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SubQuery has launched their new AI App Framework, designed to enable future growth of Agentic AI in a decentralised way and solve challenges posed by centralised alternatives.
SubQuery近日推出了其全新的AI应用框架，旨在通过去中心化的方式推动Agentic AI的未来发展，并应对集中化解决方案所带来的种种挑战。无论您是开发者、企业家还是Web3爱好者，DePIN与Agentic AI的结合都将为您带来塑造未来的机会。
由DePIN驱动的Agentic AI以及SubQuery的全新AI应用框架，标志着一个将去中心化原则——公平、韧性和开放——融入下一次AI革命的重要契机。集中化方案的局限性及其数据隐私问题日益凸显，这些问题促使业界转向去中心化方法。DePIN作为下一次AI革命的支柱，正在成为不可或缺的一部分。SubQuery网络通过其新的AI应用框架，致力于引领这一行业变革。
SubQuery的AI应用框架：去中心化AI的催化剂
尽管DePIN为基础设施奠定了基础，但要实现去中心化AI的广泛应用，还需要开发者框架，以简化、加速并提高AI应用的可扩展性。SubQuery的AI应用框架正是为此而设计——它是一个颠覆性的工具包，用于在去中心化环境中构建、部署和管理AI应用。
该AI应用框架充分利用了SubQuery在去中心化索引和RPC方面的专业能力，推动一个完全Web3原生的AI基础设施。SubQuery网络将支持去中心化AI推理和AI应用，提供一个全栈DePIN替代方案，取代集中化AI。
SubQuery的AI应用框架的主要优势包括：
链上数据集成：SubQuery的框架能够无缝连接AI模型与区块链数据，从而实现实时分析和决策。例如，AI代理可以分析交易模式、预测市场趋势或检测DeFi协议中的异常。
社区管理：Web3项目可以借助AI更有效地管理其社区。AI驱动的机器人可以帮助管理讨论、回答用户问题，并识别社区中的关键贡献者或潜在风险。
AI驱动的治理：SubQuery的框架允许项目在其治理系统中引入AI。AI代理可以分析提案、预测投票行为，并提供改进决策的见解。这确保了更加透明、高效和公平的治理过程。
检索增强生成（RAG）：使用SubQuery框架构建的AI应用可以通过RAG向量从链上数据和外部知识源“学习”，使AI代理能够成为特定领域的专家，如DeFi、NFTs或DAO治理。
定制AI解决方案：框架简化了为Web3项目开发定制AI解决方案的过程。无论是带有AI驱动安全功能的钱包、带有预测分析的DeFi协议，还是带有AI增强治理的DAO，SubQuery都提供了实现这些目标的工具。
AI应用框架的最佳搭档是SubQuery SDK，这是一个强大的工具包，旨在高效地索引和查询区块链数据。SubQuery SDK提供了一个优于其他类似解决方案的选择，使开发者能够轻松地提取、转换和分析链上数据。通过将AI应用框架与SDK集成，开发者可以无缝连接AI模型到实时区块链数据，释放高级功能，如预测分析、异常检测和AI驱动决策。这种组合使Web3项目能够构建智能应用，利用去中心化AI和链上数据的全部潜力，打造一个更透明和高效的生态系统。
DePIN：实现可扩展和韧性的AI
随着我们拓展Agentic AI的边界，集中化基础设施的限制逐渐显现。这些系统是为早期AI时代设计的，无法满足Agentic AI所需的自主性、适应性和分布式协作需求。DePIN提供了一个关键的替代方案，直接解决了以下挑战：
- 成本低效：集中化系统在大型数据中心集中资源和模型，导致运行计算密集型Agentic AI模型的运营成本上升。我们需要将AI转移到边缘计算。
- 脆弱性：集中化架构引入了单点故障，使AI系统容易受到停机、网络攻击和审查的影响。对于依赖实时决策的Agentic AI，这种风险是不可接受的。
- 数据垄断：集中化AI系统加剧了数据垄断，限制了访问和创新，同时加剧了数据隐私和所有权的担忧。
为什么这对Web3原生用户很重要
对于Web3社区来说，去中心化AI的潜力巨大。由DePIN驱动的Agentic AI和SubQuery的框架代表了一个将去中心化原则——公平、韧性和开放——融入下一次AI革命的重要契机。
无论您是开发者、企业家还是Web3爱好者，DePIN和Agentic AI的结合都将为您提供塑造未来的机会。通过拥抱去中心化的基础设施和像SubQuery的AI应用框架这样的工具，我们可以构建更透明、高效和公平的系统。
加入这场革命——第三代AI来了，它是Agentic、去中心化且不可阻挡的。在DePIN和SubQuery的支持下，让我们共同构建去中心化AI的未来。
