識確認結果後上鏈。又如Modulus Labs的"Leela vs. the World"示範了利用零知識電路驗證AI棋局決策，在預測市場中實現可驗證的AI輸出。這些方案使得AI的計算過程和結果變得透明可信，解決了傳統AI作爲黑箱難以直接用於高價值場景的問題。

區塊鏈還爲AI代理提供了數字身份和所有權，智能合約可規定代理的權限和激勵，使其行爲可追溯且收益分配清晰。

比如Phala Network提出的AI-Agent Contract框架，將AI能力與區塊鏈去中心化特性融合，提供平臺讓AI代理自治運行並創造價值，同時確保與鏈上應用交互的安全、隱私和可信。這種智能合約層面的支持讓開發者能創建、擁有和獲利於AI代理，推動區塊鏈應用邁向更智能自治的形態。

AI代理在Web3各領域的應用

DeFi領域

AI代理可充當智能交易助手和風險管理者。它們能夠24/7自動監控市場行情並執行多鏈套利或再平衡操作，提高資金效率。

例如Merlin鏈的"Eliza"AI代理框架已經實現AI代理深度融合區塊鏈，支持自動執行比特幣主鏈交易、跨鏈借貸和資產交換等操作，加速智能化金融進程。這些AI代理通過解析用戶的交易意圖，在最優時機跨協議下單，優化用戶收益，同時降低人工操作失誤。

NFT領域

AI代理正催生"自主藝術家"等全新概念：

例如Botto項目就是一個由AI代理創作藝術品、社區投票甄選並通過鏈上NFT鑄造出售的自治藝術家。該AI每週創作繪畫，由持有代幣的社區投票決定哪幅上鍊鑄造成NFT出售，所得收益按代幣持有比例分配給社區。這體現了AI在內容創作和價值分配上的自治能力。另有項目將強化學習AI用於遊戲NFT，使代理作爲遊戲角色自動與玩家互動，打造全新的娛樂體驗。

DAO治理

AI代理可輔助決策：一些DAO開始引入"代理投票人"，由AI自動分析提案內容、社區討論和歷史數據，然後代表持幣人投票。這緩解了治理參與者信息過載的問題，提高決策效率。

例如Autonolas等項目提供了治理AI工具，可以綜述提案要點、預測不同決策的影響，幫助DAO更明智地決策。

去中心化身份(DID)

AI結合密碼學可用於身份驗證和防女巫機制。傳統KYC往往依賴中心化機構驗證，而AI代理可以通過生物特徵識別等技術爲鏈上用戶提供去信任的身份證明。

例如Privasea AI的#ImHuman協議利用人臉識別AI來驗證用戶是獨特真人，並藉助全同態加密確保整個驗證過程中數據始終加密，保護隱私。同時，零知識證明也可結合AI用於"人格證明"，驗證某用戶爲獨一無二且未使用深度僞造技術，而不泄露其私密信息。這類AI DID方案有望用於空投防女巫攻擊、鏈上聲譽系統等場景，確保每個身份對應真實個人。

2. 多智能體系統及共識安全

多智能體協作與博弈

多智能體系統（MAS）指由多個自主代理相互作用來完成複雜目標的框架。不同AI代理可以合作也可以競爭，爲了整體系統性能往往需要設計激勵機制和協議使其朝共同目標努力。這涉及博弈論和機制設計：例如通過獎勵共享促進協作，或通過拍賣/投票機制在代理間達成任務分配共識。

安全方面，必須防範代理之間的惡意行爲或失誤對整體造成破壞。因此係統會設計算法確保即使部分代理出錯或作惡，整體仍具魯棒性（這與區塊鏈的拜占庭容錯思想一致）。

在合作場景下，多代理可採用信息共享協議（如發佈-訂閱、黑板系統）提高協作效率，但同時要小心信息不被篡改僞造。爲增強可信，往往引入鏈上記錄或第三方驗證，每個代理的關鍵決策可以提交到區塊鏈存證，使其行爲透明可追溯。

