Lời mở đầu: Tái cấu trúc sinh thái trong quá trình tiến hóa công nghệ
Công nghệ trí tuệ nhân tạo đang trải qua sự chuyển đổi từ công cụ sang chủ thể ra quyết định. Từ hội thoại cơ bản đến suy luận phức tạp, khả năng ra quyết định tự chủ của AI Agent đang dần vượt ra khỏi ranh giới tự động hóa truyền thống. Theo đường cong trưởng thành của công nghệ mới nổi của Gartner, công nghệ AI Agent trong lĩnh vực hệ thống tự chủ đang ở giai đoạn chuyển tiếp từ giai đoạn kích hoạt sáng tạo đến giai đoạn kỳ vọng bùng nổ. Quá trình này trùng hợp với sự bùng nổ tập trung của nhu cầu quản trị phi tập trung trong sinh thái Web3. Sự kết hợp của hai yếu tố này đã tạo ra một câu hỏi kỹ thuật hoàn toàn mới - làm thế nào để xây dựng một hệ thống thông minh đáng tin cậy, ổn định và tiếp tục tiến hóa trong môi trường phân tán?
Những hạn chế của kiến trúc AI chủ đạo hiện tại ngày càng trở nên rõ ràng. Các mô hình tập trung đang đối mặt với những rào cản về tính toán và rủi ro về quyền riêng tư, vấn đề "ảo tưởng" của các mô hình lớn phổ dụng không thể đáp ứng nhu cầu của các tình huống chuyên môn, các báo cáo nghiên cứu cho thấy, trong việc mô phỏng tình huống thanh lý Compound, tỷ lệ chính xác của quyết định của GPT-4 chưa được tối ưu hóa chỉ là 68%; trong khi các hệ thống phân tán truyền thống lại thiếu sự đảm bảo tính liên tục của quyết định thông minh. Những mâu thuẫn này thúc đẩy các nhà phát triển công nghệ xem xét lại con đường hội nhập giữa AI và blockchain, chính trong bối cảnh này, kiến trúc kỹ thuật của DeAgentAI thể hiện giá trị khám phá độc đáo của nó.
I. Sự phân hóa đường hướng trong quá trình tiến hóa của công nghệ AI: LLM vs MoE
Hiện nay, lĩnh vực AI đang thể hiện sự phân hóa rõ ràng về đường hướng kỹ thuật, các mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) và các mô hình hỗn hợp chuyên gia (MoE) đều có ưu và nhược điểm riêng, sự phát triển khác biệt của chúng đang định hình lại cục diện ngành.
1.1 Rào cản về quy mô của LLM
Mặc dù các LLM như GPT-4, Claude thể hiện xuất sắc trong xử lý các nhiệm vụ chung, nhưng những điểm nghẽn kỹ thuật của chúng cũng rất đáng kể. Các mô hình cấp tỷ tham số yêu cầu hàng chục nghìn GPU để huấn luyện, chi phí suy luận một lần lên tới 0,1-0,5 USD, điều này khiến việc ứng dụng chúng trong các tình huống cá nhân hóa trở nên khó khăn về mặt kinh tế. Quan trọng hơn, cơ chế sinh ra xác suất của chúng dẫn đến hiện tượng "ảo tưởng", trong các lĩnh vực cần tính xác định như giao dịch tài chính, quản trị trên chuỗi có thể gây ra những rủi ro hệ thống.
Đáng chú ý là quy luật giảm lợi ích quy mô của LLM đã bắt đầu xuất hiện. Nghiên cứu của Viện Trí tuệ Nhân tạo Stanford năm 2023 cho thấy, khi số lượng tham số của mô hình vượt quá 50 tỷ, hiệu quả tính toán của nó sẽ giảm theo quy luật logarit. Ví dụ, trong bộ kiểm tra chuẩn MMLU, khi số lượng tham số tăng gấp 10 lần, mức tăng hiệu suất chỉ còn ở mức hàng phần trăm, thấp hơn nhiều so với giai đoạn tăng trưởng sớm. Điều này có nghĩa là con đường kỹ thuật dựa hoàn toàn vào việc mở rộng quy mô đã tiến gần đến điểm bẻ cong biên.
Đối mặt với những hạn chế của LLM, mô hình hỗn hợp chuyên gia (MoE) đã mở ra một con đường kỹ thuật hiệu quả hơn.
