为什么AI框架标准应该走向链化-ai框架标准应该走向哪个阶段
来源:本站整理 更新时间:2025-01-08
随着加密货币和AI行业的发展,这两个的关系越来越密不可分,因为链化的AI框架标准可以更好地适应不同的应用场景和需求,而现在有许多人都在呼吁AI框架标准项目方要走向链化,那么为什么AI框架标准应该走向链化?ai框架标准应该走向哪个阶段?这篇文章将会带来详细的介绍。
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为什么AI框架标准应该走向链化
提高灵活性:链化的AI框架标准可以更好地适应不同的应用场景和需求,用户可以根据自己的需求选择不同的链环节组合,从而提高灵活性和定制性。
降低开发成本:链化的AI框架标准可以将不同的功能模块进行标准化,降低了开发和部署的成本,同时也提高了开发效率。
促进创新:链化的AI框架标准可以促进不同厂商之间的合作和创新,推动AI技术的发展和应用,同时也可以促进跨领域的合作和创新。
提高可扩展性:链化的AI框架标准可以更好地支持分布式计算和大规模数据处理,提高了系统的可扩展性和性能。
ai框架标准应该走向哪个阶段
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AI 框架标准项目走向“链化”的必要性,或许仍未被大多数人充分理解。 尽管在之前的牛熊市中,“链基础设施”承担了过高的预期,但在如今 AI Agent 应用时代,“链化”却变得至关重要。 AI Agent 要实现可靠的自主决策和互通协作,必然需要“链化”的支撑。
目前热门的 ELIZA、ARC、Swarms 等框架大多停留在概念阶段,既无法被证伪,也无法被证实,其估值难以量化。 要获得市场认可,这些框架需要找到实际落地的可能性。
无论是单一 AI Agent 性能优化,还是多 AI Agent 交互协作,ELIZA、ARC、Swarms 等框架都需要为 AGI 大模型 API 调用建立一套可追溯的逻辑和规则。 因为数据存储于链下,推理过程难以验证,执行过程缺乏透明度,最终结果也存在不确定性。
短期来看,可信执行环境 (TEE) 提供了一种低成本、高可行性的链下解决方案,可以加速 AGI 应用于 AI Agent 的自主决策。但长期来看,仍需“链上共识”机制来确保可靠性。
例如,ELIZA 使用 Phala Network 的 TEE 安全远程认证能力来实现 AI Agent 自主私钥托管,防止执行代码在调用私钥签名前被篡改。但这只是第一步。
如果将复杂的预设执行逻辑部署到 Agent 合约中,并由 Phala 链的验证者共同参与验证,就能建立一套基于链上共识约束 TEE 执行细则的完整体系。 这将形成 AI Agent 推动 TEE 需求,TEE 又推动链赋能的良性循环。
逻辑清晰易懂:TEE 保证私钥不可见,但私钥的调用方式、预设规则、风险控制和应急响应机制等,短期内可通过开源代码库实现透明度,但长远来看,都依赖于去中心化的验证共识机制进行实时验证。
因此,“链化”能加速 AI Agent 框架的实际应用落地,并为加密基础设施带来新的增量机会。
方向已明朗,对于投资者而言,关注并看好最早实现“链化”的 AI Agent 框架以及最早支持 AI Agent 的老牌区块链项目,这才是 AI Agent 新趋势下的潜在高回报机会。