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AI 預言機的困境：為什麼說密碼學證明，才是智能體經濟的關鍵？

2025-10-29 19:11:33

DeAgentAI zkTLS AI 預言機：AI Agent 經濟的信任革命

雙重爆發的 AI 浪潮

當前的Crypto 領域正被兩大爆炸性敘事激活：自主 AI Agent 經濟的崛起，以及鏈上預測市場的並行繁榮。以 x402 協議為代表的浪潮，正在標準化智能體如何"支付" API 調用。而 Polymarket 等平台則證明了"為集體智慧定價"是一個價值數十億美元的市場。

這兩種趨勢正匯聚於一個單一的、至關重要的依賴點上：數據。AI Agent 必須消耗外部數據來為其決策提供信息；而一個沒有可靠預言機來結算其結果的預測市場是毫無用處的!

x402 的普及，讓這個理論問題變成了迫切的現實：當一個 AI Agent 可以自主付費調用任何 API 時，它如何信任返回的結果？隨之催生了一個巨大的、高風險的需求：需要一種能將外部世界（Web2）信息可信地輸入區塊鏈（Web3）的預言機。

傳統預言機的"Bug"

這恰恰是主流預言機模型，一般被稱做"基於聲譽的共識"的缺陷之處。

傳統預言機（如 Chainlink）是為簡單、公開且易於驗證的數據而設計的。比如為了獲取 SUI/USD 的價格，一個去中心化預言機網絡（DON）只需讓 20 個獨立節點去查詢 10 個不同的交易所，然後報告中位數。如果一個節點撒謊，它會被投票淘汰。

然而，當數據變得複雜、私密且非確定性時，這個模型就崩潰了。

假如一個 AI Agent 需要基於一個發送給 OpenAI 的複雜 Prompt 來執行高價值交易：

隱私 Bug：智能體不能將其專有的 Prompt，更關鍵的是，不能將其 API_KEY 廣播給 20 個不同的節點。
共識 Bug：即使它可以，20 個不同的節點向 OpenAI 詢問同一個複雜問題，也可能會收到 20 個略微不同的、非確定性的答案。這裡沒有"中位數"可供投票。

這迫使智能體去做一件無需信任系統絕對不能做的事情：信任一個單一的、中心化的預言機節點。一個價值數百萬美元的協議的全部安全性，現在都懸於"希望"這個單一節點沒有被黑客攻擊、沒有惡意、或者沒有為了省事而返回一個虛假結果。

更深層次的問題：基於信任的 AI 預言機

你可能會這樣想：解決方案肯定不就是讓 AI Agent 直接調用 API 嗎？

但這個想法過於簡單，Sui 上的智能合約本身無法向 OpenAI 發出 HTTPS 請求。它是一個封閉的、確定性的系統。它必須依賴一個鏈下參與者來"傳遞"數據。

看似顯而易見的解決方案是製造一個專門的"AI 預言機"，它只負責調用 API 並傳遞結果。但這並沒有解決核心問題。智能合約仍然在盲目地信任那個節點。它無法驗證：

這個節點真的調用了 api.openai.com 嗎？
還是它調用了更便宜、但看起來像的惡意伺服器？
它是否篡改了響應，以操縱一個預測市場？

這才是真正的僵局：AI Agent 經濟不能建立在"聲譽"之上，它必須建立在"證明"之上。

解決方案：DeAgentAI zkTLS AI 預言機

這正是 DeAgentAI 作為領先的 AI Agent 基礎設施，致力解決的挑戰。我們沒有去構建一個"更值得信賴"的預言機，而是構建了一個根本不需要信任的預言機。

我們透過將整個範式從聲譽共識（reputational consensus）轉變為密碼學共識（cryptographic consensus）來實現這一目標。該解決方案是一個基於 zkTLS（零知識傳輸層安全協議）構建的專用 AI 預言機。

