2025 年 4 月，Mind Network 聯合創始人 George 博士 受邀參加由 幣安 主辦的直播 AMA【幣安華語大咖面對面AMA】回顧，圍繞 “FHE 如何構建 Agentic AI 的可信安全基礎設施” 展開深度分享。
George系統闡釋了 Mind Network 的願景與技術路徑，分享了 AI 與 Web3 結合中亟需解決的核心問題，以及 Mind Network 如何通過 FHE 技術提供答案。
以下爲問答內容的精要整理與要點提煉。
1. Agentic AI 的未來形態與 Mind Network 的定位
Dr.George指出，AI 技術的演進可分爲五個階段，當前我們所熟知的 ChatGPT、Gemini、DeepSeek 等大模型，主要屬於前兩個階段：
L1：對話式 AI（Conversational AI）：理解自然語言並進行交互；
L2：推理型 AI（Reasoning AI）：能夠進行簡單邏輯判斷與計劃；
L3：預設任務型 Agent ： 按照設定流程完成任務的自動化工具；
L4：自主 Agentic AI ：擁有獨立思考、判斷、規劃與執行復雜任務的能力；
L5：組織化 AI（Organizational AI）：多個智能 Agent 協同工作，形成自組織系統，即“Agent World”。
Mind Network 所關注的，是從 L3 向 L4 邁進的關鍵躍遷，即打造真正具備自主性與協作能力的 Agent AI。
George 提出，Agent AI 將成爲未來 2–10 年內 Web3 與 AI 深度融合的核心形態，而實現這一目標的關鍵基礎，正是 FHE 技術的普及與落地。
2. FHE：連接 AI 與 Web3 的核心技術
Dr.George 指出，當前的區塊鏈系統和 ZK（零知識證明）技術在服務 Agentic AI 時，本質上存在3個方向的瓶頸：
驗證問題：如何在鏈上信任鏈下 AI 的執行結果？
共識問題 ：多個 AI Agent 如何可靠協作、達成決策？
加密問題 ： 如何在數據加密的前提下完成運算與交互？
Mind Network 提出的解決方案是將 FHE 技術作爲底層執行環境，實現“數據始終加密、過程可驗證、結果可共識”的運行機制。通過構建 FHE VM、鏈上驗證層與共識協議，Mind Network 將這些能力封裝爲開發模塊和 SDK，供開發者調用構建可信 Agent。
這一模式已成功用於多個場景，例如驗證 DeepSeek 模型版本的完整性，或允許多個量化交易 Agent 在不泄露自身策略的前提下達成共識決策。
此外，Mind Network 的核心平臺 AgenticWorld 也已正式上線，支持開發者通過 FHE 訓練和部署 Agent，並探索如 MCP、A2A 等多 Agent 協議標準。
3. 四大安全支柱：可信 Agent 世界的技術基礎
爲了支撐 Agentic AI 在現實世界中的可信運行，Mind Network 建立了四個核心的安全支柱：
數據安全：通過 FHE 實現用戶數據在計算過程中的加密保護；
通信安全：確保 Agent 之間的交互採用加密通道，防止數據泄露與身份僞冒；
計算安全：保障 AI 推理與執行邏輯全程加密、可驗證；
共識安全：允許多個 Agent 對同一任務形成可信共識，解決 AI 的概率性錯誤風險。
FHE 是支撐這四大安全能力的底層數學基礎，打破了“計算必須解密”的舊範式，使真正的隱私計算成爲可能。
以 DeepSeek 的集成爲例，用戶可以驗證所使用的 DeepSeek 模型是否爲官方發佈版本，並在保持輸入數據私密性的前提下與模型進行交互。這一機制大幅提升了大模型在企業與金融等對隱私要求極高場景中的可用性。
4. 多鏈支持：跨鏈 Agent 的統一運行環境
Mind Network 從設計之初就支持多鏈部署，包括首個FHE鏈 MindChain 與主流公鏈 BNB Chain（BSC）。
這一決策源於對 “Agent AI 的普及率 = 用戶體驗” 的理解：用戶在一條鏈上訓練出的 Agent，應當具備跨鏈參與工作的能力，避免“能力割裂”和“體驗斷層”。
