AO 如何为 AI 代理构建去中心化计算网络

一台无需信任就能执行任意代码、全球共享的世界计算机的梦想深深扎根于去中心化网络，以太坊之后，很多基础设施项目都做出了尝试，Arweaves 即将推出的 AO 网络就是其中之一。

对于一台世界计算机来说，大致可以分为数据计算、访问和存储三个部分。Arweave 过去一直扮演着世界硬盘的角色，而 AO 网络（Actor Oriented）则引入了通用计算能力，并提供了智能合约。

AO：基于参与者的通用计算网络

目前主流的去中心化计算平台分为两类，即智能合约平台和通用计算平台；智能合约平台以以太坊为代表，网络共享全局状态记忆，对改变状态的操作流程达成共识。由于共识需要大量重复操作，因此只用于处理高价值业务，成本较高；通用计算网络不会对操作流程本身达成共识，而是根据业务验证计算结果，并处理请求顺序。没有共享状态记忆，降低了成本，让网络可以拓展到更多领域的计算。此类型的代表是 Akash 等算力网络。

当然也有一些项目基于虚拟机安全的安全假设，将通用计算与智能合约融合在一起。即共识只处理交易的顺序，并验证计算结果。多个状态变化计算在网络节点中并行处理。计算环境虚拟机保证结果的确定性。因此，只要交易顺序一致，最终状态也将一致。

由于该类网络不共享状态内存，因此扩展成本非常低，多个任务可以并行计算，互不影响。该类项目往往基于Actor编程模型，以ICP为代表，AO也属于此类。Actor下的每个计算单元被视为单独的智能独立事务，计算单元之间通过通信进行交互（Actor是传统Web2服务中非常常见的架构）。AO规范了Actors的消息传递，实现了去中心化的计算网络。

不同于传统被动触发的智能合约（如以太坊/Solana智能合约），通用计算参与者下的AO可以通过以一致的固定时间周期触发的cron方法实现智能合约的主动运行，例如持续监控套利空间的交易程序。

迅速可扩展的去中心化计算能力、Arweaves 的海量数据存储能力、Actors 编程模型以及主动触发交易的能力，使得 AO 网络非常适合托管 AI Agent。AO 还支持将大型 AI 模型引入区块链智能合约。

AO 网络功能

上述文章介绍了AO与智能合约网络的区别，AO并不是对计算过程达成共识，而是对交易顺序达成共识，并假设虚拟机的运行结果是确定性的，从而达到最终状态的一致性。

AO还具备一定的灵活性，网络采用模块化设计，网络中有三个基本单元，分别是调度单元SU、计算单元CU和信使单元MU。

当一笔交易被发送后，通讯层的信使单元会接受这笔交易，验证签名，并转发给调度单元。调度单元可以看作是AO和AR链之间的连接点，帮助网络整理交易顺序并上传到AR链完成共识。目前的共识方式是POA（Proof of Authority），在对交易顺序达成共识后，将任务交给计算单元CU负责处理具体的计算，并将结果返回给MU，由MU转发给用户。

CU集合可以看作是一个去中心化的算力网络，在完整的经济方案下，CU节点需要质押一定的资产，通过算力、价格等因素进行竞争，提供算力赚取收益，如果出现计算错误，资产会被没收，这是一个标准的经济保障。

AO与其他网络的区别

AO作为通用计算平台，与以太坊等智能合约平台有着明显区别。与AR一样也是世界硬盘的Filecoin也推出了自己的智能合约平台FVM，但这是一个相当于EVM的状态共识机架构，体验不如以太坊等传统智能合约平台。

与 Akash、io.net 等去中心化计算网络不同，AO 仍然保留了智能合约功能，并且 AO 最终在 AR 存储上维护全局状态。

其实与AO最相似的架构是ICP，ICP开创了最早的异步计算区块链网络范式，而AO很大程度上延续了ICP的设计，比如只对交易的顺序进行排序、信任虚拟机的确定性计算、Actor模型的异步处理等。

最大的区别在于，ICP是基于容器维护状态的，即每个智能合约容器只能维护自己的私有状态，或者设置状态读取的条件；而AO有一个共享的状态层，即AR。任何人都可以通过交易序列和状态证明来恢复整个网络的状态。这在一定程度上增加了网络的去中心化，但也失去了在ICP中实现特殊隐私服务的可能性（例如，客户有隐藏套利路径的需求）。

在经济性和设计上，ICP为保证网络性能对参与节点的硬件要求较高，门槛较高。AO采用公平启动、非准入模式，可以通过Staking的方式参与竞争性挖矿。ICP网络选择大栈实现方式，牺牲灵活性换取性能，而AO采用模块化设计，MU、CU、SU分离，用户还可以选择虚拟机的实现方式，这也降低了部分开发者的入门成本。

当然，AO 也可能存在与 ICP 相同的系统缺陷，比如 Actor 异步模型下跨合约交易缺乏原子性，这会导致 DeFi 应用的开发困难。 AgentFi 的概念似乎很难在短时间内实现；脱离传统智能合约范式的新型计算模型也对开发者提出了更高的要求。而 AO 架构下的 wasm 虚拟机最多只能管理 4GB，这也让一些复杂的模型无法在 AO 上使用。从这个角度来看，AO 选择 AI Agent 其实是扬长避短。有趣的是，ICP 也在 2024 年初宣布将重点投入 AI 领域。

当然，与ICP50亿美元的总市值相比，AR目前22亿美元的总市值仍有不小差距，在AI快速发展的背景下，AO或许仍有很大的潜力。

本文来源于网络：AO如何为AI Agent构建去中心化计算网络

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