同時，多智能體也使用博弈均衡概念來分析系統穩定性：設計使偏離協議（作弊）無利可圖，從而激勵代理誠實行事。例如在分佈式學習中，引入聲譽評分或懲罰機制抑制懶惰或投毒的參與者。

AI代理間的共識問題與安全挑戰

當多個AI代理需要就某項決策或數據達成一致時，就涉及代理共識。這類似於分佈式系統共識，但代理可能更加自主且智能，也帶來新的攻擊面。

常見挑戰之一是女巫攻擊（Sybil Attack）：惡意者僞造大量虛假代理身份，企圖在投票或共識中獲得不當優勢。例如，攻擊者可能創建許多假AI節點冒充獨立代理，從而在決策中操縱結果。針對女巫攻擊，系統需要引入身份驗證或質押等成本機制（類似區塊鏈要求礦工付出算力或權益），或者利用去中心化身份確保每個代理唯一可信。

另一個重大威脅是拜占庭失效，即有代理故意或無意提供錯誤信息。爲此，需要拜占庭容錯(BFT)共識算法保證只要大多數代理是誠信的，系統就能忽略壞演員達成正確共識。比如，在代理共同執行任務或投票時，可採用類似PBFT或Raft的算法，讓超過2/3代理同意才能通過決議，從而容忍一定比例的惡意代理。

除此之外，還需防範代理串通(collusion)以及操縱攻擊：多個惡意AI代理可能合謀操縱市場或決策（例如串通在預測市場報送虛假信息牟利），因此共識機制可能引入隨機性或多樣性，減少串通成功率。

值得注意的是，當AI代理接入區塊鏈後，不僅繼承傳統Web2攻擊（如數據投毒、對抗樣本讓AI出錯），還疊加了區塊鏈特有的攻擊（合約漏洞利用等）。攻擊者可能利用AI代理對外部工具的依賴，進行供應鏈攻擊或權限濫用。因此AI代理生態需要縱深防禦，不僅保護模型和數據安全，還要確保交互接口、身份認證等環節的安全。

AI驅動的區塊鏈共識機制

將AI引入區塊鏈共識，正催生一些新思路。例如"智能工作量證明"或"有用工作量證明"的理念提出，用AI計算替代傳統挖礦中的無用算力競賽，讓節點在完成實際有價值的AI任務（如模型訓練）同時獲得記賬權，從而把共識能耗轉化爲AI模型的訓練收益。

學界已有"深度學習工作量證明（PoDL）"的方案，要求礦工訓練指定深度模型，訓練完成即視爲完成工作量。這樣礦工耗費的能源產生了有用模型，而非僅僅解哈希謎題浪費電力。這種AI共識可視爲對PoW的改良，提升整體效率。

另一種思路是直接以AI模型決策替代共識投票，即所謂"智能共識(Proof of Intelligence)"。在這種框架下，讓經過訓練的AI模型負責驗證區塊和交易，以分析模式和預測網絡行爲來判斷交易有效性。AI可實時監測鏈上數據，檢測異常模式或潛在攻擊，實現自動化的安全監控。例如AI代理可以及時發現51%攻擊跡象或雙花交易的蛛絲馬跡，提前預警並拒絕可疑區塊。

與PoW/PoS依賴算力或質押不同，"AI共識"依賴模型智能來快速達成共識，具有潛在的高效率和低延遲優勢。模擬研究表明，AI模型驗證交易可比人工設計的協議更快地擴展到每秒上千筆交易處理。同時，AI預測能力可提升安全性，在攻擊發生前檢測並響應，從而有望減少51%攻擊成功率。

