Обзор фреймворка D.A.T.A AI Agent, выпущенного CARV

D.A.T.A - это фреймворк данных для общих сценариев “цепочек”, который в основном решает проблемы улучшения возможностей взаимодействия данных AI Agent, таких как обработка данных между блокчейнами, конфиденциальные вычисления и автоматизированные решения.

Автор: Haotian

Недавно @carv_official опубликовала набор фреймворков и стандартов D.A.T.A. Как следует из названия, G.A.M.E от Virtual — это фреймворк для разработки и развертывания, ориентированный на игровые сценарии, в то время как D.A.T.A — это фреймворк данных для общих «цепных» сценариев, в основном решающий проблему расширения возможностей взаимодействия с данными агентов ИИ, таких как кросс-блокчейновая обработка данных, вычисления конфиденциальности и автоматизированное принятие решений. Давайте поговорим о понимании D.A.T.A в сравнении с фреймворком G.A.M.E.:

1） Фреймворк G.A.M.E, предоставленный @virtuals_io, представляет собой инструмент, помогающий разработчикам создавать искусственного интеллекта, способного самостоятельно планировать действия и принимать решения в игровых сценах. Его основная целевая аудитория - большие модели LLMs.

Позволяет большой модели осуществлять автономное принятие решений и планирование действий на основе естественного языка ввода, используя набор настроенных высокоуровневых планировщиков (HLP) и низкоуровневых планировщиков (LLP), где HLP разрабатывает стратегии и задания, а LLP превращает задания в конкретные выполнимые действия. В итоге разработчики могут быстро создавать и развертывать в производственных средах модульные компоненты, которые могут обеспечивать интеллектуальное принятие решений NPC или игроков в играх.

В отличие от этого, CARV предоставляет фреймворк D.A.T.A, который является инфраструктурой для общих сценариев «данных» и целью которого является обеспечение AI-агентам высококачественной поддержки данных на цепочке и вне ее. Его основными объектами обслуживания являются взаимосвязь и взаимодействие данных AI-агентов между цепями.

Как универсальная модульная и масштабируемая общая цепочка, SVM Chain вводит стандартизированный протокол данных межцепочечной связи, что позволяет AI Agent единообразно получать доступ к данным разных блокчейнов и обрабатывать их, при этом механизмы проверки подлинности и отслеживаемости блокчейна обеспечивают безопасность данных в процессе передачи и обработки, а применение технологий TEE и ZK гарантирует конфиденциальность. Не трудно заметить, что CARV в основном определяет механизм адаптации межцепочечной связи для взаимодействия AI Agent.

2. Как это делается? Экосистема CARV разработана для межцепочечного взаимодействия с AI Agent и включает в себя четыре основных компонента: SVM Chain, D.A.T.A Framework, CARV_ID, CARV_Labs; см. документ для справки

1、SVM Chain предоставляет базовую инфраструктуру блокчейна, включая обработку межцепочечных транзакций, поддержку выполнения смарт-контрактов, поддержку механизма консенсуса и другие базовые функции, необходимые для нормальной работы фреймворка D.A.T.A.

2. Фреймворк и стандарт D.A.T.A включают стандартизацию данных межцепочечных связей, агрегацию и анализ обработки данных, поддержку конфиденциальных вычислений и т.д. В процессе включены получение первоначальных данных с цепочки SVM или с другого места и их соотнесение через систему идентификации ID и систему агентских лиц, что позволяет выдавать стандартизированные данные на уровне приложения.

3. Система управления личностью CARV_ID, основанная на стандарте ERC7231, включает в себя метку личности AI Agent, проверку подлинности личности, управление правами, авторизацию данных и т. д. Она главным образом сотрудничает с системой управления данными D.A.T.A.

4、CARV_Labs, в основном путем инкубации проектов, внедрения экосистемных приложений, поддержки технических инноваций и т. д., обеспечивает базовую поддержку для внедрения приложений AI Agent, что в конечном итоге позволяет другим модулям технических фреймворков поддерживать реальное внедрение приложений AI Agent.

Из всего вышеизложенного ясно, что CARV использует свою цепочку блоков, чтобы войти в сектор искусственного интеллекта AI Agent. Основываясь на своих врожденных преимуществах структуры цепочки, CARV обращает внимание на обработку данных на цепочке и вне ее, необходимую для нормального функционирования AI Agent. Путем агрегирования данных, определения стандартов данных, создания механизма проверки данных и механизма отслеживания CARV становится блокчейн-архитектурой, способной запускать AI Agent.

G.A.M.E и D.A.T.A. фреймворки имеют существенные различия: один вертикально раскапывает способности AI Agent в игровых сценариях для автономного принятия решений и выполнения действий, давая возможность AI Agent более эффективно понимать естественный язык и преобразовывать его в действия в игровом сценарии, в то время как другой горизонтально охватывает многоканальную среду, пытаясь, опираясь на потребности цепочки AI Agent, сделать CARV универсальной инфраструктурной цепочкой, обслуживающей AI Agent.