Mula Federated Learning hanggang Decentralized Agent Network: ChainOpera Project Analysis

May-akda: 0xjacobzhao

Sa ulat ng pananaliksik noong Hunyo na pinamagatang “ Crypto AI na Banal na Kopita: Pinakabagong Eksplorasyon sa Decentralized Training ”, binanggit namin ang Federated Learning bilang isang “controlled decentralization” na solusyon sa pagitan ng distributed at decentralized training: ang pangunahing ideya nito ay ang panatilihin ang data sa lokal, habang ang mga parameter ay pinagsasama-sama sa sentro, na tumutugon sa mga pangangailangan ng privacy at regulasyon sa mga larangan tulad ng medikal at pananalapi. Kasabay nito, patuloy naming sinusubaybayan sa mga nakaraang ulat ang pag-usbong ng Agent Network—ang halaga nito ay nakasalalay sa awtonomiya at dibisyon ng gawain ng maraming agent, na nagtutulungan upang tapusin ang mga komplikadong gawain at itulak ang “malaking modelo” patungo sa “multi-agent ecosystem”.

Ang Federated Learning, sa pamamagitan ng “data stays local, reward by contribution”, ay naglatag ng pundasyon para sa kolaborasyon ng maraming partido. Ang distributed na katangian nito, transparent na insentibo, proteksyon sa privacy, at pagsunod sa regulasyon ay nagbibigay ng reusable na karanasan para sa Agent Network. Ang FedML team ay sumusunod sa landas na ito, ina-upgrade ang open-source na katangian bilang TensorOpera (AI industry infrastructure layer), at umuunlad pa tungo sa ChainOpera (decentralized Agent Network). Siyempre, ang Agent Network ay hindi kinakailangang extension ng Federated Learning; ang core nito ay ang awtonomiyang kolaborasyon at dibisyon ng gawain ng maraming agent, na maaari ring direktang itayo batay sa Multi-Agent System (MAS), Reinforcement Learning (RL), o blockchain incentive mechanism.

I. Federated Learning at AI Agent Technology Stack Architecture

Ang Federated Learning (FL) ay isang framework para sa collaborative training nang hindi kinakailangang pagsamahin ang data. Ang pangunahing prinsipyo nito ay ang bawat kalahok ay magsasanay ng modelo sa lokal, at tanging ang mga parameter o gradient lamang ang ia-upload sa coordinating end para sa aggregation, kaya natutugunan ang privacy compliance na “data does not leave the domain”. Matapos ang mga pagsubok sa medikal, pananalapi, at mobile na mga senaryo, ang Federated Learning ay pumasok na sa mas mature na yugto ng komersyal na paggamit, ngunit nahaharap pa rin sa mga hamon tulad ng mataas na communication overhead, hindi ganap na privacy protection, at mababang convergence efficiency dahil sa heterogeneity ng mga device. Kung ikukumpara sa ibang training modes, ang distributed training ay nakatuon sa centralized computing power para sa efficiency at scale, habang ang decentralized training ay gumagamit ng open computing power network para sa ganap na distributed collaboration. Ang Federated Learning ay nasa gitna ng dalawa, na nagpapakita ng isang “controlled decentralization” na solusyon: natutugunan nito ang mga pangangailangan ng industriya sa privacy at compliance, at nagbibigay ng feasible na landas para sa cross-institutional collaboration, kaya mas angkop para sa transitional deployment architecture ng industriya.

Sa buong AI Agent protocol stack, hinati namin ito sa tatlong pangunahing antas sa mga naunang ulat:

• Infrastructure Layer (Agent Infrastructure Layer): Ang layer na ito ang nagbibigay ng pinaka-basic na suporta para sa pagpapatakbo ng agent, at ito ang teknikal na pundasyon ng lahat ng Agent system.

• Core Modules: Kabilang dito ang Agent Framework (development at runtime framework ng agent) at Agent OS (mas mababang antas ng multitask scheduling at modular runtime), na nagbibigay ng pangunahing kakayahan para sa lifecycle management ng agent.

