Gần đây, @carv_official đã xuất bản một bộ khuôn khổ và tiêu chuẩn D.A.T.A. Đúng như tên gọi, G.A.M.E của Virtual là một khung phát triển và triển khai tập trung vào các kịch bản trò chơi, trong khi D.A.T.A là khung dữ liệu cho các kịch bản "chuỗi" chung, chủ yếu giải quyết vấn đề tăng cường khả năng tương tác dữ liệu của các tác nhân AI như xử lý dữ liệu chéo blockchain, điện toán quyền riêng tư và ra quyết định tự động. Hãy nói về sự hiểu biết về D.A.T.A so với khung G.A.M.E:
G.A.M.E. framework provided by @virtuals_io is an AI Agent that helps developers create game scenarios where it can autonomously plan actions and make decisions. Its main target audience is LLMs large models.
Cho phép mô hình lớn có thể tự quyết định và lập kế hoạch hành động dựa trên đầu vào ngôn ngữ tự nhiên, thông qua một bộ điều chỉnh cao cấp của HLP và LLP, HLP đề xuất chiến lược và nhiệm vụ, trong khi LLP chuyển đổi nhiệm vụ thành hành động cụ thể có thể thực hiện. Cuối cùng, cho phép nhà phát triển xây dựng và triển khai nhanh chóng các AI Agent có thể sử dụng trong môi trường sản xuất dựa trên các thành phần modular. Ví dụ, trong trò chơi, có thể cung cấp quyết định thông minh cho NPC hoặc người chơi.
Ngược lại, CARV cung cấp khung D.A.T.A, là cơ sở hạ tầng "dữ liệu" cho các kịch bản chung, với mục tiêu cung cấp hỗ trợ dữ liệu trên chuỗi và ngoài chuỗi chất lượng cao cho các tác nhân AI. Đối tượng dịch vụ chính của nó là khả năng giao tiếp và tương tác "dữ liệu" liên chuỗi của AI Agent.
Là một chuỗi công cộng thông dụng có tính mô-đun và tính mở rộng cao, SVM Chain của nó đã giới thiệu một giao thức chuẩn hóa dữ liệu liên chuỗi, cho phép AI Agent có thể truy cập và xử lý dữ liệu từ các chuỗi khác nhau một cách thống nhất, đồng thời cơ chế xác thực và theo dõi của chuỗi khối cũng đảm bảo an toàn cho dữ liệu trong quá trình truyền tải và xử lý, ngoài ra, việc áp dụng công nghệ TEE và ZK cũng đảm bảo tính riêng tư. Không khó để nhận thấy rằng, CARV chủ yếu xác định một cơ chế hoạt động tương tác cho phép AI Agent tương thích giữa các chuỗi.
2）Cụ thể làm thế nào? Hệ sinh thái CARV dành cho việc tương tác giữa chuỗi AI Agent chủ yếu được chia thành bốn thành phần cốt lõi: Chuỗi SVM, Khung D.A.T.A, CARV_ID, CARV_Labs; xem chi tiết tài liệu để tham khảo
SVM Chain cung cấp cơ sở hạ tầng blockchain, bao gồm xử lý giao dịch qua các chuỗi khác nhau, hỗ trợ chạy hợp đồng thông minh, duy trì cơ chế đồng thuận và các chức năng cơ bản khác, điều này cũng là cơ sở hạ tầng chuỗi hỗ trợ cho khung D.A.T.A hoạt động bình thường;
Khung D.A.T.A và tiêu chuẩn bao gồm chuẩn hóa dữ liệu liên chuỗi, tổng hợp và xử lý dữ liệu, hỗ trợ tính toán riêng tư, v.v. Quá trình bao gồm việc lấy dữ liệu gốc từ SVM Chain hoặc các nguồn khác và liên kết chúng thông qua hệ thống ID và Agent, cuối cùng đưa ra dữ liệu chuẩn hóa đến lớp ứng dụng.
