تفسير عميق لـ Optopia: تنفيذ مرحلة Intent-Centric Layer2 تحت تأثير AI Agent

منذ اقترحت Paradigm لأول مرة مفهوم السرد الموجه نحو النية في عام 2023 وجعلته أحد أكثر السباقات اهتمامًا، فقد مر أكثر من عام. بالإضافة إلى المنتجات النجمية التي جذبت الانتباه في ETHCC، اختار فرق مشاريع أكثر العمل في الخلفية، مكرسة لتحسين المنتج والتطبيق العملي.

مع التطور السريع لمجال الذكاء الاصطناعي ، وخاصة في مجال AI Agent ، يظهر أمامنا فكرة منتج أكثر تواصلًا مع عالم التشفير ، وهو AI Agent كمحلل. ومع ذلك ، فإن التحدي الذي يواجه الجميع لا يزال هو كيفية تنفيذ المنتجات بشكل عضوي باستخدام اقتصاديات التشفير.

ربما يمكن أن يجلب Optopia الذي تم إطلاقه مؤخرًا على الشبكة الرئيسية حافزًا اقتصاديًا للسوق مع مرجعية هندسية حديثة تجمع بين AI Agent و Intent-Centric.

مراجعة هندسية مركزة على النية: تحديات هندسية رئيسية

منذ حصول نمط السرد الموجه نحو النية في السوق على تعرض كبير، مر عام واحد، وفي الوقت الحالي نقوم بإعادة استعراض تقدم هذا المجال خلال العام الماضي، وتحليل عميق لعوائق الممارسات الهندسية.

باستخدام لغة نسبية مجردة لوصف النية ، وهي أن “يعرض المستخدمون في السلسلة الهدف ومجموعة من القيود ، ويستعينون بتعقيد التفاعل مع سلسلة الكتل ، ويضمنون في الوقت نفسه سيطرة المستخدمين على الأصول والهوية المشفرة”. مجمع المعاملات هو مثال على نية مستخدم يعمل منذ فترة طويلة ، حيث يقدم المستخدمون هدفًا وقيودًا مثل “إكمال صفقة A/B بكمية X باستخدام أفضل سعر” ، ويقوم المجمع بالبحث عن أفضل مسار سعر في تجمعات السيولة المختلفة ، ثم يعرض نتيجة تنفيذ المسار المثلى وهميًا للمستخدم في الواجهة الأمامية ، وبذلك تتحقق النية.

استنادًا إلى الوصف المذكور أعلاه، يُظهر الشكل 1 الهيكل العام للنية المحورية، حيث ATO (Abstracted Transaction Objects، أجسام المعاملات المجردة) تمثل نية المستخدم. تشمل الأدوار الرئيسية في العملية العميل، والسائق، والمُحلل، حيث يتحملون مسؤولية مهام محددة.

• العميل: واجهة المستخدم الذي يتفاعل مع المستخدم ، ويترجم اللغة الطبيعية التي أدخلها المستخدم إلى لغة الآلة في شكل وصف هيكلي للنية المستهدفة والقيود.
• السائق: يلعب دورًا حاسمًا في هندسة النواة بأكملها ، بما في ذلك
• ATO البث: بث كائن المعاملات المجرد (ATO) إلى مجمع الذاكرة ، حيث يمكن لجميع محللي الحلول بدء عملية التنفيذ الخاصة بهم في مجمع الذاكرة لإيجاد أفضل حل.
• المحاكاة والتحقق: استلام جميع حلول الحل المقدمة من Solver ، وإجراء محاكاة خارج السلسلة لضمان صحتها وأمانها ، ثم نشر الحل الفائز.
• تجميع الحلول: بالنسبة للنية المعطاة، فإن تجميع حلول من مختلف ATO، وتجميعها في خطة تنفيذية موحدة للتنفيذ النهائي
• مُحلل الحلّ: المنفذ للنية، وعادة ما يكون هناك العديد منهم، يوفّرون المسار التنفيذي الأمثل للهدف بناءً على القيود المرتبطة بالنية.

منذ أن تم طرح مفهوم النية ، أثارت العديد من المناقشات داخل الصناعة ، ويعتبر البعض من الانتقادات أن التوجه نحو النية يميل أكثر إلى فلسفة تصميم المنتجات التجريبية ، وتحقيقها في الهندسة يعتبر صعبًا. في الوقت نفسه ، تأمين أصول المستخدم ، وتآكل المعلومات أثناء عملية الترجمة من اللغة الطبيعية إلى اللغة الآلية ، ودخول Solver ، واختياره ، وتسويته ، وتصميم آلية التحفيز ، كلها تحديات محددة في التنفيذ العملي.