• Support Modules: Tulad ng Agent DID (decentralized identity), Agent Wallet & Abstraction (account abstraction at transaction execution), Agent Payment/Settlement (payment at settlement capability).

• Coordination & Execution Layernakatuon sa kolaborasyon ng maraming agent, task scheduling, at system incentive mechanism, na siyang susi sa pagbuo ng “collective intelligence” ng agent system.

• Agent Orchestration: Isang command mechanism para sa unified scheduling at management ng agent lifecycle, task allocation, at execution process, na angkop para sa centralized workflow scenarios.

• Agent Swarm: Isang collaborative structure na binibigyang-diin ang distributed agent collaboration, may mataas na autonomy, division of labor, at elastic collaboration, na angkop para sa dynamic na kapaligiran at komplikadong gawain.

• Agent Incentive Layer: Bumubuo ng economic incentive system para sa agent network, nagpapasigla sa mga developer, executor, at validator, at nagbibigay ng sustainable na lakas para sa agent ecosystem.

• Application & Distribution Layer

• Distribution Subclass:Kabilang dito ang Agent Launchpad, Agent Marketplace, at Agent Plugin Network

• Application Subclass:Saklaw nito ang AgentFi, Agent Native DApp, Agent-as-a-Service, atbp.

• Consumer Subclass:Pangunahin ang Agent Social / Consumer Agent, na nakatuon sa mga magagaan na consumer social scenarios

• Meme:Ginagamit ang konsepto ng Agent para sa hype, ngunit kulang sa aktwal na teknikal na implementasyon at aplikasyon, at pawang marketing lamang ang nagtutulak.

II. Federated Learning Benchmark FedML at TensorOpera Full-Stack Platform

Ang FedML ay isa sa mga pinakaunang open-source framework para sa Federated Learning at distributed training, na nagmula sa isang academic team (USC) at unti-unting naging core product ng TensorOpera AI. Nagbibigay ito ng cross-institution at cross-device na data collaborative training tool para sa mga researcher at developer. Sa akademya, ang FedML ay madalas lumalabas sa mga top conference tulad ng NeurIPS, ICML, AAAI, at naging pangkalahatang experimental platform para sa pananaliksik sa Federated Learning; sa industriya, mataas ang reputasyon ng FedML sa mga privacy-sensitive scenarios tulad ng medikal, pananalapi, edge AI, at Web3 AI, at itinuturing na benchmark toolchain sa larangan ng Federated Learning.

Ang TensorOpera ay ang commercialized na upgrade ng FedML bilang isang full-stack AI infrastructure platform para sa mga enterprise at developer: habang pinapanatili ang kakayahan sa Federated Learning, pinalawak ito sa GPU Marketplace, model services, at MLOps, kaya pumapasok sa mas malaking merkado ng large model at Agent era. Ang kabuuang arkitektura ng TensorOpera ay maaaring hatiin sa Compute Layer (infrastructure layer), Scheduler Layer (scheduling layer), at MLOps Layer (application layer):

1. Compute Layer (Base Layer)

Ang Compute Layer ang teknikal na pundasyon ng TensorOpera, na nagpapatuloy sa open-source na katangian ng FedML. Pangunahing mga function nito ay Parameter Server, Distributed Training, Inference Endpoint, at Aggregation Server. Ang value proposition nito ay ang pagbibigay ng distributed training, privacy-protected federated learning, at scalable inference engine, na sumusuporta sa tatlong pangunahing kakayahan ng “Train / Deploy / Federate”, na sumasaklaw mula sa model training, deployment, hanggang sa cross-institutional collaboration, at ito ang base layer ng buong platform.

