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摘要
Lumoz已完成核心AI架构升级，推出支持语言交互的Web3界面，并基于MCP（模型上下文协议）框架实现链上任务的语义化执行。团队正在开发安全交易发起机制，同时探索AI智能体与区块链基础设施的深度融合。
架构演进：从服务提供者到智能操作系统
1. 核心技术栈重构
Lumoz的AI升级围绕三层架构展开：理解层、推理层与执行层。理解层通过自然语言处理将用户指令转化为结构化链上意图；推理层应用任务分解算法将复杂操作拆解为可执行步骤；执行层与模块化Rollup环境深度集成，确保AI决策在链上精准执行。
这种分层架构的核心优势在于模块化解耦，各层技术组件可独立优化升级，避免了传统单体系统常见的技术债务问题。
2. AI智能体的链上适应性
传统AI智能体主要面向Web2场景设计，难以适应区块链特有的交易延迟、Gas费波动和网络拥堵等挑战。对此，Lumoz研发了面向区块链的原生AI智能体架构，集成了状态感知、风险评估和执行优化三大核心模块：
状态感知模块：实时监测网络状态、合约状态、Gas波动等参数；
风险评估模块：预判交易风险提升交互安全性；
执行优化模块：动态调整交易参数平衡效率与成本。
安全交易发起机制：探索信任与透明的边界
核心技术挑战
AI发起交易的核心挑战在于信任边界的界定。传统模式下用户对每笔交易保留显式控制权，而在AI辅助场景中，如何确保AI决策的透明性与可审计性成为关键。
Lumoz通过引入"意图验证"机制应对：在发起任何交易前，AI会输出详细执行方案与预期结果，允许用户预先审核操作；同时系统将记录AI的决策路径，确保全程可追溯。
技术实现方案
方案一：离线交易构建模式
该方案完整保留现有安全模型，AI系统仅作为交易构建器，生成标准化格式的未签名交易数据，用户继续使用现有钱包工具完成签名，私钥安全性不受影响。
方案二：参数化页面跳转模式
更适用于复杂DeFi操作场景，如多步骤流动性提供或高级衍生品交易。当AI识别用户意图后，自动组装目标dApp所需参数，通过标准化接口引导用户跳转。
Lumoz：迈向去中心化智能基础设施
去中心化AI模型训练技术架构
传统AI模型训练依赖集中式算力资源，与区块链去中心化理念存在天然冲突。Lumoz探索基于联邦学习与零知识证明技术的分布式训练框架：参与节点通过零知识证明验证计算正确性，无需暴露原始训练数据与模型参数，在保护数据隐私的同时确保模型训练的公平透明。
AI插件经济的技术基础
该系统核心在于标准化AI能力接口协议。开发者按照统一规范创建功能插件，AI智能体可动态加载调用。这种架构类似操作系统的驱动模型——在保证系统稳定性的同时实现功能可扩展性。
技术发展展望
Lumoz的AI战略升级折射出Web3基础设施从功能化向智能化演进的大趋势。通过将AI能力深度融入区块链操作各环节，正在构建更友好、更智能的链上交互范式。
该技术路线的核心价值在于降低Web3使用门槛的同时，坚守去中心化与安全的基本准则。随着技术持续成熟，我们将看到更多语言驱动的链上操作，以及更智能的资产管理与风控机制。
从技术演进维度看，Lumoz的AI升级不仅是产品功能的扩展，更是对Web3交互模式的重构。这种变革将推动整个行业向更智能、更以人为本的未来迈进。
