CARVがリリースしたAIエージェントフレームワークD.A.T.Aの概要

D.A.T.Aは、一般的な「チェーン型」シナリオ向けのデータフレームワークであり、クロスブロックチェーンデータ処理、プライバシー計算、自動化意思決定などのAIエージェントのデータ相互作用能力の強化に取り組んでいます。

執筆者:Haotian

最近、@carv_officialがD.A.T.Aフレームワークと標準をリリースしました。その名の通り、VirtualのG.A.M.Eはゲームシーンに特化した開発展開フレームワークであり、D.A.T.Aは汎用的な「チェーン型」シーンに向けたデータフレームワークであり、主にクロスブロックチェーンデータ処理、プライバシー計算、自動化決定などのAIエージェントデータ相互作用能力の向上問題を解決しています。以下、G.A.M.Eフレームワークとの比較からD.A.T.Aの理解について述べます:

1） @virtuals_io 提供の G.A.M.E フレームワークは、開発者がゲームシーン内で自律的に行動を計画し、意思決定を行う AI エージェントを作成するのを支援するものです。主な対象サービスは LLMs 大規模モデルです。

大規模なモデルが自然言語入力に基づいて、微調整された上位計画者（HLP）および下位計画者（LLP）によって自律的な意思決定と行動計画を実現し、HLPは戦略とタスクを立案し、LLPはタスクを具体的な実行可能な動作に変換します。最終的には、開発者はモジュール化されたコンポーネントを使用して、生産環境で利用可能なAIエージェントを迅速に構築および展開できます。たとえば、ゲームでNPCやプレイヤーにインテリジェントな意思決定を提供できます。

一方で、CARVの提供するD.A.T.Aフレームワークは、汎用シーンに向けた「データ」インフラストラクチャであり、AIエージェントに高品質なオンチェーンおよびオフチェーンのデータサポートを提供することを目指しています。主なサービス対象は、AIエージェントのチェーン間「データ」通信および相互作用能力です。

モジュール化され、拡張性の高い汎用ブロックチェーンとして、SVM Chain はクロスチェーンデータ標準化プロトコルを導入し、AIエージェントが異なるブロックチェーンのデータに統一的にアクセスして処理できるようにしました。同時に、ブロックチェーンの検証可能性と追跡可能性のメカニズムによって、データの伝送と処理中のセキュリティが確保され、さらにTEEおよびZKテクノロジーの適用によってプライバシーも確保されています。CARV は、AIエージェントがチェーン間で相互運用可能な操作を適応するメカニズムを主に定義しています。

2)どのように? CARVエコシステムは、主にSVM Chain、D.A.T.A framework、CARV_ID、CARV_Labsの4つのコアコンポーネントに分かれています。 参考資料をご参照ください

1. SVM Chainは、クロスチェーン取引の処理、スマートコントラクトの実行のサポート、コンセンサスメカニズムの維持など、D.A.T.Aフレームワークの正常な動作に必要な基盤インフラストラクチャを提供します。

2. D.A.T.Aフレームワークと標準は、クロスチェーンデータの標準化、データの集約と解析処理、プライバシー計算のサポートなどを主に含み、SVM Chainから元のデータを取得し、IDシステムとエージェント身分システムを介して関連付け、最終的にアプリケーション層に標準化されたデータを出力します。

3、CARV_ID身分管理システムは、ERC7231標準に基づいて実装され、主にAIエージェントの身分マーキング、身分確認、権限管理、データ認可などを含み、主にD.A.T.Aフレームワークシステムとデータ管理を協調しています。

4、CARV_Labsは、プロジェクトの育成、エコシステムアプリケーションの展開、技術革新の支援などを通じて、AIエージェントの実装を基礎的にサポートし、他の技術フレームワークモジュールでサポートされるAIエージェントアプリケーションが実際に展開されることを実現します。

以上から、CARVはAIエージェントレースに参入する方法として、そのチェーン構造の先天的な利点を生かし、AIエージェントの正常な動作に必要なチェーン上とチェーン下のデータ処理の「機能点」に着目し、データを集約し、データ基準を定義し、データの検証と追跡のメカニズムを構築することにより、CARVをAIエージェントが実行できるブロックチェーンアーキテクチャにすることができることが明確になります。

G.A.M.EとD.A.T.Aフレームワークには本質的な違いがあります。G.A.M.Eは、AIエージェントの自律的な意思決定とアクション実行能力を垂直に掘り下げ、AIエージェントが自然言語入力をより効率的に理解し、ゲームシーン内のアクションに変換できるようにします。一方、D.A.T.Aフレームワークは、AIエージェントのチェーン化されたニーズを中心に、複数のチェーン環境を横断し、「データ」を切り口にCARVをAIエージェントに最初にサービスする汎用基盤チェーンにすることを目指しています。