AI预言机的困境：为什么说密码学证明，才是智能体经济的关键？

双重爆发的 AI 浪潮

当前的Crypto 领域正被两大爆炸性叙事激活：自主 AI Agent 经济的崛起，以及链上预测市场的并行繁荣。以 x402 协议为代表的浪潮，正在标准化智能体如何“支付” API 调用。而 Polymarket 等平台则证明了“为集体智慧定价”是一个价值数十亿美元的市场。

这两种趋势正汇聚于一个单一的、至关重要的依赖点上：数据。AI Agent 必须消耗外部数据来为其决策提供信息；而一个没有可靠预言机来结算其结果的预测市场是毫无用处的!

x402 的普及，让这个理论问题变成了迫切的现实：当一个 AI Agent可以自主付费调用任何 API 时，它如何信任返回的结果？随之催生了一个巨大的、高风险的需求：需要一种能将外部世界（Web2）信息可信地输入区块链（Web3）的预言机。

传统预言机的“Bug”

这恰恰是主流预言机模型，一般被称做“基于声誉的共识”的缺陷之处。

传统预言机（如 Chainlink）是为简单、公开且易于验证的数据而设计的。比如为了获取 SUI/USD 的价格，一个去中心化预言机网络（DON）只需让 20 个独立节点去查询 10 个不同的交易所，然后报告中位数。如果一个节点撒谎，它会被投票淘汰。

然而，当数据变得复杂、私密且非确定性时，这个模型就崩溃了。

假如一个 AI Agent 需要基于一个发送给 OpenAI的复杂 Prompt 来执行高价值交易：

• 隐私 Bug： 智能体不能将其专有的 Prompt，更关键的是，不能将其 API_KEY 广播给 20 个不同的节点。
• 共识 Bug： 即使它可以，20 个不同的节点向 OpenAI询问同一个复杂问题，也可能会收到 20 个略微不同的、非确定性的答案。这里没有“中位数”可供投票。

这迫使智能体去做一件无需信任系统绝对不能做的事情：信任一个单一的、中心化的预言机节点。一个价值数百万美元的协议的全部安全性，现在都悬于“希望”这个单一节点没有被黑客攻击、没有恶意、或者没有为了省事而返回一个虚假结果。

更深层次的问题：基于信任的 AI 预言机

你可能会这样想：解决方案肯定不就是让 AI Agent直接调用 API 吗？

但这个想法过于简单，Sui 上的智能合约本身无法向 OpenAI 发出 HTTPS 请求。它是一个封闭的、确定性的系统。它 必须 依赖一个链下参与者来“传递”数据。

看似显而易见的解决方案是制造一个专门的“AI 预言机”，它只负责调用 API 并传递结果。但这并没有解决核心问题。智能合约仍然在 盲目地信任 那个节点。它无法验证：

• 这个节点 真的 调用了 api.openai.com 吗？
• 还是它调用了一个更便宜、但 看起来 像的恶意服务器？
• 它是否 篡改 了响应，以操纵一个预测市场？

这才是真正的僵局：AI Agent经济不能建立在“声誉”之上，它必须建立在“证明”之上。

解决方案：DeAgentAI zkTLS AI 预言机

这正是 DeAgentAI作为领先的 AI Agent基础设施，致力解决的挑战。我们没有去构建一个“更值得信赖”的预言机，而是构建了一个根本不需要信任的预言机。

我们通过将整个范式从声誉共识（reputational consensus）转变为 密码学共识（cryptographic consensus）来实现这一目标。该解决方案是一个基于 zkTLS（零知识传输层安全协议）构建的专用 AI 预言机。

下图展示了 AI Agent、Sui 智能合约、链下节点和外部 AI API 之间完整的交互架构：

工作原理：“密码学公证人”

不要将 DeAgentAI 的预言机视为一个信使，而应将其视为一个国际公认的“密码学公证人”。

其技术工作流程如下：

1. 链下证明 (Off-Chain Proving)： DeAgentAI 预言机节点（一个链下组件）与目标 API（例如 https://api.openai.com）发起一个标准的、加密的 TLS 会话。
2. 隐私保护执行 (Privacy-Preserving Execution)： 节点安全地使用其私有 API 密钥（Authorization: Bearer sk-...）发送 Prompt。zkTLS 证明系统会记录整个加密会话。
3. 证明生成 (Proof Generation)： 会话结束后，节点会生成一个 ZK 证明。这个证明就是“公证人的印章”。它以密码学方式同时证明了以下几个事实：

“我连接到了拥有 api.openai.com 官方证书的服务器。”

“我发送了一个包含公开 prompt 的数据流。”

“我收到了一个包含公开 response 的数据流。”

“所有这一切都是在可证明地 隐藏 （编辑）Authorization 头部的情况下完成的，该头部信息保持私密。”

1. 链上验证 (On-Chain Verification)： 随后，节点调用链上的 AIOracle 智能合约，仅提交 response 和 proof。

这就是奇迹发生的地方，正如 DeAgentAI 基于 Move 的架构所示：

Code snippet

// A simplified snippet from DeAgentAI's AIOracle contract

public entry fun fulfill_request_with_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, E_REQUEST_ALREADY_FULFILLED);

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

// The contract calls the ZKVerifier module.

