Optopia에 대한 심층 해석: AI Agent 추가에 따른 Intent-Centric Layer2 구현 실습

패러다임이 2023년 처음으로 의도 중심 서사를 제안하고 가장 많이 본 트랙 상위 10위에 랭크된 지 1년 이상이 지났습니다. ETHCC에서 주목을 받은 스타 제품 외에도 뒤에서 조용히 작업하고 제품 개선과 실제 적용에 집중하기로 선택한 프로젝트 팀이 더 많습니다.

AI 분야의 급속한 발전, 특히 AI 에이전트의 실행으로 인해 보다 암호화된 AI+암호화폐 제품 개념, 즉 해결사로서의 AI 에이전트가 우리에게 제시되었습니다. 그러나 암호경제학의 인센티브를 기반으로 제품을 유기적으로 구현하는 방법은 여전히 ​​모든 사람에게 어려운 과제입니다.

최근 메인넷에 출시된 Optopia는 경제적 인센티브에 따라 AI 에이전트와 의도 중심을 결합하기 위한 최신 엔지니어링 실무 참조를 시장에 선보일 수 있습니다.

의도 중심 아키텍처 검토: 주요 엔지니어링 과제

의도 중심 내러티브가 시장에 많이 노출된 지 1년이 되었습니다. 이제 우리는 올해 동안 이 트랙의 진행 상황을 재검토하고 있습니다. -엔지니어링 실무의 제약에 대한 심층 분석.

의도를 설명하기 위해 상대적으로 추상적인 언어를 사용합니다. 즉, "온체인 사용자가 목표와 일련의 조건부 제약 조건을 제안하고, 블록체인과의 상호 작용의 복잡성을 아웃소싱하며, 사용자가 자산 및 최적의 경로를 달성하면서 자산을 관리합니다. "암호화된 신원의 제어". 트랜잭션 애그리게이터는 장기 실행 의도의 예입니다. 사용자는 "최적 가격을 사용하여 번호를 완성합니다"라는 목표와 제약 조건을 제안합니다. 최적 가격 라우팅 경로를 찾은 후 최적 경로 실행을 시뮬레이션한 결과가 표시됩니다. 사용자는 의도를 달성하기 위해 프런트 엔드에 있습니다.

위의 설명을 바탕으로 일반적인 Intent-Centric 아키텍처는 그림 1에 표시되어 있으며 ATO(Abstract Transaction Objects)가 사용자의 의도입니다. 프로세스의 주요 역할에는 Client, Driver 및 Solver가 있습니다. 구체적인 책임은 다음과 같습니다.

• Client: 사용자와 상호 작용하고 사용자가 입력한 자연어를 기계어 형식으로 컴파일하는 프런트 엔드입니다. 설명
• Driver:
• ATO 브로드캐스트를 포함하여 전체 의도 아키텍처에서 가장 중요한 역할을 합니다. ATO(추상 트랜잭션 객체)를 메모리 풀에 브로드캐스트하여 모든 솔버가 실행 프로세스를 시작할 수 있습니다. 최고의 솔루션을 찾기 위해.

• 시뮬레이션 및 검증: Solver의 모든 솔루션을 받고, 오프체인 시뮬레이션을 수행하여 효율성과 보안을 확인한 다음, 성공적인 솔루션을 게시합니다.
• 솔루션 집계: 특정 의도에 대해 다양한 ATO의 솔루션을 집계하고 이를 최종 구현을 위한 통합 실행 계획으로 결합합니다.

• 솔버: 의도 제약 조건을 기반으로 하는 의도 구현자(보통 여러 개)가 최적의 목표를 제공합니다. 실행 경로.

인텐트 개념이 제안된 이후 업계에서 많은 논의가 이루어졌습니다. 일부 비평가들은 인텐트 중심이 제품 디자인 철학의 추상적인 표현에 가깝고 엔지니어링 구현에서 구현하기 어렵다고 생각합니다. . 동시에 사용자 자산의 보안, 자연어에서 기계어로의 번역 과정에서 정보 마모, 해결자 입력, 선택, 결제 및 인센티브 메커니즘 설계는 모두 특정 구현에서 어려운 문제입니다.

Optopia 아키텍처 분석: AI 에이전트 기반 솔루션

위에서 언급했듯이 현재 블록체인 아키텍처에서는 의도 중심 아키텍처의 특정 엔지니어링 구현이 더 어렵습니다. Optopia는 체인 수준의 의도 엔지니어링 구현을 위해 특별히 설계된 최초의 Ethereum 레이어 2이며 온체인 AI 생태계를 위한 의도 센터 게시 프레임워크를 특별히 구축했습니다.

