[Análisis del mecanismo del mercado de contratos inteligentes de OpenLedger]



Uno, el contrato ya no es un "código muerto"

Los contratos inteligentes de blockchain tradicional carecen de flexibilidad para ajustes después de su implementación, y generalmente solo pueden esperar pasivamente ser invocados. Pero en la arquitectura de OpenLedger, los contratos son más como "agentes inteligentes" que participan dinámicamente: pueden participar en la ejecución según las tareas en la cadena y también pueden vincular conjuntos de datos, modelos de inferencia y sistemas de identidad, convirtiéndose así en unidades activas dentro de la red de Agentes de IA.

Esta parámetro de "contratos inteligentes como agentes inteligentes" permite que cada contrato no solo asuma la lógica de ejecución, sino que también tenga la capacidad de evolución sostenible. Por ejemplo, un contrato de verificación de modelos puede ajustar la distribución de incentivos según el rendimiento real, y un contrato de gobernanza puede actualizar los permisos según el comportamiento de los participantes.

II. Mecanismo de vinculación de tareas y contratos

OpenLedger diseñó una lógica de interacción basada en un "mercado de tareas", donde las tareas de datos generadas en Datanets se transforman en demandas que se pueden aceptar en la cadena. Estas tareas pueden ser aceptadas por agentes de IA, contratos de modelo o participantes humanos.

Cada contrato se registra a sí mismo a través de módulos como OpenTask para participar en la capacidad, normas y mecanismos de cotización. El sistema empareja la entidad del contrato más adecuada según la demanda y la reputación histórica. Este mecanismo no solo activa las capacidades de modelos inactivos, sino que también establece un ecosistema de participación en contratos basado en la confianza.

Tres, el ciclo de beneficios entre el desplegador y el llamador.

OpenLedger no solo alienta a los desarrolladores a implementar contratos, sino que también incentiva la optimización continua de los contratos a través de mecanismos como la distribución de tarifas y la acumulación de reputación. Los implementadores pueden establecer reglas de invocación, estructuras de tarifas y rutas de retorno verificables, y registrar la fuente de contribución de cada invocación a través del mecanismo de prueba de atribución (PoA).

Este modelo transforma el despliegue de contratos de un acto único a una "operación continua", además de introducir una mayor sostenibilidad y consistencia de incentivos en el mercado de modelos de IA.
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