AI与区块链平台集成

体系结构： 如何跨层工作

1.智能合同（L1/L2）

持有资产、规则和访问权。知道如何做出/冻结决定，但不是"思考"自己-调用甲骨文/代理。

2.AI代理程序（离链/模块）

具有工具的LLM流程：数据读取、风险评分、活动生成（事务参数、建议）。通过甲骨文和功能电话与合同进行通信。

3.甲骨文/中继层

签署地狱结果，将其交付给班次，管理验证者的法定人数和限制。对于关键操作，是多模式共识和计时器。

4.可验证性（zk/prufs）

ZK证明计算/地狱是正确的（在可能的情况下）和数据策略证明（谁以及可以访问的内容）。

5.数据和隐私

事件存储（链路），用于工件的IPFS/Arweave，用于敏感分析的受信任环境/加密，以及可验证的信用和zk-KYC。

6.管理和预算

DAO/multicig为AI请求，风险限制和模型升级策略设置了预算。合同考虑了地狱的成本，并从财政部支付。

---

关键桉例

"可验证提示"提供商（可验证AI Hints）

AI向用户或系统提供解决方案（例如，选择限制，付款路线，反欺诈标志），并且合同检查甲骨文/法定签名并应用规则。

风险评分和链条上的反欺诈行为

代理分析事务图/行为，返回标注和推荐动作（带状，限制，dop.KYC）。该合同仅执行经法定验证人分析师确认的那些行为。

自动化付款/头奖

代理收集信号（结果，网络状态，流动性），准备交易并将其发送到timelock+multicig。合同是最终仲裁员。

无泄漏PII个性化

在客户端/边缘上，AI形成建议；只有汇总的规则合规度量/pruf（例如，通过zk证明的年龄/地理）才属于chein。

模型和地狱市场

分散交易所：模型提供商销售计算，客户支付令牌，结果签名和（部分）可证明。

DeFi/游戏的执行代理

限额认股权证，流动性重组，自动参与活动/任务-根据DAO批准的政策。

---

技术堆栈（一般）

LLM/ML层：具有工具，排名，风险分类器，用于隐私的在线模型的LLM代理。

甲骨文/信使：签名的collbecs，确认的法定人数，反MEV继任者，确认队列。

ZK/密码学：zk-KYC（年龄/地理），某些计算的zk正确性（如果适用），模型/规则表工件的签名。

合同：财政部，风险限制，入场清单，行动记录，时间表/暂停/升级。

数据：事件索引器，图形分析器，安全芯片和DLP过滤器。

成本优化： L2-rollaps, batching呼叫,气体抽象（AA）,离链计算与链保证.

---

AI信誉： 如何证明正确性

密码输入和提供商的声誉：每个预测都签名；模型哈希和账单日期是固定的。

多语言预言：几种独立的提供商/模型；如果投票/门槛相吻合，合同将作出决定。

数据策略的zk-pruf：证明AI只看到了允许的特征（没有PII）。

审计跟踪：不可更改的查询/决策日志；复制调查结果。

---

安全与反MEV

针对敏感决策（反欺诈、付款）的私人继任者和延迟披露。

Rate限制和代理商通话配额，DAO预算，"地狱边际价格"。

电路断路器：在异常情况下自动暂停（故障跳跃、法定人数差异）。

正式的批评验证：合同不变性（限制，付款）+金丝雀发行。

---

隐私和合规性

zk-KUS/年龄/管辖权：没有PII传输的"是/不"-prufs。

在争议/监管查询中选择性披露。

RG/AML策略作为代码：合同中的限制，暂停，白色/黑色列表；AI仅提供解决方案。

玩家/客户数据：电子设备个性化、最小化日志、散列工件。

---

经济学： 价值在哪里

减少OPEX：自动执行重复决策（状态，付款，得分）。

新产品："可验证提示"，基于AI评分的保险，付费的API/代理。

令牌机制：地狱支付，模型提供商停牌，虚假回复罚款。

公共信任度量：药房，准确性，法定人数同意，证明时间。

---

AI+区块链KPI集成

AI质量：目标任务中的精度/反应，法定人数匹配比例，上诉百分比。

操作：p95线索潜伏期→链式动作，地狱/通话成本，甲骨文药房。

安全：10 k呼叫中的事件，电路中断器的百分比工作，回滚前的时间。

合规性/RG：zk-prufs解决方案的比例，风险事件的响应时间，限制/停顿度量。

业务：减少手工处理，汽车付款，损失从薯条，LTV uplift在细分市场。

---

2025-2030年路线图

2025-2026： 飞行员

一个关键场景（反假设/付款），具有法定预言，答案签名和时间表。

合同中的模型/规则哈希，基本的zk-prufa（年龄/地理）。

A/B质量和成本指标。

2026-2027： 操作成熟

多供应商法定人数，DAO预算政策，天然气抽象（AA），战斗。

个性化"无PII"的代理，公共信任行。

2027-2028： 外围扩展

分散的市场地狱，提供商的声誉，罚款/赌注。

计算正确性的部分zk-pruff；针对MEV的私人继电器。

2028-2029： 可分布

合同的AI模块模板（风险、付费、促销）。

端到端RG/AML事件作为链标准。

2030： 默认可验证的AI

大量"可验证的hints"，模型更新DAO策略，解决方案的完整可跟踪性。

---

风险以及如何管理风险

AI幻觉/错误→提供者的法定人数，白人行为，有争议案件的轮廓人。

依赖单个甲骨文→多网络，多编码，独立通道。

泄漏/PII →即插即用，zk-pruff访问，严格的DLP。

监管不确定性→司法管辖区的模块化规则，逻辑和选择性披露。

地狱成本→ L2，战斗，缓存，on-/off-Chain混合体。

---

飞行员支票清单

1.选择1个业务任务（例如,评分退出）。

2.记录模型/规则：哈希、广告牌日期、有效响应范围。

3.启动法定甲骨文（≥3提供商）+签名+timelock。

4.启用zk-KUS/地理和最小化数据。

5.设定地狱、阿雷塔和巡回决胜局的预算和配额。

6.收集信任码：准确性、成本、法定同意、事件。

7.每1-2周迭代：模型、规则和UX的改进。

---

与区块链的AI集成是从"智能"合同到具有上下文的合同的转变：决策是快速，透明的，并且是在可验证的规则框架内做出的。那些将法定的AI、加密可验证性和人性UX相结合的人将获胜，这样自动化不仅强大而且可信。