Od federacyjnego uczenia się do zdecentralizowanej sieci Agentów: analiza projektu ChainOpera

Autor: 0xjacobzhao

W czerwcowym raporcie badawczym „ Święty Graal Crypto AI: Pionierskie eksploracje zdecentralizowanego treningu ” wspomnieliśmy o Federated Learning (uczenie federacyjne), będącym „kontrolowanym zdecentralizowaniem” pomiędzy rozproszonym a zdecentralizowanym treningiem: jego istotą jest lokalne przechowywanie danych i scentralizowana agregacja parametrów, co spełnia wymagania dotyczące prywatności i zgodności w branżach takich jak medycyna czy finanse. Jednocześnie w poprzednich raportach regularnie śledziliśmy wzrost sieci agentów (Agent Network) — ich wartość polega na autonomii i podziale pracy wielu agentów, którzy współpracują przy realizacji złożonych zadań, napędzając ewolucję „wielkich modeli” w kierunku „ekosystemu wielu agentów”.

Federated Learning, opierając się na zasadzie „dane nie opuszczają lokalizacji, nagrody według wkładu”, ustanowił podstawy współpracy wielu stron; jego rozproszony charakter, przejrzyste bodźce, ochrona prywatności i praktyki zgodności dostarczają Agent Network doświadczeń możliwych do bezpośredniego wykorzystania. Zespół FedML podąża właśnie tą ścieżką, rozwijając open-source’owe DNA do poziomu TensorOpera (warstwa infrastruktury AI), a następnie do ChainOpera (zdecentralizowana sieć agentów). Oczywiście Agent Network nie jest nieuchronnym rozszerzeniem Federated Learning — jego istotą jest autonomiczna współpraca i podział zadań przez wiele agentów, co można budować bezpośrednio w oparciu o systemy multi-agentowe (MAS), reinforcement learning (RL) lub mechanizmy motywacyjne blockchain.

I. Federated Learning i architektura stosu technologicznego AI Agent

Federated Learning (FL) to ramy współpracy przy treningu bez konieczności centralizowania danych; podstawowa zasada polega na tym, że każda strona trenuje model lokalnie, przesyłając jedynie parametry lub gradienty do centralnego koordynatora w celu agregacji, co pozwala na zachowanie prywatności i zgodności („dane nie opuszczają domeny”). Po wdrożeniach w medycynie, finansach i na urządzeniach mobilnych, Federated Learning osiągnął dojrzały etap komercyjny, choć nadal napotyka na bariery, takie jak wysokie koszty komunikacji, niepełna ochrona prywatności czy niska efektywność konwergencji spowodowana heterogenicznością urządzeń. W porównaniu z innymi trybami treningu, distributed training kładzie nacisk na koncentrację mocy obliczeniowej dla efektywności i skali, zdecentralizowany trening realizuje pełną współpracę rozproszoną przez otwarte sieci obliczeniowe, natomiast Federated Learning plasuje się pomiędzy nimi, będąc „kontrolowanym zdecentralizowaniem”: spełnia wymagania branżowe dotyczące prywatności i zgodności, a jednocześnie umożliwia współpracę międzyinstytucjonalną, co czyni go odpowiednim rozwiązaniem przejściowym dla przemysłu.

W całym stosie protokołów AI Agent, w poprzednich raportach podzieliliśmy go na trzy główne warstwy, mianowicie

• Warstwa infrastruktury (Agent Infrastructure Layer): Ta warstwa zapewnia podstawowe wsparcie operacyjne dla agentów i stanowi technologiczną podstawę budowy wszystkich systemów Agent.

• Moduły rdzeniowe: Obejmują Agent Framework (ramy rozwoju i uruchamiania agentów) oraz Agent OS (niższy poziom wielozadaniowego harmonogramowania i modularnego runtime), zapewniając kluczowe możliwości zarządzania cyklem życia agentów.

• Moduły wspierające: Takie jak Agent DID (decentralizowana tożsamość), Agent Wallet & Abstraction (abstrakcja konta i realizacja transakcji), Agent Payment/Settlement (płatności i rozliczenia).

