MetaArena è un'infrastruttura per l'esecuzione fidata rivolta agli agenti AI e ai sistemi di interazione complessi, progettata per accelerare l'adozione dell'IA in settori come i giochi e la finanza, garantendo comportamenti intelligenti verificabili, auditabili e scalabili tramite verifica a conoscenza nulla, offrendo ai giochi su blockchain un'esperienza intelligente autentica e affidabile.

Come uno dei pochi progetti attualmente focalizzati sull'esecuzione fidata dell'IA nei scenari di giochi su blockchain, MetaArena ha recentemente attirato notevole attenzione sul mercato e ha completato con successo un nuovo round di finanziamento strategico. Questo round ha visto la partecipazione di diverse prestigiose istituzioni, tra cui IBC Group, Central Research, SEI Foundation (SEI Network), Sky Wee (Sky Ventures), Stratified Capital, Pacific Meta, LC Academy, Axia8, CIW, LucidBlue, IceTea Labs, ODIG, A1E Omega, ecc.

Questo round di finanziamento non solo rappresenta un alto riconoscimento del mercato dei capitali verso la narrativa di MetaArena, ma verifica ulteriormente il potenziale valore e la posizione strategica di MetaArena nella futura ondata di aggiornamenti delle interazioni intelligenti on-chain.

MetaArena, come rendere più fidati gli agenti AI

MetaArena è essenzialmente un'infrastruttura di esecuzione fidata centrata su un meccanismo di prova a conoscenza zero, progettata per fornire servizi di calcolo fidato per giochi AI e scenari di interazione intelligente che richiedono esecuzione verificabile.

MetaArena include una rete di calcolo off-chain costituita da nodi di calcolo distribuiti e un motore di verifica on-chain distribuito in un ambiente multi-chain. Quando ci sono compiti di esecuzione fidati nella rete, MetaArena distribuisce le richieste di comportamento AI ai nodi di calcolo off-chain per l'esecuzione e genera prove a conoscenza zero (ZKP), completando successivamente la verifica on-chain. Questo meccanismo garantisce che i dati di input, i comportamenti di inferenza e i risultati di esecuzione siano tutti veritieri, affidabili e non manomettibili. MetaArena ha già validato la sua applicazione nel campo dei giochi Web3, supportando il funzionamento di giochi on-chain guidati da AI Agent in modo efficiente, sicuro e auditabile senza dipendere da server centralizzati.

Nell'ultimo aggiornamento, MetaArena ha introdotto un nuovo stack di esecuzione fidata, utilizzando zkTrace e zkAction come capacità chiave per verificare rispettivamente la coerenza dell'input del Prompt (Proof of Prompt) e la fiducia nei comportamenti di inferenza (Proof of Inference), garantendo in modo dimostrabile la verità e la riservatezza dei prompt e dei percorsi di inferenza dell'AI Agent durante l'esecuzione.

Vale la pena notare che, sebbene ci siano già molte soluzioni sul mercato che cercano di fornire un ambiente di esecuzione fidato per gli agenti AI, MetaArena è una delle poche soluzioni che si basa esclusivamente sulla crittografia a conoscenza zero, senza richiedere hardware specializzato per realizzare esecuzioni fidate.

zkTrace: prova di affidabilità dell'input del Prompt

Nel modello tradizionale degli agenti AI, un problema centrale rimane irrisolto: come garantire l'affidabilità del Prompt?
Inclusi ma non limitati a:

  • Il Prompt è stato manomesso prima o durante l'esecuzione?

  • Il modello inferisce realmente in base al Prompt previsto?

  • Ci sono rischi di fuga di contenuti sensibili nel Prompt?

