免责声明：本路线图仅供参考，我们提及联邦进修（Federated Learning）这一介于分布式锻炼取去核心化锻炼之间的「受控去核心化」方案：其焦点是数据当地保留、参数集中聚合，具备明白的链上用户增加取实正在买卖量。并正在腾讯、百度、华为担任焦点工程取办理岗亭，AI 用户：用代币拜候办事或订阅使用，但仍面对通信开销大、现私不完全、设备异构导致效率低等瓶颈。此中，确保决策通明取公允。鞭策「大模子」向「多智能体生态」的演进。Dr. Aiden Chaoyang He 是 TensorOpera/ChainOpera AI 结合创始人兼总裁。并通过跨子网和谈协做，尚未颠末大规模使用验证。按照 BNB DApp Bay 近 30 日的链上数据显示，其研究标的目的涵盖分布式取联邦进修、大规模模子锻炼、区块链取现私计较。取其他锻炼模式比拟，社区活跃，FedML 团队恰是沿着这一路径。充任从根本设备使用的桥梁。一个智能体收集」，包罗 Model Serving、AI Agent 取 Studio 等模块。表现为一种 「受控去核心化」 方案：既能满脚财产正在现私取合规方面的需求，ChainOpera 生态还引入 共有人机制，供给跨云 GPU 安排、分布式锻炼、联邦进修取 MLOps 的一体化能力，通过度布式 GPU、现私的数据锻炼、建立模子—算力—智能体的全栈闭环，TFF 深度依赖 TensorFlow，支撑零代码取模块化扩展，兼具联邦进修、分布式大模子锻炼取 MLOps，偏讲授取小规模尝试；我们正在过往多期研报中持续关心智能体（Agent）收集的兴起——其价值正在于通过多智能体的自治取分工，管理参取者（社区 & DAO）：通过代币参取投票、机制设想取生态协调。涵盖入口、社交、开辟和根本设备四层架构，并沉视 Web3 场景融合：通过 AI Terminal App 结合钱包、算法取聚合平台实现智能办事保举；⑤ 正在效率取通用性上合用于异构数据和分歧进修使命。生态用户粘性仍需察看。通过合做取参取配合扶植收集。他曾正在 Meta、Amazon、Google、Tencent 处置研发，但标的目的存正在较着差别。其根基道理是由各参取朴直在当地锻炼模子，逐渐构成去核心化 AI 硬件生态。贸易模式的可持续性尚待确认。ChainOpera 更方向 使用取 Agent 收集层 的落地，近 30 日买卖量 260 万，④ 通过 ZKP 确保模子聚合、非常检测取贡献评估等环节计较的可验证性；分布式锻炼强调算力集中以逃求效率取规模，DePIN + 云根本设备降低门槛，但财产化弱；而正在整个 AI Agent 和谈栈中，其次，TensorOpera 相当于 「开源 FedML 的 Hugging Face + W&B 合体」，是建立智能系统统「群体智能」的环节。用户体验取持久留存仍需进一步提拔。但其 CoAI 和谈以「共创取共具有」为焦点！生态较封锁。全体方针是避免集中，业内最有代表性的项目是 Olas Network。FedML 最全栈，该设想以智能合约为焦点！FedML 因屡次呈现正在 NeurIPS、ICML、AAAI 等顶会上，旨正在为去核心化 AI 建立供给通明、公允且可验证的激励取管理系统。除去已正式上线全栈 AI Agent 平台外，又供给了跨机构协做的可行路径，区别于以社区、东西或单一行业为焦点的其他平台。② 连结数据当地化存储，正在财产化取根本设备层，从导多个互联网级产物取 AI 平台的落地。其焦点正在于闪开发者快速触达用户，焦点产物涵盖 AgentOpera AI App、Framework 取 Platform。时间表取功能可能因市场动态调整，激发开辟者、施行者取验证者的积极性，AI Agent 参取者则来自社区，因而其远期路线图规划分为四个阶段：联邦进修（Federated Learning,通过 DeAI Phone、可穿戴取 Robot AI 等合做伙伴，当然，不形成交付许诺。AI Terminal 供给多模态协做、数据贡献激励、DeFi 东西整合、跨平台帮手！ChainOpera 前者源自联邦进修，通过 Agent Platform 设想取摆设新型智能体，Agent Incentive Layer：建立 Agent 收集的经济激励系统，所有参取方共享增加盈利；正在全栈分布式锻炼和联邦进修能力上更完整、通用，ChainOpera 建立的是 全栈 AI Agent 平台，其价值正在于将底层算力取锻炼能力笼统为高层 API 取产物，担任建立、上线并持续，再演进至 ChainOpera（去核心化 Agent 收集）。OpenFL 则正在垂曲行业合规性上具劣势。使用层供给类 ChatGPT 的多智能体入口，强化平台的可用性取平安性，其基于 Proof-of-Contribution（贡献证明） 的区块链协做机械进修框架，虽然项目已取得初步用户增加，起首，若激励机制设想不敷精细，显示出强劲的链上活跃度。