DGrid 的解決方案：核心架構與關鍵模塊

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DGrid.AI = 去中心化路由與驗證網絡 + LLM & Agent 自由市場 + AI DAO 治理體系

DGrid.AI 通過一個由節點、協議和去中心化基礎設施組成的互聯生態系統，解決了 Web3 AI 和集中式 AI 的關鍵差距。

通過整合標準化 AI RPC 接口、分布式推理節點、智能路由、鏈上結算及安全存儲，構建了一個無需信任、可擴展且以用戶為中心的 LLM 與 Agent 服務網絡——使 AI 成為區塊鏈應用的原生能力。核心層面，DGrid 的解決方案通過三大基礎組件重新定義去中心化 AI 推理：用於模型執行且透過 PoQ（Proof of Quality）保證結果可信的分布式節點、用於普遍訪問的標準化協議，以及用於透明度的鏈上機制。

1. 去中心化路由與驗證網絡

• ​統一智能接入​：為開發者提供單一 API，可同時調用數千個專業模型和預配置 Agent，降低集成成本。
• ​智能路由調度​：基於任務類型、預算限制、性能歷史數據等多維度指標，自動推薦並調度最優服務資源。
• ​可信驗證機制​：透過 Proof of Quality（質量證明）算法，確保 AI 與 Agent 的工作流和輸出結果可信，實現服務高效、抗審查與可追溯。

2. LLM & Agent 自由市場

• 開放上架機會：模型提供者、AI 開發者、提示詞工程師均可將調優後的模型或定製化 Agent 上架至 DGrid 網絡，自主定價，透過透明競爭機制直接面向全球用戶賺取收益。
• 價值資產化：優質模型與 Agent 可在 DGrid 實現通證化（Tokenization），捕獲市場長期價值。

3. DGrid 節點：去中心化推理執行

DGrid 節點是由社區運營的節點，通過接入單個或多個大型語言模型（LLMs，例如 Llama-2、Mixtral）及AI代理（Agent），構成網絡的計算核心。這些節點：

• 為用戶執行推理任務，處理輸入（例如文本提示、智能合約查詢）並通過預加載的模型生成輸出，同時透過 PoQ（Proof of Quality）機制驗證推理結果質量，確保輸出結果的可信性與準確性。
• 適應硬件能力，運營商可根據服務器規格選擇匹配的模型（從基礎 GPU 上的輕量級 70 億參數模型到高性能硬件上的 700 億+參數模型）。
• 向 DGrid 網絡實時報告指標（延遲、計算單元[CU]消耗量），為智能路由提供數據支持，實現任務的優化分配。

通過將推理任務分布在數千個獨立節點上，DGrid 消除了單點故障，並確保了地理冗余——這對需要 24/7 可靠性的 Web3 應用至關重要。

4. DGridRPC：通用訪問與請求驗證

• DGridRPC：一種標準化的 JSON-RPC 協議，簡化用戶對網絡中模型與 Agent 的訪問。它提供了一個統一的 API，用於調用任何 LLM 或 Agent（無論節點或模型類型），並集成 EIP-712 簽名來驗證用戶請求——確保僅處理授權且預先支付的任務。

DGridRPC 解決了 Web3 AI 的「接口碎片化」問題，使 LLM 與 Agent 集成變得像調用智能合約一樣簡單。

5. PoQ 質量證明：推理結果的可信保障

PoQ（Proof of Quality，質量證明）是 DGrid 生態中確保 LLM 推理與 Agent 執行結果可信的核心機制，與分布式節點、DGridRPC 協同運作，構建「請求 - 執行 - 驗證」的閉環：

• 多維度質量評估：PoQ 會基於推理結果的「準確性匹配度」（與標準答案或參考結果對比）、「響應一致性」（同一請求在不同節點的輸出偏差）、「格式規範性」（符合用戶請求的輸出格式要求）三大維度，對 DGrid 節點生成的推理結果進行客觀評分。該評估框架進一步整合了成本效率考量與語義相似度驗證邏輯，確保高質量與低耗費的平衡。
• 鏈上可驗證證明生成：節點完成推理任務後，需將推理過程日誌與 PoQ 評分數據上傳至網絡，生成不可篡改的質量證明；用戶可通過鏈上查詢該證明，快速驗證結果可靠性，無需重複執行推理任務。此機制與混合驗證架構相結合，在保障計算完整性的同時，實現低延遲與低成本的運作。

6. 賬單合約與 AI DA 層：鏈上透明度

• 賬單合約：部署在區塊鏈上的智能合約，用於自動化用戶與節點之間的 $DGAI token 結算。該合約根據計算單元（CU）和延遲計算費用，通過 x402 協議，從用戶賬戶中扣除支付金額，並向節點運營商分配獎勵——從而消除中間環節。
• AI DA 層（Data Availability）：一個去中心化存儲網絡，所有推理請求數據均有 PoQ 保障以確保可審計性。用戶可驗證計費詳情，節點可證明任務完成情況，從而提升爭議解決或合規性審查的透明度。

7. 安全機製

DGrid.AI 建立了全面的安全框架，以確保去中心化網絡中的無信任性，結合技術保障措施和鏈上透明度：

可信推理環境

• 不可變運行時長：DGrid 節點運營商無法修改大型語言模型（LLM）與AI代理（Agent）的權重或執行環境，確保網絡中模型行為的一致性。
• 資源控製：對 CPU、GPU 和網絡使用量的嚴格限制（由節點強制執行）可防止拒絕服務攻擊。

鏈上審計與問責製

• 不可篡改的記錄：所有關鍵活動——節點註冊、推理元數據（輸入/輸出）、費用結算和獎勵——均通過賬單合約在鏈上記錄，並存儲在 AI DA 中。
• 自動處罰機製：DGrid 網絡監控節點行為；惡意行為者（如提交虛假結果）將面臨質押代幣被沒收或節點被封禁的處罰，該機製由智能合約強制執行。
• 去中心化治理：$DGAI 代幣持有者可對協議升級、費用結構及安全參數進行投票，確保網絡發展與社區利益保持一致。

核心優勢：定義下一代 AI 基礎設施

DGrid 通過整合去中心化執行、智能協調、安全推理和透明結算，構建了區別於傳統中心化 AI 與現有 Web3 AI 方案的核心優勢，重新定義下一代 AI 基礎設施：

• 全鏈路可信：基於 PoQ 質量證明與鏈上存證，實現推理過程與結果的可驗證、可審計，解決「黑箱」問題。
• 高效集成體驗：單一 DGridRPC 接口兼容數千種模型與 Agent，大幅降低開發者集成與遷移成本。
• 生態公平共贏：開放的 LLM & Agent 自由市場與按勞分配的激勵機制，確保創造者、建設者、使用者的價值對齊。
• 彈性與韌性：分布式節點網絡消除單點故障，地理冗余保障 7×24 小時服務可用性，抵禦區域性故障與監管風險。
• 社群自主治理：以 AI DAO 驅動網絡演化，$DGAI 持有者主導關鍵決策，人工智慧代理程式可代表用戶參與自動化治理，確保生態發展符合社群利益。