MetaArena fornisce capacità di esecuzione verificabile e fidata per il Prompt attraverso il modulo zkTrace a livello di calcolo, garantendo che il Prompt mantenga correttezza, coerenza e riservatezza durante l'intero ciclo di vita; non è necessario esporre il suo contenuto originale, ed è un componente fondamentale per costruire agenti AI senza fiducia e logiche di applicazioni decentralizzate.

zkTrace è fornito in forma di SDK amichevole per gli sviluppatori, basato su meccanismi di crittografia avanzata e primitive ZK, tra cui promesse di Pedersen / Poseidon / zkSNARKs (Plonk), e collabora profondamente con il processo di inizializzazione del System Prompt.
Durante l'inizializzazione del sistema, il Prompt sarà utilizzato come input, generando promesse crittografate tramite la rete di calcolo off-chain e costruendo il corrispondente ZKP.

Queste ZKP possono essere citate da qualsiasi utente o verificatore di terze parti, confrontandole con le promesse del Prompt memorizzate on-chain per confermare la verità e l'integrità del contenuto del Prompt. Se il Prompt utilizzato per l'esecuzione non corrisponde alla promessa di audit, la verifica fallirà immediatamente, assicurando così la trasparenza del comportamento e l'esecuzione affidabile senza esporre il testo in chiaro.

Nel processo di utilizzo, gli sviluppatori di AI Agent o i team di sviluppo delle applicazioni AI Prompt possono sfruttare zkTrace per creare e definire il System Prompt, garantendo che il modello esegua i compiti in modo rigoroso secondo le politiche e le restrizioni stabilite.

Una volta che il System Prompt viene inizializzato e caricato nel modello, zkTrace genererà automaticamente promesse e documenti di prova, da inviare al motore di verifica on-chain. Questo processo registra completamente la traiettoria del Prompt dall'input all'uso, garantendo che la prova sia tracciabile e non falsificabile.

Per gli utenti finali che utilizzano gli AI Agent, possono accedere in qualsiasi momento alle promesse e alle prove del Prompt corrispondente al modello attualmente in esecuzione e verificare la verità dell'uso delle parole chiave:

È ancora coerente con quanto impostato dallo sviluppatore?
È stato già sostituito o iniettato contenuto malevolo durante l'esecuzione?

zkTrace garantisce che la fiducia nel Prompt non dipenda più da un'hosting centralizzato o dall'endorsement di un singolo fornitore, ma si basi su prove crittografiche per stabilire una base di fiducia verificabile, auditabile e non ripudiabile per gli input di sistema.

Esempi di interazione zkTrace

zkTrace costruisce un meccanismo di interazione affidabile tra AI Agent, rete di calcolo off-chain, DApp e contratti intelligenti, garantendo l'integrità e la coerenza del Prompt, fornendo una garanzia di fiducia verificabile per il comportamento del modello AI.

Quando gli sviluppatori di AI Agent definiscono e inviano il System Prompt tramite zkTrace, il Prompt sarà crittografato e trattato off-chain per generare promesse, completando nel contempo l'inizializzazione dell'agente e il binding del circuito di verifica corrispondente, garantendo che il contenuto delle parole chiave abbia proprietà non manomettibili in tutto il sistema di esecuzione. Allo stesso tempo, l'AI Agent registrerà le chiavi di verifica necessarie nella rete di calcolo off-chain di MetaArena, per consentire le chiamate di verifica successive.

Quando un DApp invia un messaggio o una richiesta di interazione, l'AI Agent leggerà la richiesta e delega l'esecuzione dei compiti ai nodi di calcolo off-chain. Durante l'esecuzione, l'uso del Prompt e la configurazione logica verranno verificati tramite meccanismi di prova a conoscenza zero, il percorso comportamentale sarà registrato e genererà documenti di prova verificabili. I risultati della prova verranno successivamente restituiti al contratto intelligente o al DApp per confermare a livello di contratto se il comportamento proviene rigorosamente dal Prompt promesso.

Il motore di verifica on-chain di MetaArena è responsabile della corrispondenza e verifica delle prove a conoscenza zero e delle promesse per confermare la coerenza tra i contenuti di input e i comportamenti di esecuzione. Se ci sono sostituzioni di prompt, deviazioni dalla strategia di esecuzione, ecc., la verifica fallirà immediatamente, fermando efficacemente potenziali catene di comportamento anomale. Questo meccanismo assicura che il processo di esecuzione dell'AI Agent sia completamente allineato con le impostazioni iniziali e abbia una base fidata, trasparente e auditabile.