Mind Network 構建了一套支持 Agent 狀態、任務與激勵的跨鏈同步機制，非傳統意義上的橋接協議，而是真正服務於 Agent 生命週期的跨鏈協作底層架構。
用戶可以在 BSC 上部署 Agent，並在 Mind Chain 上參與任務，反之亦然，其能力與獎勵將在多鏈環境中保持一致。這一機制也爲未來 AgenticWorld 的全球性部署奠定了基礎。
5. $FHE ：驅動 AgenticWorld 的經濟引擎
在經濟模型層面，Dr.George 介紹了 Mind Network 推出的原生實用型代幣 $FHE，其在 AgenticWorld 中可以扮演三大角色：
服務交換媒介：Agent 之間調用服務、購買模型能力需通過 $FHE 支付；
生態激勵工具：開發者與用戶參與訓練、部署、協作均可獲得 $FHE 獎勵；
社區治理憑證：用於鏈上治理、Agent 白名單、參數升級等場景投票。
目前 $FHE 已上線幣安 Launchpool 與主流交易平臺，其具體代幣分佈與經濟機制已詳列於官方文檔中，旨在保障社區長期可持續發展。
在 AMA 的尾聲環節，Mind Network 聯合創始人 George 博士就社區用戶提出的多個問題進行了迴應。以下爲自由問答部分：
1. FHE 技術在“不互相信任”的真實場景中真的有用嗎？能否舉例說明？
是的。Mind Network 已在鏈上部署了一種基於 FHE 的隨機數生成機制：多個 Agent 各自提供加密的隨機輸入，通過加密聚合生成最終隨機數。任何參與方都無法篡改或預測最終結果。
這種方式適用於需要隱私保護且無信任基礎的協作場景，例如多方共同生成種子、提交模型驗證、共識決策等。
2. 使用 FHE 是否可能讓 AI 被當作“黑箱”工具？是否存在隱私泄露或被濫用的風險？
FHE 本身是一種中立技術，其核心價值在於保障加密計算過程中的安全與隱私。Mind Network 所構建的 Agent 均面向合規與可信的使用場景，例如模型驗證、多 Agent 共識、Web3 資產安全計算等。
關於“逆推出輸入數據”的問題，George 指出 FHE 採用的是 抗量子攻擊的加密算法，在數學上不存在被逆向破解的可能，除非系統本身實現存在 bug。整體而言，技術本身是安全可信的。
3. Mind Network 的 FHE 是自主研發的嗎？會不會很“重”或者影響使用效率？
FHE 的確計算成本較高，這是其數學特性所決定的。Mind Network 採用 “鏈下執行 + 鏈上驗證” 的架構設計，通過 FHE VM 在鏈下進行密文計算，僅將必要結果上傳鏈上，最大限度平衡隱私與效率。
同時，Mind Network 在 FHE 底層技術上與 Zama 等開源密碼學公司保持緊密合作，不斷優化運行效率與模塊適配性。
4. AgenticWorld 已上線了嗎？普通用戶可以參與嗎？
是的，AgenticWorld 已上線，目前支持創建並註冊自己的智能 Agent；在鏈上參與Hub的工作任務、獲得獎勵，首個Advance Hub，deepseek Hub已經在昨天上線。
另外，開發者也可以通過參與測試、提交 PR、驗證模型等方式，獲得 $FHE 激勵。
5. Agent 是否只適合開發者？未來會有面向普通用戶的工具嗎？
Agent 並不只服務開發者。未來將有大量“面向 C 端用戶”的 Agent 工具上線，包括但不限於：
Web3 資產監控 Agent；
自動投研 / 交易助手等；
多 Agent 協同的日常任務執行工具。
Mind Network 正在構建類似 Agent App Store 的生態體系，讓普通用戶也能像使用 App 一樣管理和調用自己的鏈上 Agent，讓 Agent 爲用戶工作並獲取收益。
總結
Mind Network 正在爲下一代 AI 世界構建可信、安全的運行範式。以 FHE 爲基礎，通過數據加密、通信加密、計算驗證與共識機制，Mind Network 打造了一個適用於 Agentic AI 的模塊化基礎設施。
而通過支持多鏈運行、提供代幣激勵、開放 SDK 和開發環境，Mind Network 正加速這一基礎設施在全球開發者與智能系統中的落地。
這不僅是對 AI 與區塊鏈技術融合的積極迴應，更是爲未來的 AgenticWorld 奠定了信任與協作的基石。
