Від федеративного навчання до децентралізованої мережі агентів: аналіз проєкту ChainOpera

Автор: 0xjacobzhao

У червневому дослідженні « Святий Грааль Crypto AI: передові дослідження децентралізованого навчання » ми згадували федеративне навчання (Federated Learning) як «контрольовано децентралізоване» рішення, що знаходиться між розподіленим та децентралізованим навчанням: його суть полягає у локальному зберіганні даних та централізованій агрегації параметрів, що відповідає вимогам конфіденційності та комплаєнсу у сферах медицини, фінансів тощо. Водночас, у попередніх дослідженнях ми постійно відслідковували зростання мереж агентів (Agent Network) — їх цінність полягає у виконанні складних завдань через автономію та розподіл ролей між багатьма агентами, що просуває еволюцію «великих моделей» у напрямку «екосистеми багатьох агентів».

Федеративне навчання, базуючись на принципі «дані не залишають локальний пристрій, винагорода за внесок», заклало основу для багатосторонньої співпраці; його розподілена природа, прозорі стимули, гарантії приватності та комплаєнс-практики надають Agent Network досвід, який можна безпосередньо використовувати. Команда FedML рухається цим шляхом, оновлюючи open-source ДНК до TensorOpera (інфраструктурний рівень AI-індустрії), а згодом — до ChainOpera (децентралізована мережа агентів). Звісно, Agent Network — це не обов’язкове продовження федеративного навчання; її суть — автономна співпраця багатьох агентів і розподіл завдань, що також може будуватися безпосередньо на багатогентних системах (MAS), підкріпленому навчанні (RL) або блокчейн-стимулюючих механізмах.

I. Федеративне навчання та архітектура стеку технологій AI Agent

Федеративне навчання (Federated Learning, FL) — це фреймворк для спільного навчання без централізації даних. Його основний принцип: кожен учасник тренує модель локально, передаючи лише параметри або градієнти на координуючий сервер для агрегації, що забезпечує приватність і комплаєнс («дані не залишають домен»). Після практичного застосування у медицині, фінансах, мобільних пристроях федеративне навчання досягло досить зрілого комерційного етапу, але досі стикається з такими вузькими місцями, як великі комунікаційні витрати, неповний захист приватності, низька ефективність збіжності через гетерогенність пристроїв. На відміну від інших режимів навчання, розподілене навчання робить акцент на централізації обчислень для досягнення ефективності та масштабу, децентралізоване навчання — на повністю розподіленій співпраці через відкриту мережу обчислень, а федеративне навчання знаходиться між ними, виступаючи як «контрольовано децентралізоване» рішення: воно задовольняє вимоги індустрії щодо приватності та комплаєнсу, а також надає реальний шлях для міжінституційної співпраці, що робить його більш придатним для перехідної архітектури у промисловості.

У всьому стеку протоколів AI Agent ми у попередніх дослідженнях поділили його на три основні рівні, а саме:

• Інфраструктурний рівень (Agent Infrastructure Layer): цей рівень забезпечує базову підтримку для агентів, є технічною основою для побудови всіх агентних систем.

• Ядро модулів: включає Agent Framework (фреймворк для розробки та запуску агентів) і Agent OS (більш низькорівневий багатозадачний диспетчер і модульний runtime), забезпечуючи основні можливості для управління життєвим циклом агентів.

• Підтримуючі модулі: такі як Agent DID (децентралізована ідентичність), Agent Wallet & Abstraction (абстракція акаунтів і виконання транзакцій), Agent Payment/Settlement (можливості оплати та розрахунків).

• Координаційний та диспетчерський рівень (Coordination & Execution Layer)зосереджений на координації між агентами, диспетчеризації завдань та системі стимулювання — це ключ до побудови «колективного інтелекту» агентної системи.

• Agent Orchestration: механізм управління, що забезпечує централізовану диспетчеризацію та управління життєвим циклом агентів, розподілом завдань і виконанням процесів, підходить для робочих процесів із централізованим контролем.

• Agent Swarm: координаційна структура, що підкреслює розподілену співпрацю агентів, має високу автономність, здатність до розподілу ролей і гнучкої координації, підходить для складних завдань у динамічному середовищі.

• Agent Incentive Layer: будує економічну систему стимулювання мережі агентів, мотивує розробників, виконавців і верифікаторів, забезпечуючи стійкий розвиток екосистеми агентів.