然而，引入AI也帶來風險和挑戰：

  • 中心化風險：高級AI模型的訓練和運行需要強大算力，可能只有少數機構具備，從而讓共識向少數算力中心化

  • 偏見問題：AI模型由數據訓練，若訓練數據有偏差，模型決策也會有系統性偏見，可能不公平地對待某些交易或地址

  • 透明度和信任問題：區塊鏈共識強調透明簡單，但AI決策過程複雜難以解釋，節點如何信任AI沒有暗箱操作？

  • 對抗攻擊：AI本身易受對抗樣本或模型投毒攻擊，黑客可能尋覓模型漏洞干擾共識決策

因此，目前AI驅動共識還處於探索階段，有諸如將AI用於輔助共識參數調整、異常檢測的實際應用，但完全由AI決策出塊尚未成熟。

不過，一些融合方案已經出現：

如DAG結合AI用於優化交易排序、通過機器學習預測網絡擁堵來動態調整區塊大小或手續費，以提升DAG類共識性能。這些嘗試表明AI有望作爲輔助者改進現有PoW/PoS/DAG機制的效率和安全性，例如以機器學習模型預測下一時間窗口的最優出塊節點或檢測惡意節點，從而增強現有共識的魯棒性。

另有研究將AI用於Rollup場景，提高二層網絡的效率和安全：例如利用AI篩查提交到Rollup鏈的批次交易，智能判別其中的可疑交易，從而協助欺詐證明（Fraud Proof）機制更高效地運行。

這些探索爲未來區塊鏈+AI共識提供了想象空間：也許未來"算力+智能"雙重競賽將決定區塊產生，網絡節點既拼硬件也拼算法模型，促使區塊鏈網絡更智能地維護自身安全和性能。

3. FHE（全同態加密）與AI Agent的共識方向研究

FHE在AI代理計算中的作用

全同態加密(FHE)是一種允許在密文上直接執行計算的加密技術。對於AI代理而言，FHE提供了一種解決隱私與協作矛盾的理想手段：代理可以在不解密數據的情況下對其進行處理和分析，從而保護數據隱私。

這在涉及敏感數據的領域（金融、醫療等）尤爲關鍵，代理彼此不需要暴露各自數據就能合作完成計算。

例如，多個銀行的AI代理可在FHE支持下共同訓練風控模型，各銀行的客戶數據始終加密，任何一方都無法看到他人數據，卻能通過同態運算獲得模型更新結果。這實現了"數據可用不可見"，打破數據孤島的同時確保合規安全。

在區塊鏈智能合約中引入FHE，還可使合約處理隱私敏感的數據和AI模型：智能合約可以執行FHE密文運算，輸出結果也是密文，只有授權方能解密。這種鏈上隱私AI合約可以管理數字資產或執行復雜策略而不泄露任何中間信息。

例如，用戶可以將自己加密的生物特徵交給合約匹配驗證，合約通過FHE計算完成認證，全程不暴露原始生物特徵，從而實現鏈上私密身份驗證。總的來說，FHE讓AI代理在充分利用數據價值的同時，遵循"最小披露"原則，保障了參與各方的數據主權。

FHE提升AI代理共識安全

在多代理達成共識的過程中，引入FHE可以大幅增強安全性和信任。首先，數據全程加密確保了代理在協作或投票時無法窺視彼此的私有信息。每個AI代理提交給共識機制的是加密後的結果或決策，其他代理和驗證者無法從中逆推出源數據，但通過FHE網絡可以驗證這些密文結果的正確性和一致性。

這意味着，即便有惡意代理企圖通過分析他人消息來投機或攻擊，也因數據加密而無從下手，大大降低了共謀作弊的可能。

其次，FHE支持構建加密共識：代理提交密文結果後，網絡可同態地彙總或投票計算出總體決策的密文，並利用密文間的校驗保證結果可靠。例如，在多個AI投資顧問代理共同決定交易策略時，每個代理對某資產給出加密評分，鏈上共識機制用FHE聚合這些評分並選出最高者，而無需解密個體評分。只有最終決策達成後，網絡或授權方纔解密公佈結果。

整個過程中敏感信息始終不裸露，既保證了決策正確性又保護了模型和數據機密。這種架構下，即便存在女巫節點提交僞造信息，其他誠實節點也不會因此泄露自己的祕密；同時通過加密投票一致性檢查，可發現並拒絕不一致的假消息，確保最終共識安全可靠。

