Dari Federated Learning ke Jaringan Agent Terdesentralisasi: Analisis Proyek ChainOpera

Penulis: 0xjacobzhao

Pada laporan riset bulan Juni “ Holy Grail Crypto AI: Eksplorasi Terkini Pelatihan Terdesentralisasi ”, kami menyebutkan Federated Learning sebagai solusi “desentralisasi terkendali” yang berada di antara pelatihan terdistribusi dan pelatihan terdesentralisasi: intinya adalah data tetap lokal, parameter dikumpulkan secara terpusat, memenuhi kebutuhan privasi dan kepatuhan di bidang medis, keuangan, dan lainnya. Sementara itu, dalam beberapa laporan sebelumnya, kami terus memperhatikan kebangkitan jaringan Agent—nilainya terletak pada otonomi dan pembagian kerja multi-agent, bekerja sama untuk menyelesaikan tugas kompleks, mendorong evolusi “model besar” menuju ekosistem multi-agent.

Federated Learning dengan prinsip “data tidak keluar lokal, insentif berdasarkan kontribusi” meletakkan dasar kolaborasi multi-pihak. Gen terdistribusi, insentif transparan, perlindungan privasi, dan praktik kepatuhan menyediakan pengalaman yang dapat langsung digunakan oleh Agent Network. Tim FedML mengikuti jalur ini, meningkatkan gen open source menjadi TensorOpera (lapisan infrastruktur industri AI), lalu berkembang menjadi ChainOpera (jaringan Agent terdesentralisasi). Tentu saja, Agent Network bukanlah kelanjutan wajib dari Federated Learning; intinya adalah kolaborasi otonom dan pembagian tugas multi-agent, yang juga dapat dibangun langsung berdasarkan Multi-Agent System (MAS), Reinforcement Learning (RL), atau mekanisme insentif blockchain.

I. Federated Learning dan Arsitektur Tumpukan Teknologi AI Agent

Federated Learning (FL) adalah kerangka kerja pelatihan kolaboratif tanpa mengumpulkan data secara terpusat. Prinsip dasarnya adalah setiap pihak melatih model secara lokal, hanya mengunggah parameter atau gradien ke pihak koordinator untuk agregasi, sehingga mewujudkan privasi dan kepatuhan “data tidak keluar domain”. Setelah diterapkan di bidang medis, keuangan, dan perangkat mobile, Federated Learning telah memasuki tahap komersial yang cukup matang, namun masih menghadapi hambatan seperti biaya komunikasi tinggi, perlindungan privasi yang belum sempurna, serta efisiensi konvergensi rendah akibat perangkat heterogen. Dibandingkan dengan mode pelatihan lain, pelatihan terdistribusi menekankan konsentrasi daya komputasi demi efisiensi dan skala, pelatihan terdesentralisasi mewujudkan kolaborasi sepenuhnya terdistribusi melalui jaringan daya komputasi terbuka, sedangkan Federated Learning berada di antara keduanya, sebagai solusi “desentralisasi terkendali”: mampu memenuhi kebutuhan industri akan privasi dan kepatuhan, serta menyediakan jalur kolaborasi lintas institusi, lebih cocok untuk arsitektur transisi di dunia industri.

Dalam keseluruhan tumpukan protokol AI Agent, pada laporan sebelumnya kami membaginya menjadi tiga lapisan utama, yaitu

• Lapisan Infrastruktur (Agent Infrastructure Layer): Lapisan ini menyediakan dukungan dasar bagi agent, menjadi fondasi teknis untuk membangun semua sistem Agent.

• Modul Inti: Termasuk Agent Framework (kerangka pengembangan dan eksekusi agent) dan Agent OS (penjadwalan multitugas dan runtime modular tingkat rendah), menyediakan kemampuan inti untuk manajemen siklus hidup agent.

• Modul Pendukung: Seperti Agent DID (identitas terdesentralisasi), Agent Wallet & Abstraction (abstraksi akun dan eksekusi transaksi), Agent Payment/Settlement (kemampuan pembayaran dan penyelesaian).

