币安华语大咖面对面AMA回顾：从 Agent 到 AgenticWorld，Mind Network 以 FHE 构建可信的安全基础

发布时间：2025-05-30 03:17:35 来源：鱼香酥青豆网 作者：新股

2025 年 4 月，Mind Network 联合创始人 George 博士 受邀参加由 币安 主办的直播 AMA【币安华语大咖面对面AMA】回顾，围绕 “FHE 如何构建 Agentic AI 的可信安全基础设施” 展开深度分享。

George系统阐释了 Mind Network 的愿景与技术路径，分享了 AI 与 Web3 结合中亟需解决的核心问题，以及 Mind Network 如何通过 FHE 技术提供答案。

以下为问答内容的精要整理与要点提炼。

1. Agentic AI 的未来形态与 Mind Network 的定位

Dr.George指出，AI 技术的演进可分为五个阶段，当前我们所熟知的 ChatGPT、Gemini、DeepSeek 等大模型，主要属于前两个阶段：

1. L1：对话式 AI（Conversational AI）：理解自然语言并进行交互；
2. L2：推理型 AI（Reasoning AI）：能够进行简单逻辑判断与计划；
3. L3：预设任务型 Agent ： 按照设定流程完成任务的自动化工具；
4. L4：自主 Agentic AI ：拥有独立思考、判断、规划与执行复杂任务的能力；
5. L5：组织化 AI（Organizational AI）：多个智能 Agent 协同工作，形成自组织系统，即“Agent World”。

Mind Network 所关注的，是从 L3 向 L4 迈进的关键跃迁，即打造真正具备自主性与协作能力的 Agent AI。

George 提出，Agent AI 将成为未来 2–10 年内 Web3 与 AI 深度融合的核心形态，而实现这一目标的关键基础，正是 FHE 技术的普及与落地。

2. FHE：连接 AI 与 Web3 的核心技术

Dr.George 指出，当前的区块链系统和 ZK（零知识证明）技术在服务 Agentic AI 时，本质上存在3个方向的瓶颈：

1. 验证问题：如何在链上信任链下 AI 的执行结果？
2. 共识问题 ：多个 AI Agent 如何可靠协作、达成决策？
3. 加密问题 ： 如何在数据加密的前提下完成运算与交互？

Mind Network 提出的解决方案是将 FHE 技术作为底层执行环境，实现“数据始终加密、过程可验证、结果可共识”的运行机制。通过构建 FHE VM、链上验证层与共识协议，Mind Network 将这些能力封装为开发模块和 SDK，供开发者调用构建可信 Agent。

这一模式已成功用于多个场景，例如验证 DeepSeek 模型版本的完整性，或允许多个量化交易 Agent 在不泄露自身策略的前提下达成共识决策。

此外，Mind Network 的核心平台 AgenticWorld 也已正式上线，支持开发者通过 FHE 训练和部署 Agent，并探索如 MCP、A2A 等多 Agent 协议标准。

3. 四大安全支柱：可信 Agent 世界的技术基础

为了支撑 Agentic AI 在现实世界中的可信运行，Mind Network 建立了四个核心的安全支柱：

1. 数据安全：通过 FHE 实现用户数据在计算过程中的加密保护；
2. 通信安全：确保 Agent 之间的交互采用加密通道，防止数据泄露与身份伪冒；
3. 计算安全：保障 AI 推理与执行逻辑全程加密、可验证；
4. 共识安全：允许多个 Agent 对同一任务形成可信共识，解决 AI 的概率性错误风险。

FHE 是支撑这四大安全能力的底层数学基础，打破了“计算必须解密”的旧范式，使真正的隐私计算成为可能。

以 DeepSeek 的集成为例，用户可以验证所使用的 DeepSeek 模型是否为官方发布版本，并在保持输入数据私密性的前提下与模型进行交互。这一机制大幅提升了大模型在企业与金融等对隐私要求极高场景中的可用性。

4. 多链支持：跨链 Agent 的统一运行环境

Mind Network 从设计之初就支持多链部署，包括首个FHE链 MindChain 与主流公链 BNB Chain（BSC）。

这一决策源于对 “Agent AI 的普及率 = 用户体验” 的理解：用户在一条链上训练出的 Agent，应当具备跨链参与工作的能力，避免“能力割裂”和“体验断层”。