再次，FHE還能保護模型知識產權：許多AI代理由專有模型驅動，不願共享模型參數。傳統多方共識可能要求代理解釋其決策依據，導致模型機密泄露風險。而藉助FHE，代理可以用加密形式證明其決策依據或提供經加密處理的證據，既能讓他人驗證決策合理性，又不暴露模型細節。

例如，在多AI交易決策場景中，各代理根據自己私有的量化模型給出交易建議，通過FHE加密提交投票，最終網絡以加密投票計數選出共識結果，並解密公佈。這樣一來，每個代理的模型邏輯和參數都被保護（因爲僅提供了模型輸出的密文），卻又實現了羣體智慧決策，提高了準確性和可靠性。

這種"加密羣智"在金融、醫療等需要融合多專家意見的領域非常有價值。綜上，FHE爲AI代理間建立安全共識提供了全新範式：所有中間過程在加密域完成，既保證隱私又完成協作。正如研究指出的，FHE的特有優勢就在於讓多個代理可安全交換信息並實現加密狀態下的共識。這被視爲提升多智能體系統效率和安全性的突破方向，目前已有項目（如Mind Network和Swarms）在探索相關解決方案。

FHE與ZKP、MPC等技術的結合

要實現理想的去中心化安全AI，往往需要多種前沿加密技術協同。FHE擅長於"算"，而零知識證明(ZKP)擅長於"證"，兩者結合可取長補短。

例如，使用FHE讓AI代理在密文上完成決策計算後，再用ZKP證明這決策確實是按照某正確的AI模型計算得出且滿足特定性質，而不暴露決策過程細節。這樣的ZK證明可以讓其他節點無需重複計算，就確信代理的輸出有效且未違規操作。

這對於鏈上驗證AI模型推理尤爲重要——稱爲ZKML（零知識機器學習）的方向。其核心思想是：讓大型模型在鏈下計算，然後給鏈上提交結果以及一個有效性證明，證明"此結果是由符合規範的AI模型運算得到"。這樣一來，鏈上智能合約可以信任該結果用於後續共識或決策，而不必親自運行復雜模型，極大降低計算量和Gas開銷。

當前ZKML的難點在於生成證明的效率和大小，但隨着算法進步，已可用於證明較小模型的正確性，並逐步擴展到更復雜模型。

另一重要技術是多方安全計算(MPC)，它允許多個參與方在各自輸入保密的情況下共同計算函數輸出。MPC在AI代理場景中可用於密鑰管理和聯合決策等。

比如Coinbase開發的AI代理就採用MPC或TEE來安全管理私鑰，使得代理在簽名交易時不暴露私鑰給單一節點。MPC還能用於模型的聯合推理：幾個代理各持部分數據，採用MPC協議運行一個推理算法，任何單一方都獲取不到完整輸入。

相比FHE，MPC在參與方數量不多時性能更好，並能防禦少數惡意參與者篡改結果，因此兩者常結合使用——先用MPC在小圈子內整合數據加密，再用FHE在更大範圍處理。

最後，可信執行環境(TEE)也是可並用的技術，它通過硬件隔離提供了接近明文計算的效率，同時用遠程證明保證計算完整性。

綜合來看，FHE/ZKP/MPC/TEE各有所長：FHE保護全程數據，ZKP提供結果正確性的信任橋樑，MPC協調多方協同計算，TEE提供高效執行沙箱。

在去中心化AI體系中，可能的架構是：TEE內運行AI模型、輔以FHE加密敏感參數，輸出結果時附帶ZK證明供全網驗證，而多方（節點）通過MPC共享密鑰和控制權以避免單點篡改。這種多層防護將爲AI代理間的共識與交互提供前所未有的安全與隱私保障。