• Lapisan Koordinasi & Eksekusi (Coordination & Execution Layer)fokus pada kolaborasi antar agent, penjadwalan tugas, dan mekanisme insentif sistem, menjadi kunci membangun “kecerdasan kolektif” sistem agent.

• Agent Orchestration: Mekanisme pengendali, digunakan untuk penjadwalan dan manajemen siklus hidup agent, pembagian tugas, dan proses eksekusi, cocok untuk skenario alur kerja dengan kontrol terpusat.

• Agent Swarm: Struktur kolaboratif, menekankan kolaborasi agent terdistribusi, memiliki otonomi tinggi, kemampuan pembagian kerja, dan kolaborasi elastis, cocok untuk tugas kompleks di lingkungan dinamis.

• Agent Incentive Layer: Membangun sistem insentif ekonomi jaringan agent, memotivasi pengembang, pelaksana, dan validator, menyediakan daya dorong berkelanjutan bagi ekosistem agent.

• Lapisan Aplikasi (Application & Distribution Layer)

• Sub-kategori distribusi:termasuk Agent Launchpad, Agent Marketplace, dan Agent Plugin Network

• Sub-kategori aplikasi:mencakup AgentFi, Agent Native DApp, Agent-as-a-Service, dll.

• Sub-kategori konsumsi:berfokus pada Agent Social / Consumer Agent, untuk skenario sosial konsumen ringan

• Meme:memanfaatkan konsep Agent untuk promosi, tanpa implementasi teknis nyata dan aplikasi, hanya didorong pemasaran.

II. FedML sebagai Benchmark Federated Learning & Platform Full Stack TensorOpera

FedML adalah salah satu kerangka kerja open source paling awal untuk Federated Learning dan pelatihan terdistribusi, berasal dari tim akademik (USC) dan secara bertahap dikomersialisasi menjadi produk inti TensorOpera AI. FedML menyediakan alat pelatihan kolaboratif data lintas institusi dan perangkat bagi peneliti dan pengembang. Di dunia akademik, FedML sering muncul di konferensi top seperti NeurIPS, ICML, AAAI, dan telah menjadi platform eksperimen umum untuk riset Federated Learning; di industri, FedML memiliki reputasi tinggi di bidang medis, keuangan, edge AI, dan Web3 AI yang sensitif privasi, dianggap sebagai toolchain benchmark di bidang Federated Learning.

TensorOpera adalah peningkatan FedML ke jalur komersial sebagai platform infrastruktur AI full stack untuk perusahaan dan pengembang: selain mempertahankan kemampuan Federated Learning, juga memperluas ke GPU Marketplace, layanan model, dan MLOps, sehingga memasuki pasar yang lebih besar di era model besar dan Agent. Arsitektur TensorOpera secara keseluruhan dibagi menjadi tiga lapisan: Compute Layer (lapisan dasar), Scheduler Layer (lapisan penjadwalan), dan MLOps Layer (lapisan aplikasi):

1. Compute Layer (Lapisan Dasar)

Lapisan Compute adalah fondasi teknis TensorOpera, melanjutkan gen open source FedML, dengan fungsi inti seperti Parameter Server, Distributed Training, Inference Endpoint, dan Aggregation Server. Nilai utamanya adalah menyediakan pelatihan terdistribusi, Federated Learning dengan perlindungan privasi, serta mesin inferensi yang dapat diskalakan, mendukung tiga kemampuan inti “Train / Deploy / Federate”, mencakup seluruh rantai dari pelatihan model, deployment, hingga kolaborasi lintas institusi, menjadi lapisan dasar seluruh platform.

2. Scheduler Layer (Lapisan Tengah)

Lapisan Scheduler adalah pusat transaksi dan penjadwalan daya komputasi, terdiri dari GPU Marketplace, Provision, Master Agent, dan Schedule & Orchestrate, mendukung pemanggilan sumber daya lintas cloud publik, penyedia GPU, dan kontributor independen. Lapisan ini adalah titik balik penting FedML menjadi TensorOpera, memungkinkan pelatihan dan inferensi AI skala besar melalui penjadwalan daya komputasi cerdas dan orkestrasi tugas, mencakup skenario LLM dan AI generatif. Selain itu, mode Share & Earn di lapisan ini menyediakan antarmuka insentif, berpotensi kompatibel dengan model DePIN atau Web3.

