# 从联邦学习到去中心化 Agent 网络：ChainOpera 项目解析

By [JacobZhao](https://paragraph.com/@zhaotaobo) · 2025-09-17

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在 6 月份的研报《[Crypto AI 的圣杯：去中心化训练的前沿探索](https://x.com/0xjacobzhao/status/1932645375548219825)》中，我们提及联邦学习（Federated Learning）这一介于分布式训练与去中心化训练之间的“受控去中心化”方案：其核心是数据本地保留、参数集中聚合，满足医疗、金融等隐私与合规需求。与此同时，我们在过往多期研报中持续关注智能体（Agent）网络的兴起——其价值在于通过多智能体的自治与分工，协作完成复杂任务，推动“大模型”向“多智能体生态”的演进。

联邦学习以“数据不出本地、按贡献激励”奠定了多方协作的基础，其分布式基因、透明激励、隐私保障与合规实践为 Agent Network 提供了可直接复用的经验。FedML 团队正是沿着这一路径，将开源基因升级为 TensorOpera（AI产业基础设施层），再演进至 ChainOpera（去中心化 Agent 网络）。当然，Agent Network 并非联邦学习的必然延伸，其核心在于多智能体的自治协作与任务分工，也可直接基于多智能体系统（MAS）、强化学习（RL）或区块链激励机制构建。

### **一、联邦学习与AI Agent技术栈架构**

**联邦学习（Federated Learning, FL）** 是一种在不集中数据的前提下进行协同训练的框架，其基本原理是由各参与方在本地训练模型，仅上传参数或梯度至协调端进行聚合，从而实现“数据不出域”的隐私合规。经过医疗、金融和移动端等典型场景的实践，联邦学习 已进入较为成熟的商用阶段，但仍面临通信开销大、隐私保护不彻底、设备异构导致收敛效率低等瓶颈。与其他训练模式相比，分布式训练强调算力集中以追求效率与规模，去中心化训练则通过开放算力网络实现完全分布式协作，而联邦学习则处于二者之间，体现为一种 **“受控去中心化”** 方案：既能满足产业在隐私与合规方面的需求，又提供了跨机构协作的可行路径，更适合工业界过渡性部署架构。

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而在整个AI Agent协议栈中，我们在之前的研报中将其划分为三个主要层级，即

*   **基础设施层（Agent Infrastructure Layer）**:该层为智能体提供最底层的运行支持，是所有 Agent 系统构建的技术根基。
    
*   **核心模块**：包括 Agent Framework（智能体开发与运行框架）和 Agent OS（更底层的多任务调度与模块化运行时），为 Agent 的生命周期管理提供核心能力。
    
*   **支持模块**：如 Agent DID（去中心身份）、Agent Wallet & Abstraction（账户抽象与交易执行）、Agent Payment/Settlement（支付与结算能力）。
    
*   协调与调度层（Coordination & Execution Layer）关注多智能体之间的协同、任务调度与系统激励机制，是构建智能体系统“群体智能”的关键。
    
*   **Agent Orchestration**：是指挥机制，用于统一调度和管理 Agent 生命周期、任务分配和执行流程，适用于有中心控制的工作流场景。
    
*   **Agent Swarm**：是协同结构，强调分布式智能体协作，具备高度自治性、分工能力和弹性协同，适合应对动态环境中的复杂任务。
    
*   **Agent Incentive Layer**：构建 Agent 网络的经济激励系统，激发开发者、执行者与验证者的积极性，为智能体生态提供可持续动力。
    
*   **应用层（Application & Distribution Layer）**
    
    *   分发子类：包括Agent Launchpad、Agent Marketplace 和Agent Plugin Network
        
    *   应用子类：涵盖AgentFi、Agent Native DApp、Agent-as-a-Service等
        
    *   消费子类：Agent Social / Consumer Agent为主，面向消费者社交等轻量场景
        
    *   Meme：借 Agent 概念炒作，缺乏实际的技术实现和应用落地，仅营销驱动。
        

### **二、联邦学习标杆 FedML 与 TensorOpera 全栈平台**

**FedML** 是最早面向联邦学习（Federated Learning）与分布式训练的开源框架之一，起源于学术团队（USC）并逐步公司化成为 TensorOpera AI 的核心产品。它为研究者和开发者提供跨机构、跨设备的数据协作训练工具，在学术界，FedML 因频繁出现在 NeurIPS、ICML、AAAI 等顶会上，已成为联邦学习研究的通用实验平台；在产业界，FedML在医疗、金融、边缘 AI 及 Web3 AI 等隐私敏感场景中具备较高口碑，被视为 **联邦学习领域的标杆性工具链**。