雖然實現複雜，但隨着FHE等技術成熟，我們有望看到一個"隱私計算+可信驗證"並存的AI代理協作網絡，讓去中心化AI在保證安全前提下發揮最大效用。

4. 使用案例及技術分析

現有AI Agent在Web3的應用案例

近年來，多種項目將AI代理理念付諸實踐，涵蓋了數據、金融、物聯網等領域。

Fetch.ai

較早的代表是Fetch.ai，它構建了一個基於區塊鏈的自治代理經濟平臺。開發者可在Fetch.ai上部署智能代理來自動執行現實世界任務，例如預訂停車位、航班或電動車充電樁等服務。這些代理利用Fetch.ai提供的去中心化搜索和通信網絡，直接與服務供應方的代理對接，達成最優交易。

Fetch.ai網絡的原生代幣FET用於支付代理服務費用和staking安全網絡。據統計，在Fetch.ai的Agentverse平臺上，已有代理被用於鏈上資產管理（如自動質押復投）、預言機（拉取鏈下數據觸發合約）、錢包助手（餘額低時自動提示充值）等實用場景。Fetch.ai的願景是打造海量機器代理參與的M2M經濟，每個代理可以自主協商，爲人類提供無縫服務。

Ocean Protocol

另一典型是Ocean Protocol，致力於構建去中心化數據與AI模型市場。Ocean允許數據提供者將數據集發行爲NFT和代幣（Datatoken），供AI開發者購買使用，同時通過"計算即服務(Compute-to-Data)"保障數據不被直接複製。

也就是說，AI代理可以在獲得授權後，把算法帶到數據所在處運行訓練或分析，而數據本身不離開所有者環境。這一機制結合區塊鏈的訪問控制和支付，實現了數據的安全流通和模型的高效開發。

Ocean還推出了"Ocean Nodes"網絡，提供去中心化的算力資源，支持AI模型在安全環境中訓練和推理，並讓提供算力者獲得獎勵。通過Ocean，許多此前封閉的數據源被逐步打開供AI使用，解決了AI領域"數據飢渴"難題的同時，創建了一個數據即資產的新經濟模型。

SingularityNET

SingularityNET項目是一個老牌的去中心化AI服務市場。開發者可以在其平臺上發佈AI算法服務接口，任何人都能調用這些服務並用AGIX代幣付費，從而創建、分享並貨幣化AI服務。

SingularityNET的願景是彙集全球的AI算法，彼此組合形成更強大的人工智能——稱爲"去中心化AGI"。目前平臺上已有計算機視覺、語言處理、機器人控制等多種服務，甚至包括AI繪畫和音樂生成等創意AI，用戶通過區塊鏈驗證服務質量並支付費用。這種AI App Store模式讓中小型AI開發者也有機會直接接觸市場、變現模型，提高了AI領域的開放度和創新速度。

其他垂直領域應用

除了上述平臺型項目，也有許多垂直領域的AI代理應用：

- 去中心化金融領域的Numerai（利用衆包AI模型預測市場，並通過區塊鏈協調模型融合與獎勵）

- 物聯網領域的Matrix AI Network（試圖用AI優化物聯網設備的共識和通信）

- 去中心化社交領域的DeepBrain Chain（提供AI算力網絡，支持語音識別等DApp）等

這些案例共同描繪出AI+Web3融合的生態輪廓：代理既是服務的提供者也是消費者，在鏈上形成自給自足的經濟閉環。

值得一提的是，近期Merlin鏈結合AI的探索引人關注：其開源的Eliza框架實現了AI代理跨鏈交易，使一個AI代理能夠無縫調用不同區塊鏈上的協議，完成複雜的金融操作。這被視作AI代理充當鏈間"經紀人"的雛形，有望提升區塊鏈互操作性的智能化水平。

總的來說，AI代理的實際應用正在從概念走向落地，各類創新案例層出不窮，爲Web3生態注入智能動力。

關鍵技術解析

爲支持上述應用落地，諸多底層技術問題需要解決，並催生了一系列專門的技術方案和框架。

AI訓練與推理的優化

由於區塊鏈環境的特殊限制（共識開銷、Gas費用等），很難直接在鏈上進行大型模型訓練或推理。因此通常採用鏈下計算+鏈上驗證的範式：鏈下由高性能節點或網絡完成模型訓練優化，鏈上只存儲必要的模型摘要或結果證明。

