D.A.T.A frameworkın çözülmesi: Çoklu zincir etkileşim ekosistemi nasıl yeniden inşa edilir?

Yazar: Haotian

Son zamanlarda, @carv_official bir D.A.T.A çerçevesi ve standardı yayınladı. Adından da anlaşılacağı gibi, Virtual'in G.A.M.E'si oyun sahnelerine odaklanan bir geliştirme ve dağıtım çerçevesidir, D.A.T.A ise genel 'zincirli' sahnelere yönelik bir veri çerçevesidir ve çapraz blok zinciri veri işleme, gizlilik hesaplama ve AI Agent veri etkileşim kabiliyeti artırma problemlerinin otomatikleştirilmiş kararları gibi konularda çözüm sunmaktadır. Aşağıda, G.A.M.E çerçevesi ile karşılaştırılarak, D.A.T.A'ya yönelik anlayışımız açıklanmaktadır:

1. G.A.M.E çerçevesi, geliştiricilere oyun sahnelerinde bağımsız olarak eylem planlama ve karar verme yeteneği olan AI Ajanı oluşturmalarına yardımcı olan @virtuals_io tarafından sunulmaktadır. Ana hizmet hedefi LLMs büyük modellerdir.

Büyük modellerin doğal dil girdisiyle kendi kendine kararlar almasını ve eylem planlamasını sağlamak için, gelişmiş ayarlanabilir yüksek düzeyli planlayıcı (HLP) ve düşük düzeyli planlayıcı (LLP) seti aracılığıyla strateji ve görevleri geliştiren HLP ve görevleri somut ve gerçekleştirilebilir eylemlere dönüştüren LLP kullanılır. Sonuç olarak, geliştiriciler modüler bileşenlere dayalı olarak hızlı bir şekilde üretim ortamlarında kullanılabilen yapay zeka ajanları oluşturabilir ve dağıtabilir. Örneğin, oyunlarda NPC'ler veya oyuncular için akıllı kararlar sağlanabilir.

Buna karşılık CARV, yapay zeka aracıları için yüksek kaliteli zincir içi ve zincir dışı veri desteği sağlamak amacıyla genel senaryolar için bir "veri" altyapısı olan D.A.T.A çerçevesini sağlar. Ana hizmet nesnesi, AI Aracısının zincirler arası "veri" iletişimi ve etkileşim yeteneğidir.

Modüler ve genişletilebilir bir genel zincir olarak SVM Zinciri, AI Ajan'ların farklı blok zincirlerine erişmesini ve bunları işlemesini sağlayan birçok zincirli veri standardizasyon protokolüne sahiptir. Ayrıca, blok zincirleri tarafından doğrulanabilir ve izlenebilir mekanizmalar, verilerin iletilmesi ve işlenmesi sırasında güvenliğini sağlar, TEE ve ZK teknolojilerinin kullanımı da gizliliklerini garanti altına alır. CARV, özellikle AI Ajan'ların etkileşimli işlemler yapabilmeleri için zincirler arası uyumlu bir mekanizma tanımlar.

2）Nasıl yapılır? CARV ekosistemi, AI Agent'ın zincirler arası etkileşimine uyum sağlamak için SVM Chain, D.A.T.A çerçevesi, CARV_ID, CARV_Labs olmak üzere dört ana çekirdek bileşenden oluşur; ayrıntılar için belgelere bakınız.

1. SVM Zinciri, çapraz zincir işlemlerini işleme koymak, akıllı sözleşmelerin çalışmasını desteklemek, uzlaşma mekanizmasını sürdürmek gibi temel işlevleri içeren blokzincir altta yatan altyapı sağlar; bu aynı zamanda D.A.T.A çerçevesinin normal çalışması için gerekli eşlik eden zincir altyapısıdır;

2. D.A.T.A çerçevesi ve standartları, çapraz zincir veri standartlaştırması, veri birleştirme ve çözümleme işlemleri, gizlilik hesaplama desteği vb. dahil olmak üzere, SVM Zinciri'nden orijinal verileri almayı içerir ve ID sistemi ve Ajan kimlik sistemi aracılığıyla ilişkilendirilerek sonunda uygulama katmanına standartlaştırılmış veri çıkışı sağlanır.

3. CARV_ID identity management system, based on the ERC7231 standard implementation, mainly includes AI Agent identity tagging, identity verification, permission management, data authorization, etc., mainly working in coordination with the D.A.T.A framework system for data management;

4. CARV_Labs provides basic support for the application of AI Agent through project incubation, ecological application landing, and support for technological innovation, so that AI Agent applications supported by other technological framework modules can truly land.

Yukarıda belirtildiği gibi, CARV'in AI Ajan yarış alanına giriş şekli, zincir yapısının doğal avantajından yararlanmaktır. AI Ajan'ın normal çalışması için gereken zincir ve zincir dışı veri işleme 'fonksiyon noktası' olarak vurgulanır. Veri birleştirme, veri standartlarını tanımlama, veri doğrulama ve izleme mekanizması oluşturma yoluyla CARV'ı bir AI Ajanı çalıştırabilen bir blok zinciri mimarisi haline getirmektir.

G.A.M.E ve D.A.T.A çerçeveleri arasında temel farklılıklar vardır. G.A.M.E, oyun senaryoları altında AI Agent'ın özerk karar verme ve eylem gerçekleştirme yeteneğini derinlemesine keşfeder, AI Agent'ın doğal dil girişini daha verimli bir şekilde anlamasını ve oyun senaryosuna dönüştürmesini sağlar. D.A.T.A ise çoklu zincir ortamlarına yayılan ve AI Agent'ın zincirleme ihtiyaçlarını yönlendiren bir yaklaşımı benimser, "veri"yi bir giriş noktası olarak kullanarak CARV'yi AI Agent'a hizmet eden genel bir altyapı zinciri haline getirmeyi amaçlar.