2. Scheduler Layer (Middle Layer)

Ang Scheduler Layer ay parang sentro ng kalakalan at scheduling ng computing power, binubuo ng GPU Marketplace, Provision, Master Agent, at Schedule & Orchestrate, na sumusuporta sa resource invocation mula sa public cloud, GPU providers, at independent contributors. Ang layer na ito ang mahalagang turning point ng FedML patungo sa TensorOpera, na kayang magpatupad ng mas malakihang AI training at inference sa pamamagitan ng intelligent computing power scheduling at task orchestration, na sumasaklaw sa mga tipikal na scenario ng LLM at generative AI. Kasabay nito, ang Share & Earn mode ng layer na ito ay nag-iiwan ng incentive mechanism interface, na may potensyal na maging compatible sa DePIN o Web3 mode.

3. MLOps Layer (Upper Layer)

Ang MLOps Layer ay ang service interface ng platform na direktang nakaharap sa mga developer at enterprise, kabilang ang Model Serving, AI Agent, at Studio modules. Saklaw ng mga tipikal na application ang LLM Chatbot, multimodal generative AI, at developer Copilot tools. Ang halaga nito ay ang pag-abstract ng underlying computing power at training capability bilang high-level API at produkto, na nagpapababa ng entry barrier, nagbibigay ng ready-to-use Agent, low-code development environment, at scalable deployment capability. Ang positioning nito ay katulad ng Anyscale, Together, Modal, at iba pang bagong henerasyon ng AI Infra platform, na nagsisilbing tulay mula sa infrastructure patungo sa application.

Noong Marso 2025, na-upgrade ang TensorOpera bilang full-stack platform para sa AI Agent, na may core products na sumasaklaw sa AgentOpera AI App, Framework, at Platform. Ang application layer ay nagbibigay ng multi-agent entry na katulad ng ChatGPT, ang framework layer ay nag-evolve bilang “Agentic OS” gamit ang graph-structured multi-agent system at Orchestrator/Router, at ang platform layer ay malalim na pinagsama ang TensorOpera model platform at FedML, na nagpapaganap ng distributed model service, RAG optimization, at hybrid edge-cloud deployment. Ang kabuuang layunin ay bumuo ng “isang operating system, isang agent network”, na nagpapahintulot sa mga developer, enterprise, at user na magtulungan sa isang open at privacy-protected na kapaligiran upang bumuo ng bagong henerasyon ng Agentic AI ecosystem.

III. ChainOpera AI Ecosystem Panorama:Mula Co-creation Co-ownership tungo sa Technological Foundation

Kung ang FedML ay ang technological core na nagbibigay ng open-source na katangian ng Federated Learning at distributed training; TensorOpera ang nag-abstract ng mga scientific research result ng FedML bilang commercializable full-stack AI infrastructure; kung gayon ang ChainOpera ay ang “on-chain” na bersyon ng platform capability ng TensorOpera, na bumubuo ng isang decentralized Agent network ecosystem sa pamamagitan ng AI Terminal + Agent Social Network + DePIN model at computing layer + AI-Native blockchain. Ang pangunahing pagbabago ay, ang TensorOpera ay pangunahing nakatuon pa rin sa enterprise at developer, habang ang ChainOpera, gamit ang Web3 governance at incentive mechanism, ay isinasama ang user, developer, at GPU/data provider sa co-creation at co-governance, kaya ang AI Agent ay hindi lamang “ginagamit”, kundi “sama-samang nililikha at pagmamay-ari”.

Co-creators Ecosystem

Ang ChainOpera AI, sa pamamagitan ng Model & GPU Platform at Agent Platform, ay nagbibigay ng toolchain, infrastructure, at coordination layer para sa ecosystem co-creation, na sumusuporta sa model training, agent development, deployment, at collaborative expansion.

Ang mga co-creator ng ChainOpera ecosystem ay kinabibilangan ng AI Agent developers (nagdidisenyo at nagpapatakbo ng agent),tool at service providers (template, MCP, database, at API),model developers (nagte-train at naglalathala ng model cards),GPU providers (nag-aambag ng computing power sa pamamagitan ng DePIN at Web2 cloud partners),data contributors at labelers (nag-a-upload at naglalabel ng multimodal data). Ang tatlong pangunahing supply—development, computing power, at data—ay sama-samang nagtutulak sa patuloy na paglago ng agent network.