3. MLOps Layer (Lapisan Atas)

Lapisan MLOps adalah antarmuka layanan langsung ke pengembang dan perusahaan, termasuk Model Serving, AI Agent, dan Studio. Aplikasi tipikal mencakup LLM Chatbot, AI generatif multimodal, dan alat Copilot pengembang. Nilainya terletak pada mengabstraksi daya komputasi dan kemampuan pelatihan dasar menjadi API dan produk tingkat tinggi, menurunkan ambang penggunaan, menyediakan Agent siap pakai, lingkungan pengembangan low-code, dan kemampuan deployment yang dapat diskalakan, posisinya setara dengan Anyscale, Together, Modal, dan platform AI Infra generasi baru lainnya, menjadi jembatan dari infrastruktur ke aplikasi.

Pada Maret 2025, TensorOpera ditingkatkan menjadi platform full stack untuk AI Agent, produk intinya mencakup AgentOpera AI App, Framework, dan Platform. Lapisan aplikasi menyediakan pintu masuk multi-agent seperti ChatGPT, lapisan framework mengembangkan sistem multi-agent berbasis grafis dan Orchestrator/Router menjadi “Agentic OS”, sedangkan lapisan platform terintegrasi mendalam dengan platform model TensorOpera dan FedML, mewujudkan layanan model terdistribusi, optimasi RAG, dan deployment hybrid edge-cloud. Tujuan utamanya adalah membangun “satu sistem operasi, satu jaringan agent”, memungkinkan pengembang, perusahaan, dan pengguna bersama-sama membangun ekosistem Agentic AI generasi baru di lingkungan terbuka dan terlindungi privasi.

III. Panorama Ekosistem ChainOpera AI:Dari Co-creator hingga Fondasi Teknologi

Jika FedML adalah inti teknologi, menyediakan gen open source Federated Learning dan pelatihan terdistribusi; TensorOpera mengabstraksi hasil riset FedML menjadi infrastruktur AI full stack yang dapat dikomersialisasi, maka ChainOpera adalah membawa kemampuan platform TensorOpera “on-chain”, membangun ekosistem jaringan Agent terdesentralisasi melalui AI Terminal + Agent Social Network + DePIN model dan lapisan daya komputasi + blockchain AI-Native. Perubahan intinya adalah, TensorOpera masih berfokus pada perusahaan dan pengembang, sedangkan ChainOpera memanfaatkan tata kelola dan insentif Web3, melibatkan pengguna, pengembang, penyedia GPU/data dalam pembangunan bersama, sehingga AI Agent tidak hanya “digunakan”, tetapi juga “diciptakan dan dimiliki bersama”.

Ekosistem Co-creator

ChainOpera AI melalui Model & GPU Platform dan Agent Platform menyediakan toolchain, infrastruktur, dan lapisan koordinasi bagi co-creator ekosistem, mendukung pelatihan model, pengembangan agent, deployment, dan kolaborasi ekspansi.

Co-creator ekosistem ChainOpera mencakup pengembang AI Agent (desain dan operasional agent),penyedia alat dan layanan (template, MCP, database, dan API),pengembang model (pelatihan dan publikasi model card),penyedia GPU (menyumbang daya komputasi melalui DePIN dan mitra cloud Web2),kontributor dan pelabel data (unggah dan label data multimodal). Tiga pasokan inti—pengembangan, daya komputasi, dan data—bersama-sama mendorong pertumbuhan berkelanjutan jaringan agent.