• Warstwa koordynacji i wykonania (Coordination & Execution Layer) koncentruje się na współpracy między agentami, harmonogramowaniu zadań i mechanizmach motywacyjnych systemu, będąc kluczem do budowy „inteligencji zbiorowej” systemów agentów.

• Agent Orchestration: Mechanizm sterujący do scentralizowanego zarządzania cyklem życia agentów, przydzielania zadań i procesów wykonawczych, odpowiedni dla workflow z centralną kontrolą.

• Agent Swarm: Struktura współpracy, podkreślająca rozproszoną współpracę agentów, wysoką autonomię, zdolność do podziału pracy i elastyczną kooperację, odpowiednia do złożonych zadań w dynamicznych środowiskach.

• Agent Incentive Layer: Buduje ekonomiczny system motywacyjny sieci agentów, pobudzając zaangażowanie deweloperów, wykonawców i weryfikatorów, zapewniając trwały napęd dla ekosystemu agentów.

• Warstwa aplikacji (Application & Distribution Layer)

• Podklasa dystrybucji: Obejmuje Agent Launchpad, Agent Marketplace i Agent Plugin Network

• Podklasa aplikacji: Obejmuje AgentFi, Agent Native DApp, Agent-as-a-Service itp.

• Podklasa konsumencka: Głównie Agent Social / Consumer Agent, skierowane do lekkich scenariuszy społecznościowych dla konsumentów

• Meme: Wykorzystuje koncepcję Agent do spekulacji, brak rzeczywistej implementacji technologicznej i zastosowań, napędzany wyłącznie marketingiem.

II. Wzorzec Federated Learning: FedML i pełny stos TensorOpera

FedML to jeden z pierwszych open-source’owych frameworków dedykowanych Federated Learning i rozproszonemu treningowi, wywodzący się z zespołu akademickiego (USC) i stopniowo komercjalizowany jako kluczowy produkt TensorOpera AI. Dostarcza narzędzi do współpracy nad danymi między instytucjami i urządzeniami dla badaczy i deweloperów; w środowisku akademickim FedML, często obecny na konferencjach takich jak NeurIPS, ICML, AAAI, stał się uniwersalną platformą eksperymentalną dla badań nad Federated Learning; w przemyśle, FedML cieszy się dobrą opinią w scenariuszach wrażliwych na prywatność, takich jak medycyna, finanse, edge AI i Web3 AI, będąc wzorcowym narzędziem w dziedzinie Federated Learning.

TensorOpera to komercyjna ewolucja FedML, skierowana do przedsiębiorstw i deweloperów jako pełny stos infrastruktury AI: zachowując możliwości Federated Learning, rozszerza się o GPU Marketplace, usługi modeli i MLOps, wchodząc na większy rynek ery wielkich modeli i agentów. Architektura TensorOpera dzieli się na trzy warstwy: Compute Layer (warstwa podstawowa), Scheduler Layer (warstwa harmonogramowania) i MLOps Layer (warstwa aplikacji):

1. Compute Layer (warstwa podstawowa)

Compute Layer to technologiczna podstawa TensorOpera, kontynuująca open-source’owe DNA FedML; kluczowe funkcje obejmują Parameter Server, Distributed Training, Inference Endpoint i Aggregation Server. Jej wartość polega na zapewnieniu rozproszonego treningu, ochrony prywatności w Federated Learning oraz skalowalnego silnika inferencyjnego, wspierając trzy główne możliwości: „Train / Deploy / Federate”, obejmując cały łańcuch od treningu modelu, przez wdrożenie, po współpracę międzyinstytucjonalną — to fundament całej platformy.

2. Scheduler Layer (warstwa środkowa)

Scheduler Layer to centrum handlu i harmonogramowania mocy obliczeniowej, złożone z GPU Marketplace, Provision, Master Agent i Schedule & Orchestrate, wspierające zasoby z chmur publicznych, dostawców GPU i niezależnych kontrybutorów. Ta warstwa jest kluczowym punktem przejścia FedML do TensorOpera, umożliwiając inteligentne harmonogramowanie mocy i orkiestrację zadań dla większej skali treningu i inferencji AI, obejmując typowe scenariusze LLM i generatywnego AI. Tryb Share & Earn tej warstwy rezerwuje interfejsy motywacyjne, z potencjałem kompatybilności z DePIN lub Web3.

