Dezentrale AI-Agenten (DAI-Agent): Eine Schlüsselkomponente des Wertes Internet in Web3

Auf dem Gebiet der dezentralen KI-Agenten (DAI-Agent) erhält zahlreiche Artikel die Merkmale verwandter Projekte, die Probleme, die sie lösen, und ihr zukünftiges Potenzial. Obwohl diese Artikel den Anlegern helfen, die Projekte in gewissem Maße zu verstehen, mangelt es den meisten fehlenden detaillierten Analysen und untersuchen die grundlegenden Merkmale der KI und den aktuellen Stand von Web3 nicht. Daher ist es schwierig, die Rolle der dezentralen KI in der Praxis des Wertes Internet in Web3 zu klären, unabhängig davon, ob sie Web3 optimiert oder als Schlüsselkomponente dient. Ohne die intrinsische Logik zwischen dezentraler KI und der Wert -Internet -Wirtschaft von Web3 zu klären, ist es unmöglich, die Rolle der dezentralen KI tief zu verstehen oder zu verstehen, wie seine Kernkomponenten die in Web3 vorhandenen Probleme behandeln. Dies macht es uns nicht nur schwer, genaue Investitionsanweisungen mit hoher Potenz zu wählen, sondern selbst wenn wir den richtigen Weg und das richtige Projekt auswählen, können wir aufgrund von Marktstimmungsschwankungen Schwierigkeiten haben, bestehen zu bleiben. Daher habe ich vor, eine eingehende Analyse des aktuellen Grundzustands von Web3 und der grundlegenden Merkmale der KI durchzuführen und zu untersuchen, wie die Integration der beiden die Implementierung des Wertes Internet realisieren kann und wie Arweave und AO diesen Prozess unterstützen können Durch AI. Aufgrund des Reichtums des Inhalts werde ich in zwei Artikeln eingehen:

The emergence of decentralized AI agents (DAI-Agent) has sparked widespread interest within the crypto community, with numerous articles highlighting the unique characteristics of related projects, the problems they aim to solve, and their potential for future growth. While these articles offer valuable insights, many lack in-depth analysis and fail to fully explore the fundamental characteristics of AI and the current state of Web3. As a result, it becomes difficult to clarify the precise role of decentralized AI in the practice of the value internet in Web3, whether it serves to optimize Web3 or functions as a key component. Without establishing the intrinsic logic between decentralized AI and the value internet economy of Web3, it is impossible to deeply understand the role of decentralized AI or grasp how its core components address the issues present in Web3. For example, what problems do the decentralized model and DAI-Agent each solve, and what is the intrinsic logic between them and Web3? Without understanding these intrinsic logics, it is challenging to assess the potential value of this field. This not only makes it difficult for us to accurately choose high-potential investment directions, but even if we select the right track and project, we may struggle to persist due to market sentiment fluctuations. Therefore, I plan to conduct an in-depth analysis of the current basic state of Web3 and the fundamental characteristics of AI, exploring how the integration of the two can realize the implementation of the value internet, and how Arweave and AO can assist this process through AI. Due to the richness of the content, I will elaborate in two articles:

Die Entstehung dezentraler KI-Agenten (DAI-Agent) hat ein weit verbreitetes Interesse innerhalb der Krypto-Community geweckt, wobei zahlreiche Artikel die einzigartigen Merkmale verwandter Projekte, die Probleme, die sie lösen möchten, und ihr Potenzial für zukünftiges Wachstum hervorheben. Während diese Artikel wertvolle Erkenntnisse bieten, fehlt es vielen fehlenden detaillierten Analysen und erforschen die grundlegenden Merkmale der KI und den aktuellen Stand von Web3 nicht vollständig. Infolgedessen wird es schwierig, die genaue Rolle der dezentralen KI in der Praxis des Wertes Internet in Web3 zu klären, unabhängig davon, ob sie Web3 oder Funktionen als Schlüsselkomponente optimiert. Ohne die intrinsische Logik zwischen dezentraler KI und der Wert -Internet -Wirtschaft von Web3 zu etablieren, ist es unmöglich, die Rolle der dezentralen KI tief zu verstehen oder zu verstehen, wie seine Kernkomponenten die in Web3 vorhandenen Probleme behandeln. Welche Probleme lösen das dezentrale Modell und DAI-Agent beispielsweise und wie lautet die intrinsische Logik zwischen ihnen und Web3? Ohne diese intrinsischen Logik zu verstehen, ist es schwierig, den potenziellen Wert dieses Feldes zu bewerten. Dies macht es uns nicht nur schwer, genaue Investitionsanweisungen mit hoher Potenz zu wählen, sondern selbst wenn wir den richtigen Weg und das richtige Projekt auswählen, können wir aufgrund von Marktstimmungsschwankungen Schwierigkeiten haben, bestehen zu bleiben. Daher habe ich vor, eine eingehende Analyse des aktuellen Grundzustands von Web3 und der grundlegenden Merkmale der KI durchzuführen und zu untersuchen, wie die Integration der beiden die Implementierung des Wertes Internet realisieren kann und wie Arweave und AO diesen Prozess unterstützen können Durch AI. Aufgrund des Reichtums des Inhalts werde ich in zwei Artikeln eingehen:

Currently, many public chain projects focus primarily on optimizing and expanding underlying infrastructure, such as ETH and various L2s, Solana, and other blockchains. However, I believe that if we only pursue the expansion of blockchain without integrating AI, it will be difficult to advance the implementation of the value internet in Web3. Currently, in addition to limited scalability, Web3 also faces data fragmentation issues, where users' personal data is scattered across different chains and DApps, leading to management difficulties, high interaction costs, and complex operations, severely limiting users' active contribution of data. Furthermore, the decentralized nature leads to low management and collaboration efficiency. These issues greatly restrict the development of Web3. AI, with its ability to learn, infer, and make decisions autonomously, can serve as an intelligent assistant for users, significantly enhancing efficiency. The integration of the two will greatly improve user experience, lower entry barriers, and promote the development of Web3.

Derzeit konzentrieren sich viele öffentliche Kettenprojekte hauptsächlich auf die Optimierung und Erweiterung der zugrunde liegenden Infrastruktur wie ETH und verschiedene L2s, Solana und andere Blockchains. Ich glaube jedoch, dass es schwierig sein wird, die Implementierung des Wertes Internet in Web3 zu fördern, wenn wir nur die Ausweitung der Blockchain ohne die Integration von KI verfolgen. Derzeit steht Web3 neben begrenzter Skalierbarkeit auch mit Datenfragmentierungsproblemen konfrontiert, bei denen die personenbezogenen Daten der Benutzer über verschiedene Ketten und DApps verstreut sind, was zu Verwaltungsschwierigkeiten, hohen Interaktionskosten und komplexen Vorgängen führt, wodurch die aktive Datenbeitrag der Benutzer stark eingeschränkt wird. Darüber hinaus führt die dezentrale Natur zu einer geringen Effizienz von Management und Zusammenarbeit. Diese Themen beschränken die Entwicklung von Web3 erheblich. KI kann mit seiner Fähigkeit, Entscheidungen autonom zu lernen, zu schließen und Entscheidungen zu treffen, als intelligenter Assistent für Benutzer dienen und die Effizienz erheblich verbessern. Die Integration der beiden verbessert die Benutzererfahrung und die geringeren Eintrittsbarrieren und fördert die Entwicklung von Web3.

Crucial to Web3 is users' control over their own data, a feature that DAI-Agent can help to achieve by centrally managing and aggregating data for users. This effectively addresses the pain point of data being scattered across various platforms, while also acting as an intelligent assistant to reduce operational difficulty and enhance interaction efficiency with Web3. For example, DAI-Agent can assist users in managing their DID lifecycle, including creating, updating, and revoking DIDs, thereby simplifying data management and usage experience. To lay the groundwork for subsequent discussions, it is necessary to explore the relationship between AI-Agent and DID in detail. In the Web3.0 environment, DID and DAI-Agent are highly complementary and compatible:

Entscheidend für Web3 ist die Kontrolle der Benutzer über ihre eigenen Daten, eine Funktion, die Dai-Agent durch zentrales Verwalten und Aggregieren von Daten für Benutzer zu erreichen kann. Dies befasst sich effektiv auf den Schmerzpunkt der Daten, die auf verschiedenen Plattformen verteilt werden, und fungiert gleichzeitig als intelligenter Assistent, um die betrieblichen Schwierigkeit zu verringern und die Interaktionseffizienz mit Web3 zu verbessern. Zum Beispiel kann Dai-Agent den Benutzern bei der Verwaltung ihres DID-Lebenszyklus helfen, einschließlich des Erstellens, Aktualisierens und Widerrufs von DIDs und so die Datenverwaltung und Nutzungserfahrung. Um die Grundlage für nachfolgende Diskussionen zu legen, ist es notwendig, die Beziehung zwischen AI-Agent zu untersuchen und im Detail zu tun. In der Web3.0-Umgebung sind DID und Dai-Agent sehr komplementär und kompatibel:

AI-Agent can integrate data across platforms (such as social, medical, and professional data), effectively breaking down information silos; its intelligent algorithms can filter, clean, and format data based on the needs of DID (such as assessing the credibility of various data sources, removing duplicate or low-value data, and organizing data according to DID data model specifications), ensuring the creation of high-quality DIDs. At the same time, using differential privacy, homomorphic encryption, and the latest multi-party secure computation (MPC) technologies, data analysis can be completed without disclosing the original data (for example, when aggregating sensitive medical data, it can meet health information needs while ensuring personal privacy). Additionally, as cross-chain interoperability protocols (such as Polkadot, Cosmos, etc.) continue to mature, DAI-Agent is expected to achieve seamless connections between more data sources, further enhancing the efficiency and accuracy of data integration. The decentralized architecture not only avoids the risks of single points of failure and data being controlled by a single entity but also enables automated data aggregation and real-time updates through smart contracts, providing strong support for building a trustworthy and dynamic digital identity system.

AI-Agent kann Daten über Plattformen hinweg integrieren (z. B. soziale, medizinische und professionelle Daten), wodurch Informationssilos effektiv abgebaut wird. Seine intelligenten Algorithmen können Daten basierend auf den Anforderungen von DID filtern, reinigen und formatieren (z. B. die Glaubwürdigkeit verschiedener Datenquellen, das Entfernen von doppelten oder niedrigen Daten und die Organisation von Daten nach Datenmodellspezifikationen), um die Erstellung zu gewährleisten) von hochwertigen DIDs. Gleichzeitig kann die Datenanalyse ohne Offenlegung der Originaldaten abgeschlossen werden (z. Bedürfnisse und gleichzeitig persönliche Privatsphäre sicherstellen). Da die Interoperabilitätsprotokolle mit Kreuzketten (wie Polkadot, Kosmos usw.) weiterhin reifen, wird von DAI-Agent erwartet, dass DAI-Agent nahtlose Verbindungen zwischen weiteren Datenquellen erzielt wird, wodurch die Effizienz und Genauigkeit der Datenintegration weiter verbessert wird. Die dezentrale Architektur vermeidet nicht nur das Risiko von einzelnen Ausfällen und Daten, die von einer einzigen Entität gesteuert werden, sondern ermöglicht auch die automatisierte Datenaggregation und Echtzeit-Updates über intelligente Verträge, was eine starke Unterstützung für den Aufbau eines vertrauenswürdigen und dynamischen digitalen Identitätssystems bietet.

In a decentralized environment, the digital identity system provides the necessary identity authentication and authorization mechanisms for DAI-Agent, allowing the AI-Agent to prove its legitimate identity and authority when securely interacting with other agents. This process relies not only on technical means but can also be governed and regulated by community participation through decentralized autonomous organization (DAO) mechanisms, further enhancing the system's transparency and security.

In einer dezentralen Umgebung bietet das digitale Identitätssystem die erforderliche Identitätsauthentifizierungs- und Autorisierungsmechanismen für DAI-Agent, sodass die AI-Agent seine legitime Identität und Autorität nachweisen kann, wenn sie sicher mit anderen Agenten interagieren. Dieser Prozess beruht nicht nur auf technische Mittel, sondern kann auch durch die Beteiligung der Gemeinschaft durch dezentrale autonome Organisationsmechanismen (DAO) geregelt und reguliert werden, wodurch die Transparenz und Sicherheit des Systems weiter verbessert wird.

With the help of the DID system, the identity and behavior of DAI-Agent are more transparent and verifiable, thereby establishing trust and promoting collaboration among other agents; at the same time, AI-Agent effectively alleviates the low efficiency issues caused by decentralization by reducing the interaction costs between users

Mit Hilfe des DID-Systems sind die Identität und das Verhalten von DAI-Agent transparenter und überprüfbarer, wodurch das Vertrauen festgelegt und die Zusammenarbeit unter anderen Agenten fördert. Gleichzeitig lindert AI-Agent die durch Dezentralisierung verursachten geringen Effizienzprobleme effektiv, indem die Interaktionskosten zwischen den Verwendern gesenkt werden