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TensorOpera是 FedML基于商业化路径升级为面向企业与开发者的全栈 AI 基础设施平台：在保持联邦学习能力的同时，扩展至 GPU Marketplace、模型服务与 MLOps，从而切入大模型与 Agent 时代的更大市场。TensorOpera的整体架构可分为Compute Layer（基础层）、Scheduler Layer（调度层）和MLOps Layer（应用层）三个层级：

1.  Compute Layer（底层） Compute 层是 TensorOpera 的技术基底，延续 FedML 的开源基因，核心功能包括 Parameter Server、Distributed Training、Inference Endpoint 与 Aggregation Server。其价值定位在于提供分布式训练、隐私保护的联邦学习以及可扩展的推理引擎，支撑 “Train / Deploy / Federate” 三大核心能力，覆盖从模型训练、部署到跨机构协作的完整链路，是整个平台的基础层。
    
2.  Scheduler Layer（中层） Scheduler 层相当于算力交易与调度中枢，由 GPU Marketplace、Provision、Master Agent 与 Schedule & Orchestrate 构成，支持跨公有云、GPU 提供商和独立贡献者的资源调用。这一层是 FedML 升级为 TensorOpera 的关键转折，能够通过智能算力调度与任务编排实现更大规模的 AI 训练和推理，涵盖 LLM 与生成式 AI 的典型场景。同时，该层的 Share & Earn 模式预留了激励机制接口，具备与 DePIN 或 Web3 模式兼容的潜力。
    
3.  MLOps Layer（上层） MLOps 层是平台直接面向开发者与企业的服务接口，包括 Model Serving、AI Agent 与 Studio 等模块。典型应用涵盖 LLM Chatbot、多模态生成式 AI 和开发者 Copilot 工具。其价值在于将底层算力与训练能力抽象为高层 API 与产品，降低使用门槛，提供即用型 Agent、低代码开发环境与可扩展部署能力，定位上对标 Anyscale、Together、Modal 等新一代 AI Infra 平台，充当从基础设施走向应用的桥梁。
    

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2025年3月，TensorOpera 升级为面向 AI Agent 的全栈平台，核心产品涵盖 **AgentOpera AI App、Framework 与 Platform**。应用层提供类 ChatGPT 的多智能体入口，框架层以图结构多智能体系统和 Orchestrator/Router 演进为“Agentic OS”，平台层则与 TensorOpera 模型平台和 FedML 深度融合，实现分布式模型服务、RAG 优化和混合端云部署。整体目标是打造 **“一个操作系统，一个智能体网络”**，让开发者、企业与用户在开放、隐私保护的环境下共建新一代 Agentic AI 生态。

### **三、ChainOpera AI生态全景：从共创共有者到技术基座**

如果说 **FedML** 是技术内核，提供了联邦学习与分布式训练的开源基因；**TensorOpera** 将 FedML 的科研成果抽象为可商用的全栈 AI 基础设施，那么 **ChainOpera** 则是将TensorOpera 的平台能力“上链”，通过 **AI Terminal + Agent Social Network + DePIN 模型与算力层 + AI-Native 区块链** 打造一个去中心化的 Agent 网络生态。其核心转变在于，TensorOpera 仍主要面向企业与开发者，而 ChainOpera 借助 Web3 化的治理与激励机制，把用户、开发者、GPU/数据提供者纳入共建共治，让 AI Agent 不只是“被使用”，而是“被共创与共同拥有”。

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**共创者生态（Co-creators）**

ChainOpera AI 通过 **Model & GPU Platform** 与 **Agent Platform** 为生态共创提供工具链、基础设施与协调层，支持模型训练、智能体开发、部署与扩展协作。

