분산 AI 에이전트 (DAI-Agent) : Web3의 가치 인터넷의 핵심 구성 요소

의심 할 여지없이, 분산 된 AI 요원 (DAI-Agent) 분야는 관련 프로젝트의 특성, 해결 문제 및 미래의 잠재력을 소개하는 수많은 기사와 함께 상당한 관심을 받고 있습니다. 이 기사는 투자자들이 어느 정도 프로젝트를 이해하는 데 도움이되지만 대부분 심층 분석이 부족하고 AI의 기본 특성과 현재 웹 3의 기본 특성을 탐색하지 못합니다. 따라서 Web3를 최적화하든 핵심 구성 요소 역할을하든 Web3의 가치 인터넷 실습에서 분산 된 AI의 역할을 명확히하기가 어렵습니다. 분산 된 AI와 Web3의 인터넷 경제 가치 사이의 본질적인 논리를 명확히하지 않으면 서, 분산 된 AI의 역할을 깊이 이해하거나 핵심 구성 요소가 Web3에 존재하는 문제를 해결하는 방법을 파악하는 것은 불가능합니다. 이것은 우리가 고위적 투자 방향을 정확하게 선택하기가 어려울뿐만 아니라, 올바른 트랙과 프로젝트를 선택하더라도 시장 감정 변동으로 인해 지속되는 데 어려움을 겪을 수 있습니다. 따라서, 나는 Web3의 현재 기본 상태와 AI의 기본 특성에 대한 심층 분석을 수행 할 계획이며,이 둘의 통합이 인터넷의 구현을 실현할 수있는 방법과 Arweave와 AO 가이 프로세스를 어떻게 도울 수 있는지 탐구 할 계획입니다. AI를 통해. 내용의 풍부함으로 인해 두 기사에서 자세히 설명 할 것입니다.

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:

탈 중앙화 된 AI 요원 (DAI-Agent)의 출현은 암호화 커뮤니티 내에서 광범위한 관심을 불러 일으켰으며, 관련 프로젝트의 고유 한 특성, 해결하려는 문제 및 미래 성장 가능성을 강조하는 수많은 기사가 있습니다. 이 기사는 귀중한 통찰력을 제공하지만, 많은 사람들은 심층 분석이 부족하고 AI의 기본 특성과 Web3의 현재 상태를 완전히 탐색하지 못합니다. 결과적으로 Web3에서 Web3의 값 인터넷을 실천하는 데있어 분산 된 AI의 정확한 역할을 명확히하기가 어려워 지거나 Web3의 핵심 구성 요소로 기능하는지 여부에 관계없이 핵심 구성 요소로 기능합니다. 분산 된 AI와 Web3의 인터넷 경제 가치 사이의 본질적인 논리를 확립하지 않으면 서, 분산 된 AI의 역할을 깊이 이해하거나 핵심 구성 요소가 Web3에 존재하는 문제를 해결하는 방법을 파악하는 것은 불가능합니다. 예를 들어, 분산 모델과 DAI 에이전트는 각각의 해결 방법과 Web3 사이의 고유 논리는 무엇입니까? 이러한 본질적인 논리를 이해하지 않으면이 분야의 잠재적 가치를 평가하는 것은 어려운 일입니다. 이것은 우리가 고위적 투자 방향을 정확하게 선택하기가 어려울뿐만 아니라, 올바른 트랙과 프로젝트를 선택하더라도 시장 감정 변동으로 인해 지속되는 데 어려움을 겪을 수 있습니다. 따라서, 나는 Web3의 현재 기본 상태와 AI의 기본 특성에 대한 심층 분석을 수행 할 계획이며,이 둘의 통합이 인터넷의 구현을 실현할 수있는 방법과 Arweave와 AO 가이 프로세스를 어떻게 도울 수 있는지 탐구 할 계획입니다. AI를 통해. 내용의 풍부함으로 인해 두 기사에서 자세히 설명 할 것입니다.

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.

