Recentemente, @carv_official lançou um conjunto de estruturas e padrões D.A.T.A. Como o próprio nome sugere, o G.A.M.E. Virtual é focado no desenvolvimento e implantação de cenários de jogo, enquanto o D.A.T.A. é uma estrutura de dados para cenários 'encadeados' genéricos, que visa principalmente melhorar a capacidade de interação de dados do Agente de IA em questões como processamento de dados entre blockchains, computação privada e decisões automatizadas.
O framework G.A.M.E fornecido pela @virtuals_io é um agente de IA que ajuda os desenvolvedores a criar agentes autônomos capazes de planejar ações e tomar decisões em cenas de jogos. Seu principal público-alvo são os modelos LLMs.
Permitir que modelos grandes possam tomar decisões autônomas e planejar ações com base em entradas de linguagem natural, por meio de um conjunto de ajustes finos de Advanced Planner (HLP) e Low-Level Planner (LLP), em que o HLP formula estratégias e tarefas, enquanto o LLP converte as tarefas em ações concretas. Isso permite que os desenvolvedores construam e implementem rapidamente agentes de IA modulares para ambientes de produção. Por exemplo, fornecer decisões inteligentes para NPCs ou jogadores em jogos.
Por outro lado, o quadro D.A.T.A fornecido pela CARV é uma infraestrutura de “dados” para cenários gerais, com o objetivo de fornecer suporte de alta qualidade de dados on-chain e off-chain para agentes de IA. Seu principal serviço é a capacidade de comunicação e interação de dados entre os agentes de IA.
Como uma cadeia pública geral modular e escalável, sua cadeia SVM introduz um protocolo de padronização de dados entre cadeias, permitindo que os agentes de IA acessem e processem uniformemente dados de diferentes blockchains, enquanto o mecanismo verificável e rastreável do blockchain garante a segurança dos dados no processo de transmissão e processamento, e a aplicação das tecnologias TEE e ZK garante privacidade. Não é difícil ver que o CARV define principalmente um conjunto de mecanismos para os agentes de IA se adaptarem e interoperarem de forma interoperável entre cadeias.
Como fazer isso? O ecossistema CARV possui quatro componentes principais para a interação entre cadeias adaptadas ao AI Agent: SVM Chain, estrutura D.A.T.A, CARV_ID e CARV_Labs. Consulte a documentação para obter mais informações.
A SVM Chain fornece uma infraestrutura de blockchain de nível inferior, incluindo processamento de transações entre cadeias, suporte à execução de contratos inteligentes, manutenção de mecanismos de consenso e outras funcionalidades básicas necessárias para o funcionamento normal do framework D.A.T.A.
O quadro e os padrões D.A.T.A. incluem principalmente padronização de dados entre cadeias, agregação e análise de dados e suporte à computação de privacidade. Durante o processo, os dados originais são obtidos da SVM Chain ou de outros locais e são associados por meio do sistema ID e do sistema de identidade do agente, e os dados padronizados são finalmente enviados para a camada de aplicativo.
O sistema de gerenciamento de identidade CARV_ID, baseado no padrão ERC7231, inclui principalmente a marcação de identidade, autenticação, gerenciamento de permissão, autorização de dados, etc. do AI Agent, e trabalha principalmente com o sistema de estrutura D.A.T.A para gerenciamento de dados;
CARV_Labs, primarily through project incubation, ecological application landing, support for technological innovation, etc., provides basic support for the landing of AI Agent applications, ultimately enabling AI Agent applications supported by other technological framework modules to truly land.
Acima de tudo, é claro que a forma como o CARV entra na pista do Agente de IA é aproveitando a vantagem inata de sua estrutura em cadeia, capturando o 'ponto de função' do processamento de dados em cadeia e fora da cadeia necessário para o funcionamento normal do Agente de IA, agregando dados, definindo padrões de dados, construindo mecanismos de validação e rastreabilidade de dados, a fim de permitir que o CARV se torne uma arquitetura de blockchain capaz de executar o Agente de IA.
A estrutura do G.A.M.E. e D.A.T.A. tem diferenças essenciais, sendo que um aprofunda a capacidade de tomada de decisão autônoma e execução de ações de AI Agent no cenário do jogo, permitindo que o AI Agent compreenda mais eficientemente a entrada de linguagem natural e a transforme em ações no cenário do jogo, enquanto o outro atravessa vários ambientes de cadeias, tentando atender às necessidades de cadeia do AI Agent e usando "dados" como ponto de entrada, tornando o CARV a primeira cadeia de infraestrutura geral a servir o AI Agent.
