Ulasan singkat kerangka kerja AI Agent D.A.T.A yang dirilis oleh CARV

D.A.T.A adalah kerangka data untuk skenario ‘berantai’ umum yang secara utama memecahkan masalah peningkatan kemampuan interaksi data AI Agent seperti pemrosesan data lintas blockchain, komputasi privasi, dan pengambilan keputusan otomatis.

Menulis: Haotian

Baru-baru ini, @carv_official menerbitkan seperangkat kerangka kerja dan standar D.A.T.A. Seperti namanya, G.A.M.E Virtual adalah kerangka kerja pengembangan dan penyebaran yang berfokus pada skenario permainan, sedangkan D.A.T.A adalah kerangka kerja data untuk skenario “rantai” umum, terutama memecahkan masalah peningkatan kemampuan interaksi data agen AI seperti pemrosesan data lintas blockchain, komputasi privasi, dan pengambilan keputusan otomatis. Mari kita bicara tentang pemahaman D.A.T.A dibandingkan dengan kerangka G.A.M.E:

G.A.M.E Framework yang disediakan oleh @virtuals_io adalah sebuah AI Agent yang dapat membantu pengembang membuat aksi yang dapat merencanakan dan membuat keputusan sendiri di dalam adegan game. Sasaran layanannya adalah model besar LLMs.

Memungkinkan model besar untuk membuat keputusan otonom dan merencanakan tindakan berdasarkan input bahasa alami, melalui seperangkat perencanaan tingkat tinggi (HLP) dan perencanaan tingkat rendah (LLP) yang disesuaikan, HLP merumuskan strategi dan tugas, sementara LLP mengubah tugas menjadi tindakan konkret yang dapat dijalankan. Akhirnya, pengembang dapat dengan cepat membangun dan mendeploy AI Agent yang dapat digunakan di lingkungan produksi berdasarkan komponen modular. Misalnya, memberikan keputusan cerdas untuk NPC atau pemain dalam permainan.

Sebaliknya, kerangka D.A.T.A yang disediakan oleh CARV adalah infrastruktur ‘data’ yang ditujukan untuk skenario umum, dengan tujuan menyediakan dukungan data on-chain dan off-chain berkualitas tinggi untuk Agen AI. Layanan utamanya adalah kemampuan komunikasi dan interaksi ‘data’ antar-rantai untuk Agen AI.

Sebagai blockchain umum yang modular dan sangat dapat diperluas, SVM Chain-nya memperkenalkan protokol standarisasi data lintas rantai, sehingga AI Agent dapat mengakses dan memproses data dari berbagai blockchain secara seragam. Sementara mekanisme verifikasi dan pelacakan blockchain memastikan keamanan data selama proses pengiriman dan pemrosesan, aplikasi teknologi TEE dan ZK juga menjamin privasi. Tidak sulit untuk melihat bahwa CARV secara khusus mendefinisikan mekanisme adaptasi antar-rantai yang dapat dioperasikan oleh AI Agent.

2. Bagaimana cara melakukannya? Sistem ekosistem CARV terdiri dari empat komponen inti utama untuk interaksi antar rantai AI Agent: SVM Chain, kerangka kerja D.A.T.A, CARV_ID, CARV_Labs; lihat dokumen untuk referensi.

1、Rantai SVM menyediakan infrastruktur dasar blockchain, termasuk penanganan transaksi lintas rantai, mendukung operasi kontrak pintar, menjaga mekanisme konsensus, dan fungsi dasar lainnya. Ini juga merupakan infrastruktur rantai pendukung yang diperlukan untuk operasi normal kerangka D.A.T.A.

2. Kerangka dan standar D.A.T.A, terutama termasuk standarisasi data lintas rantai, agregasi dan pemrosesan data, dan dukungan komputasi privasi, termasuk pengambilan data mentah dari Rantai SVM dan kaitannya dengan sistem ID dan sistem identitas Agennya, dan akhirnya menghasilkan data yang terstandarisasi ke lapisan aplikasi;

3. Sistem Manajemen Identitas CARV_ID, diimplementasikan berdasarkan standar ERC7231, termasuk tanda identitas AI Agent, verifikasi identitas, manajemen izin, otorisasi data, dan lain-lain, bekerja sama dengan sistem kerangka D.A.T.A untuk manajemen data.

4. CARV_Labs, terutama melalui inkubasi proyek, implementasi aplikasi ekosistem, dan dukungan inovasi teknologi, menyediakan dukungan dasar untuk menerapkan AI Agent, sehingga aplikasi AI Agent yang didukung oleh modul kerangka teknologi lainnya dapat benar-benar terimplementasi.

Singkatnya, dapat dilihat dengan jelas bahwa cara CARV memasuki jalur Agen AI adalah memberikan permainan penuh pada keuntungan yang melekat pada struktur rantainya, memahami “titik fungsi” pemrosesan data on-chain dan off-chain yang diperlukan untuk operasi normal Agen AI, dan menjadikan CARV arsitektur blockchain yang dapat berjalan melalui Agen AI dengan menggabungkan data, menentukan standar data, dan membangun mekanisme verifikasi dan keterlacakan data.

G.A.M.E dan kerangka D.A.T.A memiliki perbedaan mendasar, di mana satu menggali kemampuan pengambilan keputusan mandiri dan pelaksanaan tindakan AI Agent di dalam skenario permainan, memungkinkan AI Agent untuk lebih efisien memahami input bahasa alami dan mengkonversinya menjadi tindakan di dalam skenario permainan, sementara yang lain merentang di berbagai lingkungan rantai, mencoba untuk menjadi terarah oleh kebutuhan berantai AI Agent, dengan ‘data’ sebagai titik masuk, membuat CARV menjadi infrastruktur rantai yang umum pertama untuk melayani AI Agent.