ChainOpera 生态的共创者涵盖 **AI Agent 开发者**（设计与运营智能体）、**工具与服务提供方**（模板、MCP、数据库与 API）、**模型开发者**（训练与发布模型卡）、**GPU 提供方**（通过 DePIN 与 Web2 云伙伴贡献算力）、**数据贡献者与标注方**（上传与标注多模态数据）。三类核心供给——开发、算力与数据——共同驱动智能体网络的持续成长。

**共有人生态（Co-owners）**

ChainOpera 生态还引入 **共有人机制**，通过合作与参与共同建设网络。**AI Agent 创作者**是个人或团队，通过 Agent Platform 设计与部署新型智能体，负责构建、上线并持续维护，从而推动功能与应用的创新。**AI Agent 参与者**则来自社区，他们通过获取和持有访问单元（Access Units）参与智能体的生命周期，在使用与推广过程中支持智能体的成长与活跃度。两类角色分别代表 **供给端与需求端**，共同形成生态内的价值共享与协同发展模式。

**生态合作伙伴：平台与框架**

ChainOpera AI 与多方合作，强化平台的可用性与安全性，并注重 Web3 场景融合：通过 **AI Terminal App** 联合钱包、算法与聚合平台实现智能服务推荐；在 **Agent Platform** 引入多元框架与零代码工具，降低开发门槛；依托 **TensorOpera AI** 进行模型训练与推理；并与 **FedML** 建立独家合作，支持跨机构、跨设备的隐私保护训练。整体上，形成兼顾 **企业级应用** 与 **Web3 用户体验** 的开放生态体系。

\*\*硬件入口：AI 硬件与合作伙伴（AI Hardware & Partners）\*\*通过 DeAI Phone、可穿戴与 Robot AI 等合作伙伴，ChainOpera 将区块链与 AI 融合进智能终端，实现 dApp 交互、端侧训练与隐私保护，逐步形成去中心化 AI 硬件生态。

**中枢平台与技术基座：TensorOpera GenAI & FedML**TensorOpera 提供覆盖 MLOps、Scheduler、Compute 的全栈 GenAI 平台；其子平台 FedML 从学术开源成长为产业化框架，强化了 AI “随处运行、任意扩展” 的能力。

**ChainOpera AI 生态体系**

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### **四、ChainOpera核心产品及全栈式 AI Agent 基础设施**

2025年6月，ChainOpera正式上线 **AI Terminal App** 与去中心化技术栈，定位为“**去中心化版 OpenAI**”，其核心产品涵盖四大模块：应用层（AI Terminal & Agent Network）、开发者层（Agent Creator Center）、模型与 GPU 层（Model & Compute Network）、以及 CoAI 协议与专用链，覆盖了从用户入口到底层算力与链上激励的完整闭环。

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**AI Terminal App** 已集成 **BNBChain** ，支持链上交易与 DeFi 场景的 Agent。Agent Creator Center 面向开发者开放，提供 MCP/HUB、知识库与 RAG 等能力，社区智能体持续入驻；同时发起 CO-AI Alliance，联动 io.net、Render、TensorOpera、FedML、MindNetwork 等伙伴。

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根据**BNB DApp Bay** 近 30 日的链上数据显示，其独立用户 158.87K，近30日交易量260万，在在 BSC「AI Agent」分类中排名全站第二，显示出强劲的链上活跃度。

\*\*Super AI Agent App – AI Terminal ([https://chat.chainopera.ai/)\*\*作为去中心化](https://chat.chainopera.ai/\)**%E4%BD%9C%E4%B8%BA%E5%8E%BB%E4%B8%AD%E5%BF%83%E5%8C%96) ChatGPT 与 AI 社交入口，AI Terminal 提供多模态协作、数据贡献激励、DeFi 工具整合、跨平台助手，并支持 AI Agent 协作与隐私保护（Your Data, Your Agent）。用户可在移动端直接调用开源大模型 **DeepSeek-R1** 与社区智能体，交互过程中语言 Token 与加密 Token 在链上透明流转。其价值在于让用户从“内容消费者”转变为“智能共创者”，并能在 DeFi、RWA、PayFi、电商等场景中使用专属智能体网络。