下圖展示了 AI Agent、Sui 智能合約、鏈下節點和外部 AI API 之間完整的互動架構：

工作原理："密碼學公證人"

不要將 DeAgentAI 的預言機視為一個信使，而應將其視為一個國際公認的"密碼學公證人"。

其技術工作流程如下：

鏈下證明 (Off-Chain Proving)： DeAgentAI 預言機節點（一個鏈下組件）與目標 API（例如 https://api.openai.com）發起一個標準的、加密的 TLS 會話。
隱私保護執行 (Privacy-Preserving Execution)：節點安全地使用其私有 API 密鑰（Authorization: Bearer sk-…）發送 Prompt。zkTLS 證明系統會記錄整個加密會話。
證明生成 (Proof Generation)：會話結束後，節點會生成一個 ZK 證明。這個證明就是"公證人的印章"。它以密碼學方式同時證明了以下幾個事實：

"我連接到了擁有 api.openai.com 官方證書的伺服器。"

"我發送了一個包含公開 prompt 的數據流。"

"我收到了包含公開 response 的數據流。"

"所有這一切都是在可證明地隱藏（編輯）Authorization 頭部的情況下完成的，該頭部信息保持私密。"

鏈上驗證 (On-Chain Verification)：隨後，節點調用鏈上的 AIOracle 智能合約，僅提交 response 和 proof。

這就是奇蹟發生的地方，正如 DeAgentAI 基於 Move 的架構所示：

Code snippet

// A simplified snippet from DeAgentAI's AIOracle contract

public entry fun fulfillrequestwith_proof(

oracle: \&AIOracle,

request: \&mut AIRequest,

response: String,

server_name: String, // e.g., "api.openai.com"

proof: vector\<u8>, // The ZK-proof from the off-chain node

ctx: \&mut TxContext

) {

// --- 1. VALIDATION ---

assert!(!request.fulfilled, EREQUESTALREADY_FULFILLED);

// --- 2. VERIFICATION (The Core) ---

// The contract calls the ZKVerifier module.

// It doesn't trust the sender; it trusts the math.

let isvalid = zkverifier::verify_proof(

\&proof,

\&server_name,

\&request.prompt,

\&response

);

// Abort the transaction if the proof is invalid.

assert!(isvalid, EINVALID_PROOF);

// --- 3. STATE CHANGE (Only if proof is valid) ---

request.response = response;

request.fulfilled = true;

event::emit(AIRequestFulfilled {

request_id: object::id(request),

});

}

fulfillrequestwith_proof 函數是無需許可的（permissionless）。合約不關心調用者是誰，它唯一關心的是 proof 在數學上是否有效。

實際的密碼學重任由 zk_verifier 模塊處理，該模塊在鏈上執行數學運算來檢查"公證人的印章"。

Code snippet

// file: sources/zk_verifier.move

// STUB: A real implementation is extremely complex.

module myverifier::zkverifier {

use std::string::String;

// This function performs the complex, gas-intensive

// cryptographic operations (e.g., elliptic curve pairings)

// to verify the proof against the public inputs.

public fun verify_proof(

proof: \&vector\<u8>,

server_name: \&String,

prompt: \&String,

response: \&String

): bool {

// --- REAL ZK VERIFICATION LOGIC GOES HERE ---

// In this example, it's stubbed to return `true`,

// but in production, this is the "unforgeable seal."

true

}

這種架構將 AIOracle 業務邏輯與 ZKVerifier 密碼學邏輯分離，是一種清晰的模組化設計，允許底層證明系統在未來升級，而無需停止整個預言機網絡。

經濟影響：從"數據成本"到"信任價值"

現有的預言機巨頭（如 Chainlink）在"公共數據"市場做得非常出色，它們的核心業務是為 DeFi 提供 SUI/USD 這樣的價格數據。這是一個基於"冗餘"（Redundancy）和"聲譽共識"（N 個節點投票）的市場，其經濟模型是為數據付費。

