Baru-baru ini, @carv_official menerbitkan seperangkat kerangka kerja dan standar D.A.T.A. Seperti namanya, G.A.M.E Virtual adalah kerangka kerja pengembangan dan penyebaran yang berfokus pada skenario permainan, sedangkan D.A.T.A adalah kerangka kerja data untuk skenario "rantai" umum, terutama memecahkan masalah peningkatan kemampuan interaksi data agen AI seperti pemrosesan data lintas blockchain, komputasi privasi, dan pengambilan keputusan otomatis. Mari kita bicara tentang pemahaman D.A.T.A dibandingkan dengan kerangka G.A.M.E:
1）@virtuals_io menyediakan kerangka G.A.M.E yang membantu pengembang menciptakan AI Agent yang dapat merencanakan tindakan dan membuat keputusan sendiri di dalam skenario permainan. Layanan utamanya adalah model besar LLMs.
Ini memungkinkan model besar untuk membuat keputusan otonom dan merencanakan tindakan berdasarkan input bahasa alami melalui serangkaian perencana tingkat tinggi (HLP) dan perencana tingkat rendah (LLP) yang disempurnakan, di mana HLP mengembangkan strategi dan tugas, dan LLP menerjemahkan tugas menjadi tindakan nyata yang dapat ditindaklanjuti. Hasilnya, pengembang dapat dengan cepat membangun dan menerapkan agen AI siap produksi berdasarkan komponen modular. Misalnya, dalam permainan, Anda dapat memberikan pengambilan keputusan yang cerdas untuk NPC atau pemain.
Dalam kontras, kerangka CARV D.A.T.A adalah infrastruktur 'data' yang ditujukan untuk skenario umum, dengan tujuan menyediakan dukungan data on-chain dan off-chain berkualitas tinggi bagi AI Agent. Layanan utamanya adalah kemampuan komunikasi dan interaksi 'data' antar-rantai AI Agent.
Sebagai blockchain umum yang modular dan skalabel, SVM Chain memperkenalkan protokol standar data lintas-rantai, sehingga AI Agent dapat mengakses dan memproses data dari berbagai blockchain secara konsisten. Mekanisme verifikasi dan pelacakan blockchain juga menjamin keamanan data selama proses pengiriman dan pemrosesan. Selain itu, penggunaan teknologi TEE dan ZK juga memastikan privasi. Tampak jelas bahwa CARV secara utama mendefinisikan mekanisme adaptasi dan operasi interaktif AI Agent antar rantai.
Bagaimana cara melakukannya? Ekosistem CARV memiliki empat komponen inti untuk berinteraksi antar rantai dengan AI Agent: SVM Chain, Kerangka D.A.T.A, CARV_ID, CARV_Labs; lihat dokumen untuk referensi.
SVM Chain menyediakan infrastruktur dasar blockchain, termasuk pemrosesan transaksi lintas rantai, dukungan operasi kontrak pintar, menjaga mekanisme konsensus, dan fungsi dasar lainnya, yang juga merupakan infrastruktur dasar rantai pendamping yang diperlukan untuk operasi normal kerangka D.A.T.A.
2、Kerangka dan standar D.A.T.A, terutama meliputi standarisasi data lintas rantai, agregasi dan pemrosesan analisis data, dukungan komputasi privasi, dll, melalui proses termasuk mengambil data asli dari SVM Chain atau, dan mengaitkan melalui sistem ID dan sistem identitas Agen, akhirnya output data terstandarisasi ke lapisan aplikasi;
3, Sistem Manajemen Identitas CARV_ID, diimplementasikan berdasarkan standar ERC7231, terutama mencakup identifikasi agen AI, verifikasi identitas, manajemen izin, otorisasi data, dan lain-lain; bekerja sama dengan sistem kerangka kerja D.A.T.A untuk manajemen data.
CARV_Labs, terutama melalui inkubasi proyek, pendaratan aplikasi ekologis, mendukung inovasi teknologi, dll., Untuk memberikan dukungan dasar untuk penerapan Agen AI, dan akhirnya memungkinkan aplikasi Agen AI yang didukung oleh modul kerangka kerja teknis lainnya untuk benar-benar mendarat.
Secara keseluruhan, dapat jelas dilihat bahwa CARV mengambil pendekatan untuk memanfaatkan keunggulan struktur rantai bawaan untuk memasuki jalur AI Agent, menangkap 'titik fungsi' pengolahan data di atas dan di bawah rantai yang diperlukan untuk operasi normal AI Agent, mengumpulkan data, mendefinisikan standar data, membangun mekanisme validasi dan pelacakan data, sehingga membuat CARV menjadi arsitektur blockchain yang dapat menjalankan AI Agent.
Ada perbedaan mendasar antara kerangka kerja G.A.M.E dan D.A.T.A, satu menggali secara mendalam kemampuan pengambilan keputusan dan eksekusi tindakan otonom dari agen AI di adegan game, sehingga agen AI dapat lebih efisien memahami input bahasa alami dan menerjemahkannya ke dalam tindakan di adegan game, dan yang lainnya mengangkangi lingkungan multi-rantai, mencoba dipandu oleh kebutuhan rantai agen AI, mengambil "data" sebagai titik masuk, menjadikan CARV rantai infrastruktur umum yang pertama kali melayani agen AI.