\*\*AI Agent Social Network ([https://chat.chainopera.ai/agent-social-network)\*\*定位类似](https://chat.chainopera.ai/agent-social-network\)**%E5%AE%9A%E4%BD%8D%E7%B1%BB%E4%BC%BC) LinkedIn + Messenger，但面向 AI Agent 群体。通过虚拟工作空间与 Agent-to-Agent 协作机制（MetaGPT、ChatDEV、AutoGEN、Camel），推动单一 Agent 演化为多智能体协作网络，覆盖金融、游戏、电商、研究等应用，并逐步增强记忆与自主性。

\*\*AI Agent Developer Platform ([https://agent.chainopera.ai/)\*\*为开发者提供“乐高式”创作体验。支持零代码与模块化扩展，区块链合约确保所有权，DePIN](https://agent.chainopera.ai/\)**%E4%B8%BA%E5%BC%80%E5%8F%91%E8%80%85%E6%8F%90%E4%BE%9B%E2%80%9C%E4%B9%90%E9%AB%98%E5%BC%8F%E2%80%9D%E5%88%9B%E4%BD%9C%E4%BD%93%E9%AA%8C%E3%80%82%E6%94%AF%E6%8C%81%E9%9B%B6%E4%BB%A3%E7%A0%81%E4%B8%8E%E6%A8%A1%E5%9D%97%E5%8C%96%E6%89%A9%E5%B1%95%EF%BC%8C%E5%8C%BA%E5%9D%97%E9%93%BE%E5%90%88%E7%BA%A6%E7%A1%AE%E4%BF%9D%E6%89%80%E6%9C%89%E6%9D%83%EF%BC%8CDePIN) + 云基础设施降低门槛，Marketplace 提供分发与发现渠道。其核心在于让开发者快速触达用户，生态贡献可透明记录并获得激励。

\*\*AI Model & GPU Platform ([https://platform.chainopera.ai/)\*\*作为基础设施层，结合](https://platform.chainopera.ai/\)**%E4%BD%9C%E4%B8%BA%E5%9F%BA%E7%A1%80%E8%AE%BE%E6%96%BD%E5%B1%82%EF%BC%8C%E7%BB%93%E5%90%88) DePIN 与联邦学习，解决 Web3 AI 依赖中心化算力的痛点。通过分布式 GPU、隐私保护的数据训练、模型与数据市场，以及端到端 MLOps，支持多智能体协作与个性化 AI。其愿景是推动从“大厂垄断”到“社区共建”的基建范式转移。

![](https://storage.googleapis.com/papyrus_images/d526d5ce8b6bfa1a327d9b8462d7c394f51aa544b39fa1674810596771663f2f.png)

### **五、ChainOpera AI 的路线图规划**

除去已正式上线全栈 **AI Agent平台**外， ChainOpera AI 坚信通用人工智能（AGI）来自 **多模态、多智能体的协作网络**。因此其远期路线图规划分为四个阶段：

![](https://storage.googleapis.com/papyrus_images/5f84b0d53ee47f851a41c6ce2af2018575a6283ce0f593f9c90cc7f61cc8a0ff.png)

*   **阶段一（Compute → Capital）**：构建去中心化基础设施，包括 GPU DePIN 网络、联邦学习与分布式训练/推理平台，并引入 **模型路由器**（Model Router）协调多端推理；通过激励机制让算力、模型与数据提供方获得按使用量分配的收益。
    
*   **阶段二（Agentic Apps → Collaborative AI Economy）**：推出 AI Terminal、Agent Marketplace 与 Agent Social Network，形成多智能体应用生态；通过 **CoAI 协议** 连接用户、开发者与资源提供者，并引入 **用户需求–开发者匹配系统** 与信用体系，推动高频交互与持续经济活动。
    
*   **阶段三（Collaborative AI → Crypto-Native AI）**：在 DeFi、RWA、支付、电商等领域落地，同时拓展至 **KOL 场景与个人数据交换**；开发面向金融/加密的专用 LLM，并推出 Agent-to-Agent 支付与钱包系统，推动“Crypto AGI”场景化应用。
    