• Рівень застосувань (Application & Distribution Layer)

• Підклас розповсюдження: включає Agent Launchpad, Agent Marketplace і Agent Plugin Network

• Підклас застосувань: охоплює AgentFi, Agent Native DApp, Agent-as-a-Service тощо

• Підклас споживання: в основному Agent Social / Consumer Agent, орієнтований на легкі споживчі та соціальні сценарії

• Meme: спекуляція на концепції Agent, без реальної технічної реалізації та застосування, лише маркетинговий драйвер.

II. Еталон федеративного навчання FedML та повноцінна платформа TensorOpera

FedML — один із перших open-source фреймворків для федеративного навчання (Federated Learning) та розподіленого тренування, що виник на базі академічної команди (USC) і поступово став основним продуктом компанії TensorOpera AI. Він надає дослідникам і розробникам інструменти для спільного навчання даних між організаціями та пристроями. В академічному середовищі FedML часто згадується на топових конференціях NeurIPS, ICML, AAAI, ставши універсальною експериментальною платформою для досліджень федеративного навчання; в індустрії FedML має високу репутацію у сферах медицини, фінансів, edge AI та Web3 AI, вважається еталонним інструментарієм у сфері федеративного навчання.

TensorOpera — це комерційне оновлення FedML, повноцінна AI-інфраструктурна платформа для підприємств і розробників: зберігаючи можливості федеративного навчання, вона розширюється до GPU Marketplace, сервісів моделей і MLOps, виходячи на більший ринок епохи великих моделей і агентів. Архітектура TensorOpera складається з трьох рівнів: Compute Layer (базовий), Scheduler Layer (диспетчерський) і MLOps Layer (прикладний):

1. Compute Layer (базовий рівень)

Compute Layer — технологічна основа TensorOpera, що продовжує open-source ДНК FedML. Основні функції: Parameter Server, Distributed Training, Inference Endpoint і Aggregation Server. Його цінність — забезпечення розподіленого тренування, приватного федеративного навчання та масштабованого inference-движка, підтримка трьох основних можливостей: «Train / Deploy / Federate», охоплюючи весь ланцюг від тренування моделей, розгортання до міжінституційної співпраці — це фундаментальний рівень всієї платформи.

2. Scheduler Layer (середній рівень)

Scheduler Layer — це центр торгівлі та диспетчеризації обчислень, складається з GPU Marketplace, Provision, Master Agent і Schedule & Orchestrate, підтримує виклики ресурсів між публічними хмарами, GPU-провайдерами та незалежними контриб’юторами. Цей рівень — ключовий етап переходу FedML до TensorOpera, дозволяє через інтелектуальну диспетчеризацію обчислень і оркестрацію завдань реалізувати масштабне AI-навчання та inference, охоплюючи типові сценарії LLM і генеративного AI. Також тут закладено інтерфейс стимулювання Share & Earn, що має потенціал сумісності з DePIN або Web3-моделями.

3. MLOps Layer (верхній рівень)

MLOps Layer — це сервісний інтерфейс платформи для розробників і підприємств, включає Model Serving, AI Agent і Studio. Типові застосування: LLM Chatbot, мультимодальний генеративний AI, Copilot-інструменти для розробників. Його цінність — абстрагування базових обчислень і тренування у вигляді високорівневих API і продуктів, зниження порогу входу, надання готових агентів, low-code середовища та масштабованого розгортання. За позиціонуванням — аналог Anyscale, Together, Modal та інших нових AI Infra платформ, міст між інфраструктурою та застосуваннями.

У березні 2025 року TensorOpera оновлюється до повноцінної платформи для AI Agent, основні продукти охоплюють AgentOpera AI App, Framework і Platform. На рівні застосувань — мультиагентний вхід ChatGPT-подібного типу, на рівні фреймворку — багатогентна система з графовою структурою та Orchestrator/Router, що еволюціонує у «Agentic OS», на рівні платформи — глибока інтеграція з TensorOpera Model Platform і FedML, реалізація розподіленого сервісу моделей, RAG-оптимізації та гібридного edge-cloud розгортання. Загальна мета — створити «одну операційну систему, одну мережу агентів», щоб розробники, підприємства та користувачі разом будували нову екосистему Agentic AI у відкритому, приватному середовищі.

