AO 如何為 AI Agent 建立去中心化運算網絡

世界電腦的夢想是在去中心化網路中根深蒂固，它可以在無需信任的情況下執行任意程式碼並被全世界共享。以太坊之後，許多基礎設施項目都做出了嘗試，Arweaves即將推出的AO網路就是其中的嘗試之一。

對於一台世界電腦來說，大致可以分為三個部分：資料運算、存取和儲存。 Arweave過去一直扮演世界硬碟的角色，AO網路（Actor Oriented）引入了通用運算能力並提供了智慧合約。

AO：基於 Actor 的通用計算網絡

目前主流的去中心化運算平台分為兩大類，分別是智慧合約平台和通用運算平台；智慧合約平台以以太坊為代表，網路共享全域狀態內存，並對改變狀態的操作過程達成共識。由於共識需要大量重複操作，僅用於處理高價值業務，成本較高；通用計算網路不會對操作流程本身達成共識，而是根據業務驗證計算結果並處理請求順序。沒有共享狀態內存，這降低了成本，並允許網路擴展到更多領域的計算。這種類型以Akash等算力網路為代表。

當然，也有一些專案基於虛擬機器安全的安全假設，將通用計算與智慧合約結合。即共識僅處理交易的順序並驗證計算結果。多個狀態變化計算在網路節點中並行處理。計算環境虛擬機器保證結果的確定性。因此，只要交易順序一致，最終的狀態也會一致。

由於此類網路不共享狀態內存，因此擴展成本很低，並且多個任務可以並行計算而不會互相影響。這類專案往往基於Actor程式設計模型，以ICP為代表，AO也屬於此類。 Actor下的每個運算單元被視為一個單獨的智慧獨立事務，計算單元之間透過通訊進行互動（Actor是傳統Web2服務中非常常見的架構）。 AO標準化了Actor的訊息傳遞，實現了去中心化的計算網路。

與傳統被動觸發的智能合約（如以太坊/Solana智能合約）不同，通用計算參與者下的AO可以通過觸發一致的固定時間週期的cron方法來實現智能合約的主動運行，例如持續監控的交易程序套利空間。

快速擴展的去中心化算力、Arweaves大數據儲存能力、Actors程式設計模型以及主動觸發交易的能力，使得AO網路非常適合託管AI Agent。 AO也支援將大型人工智慧模型引入區塊鏈智能合約中。

AO網路特點

上面文章介紹了AO和智慧合約網路的差異。 AO並非在計算過程上達成共識，而是在交易順序上達成共識，並假設虛擬機器的運作結果是確定性的，從而實現最終狀態的一致性。

AO還具有一定的彈性，網路採用模組化的方式設計。網路中存在三個基本單元：調度單元SU、計算單元CU和信使單元MU。

當發送交易時，通訊層的信差單元接受該交易，驗證簽名，並將其轉發給調度單元。調度單元可以看作是AO鍊和AR鏈之間的連接點，幫助網路對交易順序進行排序並上傳到AR鏈完成共識。目前的共識方法是POA（權威證明）。交易順序共識完成後，將任務指派給計算單元。 CU負責處理具體的計算，並將結果傳回給MU轉送給使用者。

CU集合可以看成是一個去中心化的算力網。在完整的經濟計畫下，CU節點需要質押一定的資產，透過計算效能、價格等因素進行競爭，提供算力來賺取收益，如果出現計算錯誤，資產將被沒收。這是一個標準的經濟保證。

AO與其他網路的區別

AO 作為通用運算平台，與以太坊等智慧合約平台有明顯不同。同樣是像AR一樣的世界硬碟的Filecoin也推出了自己的智慧合約平台FVM，不過這是相當於EVM的狀態共識機架構，體驗不如以太坊等傳統智慧合約平台。

與 Akash 和 io.net 等去中心化運算網路不同，AO 仍然保留了智慧合約功能，並且 AO 最終在 AR 儲存上維護了全局狀態。

事實上，與AO最相似的架構是ICP。 ICP 創造了最早的非同步運算區塊鏈網路範式，而 AO 很大程度上延續了 ICP 的設計，例如只對交易的順序進行排序、信任虛擬機器的確定性計算、Actor 模型的非同步處理等。

最大的差異在於ICP是基於容器維護狀態的，即每個智能合約容器只能維護自己私有的狀態，或設定狀態讀取的條件；而AO有一個共享狀態層，即AR。任何人都可以透過交易序列和狀態證明來恢復整個網路的狀態。這在一定程度上增加了網路的去中心化，但也失去了在ICP中實現特殊隱私服務的可能性（例如客戶有隱藏套利路徑的需求）。

在經濟性和設計性方面，ICP對參與節點的硬體要求很高，以確保網路效能，這就產生了很高的門檻。 AO以公平啟動、非准入的方式運行，您可以透過質押參與競爭性挖礦。 ICP網路選擇大堆疊實作方式，為了效能而犧牲彈性，而AO則採用模組化設計，MU、CU、SU分離。使用者還可以選擇虛擬機器的實作方式，這也降低了一些開發者的入門成本。

當然，AO也可能存在與ICP相同的系統缺陷，例如Actor非同步模型下跨合約交易缺乏原子性，這將導致DeFi應用的開發遇到困難。 AgentFi的概念似乎很難在短時間內實現；脫離傳統智慧合約範式的新運算模式也對開發者提出了更高的要求。但AO架構下的wasm虛擬機器最多只能管理4GB，這也使得一些複雜的模型無法在AO上使用。從這個角度來看，AO對AI Agent的選擇其實是揚長避短。有趣的是，ICP也在2024年初宣布重點佈局AI領域。

當然，與ICP的50億美元總市值相比，AR目前22億美元的總市值仍有很大差距。在AI快速發展的背景下，AO或許仍具有巨大潛力。

本文源自網路：AO如何為AI Agent建構去中心化運算網絡

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