3. MLOps Layer (warstwa górna)

MLOps Layer to interfejs usługowy platformy skierowany bezpośrednio do deweloperów i przedsiębiorstw, obejmujący Model Serving, AI Agent i Studio. Typowe zastosowania to LLM Chatbot, multimodalne generatywne AI i narzędzia Copilot dla deweloperów. Wartość tej warstwy polega na abstrakcji mocy obliczeniowej i możliwości treningowych do wysokopoziomowych API i produktów, obniżając próg wejścia, oferując gotowe agentów, środowisko low-code i skalowalne wdrożenia; pozycjonowana jako konkurencja dla Anyscale, Together, Modal i innych nowej generacji platform AI Infra, stanowiąc most od infrastruktury do aplikacji.

W marcu 2025 roku TensorOpera zostanie zaktualizowana do pełnego stosu dla AI Agent, z kluczowymi produktami obejmującymi AgentOpera AI App, Framework i Platform. Warstwa aplikacji oferuje wejście do wielu agentów podobne do ChatGPT, warstwa frameworku ewoluuje do „Agentic OS” z systemem multi-agentowym opartym na grafach i Orchestrator/Router, a warstwa platformy głęboko integruje się z platformą modeli TensorOpera i FedML, realizując rozproszoną obsługę modeli, optymalizację RAG i hybrydowe wdrożenia edge-cloud. Celem jest stworzenie „jednego systemu operacyjnego, jednej sieci agentów”, umożliwiając deweloperom, przedsiębiorstwom i użytkownikom wspólne budowanie nowej generacji ekosystemu Agentic AI w otwartym i chroniącym prywatność środowisku.

III. Panorama ekosystemu ChainOpera AI: od współtwórców do technologicznej podstawy

Jeśli FedML to jądro technologiczne, dostarczające open-source’owe DNA Federated Learning i rozproszonego treningu; TensorOpera abstrahuje osiągnięcia naukowe FedML do komercyjnej infrastruktury AI, to ChainOpera „umieszcza” możliwości platformy TensorOpera na blockchainie, budując zdecentralizowany ekosystem sieci agentów przez AI Terminal + Agent Social Network + DePIN model i warstwę mocy obliczeniowej + AI-Native blockchain. Kluczowa zmiana polega na tym, że TensorOpera nadal koncentruje się na przedsiębiorstwach i deweloperach, podczas gdy ChainOpera, korzystając z mechanizmów zarządzania i motywacji Web3, angażuje użytkowników, deweloperów, dostawców GPU/danych do współtworzenia i współzarządzania, sprawiając, że AI Agent nie jest tylko „używany”, ale „współtworzony i współposiadany”.

Ekosystem współtwórców (Co-creators)

ChainOpera AI poprzez Model & GPU Platform i Agent Platform dostarcza narzędzi, infrastruktury i warstwy koordynacyjnej dla współtwórców ekosystemu, wspierając trening modeli, rozwój agentów, wdrożenia i rozszerzoną współpracę.

Współtwórcy ekosystemu ChainOpera obejmują deweloperów AI Agent (projektowanie i zarządzanie agentami),dostawców narzędzi i usług (szablony, MCP, bazy danych i API),deweloperów modeli (trening i publikacja model cards),dostawców GPU (wnoszących moc obliczeniową przez DePIN i partnerów Web2 cloud),dostawców i anotatorów danych (przesyłających i oznaczających dane multimodalne). Trzy kluczowe zasoby — rozwój, moc obliczeniowa i dane — wspólnie napędzają ciągły rozwój sieci agentów.