Collaborando con contratti intelligenti e altri oggetti on-chain, MetaArena consente agli agenti AI di eseguire operazioni con proprietà pubblicamente verificabili, fornendo alta sicurezza e fiducia strutturata per vari casi d'uso Web3.

Dal punto di vista delle caratteristiche di capacità, zkTrace consente agli AI Agent di avere:

  • Privacy dei dati: il contenuto dei prompt può essere verificato senza doverlo rendere pubblico, evitando la fuga di informazioni sensibili.

  • Affidabilità e trasparenza: le prove a conoscenza zero assicurano che il comportamento del modello non sia stato manomesso.

  • Capacità di verifica distribuita: qualsiasi utente o terza parte può verificare la coerenza dell'esecuzione, evitando la dipendenza dalla fiducia in entità centralizzate.

Basato sui vantaggi di input fidati di zkTrace, la capacità può naturalmente espandersi a Proof of Inference (realizzata tramite zkAction), per verificare la fiducia nel percorso di inferenza e nei risultati dell'AI Agent, assicurando che l'output sia rigorosamente basato su inferenze legittime.

In generale, zkTrace è particolarmente adatto a scenari mission-critical, come quelli che coinvolgono informazioni finanziarie sensibili, politiche di forte vincolo o requisiti elevati di conformità, costruendo una base di funzionamento altamente sicura e trasparente per la prossima generazione di agenti AI senza fiducia.

Framework fidato per il motore di gioco AI Agent

MetaArena ha realizzato un'implementazione pionieristica nel campo dei giochi on-chain, lanciando il componente AI Game Engine, che consente di vincolare e auditare le operazioni degli agenti di gioco attraverso meccanismi di prova a conoscenza zero. Gli agenti di gioco possono partecipare direttamente ai combattimenti on-chain in modo contrattuale, con il loro comportamento verificato tramite zkTrace / zkAction, per garantire l'equità, la veridicità e la tracciabilità delle partite.

In questo sistema di motore di gioco, gli sviluppatori possono continuare a utilizzare motori di gioco nativi come Unity, Cocos Creator, Unreal, senza dover modificare il loro modo di creare esistente per migrare i giochi in un ambiente di esecuzione fidato on-chain. Gli sviluppatori possono integrare l'interfaccia SDK di MetaArena nel layer di stato decentralizzato, gestendo stati chiave on-chain, inclusi input dei giocatori, cambiamenti di stato e passaggi di turno, completando la verifica in tempo reale tramite prove a conoscenza zero.

Tutti i contenuti generati e il feedback delle missioni possono essere gestiti da più AI Agent (come agenti di generazione di contenuti, agenti di gioco, agenti di test, ecc.), realizzando la verifica automatica e l'ottimizzazione dinamica dell'esperienza di gioco.

Tutti i dati generati durante il gioco—compresi input di istruzioni, transizioni di stato, log comportamentali e risultati di generazione di contenuti—saranno trasmessi alla rete di calcolo off-chain di MetaArena per il trattamento, e integrati attraverso il ZK Game SDK in una struttura di prova verificabile. Grazie ai circuiti ZK (come ZK Shuffle, circuiti di legalità delle azioni), è possibile garantire casualità, equità e coerenza delle regole. Inoltre, il motore di verifica on-chain conferma pubblicamente la veridicità di ogni comportamento attraverso meccanismi di verifica a conoscenza zero, assicurando che il processo di esecuzione del gioco non sia manomettibile e sia completamente trasparente.

A livello di calcolo e storage, MetaArena combina componenti di ottimizzazione delle risorse per fornire supporto ad alte prestazioni per più agenti (AIGC, agenti di test QA, agenti di analisi dei dati, ecc.), garantendo efficienza di esecuzione e stabilità di risposta in scenari di interazione ad alto throughput.