例如，前文提到的零知識機器學習（ZKML）就是典型方案，通過有效性證明來確保鏈下模型計算可信。另一個思路是分佈式訓練，將模型訓練任務分解給多個節點各自處理一部分，然後用鏈上機制（如智能合約或聯盟鏈）聚合結果。這類似於聯邦學習，但使用區塊鏈記錄各輪參數更新和激勵獎勵，保證過程公開透明。

一些項目亦嘗試利用激勵機制改進訓練：如有人提出用代幣獎勵參與模型標註、微調或優化的用戶，從而建立社區驅動的模型優化循環。OpenAI的去中心化替代方案如Collective Learning等概念正是在Web3中激勵大衆改進模型。


加密計算技術

這是保障AI代理安全與隱私的核心。我們已經討論了FHE、MPC、TEE在第三部分的作用：簡言之，它們讓"數據用但看不見"、"過程可信又保密"成爲可能。

具體實現上，已有項目提供了開發框架：如Zama公司推出了適用於以太坊EVM的同態加密庫TFHE和名爲"FHEvm"的方案，使智能合約可以直接調用同態加密運算。開發者據此可以編寫"隱私智能合約"，將AI模型權重和用戶輸入都加密處理，輸出也加密儲存，僅授權查看結果。這讓鏈上AI計算不再擔心數據隱私泄露。

再如Secret Network和Phala Network等採用TEE技術的區塊鏈，支持鏈上私密合約（在硬件隔離環境中執行合約邏輯）。開發者可以將AI推理代碼部署爲私密合約，使其能夠訪問敏感數據並調用外部AI庫，而對外只暴露結果。

Phala的Phat Contract（現升級爲AI-Agent Contract）就是這類技術的代表，提供了預構建的計算模板應對各類場景（DeFi、NFT、社交等），並打通了鏈上下的數據獲取與結果回寫渠道。通過Phala，AI代理可以安全地獲取鏈下數據（如調用The Graph索引的鏈上數據、或訪問互聯網API），在TEE內完成AI計算，再將處理結果提交回區塊鏈。這實現了鏈上鍊下的信任橋樑，爲AI代理參與鏈上金融、社交應用提供了重要支持。

除了同態和TEE，多方計算(MPC)近期也有突破，如騰訊等開源的Angel、FedAI框架，將MPC應用於聯邦學習，使多個機構可以聯合訓練模型且精度接近集中訓練。在Web3環境中，MPC可與智能合約交互，如通過合約調度多方共同執行某函數，然後將密文結果上鍊，讓鏈上邏輯利用而不觸碰原始數據。


鏈上AI推理能力

完全將AI模型部署在鏈上執行目前受制於性能和成本，但在特定場景已有嘗試。例如Internet Computer (ICP)宣稱支持AI智能合約，可以在其鏈上運行小型機器學習模型，實現簡單的AI推理功能。

一些以太坊開發者也實驗性地將精簡版模型（如迴歸模型或簡化的神經網絡）寫成Solidity合約，讓鏈上根據輸入實時計算輸出。不過這僅適用於很小的模型，複雜AI仍需鏈下。

更實用的是鏈上驗證鏈下推理：ZKML提供了一種驗證思路，而另一思路是通過可信中介或去中心化預言機。Chainlink等預言機網絡正在考慮提供"AI預言機"服務：由多個節點共同運行某AI模型，然後共識其輸出餵給鏈上合約。這本質上是把推理結果當作一種需要共識的數據，上鍊前由多個節點比對確認，類似於預言機喂價的過程。

這需要解決的是節點如何確信彼此運行了相同模型並未造假——可以用遠程證明(例如TEE證明)或ZK-SNARK來確保。前述的Ora協議和Modulus Labs的案例正是初步的實踐，分別在文本問答和博弈AI輸出方面取得了驗證成果