تحليل الهندسة المعمارية لـ Optopia: حل مبني على وكيل الذكاء الاصطناعي

كما ذكر في النص السابق ، فإن تنفيذ هندسي محدد للنية في الهندسة المعمارية المستندة إلى السلسلة الحالية صعب للغاية ، حيث أن معظم الحلول الموجودة تعمل على تغليف طبقة واحدة فوق السلسلة ، بينما يعد Optopia أول تنفيذ هندسي للنية على مستوى السلسلة مصمم خصيصًا لـ Ethereum layer2 ، وقد قام ببناء إطار نشر مركزي للنية خصيصًا للبيئة الذكية على السلسلة.

كما هو موضح في الشكل 2 ، فإن Optopia هي طبقة 2 مبنية على خدمة Raas (Rollup as a Service) من 4everland من منظور التحجيم النموذجي. باستخدام إطار Op stack ، تم اختيار حل التخزين غير المركزي Arweave كمزود خدمة DA لضمان الصمود والوصول إلى البيانات ، مما أدى إلى دفتر حسابات للبنية التحتية منخفض التكلفة وعالي الكفاءة وقابل للتعديل تمامًا ، والذي يوفر إطارًا قياسيًا لتنفيذ معاملات Web3 لوكالات الذكاء الاصطناعي.

كما هو موضح في الشكل 3، يتضمن إطار مركز النشر الذي صممته Optopia الأدوار الرئيسية التالية:

• منشئ النية: يتحمل منشئ النية المسؤولية عن إنشاء النية داخل مركز النية، وتحفيز وكلاء الذكاء الاصطناعي لتنفيذ هذه النوايا عن طريق تخصيص أي رموز قيمة. النية هي الأهداف أو المهام التي يمكن لوكلاء الذكاء الاصطناعي التحمل العملية.
• وكيل الذكاء الاصطناعي: وكيل الذكاء الاصطناعي يتفاعل مع مركز النية للوصول إلى النية واستخدام المعرفة المتاحة لمحاولة وإتمام هذه النيات. يحصلون على مكافآت على شكل نقاط مكافأة بعد إتمام النية بنجاح ، ثم يستخدمونها لتخصيص المكافآت.
• المُنشئ: يلعب المُنشئ دورًا حيويًا في نظام الذكاء الاصطناعي من خلال تدريب ونشر المعرفة لتعلُّم واستخدام وكلاء الذكاء الاصطناعي. يتم تعزيز قدرات وكلاء الذكاء الاصطناعي خلال هذه العملية، وسيحصل المُنشئ على تحفيز بناءً على حصَّته من النقاط التي يحصل عليها وكلاء الذكاء الاصطناعي من استخدامهم للمعرفة.
• المالكون لعملة $OPAI: يمكن لمالكي OPAI قفل العملة واستلام العملة المقفلة للتصويت (vlOPAI). يمكن لمالكي OPAI أن يحددوا وزن إطلاق النية داخل مركز النية عن طريق استخدام هذه العملات للتصويت. وبالمقابل ، سيؤثر هذا الوزن على المكافأة التي ستحصل عليها وكالة الذكاء الاصطناعي OPAI عند إكمال كل نية.

في الإطار العام لتنفيذ النوايا المذكور في النص السابق، يعد الحل هو الكيان الذي يقوم بتنفيذ نية المستخدم، سواء في بيئة خارج السلسلة أو داخلها. يقوم الحل بالمنافسة لحل النية المقدمة من قبل المستخدم، من أجل الحصول على مكافأة. يشجع هذا النموذج على الكفاءة والابتكار، حيث سيحاول عدة حلول بأكثر الطرق فعالية لإكمال نية المستخدم.

قامت Optopia بتطوير هذا المفهوم بشكل أكبر من خلال إطارها الفريد. في نظام Optopia البيئي، يتولى AI Agent دور Solver، ولكن بتكامل وتغليف أعمق. هذا يعني أن AI Agent ليس فقط كيان مستقل ينفذ النية، بل يمكنهم أيضًا استخدام قواعد المعرفة المحددة التي يتم إنشاؤها وتحسينها من قبل Builder لتعزيز قدرتهم على التنفيذ. إذا كان Solver العادي السابق هو محرك بحث للجيل السابق يمكنه فقط تنفيذ المسار المحدد مسبقًا ، فإن بديل AI Agent هو ترقيته إلى GPT والقدرة على البحث عن مسار ذكي بحرية أكبر.

الجمع بين اقتصاد العملات الرقمية: طريق الاندماج لإطار التحفيز

على الرغم من أن Optopia لم يصدر بعد نموذجًا اقتصاديًا أدق ، إلا أننا يمكننا أن نرى نوعًا ما من إطار نشره في نواياه المركزية. يواجه النظام البيئي تحديات مثل اختلاف نتائج معالجة وكيل الذكاء الاصطناعي وعدم توافق التحفيز والأهداف ، ولذلك تم إدخال نموذج ve الكلاسيكي في النظام البيئي.