*   **阶段四（Ecosystems → Autonomous AI Economies）**：逐步演进为自治子网经济，各子网围绕 **应用、基础设施、算力、模型与数据** 独立治理、代币化运作，并通过跨子网协议协作，形成多子网协同生态；同时从 Agentic AI 迈向 **Physical AI**（机器人、自动驾驶、航天）。
    

_免责声明：本路线图仅供参考，时间表与功能可能因市场环境动态调整，不构成交付保证承诺。_

### **七、代币激励与协议治理**

目前 ChainOpera 尚未公布完整的代币激励计划，但其 CoAI 协议以“\*\*共创与共拥有”\*\*为核心，通过区块链与 **Proof-of-Intelligence 机制**实现透明可验证的贡献记录：开发者、算力、数据与服务提供者的投入按标准化方式计量并获得回报，用户使用服务、资源方支撑运行、开发者构建应用，所有参与方共享增长红利；平台则以 1% 服务费、奖励分配和流动性支持维持循环，推动开放、公平、协作的去中心化 AI 生态。

**Proof-of-Intelligence 学习框架**

Proof-of-Intelligence (PoI) 是 ChainOpera 在 CoAI 协议下提出的核心共识机制，旨在为去中心化 AI 构建提供透明、公平且可验证的激励与治理体系。其基于**Proof-of-Contribution（贡献证明）** 的区块链协作机器学习框架，旨在解决联邦学习（FL）在实际应用中存在的激励不足、隐私风险与可验证性缺失问题。该设计以智能合约为核心，结合去中心化存储（IPFS）、聚合节点和零知识证明（zkSNARKs），实现了五大目标：① 按贡献度进行公平奖励分配，确保训练者基于实际模型改进获得激励；② 保持数据本地化存储，保障隐私不外泄；③ 引入鲁棒性机制，对抗恶意训练者的投毒或聚合攻击；④ 通过 ZKP 确保模型聚合、异常检测与贡献评估等关键计算的可验证性；⑤ 在效率与通用性上适用于异构数据和不同学习任务。

![](https://storage.googleapis.com/papyrus_images/c2d4d3941147a8a0e8e8d51769d34c8977eb715849e8e026417d5a33ee0f6da9.png)

**全栈式 AI 中代币价值**ChainOpera 的代币机制围绕五大价值流（LaunchPad、Agent API、Model Serving、Contribution、Model Training）运作，核心是 **服务费、贡献确认与资源分配**，而非投机回报。

*   **AI 用户**：用代币访问服务或订阅应用，并通过提供/标注/质押数据贡献生态。
    
*   **Agent/应用开发者**：使用平台算力与数据进行开发，并因其贡献的 Agent、应用或数据集获得协议认可。
    
*   **资源提供者**：贡献算力、数据或模型，获得透明记录与激励。
    
*   **治理参与者（社区 & DAO）**：通过代币参与投票、机制设计与生态协调。
    
*   **协议层（COAI）**：通过服务费维持可持续发展，利用自动化分配机制平衡供需。
    
*   **节点与验证者**：提供验证、算力与安全服务，确保网络可靠性。
    

**协议治理**

ChainOpera 采用 **DAO 治理**，通过质押代币参与提案与投票，确保决策透明与公平。治理机制包括：**声誉系统**（验证并量化贡献）、**社区协作**（提案与投票推动生态发展）、**参数调整**（数据使用、安全与验证者问责）。整体目标是避免权力集中，保持系统稳定与社区共创。

### **八、团队背景及项目融资**

ChainOpera项目由在联邦学习领域具有深厚造诣的 **Salman Avestimehr 教授** 与 **何朝阳（Aiden）博士** 共同创立。其他核心团队成员背景横跨 **UC Berkeley、Stanford、USC、MIT、清华大学** 以及 **Google、Amazon、Tencent、Meta、Apple** 等顶尖学术与科技机构，兼具学术研究与产业实战能力。截止目前，ChainOpera AI 团队规模已超过 **40 人**。

**联合创始人：Salman Avestimehr**

Salman Avestimehr 教授是 **南加州大学（USC）电气与计算机工程系的 Dean’s Professor**，并担任 **USC-Amazon Trusted AI 中心创始主任**，同时领导 USC 信息论与机器学习实验室（vITAL）。他是 **FedML 联合创始人兼 CEO**，并在 2022 年共同创立了 TensorOpera/ChainOpera AI。