1.2 Bứt phá của kiến trúc MoE
Mô hình hỗn hợp chuyên gia (Mixture of Experts) đã mở ra một hướng đi mới thông qua cơ chế tính toán có điều kiện. Lấy DeepSeek-MoE làm ví dụ, nó sử dụng kiến trúc kích hoạt thưa, chỉ gọi các mạng chuyên gia liên quan trong quá trình suy luận, giảm 60% mức tiêu thụ năng lượng so với LLM truyền thống. Theo tài liệu kỹ thuật, khi xử lý nhiệm vụ phân tích giao dịch trên chuỗi, độ trễ phản hồi của mô hình MoE giảm từ 2,3 giây của LLM xuống còn 0,9 giây. Thiết kế mô-đun này không chỉ nâng cao hiệu quả, mà còn cung cấp một giao diện kỹ thuật để tối ưu hóa cho các lĩnh vực chuyên ngành - mạng chuyên gia cho các tình huống cụ thể có thể được cải thiện liên tục thông qua việc huấn luyện.
Từ góc độ kinh tế công nghệ, kiến trúc MoE phù hợp hơn với đặc tính phi tập trung của Web3. Mạng chuyên gia phân tán của nó khớp tự nhiên với cấu trúc topo của các nút blockchain, mỗi nút xác thực có thể đảm nhận 3-5 mô-đun mạng chuyên gia, hình thành một hệ thống cân bằng tải phù hợp với cơ chế PoS, cung cấp khả năng tương thích cơ bản để xây dựng hệ thống AI tự trị. Tính tương thích kỹ thuật này được thể hiện trực tiếp trong thiết kế kiến trúc của DeAgentAI - mô-đun Lobe của nó có thể động态 tải các mạng con MoE, để gọi các mô hình chuyên gia cho các tình huống như quản trị, quản lý rủi ro khi cần thiết.
II. Phân tích kiến trúc kỹ thuật của DeAgentAI: Tái định hình phương thức hoạt động của AI Agent
DeAgentAI tối ưu hóa cách thức hoạt động của AI Agent thông qua ba tầng kiến trúc: Lobe (trung tâm ra quyết định), Memory (hệ thống trí nhớ) và Tools (hệ sinh thái công cụ). Trong đó, Lobe chịu trách nhiệm gọi các mô hình lớn và đảm bảo độ tin cậy của quá trình suy luận, Memory duy trì tính nhất quán của quyết định của AI Agent, Tools hỗ trợ quá trình tiến hóa liên tục thông qua hệ sinh thái công cụ có thể mở rộng. Kiến trúc này nhằm giải quyết ba thách thức cốt lõi trong môi trường phi tập trung: tính đồng thuận (liệu quyết định có đáng tin cậy không), tính đồng nhất (liệu cùng một nhiệm vụ có thể đưa ra kết luận ổn định không) và tính liên tục (liệu Agent có thể ghi nhớ các quyết định trước đó không).
Nhìn sâu hơn, chu kỳ sống và cơ chế tương tác của đại diện là điểm tựa cốt lõi của kiến trúc này. "Bộ gene" của mỗi đại diện được xác định bởi URI Lobe (mô hình ra quyết định), bộ nhớ ban đầu (cơ sở tri thức) và cấu hình công cụ (tập hợp chức năng). Sau khi được triển khai, đại diện sẽ chuyển sang trạng thái hoạt động, nếu không hoạt động trong thời gian dài sẽ tự động chuyển sang trạng thái "ngủ đông" để tối ưu hóa tài nguyên. Trong quá trình tương tác, yêu cầu của người dùng sẽ được đưa vào hồ sơ tương tác, được bộ phận thực thi lọc và xử lý, mô-đun Lobe sẽ ra quyết định dựa trên nội dung bộ nhớ được cập nhật động, cơ chế đồng bộ trạng thái sẽ đảm bảo các yêu cầu quá hạn tự động mất hiệu lực. Kết quả thực hiện sau khi được xác minh đồng thuận sẽ được đóng gói thành NFT bộ nhớ lưu trữ trên chuỗi, hình thành một chuỗi liên tục các quyết định.
2.1 Nâng cao độ tin cậy của quyết định
Trong môi trường phi tập trung, AI Agent cần đảm bảo đầu vào giống nhau sẽ tạo ra đầu ra quyết định ổn định, để tránh "độ lệch quyết định" trong hệ thống phân tán. DeAgentAI dựa vào Lobe làm trung tâm ra quyết định, sử dụng zkTLS để đảm bảo tính có thể xác minh của quá trình tính toán, đồng thời kết hợp nguyên tắc entropy tối thiểu và cơ chế mạng tính toán, để đảm bảo quá trình suy luận của AI Agent đáng tin cậy, ổn định và có thể tái hiện.