Co-owners Ecosystem

Ang ChainOpera ecosystem ay nagpakilala rin ng co-ownership mechanism sa pamamagitan ng kolaborasyon at partisipasyon sa sama-samang pagtatayo ng network.AI Agent creators ay mga indibidwal o team na nagdidisenyo at nagde-deploy ng mga bagong agent sa Agent Platform, responsable sa pagbuo, paglulunsad, at patuloy na maintenance, kaya nagtutulak ng innovation sa function at application.AI Agent participants ay mula sa komunidad, na sumasali sa lifecycle ng agent sa pamamagitan ng pagkuha at paghawak ng access units, at sumusuporta sa paglago at aktibidad ng agent sa paggamit at promosyon. Ang dalawang uri ng papel ay kumakatawan sa supply side at demand side, na sama-samang bumubuo ng value sharing at collaborative development model sa loob ng ecosystem.

Ecological Partners: Platform at Framework

Ang ChainOpera AI ay nakikipagtulungan sa maraming panig upang palakasin ang usability at security ng platform, at binibigyang-diin ang integration ng Web3 scenarios: sa pamamagitan ng AI Terminal App na pinagsasama ang wallet, algorithm, at aggregation platform para sa intelligent service recommendation; sa Agent Platform ay nagdadala ng iba’t ibang framework at zero-code tools upang pababain ang development barrier; umaasa sa TensorOpera AI para sa model training at inference; at may exclusive partnership sa FedML para sa privacy-protected training across institutions at devices. Sa kabuuan, bumubuo ito ng open ecosystem na tumutugon sa enterprise-level application at Web3 user experience.

Hardware Entry: AI Hardware & Partners

Sa pamamagitan ng DeAI Phone, wearables, at Robot AI na mga partner, pinagsasama ng ChainOpera ang blockchain at AI sa smart terminals, na nagpapaganap ng dApp interaction, edge training, at privacy protection, at unti-unting bumubuo ng decentralized AI hardware ecosystem.

Central Platform at Technological Foundation: TensorOpera GenAI & FedML

Ang TensorOpera ay nagbibigay ng full-stack GenAI platform na sumasaklaw sa MLOps, Scheduler, at Compute; ang sub-platform nitong FedML ay lumago mula sa academic open-source tungo sa industrial framework, na nagpapalakas ng kakayahan ng AI na “run anywhere, expand anywhere”.

ChainOpera AI Ecosystem

IV. Mga Core Product ng ChainOpera at Full-Stack AI Agent Infrastructure

Noong Hunyo 2025, opisyal na inilunsad ng ChainOpera ang AI Terminal App at decentralized technology stack, na nakaposisyon bilang “decentralized version ng OpenAI”, na may core products na sumasaklaw sa apat na pangunahing module: application layer (AI Terminal & Agent Network), developer layer (Agent Creator Center), model at GPU layer (Model & Compute Network), at CoAI protocol at dedicated chain, na sumasaklaw mula user entry hanggang underlying computing power at on-chain incentive sa isang kumpletong closed loop.

Ang AI Terminal App ay isinama na sa BNBChain, sumusuporta sa on-chain transaction at DeFi scenario ng Agent. Ang Agent Creator Center ay bukas para sa mga developer, na nagbibigay ng MCP/HUB, knowledge base, at RAG capabilities, at patuloy na tinatanggap ang mga community agent; kasabay nito ay inilunsad ang CO-AI Alliance, na nag-uugnay sa io.net, Render, TensorOpera, FedML, MindNetwork, at iba pang partner.

Ayon saBNB DApp Bay na on-chain data sa nakaraang 30 araw, may 158.87K na unique users at 2.6 million na transaction volume sa nakaraang 30 araw, na pumapangalawa sa buong site sa BSC “AI Agent” category, na nagpapakita ng malakas na on-chain activity.