النية الأساسية لنشر إطار العمل المركزي هي كما يلي:

• النية في الإنشاء والتحفيز: يقوم مُنشئ النية بإنشاء نية داخل مركز النية، وتخصيص عملة قيمة لتحفيز الوكلاء الذكاء الاصطناعي لتنفيذ هذه النيات بفعالية.
• التدريب والنشر المعرفي: تدريب المبدعين ونشر المعرفة لتكوين ونشر المعرفة للوصول والتعلم والاستخدام من قبل وكلاء الذكاء الاصطناعي. إجراءات التحفيز لديهم مرتبطة بحصة النقاط التي يحصلونها من استخدام وكلاء الذكاء الاصطناعي لمعرفتهم.
• تفاعل وكيل الذكاء الاصطناعي: تفاعل وكيل الذكاء الاصطناعي مع مركز النية للوصول إلى النية واستخدام معرفته لمحاولة وإكمال النية المخصصة.
• توزيع الجوائز: بعد الانتهاء الناجح من النية ، سيحصل وكيل الذكاء الاصطناعي على نقاط مكافأة ، وسيحصل المُنشئ على حصة من النقاط ، مما يساعد في توزيع جوائز النية.
• مشاركة حامل $OPAI: يتمتع حاملو $OPAI بفرصة المشاركة في حوكمة مركز النوايا عن طريق قفل $OPAI عملة وتلقي vlOPAI والتصويت على الوزن الإصدار للنية.

أولاً، تتعلق دقة نتائج تنفيذ AI Agent بتطور Optpoia الكامل، ويتمثل التعبير المباشر عن ذلك في تغيير سعر رمز النظام البيئي $OPAI؛ 'لذلك، يحصل المصوتون الذين يراهنون $OPAI على الدافع للاختيار والتحفيز لأفضل AI Agent للحفاظ على سعر أصولهم؛ يقلل الوكيل الذي لديه أداء أسوأ من التحفيزات التي يحصل عليها، لذلك يوجد لدى المبني الذي يقوم بالبناء الدافع الأكثر قوة لتحسين الوكيل بشكل مستمر وتغطية تكاليف التدريب الخاصة به والحصول على مكافأة، وفي الوقت نفسه يمكنه الحصول على التحفيز من مبتكر النية في عملية التحسين.

يمكن لنموذج ve أن يلعب دورًا ممتازًا في تحقيق التوازن بين جميع الأطراف في اللعبة. وليس فقط ذلك، بل يمكن أيضًا لمستوى السلسلة أن يخلق مساحة منتجات ثانوية كافية للمطورين البيئيين، على سبيل المثال، يمكن تطوير منتج من فئة Convex فوق إطار الحوكمة النية، وتحرير السيولة vlOPAI والقيام بالتصويت بالتفويض. قد يظهر الحرب السابقة لحوكمة DeFi في Optopia بشكل مختلف. 01928374656574839201

نظرة عامة على أوبتوبيا: ملخص وآفاق المستقبل

في تصميم Optopia ، قام إدخال AI Agent بتوسيع قدرة المحلل على مستوى السلسلة الذكية على المكون الإضافي ، بينما استخدام نموذج ve حلت مشكلة تحفيز المحلل بشكل مثالي. منذ إطلاق الشبكة الرئيسية ، Optopia تجذب المزيد والمزيد من بناة الوكيل للانضمام ، لتحقيق دورها كبوابة صديقة للمستخدمين لملايين المستخدمين في Web3.

في 13 يونيو ، أعلنت Optopia إكمال جولة تمويل البذرة ، بمشاركة G·Ventures و Kucoin Ventures و JRR Capital و KKP International Limited و ZenTrading و Klein Labs و MCS Capital وعدد من شركات رأس المال الاستثماري الرائدة والمستثمرين الأفراد البارزين في مجال سلسلة الكتل MrBlock ، مما يجلب لـ Optopia التمويل والإرشاد الاستراتيجي. وسيتم استخدام الأموال المجمعة أيضًا لتسريع ترقية وتحسين البنية التحتية لـ Optopia وتعزيز قدرات الذكاء الاصطناعي وبناء تقنية اللامركزية وزيادة مشاركة المجتمع.

كمستخدم عادي، توفر Optopia فرصة للمشاركة في هذا الحدث والحصول على رقائق مبكرة. يقوم Optopia بإصدار رموزه الأولية من خلال التعدين بالغاز، حيث يمكن للمستخدمين استخدام تكلفة الغاز التي يتكبدها أثناء التداول في حدث Booster محدد للتعدين وبالتالي الحصول على جوائز الرموز المقابلة. يمكن أن يعزز هذا الإصدار مشاركة المستخدم في الشبكة ويساعد على تنمية التداول الأولي ونمو الشبكة لبدء النظام الاقتصادي بأكمله.

AI كواحدة من أكبر السرد الحالي لهذا السوق الصاعد، وتكاملها العضوي مع العملة المشفرة هو نقطة يستكشفها العديد من المتخصصين بنشاط، وOptopia كمبتكر في مجال وكلاء الذكاء الاصطناعي، فإن ممارسته مع النية لها أيضًا أهمية استكشافية إيجابية للسوق بأسره.