그림 2와 같이 모듈 관점에서 Optopia는 4everland의 Raas(Rollup as a Service) 서비스를 사용하여 구축된 Layer 2입니다. Op 스택 프레임워크를 기반으로 분산형 스토리지 솔루션인 Arweave는 데이터의 지속성과 접근성을 보장하기 위해 DA 서비스 제공업체로 선택되었습니다. 이는 AI 프록시를 제공하는 저비용의 효율적인 모듈식 인프라 원장을 제공하여 표준 프레임워크를 생성합니다. Web3 트랜잭션을 실행합니다.

그림 3에서 볼 수 있듯이 Optopia가 설계한 Intent Publication Center 프레임워크에는 주로 다음과 같은 역할이 포함됩니다.

• 인텐트 게시자: 인텐트 게시자는 인텐트 허브 내에서 인텐트를 생성하고 AI 에이전트가 귀중한 토큰을 배포하여 이러한 인텐트를 실행하도록 장려하는 일을 담당합니다. 인텐트는 AI 에이전트가 수행할 수 있는 실행 가능한 목표 또는 작업입니다.
• AI 에이전트: 인공 지능 에이전트는 의도 센터와 상호 작용하여 의도에 액세스하고 사용 가능한 지식을 활용하여 해당 의도를 완료하려고 시도합니다. 의도를 성공적으로 완료한 경우 보너스 포인트 형태로 보상을 받고, 이 포인트는 보상을 분배하는 데 사용됩니다.
• 빌더: 빌더는 AI 에이전트가 배우고 사용할 수 있도록 지식을 교육하고 게시함으로써 AI 생태계에서 중요한 역할을 합니다. 이 프로세스는 AI 에이전트에게 권한을 부여하며, 빌더는 AI 에이전트가 지식을 활용하여 얻은 포인트의 공유에 따라 인센티브를 받습니다.
• $OPAI 토큰 보유자: OPAI 보유자는 OPAI 토큰을 잠그고 투표 잠긴 토큰(vlOPAI)을 받을 수 있습니다. OPAI 보유자는 이러한 토큰으로 투표함으로써 의도 센터 내에서 의도의 방출 가중치를 결정할 수 있습니다. 이 가중치는 결국 각 인텐트를 완료할 때 AI 에이전트가 받는 OPAI 보상에 영향을 미칩니다.

위에서 언급한 일반 의도 실행 프레임워크에서 솔버는 온체인 환경이든 오프체인 환경이든 사용자의 의도를 실행하는 개체입니다. 솔버는 보상을 얻기 위해 사용자가 제안한 인텐트를 해결하기 위해 경쟁합니다. 이 모델은 여러 솔버가 가장 효율적인 방법으로 사용자의 의도를 완료하려고 시도하므로 효율성과 혁신을 장려합니다.

Optopia는 독특한 프레임워크로 이 개념을 더욱 발전시킵니다. Optopia 생태계에서 AI Agent는 Solver의 역할을 맡지만 더욱 심층적으로 통합되고 캡슐화됩니다. 즉, AI 에이전트는 의도를 실행하는 독립적인 개체일 뿐만 아니라 빌더가 생성하고 최적화한 특정 지식 기반을 활용하여 실행 기능을 향상시킬 수도 있습니다. 이전의 일반 솔버가 미리 설정된 경로를 따라서만 실행할 수 있는 이전 세대의 검색 엔진이었다면, AI Agent를 대체하는 것은 이를 보다 자유롭게 지능적인 경로 검색을 수행할 수 있는 GPT로 업그레이드하는 것입니다.

암호경제학의 결합: 인센티브 프레임워크의 통합

Optopia는 아직 더 정교한 경제 모델을 출시하지 않았지만 중앙 프레임워크를 출시하려는 의도에서 이를 엿볼 수 있습니다. AI Agent 처리 결과의 차이 가능성, 인센티브 및 목표 불일치 등의 문제에 직면하여 클래식 ve 모델이 생태계에 도입되었습니다.

인텐트 퍼블리싱 센터 프레임워크의 실행 프로세스는 기본적으로 다음과 같습니다.