Salman Avestimehr 教授毕业于 UC Berkeley EECS 博士（最佳论文奖）。作为**IEEE Fellow**，在信息论、分布式计算与联邦学习领域发表高水平论文 300+ 篇，引用数超 30,000，并获 **PECASE、NSF CAREER、IEEE Massey Award** 等多项国际荣誉。其主导创建 **FedML** 开源框架，广泛应用于医疗、金融和隐私计算，并成为 TensorOpera/ChainOpera AI 的核心技术基石。

**联合创始人：Dr. Aiden Chaoyang He**

Dr. Aiden Chaoyang He 是 TensorOpera/ChainOpera AI 联合创始人兼总裁，南加州大学（USC）计算机科学博士、**FedML 原始创建者**。其研究方向涵盖分布式与联邦学习、大规模模型训练、区块链与隐私计算。在创业之前，他曾在 **Meta、Amazon、Google、Tencent** 从事研发，并在腾讯、百度、华为担任核心工程与管理岗位，主导多个互联网级产品与 AI 平台的落地。

学术与产业方面，Aiden 已发表 30 余篇论文，Google Scholar 引用超过 13,000，并获 Amazon Ph.D. Fellowship、Qualcomm Innovation Fellowship 及 NeurIPS、AAAI 最佳论文奖。他主导开发的 **FedML 框架是联邦学习领域最广泛使用的开源项目之一**，支撑 **日均 270 亿次请求**；并作为核心作者提出 FedNLP 框架、混合模型并行训练方法，被广泛应用于Sahara AI等去中心化AI项目。

![](https://storage.googleapis.com/papyrus_images/0bd6cbc0a17bf7144765f1a7761af51db2e30c5f8360805fb04338eb89a4ec2a.png)

2024 年 12 月，ChainOpera AI 宣布完成 **350 万美元种子轮融资**，累计与 TensorOpera 共计融资 **1700 万美元**，资金将用于构建面向去中心化 AI Agent 的区块链 L1 与 AI 操作系统。本轮融资由 **Finality Capital、Road Capital、IDG Capital** 领投，跟投方包括 **Camford VC、ABCDE Capital、Amber Group、Modular Capital** 等，亦获得 Sparkle Ventures、Plug and Play、USC 以及 EigenLayer 创始人 Sreeram Kannan、BabylonChain 联合创始人 David Tse 等知名机构和个人投资人支持。团队表示，此轮融资将加速实现 **“AI 资源贡献者、开发者与用户共同 co-own 和 co-create 的去中心化 AI 生态”** 愿景。

### **九、联邦学习与AI Agent市场格局分析**

联邦学习框架主要有四个代表：**FedML、Flower、TFF、OpenFL**。其中，**FedML** 最全栈，兼具联邦学习、分布式大模型训练与 MLOps，适合产业落地；**Flower** 轻量易用，社区活跃，偏教学与小规模实验；**TFF** 深度依赖 TensorFlow，学术研究价值高，但产业化弱；**OpenFL** 聚焦医疗/金融，强调隐私合规，生态较封闭。总体而言，FedML 代表工业级全能路径，Flower 注重易用性与教育，TFF 偏学术实验，OpenFL 则在垂直行业合规性上具优势。

在产业化与基础设施层，TensorOpera（FedML 商业化）的特点在于继承开源 FedML 的技术积累，提供跨云 GPU 调度、分布式训练、联邦学习与 MLOps 的一体化能力，目标是桥接学术研究与产业应用，服务开发者、中小企业及 Web3/DePIN 生态。总体来看，TensorOpera 相当于 “开源 FedML 的 Hugging Face + W&B 合体”，在全栈分布式训练和联邦学习能力上更完整、通用，区别于以社区、工具或单一行业为核心的其他平台。