另外，隨着大模型API的流行，一些DApp乾脆調用中心化的AI服務（如OpenAI API）來增強功能，然後把結果上鍊。爲減少對此的信任依賴，社區也探索用"結果多方比對"的方式：例如讓3個不同的AI服務提供商各自對同一輸入給出結果，如果兩兩一致則認爲有效上鍊，否則棄用。

總之，實現鏈上或鏈可用的AI推理是一項系統工程，目前逐步演進出同態計算、預言機網絡、ZK驗證等多種方案，各有權衡組合使用，支撐了上文提及的各種AI代理應用。

Web3生態中的AI代理協議與開發框架

爲方便開發者構建AI代理，許多協議和框架正在興起。除了前文詳述的Fetch.ai、Ocean、SingularityNET等平臺，本節再介紹幾個具有代表性的項目：


Autonolas

提供多智能體協作的基礎設施，支持開發者將多個AI容器組合成去中心化服務。它側重於代理的編排和治理，例如一個去中心化預測市場裏的預言機代理組，可以用Autonolas來協調更新、投票和獎勵分配。這使構建複雜AI DAO成爲可能。


Oraichain

號稱首個AI爲中心的區塊鏈，內置了AI模型庫和執行引擎，可供智能合約直接調用AI API。Oraichain還有自己的ORAI代幣，激勵第三方上傳AI API並維護其性能。開發者可以在合約中一行代碼調用某AI服務（如圖像識別），由Oraichain節點執行後返回結果並扣費。這簡化了AI代理融入合約的流程。


OpenAGI

一個去中心化AI協作聯盟協議，不同於單純Marketplace，它允許多個AI代理分工協作完成任務，並用代幣按照貢獻度結算。其目標是模擬人類協作完成複雜AI項目的過程，比如一方負責數據清洗，另一方負責模型訓練，第三方負責評估，一起構建出高質量模型，各自按貢獻獲得AGI代幣獎勵。


Fetch.ai uAgents Framework

Fetch.ai還提供了開源的uAgents Python框架，讓開發者本地創建輕量級的代理實體，這些代理可以輕鬆連接到Fetch網絡，與其他代理和合約交互。框架內建通信、安全以及一些常用行爲模式，使開發者專注於定製代理邏輯。例如利用uAgents可以快速開發一個自動做市商代理，監聽去中心化交易所價格並下單，與Fetch鏈通信完成結算。


Mind Network

前文提及的加密計算平臺，專注於爲去中心化AI應用提供數據隱私保護解決方案。它提供SDK讓開發者將FHE集成到AI代理應用中，支持在多方數據上訓練模型、在密文上進行推理等功能。開發者使用Mind Network的API，可以一鍵加密敏感數據並調用同態運算，而無需深厚的密碼學背景。這降低了開發隱私AI代理的門檻。

上述協議和工具共同豐富了Web3中的AI技術棧。從數據層、計算層到應用層，各環節正逐步搭建起適合AI代理生長的土壤。例如Ocean解決數據獲取，Phala解決隱私計算，Fetch解決代理通信，Autonolas解決協同治理，Mind Network解決加密訓練，可謂環環相扣。

這些框架還在迭代中，但已出現初步的跨項目合作苗頭（例如Swarms和Mind Network合作將FHE用於多代理協作）。可以預見，未來成熟的AI代理應用很可能建立在多個底層協議之上，各司其職又無縫銜接，正如當今Web應用構建離不開TCP/IP、數據庫、雲服務等組合一樣。

5. 總結與未來展望

AI Agent與Web3的融合正在開創一個自治智能體參與經濟活動的新範式。在去中心化網絡中，AI代理扮演的數據分析者、決策者和執行者角色愈發重要，其應用從金融到藝術、從治理到身份層出不窮。