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Decifrando o D.A.T.A Framework: Como reconstruir o ecossistema de interação multicadeia?
Escrito por Haotian
Recentemente, @carv_official lançou um conjunto de estruturas e padrões D.A.T.A. Como o próprio nome sugere, o G.A.M.E. Virtual é focado no desenvolvimento e implantação de cenários de jogo, enquanto o D.A.T.A. é uma estrutura de dados para cenários 'encadeados' genéricos, que visa principalmente melhorar a capacidade de interação de dados do Agente de IA em questões como processamento de dados entre blockchains, computação privada e decisões automatizadas.
Permitir que modelos grandes possam tomar decisões autônomas e planejar ações com base em entradas de linguagem natural, por meio de um conjunto de ajustes finos de Advanced Planner (HLP) e Low-Level Planner (LLP), em que o HLP formula estratégias e tarefas, enquanto o LLP converte as tarefas em ações concretas. Isso permite que os desenvolvedores construam e implementem rapidamente agentes de IA modulares para ambientes de produção. Por exemplo, fornecer decisões inteligentes para NPCs ou jogadores em jogos.
Por outro lado, o quadro D.A.T.A fornecido pela CARV é uma infraestrutura de “dados” para cenários gerais, com o objetivo de fornecer suporte de alta qualidade de dados on-chain e off-chain para agentes de IA. Seu principal serviço é a capacidade de comunicação e interação de dados entre os agentes de IA.
Como uma cadeia pública geral modular e escalável, sua cadeia SVM introduz um protocolo de padronização de dados entre cadeias, permitindo que os agentes de IA acessem e processem uniformemente dados de diferentes blockchains, enquanto o mecanismo verificável e rastreável do blockchain garante a segurança dos dados no processo de transmissão e processamento, e a aplicação das tecnologias TEE e ZK garante privacidade. Não é difícil ver que o CARV define principalmente um conjunto de mecanismos para os agentes de IA se adaptarem e interoperarem de forma interoperável entre cadeias.
A SVM Chain fornece uma infraestrutura de blockchain de nível inferior, incluindo processamento de transações entre cadeias, suporte à execução de contratos inteligentes, manutenção de mecanismos de consenso e outras funcionalidades básicas necessárias para o funcionamento normal do framework D.A.T.A.
O quadro e os padrões D.A.T.A. incluem principalmente padronização de dados entre cadeias, agregação e análise de dados e suporte à computação de privacidade. Durante o processo, os dados originais são obtidos da SVM Chain ou de outros locais e são associados por meio do sistema ID e do sistema de identidade do agente, e os dados padronizados são finalmente enviados para a camada de aplicativo.
O sistema de gerenciamento de identidade CARV_ID, baseado no padrão ERC7231, inclui principalmente a marcação de identidade, autenticação, gerenciamento de permissão, autorização de dados, etc. do AI Agent, e trabalha principalmente com o sistema de estrutura D.A.T.A para gerenciamento de dados;
CARV_Labs, primarily through project incubation, ecological application landing, support for technological innovation, etc., provides basic support for the landing of AI Agent applications, ultimately enabling AI Agent applications supported by other technological framework modules to truly land.
Acima de tudo, é claro que a forma como o CARV entra na pista do Agente de IA é aproveitando a vantagem inata de sua estrutura em cadeia, capturando o 'ponto de função' do processamento de dados em cadeia e fora da cadeia necessário para o funcionamento normal do Agente de IA, agregando dados, definindo padrões de dados, construindo mecanismos de validação e rastreabilidade de dados, a fim de permitir que o CARV se torne uma arquitetura de blockchain capaz de executar o Agente de IA.
A estrutura do G.A.M.E. e D.A.T.A. tem diferenças essenciais, sendo que um aprofunda a capacidade de tomada de decisão autônoma e execução de ações de AI Agent no cenário do jogo, permitindo que o AI Agent compreenda mais eficientemente a entrada de linguagem natural e a transforme em ações no cenário do jogo, enquanto o outro atravessa vários ambientes de cadeias, tentando atender às necessidades de cadeia do AI Agent e usando "dados" como ponto de entrada, tornando o CARV a primeira cadeia de infraestrutura geral a servir o AI Agent.