3、Hệ thống quản lý danh tính CARV_ID dựa trên tiêu chuẩn ERC7231, bao gồm đánh dấu danh tính AI Agent, xác thực danh tính, quản lý quyền hạn, ủy quyền dữ liệu, v.v., chủ yếu làm việc phối hợp với hệ thống khung D.A.T.A quản lý dữ liệu;
CARV_Labs, chủ yếu thông qua việc ủy thác dự án, triển khai ứng dụng sinh thái, hỗ trợ đổi mới công nghệ, v.v., để cung cấp hỗ trợ cơ bản cho việc triển khai ứng dụng AI Agent, cuối cùng là để cho phép việc triển khai ứng dụng AI Agent được hỗ trợ bởi các mô-đun khung công nghệ khác có thể thực sự triển khai.
Tổng kết, có thể thấy rõ ràng, cách CARV tiếp cận lĩnh vực AI Agent là tận dụng ưu thế cấu trúc chuỗi của nó, tận dụng điểm chức năng xử lý dữ liệu trên và ngoài chuỗi cần thiết để AI Agent hoạt động bình thường, thông qua việc tổng hợp dữ liệu, xác định tiêu chuẩn dữ liệu, xây dựng cơ chế xác minh và theo dõi dữ liệu, từ đó biến CARV trở thành một kiến trúc blockchain có thể chạy được AI Agent.
Có một sự khác biệt cơ bản giữa khung G.A.M.E và D.A.T.A, người ta khai quật sâu sắc khả năng ra quyết định và thực thi hành động tự trị của tác nhân AI trong bối cảnh trò chơi, để tác nhân AI có thể hiểu hiệu quả hơn đầu vào ngôn ngữ tự nhiên và chuyển nó thành các hành động trong cảnh trò chơi, và mặt khác nằm giữa môi trường đa chuỗi, cố gắng được hướng dẫn bởi nhu cầu chuỗi của tác nhân AI, lấy "dữ liệu" làm điểm vào, biến CARV thành chuỗi cơ sở hạ tầng chung đầu tiên phục vụ tác nhân AI.
Nội dung chỉ mang tính chất tham khảo, không phải là lời chào mời hay đề nghị. Không cung cấp tư vấn về đầu tư, thuế hoặc pháp lý. Xem Tuyên bố miễn trừ trách nhiệm để biết thêm thông tin về rủi ro.
Giải mã framework D.A.T.A: Làm thế nào để tái cấu trúc hệ sinh thái tương tác đa chuỗi?
Từ: Haotian
Gần đây, @carv_official đã xuất bản một bộ khuôn khổ và tiêu chuẩn D.A.T.A. Đúng như tên gọi, G.A.M.E của Virtual là một khung phát triển và triển khai tập trung vào các kịch bản trò chơi, trong khi D.A.T.A là khung dữ liệu cho các kịch bản "chuỗi" chung, chủ yếu giải quyết vấn đề tăng cường khả năng tương tác dữ liệu của các tác nhân AI như xử lý dữ liệu chéo blockchain, điện toán quyền riêng tư và ra quyết định tự động. Hãy nói về sự hiểu biết về D.A.T.A so với khung G.A.M.E:
Cho phép mô hình lớn có thể tự quyết định và lập kế hoạch hành động dựa trên đầu vào ngôn ngữ tự nhiên, thông qua một bộ điều chỉnh cao cấp của HLP và LLP, HLP đề xuất chiến lược và nhiệm vụ, trong khi LLP chuyển đổi nhiệm vụ thành hành động cụ thể có thể thực hiện. Cuối cùng, cho phép nhà phát triển xây dựng và triển khai nhanh chóng các AI Agent có thể sử dụng trong môi trường sản xuất dựa trên các thành phần modular. Ví dụ, trong trò chơi, có thể cung cấp quyết định thông minh cho NPC hoặc người chơi.