Super AI Agent App – AI Terminal

Bilang decentralized ChatGPT at AI social entry, ang AI Terminal ay nagbibigay ng multimodal collaboration, data contribution incentive, DeFi tool integration, cross-platform assistant, at sumusuporta sa AI Agent collaboration at privacy protection (Your Data, Your Agent). Maaaring direktang gamitin ng mga user sa mobile ang open-source large model na DeepSeek-R1 at community agent, kung saan ang language token at crypto token ay transparent na umiikot on-chain sa proseso ng interaksyon. Ang halaga nito ay ang pagpapalit ng user mula “content consumer” tungo sa “intelligent co-creator”, at magamit ang exclusive agent network sa DeFi, RWA, PayFi, e-commerce, at iba pang scenario.

AI Agent Social Network

Ang positioning ay katulad ng LinkedIn + Messenger, ngunit para sa AI Agent group. Sa pamamagitan ng virtual workspace at Agent-to-Agent collaboration mechanism (MetaGPT, ChatDEV, AutoGEN, Camel), pinapalawak ang single Agent tungo sa multi-agent collaborative network, na sumasaklaw sa finance, gaming, e-commerce, research, at iba pang application, at unti-unting pinapalakas ang memory at autonomy.

AI Agent Developer Platform

Nagbibigay ng “Lego-style” na karanasan sa paglikha para sa mga developer. Sinusuportahan ang zero-code at modular expansion, blockchain contract para sa ownership, DePIN + cloud infrastructure para pababain ang entry barrier, at Marketplace para sa distribution at discovery channel. Ang core nito ay ang mabilis na pag-abot ng developer sa user, transparent na pag-record ng ecosystem contribution, at pagkuha ng incentive.

AI Model & GPU Platform

Bilang infrastructure layer, pinagsasama ang DePIN at Federated Learning upang lutasin ang problema ng Web3 AI na umaasa sa centralized computing power. Sa pamamagitan ng distributed GPU, privacy-protected data training, model at data market, at end-to-end MLOps, sinusuportahan ang multi-agent collaboration at personalized AI. Ang vision nito ay itulak ang paradigm shift mula “monopoly ng malalaking kumpanya” tungo sa “community co-construction”.

V. Roadmap Planning ng ChainOpera AI

Maliban sa opisyal na inilunsad na full-stack AI Agent platform, naniniwala ang ChainOpera AI na ang General Artificial Intelligence (AGI) ay nagmumula sa multimodal, multi-agent collaborative network. Kaya ang long-term roadmap nito ay nahahati sa apat na yugto:

• Yugto I (Compute → Capital): Bumuo ng decentralized infrastructure, kabilang ang GPU DePIN network, Federated Learning at distributed training/inference platform, at magpakilala ng Model Router para sa coordination ng multi-end inference; sa pamamagitan ng incentive mechanism, makakakuha ng usage-based revenue ang computing power, model, at data provider.

• Yugto II (Agentic Apps → Collaborative AI Economy): Ilunsad ang AI Terminal, Agent Marketplace, at Agent Social Network, na bumubuo ng multi-agent application ecosystem; sa pamamagitan ng CoAI protocol na nag-uugnay sa user, developer, at resource provider, at magpakilala ng user demand–developer matching system at credit system, na nagtutulak ng high-frequency interaction at patuloy na economic activity.

• Yugto III (Collaborative AI → Crypto-Native AI): Ipatupad sa DeFi, RWA, payment, e-commerce, at iba pang larangan, at palawakin sa KOL scenarios at personal data exchange; bumuo ng dedicated LLM para sa finance/crypto, at ilunsad ang Agent-to-Agent payment at wallet system, na nagtutulak ng “Crypto AGI” scenario-based application.

• Yugto IV (Ecosystems → Autonomous AI Economies): Unti-unting umunlad bilang autonomous subnet economies, bawat subnet ay may independent governance at tokenized operation sa paligid ng application, infrastructure, computing power, model, at data, at sa pamamagitan ng cross-subnet protocol collaboration, bumubuo ng multi-subnet collaborative ecosystem; kasabay nito, mula Agentic AI patungo sa Physical AI (robotics, autonomous driving, aerospace).