昨晚看 Agent 项目的时候翻到了 @DeAgentAI，之前就了解过他们，解决的是链上 Agent 的信任问题： 当 Agent 自主调用 API（比如 OpenAI）后，链上怎么验证它确实请求了服务、结果没被改过？ 他们用 zkTLS 处理整个通信过程生成的证明。 链上合约验证这个证明，就能确认 API 是真实请求、参数和结果是原始的。 这个机制不依赖节点声誉，不需要多方对比结果，也不要求请求内容公开。 ▰▰▰▰▰▰▰▰▰▰ 从架构上看，不是传统预言机延伸，还是个新方向： Chainlink 解决的是公共数据共识，DeAgentAI 是AI数据的可验证性。 两个是完全不同的市场，x402 解决了 Agent 如何自主付费调用服务。 DeAgentAI 就补了调用链的信任缺口，可以说是整个 Agent 自驱经济里的信任层。 ▰▰▰▰▰▰▰▰▰▰ ❑ 当然系统还有完整 Agent 运行结构： 决策、记忆、插件，每次交互有状态写入等等，能支撑真实治理和策略场景。 还有两个产品 AlphaX、CorrAI 已经跑在主网上了，分别做预测市场和无代码策略生成。 ❑ 用户数据也是有的： 用户数 1850 万，峰值日活 44 万，链上交互 1.95 亿。 如果这个体量是在跑 Agent，那系统至少已经扛过了一轮真实压力，稳定性是过了的。 ▰▰▰▰▰▰▰▰▰▰ 他们强调的一点也很有道理 —— 不是在降低成本，而是在降低风险。 你可以接受一笔交易多花点 Gas，但没法接受一个 Agent 判断错了，让你资产被劫持等情况。 传统的 Oracle 没法处理 AI 模型或私有接口带来的不确定性，所以链上要的是结果是否可验证。 ▰▰▰▰▰▰▰▰▰▰ 最后我挺认同他们这个角度的：链上现在不缺聪明的 Agent，缺的是能被信任的 Agent。 能跑策略、能提案、能执行，但必须有验证、有记忆、有状态共识。 @DeAgentAI