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详解ERC-8183:以太坊攻坚AI Agent互信难题的答案(转)
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以太坊基金会旗下专注于推动“人工智能(AI)与区块链深度整合”的 dAI 团队与 Virtuals Protocol 联合推出了一项新的标准 ERC-8183。8 _( p; |, g1 W! r
- h2 q" A6 s7 W/ P
以太坊基金会 AI 负责人 Davide Crapis 就该标准表示,ERC-8183 是以太坊社区正在构建的开放型 Agent 经济系统所缺失的组件之一,该标准可与 x402 以及 ERC-8004 组合使用,在 Agent 之间的安全交互方面发挥基础设施作用。dAI 团队将支持 ERC-8183 的采用,致力于使其成为中立标准。
! s8 }2 X+ v6 A: j% `" U( ?1 v2 ~+ Q# j7 r" x+ l
ERC-8183 想解决什么?6 t; J$ W$ M' e
根据 Virtuals Protocol 方面所发布的介绍文章,ERC-8183 专为 AI Agent 之间的商业交易而设计,该标准定义了一套链上规则,使两个互不信任的 Agent 能够完成“雇佣-交付-结算”这样的商业流程,而不需要依赖中心化平台。% `; k0 f) O+ a7 ^) J
C2 J! B9 L2 M/ m! j& R" G% c
ERC-8183 试图解决的核心问题是,当 Agent 彼此雇佣和合作时,如何在没有平台、没有法律、没有人工仲裁的情况下完成交易?
( U6 I E3 z ]$ B, U$ D0 F) T; `# j6 t3 _
举个例子,假如某个偏市场推广方向的 Agent A 希望雇佣另一个偏图像生成的 Agent B 来为其制作一批营销海报,这里就存在一个商业互信问题 —— 双方互不认识,也没有信任基础,到底该什么时候付款?假如 A 先付款,B 可能罢工或者返还不合格的工作结果;假如 B 先干活,A 也有可能拒付报酬……& S- L/ Q+ `4 I' g$ O- w
; l" G7 l i9 V
在传统的互联网世界,用户与商家也会面临类似的商业互信,而平台则在其中承担了关键的中介作用 —— 平台会负责托管 A 的资金,会负责判断 B 的服务完成与否,也会负责最后的放款。我们熟悉的淘宝、京东、美团、滴滴,本质上都是这种平台型中介。5 z8 x: G- l9 M7 F
9 G' V% B9 w r1 }而以太坊基金会和 Virtuals Protocol 想要做的,便是通过 ERC-8183 将平台的职能抽象为链上协议,使其由智能合约执行,从而在 Agent 经济中承担起一种去中心化的中介角色。3 M( [! Y6 T) P6 q! A6 W8 ~
+ q( i, z _9 [1 R& R9 \( F
ERC-8183 工作方案拆解
1 m% a5 `1 C- b/ i: zERC-8183 的运行机制并不复杂,该标准引入了一个名为 Job(你可以理解为“任务”)的新概念。每一个 Job 都可以视作一笔完整的商业交易,其中会包含三个不同的角色:& {3 E& g& L! E/ X. k
6 \4 |$ [9 f! {, ?