Ekosystem współwłaścicieli (Co-owners)

Ekosystem ChainOpera wprowadza także mechanizm współwłasności, umożliwiając wspólną budowę sieci przez współpracę i uczestnictwo.Kreatorzy AI Agent to osoby lub zespoły, które projektują i wdrażają nowe typy agentów przez Agent Platform, odpowiadając za budowę, uruchomienie i ciągłe utrzymanie, napędzając innowacje funkcjonalne i aplikacyjne.Uczestnicy AI Agent pochodzą ze społeczności, uczestnicząc w cyklu życia agentów poprzez pozyskiwanie i posiadanie Access Units, wspierając rozwój i aktywność agentów podczas użytkowania i promocji. Obie role reprezentują stronę podażową i popytową, wspólnie tworząc model współdzielenia wartości i współrozwoju w ekosystemie.

Partnerzy ekosystemowi: platformy i frameworki

ChainOpera AI współpracuje z wieloma partnerami, wzmacniając użyteczność i bezpieczeństwo platformy oraz integrując scenariusze Web3: przez AI Terminal App łączy portfele, algorytmy i platformy agregujące dla rekomendacji usług inteligentnych; na Agent Platform wprowadza różnorodne frameworki i narzędzia no-code, obniżając próg wejścia; opiera się na TensorOpera AI do treningu i inferencji modeli; oraz nawiązuje ekskluzywną współpracę z FedML dla treningu z ochroną prywatności między instytucjami i urządzeniami. Całościowo tworzy otwarty ekosystem łączący aplikacje korporacyjne i doświadczenie użytkownika Web3.

Wejście sprzętowe: AI Hardware & Partners

Dzięki partnerom takim jak DeAI Phone, wearables i Robot AI, ChainOpera integruje blockchain i AI z inteligentnymi terminalami, umożliwiając interakcję z dApp, lokalny trening i ochronę prywatności, stopniowo budując zdecentralizowany ekosystem AI hardware.

Platforma centralna i podstawa technologiczna: TensorOpera GenAI & FedML

TensorOpera oferuje pełny stos GenAI obejmujący MLOps, Scheduler i Compute; jej subplatforma FedML rozwinęła się z open-source’u akademickiego do komercyjnego frameworka, wzmacniając zdolność AI do „działania wszędzie i dowolnie się skalować”.

Ekosystem ChainOpera AI

IV. Kluczowe produkty ChainOpera i pełnostosowa infrastruktura AI Agent

W czerwcu 2025 roku ChainOpera oficjalnie uruchomiła AI Terminal App i zdecentralizowany stack technologiczny, pozycjonując się jako „zdecentralizowana wersja OpenAI”, z czterema głównymi modułami: warstwa aplikacji (AI Terminal & Agent Network), warstwa deweloperska (Agent Creator Center), warstwa modeli i GPU (Model & Compute Network) oraz protokół CoAI i dedykowany blockchain, obejmując cały cykl od wejścia użytkownika po moc obliczeniową i motywację on-chain.

AI Terminal App jest już zintegrowana z BNBChain, obsługując agentów dla transakcji on-chain i scenariuszy DeFi. Agent Creator Center jest otwarty dla deweloperów, oferując MCP/HUB, bazę wiedzy i RAG, z ciągłym napływem agentów społeczności; jednocześnie uruchomiono CO-AI Alliance, łącząc partnerów takich jak io.net, Render, TensorOpera, FedML, MindNetwork.

Zgodnie z danymi on-chain z ostatnich 30 dni zBNB DApp Bay, liczba unikalnych użytkowników wyniosła 158,87 tys., a liczba transakcji w ostatnich 30 dniach osiągnęła 2,6 miliona, co plasuje ją na drugim miejscu w kategorii „AI Agent” na całym BSC, wykazując silną aktywność on-chain.

Super AI Agent App – AI Terminal

Jako zdecentralizowane wejście do ChatGPT i AI Social, AI Terminal oferuje współpracę multimodalną, motywację za wkład danych, integrację narzędzi DeFi, asystenta cross-platformowego oraz wspiera współpracę agentów AI i ochronę prywatności (Your Data, Your Agent). Użytkownicy mogą bezpośrednio korzystać z open-source’owego dużego modelu DeepSeek-R1 i agentów społecznościowych na urządzeniach mobilnych, a tokeny językowe i kryptowalutowe płynnie przepływają on-chain podczas interakcji. Wartość polega na przekształceniu użytkowników z „konsumentów treści” w „inteligentnych współtwórców”, umożliwiając korzystanie z dedykowanej sieci agentów w DeFi, RWA, PayFi, e-commerce i innych scenariuszach.