III. Панорама екосистеми ChainOpera AI: від співтворців і співвласників до технологічної основи

Якщо FedML — це технологічне ядро, що забезпечує open-source ДНК федеративного навчання та розподіленого тренування; TensorOpera абстрагує наукові результати FedML у комерційну AI-інфраструктуру, то ChainOpera — це «ончейн» версія можливостей TensorOpera, яка через AI Terminal + Agent Social Network + DePIN модель і обчислювальний рівень + AI-Native блокчейн створює децентралізовану екосистему агентної мережі. Ключова зміна: TensorOpera орієнтована переважно на підприємства та розробників, а ChainOpera завдяки Web3-управлінню та стимулюючим механізмам залучає користувачів, розробників, GPU/постачальників даних до спільного творення та управління, щоб AI Agent не лише «використовувалися», а й «спільно створювалися та належали».

Екосистема співтворців (Co-creators)

ChainOpera AI через Model & GPU Platform і Agent Platform надає інструментарій, інфраструктуру та координаційний рівень для співтворення екосистеми, підтримує тренування моделей, розробку агентів, розгортання та розширену співпрацю.

Співтворці екосистеми ChainOpera включають AI Agent розробників (дизайн і операційна діяльність агентів),постачальників інструментів і сервісів (шаблони, MCP, бази даних і API),розробників моделей (тренування й публікація model cards),GPU-провайдерів (надання обчислень через DePIN і Web2 cloud-партнерів),постачальників і маркувальників даних (завантаження й маркування мультимодальних даних). Три основні джерела — розробка, обчислення й дані — разом стимулюють сталий розвиток мережі агентів.

Екосистема співвласників (Co-owners)

ChainOpera також впроваджує механізм співвласників, що передбачає спільне будівництво мережі через співпрацю та участь.AI Agent творці — це особи або команди, які проектують і розгортають нові агенти через Agent Platform, відповідають за створення, запуск і постійну підтримку, стимулюючи інновації функцій і застосувань.AI Agent учасники — це члени спільноти, які беруть участь у життєвому циклі агентів через отримання та володіння Access Units, підтримують зростання й активність агентів під час використання та просування. Обидві ролі представляють сторону пропозиції та попиту, разом формуючи модель спільного створення цінності та координації в екосистемі.

Партнери екосистеми: платформи та фреймворки

ChainOpera AI співпрацює з багатьма сторонами, підсилюючи доступність і безпеку платформи, а також інтегруючи Web3-сценарії: через AI Terminal App об’єднує гаманці, алгоритми й агрегуючі платформи для рекомендації інтелектуальних сервісів; на Agent Platform впроваджує різноманітні фреймворки та no-code інструменти, знижуючи поріг розробки; базується на TensorOpera AI для тренування й inference моделей; має ексклюзивну співпрацю з FedML для підтримки приватного тренування між організаціями та пристроями. В цілому формується відкрита екосистема, що поєднує корпоративні застосування і Web3 user experience.

Вхід через обладнання: AI Hardware & Partners

Завдяки партнерам DeAI Phone, wearable та Robot AI, ChainOpera інтегрує блокчейн і AI у смарт-пристрої, реалізуючи dApp-взаємодію, edge-навчання й захист приватності, поступово формуючи децентралізовану екосистему AI-обладнання.

Центральна платформа та технологічна основа: TensorOpera GenAI & FedML

TensorOpera надає повноцінну GenAI-платформу, що охоплює MLOps, Scheduler, Compute; її дочірня платформа FedML виросла з академічного open-source у промисловий фреймворк, підсилюючи можливості AI «працювати будь-де, масштабуватися як завгодно».

Екосистема ChainOpera AI

IV. Основні продукти ChainOpera та повноцінна інфраструктура AI Agent

У червні 2025 року ChainOpera офіційно запускає AI Terminal App і децентралізований стек технологій, позиціонуючись як «децентралізована версія OpenAI». Основні продукти охоплюють чотири модулі: рівень застосувань (AI Terminal & Agent Network), рівень розробників (Agent Creator Center), рівень моделей і GPU (Model & Compute Network), а також CoAI-протокол і спеціалізований блокчейн, охоплюючи повний цикл від користувацького входу до базових обчислень і ончейн-стимулювання.

