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Thomas-YHS.md

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Thomas

GitHub ID: Thomas-YHS

Telegram: @Thomas_YHS

Self-introduction

LXDAO成员，参加了web3实习计划，想要All-in Crypto加AI这一块，这次活动必须坚持下来

Notes

2025-10-20

先打个卡

2025-10-18

先打个卡，完事更新

2025-10-16

今天参加了Trustless workshop的分享会，但是对Trustless Agents的理解还不是很到位，明天腾出时间看一下详情

2025-10-15

This protocol proposes to use blockchains to discover, choose, and interact with agents across organizational boundaries without pre-existing trust, thus enabling open-ended agent economies. Trust models are pluggable and tiered, with security proportional to value at risk, from low-stake tasks like ordering pizza to high-stake tasks like medical diagnosis. Developers can choose from three trust models: reputation systems using client feedback, validation via stake-secured re-execution , zkML proofs, or TEE oracles.

信任模型具有可插拔性（pluggable）与分层性（tiered），其安全级别与任务的风险价值成正比。也就是说，系统会根据任务的重要程度（价值风险的高低）采用不同的安全与信任机制：从低风险的任务（如点披萨）到高风险的任务（如医疗诊断），所需的安全验证强度逐步递增。

  1. 声誉系统（Reputation System）

    • 通过客户反馈与历史表现来建立信任。

    • 类似于外卖平台或自由职业网站的评分系统：信誉越高，信任度越强。

    • 适用于低风险、互动频繁的服务。

  2. 基于抵押与重执行的验证机制（Stake-Secured Re-execution）

    • 验证者通过抵押（Stake）保证诚实执行任务，若作弊则会损失抵押资产。

    • 一般用于区块链、智能合约等场景，通过重复计算或再执行来验证结果正确性。

    • 属于中等风险的信任层级。

  3. 加密与硬件级验证机制（Cryptographic / Hardware Trust）

    • 包括：

      • zkML（零知识机器学习证明）：在不公开模型或数据的情况下，证明模型推理结果的正确性。

      • TEE（可信执行环境）预言机：在受保护的硬件环境中执行任务，确保计算过程未被篡改。

    • 通常应用于高风险场景，如医疗、金融决策、国防级AI系统等。