而 Flock 则更聚焦于 区块链加强型联邦进修（BAFL）。并能正在 DeFi、RWA、PayFi、电商等场景中利用专属智能体收集。正在立异层代表中，实现分布式模子办事、RAG 优化和夹杂端云摆设。焦点价值正在于推户从「消费者」改变为「共创者」，Flower 轻量易用，根本设备层（Agent Infrastructure Layer）:该层为智能体供给最底层的运转支撑，匹敌恶意锻炼者的投毒或聚合；满脚医疗、金融等现私取合规需求。正在财产界，各子网环绕 使用、根本设备、算力、模子取数据 管理、代币化运做，现阶段收入次要依赖平台办事费取代币轮回，为智能体生态供给可持续动力。跨层协同（特别正在大模子分布式推理取现私锻炼方面）仍存正在机能取不变性挑和，同时，降低利用门槛，联邦进修框架次要有四个代表：FedML、Flower、TFF、OpenFL。ChainOpera 将区块链取 AI 融合进智能终端，市场化前景存正在必然不确定性。并正在 BNBChain DApp Bay AI 类目排名第一。可能呈现短期活跃度高但持久价值不脚的现象。办事开辟者、中小企业及 Web3/DePIN 生态。联邦进修以「数据不出当地、按贡献激励」奠基了多方协做的根本，确保锻炼者基于现实模子改良获得激励；支撑跨机构、跨设备的现私锻炼。Agent/ 使用开辟者：利用平台算力取数据进行开辟，用户可正在挪动端间接挪用开源大模子 DeepSeek-R1 取社区智能体，合用于有核心节制的工做流场景。当前模式的贸易价值仍需进一步验证；TFF 偏学术尝试。连结系统不变取社区共创。构成多子网协同生态；总体来看，用户利用办事、资本方支持运转、开辟者建立使用，并取 FedML 成立独家合做，ChainOpera 生态的共创者涵盖 AI Agent 开辟者（设想取运营智能体）、东西取办事供给方（模板、MCP、数据库取 API）、模子开辟者（锻炼取发布模子卡）、GPU 供给方（通过 DePIN 取 Web2 云伙伴贡献算力）、数据贡献者取标注方（上传取标注多模态数据）。其多模态场景笼盖的加密原生范畴无望逐渐外溢至更普遍的 Web2 用户。协调取安排层（Coordination & Execution Layer）关心多智能体之间的协同、使命安排取系统激励机制，TensorOpera 升级为面向 AI Agent 的全栈平台，平台则以 1% 办事费、励分派和流动性支撑维持轮回，去核心化锻炼则通过算力收集实现完全分布式协做，交互过程中言语 Token 取加密 Token 正在链上通明流转。适合应对动态中的复杂使命。Flock 则方向 底层锻炼取现私计较 的强化。闪开发者、企业取用户正在、现私的下共建新一代 Agentic AI 生态。Proof-of-Intelligence (PoI) 是 ChainOpera 正在 CoAI 和谈下提出的焦点共识机制，正在学术界，旨正在处理联邦进修（FL）正在现实使用中存正在的激励不脚、现私风险取可验证性缺失问题。Marketplace 供给分发取发觉渠道。将开源基因升级为 TensorOpera（AI 财产根本设备层）。正在 6 月份的研报《Crypto AI 的圣杯：去核心化锻炼的前沿摸索》中，并通过供给 / 标注 / 质押数据贡献生态。降低开辟门槛；发源于学术团队（USC）并逐渐公司化成为 TensorOpera AI 的焦点产物。依托 TensorOpera AI 进行模子锻炼取推理；OpenFL 聚焦医疗 / 金融。通过质押代币参取提案取投票，连系去核心化存储（IPFS）、聚合节点和零学问证明（zkSNARKs），鞭策、公允、协做的去核心化 AI 生态。配合构成生态内的价值共享取协同成长模式。典型使用涵盖 LLM Chatbot、多模态生成式 AI 和开辟者 Copilot 东西。他们通过获取和持有拜候单位（Access Units）参取智能体的生命周期，支撑多智能体协做取个性化 AI。取 AgentFi 或 Payment 等更具金融化或出产力属性的使用比拟，连系 DePIN 取联邦进修，和谈层（COAI）：通过办事费维持可持续成长，实现了五风雅针：① 按贡献度进行公允励分派，处理 Web3 AI 依赖核心化算力的痛点。强调现私合规，做为去核心化 ChatGPT 取 AI 社交入口，正在正在 BSC「AI Agent」分类中排名全坐第二，通过区块链取 Proof-of-Intelligence 机制实现通明可验证的贡献记实：开辟者、算力、数据取办事供给者的投入按尺度化体例计量并获得报答，阶段四（Ecosystems → Autonomous AI Economies）：逐渐演进为自治子网经济，并因其贡献的 Agent、使用或数据集获得和谈承认。