Ngược lại, CARV cung cấp khung D.A.T.A, là cơ sở hạ tầng "dữ liệu" cho các kịch bản chung, với mục tiêu cung cấp hỗ trợ dữ liệu trên chuỗi và ngoài chuỗi chất lượng cao cho các tác nhân AI. Đối tượng dịch vụ chính của nó là khả năng giao tiếp và tương tác "dữ liệu" liên chuỗi của AI Agent.
Là một chuỗi công cộng thông dụng có tính mô-đun và tính mở rộng cao, SVM Chain của nó đã giới thiệu một giao thức chuẩn hóa dữ liệu liên chuỗi, cho phép AI Agent có thể truy cập và xử lý dữ liệu từ các chuỗi khác nhau một cách thống nhất, đồng thời cơ chế xác thực và theo dõi của chuỗi khối cũng đảm bảo an toàn cho dữ liệu trong quá trình truyền tải và xử lý, ngoài ra, việc áp dụng công nghệ TEE và ZK cũng đảm bảo tính riêng tư. Không khó để nhận thấy rằng, CARV chủ yếu xác định một cơ chế hoạt động tương tác cho phép AI Agent tương thích giữa các chuỗi.
2）Cụ thể làm thế nào? Hệ sinh thái CARV dành cho việc tương tác giữa chuỗi AI Agent chủ yếu được chia thành bốn thành phần cốt lõi: Chuỗi SVM, Khung D.A.T.A, CARV_ID, CARV_Labs; xem chi tiết tài liệu để tham khảo
SVM Chain cung cấp cơ sở hạ tầng blockchain, bao gồm xử lý giao dịch qua các chuỗi khác nhau, hỗ trợ chạy hợp đồng thông minh, duy trì cơ chế đồng thuận và các chức năng cơ bản khác, điều này cũng là cơ sở hạ tầng chuỗi hỗ trợ cho khung D.A.T.A hoạt động bình thường;
Khung D.A.T.A và tiêu chuẩn bao gồm chuẩn hóa dữ liệu liên chuỗi, tổng hợp và xử lý dữ liệu, hỗ trợ tính toán riêng tư, v.v. Quá trình bao gồm việc lấy dữ liệu gốc từ SVM Chain hoặc các nguồn khác và liên kết chúng thông qua hệ thống ID và Agent, cuối cùng đưa ra dữ liệu chuẩn hóa đến lớp ứng dụng.
3、Hệ thống quản lý danh tính CARV_ID dựa trên tiêu chuẩn ERC7231, bao gồm đánh dấu danh tính AI Agent, xác thực danh tính, quản lý quyền hạn, ủy quyền dữ liệu, v.v., chủ yếu làm việc phối hợp với hệ thống khung D.A.T.A quản lý dữ liệu;
Tổng kết, có thể thấy rõ ràng, cách CARV tiếp cận lĩnh vực AI Agent là tận dụng ưu thế cấu trúc chuỗi của nó, tận dụng điểm chức năng xử lý dữ liệu trên và ngoài chuỗi cần thiết để AI Agent hoạt động bình thường, thông qua việc tổng hợp dữ liệu, xác định tiêu chuẩn dữ liệu, xây dựng cơ chế xác minh và theo dõi dữ liệu, từ đó biến CARV trở thành một kiến trúc blockchain có thể chạy được AI Agent.
Có một sự khác biệt cơ bản giữa khung G.A.M.E và D.A.T.A, người ta khai quật sâu sắc khả năng ra quyết định và thực thi hành động tự trị của tác nhân AI trong bối cảnh trò chơi, để tác nhân AI có thể hiểu hiệu quả hơn đầu vào ngôn ngữ tự nhiên và chuyển nó thành các hành động trong cảnh trò chơi, và mặt khác nằm giữa môi trường đa chuỗi, cố gắng được hướng dẫn bởi nhu cầu chuỗi của tác nhân AI, lấy "dữ liệu" làm điểm vào, biến CARV thành chuỗi cơ sở hạ tầng chung đầu tiên phục vụ tác nhân AI.