현재 많은 공개 체인 프로젝트는 주로 ETH 및 다양한 L2, Solana 및 기타 블록 체인과 같은 기본 인프라를 최적화하고 확장하는 데 중점을 둡니다. 그러나 AI를 통합하지 않고 블록 체인의 확장 만 추구하는 경우 Web3에서 값 인터넷의 구현을 발전시키기가 어려울 것이라고 생각합니다. 현재 확장 성이 제한된 것 외에도 Web3은 사용자의 개인 데이터가 서로 다른 체인 및 DAPP에 흩어져있는 데이터 조각화 문제에 직면하여 관리 어려움, 높은 상호 작용 비용 및 복잡한 운영을 초래하여 사용자의 데이터 기여도를 심각하게 제한합니다. 또한, 분산 된 특성은 낮은 관리 및 협업 효율성으로 이어진다. 이러한 문제는 Web3의 개발을 크게 제한합니다. AI는 자율적으로 학습, 추론 및 결정을 내릴 수있는 능력을 가진 AI는 사용자에게 지능적인 조수 역할을하여 효율성을 크게 향상시킬 수 있습니다. 이 둘의 통합은 사용자 경험을 크게 향상시키고 진입 장벽을 낮추며 Web3의 개발을 촉진합니다.

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:

Web3에 중요한 것은 사용자의 자체 데이터에 대한 사용자의 제어입니다. DAI-Agent는 사용자를위한 데이터를 중앙에서 관리하고 집계함으로써 달성하는 데 도움이 될 수있는 기능입니다. 이는 다양한 플랫폼에 걸쳐 데이터의 통증 지점을 효과적으로 해결하는 한편, 운영 난이도를 줄이고 Web3와의 상호 작용 효율을 향상시키는 지능적인 조수 역할을합니다. 예를 들어, DAI-Agent는 DID를 작성, 업데이트 및 취소하는 것을 포함하여 DID 라이프 사이클 관리를 지원하여 데이터 관리 및 사용 경험을 단순화 할 수 있습니다. 후속 토론을위한 토대를 마련하기 위해서는 AI-Agent와 세부 사항 사이의 관계를 탐구해야합니다. Web3.0 환경에서 DID와 DAI-Agent는 매우 보완적이고 호환됩니다.

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-Agent는 플랫폼 (예 : 소셜, 의료 및 전문 데이터)의 데이터를 통합하여 정보 사일로를 효과적으로 분류 할 수 있습니다. 지능형 알고리즘은 DID의 요구에 따라 (다양한 데이터 소스의 신뢰성 평가, 중복 또는 저가성 데이터 제거 및 DID 데이터 모델 사양에 따라 데이터 구성)를 기반으로 필터링, 청소 및 형식 데이터를 필터링, 클린 및 형식 데이터를 작성할 수 있습니다. 고품질의 일. 동시에, 차등 프라이버시, 동질성 암호화 및 최신 다중 파티 보안 계산 (MPC) 기술을 사용하여 원래 데이터를 공개하지 않고도 데이터 분석을 완료 할 수 있습니다 (예 : 민감한 의료 데이터를 집계 할 때는 건강 정보를 충족 할 수 있습니다. 개인 정보를 보장하는 동안 필요). 또한, 크로스 체인 상호 운용성 프로토콜 (예 : Polkadot, Cosmos 등)이 계속 성숙함에 따라 DAI-Agent는 더 많은 데이터 소스간에 완벽한 연결을 달성하여 데이터 통합의 효율성과 정확도를 더욱 향상시킬 것으로 예상됩니다. 탈 중앙화 된 아키텍처는 단일 실패 지점과 데이터가 단일 엔티티에서 제어하는 ​​위험을 피할뿐만 아니라 스마트 계약을 통해 자동화 된 데이터 집계 및 실시간 업데이트를 가능하게하여 신뢰할 수 있고 역동적 인 디지털 아이덴티티 시스템을 구축하는 데 강력한 지원을 제공합니다.

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.

탈 중앙화 된 환경에서, 디지털 아이덴티티 시스템은 DAI-Agent에 필요한 신원 인증 및 승인 메커니즘을 제공하여 AI-Agent가 다른 에이전트와 안전하게 상호 작용할 때 합법적 인 정체성과 권위를 증명할 수 있도록합니다. 이 과정은 기술적 수단에 의존 할뿐만 아니라 분산 된 자율 조직 (DAO) 메커니즘을 통한 지역 사회 참여에 의해 통제되고 규제 될 수 있으며, 시스템의 투명성과 보안을 더욱 향상시킵니다.

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

DID 시스템의 도움으로, DAI-Agent의 정체성과 행동은 더 투명하고 검증 가능하며, 따라서 다른 에이전트 간의 신뢰를 구축하고 협력을 촉진합니다. 동시에 AI-Agent는 사용자 간의 상호 작용 비용을 줄임으로써 분산로 인한 낮은 효율성 문제를 효과적으로 완화시킵니다.