作為一家將區塊鏈與人工智能技術深度結合的科技公司，Fetch.AI旨在構建一個去中心化的智能經濟體，通過將人工智能、區塊鍊和物聯網技術相結合來實現分佈式目標。該公司的目標是為企業和消費者提供一種全新的方式來進行經濟交互，實現更高效、更安全和更智能的交易。
得益於AI+區塊鏈的高度智能性與開放性架構，Fetch.AI的應用場景非常廣泛，包括物流、供應鏈、金融、能源、醫療等多個領域。 Fetch.AI的技術架構主要包括兩個部分：Fetch.AI主鍊和Fetch.AI智能代理。 Fetch.AI主鍊是一個基於區塊鏈技術的分佈式賬本，用於記錄交易和智能合約，並確保交易的安全性和可靠性。 Fetch.AI智能代理是一種具有人工智能能力的智能合約，能夠自主地執行任務、協調資源和與其他智能代理進行交互，從而實現自動化、智能化和去中心化的經濟交互。
關於主鏈部分本文不進行過多陳述，我們將重點對自治代理架構（AEA）與群體學習（Colearn）機制進行拆解，以此來展示AI是如何參與區塊鏈系統的運行與數據應用過程之中。
讓網絡節點自行管理：自治經濟代理架構（AEA）
在Fetch.ai 網絡上，擁有數據的個人或公司由其代理代表，與尋求數據的個人或公司的代理聯繫。代理商在開放經濟框架（OEF）上運作。這充當搜索和發現機制，表示數據源的代理可以在其中通告他們有權訪問的數據。同樣，尋找數據的個人或公司可以使用OEF搜索有權訪問相關數據的代理。
Fetch.AI的AEA架構是一種分佈式的智能代理架構，用於構建自主協作的智能代理網絡。 AEA代表Autonomous Economic Agent（自治經濟代理），其核心思想是將人工智能和區塊鏈技術相結合，構建一個去中心化的智能經濟體，實現智能化、自主化和去中心化的經濟交互。
AEA架構的核心組件主要包括以下四個模塊：
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AEA代理（Agent）：AEA代理是一個自主的、可編程的智能代理，具有自主決策、自主協作和自主學習的能力，是AEA的核心組件，代表了一個獨立的實體，具有自主決策和行動的能力。每個AEA代理都有自己的錢包地址、身份標識和智能合約，可以與其他代理進行交互和合作。
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AEA通信（Connection）：AEA通信是一種基於區塊鏈技術的點對點通信協議，用於實現代理之間的信息傳輸和交互。 AEA通信可以確保交互的安全性和可靠性。 Fetch.AI的AEA支持多種連接方式，包括WebSocket和HTTP連接。
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AEA技能（Skill）：AEA技能是一種可插拔的模塊，用於擴展AEA代理的功能和能力。每個技能包括一個智能合約和一個Python包，用於實現代理的特定功能，例如自然語言處理、機器學習、決策制定等。技能可以包含多個協議和模型，以便代理能夠理解和響應來自其他代理的請求。
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AEA協議（Protocol）：AEA協議是一種協作機制，用於實現代理之間的協作和交互。 AEA協議定義了代理之間的消息格式、協議流程和交互規則，從而實現代理之間的協同工作。協議是代理之間通信的規則和指南。協議定義了代理應該如何交換信息、響應請求和處理錯誤。 Fetch.AI的AEA支持多種協議，包括Fetch.AI自己的Agent Communication Language（ACL）和HTTP協議。
想像一下，一家公司正在尋找數據來訓練預測模型。當公司的代理連接到代表數據源的代理時，它將要求它提供有關貿易條款的信息。然後，代表數據提供者工作的代理將提供其願意出售數據的條款。出售數據訪問權限的代理可能會尋求盡可能高的價格，而購買數據訪問權限的代理希望支付盡可能低的價格。但是，出售數據的代理商知道，如果它收取過高的價格，它將錯過交易。這是因為尋求數據的代理不會接受這些條款，而是會嘗試從網絡上的另一個來源購買數據。如果採購代理確實認為條款可以接受，那麼它將通過Fetch.ai 分類賬上的交易向銷售代理支付商定的價格。收到付款後，出售數據的代理將通過Fetch.ai 網絡發送加密數據。
除了初始設置外，整個過程完全自動化，並由Fetch.ai 代理執行。這意味著公司員工能夠在不中斷的情況下工作，而預測模型可以積累相關的匿名數據。通過獲取數據，購買信息的公司能夠更有效地訓練其模型，然後可以使用該模型進行更準確的預測。這樣的預測可以在任何行業使用。
讓節點智能的核心：AEA技能模塊與群體學習（Colearn）機制