AI Agent Social Network

Pozycjonowana jako LinkedIn + Messenger, ale dla społeczności AI Agent. Dzięki wirtualnym przestrzeniom roboczym i mechanizmom współpracy Agent-to-Agent (MetaGPT, ChatDEV, AutoGEN, Camel), pojedynczy agent ewoluuje w sieć współpracujących agentów, obejmując finanse, gry, e-commerce, badania i inne zastosowania, stopniowo wzmacniając pamięć i autonomię.

AI Agent Developer Platform

Zapewnia deweloperom doświadczenie „Lego-style” w tworzeniu. Wspiera zero-code i modularne rozszerzenia, smart kontrakty blockchain gwarantują własność, DePIN + infrastruktura chmurowa obniżają próg wejścia, a Marketplace oferuje kanały dystrybucji i odkrywania. Klucz polega na szybkim dotarciu deweloperów do użytkowników, transparentnym rejestrowaniu wkładu w ekosystem i uzyskiwaniu nagród.

AI Model & GPU Platform

Jako warstwa infrastruktury, łączy DePIN i Federated Learning, rozwiązując problem zależności Web3 AI od scentralizowanej mocy obliczeniowej. Dzięki rozproszonym GPU, ochronie prywatności w treningu danych, rynkowi modeli i danych oraz end-to-end MLOps, wspiera współpracę wielu agentów i personalizowaną AI. Wizją jest przejście od „monopolu wielkich firm” do „współtworzenia przez społeczność”.

V. Roadmap ChainOpera AI

Poza oficjalnie uruchomioną pełnostosową AI Agent Platform, ChainOpera AI jest przekonana, że ogólna sztuczna inteligencja (AGI) pochodzi z współpracy multimodalnych, wieloagentowych sieci. Dlatego długoterminowy plan rozwoju podzielony jest na cztery etapy:

• Etap pierwszy (Compute → Capital): Budowa zdecentralizowanej infrastruktury, w tym sieci GPU DePIN, platformy Federated Learning i rozproszonego treningu/inferencji oraz wprowadzenie Model Router do koordynacji inferencji na wielu urządzeniach; mechanizmy motywacyjne zapewniają podział przychodów według wykorzystania dla dostawców mocy, modeli i danych.

• Etap drugi (Agentic Apps → Collaborative AI Economy): Wprowadzenie AI Terminal, Agent Marketplace i Agent Social Network, tworząc ekosystem aplikacji multi-agentowych; przez CoAI Protocol łączy użytkowników, deweloperów i dostawców zasobów, wprowadza system dopasowania potrzeb użytkowników do deweloperów oraz system zaufania, napędzając częste interakcje i ciągłą aktywność ekonomiczną.

• Etap trzeci (Collaborative AI → Crypto-Native AI): Wdrożenia w DeFi, RWA, płatnościach, e-commerce i innych dziedzinach, a także ekspansja do scenariuszy KOL i wymiany danych osobowych; rozwój dedykowanego LLM dla finansów/krypto i uruchomienie systemu płatności Agent-to-Agent oraz portfela, napędzając scenariuszowe zastosowania „Crypto AGI”.

• Etap czwarty (Ecosystems → Autonomous AI Economies): Stopniowa ewolucja w autonomiczne gospodarki subnetów, gdzie każdy subnet zarządza niezależnie aplikacjami, infrastrukturą, mocą obliczeniową, modelami i danymi, działa w sposób tokenizowany i współpracuje przez protokoły między subnetami, tworząc ekosystem współpracujących subnetów; jednocześnie przejście od Agentic AI do Physical AI (robotyka, autonomiczna jazda, kosmonautyka).