Mind Network 构建了一套支持 Agent 状态、任务与激励的跨链同步机制，非传统意义上的桥接协议，而是真正服务于 Agent 生命周期的跨链协作底层架构。

用户可以在 BSC 上部署 Agent，并在 Mind Chain 上参与任务，反之亦然，其能力与奖励将在多链环境中保持一致。这一机制也为未来 AgenticWorld 的全球性部署奠定了基础。

5. $FHE ：驱动 AgenticWorld 的经济引擎

在经济模型层面，Dr.George 介绍了 Mind Network 推出的原生实用型代币 $FHE，其在 AgenticWorld 中可以扮演三大角色：

1. 服务交换媒介：Agent 之间调用服务、购买模型能力需通过 $FHE 支付；
2. 生态激励工具：开发者与用户参与训练、部署、协作均可获得 $FHE 奖励；
3. 社区治理凭证：用于链上治理、Agent 白名单、参数升级等场景投票。

目前 $FHE 已上线币安 Launchpool 与主流交易平台，其具体代币分布与经济机制已详列于官方文档中，旨在保障社区长期可持续发展。

在 AMA 的尾声环节，Mind Network 联合创始人 George 博士就社区用户提出的多个问题进行了回应。以下为自由问答部分：

1. FHE 技术在“不互相信任”的真实场景中真的有用吗？能否举例说明？

是的。Mind Network 已在链上部署了一种基于 FHE 的随机数生成机制：多个 Agent 各自提供加密的随机输入，通过加密聚合生成最终随机数。任何参与方都无法篡改或预测最终结果。

这种方式适用于需要隐私保护且无信任基础的协作场景，例如多方共同生成种子、提交模型验证、共识决策等。

2. 使用 FHE 是否可能让 AI 被当作“黑箱”工具？是否存在隐私泄露或被滥用的风险？

FHE 本身是一种中立技术，其核心价值在于保障加密计算过程中的安全与隐私。Mind Network 所构建的 Agent 均面向合规与可信的使用场景，例如模型验证、多 Agent 共识、Web3 资产安全计算等。

关于“逆推出输入数据”的问题，George 指出 FHE 采用的是 抗量子攻击的加密算法，在数学上不存在被逆向破解的可能，除非系统本身实现存在 bug。整体而言，技术本身是安全可信的。

3. Mind Network 的 FHE 是自主研发的吗？会不会很“重”或者影响使用效率？

FHE 的确计算成本较高，这是其数学特性所决定的。Mind Network 采用 “链下执行 + 链上验证” 的架构设计，通过 FHE VM 在链下进行密文计算，仅将必要结果上传链上，最大限度平衡隐私与效率。

同时，Mind Network 在 FHE 底层技术上与 Zama 等开源密码学公司保持紧密合作，不断优化运行效率与模块适配性。

4. AgenticWorld 已上线了吗？普通用户可以参与吗？

是的，AgenticWorld 已上线，目前支持创建并注册自己的智能 Agent；在链上参与Hub的工作任务、获得奖励，首个Advance Hub，deepseek Hub已经在昨天上线。

另外，开发者也可以通过参与测试、提交 PR、验证模型等方式，获得 $FHE 激励。

5. Agent 是否只适合开发者？未来会有面向普通用户的工具吗？

Agent 并不只服务开发者。未来将有大量“面向 C 端用户”的 Agent 工具上线，包括但不限于：

• Web3 资产监控 Agent；
• 自动投研 / 交易助手等；
• 多 Agent 协同的日常任务执行工具。

Mind Network 正在构建类似 Agent App Store 的生态体系，让普通用户也能像使用 App 一样管理和调用自己的链上 Agent，让 Agent 为用户工作并获取收益。

总结

Mind Network 正在为下一代 AI 世界构建可信、安全的运行范式。以 FHE 为基础，通过数据加密、通信加密、计算验证与共识机制，Mind Network 打造了一个适用于 Agentic AI 的模块化基础设施。

而通过支持多链运行、提供代币激励、开放 SDK 和开发环境，Mind Network 正加速这一基础设施在全球开发者与智能系统中的落地。

这不仅是对 AI 与区块链技术融合的积极回应，更是为未来的 AgenticWorld 奠定了信任与协作的基石。

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