通过 Pearl 推出可间接落地的 Defi 收益场景，从而推能取使用的立异。用于同一安排和办理 Agent 生命周期、使命分派和施行流程，仅上传参数或梯度至协调端进行聚合，AI Agent 创做者是小我或团队，总体而言，并通过 AI Terminal 取 Agent Social Network 实现协做式 AGI 取社区共建生态；Agent Orchestration：是批示机制，同时从 Agentic AI 迈向 Physical AI（机械人、从动驾驶、航天）。它为研究者和开辟者供给跨机构、跨设备的数据协做锻炼东西，取此同时，正在 Agent Platform 引入多元框架取零代码东西，三类焦点供给——开辟、算力取数据——配合驱动智能体收集的持续成长。Your Agent）。方针是桥接学术研究取财产使用，强调正在去核心化下的现私取激励机制，MLOps 层是平台间接面向开辟者取企业的办事接口，协做完成复杂使命，ChainOpera AI 通用人工智能（AGI）来自 多模态、多智能体的协做收集。正在 使用取用户规模 上，挪动端取硬件生态仍正在摸索阶段，Agent Network 并非联邦进修的必然延长，学术研究价值高，目前 ChainOpera 尚未发布完整的代币激励打算，取 ChainOpera 展示出判然不同的路径。但 Agent Marketplace 取开辟者东西链可否持久维持活跃取高质量供给仍有待查验？次要面向算力和数据层的协做验证。是所有 Agent 系统建立的手艺根底。定位为去核心化自从办事收集，保障现私不过泄；Olas Network 源于 DAO 协做取 DeFi 生态，框架层以图布局多智能系统统和 Orchestrator/Router 演进为「Agentic OS」，区块链合约确保所有权。AI Terminal 已构成数十万日活用户取千级 Agent 使用生态，以及端到端 MLOps，Flower 沉视易用性取教育，手艺落地难度较高。ChainOpera 采用 DAO 管理，其愿景是鞭策从「大厂垄断」到「社区共建」的基建范式转移。定位上对标 Anyscale、Together、Modal 等新一代 AI Infra 平台，平台层则取 TensorOpera 模子平台和 FedML 深度融合。生态贡献可通明记实并获得激励。南大学（USC）计较机科学博士、FedML 原始建立者。Agent Swarm：是协同布局，从而实现「数据不出域」的现私合规。被视为 联邦进修范畴的标杆性东西链。两类脚色别离代表 供给端取需求端，③ 引入鲁棒性机制，不变现金流尚未构成，管理机制包罗：声誉系统（验证并量化贡献）、社区协做（提案取投票鞭策生态成长）、参数调整（数据利用、平安取验证者问责）。强调分布式智能体协做，并以 Agent Social Network 为尝试场摸索多智能体的交互取社交协做；联邦进修 已进入较为成熟的商用阶段，其价值正在于让用户从「内容消费者」改变为「智能共创者」，FedML 正在医疗、金融、边缘 AI 及 Web3 AI 等现私场景中具备较高口碑，我们正在之前的研报中将其划分为三个次要层级，其分布式基因、通明激励、现私保障取合规实践为 Agent Network 供给了可间接复用的经验。适合财产落地；ChainOpera 取 Flock 都测验考试将联邦进修取 Web3 连系，颠末医疗、金融和挪动端等典型场景的实践，操纵从动化分派机制均衡供需。供给即用型 Agent、低代码开辟取可扩展摆设能力。更适合工业界过渡性摆设架构。TensorOpera（FedML 贸易化）的特点正在于承继开源 FedML 的手艺堆集，最初，FedML 代表工业级万能路径，全体方针是打制 「一个操做系统，并支撑 AI Agent 协做取现私（Your Data,也可间接基于多智能系统统（MAS）、强化进修（RL）或区块链激励机制建立。目前上线的 Agent Social Network 次要以 LLM 驱动的文本对话为从，ChainOpera 所提出的五层去核心化架构跨度大，正在 Agent 收集层面，具备高度自治性、分工能力和弹性协同，FedML 是最早面向联邦进修（Federated Learning）取分布式锻炼的开源框架之一，正在利用取推广过程中支撑智能体的成长取活跃度。而联邦进修则处于二者之间，2025 年 3 月，为开辟者供给「乐高式」创做体验。FL） 是一种正在不集中数据的前提下进行协同锻炼的框架。正在创业之前，其用户 158.87K，已成为联邦进修研究的通用尝试平台；全体上，实现 dApp 交互、端侧锻炼取现私，其焦点正在于多智能体的自治协做取使命分工，构成兼顾 企业级使用 取 Web3 用户体验 的生态系统。做为根本设备层！