在以上四個模塊中，最為重要的就是AEA技能模塊，這是讓節點擁有智能的關鍵模塊。 AEA技能是一種可插拔的模塊，用於實現代理的群體自主學習功能。每個學習技能都包括一個智能合約和一個Python包，用於實現不同類型的學習任務，例如強化學習、監督學習、無監督學習等。當一個代理需要學習時，它可以選擇適合自己的學習技能，並將學習結果保存在自己的狀態中。代理可以根據學習結果自主調整行為和策略，從而實現更智能、更高效和更可持續的經濟交互。
Fetch.AI的集體學習原理包括以下步驟：
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數據共享：不同的代理收集自己的數據，並將其上傳到區塊鍊網絡中的共享數據庫中。這些數據可以是傳感器數據、文本數據、圖像數據等。所有參與集體學習的代理都可以訪問共享數據庫中的數據，並使用這些數據進行訓練。
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模型訓練：代理使用共享數據庫中的數據進行模型訓練。模型可以是機器學習模型、深度學習模型或其他類型的算法。代理可以使用不同的模型進行訓練，以便學習不同的任務或問題。
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模型選擇：在模型訓練完成後，代理將其模型上傳到區塊鍊網絡中。所有參與集體學習的代理可以訪問這些模型，並根據自己的需求選擇適合自己的模型。選擇的過程可以基於代理的性能、任務需求、資源限制等因素進行。
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模型集成：選定模型後，代理可以將其與自己的技能集成，以便更好地完成自己的任務。技能可以是處理特定類型任務的模塊，例如加密貨幣交易、物流管理等。代理可以使用多個技能和模型進行任務處理。
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獎勵機制：在集體學習的過程中，代理可以通過貢獻自己的數據和模型獲得獎勵。獎勵可以基於代理的性能、貢獻度、資源利用效率等因素進行分配。獎勵機制可以鼓勵代理積極參與集體學習，並提高整個系統的性能。
假設有兩個代理A和B，它們需要進行合作來完成一個任務，例如運輸貨物。代理A負責提供貨物，代理B負責提供運輸服務。在最初的交互中，代理A和代理B都可以採用隨機的行為策略來完成任務，例如隨機選擇運輸路線或運輸方式。
隨著交互的進行，代理A和代理B可以通過學習技能來學習交互歷史數據，並根據學習結果自主調整行為策略。例如，代理A可以通過學習技能來學習貨物的供應量和運輸成本等信息，從而根據當前的貨物需求和市場價格，自主選擇最優的合作策略。代理B也可以通過學習技能來學習運輸路線和運輸方式的效率和成本等信息，從而根據當前的交通狀況和能源價格，自主選擇最優的運輸策略。
隨著交互的不斷進行和學習結果的不斷更新，代理A和代理B可以逐漸優化自己的行為策略，從而實現更高效、更智能和更可持續的經濟交互。這種自主學習的過程可以不斷迭代和優化，從而實現更好的經濟效益和社會價值。
需要注意的是，自主學習功能需要代理具備足夠的計算能力和數據資源，才能實現良好的學習效果。因此，在實際應用中，需要根據代理的實際情況和需求，選擇合適的學習技能和資源配置，從而實現最佳的學習效果。
Fetch.ai的核心自治經濟代理（AEA）在經濟交互方面實現了智能化、自主化和去中心化的目標。其優點在於對人工智能和區塊鏈技術的深度整合，以及實現了自主經濟代理的設計，這些AEA代理能夠自主學習、決策並在去中心化的環境中自由交互，提升了經濟交互的效率和智能化程度。此外，Fetch.AI的群體學習（Colearn）機制鼓勵代理們積極參與，通過共享數據和模型來提高整個系統的性能。
然而，Fetch.AI也存在一些挑戰。首先，其自主學習功能對計算能力和數據資源的需求較高，這可能限制了其在資源受限的環境下的應用。其次，Fetch.AI的技術架構和功能相對複雜，需要更高的技術門檻和學習成本，這可能對其廣泛應用產生影響。
Summary
展望未來，Fetch.AI的前景仍然廣闊。隨著技術的不斷發展，它可能會引入更多的AI和區塊鏈技術來提升性能和效率，滿足更多的應用場景和需求。同時，隨著隱私保護和數據安全日益受到重視，Fetch.AI的去中心化和安全特性可能會得到更多的關注和應用。儘管存在一些挑戰，但Fetch.AI在AI和區塊鏈領域的創新和潛力仍然值得我們關注和探索。
參考文獻：
[1]Fetch.AI Developer Documentation
[2]Melanie Mitchell: AI 3.0
[3]Alexey Potapov: Basic Atomese Features required
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