为何AI框架标准应迈向「链化」趋势

作者：Haotian（X：@tme l0 211）

尽管许多人仍然对呼吁AI框架标准项目向“链化”发展的必要性感到困惑，特别是在经历了区块链基础设施在过去几年中承载了过多期望之后，大家似乎对于再次提及“链”产生了畏惧感。然而，在人工智能代理（AI Agent）进入“应用”时代之际，为了使这些系统能够更可靠地进行自主决策并实现互操作性，走向“链化”是不可避免的趋势。

现在备受关注的如ELIZA、ARC及Swarms等AI框架大多仍处于概念阶段。在这个时期，它们既无法被轻易否定也不能立刻证明其价值，因此估值难以具体量化。这是在GitHub上发布相关项目的首个挑战——必须为所描绘的技术愿景找到实际的应用场景，从而获得市场的广泛认可。

仔细观察这些框架可以发现，无论是致力于单个AI Agent性能优化还是促进多个Agent间的互动协作，最终都需要为通用人工智能（AGI）模型API调用提供一套可追踪的逻辑与规则体系。

鉴于数据存储于链下环境，推理过程复杂且难以验证，执行流程缺乏透明度，以及结果存在不确定性等问题，从短期来看，可信执行环境(TEE)技术提供了成本低廉且高度可行的解决方案来加速AGI应用于AI Agent自决过程；而从长远角度来看，则同样需要一种基于区块链共识机制的支持才能进一步增强系统的可靠性。

例如，ELIZA计划在其基础上构建一个用于管理AI Agent私钥的安全托管方案，并利用@PhalaNetwork提供的TEE安全远程认证功能确保代码未被篡改前不会泄露私钥信息。这只是将TEE应用于AI Agent领域的一个初步尝试。

若能将复杂的预设行为逻辑编码至智能合约内，并让Phala网络中的验证节点共同参与验证，则形成了一个通过链上共识监管TEE运作细节的完整链条。这样一来，随着AI Agents推动更多TEE需求增长，后者又反过来促进了区块链技术的发展，形成良性循环。

此逻辑非常合理：虽然TEE保证了私钥的安全性，但对于如何使用这些密钥、依据哪些预定规则来调动它们以及如何触发风险控制应急措施等方面，短期内或许可以通过开放源码库来提高透明度；但从长远来看，所有这一切都需要依赖去中心化的共识机制来进行实时确认和验证。

因此，“链化”不仅能加快AI Agent框架的实际部署进程，同时也为加密货币基础设施带来了新的发展机遇。

发展方向已经十分明确，对于大多数人来说，寻找那些最早采纳“链化”的AI Agent框架及其背后支撑的老牌区块链平台，才是把握住这一新兴潮流的关键所在。

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