• 인텐트 생성 및 동기 부여: 인텐트 퍼블리셔는 인텐트 센터 내에서 의도를 생성하고 귀중한 토큰을 배포하여 인공지능 에이전트가 이러한 의도를 효과적으로 실행하도록 동기를 부여합니다.
• 지식 교육 및 공개: 빌더는 AI 에이전트가 액세스하고 학습하고 사용할 수 있도록 지식을 교육하고 공개합니다. 그들의 인센티브는 AI 에이전트가 지식을 사용하여 얻는 포인트의 몫과 연결됩니다.
• AI 에이전트 상호 작용: AI 에이전트는 인텐트 센터와 상호 작용하여 인텐트에 액세스하고 지식을 활용하여 할당된 인텐트를 완료하려고 시도합니다.
• 보상 분배: 의도가 성공적으로 완료되면 AI 에이전트는 보상 포인트를 받고 빌더는 포인트의 일부를 받게 되며 이는 의도 보상을 분배하는 데 도움이 됩니다.
• $OPAI 보유자 참여: $OPAI 보유자는 $OPAI 토큰을 잠그고, vlOPAI를 받고, 의도 발행 가중치에 투표함으로써 Intent Center의 거버넌스에 참여할 수 있는 기회를 갖습니다.

우선, AI 에이전트 실행 결과의 정확성은 전체 Optpoia 생태계의 발전과 관련이 있습니다. 따라서 자산에 대한 직접적인 반응은 생태 토큰인 $OPAI의 가격 변동입니다. 자산을 유지하기 위해 $OPAI를 약속했습니다. 가격이 더 높으면 인센티브를 위해 최고의 AI 에이전트에 투표하려는 원동력이 있을 것입니다. 덜 효과적인 에이전트는 더 적은 인센티브를 받게 되므로 빌더는 에이전트를 지속적으로 최적화하려는 더 많은 동기를 갖게 됩니다. 자체적으로 교육 비용을 충당하고 보상을 받는 동시에 최적화 과정에서 의도 생성자로부터 인센티브도 받습니다.

ve 모델은 종종 모든 당사자 간의 게임 균형을 맞추는 데 탁월한 결과를 얻을 수 있습니다. 뿐만 아니라 체인 수준은 의도 거버넌스 프레임워크 위에 Convex 제품을 개발하고 vlOPAI 유동성을 해방하며 위임 투표를 수행하는 등 생태학적 개발자를 위한 충분한 2차 제품 공간을 생성할 수도 있습니다. DeFi 거버넌스 전쟁의 마지막 라운드는 Optopia에서 또 다른 형태로 나타날 수도 있습니다.

Optopia 개요: 요약 및 향후 전망

Optopia 설계에서는 AI Agent의 도입으로 지능형 실행 경로가 체인 수준에서 Solver의 기능으로 확장되고, ve 모델의 채택으로 Solver의 인센티브 문제가 완벽하게 해결됩니다. 메인넷 출시 이후 Optopia는 수백만 명의 사용자가 Web3에 들어갈 수 있는 사용자 친화적인 포털로서의 역할을 실제로 실현하기 위해 점점 더 많은 에이전트 빌더의 참여를 유도하고 있습니다.

6월 13일 Optopia는 G·Ventures, Kucoin Ventures, JRR Capital, KKP International Limited, ZenTrading, Klein Labs, MCS Capital, 다수의 최첨단 벤처 캐피털 회사 및 유수의 기업으로부터 자금 조달의 시드 라운드가 완료되었다고 발표했습니다. 알려진 블록체인 개인 투자자 MrBlock이 투자에 참여하여 Optopia에 자본과 전략적 지침을 제공했습니다. 모금된 자금은 Optopia 인프라의 지속적인 업그레이드 및 최적화를 가속화하고, AI 기능을 향상하고, 분산형 기술을 구축하고, 커뮤니티 참여를 높이는 데에도 사용됩니다.

Optopia는 일반 사용자로서 이 잔치에 참여하고 조기 칩을 얻을 수 있는 기회도 제공합니다. Optopia는 가스 마이닝을 통해 초기 토큰 발행을 수행합니다. 즉, 특정 부스터 이벤트에서 사용자가 거래를 실행할 때 소비한 가스 요금을 채굴에 사용할 수 있으며 이에 상응하는 토큰 보상을 얻을 수 있습니다. 이러한 발행은 사용자의 네트워크 참여감을 더욱 향상시키고 초기 거래 활동과 네트워크 성장을 달성하여 전체 경제를 시작할 수 있습니다.

AI는 이번 상승장에서 가장 큰 서사 중 하나이며, AI와 암호화폐의 유기적 결합 역시 많은 실무자들이 적극적으로 탐구하고 있는 것입니다. AI Agent 분야의 선구자로서 Optopia의 의도 결합 관행도 활발히 탐구되고 있습니다. 전체 시장의 중요성.

위 내용은 Optopia에 대한 심층 해석: AI Agent 추가에 따른 Intent-Centric Layer2 구현 실습의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!