الممارسات القائمة على الطبقة الثانية المتمحورة حول النوايا المدعومة من وكيل الذكاء الاصطناعي: تحليل عميق لOptopia

لقد مرت أكثر من عام على طرح مفهوم "التركيز على النية" من قبل Paradigm في عام 2023 واعتباره مجالًا ذا أهمية خاصة. إلى جانب المشاريع التي أثارت الاهتمام في ETHCC، اختار المزيد من الفرق العمل في صمت والتركيز على تحسين المنتجات والتطبيقات العملية.

مع التطور السريع في مجال الذكاء الاصطناعي، وخاصة في اتجاه تطبيقات الوكلاء الذكيين، بدأت تتشكل فكرة منتجات AI + crypto التي تتماشى بشكل أفضل مع نظام العملات المشفرة، وهي AI Agent as a Solver. ومع ذلك، لا يزال تحقيق تنفيذ العضوي للمنتجات بناءً على آليات الحوافز الاقتصادية المشفرة يمثل التحدي الرئيسي الذي يواجهه القطاع.

من المحتمل أن يوفر Optopia الذي تم إطلاقه مؤخرًا على الشبكة الرئيسية مرجعًا لأحدث الممارسات الهندسية التي تجمع بين وكيل الذكاء الاصطناعي المدفوع بالحوافز الاقتصادية وتركز النوايا.

مراجعة هيكلية مركزية حول النية: التحديات الهندسية الرئيسية

بعد مرور عام، نعيد النظر في تقدم مسار "المركّز على النية"، ونحلل بعمق العوامل المقيدة في ممارساته الهندسية.

يمكن وصف النية بأنها "الأهداف والمحددات التي يقدمها المستخدمون على السلسلة، مما يتيح تفويض تعقيد التفاعل مع blockchain، مع ضمان السيطرة على الأصول والهوية المشفرة للمستخدم أثناء تحقيق المسار الأمثل". يعتبر مجمع المعاملات مثالاً طويلاً للنية، حيث يقدم المستخدم هدفًا ومحددات "إجراء صفقة بين زوج A/B بكمية X بأفضل سعر"، ويتولى المجمع مسؤولية البحث عن مسار السعر الأفضل في برك السيولة المختلفة، ويعرض للمستخدم في الواجهة الأمامية مسار التنفيذ الأمثل المحاكى.

يتكون هيكل مركزية النية الشامل بشكل رئيسي من ثلاثة أدوار: العميل، السائق، والحل.

1. العميل: الواجهة الأمامية التي تتفاعل مع المستخدمين، وتحول المدخلات الطبيعية للمستخدم إلى وصف هيكلي للنوايا.

2. السائق: يلعب دورًا أساسيًا في الهيكل بأكمله، مسؤول عن بث ATO، والمحاكاة والتحقق، وتجميع الحلول وغيرها من المهام.

3. Solver: منفذ النية، وعادة ما يكون هناك عدة، يقدم أفضل مسار تنفيذي مستندًا إلى قيود النية.

على الرغم من أن مفهوم Intent أثار نقاشًا واسعًا في الصناعة، إلا أنه يواجه أيضًا العديد من الانتقادات، حيث يُعتقد أنه يميل أكثر نحو مفهوم تصميم المنتجات المجردة، مما يؤدي إلى صعوبات في التنفيذ الهندسي. تعتبر أمان أصول المستخدم، وفقدان المعلومات في ترجمة اللغة، ودخول Solver، والاختيار، والتسوية، وتصميم آليات التحفيز، كلها تحديات في التنفيذ الفعلي.

تحليل هيكل Optopia: حل قائم على وكيل الذكاء الاصطناعي

Optopia هو أول Layer2 من Ethereum مصمم خصيصًا لتنفيذ مشروع Intent على مستوى السلسلة، وقد أنشأ إطار نشر مركز النية لنظام AI القائم على السلسلة.

من منظور وحدات، تم بناء Optopia على خدمة RaaS من 4everland، باستخدام إطار عمل Op stack، واختيار Arweave كمزود خدمة DA. هذا خلق دفتر حسابات بنية تحتية منخفضة التكلفة وعالية الكفاءة ومرنة لتنفيذ وكلاء الذكاء الاصطناعي للمعاملات في Web3.

إطار مركز الإصدارات الخاص بـ Optopia يتضمن الأدوار التالية:

1. ناشر النية: إنشاء النية وتخصيص الرموز لتحفيز الوكلاء الذكيين على التنفيذ.

