많은 사람들이 내가 AI 프레임워크 표준 프로젝트 당사자에게 “체인화”로 전환하도록 요청한 이유를 아직도 이해하지 못합니다. 아마도 처음 두 번의 불곰 기간 동안 체인 인프라는 너무 많은 기대를 품고 있었을 것입니다. 마침내 AI 에이전트 “응용” 시대에 이르렀고 모두가 “체인”에 겁을 먹었습니다. 그러나 AI 에이전트가 보다 신뢰할 수 있는 독립적인 결정을 내리고 서로 협력하기 위해서는 ‘체이닝(Chaining)’ 방향으로 나아가야 합니다.
ELIZA, ARC, Swarms 등 현재 인기 있는 프레임워크는 기본적으로 아직 “개념적 단계”에 있습니다. 이 단계는 위조하여 0으로 되돌릴 수 없으며, 확인 및 폭발할 수도 없습니다. 기본적으로 가치 평가가 불가능한 초기 단계에 있습니다. 수량화할 수 있습니다. 이는 Github에서 자산을 발행하기 위한 첫 번째 장애물입니다. 윤곽이 잡힌 프레임워크와 비전을 구현할 수 있는 가능성을 찾아야만 시장에서 만장일치로 인정받을 수 있습니다.
ELIZA, ARC 및 Swarms와 같은 프레임워크를 자세히 살펴보겠습니다. 궁극적인 단일 AI 에이전트 성능 최적화를 위한 것이든 다중 AI 에이전트 상호 작용 및 협업 프레임워크를 위한 것이든 기본적으로 추적 가능한 논리 및 규칙 세트를 정렬해야 합니다. AGI 대형 모델 API 호출.
결국 데이터는 오프체인이고, 추론과정은 검증이 어렵고, 실행과정은 불투명하고, 실행결과는 불확실하다.
단기적인 관점에서 TEE는 장기적인 관점에서 AI 에이전트의 자율적 의사 결정 프로세스에 AGI 적용을 가속화할 수 있는 오프체인 무신뢰 저비용, 실행 가능성이 높은 구현 솔루션 세트를 제공합니다. 더욱 신뢰성을 높이려면 “온체인 합의” 세트도 필요합니다.
예를 들어, ELIZA는 자체 프레임워크를 기반으로 AI 에이전트 자율 개인 키 호스팅 솔루션을 구축하기를 원했으며, 개인 키 서명을 호출하기 전에 AI-Pool의 실행 코드가 변조되지 않도록 보장하기 위해 @PhalaNetwork의 TEE 보안 원격 인증 기능을 사용했습니다. , 그러나 이것은 TEE에 불과합니다. AI Agent를 향한 첫 번째 작은 발걸음입니다.
복잡한 미리 설정된 실행 로직을 에이전트 계약에 넣고 Phala 체인의 검증인이 검증에 참여하도록 할 수 있다면 TEE 실행 세부 사항을 제한하는 체인 합의 기반 체인 세트가 열릴 것입니다. 그때까지 AI 에이전트는 TEE에 대한 수요를 촉진하고 TEE는 체인 권한 부여의 전방 플라이휠을 구동할 것입니다.
TEE는 개인 키가 보이지 않도록 보장할 수 있지만 사전 설정된 규칙에 따라 개인 키를 호출하는 방법, 위험 제어 비상 대응을 트리거하는 방법 등을 보장할 수 있습니다. 단기적으로는 오픈소스 코드 기반에 맡겨두면 투명성을 얻을 수 있지만, 장기적으로는 모두 탈중앙화된 검증 합의에 의존해 실시간으로 검증하고 확인하는 것이 아닐까?
따라서 ‘체인화’는 AI Agent 프레임워크를 실제 적용 단계까지 가속화할 수 있으며, 암호화폐 인프라를 통해 새로운 증분 기회를 가져올 수도 있습니다.
방향은 매우 명확했습니다. AI 에이전트를 지원하는 최초의 체인형 AI 에이전트 프레임워크와 최초의 기존 체인을 찾고 낙관하는 대부분의 사람들에게 이것이 AI 에이전트의 새로운 트렌드에 따른 알파입니다.