而 DeAgentAI 瞄準的是全新的藍海，是增量市場（私有/AI 預言機）。這是一個 AI Agent、量化基金和機構需要調用私有 API、非確定性 AI 模型和機密數據的市場。這個市場目前幾乎為零，不是因為它沒有需求，而是因為它被"信任困局"徹底鎖死了。

DeAgentAI 的 zkTLS 預言機並不是為了與傳統預言機在"價格數據"上進行紅海競爭，而是為了解鎖因缺乏信任而無法啟動的、萬億級的"自主智能體經濟"市場！

重新定義成本："Gas 成本" vs. "風險成本"

我們的 zkTLS 預言機在鏈上驗證 ZK 證明，這在當前階段會消耗可觀的 Gas。這看起來似乎是"高成本"的，但實際上是一種誤讀。我們必須區分這兩種成本：

Gas 成本：為一次可驗證的、安全的 API 調用支付的鏈上費用。
風險成本：因信任一個不透明的、中心化的預言機節點而導致 AI 智能體做出錯誤決策，從而損失數百萬美元的成本。

對於任何高價值的 AI Agent 而言，支付可控的"Gas 成本"來換取 100% 的"密碼學確定性"，是遠比承受無限的"風險成本"要便宜得多的經濟選擇。

我們不是在"節省成本"，是在為用戶"消除風險"。這是一種經濟上的"保險"，將不可預測的災難性損失，轉化為一筆可預測的、高級別的安全開銷。

Why DeAgentAI：為什麼我們至關重要？

我們解決了 AI Agent 經濟中最棘手、卻也最常被忽視的問題：信任。

x402 協議解決了"支付"的摩擦，但這只完成了一半。一個 AI 智能體為數據付費，卻不能驗證數據的真實性，這在任何高價值場景下都是不可接受的。而 DeAgentAI 提供了缺失的另一半：一個可驗證的"信任層"。

之所以能做到這一點，不僅因為我們擁有正確的技術，更因為我們已經證明了其市場可行性。

第一：我們服務於一個業已成熟的基礎設施，而非實驗室

DeAgentAI 已經是跨 Sui、BSC 和 BTC 生態系統最大的 AI 智能體基礎設施。我們的 zkTLS 預言機不是一個理論白皮書，它是為我們生態中真實、海量的需求而構建的。

1850 萬+ 用戶 (USERS)
峰值 44 萬+ 日活躍用戶 (DAU)
1.95 億+ 鏈上交易

我們的 zkTLS 預言機是為這個已經驗證過的高並發環境而設計的，它為我們龐大的用戶和智能體生態提供了它們迫切需要的基礎信任服務。

第二：我們從第一天起就選擇了正確且唯一的架構，市場領先地位源於我們在技術路線上的戰略選擇：

密碼學共識 vs. 聲譽共識：我們堅信，AI 智能體的"共識"問題，不能通過"社會投票"（節點聲譽）來解決，而必須通過"數學"（密碼學證明）來解決。這是我們與傳統預言機模型的根本區別。
原生隱私與無需許可： DeAgentAI 的 zkTLS 實現在協議層面解決了 API 密鑰的隱私問題，這是任何專業級 AI 智能體的剛性需求。同時，fulfillrequestwith_proof 的無需許可特性，意味著我們創造了一個開放的、只認證明不認人的市場。
模組化與未來兼容性：正如前文所述， DeAgentAI 的工程師將 AIOracle（業務邏輯）與 ZKVerifier（密碼學驗證器）有意地進行了分離。這是一個至關重要的設計。隨著 ZK 密碼學（如 STARKs, PLONKs）的飛速發展，我們可以無縫升級底層的 ZKVerifier 模塊，以實現更低的 Gas 成本和更快的驗證速度，而無需中斷或遷移整個生態系統的智能合約。我們是為未來十年的 AI 發展而構建的。