Práctica de implementación de Layer2 potenciada por agentes de IA: Análisis profundo de Optopia

Han pasado más de un año desde que Paradigm propuso el concepto de Intent-Centric y lo incluyó como un área de enfoque clave. Además de los proyectos estrella que han llamado la atención en ETHCC, más equipos han optado por trabajar en silencio, centrándose en la iteración del producto y en aplicaciones prácticas.

Con el rápido desarrollo del campo de la IA, especialmente en la práctica de la dirección de Agentes de IA, ha surgido una idea de producto más nativa de crypto, es decir, AI Agent as a Solver. Sin embargo, cómo implementar esto basado en mecanismos de incentivos de economía criptográfica sigue siendo un gran desafío.

Recientemente, el lanzamiento de la mainnet de Optopia podría ofrecer al mercado una referencia práctica de ingeniería más reciente que combine un Agente de IA con un enfoque centrado en la intención.

Revisión de la arquitectura centrada en la intención: Desafíos clave de ingeniería

Un año después, revisamos el progreso de la pista centrada en la intención y analizamos en profundidad los factores limitantes de la práctica de ingeniería.

El Intent se puede describir como "los usuarios en la cadena presentan objetivos y restricciones, externalizando la complejidad de interactuar con la blockchain, asegurando al mismo tiempo que los usuarios mantengan el control sobre sus activos y su identidad criptográfica mientras se logra un camino óptimo". Un agregador de transacciones es un ejemplo maduro de Intent, donde los usuarios presentan el objetivo y las restricciones de "realizar transacciones del par A/B por una cantidad X al mejor precio", y el agregador se encarga de buscar la ruta de precio óptima en diferentes pools de liquidez, mostrando los resultados de ejecución simulada en el front-end.

Los principales roles de la arquitectura centrada en la intención universal incluyen:

• Cliente: interfaz frontal que interactúa con el usuario, convierte la entrada del usuario en una descripción estructurada de intenciones.
• Driver: Responsable de la transmisión ATO, validación de simulación y agregación de soluciones
• Solver: el implementador de la intención, que proporciona la ruta de ejecución óptima basada en restricciones

A pesar de que el concepto de Intent ha suscitado amplias discusiones, la implementación en la ingeniería enfrenta numerosos desafíos, incluidos la seguridad de los activos de los usuarios, la pérdida de traducción de información, la entrada, selección, liquidación y diseño de mecanismos de incentivos del Solver.

Análisis de la arquitectura Optopia: solución basada en AI Agent

Optopia es la primera solución de Ethereum layer2 diseñada específicamente para la implementación de ingeniería de Intención, construyendo un marco de publicación de centro de intención para el ecosistema de IA en cadena.

Optopia se basa en el marco Op stack, utilizando el servicio Raas de 4everland y eligiendo Arweave como proveedor de servicios de DA. Esto crea una infraestructura de bajo costo, alta eficiencia y modular para que los agentes de IA realicen transacciones Web3.

El marco del centro de publicación de intenciones de Optopia incluye principalmente:

• Publicador de intenciones: crear intenciones y asignar tokens para incentivar a los agentes de IA a ejecutar
• Agente de IA: interactuar con el centro de intenciones, utilizar conocimientos para completar la intención y obtener recompensas
• Constructores: capacitación y publicación de conocimientos para que los agentes de IA aprendan a utilizar.
• Titulares de tokens $OPAI: bloquean tokens para obtener vlOPAI, votan para decidir el peso de la intención de emisión.

Optopia ha desarrollado aún más el concepto de ejecución de Intent al introducir el Agente de IA como Solver. El Agente de IA puede utilizar la base de conocimientos creada por el constructor para mejorar la capacidad de ejecución y realizar búsquedas de rutas más inteligentes.

Combinando la economía criptográfica: el camino de la fusión del marco de incentivos

Optopia introduce el modelo ve para resolver problemas como la gran diferencia en los resultados procesados por el Agente de IA y la inconsistencia entre incentivos y objetivos. Su proceso de ejecución incluye:

1. Intención de crear y distribuir incentivos
2. Entrenamiento y publicación de conocimientos
3. Ejecución de intenciones de interacción de agentes de IA
4. La recompensa se distribuye a los agentes de AI y a los constructores
5. Los poseedores de $OPAI participan en la gobernanza

El modelo ve juega un papel importante en el equilibrio de los juegos de todas las partes, al mismo tiempo que crea un espacio de productos de segunda capa para los desarrolladores ecológicos, como los productos tipo Convex que liberan la liquidez de vlOPAI.

Resumen de Optopia: Conclusiones y Perspectivas Futuras

Optopia ha ampliado su capacidad de Solver a nivel de cadena al introducir el Agente de IA, y el modelo ve ha resuelto el problema de incentivos. Después del lanzamiento de la red principal, Optopia está atrayendo a más constructores de Agentes a unirse, comprometido a convertirse en un portal amigable para el usuario en Web3.

Recientemente, Optopia completó una ronda de financiamiento semilla, obteniendo el apoyo de varias instituciones de inversión. Los fondos se utilizarán para la optimización de infraestructura, el fortalecimiento de capacidades de IA, la construcción de tecnología descentralizada y el incremento de la participación comunitaria.

Los usuarios comunes pueden participar en la emisión temprana de tokens a través de la minería de gas, gastando tarifas de gas para obtener recompensas en tokens en eventos de impulso específicos, lo que mejora la sensación de participación en la red y promueve la actividad comercial inicial.

Como pionero en la combinación de IA y criptomonedas, la práctica de Optopia tiene un significado exploratorio positivo para todo el mercado.