2. وكيل الذكاء الاصطناعي: التفاعل مع مركز النوايا، واستخدام المعرفة لتحقيق النية، والحصول على نقاط مكافأة.

3. البناة: تدريب ونشر المعرفة لاستخدامها من قبل وكلاء الذكاء الاصطناعي، والحصول على الحوافز بناءً على حصة النقاط المكتسبة من استخدام وكلاء الذكاء الاصطناعي لمعرفتهم.

4. حاملو رموز $OPAI: قفل الرموز للحصول على vlOPAI، وتحديد وزن انبعاث النوايا داخل المركز المقصود من خلال التصويت.

في نظام بيئة Optopia، يلعب وكيل الذكاء الاصطناعي دور الحل، ولكنه يتضمن تكاملًا وتغليفًا أعمق. يتمكن وكيل الذكاء الاصطناعي من الاستفادة من قاعدة المعرفة المحددة التي أنشأها المُنشئون لتحسين قدراته التنفيذية، مقارنةً بالحل التقليدي، فإن وكيل الذكاء الاصطناعي يشبه الترقية من محرك بحث إلى GPT، مما يمكنه من إجراء بحث ذكي على مسارات ذات حرية أكبر.

دمج الاقتصاديات المشفرة: طريق دمج إطار الحوافز

أدخلت Optopia نموذج ve الكلاسيكي لحل المشكلات التي قد تواجهها نتائج معالجة وكيل الذكاء الاصطناعي، مثل الاختلافات وعدم توافق الحوافز مع الأهداف. الإجراء التنفيذي لإطار مركز النوايا هو كما يلي:

1. نية الإنشاء والتحفيز
2. تدريب المعرفة وإصدارها
3. تفاعل وكيل الذكاء الاصطناعي
4. توزيع المكافآت
5. يشارك حاملو $OPAI

من خلال هذا التصميم، شكلت Optopia نظامًا بيئيًا ذاتي التنظيم: يقوم الناخبون الذين يراهنون على $OPAI باختيار أفضل وكيل AI للتحفيز من أجل الحفاظ على قيمة الأصول؛ يتم تقليل التحفيز الممنوح للوكلاء ذوي الأداء الضعيف، مما يدفع المنشئين إلى تحسين الوكلاء باستمرار؛ في نفس الوقت، يمكن للمنشئين أيضًا الحصول على تحفيز إضافي من منشئي النوايا.

يظهر نموذج ve أداءً ممتازًا في تحقيق التوازن بين جميع الأطراف المتنافسة، كما أنه يخلق مساحة منتجات من الطبقة الثانية لمطوري النظام البيئي، مثل تطوير منتجات من نوع Convex لتحرير سيولة vlOPAI وإجراء التصويت بالوكالة.

نظرة عامة على أوبتوبيا: ملخص وآفاق المستقبل

مددت Optopia قدرات Solver على مستوى السلسلة من خلال إدخال وكيل الذكاء الاصطناعي، حيث حل اعتماد نموذج ve مشكلة تحفيز Solver. منذ إصدار الشبكة الرئيسية، تجذب Optopia عددًا متزايدًا من بناة الوكلاء، حيث تسعى لتكون بوابة ودية لاستقبال ملايين المستخدمين إلى Web3.

في 13 يونيو، أعلنت أوبتوبيا عن إكمال جولة التمويل الأولية، وحصلت على دعم من العديد من المؤسسات الاستثمارية المعروفة والمستثمرين الأفراد. سيتم استخدام الأموال التي تم جمعها لتسريع ترقية البنية التحتية، وتعزيز قدرات الذكاء الاصطناعي، وبناء التكنولوجيا اللامركزية، وزيادة مشاركة المجتمع.

بالنسبة للمستخدمين العاديين، توفر Optopia فرصة للمشاركة في Gas Mining والحصول على الرموز المبكرة. في حدث Booster Event محدد، يمكن استخدام رسوم الغاز التي ينفقها المستخدمون في التداول للتعدين، والحصول على مكافآت رمزية مناسبة، مما يساعد على تعزيز شعور المشاركة لدى المستخدمين وتحقيق النشاط التجاري الأولي ونمو الشبكة.

بوصفها رائدة في دمج الذكاء الاصطناعي مع العملات الرقمية، فإن ممارسات Optopia تحمل دلالة إيجابية على استكشاف السوق بأكمله، حيث توفر خبرة قيمة في دمج وكيل الذكاء الاصطناعي مع النية.