2.2 Xây dựng hệ thống trí nhớ
Để giải quyết vấn đề "mất trí nhớ ngắn hạn" của AI Agent, DeAgentAI đã thiết kế một kiến trúc lưu trữ phân cấp. Bộ nhớ ban đầu (Initial Memory) cố định logic ra quyết định cơ bản, bộ nhớ nóng (Hot Memory) lưu trữ trạng thái tương tác gần đây nhất, bộ nhớ dài hạn (Long-term Memory) lưu trữ các dấu vết quyết định quan trọng thông qua IPFS. Thiết kế này vừa duy trì tính liên tục của nhân cách Agent, vừa tránh được áp lực lưu trữ của cơ sở dữ liệu tập trung.
2.3 Tiến hóa hệ sinh thái công cụ
Khác với các hệ thống AI kín, DeAgentAI cho phép các nhà phát triển mở rộng khả năng của Agent thông qua SDK. Gói công cụ cơ bản bao gồm các mô-đun như phân tích dữ liệu trên chuỗi, tương tác hợp đồng thông minh, trong khi các công cụ tùy chỉnh có thể truy cập các nguồn dữ liệu bên ngoài như oracle, các pool thanh khoản DEX, kiến trúc mở này cho phép Agent có thể thích ứng với môi trường Web3 thay đổi nhanh chóng.
Kiến trúc kỹ thuật này không chỉ giải quyết các thách thức cốt lõi của AI Agent, mà còn tạo nền tảng cho vị trí khác biệt của DeAgentAI trong ngành.
III. Định vị đường đua của DeAgentAI:
4. Tối ưu hóa quản trị Web3: Làm thế nào để AI Agent thúc đẩy nâng cấp thông minh của DAO
Khi AI Agent đạt được khả năng ra quyết định ổn định, việc kết hợp nó với quản trị DAO trở thành một sự mở rộng tự nhiên. Mô hình AgentDAO mà DeAgentAI đang khám phá có thể định nghĩa lại logic vận hành của tổ chức phi tập trung.
4.1 Tăng tốc hiệu quả quản trị
Hiệu quả ra quyết định của DAO truyền thống thường bị giới hạn bởi thời gian phản hồi của các thành viên con người, nhưng việc đưa AI Agent vào đã thay đổi tình hình này. Các bài kiểm tra cho thấy, nhờ AI Agent, quy trình xử lý đề xuất của tổ chức DAO được tăng tốc, đồng thời có mức tối ưu hóa cao hơn về phí Gas và mức sử dụng tài nguyên. Hơn nữa, trong bối cảnh DeFi, AI Agent cũng thể hiện ưu thế trong quản lý thanh khoản và phân bổ vốn, giúp cho các quyết định quản trị trở nên thông minh và hiệu quả hơn.
4.2 Cân bằng kiểm soát rủi ro
Để tránh "hộp đen hóa" trong quản trị bằng AI, DeAgentAI đã thiết lập cơ chế kiểm soát song trùng: các quyết định quan trọng cần được các nhà quản trị con người xác nhận lại, đồng thời mọi hành vi của Agent đều tạo ra bằng chứng có thể xác minh. Thiết kế này vừa nâng cao hiệu quả, vừa duy trì các điểm giám sát của con người cần thiết.
5. Lời kết
Thực tiễn công nghệ của DeAgentAI không chỉ cung cấp một mô hình mới cho sự hội nhập của Web3 và AI, mà còn vạch ra một bản đồ rõ ràng cho tương lai của hệ thống thông minh phi tập trung. Thông qua thiết kế đồng bộ của trung tâm ra quyết định, hệ thống trí nhớ và hệ sinh thái công cụ, DeAgentAI đang giải quyết các vấn đề về tính đồng thuận, nhất quán và tính liên tục của AI Agent trong môi trường phân tán, cung cấp nền tảng kỹ thuật cho việc nâng cấp thông minh của quản trị phi tập trung và cơ sở hạ tầng tài chính. Khi công nghệ tiếp tục được phát triển, AI Agent có thể trở thành động lực cốt lõi của hệ sinh thái Web3, phát huy vai trò lớn hơn trong lĩnh vực quản trị DAO, tối ưu hóa DeFi, hợp tác liên chuỗi, v.v. Trong tương lai, khi mạng lưới hợp tác đa Agent hoàn thiện và các ứng dụng chuyên sâu được mở rộng, DeAgentAI có thể trở thành một trong những nhân tố then chốt thúc đẩy AGI phi tập trung, đưa sự hợp tác giữa con người và máy móc trong quản trị lên một tầm cao mới, đặt nền móng quan trọng cho cơ sở hạ tầng internet thế hệ tiếp theo.