AI Terminal App вже інтегровано з BNBChain, підтримує ончейн-транзакції та Agent для DeFi-сценаріїв. Agent Creator Center відкритий для розробників, надає MCP/HUB, knowledge base і RAG, спільнота агентів постійно поповнюється; також ініційовано CO-AI Alliance, що об’єднує io.net, Render, TensorOpera, FedML, MindNetwork та інших партнерів.

Згідно зBNB DApp Bay за останні 30 днів, кількість унікальних користувачів склала 158,87 тис., обсяг транзакцій за 30 днів — 2,6 млн, у категорії «AI Agent» на BSC займає друге місце за активністю, що свідчить про високу ончейн-активність.

Super AI Agent App – AI Terminal

Як децентралізований ChatGPT і соціальний AI-вхід, AI Terminal забезпечує мультимодальну співпрацю, стимули за внесок даних, інтеграцію DeFi-інструментів, кросплатформеного асистента, а також підтримує співпрацю агентів і захист приватності (Your Data, Your Agent). Користувачі можуть на мобільному пристрої напряму викликати open-source великі моделі DeepSeek-R1 і спільнотних агентів, причому мовні токени й криптотокени прозоро циркулюють на блокчейні. Його цінність — перетворити користувача з «споживача контенту» на «інтелектуального співтворця», а також використовувати власну мережу агентів у DeFi, RWA, PayFi, e-commerce тощо.

AI Agent Social Network

Позиціонується як LinkedIn + Messenger, але для спільноти AI Agent. Через віртуальні робочі простори та механізми співпраці Agent-to-Agent (MetaGPT, ChatDEV, AutoGEN, Camel) сприяє еволюції одиночного агента у багатогентну співпрацю, охоплюючи фінанси, ігри, e-commerce, дослідження тощо, поступово підсилюючи пам’ять і автономність.

AI Agent Developer Platform

Надає розробникам «лего-подібний» досвід створення. Підтримує no-code і модульне розширення, блокчейн-контракти гарантують право власності, DePIN + хмарна інфраструктура знижують поріг, Marketplace забезпечує канали розповсюдження та відкриття. Основна ідея — швидко донести розробника до користувача, прозоро фіксувати внесок у екосистему та отримувати винагороду.

AI Model & GPU Platform

Як інфраструктурний рівень, поєднує DePIN і федеративне навчання, вирішуючи проблему залежності Web3 AI від централізованих обчислень. Через розподілені GPU, захищене тренування даних, ринки моделей і даних, а також end-to-end MLOps підтримує співпрацю багатьох агентів і персоналізований AI. Його бачення — сприяти переходу від «монополії великих компаній» до «спільнотного будівництва» інфраструктури.

V. Дорожня карта розвитку ChainOpera AI

Окрім вже запущеної повноцінної AI Agent-платформи, ChainOpera AI переконана, що загальний штучний інтелект (AGI) виникне з мультимодальної, багатогентної мережі співпраці. Тому її довгострокова дорожня карта складається з чотирьох етапів:

• Етап перший (Compute → Capital): побудова децентралізованої інфраструктури, включаючи GPU DePIN-мережу, федеративне навчання та платформу розподіленого тренування/inference, впровадження Model Router для координації inference на різних пристроях; через стимулюючі механізми забезпечити розподіл доходу між постачальниками обчислень, моделей і даних залежно від використання.

• Етап другий (Agentic Apps → Collaborative AI Economy): запуск AI Terminal, Agent Marketplace і Agent Social Network, формування екосистеми багатогентних застосувань; через CoAI-протокол з’єднання користувачів, розробників і постачальників ресурсів, впровадження системи підбору між користувачами та розробниками й кредитної системи для стимулювання частих взаємодій і стійкої економічної активності.

• Етап третій (Collaborative AI → Crypto-Native AI): впровадження у DeFi, RWA, платежах, e-commerce тощо, а також розширення на KOL-сценарії та обмін персональними даними; розробка спеціалізованого LLM для фінансів/крипти, запуск системи Agent-to-Agent payments і гаманців, просування сценарних застосувань «Crypto AGI».

• Етап четвертий (Ecosystems → Autonomous AI Economies): поступова еволюція у автономні субмережеві економіки, кожна субмережа самостійно управляє застосуваннями, інфраструктурою, обчисленнями, моделями та даними, працює у токенізованому режимі, а через міжмережеві протоколи формується координація між субмережами; паралельно — перехід від Agentic AI до Physical AI (роботи, автопілот, космос).