Các tác nhân AI có thể trở nên thông minh hơn, nhưng chúng vẫn cần nơi để lưu trữ dữ liệu. Các tác nhân AI đang trở thành một phần ngày càng quan trọng trong các cuộc thảo luận về Web3. Những hệ thống này có thể được thiết kế để diễn giải thông tin, sử dụng các công cụ, thực thi quy trình làm việc và tương tác với các dịch vụ kỹ thuật số khác. Nhưng đằng sau mỗi tác nhân hiệu quả là một hệ thống hạ tầng. Các tác nhân có thể cần truy cập vào tài liệu, bộ dữ liệu, hình ảnh, nhật ký và các thông tin khác để hoàn thành nhiệm vụ. Các ứng dụng cũng phải quyết định cách lưu trữ, truy xuất, bảo mật và cập nhật thông tin đó. Điều này tạo ra cơ hội để khám phá các mô hình hạ tầng khác nhau. Công nghệ ngang hàng (peer-to-peer) cung cấp một cách tiếp cận để phân phối nội dung giữa các hệ thống tham gia. BitTorrent đã chứng minh giá trị thực tiễn của mô hình này từ lâu trước khi câu chuyện về tác nhân AI xuất hiện ngày nay. Lưu trữ phi tập trung khám phá một khía cạnh khác của vấn đề: duy trì dữ liệu trên hạ tầng phân tán thay vì phụ thuộc hoàn toàn vào một nhà cung cấp lưu trữ duy nhất. Liệu những công nghệ này có thể đóng góp vào các hệ thống tác nhân AI? Có thể, tùy thuộc vào tải công việc và cách triển khai. Ví dụ: phân phối ngang hàng có thể hữu ích khi nhiều người tham gia cần truy cập vào cùng một bộ dữ liệu công cộng lớn. Lưu trữ phân tán có thể cung cấp một vị trí thay thế cho một số tài nguyên ứng dụng. Tuy nhiên, các tác nhân AI cũng yêu cầu khả năng kiểm soát truy cập đáng tin cậy, tính toàn vẹn dữ liệu, khả năng truy xuất dự đoán được và bảo vệ chống lại các đầu vào độc hại hoặc gây hiểu lầm. Thông tin nhạy cảm có thể cần các biện pháp bảo vệ quyền riêng tư nghiêm ngặt, trong khi các ứng dụng AI yêu cầu thời gian thực có thể cần các đảm bảo hiệu suất mà một số hệ thống phân tán không thể cung cấp. Do đó, phi tập trung là một lựa chọn kiến trúc, không phải giải pháp phổ quát. Đối với hệ sinh thái BitTorrent và BTT rộng lớn hơn, câu hỏi thú vị là hạ tầng của nó có thể mang lại giá trị đo lường được nào cho các ứng dụng AI mới nổi. Cơ hội là kết nối các công nghệ phân tán đã được khẳng định với các yêu cầu thực tế, chứ không chỉ đơn giản gắn các từ “AI” và “Web3” vào một câu chuyện hiện có. Các tác nhân AI cần trí tuệ để đưa ra quyết định, nhưng chúng cũng cần hạ tầng đáng tin cậy để hành động dựa trên thông tin. TRONics, bạn thấy cơ hội lớn nhất của hạ tầng phi tập trung trong AI nằm ở đâu: phân phối bộ dữ liệu, lưu trữ bền vững hay phối hợp tài nguyên? @justinsuntron @BitTorrent #TRONEcoStar