解密D.A.T.A框架：如何重构多链交互生态？（转）

最近，@carv_official 发布了一套 D.A.T.A 框架和标准。顾名思义，Virtual 的 G.A.M.E 是专注于游戏场景的开发部署框架，而 D.A.T.A 则是面向通用「链式」场景的数据框架，主要解决跨区块链数据处理、隐私计算和自动化决策等 AI Agent 数据交互能力增强问题。 以下，对比 G.A.M.E 框架来谈下对 D.A.T.A 的理解：

1）@virtuals_io 提供的 G.A.M.E 框架是一个帮助开发者创建游戏场景内能够自主规划行动和做出决策的 AI Agent。其主要服务对象是 LLMs 大模型。

让大模型能够根据自然语言输入，经由一套微调的高级规划器（HLP）和低级规划器（LLP）实现自主决策和行动规划，HLP 制定策略和任务，而 LLP 则将任务转化为具体可执行的动作。最终让开发者可以快速基于模块化组件构建和部署可用于生产环境的 AI Agent。比如，在游戏中可为 NPC 或玩家提供智能决策。

相较之下，CARV 提供 D.A.T.A 框架是一个面向通用场景的「数据」基础设施，其目标是为 AI Agent 提供高质量的链上和链下数据支持。其主要服务对象是 AI Agent 的链间「数据」通信和交互能力。

作为一条模块化、扩展性强的通用公链，其 SVM Chain 引入了跨链数据标准化协议，使 AI Agent 能够统一访问和处理不同区块链的数据，同时区块链的可验证和可追溯机制又保证了数据在传输和处理过程中的安全性，此外对 TEE 和 ZK 技术的应用又确保了隐私性。不难看出，CARV 主要定义了一套 AI Agent 在链间适配可交互操作的机制。

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2）具体如何做呢？ CARV 生态系统为适配 AI Agent 的链间交互，主要分为四大核心组件：SVM Chain、D.A.T.A 框架、CARV_ID、CARV_Labs；详见文档供参考 https://docs.carv.io/d.a.t.a.-ai ... rk-plugin-for-eliza）

1、SVM Chain 提供区块链底层基础设施，包括处理跨链交易、支持智能合约运行、维护共识机制等基础功能，这也是 D.A.T.A 框架正常运转所需的配套链基础设施；

2、D.A.T.A 框架和标准，主要包括跨链数据标准化、数据聚合和解析处理、隐私计算支持等，过程中包括从 SVM Chain 或取原始数据，并通过 ID 系统和 Agent 身份系统进行关联，最终向应用层输出标准化数据；

3、CARV_ID 身份管理系统，基于 ERC7231 标准实现，主要包括 AI Agent 的身份标记、身份验证、权限管理、数据授权等等，主要与 D.A.T.A 框架系统进行数据管理协同工作；

4、CARV_Labs，主要通过项目孵化、生态应用落地、扶持技术创新等等，为 AI Agent 的应用落地提供基础支持，最终让其他技术框架模块所支持的 AI Agent 应用能够真正实现落地。

综上，可以清晰看出，CARV 切入 AI Agent 赛道的方式是发挥其链式结构的先天优势，抓住 AI Agent 正常运转所需的链上和链下数据处理这个「功能点」，通过聚合数据，定义数据标准，构建数据验证和追溯机制，从而让 CARV 成为一个可以跑通 AI Agent 的区块链架构。

G.A.M.E 和 D.A.T.A 框架两者存在本质的区别，一个纵深挖掘游戏场景下 AI Agent 的自主决策和动作执行能力，让 AI Agent 能够更高效理解自然语言输入并转化为游戏场景内的动作，一个则横跨多链环境，试图通过 AI Agent 的链化需求为导向，以「数据」为切入点，让 CARV 成为一个最先服务于 AI Agent 的通用基础设施链。

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