Ekosistem Co-owner

Ekosistem ChainOpera juga memperkenalkan mekanisme co-owner, membangun jaringan bersama melalui kolaborasi dan partisipasi.Pencipta AI Agent adalah individu atau tim yang mendesain dan mendistribusikan agent baru melalui Agent Platform, bertanggung jawab membangun, meluncurkan, dan memelihara secara berkelanjutan, mendorong inovasi fungsi dan aplikasi.Peserta AI Agent berasal dari komunitas, mereka berpartisipasi dalam siklus hidup agent dengan memperoleh dan memegang Access Units, mendukung pertumbuhan dan aktivitas agent selama penggunaan dan promosi. Kedua peran ini mewakili sisi pasokan dan permintaan, bersama-sama membentuk model berbagi nilai dan pengembangan kolaboratif dalam ekosistem.

Mitra Ekosistem: Platform dan Framework

ChainOpera AI bekerja sama dengan banyak pihak, memperkuat ketersediaan dan keamanan platform, serta fokus pada integrasi skenario Web3: melalui AI Terminal App menggabungkan wallet, algoritma, dan platform agregasi untuk rekomendasi layanan cerdas; di Agent Platform memperkenalkan berbagai framework dan alat zero-code, menurunkan ambang pengembangan; mengandalkan TensorOpera AI untuk pelatihan dan inferensi model; serta menjalin kerja sama eksklusif dengan FedML untuk mendukung pelatihan privasi lintas institusi dan perangkat. Secara keseluruhan, membentuk ekosistem terbuka yang memperhatikan aplikasi tingkat perusahaan dan pengalaman pengguna Web3.

Pintu Masuk Perangkat Keras: AI Hardware & Partners

Melalui mitra seperti DeAI Phone, perangkat wearable, dan Robot AI, ChainOpera mengintegrasikan blockchain dan AI ke dalam terminal cerdas, mewujudkan interaksi dApp, pelatihan di perangkat, dan perlindungan privasi, secara bertahap membentuk ekosistem perangkat keras AI terdesentralisasi.

Platform Sentral dan Fondasi Teknologi: TensorOpera GenAI & FedML

TensorOpera menyediakan platform GenAI full stack yang mencakup MLOps, Scheduler, dan Compute; sub-platformnya FedML tumbuh dari open source akademik menjadi framework industri, memperkuat kemampuan AI “berjalan di mana saja, ekspansi tanpa batas”.

Sistem Ekosistem ChainOpera AI

IV. Produk Inti ChainOpera & Infrastruktur Full Stack AI Agent

Pada Juni 2025, ChainOpera resmi meluncurkan AI Terminal App dan tumpukan teknologi terdesentralisasi, diposisikan sebagai “OpenAI versi terdesentralisasi”, dengan empat modul inti: lapisan aplikasi (AI Terminal & Agent Network), lapisan pengembang (Agent Creator Center), lapisan model & GPU (Model & Compute Network), serta protokol CoAI dan chain khusus, mencakup seluruh siklus dari pintu masuk pengguna hingga daya komputasi dasar dan insentif on-chain.

AI Terminal App telah terintegrasi dengan BNBChain, mendukung transaksi on-chain dan Agent untuk skenario DeFi. Agent Creator Center terbuka untuk pengembang, menyediakan MCP/HUB, knowledge base, dan kemampuan RAG, agent komunitas terus bergabung; juga meluncurkan CO-AI Alliance, berkolaborasi dengan io.net, Render, TensorOpera, FedML, MindNetwork, dan mitra lainnya.

BerdasarkanBNB DApp Bay data on-chain 30 hari terakhir, pengguna uniknya mencapai 158,87K, volume transaksi 2,6 juta dalam 30 hari terakhir, menempati peringkat kedua di seluruh situs dalam kategori “AI Agent” di BSC, menunjukkan aktivitas on-chain yang kuat.

Super AI Agent App – AI Terminal

Sebagai pintu masuk ChatGPT terdesentralisasi dan AI sosial, AI Terminal menyediakan kolaborasi multimodal, insentif kontribusi data, integrasi alat DeFi, asisten lintas platform, serta mendukung kolaborasi AI Agent dan perlindungan privasi (Your Data, Your Agent). Pengguna dapat langsung memanggil model besar open source DeepSeek-R1 dan agent komunitas di perangkat mobile, token bahasa dan token kripto mengalir secara transparan di on-chain selama interaksi. Nilainya adalah mengubah pengguna dari “konsumen konten” menjadi “co-creator cerdas”, dan dapat menggunakan jaringan agent khusus di skenario DeFi, RWA, PayFi, e-commerce, dan lainnya.