未來趨勢

  • 更強大的大型模型（如GPT系）將通過剪枝蒸餾等技術適配到鏈上或鏈下節點運行，成爲DAO顧問、個人助理等

  • AI代理將深入參與DAO治理，充當決策支持甚至自動執行簡單決策，使組織運作更高效透明

  • 無處不在的鏈上AI經濟將興起，代理之間可以自主交易服務和數據，形成自給自足的智能體市場


例如，一個代理可以出售自己學習到的模型參數給需要的其它代理，或租用別人的代理來完成自己的子任務，而這一切結算和合約執行均在區塊鏈上自動完成。

這樣的圖景下，可能會出現"AI-DAO"——由AI代理持有代幣、投票治理的去中心化組織，以及"智慧經濟體"——衆多AI代理相互博弈協作而形成的經濟網絡。屆時，AI不再僅僅是人類工具，而會成爲區塊鏈生態中的自主參與者，與人類共同創造價值。

技術挑戰

要達成上述願景，還需克服諸多技術挑戰：


計算效率

如何在不犧牲去中心化的前提下提供媲美中心化雲的算力支撐，是亟待突破的難題。目前的去中心化算力網絡在性能和延遲上仍落後，GPU短缺問題仍存在。

未來可能需要軟硬件協同，比如發展專用AI加速芯片節點、採用分片並行技術降低協作開銷，以及更高級的模型壓縮算法，以便AI代理在資源受限環境中依然運行流暢。


能源消耗

儘管AI驅動的共識有望降低區塊鏈能耗，但整體來看，若大量AI模型持續運行，將消耗可觀能源。如何尋求綠色AI，例如利用空閒時段電力或可再生能源驅動AI節點，或是研發能效更高的算法，都是未來需要考慮的方向。

同時也應權衡任務必要性，避免無謂的算力浪費。


隱私保護

隨着AI代理掌管的數據和事務愈加敏感（例如代理可能處理醫療記錄、財政決策），隱私和安全重要性空前提高。除了FHE、ZKP等技術繼續成熟，我們還需要標準化的AI安全審計和治理機制。

目前針對AI代理的安全框架尚未統一，未來或許會出現行業共識的安全標準，規定AI代理在Web3中的行爲準則、信息泄露責任等。同時，預防AI失控和濫用也將是治理重點——我們必須確保這些自治代理的目標與人類和整體生態利益一致，防止出現代理爲逐利不擇手段或被攻擊者操縱的情況。這可能需要在代理上實施倫理約束或緊急剎車開關，以及鏈上社區監督機制。

結語

儘管挑戰重重，Web3與AI結合的前景依然令人振奮。想象一個去中心化自治組織(DAO)由成百上千個AI代理和人類成員共同構成：AI負責日常運營和數據分析，人類負責高層決策和價值引導，雙方優勢互補。

這些AI代理可以是理財顧問、法律顧問、內容創作者等，隨時待命爲DAO服務。當需要決策時，AI提供客觀分析，人類據此投票表決；當決策通過後，AI自動執行具體事務，如投資、招聘、市場營銷。一些初創DAO已經在嘗試這樣的雛形，例如有人提出由GPT-4擔任DAO提案的初審助手，過濾不良提案並總結要點供人類參考。

展望更遠的未來，AI驅動的自治經濟可能出現：AI代理彼此交易數據和服務，形成真正的機器對機器市場，佔據整個Web3交易量的相當大比例。這實際上開啓了"第四產業"，即繼農業、工業、信息產業之後的智能產業，由自主智能體創造價值並消費。區塊鏈將在其中充當關鍵紐帶，爲這些AI參與者提供價值結算層和信任基礎。

正如有人所言："區塊鏈重塑了生產關係，人工智能提升了生產力"，兩者融合有潛力引發下一場產業革命。可以預見，在未來的去中心化網絡中，人類、AI代理以及智能合約將共同組成複雜的協作網絡。

我們需要繼續研究並實踐安全高效的機制，讓AI更好地爲人類所用，同時享受去中心化帶來的開放創新。AI Agent與Web3的結合之路纔剛起步，其無限可能性值得我們持續關注和探索。

By- Chatgpt DeepSearch