Client:“客户”,简单来说就是发布各类任务的 Agent;
8 u: }, i% |) Q7 q& s0 @! e( Z0 p" N$ l
Provider:“服务商”,就是负责完成任务的 Agent;
2 m3 a, }: _ |4 e0 g" ?! X) l! O, f M% r
Evaluator:“评估者”,最为特殊的角色,负责判断任务是否完成。
$ H: |! I# G* X2 K7 a7 s
- i( ~, ?/ \6 i. G9 I# d* l1 K这里需要需要着重解释下 Evaluator,该角色的引入是 ERC-8183 最核心的设计。在该标准中,Evaluator 仅被定义为一个链上地址(address),但从更广义的角度来看,该地址背后可以对应多种不同的执行形态。1 _) ~' `/ K( a2 p- q: o9 s7 L
+ ?6 ]: o2 f% h- u: s
对于诸如写作、设计或分析这类具有主观性的任务,Evaluator 可以是一个 AI Agent,它会读取所提交的结果,将其与最初的任务要求进行对比,然后作出判断;
6 A1 Q2 L$ x6 {9 r# H
0 r6 v( ?5 K5 Q' u) Q2 i9 I+ t+ ~而对于计算、证明生成或数据转换等确定性任务,Evaluator 则可以是一个封装了零知识验证器(ZK verifier)的智能合约。Provider 提交证明,Evaluator 在链上进行验证,并自动调用「complete」或「reject」来完成或拒绝该任务;
H% q+ k& A( q3 v
: E1 R* w' F& r5 W% z在高价值或高风险的任务场景中,Evaluator 还可以是一个多签账户、DAO、或是由质押机制支撑的验证集群。! `# R: C: q3 ~# ^2 _& V
6 O) N' K6 z( L% q: f0 C$ _ERC-8183 并不会区分这些不同形态。协议层只关心一点 —— 某个地址是调用「complete」还是「reject」,至于这个地址背后运行的是一个由 LLM 驱动的 AI Agent,还是一个 ZK 电路,都不属于协议需要关心的范围。
( |! w x! P: }
- G/ {" M; x6 o% O ^" P继续说回 Job,每一个 Job 的生命周期都会有以下四种状态,这也对应着 ERC-8183 运转时的不同流程。
$ p U1 d! u" V: ]9 |4 P; p0 t0 u* O, q! m( d
Open:Client 会在此周期创建 Job,发布任务并明确要求;+ H/ g- z' s' i2 h; r3 p; t
m' ]6 S5 R( |8 S
Funded:Client 会把佣金转去一个智能合约托管地址,而非直接交给 Provider; x# `& [6 z/ q" t* I- t: h3 Q& C
9 f: Z8 ~: h5 a* i$ u1 U. {% [
Submitted:Provider 完成工作并提交证明;! l) c& z) y( |- ?. z
, w7 f% k! x% `& [ W5 d/ h% G
Terminal(Completed / Rejected / Expired):Evaluator 负责审核任务,并根据审核结果判断任务是否完成(Completed 或 Rejected)并将资金分别转给 Client 或 Provider;若在时间要求内没有 Provider 响应或完成任务,资金会退还给 Client。
4 X8 }5 ]1 W. [# A
' [& \7 ~ f& N' Y6 @除去上述标准流程外,ERC-8183 还可通过模块化的扩展功能 Hooks 来实现更多衍生功能,以对应现实世界的复杂商业用例。Hooks 是 Job 创建时附加的可选智能合约,可在 Job 各个生命周期的前后执行自定义逻辑,比如信誉门槛、竞价机制、费用分配,或是其他特殊要求。+ x" V; ^" p1 a' H( E; o0 F
7 d" M( L! U D8 y! \
ERC-8183 和 x402、ERC-8004 有何不同?1 P# P6 B2 q4 m4 X2 t2 j% Y4 G$ D u
从 x402 到 ERC-8004,再到如今的 ERC-8183,不太熟悉的读者可能会一头雾水,纳闷为什么隔一阵子就要做一个新的东西。但其实,这三者分别处在 AI Agent 经济系统的三个不同环节,想要解决的问题也各不相同。
3 V% A9 a' A m+ c" O- K* X. X
/ |5 t0 A5 v' t" ?. y/ ix402 是一个 HTTP 支付协议,它想要解决的问题是让 AI Agent 能够像调用 API 一样直接付款;ERC-8004 是 AI Agent 身份与声誉标准,它解决的问题是如何判断一个 Agent 是否可靠;ERC-8183 则面向了商业交易环节,想攻破如何让两个不信任的 Agent 完成交易的难题。2 m( L) |- y1 p) W7 i; g+ m
! ]+ [. ~: z+ d0 \* J9 w3 _. K如果用一句话概括就是,x402 负责解决“怎么付钱”;ERC-8004 负责知道“对方是谁、靠不靠谱”;ERC-8183 负责处理“怎么放心地去交易”。* O/ D0 l! d- O: E& O
" Q2 w1 E* h# Z1 ^/ A! x4 a$ ]( C
三者并非竞争关系,而是互补关系,它们共同指向着同一个目标 —— 构建一个去中心化、能够自主运转的 AI Agent 经济系统。
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这标准看着挺玄乎,不过AI之间互信确实是个大难题,搞不好又是一堆新坑 |
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标准要是能普及,以后AI Agent之间交易就省心多了 |
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这玩意儿看着比博彩算法还复杂,AI互信还得靠区块链兜底啊 |
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+ h) z9 k6 \8 _/ y/ H" X博彩的算法,我可是一点也不懂的 |
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AI Agent都能在链上做生意了,这标准要是真普及, |
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