Khung AI Agent D.A.T.A được phát hành bởi CARV được đánh giá ngắn gọn

D.A.T.A là một khung dữ liệu hướng đến các kịch bản ‘chuỗi’ chung, giải quyết chủ yếu các vấn đề tăng cường khả năng tương tác dữ liệu AI Agent như xử lý dữ liệu trên nhiều blockchain, tính toán riêng tư và quyết định tự động.

Viết bởi: Haotian

Gần đây, @carv_official đã phát hành một bộ khung và tiêu chuẩn D.A.T.A. Như tên gọi, G.A.M.E ảo là một khung triển khai tập trung vào cảnh trò chơi, trong khi D.A.T.A là một khung dữ liệu dành cho cảnh “chuỗi” chung, chủ yếu giải quyết vấn đề tăng cường khả năng tương tác dữ liệu AI Agent về xử lý dữ liệu qua các chuỗi khối, tính toán riêng tư và quyết định tự động.

1）Khung G.A.M.E do @virtuals_io cung cấp là một AI Agent giúp các nhà phát triển tạo ra các tình huống trò chơi mà AI Agent có thể tự quyết định hành động và ra quyết định. Đối tượng chính của dịch vụ là mô hình lớn LLMs.

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 lập kế hoạch cao cấp được điều chỉnh (HLP) và bộ lập kế hoạch thấp cấp (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 nhanh chóng xây dựng và triển khai 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.

So với đó, CARV cung cấp khung D.A.T.A là cơ sở dữ liệu “dữ liệu” hướng đến cảnh quan chung, mục tiêu của nó là cung cấp hỗ trợ dữ liệu chuỗi và ngoại chuỗi chất lượng cao cho AI Agent. Đối tượng chính của dịch vụ là khả năng giao tiếp và tương tác dữ liệu giữa chuỗi của AI Agent.

Với SVM Chain của mình là một chuỗi công cộng thông dụng có cấu trúc mô-đun và khả năng mở rộng mạnh mẽ, đã đưa vào sử dụng giao thức tiêu chuẩn dữ liệu liên chuỗi, cho phép AI Agent 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 trên chuỗi đảm bảo tính an toàn của 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. Dễ thấy rằng CARV chủ yếu xác định một cơ chế tương tác mà AI Agent phải tuân thủ giữa các chuỗi.

2. Làm thế nào để làm điều đó? Hệ sinh thái CARV chủ yếu được chia thành bốn thành phần cốt lõi: SVM Chain, Khung D.A.T.A, CARV_ID, CARV_Labs để tương thích với tương tác chuỗi giữa các chuỗi của AI Agent. Xem tài liệu để tham khảo.

1、SVM Chain cung cấp cơ sở hạ tầng blockchain, bao gồm xử lý giao dịch liên chuỗi, hỗ trợ chạy hợp đồng thông minh, duy trì cơ chế đồng thuận và các chức năng cơ bản khác, đây cũng là cơ sở hạ tầng chuỗi hỗ trợ D.A.T.A framework hoạt động bình thường.

2、Khung D.A.T.A và tiêu chuẩn, chủ yếu bao gồm chuẩn hóa dữ liệu qua chuỗi cross-chain, tổng hợp và xử lý phân tích dữ liệu, hỗ trợ tính toán riêng tư, trong đó bao gồm việc lấy dữ liệu gốc từ Chuỗi SVM hoặc, và kết hợp thông qua hệ thống ID và hệ thống nhận dạng Agent, cuối cùng đưa ra dữ liệu chuẩn hóa ở tầng ứng dụng;

3、Hệ thống quản lý danh tính CARV_ID, dựa trên tiêu chuẩn ERC7231, bao gồm chủ yếu việc 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 quản lý dữ liệu với hệ thống khung D.A.T.A;

4、CARV_Labs, chủ yếu thông qua ủy thác dự án, triển khai ứng dụng sinh thái và hỗ trợ đổi mới công nghệ, cung cấp hỗ trợ cơ bản cho việc triển khai ứng dụng AI Agent, cuối cùng là để các ứng dụng AI Agent được hỗ trợ bởi các khung công nghệ khác có thể thực sự triển khai.

Tổng cộng, có thể thấy rõ ràng rằng, cách CARV tiếp cận lĩnh vực AI Agent là tận dụng lợi thế cấu trúc chuỗi của mình, nắm bắt “điểm chức năng” xử lý dữ liệu trên chuỗi và ngoại chuỗi cần thiết cho việc vận hành bình thường của AI Agent, thông qua việc tổng hợp dữ liệu, định nghĩa tiêu chuẩn dữ liệu, xây dựng cơ chế xác thực và theo dõi dữ liệu, từ đó biến CARV thành một kiến trúc blockchain có thể triển khai được cho 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.