Tại sao tiêu chuẩn khung AI nên hướng tới "chuỗi hóa"?
Tuyển chọn TechFlowTuyển chọn TechFlow
Tại sao tiêu chuẩn khung AI nên hướng tới "chuỗi hóa"?
AI Agent muốn ra quyết định tự chủ đáng tin cậy hơn và hợp tác, trao đổi lẫn nhau, ắt sẽ hướng tới «mạng lưới hóa».
Chuyên sâu báo cáo Web3Bài viết: Haotian
Nhiều người vẫn chưa hiểu vì sao tôi luôn kêu gọi các dự án tiêu chuẩn khuôn khổ AI phải hướng tới "chuỗi hóa" (chain hóa)? Có lẽ do trong hai chu kỳ tăng-giảm giá trước, cơ sở hạ tầng chuỗi (Chain infra) đã gánh quá nhiều kỳ vọng, đến khi bước vào thời đại ứng dụng AI Agent rồi thì mọi người lại có cảm giác e ngại khi nhắc đến "chuỗi". Nhưng thực tế, để AI Agent có thể ra quyết định độc lập đáng tin cậy hơn và hợp tác liên thông hiệu quả hơn, xu hướng tất yếu chính là “chuỗi hóa”.
Hiện tại, các framework nổi bật như ELIZA, ARC, Swarms v.v. về cơ bản vẫn đang ở giai đoạn "khái niệm". Giai đoạn này không thể bị bác bỏ hoàn toàn, nhưng cũng chưa thể chứng minh rõ ràng để bùng nổ, do đó gần như đang ở thời kỳ ươm mầm mà định giá không thể lượng hóa được. Đây là rào cản đầu tiên đối với tài sản phát hành trên Github – cần tìm ra khả năng hiện thực hóa cho các khung sườn và tầm nhìn đã phác họa, mới có thể giành được sự công nhận chung từ thị trường.
Nhìn kỹ hơn vào các framework như ELIZA, ARC, Swarms, dù tập trung tối ưu hiệu suất cho một AI Agent đơn lẻ hay xây dựng khung tương tác, phối hợp giữa nhiều AI Agent, về bản chất đều cần thiết lập một hệ thống logic và quy tắc có thể truy xuất nguồn gốc cho việc gọi API mô hình lớn AGI.
Bởi dữ liệu nằm ngoài chuỗi (off-chain), quá trình suy luận khó kiểm chứng, quá trình thực thi thiếu minh bạch, kết quả thực thi cũng không chắc chắn.
Xét về ngắn hạn, TEE (Môi trường thực thi đáng tin cậy) cung cấp một giải pháp triển khai chi phí thấp, khả thi cao, không cần tin tưởng (trustless) bên ngoài chuỗi, giúp đẩy nhanh việc tích hợp AGI vào khâu ra quyết định tự chủ của AI Agent. Nhưng xét về dài hạn, chúng ta vẫn cần một cơ chế "đồng thuận trên chuỗi" để đạt độ tin cậy cao hơn.
Ví dụ, ELIZA muốn xây dựng giải pháp lưu ký khóa riêng tư tự chủ cho AI Agent dựa trên nền tảng của mình, đã sử dụng chức năng xác thực từ xa an toàn của @PhalaNetwork thông qua TEE, nhằm đảm bảo mã thực thi của AI-Pool không bị thay đổi trước khi gọi ký bằng khóa riêng. Tuy nhiên, đây mới chỉ là bước đi nhỏ đầu tiên của TEE trong lĩnh vực AI Agent.
Nếu chúng ta có thể đưa các logic thực thi cài đặt phức tạp vào trong một Hợp đồng Agent (Agent Contract), và nhờ các Validator trên chuỗi Phala cùng tham gia xác minh, vậy là đã thiết lập thành công một chuỗi hoàn chỉnh – nơi quy tắc thực thi của TEE được ràng buộc bởi đồng thuận chuỗi. Khi ấy, vòng xoáy tăng trưởng tích cực sẽ bắt đầu quay: AI Agent thúc đẩy nhu cầu dùng TEE, TEE lại thúc đẩy việc chuỗi hóa tạo giá trị.
Lập luận rất hợp lý: TEE có thể đảm bảo khóa riêng không bị tiết lộ, nhưng làm thế nào để gọi khóa riêng, gọi theo quy tắc cài đặt nào, kích hoạt phản ứng rủi ro khẩn cấp ra sao… Trong ngắn hạn, có thể dùng kho mã nguồn mở để đảm bảo tính minh bạch, nhưng về lâu dài, đằng sau tất cả chẳng phải đều cần một cơ chế đồng thuận phi tập trung để xác minh tức thì và đảm bảo chắc chắn sao?
Vì vậy, “chuỗi hóa” không chỉ đẩy nhanh tiến trình ứng dụng thực tiễn của các framework AI Agent, mà còn mang đến cơ hội tăng trưởng hoàn toàn mới cho cơ sở hạ tầng Crypto.
Hướng đi đã rất rõ ràng. Với đa số người, việc tìm kiếm và nắm giữ (Bullish) những framework AI Agent sớm nhất được "chuỗi hóa", cũng như những blockchain đời đầu sớm hỗ trợ AI Agent, chính là chìa khóa nắm bắt Alpha trong xu hướng mới của AI Agent.
Chào mừng tham gia cộng đồng chính thức TechFlow
Nhóm Telegram:https://t.me/TechFlowDaily
Tài khoản Twitter chính thức:https://x.com/TechFlowPost
Tài khoản Twitter tiếng Anh:https://x.com/BlockFlow_News
Haotian | CryptoInsight