在创新层代表中，**ChainOpera** 与 **Flock** 都尝试将联邦学习与 Web3 结合，但方向存在明显差异。ChainOpera 构建的是 **全栈 AI Agent 平台**，涵盖入口、社交、开发和基础设施四层架构，核心价值在于推动用户从“消费者”转变为“共创者”，并通过 AI Terminal 与 Agent Social Network 实现协作式 AGI 与社区共建生态；而 Flock 则更聚焦于 **区块链增强型联邦学习（BAFL）**，强调在去中心化环境下的隐私保护与激励机制，主要面向算力和数据层的协作验证。ChainOpera 更偏向 **应用与 Agent 网络层** 的落地，Flock 则偏向 **底层训练与隐私计算** 的强化。

![](https://storage.googleapis.com/papyrus_images/4324140302e67f456504a1d5fdc1a020abd3f705218344c168fe472415fa05fe.png)

在Agent网络层面，业内最有代表性的项目是Olas Network。ChainOpera 前者源自联邦学习，构建模型—算力—智能体的全栈闭环，并以 Agent Social Network 为实验场探索多智能体的交互与社交协作；Olas Network源于 DAO 协作与 DeFi 生态，定位为去中心化自主服务网络，通过 Pearl推出可直接落地的Defi收益场景，与ChainOpera展现出截然不同的路径。

![](https://storage.googleapis.com/papyrus_images/60d1683572f099e55796197a5a1f5e5548953dfa56431c7aeaee534905ff2ff8.png)

### **十、投资逻辑与潜在风险分析**

**投资逻辑**

ChainOpera 的优势首先在于其 **技术护城河**：从 FedML（联邦学习标杆性开源框架）到 TensorOpera（企业级全栈 AI Infra），再到 ChainOpera（Web3 化 Agent 网络 + DePIN + Tokenomics），形成了独特的连续演进路径，兼具学术积累、产业落地与加密叙事。

在 **应用与用户规模** 上，AI Terminal 已形成数十万日活用户与千级 Agent 应用生态，并在 BNBChain DApp Bay AI 类目排名第一，具备明确的链上用户增长与真实交易量。其多模态场景覆盖的加密原生领域有望逐步外溢至更广泛的 Web2 用户。

**生态合作** 方面，ChainOpera 发起 CO-AI Alliance，联合 io.net、Render、TensorOpera、FedML、MindNetwork 等伙伴，构建 GPU、模型、数据、隐私计算等多边网络效应；同时与三星电子合作验证移动端多模态 GenAI，展示了向硬件和边缘 AI 扩展的潜力。

在 **代币与经济模型** 上，ChainOpera 基于 Proof-of-Intelligence 共识，围绕五大价值流（LaunchPad、Agent API、Model Serving、Contribution、Model Training）分配激励，并通过 1% 平台服务费、激励分配和流动性支持形成正向循环，避免单一“炒币”模式，提升了可持续性。

**潜在风险**

首先，**技术落地难度较高**。ChainOpera 所提出的五层去中心化架构跨度大，跨层协同（尤其在大模型分布式推理与隐私训练方面）仍存在性能与稳定性挑战，尚未经过大规模应用验证。

其次，**生态用户粘性仍需观察**。虽然项目已取得初步用户增长，但 Agent Marketplace 与开发者工具链能否长期维持活跃与高质量供给仍有待检验。目前上线的 Agent Social Network 主要以 LLM 驱动的文本对话为主，用户体验与长期留存仍需进一步提升。若激励机制设计不够精细，可能出现短期活跃度高但长期价值不足的现象。

最后，**商业模式的可持续性尚待确认**。现阶段收入主要依赖平台服务费与代币循环，稳定现金流尚未形成，与 AgentFi或Payment 等更具金融化或生产力属性的应用相比，当前模式的商业价值仍需进一步验证；同时，移动端与硬件生态仍在探索阶段，市场化前景存在一定不确定性。

免责声明：\*\*\*_本文在创作过程中借助了 ChatGPT-5 的 AI 工具辅助完成，作者已尽力校对并确保信息真实与准确，但仍难免存在疏漏，敬请谅解。需特别提示的是，加密资产市场普遍存在项目基本面与二级市场价格表现背离的情况。本文内容仅用于信息整合与学术/研究交流，不构成任何投资建议，亦不应视为任何代币的买卖推荐。_

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*Originally published on [JacobZhao](https://paragraph.com/@zhaotaobo/agent-chainopera)*