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

let is_valid = zk_verifier::verify_proof(

&proof,

&server_name,

&request.prompt,

&response

);

// Abort the transaction if the proof is invalid.

assert!(is_valid, E_INVALID_PROOF);

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

request.response = response;

request.fulfilled = true;

event::emit(AIRequestFulfilled {

request_id: object::id(request),

});

}

fulfill_request_with_proof 函数是无需许可的（permissionless）。合约不关心调用者 是谁， 它唯一关心的是 proof 在数学上是否有效。

实际的密码学重任由 zk_verifier 模块处理，该模块在链上执行数学运算来检查“公证人的印章”。

Code snippet

// file: sources/zk_verifier.move

// STUB: A real implementation is extremely complex.

module my_verifier::zk_verifier {

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

}

}

这种架构将 AIOracle 业务逻辑与 ZKVerifier 密码学逻辑分离，是一种清晰的模块化设计，允许底层证明系统在未来升级，而无需停止整个预言机网络。

经济影响：从“数据成本”到“信任价值”

现有的预言机巨头（如 Chainlink）在“公共数据”市场做得非常出色，它们的核心业务是为 DeFi 提供 SUI/USD 这样的价格数据。这是一个基于“冗余”（Redundancy）和“声誉共识”（N 个节点投票）的市场，其经济模型是 为数据付费 。

而 DeAgentAI 瞄准的是全新的蓝海，是增量市场（私有/AI 预言机）。这是一个 AI Agent、量化基金和机构需要调用私有 API、非确定性 AI 模型和机密数据的市场。这个市场目前几乎为零，不是因为它没有需求，而是因为它被“信任困局”彻底锁死了。

DeAgentAI 的 zkTLS 预言机并不是为了与传统预言机在“价格数据”上进行红海竞争，而是为了解锁因缺乏信任而无法启动的、万亿级的“自主智能体经济”市场！

重新定义成本：“Gas 成本” vs. “风险成本”

我们的 zkTLS 预言机在链上验证 ZK 证明，这在当前阶段会消耗可观的 Gas。这看起来似乎是“高成本”的，但实际上是一种误读。我们必须区分这两种成本：

• Gas 成本： 为一次可验证的、安全的 API 调用支付的链上费用。
• 风险成本： 因信任一个不透明的、中心化的预言机节点而导致 AI 智能体做出错误决策，从而损失数百万美元的成本。

对于任何高价值的 AI Agent而言，支付可控的“Gas 成本”来换取 100% 的“密码学确定性”，是远比承受无限的“风险成本”要便宜得多的经济选择。

我们不是在“节省成本”，是在为用户“消除风险”。这是一种经济上的“保险”，将不可预测的灾难性损失，转化为一笔可预测的、高级别的安全开销。

Why DeAgentAI：为什么我们至关重要？

我们解决了 AI Agent经济中最棘手、却也最常被忽视的问题：信任。

x402 协议解决了“支付”的摩擦，但这只完成了一半。一个 AI 智能体为数据付费，却不能验证数据的真实性，这在任何高价值场景下都是不可接受的。而DeAgentAI 提供了缺失的另一半：一个可验证的“信任层”。

之所以能做到这一点，不仅因为我们拥有正确的技术，更因为我们已经证明了其市场可行性。

第一：我们服务于一个业已成熟的基础设施，而非实验室

DeAgentAI 已经是跨 Sui、BSC 和 BTC 生态系统最大的 AI 智能体基础设施。我们的 zkTLS 预言机不是一个理论白皮书，它是为我们生态中真实、海量的需求而构建的。

• 1850 万+ 用户 (USERS)
• 峰值 44 万+ 日活跃用户 (DAU)
• 1.95 亿+ 链上交易

我们的 zkTLS 预言机是为这个已经验证过的高并发环境而设计的，它为我们庞大的用户和智能体生态提供了它们迫切需要的基础信任服务。

第二：我们从第一天起就选择了正确且唯一的架构，市场领先地位源于我们在技术路线上的战略选择：

1. 密码学共识 vs. 声誉共识： 我们坚信，AI 智能体的“共识”问题，不能通过“社会投票”（节点声誉）来解决，而必须通过“数学”（密码学证明）来解决。这是我们与传统预言机模型的根本区别。
2. 原生隐私与无需许可： DeAgentAI的 zkTLS 实现在协议层面解决了 API 密钥的隐私问题，这是任何专业级 AI 智能体的刚性需求。同时，fulfill_request_with_proof 的无需许可特性，意味着我们创造了一个开放的、只认证明不认人的市场。
3. 模块化与未来兼容性： 正如前文所述， DeAgentAI的工程师将 AIOracle（业务逻辑）与 ZKVerifier（密码学验证器）有意地进行了分离。这是一个至关重要的设计。随着 ZK 密码学（如 STARKs, PLONKs）的飞速发展，我们可以无缝升级底层的 ZKVerifier 模块，以实现更低的 Gas 成本和更快的验证速度，而无需中断或迁移整个生态系统的智能合约。我们是为未来十年的 AI 发展而构建的。

结语：从“信任信使”到“验证信息”

DeAgentAI 的架构实现了一个根本性的转变：从“信任信使”到“验证信息”。这是构建一个真正自主、可信、高价值的 AI 智能体经济所必需的范式革命, x402 提供了支付的轨道，而 DeAgentAI 提供了这条轨道上不可或缺的“安全与信任”护栏。

我们正在为这个即将到来的新经济，构建其无需信任的“中枢神经系统”。对于希望构建下一代无需信任 AI 智能体的开发者而言，DeAgentAI 提供了最坚实的信任基石。

官方链接：

• Website: https://deagent.ai/
• Twitter: https://x.com/DeAgentAI
• Discord: https://discord.com/invite/deagentaiofficial
• Telegram: https://t.me/deagentai
• CoinMarketCap: https://coinmarketcap.com/currencies/deagentai/
• Dune Analytics: https://dune.com/blockwork/degent-ai-statistics