Infine, questa infrastruttura non solo fornisce agli sviluppatori le risorse di calcolo efficienti necessarie, ma attraverso un doppio meccanismo di verifica decentralizzata + audit del comportamento intelligente, assicura che ogni operazione di gioco sia verificabile, auditabile e responsabile, stabilendo così un ecosistema di giochi AI on-chain equo e fidato, efficace nel prevenire frodi, manomissioni ed esecuzioni oscure.

Maggiore sicurezza

Nel percorso di costruzione di agenti AI fidati, la soluzione TEE è ampiamente adottata grazie al suo ambiente isolato costruito tramite hardware, in grado di realizzare, in una certa misura, la protezione della privacy dei dati e la verificabilità dell'esecuzione. Sebbene il TEE sia una soluzione di privacy mainstream verificata e ampiamente applicata in vari settori, presenta ancora alcune limitazioni nella costruzione di agenti AI fidati.

In effetti, le soluzioni TEE normalmente dipendono da ambienti fidati e servizi di gestione delle chiavi forniti da produttori di hardware come Intel SGX e ARM TrustZone. Questo meccanismo di fiducia centralizzato fa sì che la sicurezza del sistema dipenda fortemente da produttori specifici, portando a rischi di concentrazione. Intel SGX in passato ha rivelato più volte vulnerabilità che minacciano direttamente la sua base fidata. Inoltre, sebbene il TEE fornisca un ambiente di esecuzione isolato, la sua capacità di protezione della privacy dei dati è ancora insufficiente. Ad esempio, durante il trasferimento di dati nell'ambiente TEE, ci possono essere rischi di intercettazione, e gli attaccanti esterni al TEE possono anche ottenere informazioni sensibili tramite interfacce di interazione. Inoltre, il design del TEE è principalmente orientato a compiti di calcolo predefiniti, mancando di capacità di adattamento dinamico. Gli agenti AI devono affrontare compiti mutevoli e contesti complessi, e questa architettura rigida difficilmente soddisfa le esigenze pratiche.

Al contrario, la soluzione di esecuzione fidata a conoscenza zero di MetaArena ha caratteristiche decentralizzate, non richiedendo la fiducia in nessuna entità centralizzata, la cui sicurezza deriva da una rete di calcolo distribuita e di grandi dimensioni off-chain. Questo non solo conferisce vantaggi di leggerezza, ma è anche nettamente superiore al TEE in termini di scalabilità e flessibilità dinamica, consentendo di adattarsi più efficientemente a scenari di applicazione diversificati per gli agenti AI. Che si tratti di ChatGPT o di modelli di linguaggio di grande attualità come DeepSeek, MetaArena può garantire compatibilità senza soluzione di continuità. Vale la pena notare che la soluzione di MetaArena è completamente basata su un design crittografico ZK, distinguendosi nel campo delle soluzioni per agenti AI fidati.

In generale, sebbene la tecnologia AI stia iterando e sviluppandosi a una velocità sorprendente, le limitazioni in termini di sicurezza ed etica, così come considerazioni pratiche, pongono ancora molte sfide per la diffusione completa degli agenti AI completamente autonomi. Al contrario, gli agenti AI semi-autonomi, bilanciando l'automazione e la supervisione umana, rimarranno la direzione principale dello sviluppo futuro. Ciò significa anche che gli agenti AI devono progredire in termini di fiducia e privacy prima di una diffusione su larga scala, e MetaArena, grazie alla sua soluzione crittografica completamente basata su ZK, sta accelerando questo processo, fornendo una base solida per la transizione degli agenti AI alla fase successiva, mentre i nuovi finanziamenti stanno consolidando la sua posizione di leader come infrastruttura di motore AI fidato.

Come una delle infrastrutture di esecuzione fidata a prova di zero conoscenza più importanti dell'era AI, MetaArena sta lavorando per 'Rendere di nuovo sicuri gli agenti'!