Konten ini hanya untuk referensi, bukan ajakan atau tawaran. Tidak ada nasihat investasi, pajak, atau hukum yang diberikan. Lihat Penafian untuk pengungkapan risiko lebih lanjut.
Membongkar Kerangka D.A.T.A.: Bagaimana Membangun Ekosistem Interaksi Multi-Rantai?
Ditulis oleh: Haotian
Baru-baru ini, @carv_official menerbitkan seperangkat kerangka kerja dan standar D.A.T.A. Seperti namanya, G.A.M.E Virtual adalah kerangka kerja pengembangan dan penyebaran yang berfokus pada skenario permainan, sedangkan D.A.T.A adalah kerangka kerja data untuk skenario "rantai" umum, terutama memecahkan masalah peningkatan kemampuan interaksi data agen AI seperti pemrosesan data lintas blockchain, komputasi privasi, dan pengambilan keputusan otomatis. Mari kita bicara tentang pemahaman D.A.T.A dibandingkan dengan kerangka G.A.M.E:
1）@virtuals_io menyediakan kerangka G.A.M.E yang membantu pengembang menciptakan AI Agent yang dapat merencanakan tindakan dan membuat keputusan sendiri di dalam skenario permainan. Layanan utamanya adalah model besar LLMs.
Ini memungkinkan model besar untuk membuat keputusan otonom dan merencanakan tindakan berdasarkan input bahasa alami melalui serangkaian perencana tingkat tinggi (HLP) dan perencana tingkat rendah (LLP) yang disempurnakan, di mana HLP mengembangkan strategi dan tugas, dan LLP menerjemahkan tugas menjadi tindakan nyata yang dapat ditindaklanjuti. Hasilnya, pengembang dapat dengan cepat membangun dan menerapkan agen AI siap produksi berdasarkan komponen modular. Misalnya, dalam permainan, Anda dapat memberikan pengambilan keputusan yang cerdas untuk NPC atau pemain.
Dalam kontras, kerangka CARV D.A.T.A adalah infrastruktur 'data' yang ditujukan untuk skenario umum, dengan tujuan menyediakan dukungan data on-chain dan off-chain berkualitas tinggi bagi AI Agent. Layanan utamanya adalah kemampuan komunikasi dan interaksi 'data' antar-rantai AI Agent.
Sebagai blockchain umum yang modular dan skalabel, SVM Chain memperkenalkan protokol standar data lintas-rantai, sehingga AI Agent dapat mengakses dan memproses data dari berbagai blockchain secara konsisten. Mekanisme verifikasi dan pelacakan blockchain juga menjamin keamanan data selama proses pengiriman dan pemrosesan. Selain itu, penggunaan teknologi TEE dan ZK juga memastikan privasi. Tampak jelas bahwa CARV secara utama mendefinisikan mekanisme adaptasi dan operasi interaktif AI Agent antar rantai.
2、Kerangka dan standar D.A.T.A, terutama meliputi standarisasi data lintas rantai, agregasi dan pemrosesan analisis data, dukungan komputasi privasi, dll, melalui proses termasuk mengambil data asli dari SVM Chain atau, dan mengaitkan melalui sistem ID dan sistem identitas Agen, akhirnya output data terstandarisasi ke lapisan aplikasi;
3, Sistem Manajemen Identitas CARV_ID, diimplementasikan berdasarkan standar ERC7231, terutama mencakup identifikasi agen AI, verifikasi identitas, manajemen izin, otorisasi data, dan lain-lain; bekerja sama dengan sistem kerangka kerja D.A.T.A untuk manajemen data.
Secara keseluruhan, dapat jelas dilihat bahwa CARV mengambil pendekatan untuk memanfaatkan keunggulan struktur rantai bawaan untuk memasuki jalur AI Agent, menangkap 'titik fungsi' pengolahan data di atas dan di bawah rantai yang diperlukan untuk operasi normal AI Agent, mengumpulkan data, mendefinisikan standar data, membangun mekanisme validasi dan pelacakan data, sehingga membuat CARV menjadi arsitektur blockchain yang dapat menjalankan AI Agent.
Ada perbedaan mendasar antara kerangka kerja G.A.M.E dan D.A.T.A, satu menggali secara mendalam kemampuan pengambilan keputusan dan eksekusi tindakan otonom dari agen AI di adegan game, sehingga agen AI dapat lebih efisien memahami input bahasa alami dan menerjemahkannya ke dalam tindakan di adegan game, dan yang lainnya mengangkangi lingkungan multi-rantai, mencoba dipandu oleh kebutuhan rantai agen AI, mengambil "data" sebagai titik masuk, menjadikan CARV rantai infrastruktur umum yang pertama kali melayani agen AI.