AI Agent Social Network

Diposisikan mirip LinkedIn + Messenger, tetapi untuk kelompok AI Agent. Melalui ruang kerja virtual dan mekanisme kolaborasi Agent-to-Agent (MetaGPT, ChatDEV, AutoGEN, Camel), mendorong evolusi Agent tunggal menjadi jaringan kolaborasi multi-agent, mencakup aplikasi keuangan, game, e-commerce, riset, dan secara bertahap meningkatkan memori dan otonomi.

AI Agent Developer Platform

Menyediakan pengalaman kreasi “gaya Lego” bagi pengembang. Mendukung zero-code dan ekspansi modular, kontrak blockchain memastikan kepemilikan, DePIN + infrastruktur cloud menurunkan ambang, Marketplace menyediakan saluran distribusi dan penemuan. Intinya adalah memungkinkan pengembang menjangkau pengguna dengan cepat, kontribusi ekosistem dapat dicatat secara transparan dan memperoleh insentif.

AI Model & GPU Platform

Sebagai lapisan infrastruktur, menggabungkan DePIN dan Federated Learning, mengatasi masalah ketergantungan daya komputasi terpusat di Web3 AI. Melalui GPU terdistribusi, pelatihan data dengan perlindungan privasi, pasar model dan data, serta MLOps end-to-end, mendukung kolaborasi multi-agent dan AI personalisasi. Visi utamanya adalah mendorong pergeseran paradigma infrastruktur dari “monopoli perusahaan besar” ke “pembangunan komunitas”.

V. Roadmap ChainOpera AI

Selain telah resmi meluncurkan full stack AI Agent platform, ChainOpera AI yakin bahwa kecerdasan buatan umum (AGI) berasal dari jaringan kolaborasi multimodal dan multi-agent. Oleh karena itu, roadmap jangka panjangnya dibagi menjadi empat tahap:

• Tahap Satu (Compute → Capital): Membangun infrastruktur terdesentralisasi, termasuk jaringan GPU DePIN, platform Federated Learning dan pelatihan/inferensi terdistribusi, serta memperkenalkan Model Router untuk mengoordinasikan inferensi multi-end; melalui mekanisme insentif, penyedia daya komputasi, model, dan data memperoleh pendapatan berdasarkan penggunaan.

• Tahap Dua (Agentic Apps → Collaborative AI Economy): Meluncurkan AI Terminal, Agent Marketplace, dan Agent Social Network, membentuk ekosistem aplikasi multi-agent; melalui CoAI Protocol menghubungkan pengguna, pengembang, dan penyedia sumber daya, serta memperkenalkan sistem pencocokan permintaan pengguna–pengembang dan sistem kredit, mendorong interaksi tinggi dan aktivitas ekonomi berkelanjutan.

• Tahap Tiga (Collaborative AI → Crypto-Native AI): Implementasi di bidang DeFi, RWA, pembayaran, e-commerce, serta memperluas ke skenario KOL dan pertukaran data pribadi; mengembangkan LLM khusus untuk keuangan/kripto, serta meluncurkan sistem pembayaran dan wallet Agent-to-Agent, mendorong aplikasi skenario “Crypto AGI”.

• Tahap Empat (Ecosystems → Autonomous AI Economies): Secara bertahap berkembang menjadi ekonomi subnet otonom, setiap subnet mengelola aplikasi, infrastruktur, daya komputasi, model, dan data secara independen dan tokenisasi, serta berkolaborasi melalui protokol lintas subnet, membentuk ekosistem kolaboratif multi-subnet; sekaligus dari Agentic AI menuju Physical AI (robot, kendaraan otonom, luar angkasa).