【毛毛的 @0G_labs 生態筆記一】

0G背書下，通用 AI 架構項目的集體躍遷

在 2025 年，AI 的焦點早已從“模型參數有多大”轉向“如何讓智能真正落地”。無論是企業應用還是鏈上生態，如何高效調度 AI 資源、讓多智能體協作變得可信與可驗證，成爲新的核心命題。

這一趨勢在 Oro Labs、Bagel Labs、Warden Protocol、QuillAI 等項目中體現得淋漓盡致。它們分別從企業級協作、分布式驗證、智能應用和對抗安全等維度，探索 AI 架構的下一步進化。 @procurewithORO @bagelopenai @wardenprotocol @QuillAI_Network

更重要的是，這些項目的底層支撐，都指向了 0G ——一個爲 AI 設計的模塊化基礎設施，爲多智能體網路提供了高吞吐的計算、可擴展的數據可用性、分布式存儲和可驗證的執行環境。

一、爲什麼通用型 AI 架構天然適配 0G？

傳統的 AI 應用往往依賴於單一的雲基礎設施，而 0G 的出現，重塑了 AI 的底層邏輯。

• 高吞吐與低延遲：0G 的鏈執行層（0G Chain）可承載企業級 Agent 調用、DeFi 協議邏輯和 AI 推理觸發。

• 可組合模塊化設計：存儲（Storage）、數據可用性（DA）、計算（Compute）可以按需調用，這對像 Oro、Warden 這樣的多場景協作項目至關重要。

• 可驗證的信任層：通過 ZK 技術、鏈上驗證和跨模塊同步，0G 可以讓智能輸出具備可審計性——這恰好契合 Bagel 和 QuillAI 的技術需求。

換句話說，0G 就是“讓 AI 協作、驗證、並行調度”的操作系統。

二、生態觀察：四個典型項目的集體躍遷

1）Oro Labs：企業級 AI 協作的編排者

Oro Labs 是全球領先的企業級採購與工作流編排平台，近期推出了 無代碼 AI Agent Builder，讓企業團隊能夠快速創建智能體來處理復雜任務——從合規審查到供應鏈管理。

• Oro 通過 AI 代理人減輕人工審批負擔，提高跨部門決策效率。

• 與 0G 的結合：0G 提供了可擴展的存儲和高並發鏈執行環境，讓 Oro 的智能體既可調用鏈上數據，又能安全存儲日志、審計軌跡。

Oro 不只是加上了 AI 功能，而是將人機協作編排成“自動化工作樂隊”，並借助 0G 的模塊化堆棧提升透明度與可驗證性。

2）Bagel Labs：分布式驗證的新範式

Bagel Labs 致力於解決一個核心問題：如何證明 AI 模型的推理是可信的？

• 其最新發布的 ZKLoRA 協議，能夠在 1~2 秒內完成對開源大模型（如 Llama 3.3）的精調驗證，且適配百億級參數。

• 這在 2024 年幾乎不可能實現，因爲零知識驗證延遲過高，但 Bagel Labs 打破了這個瓶頸。

爲什麼它需要 0G？

• Bagel 的核心場景是高頻模型驗證和參數提交，對 DA 層和 Compute 層都有極高要求。

• 0G 的 Data Availability 和 ZK Compute 能力，爲其提供了分布式可驗證算力和數據流通保障。

3）Warden Protocol：鏈原生智能應用的全棧基座

Warden 是一個爲開發者設計的全棧 L1 協議，主打“智能應用”（Intelligent Apps）概念：

• 提供 AVR 插件 和 SPEX（可執行性驗證），讓鏈上/鏈下智能模型可以被智能合約安全調用。

• 其三層結構（區塊鏈層 + 驗證層 + 應用層）本質上就是一套 AI + 區塊鏈互操作協議。

0G 在這裏的角色是：

• 作爲 高性能鏈下推理的計算加速器，並提供存儲與數據可用性支持，幫助 Warden 的智能體生態實現跨鏈與高安全性的協作。

4）QuillAI：對抗智能的安全防線

QuillAI 是一個 對抗式智能體網路（Adversarial AI Network），通過模擬黑客行爲、智能攻擊路徑等方式，幫助鏈上 AI Agent 提前發現漏洞並“免疫化”。

• 它像一個 AI 免疫系統，讓智能體在攻擊-防御循環中進化。

• 對 QuillAI 來說，0G 不僅提供計算和驗證能力，還爲其對抗訓練提供了 鏈上可追溯性和 安全審計環境。

三、企業應用與模塊鏈的結合路徑

企業在接入 AI 時，最擔心的往往是：

• 數據隱私（能否不上雲？）

• 成本控制（是否能快速試錯？）

• 審計合規（是否可驗證可追溯？）

0G 的模塊化堆棧爲企業型 AI 應用開了一條新路：

• Chain： 負責業務邏輯和流程上鏈（如 Oro 的合規審計）

• Storage：存儲日志、敏感信息和訓練數據

• DA：確保大規模狀態和數據集可驗證

• Compute：運行復雜推理、驗證 ZK 計算

這套組合對於希望構建企業級智能應用的 builder 來說，是一塊“可隨需搭建的地基”。

四、Bagel 模式 vs Warden 模式：鏈原生 AI 的兩種定位

• Bagel 模式：偏重 驗證（ZK + 模型可信度），更適合 AI 開發中的質量控制和審計環節。

• Warden 模式：偏重 執行（Intelligent Apps + Agent），更像是“鏈上智能應用工廠”。

兩者的共性在於，都離不開 0G 的背書。

0G 不僅是承載它們的執行層，更像是爲多智能體生態提供 公共的計算市場和可信基礎設施。

當 Oro、Bagel、Warden、QuillAI 這些在各自領域具備領先技術的團隊，選擇集成到同一套模塊化基礎設施時，它傳遞的信號是明確的：0G 已經成爲 AI-native 生態的底層共識。

對於 Builder 來說，這意味着：

不必重復造輪子，而是直接站在一套可擴展、可驗證、可協作的“AI OS”之上。

0G 不僅僅是工具，更是一種讓智能體互信協作的底層“協議標準”。

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