为什么AI Agnt框架标准需“链化”？

2025-01-14 00:18:00 | 来源： | 作者：欧易

许多人仍不理解我为何坚持呼吁AI框架应走向「链化」。或许是因为在前两轮的牛熊周期中，Chain infra承载了过多期望，而如今进入AI Agnt应用时代，大家对「链」感到畏惧。然而，为了实现更可靠的自主决策和互通协作，AI Agnt必

许多人仍不理解我为何坚持呼吁AI框架应走向「链化」。或许是因为在前两轮的牛熊周期中，Chain infra承载了过多期望，而如今进入AI Agent应用时代，大家对「链」感到畏惧。然而，为了实现更可靠的自主决策和互通协作，AI Agent必然趋向「链化」。

目前热门的ELIZA、ARC、Swarms等框架仍处于概念阶段，既无法被证伪也难以证实，估值难以量化。要获得市场认可，必须找到实际落地的可能性。

这些框架无论是优化单个AI Agent性能还是构建多Agent交互体系，最终都需要为AGI大模型API调用制定可追溯的逻辑和规则。由于数据链下存储，推理过程难以验证，执行过程不透明且结果不确定，这增加了挑战。

短期内，TEE提供了一种低成本、高可行性的链下信任方案，可以加速AGI应用到AI Agent的自主决策环节。长期来看，仍需链上共识来确保可靠性。

例如，ELIZA利用@PhalaNetwork的TEE安全远程认证能力，确保AI-Pool执行代码在调用私钥签名时不被篡改。这只是第一步。若将复杂执行逻辑放入Agent Contract，并由Phala链的Validators共同验证，则能形成基于链共识约束TEE执行的链条，推动AI Agent带动TEE需求，进而促进链赋能的正向循环。

逻辑明确：TEE能保证私钥安全，但其调用规则和风控应急响应机制需要透明性和去中心化验证共识。短期内可通过开源代码库实现透明性，长远看则依赖去中心化共识实时验证。

因此，「链化」不仅加速AI Agent框架的实际应用，也为Crypto infra带来新的增量机会。清晰的方向已显现，寻找最早链化的AI Agent框架和支撑这些框架的老链，将是AI Agent新趋势下的关键。

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