从联邦学习到Decentralization Agent 网络：ChainOpera 项目解析
作者：JacobZhao
在6月份的研报《CryptoAI的圣杯：去中心化训练的前沿探索》中，我们提及联邦学习（FederatedLearning）这一介于分布式训练与去中心化训练之间的“受控去中心化”方案：其核心是数据本地保留、参数集中聚合，满足医疗、金融等隐私与合规需求。与此同时，我们在过往多期研报中持续关注智能体（Agent）网络的兴起——其价值在于通过多智能体的自治与分工，协作完成复杂任务，推动“大模型”向“多智能体生态”的演进。
联邦学习以“数据不出本地、按贡献激励”奠定了多方协作的基础，其分布式基因、透明激励、隐私保障与合规实践为AgentNetwork提供了可直接复用的经验。FedML团队正是沿着这一路径，将开源基因升级为TensorOpera（AI产业基础设施层），再演进至ChainOpera（去中心化Agent网络）。当然，AgentNetwork并非联邦学习的必然延伸，其核心在于多智能体的自治协作与任务分工，也可直接基于多智能体系统（MAS）、强化学习（RL）或Blockchain激励机制构建。一、联邦学习与AIAgent技术栈架构
联邦学习（FederatedLearning,FL） 是一种在不集中数据的前提下进行协同训练的框架，其基本原理是由各参与方在本地训练模型，仅上传参数或梯度至协调端进行聚合，从而实现“数据不出域”的隐私合规。经过医疗、金融和移动端等典型场景的实践，联邦学习已进入较为成熟的商用阶段，但仍面临通信开销大、隐私保护不彻底、设备异构导致收敛效率低等瓶颈。与其他训练模式相比，分布式训练强调算力集中以追求效率与规模，去中心化训练则通过开放算力网络实现完全分布式协作，而联邦学习则处于二者之间，体现为一种 “受控去中心化” 方案：既能满足产业在隐私与合规方面的需求，又提供了跨机构协作的可行路径，更适合工业界过渡性部署架构。
基础设施层（AgentInfrastructureLayer）:该层为智能体提供最底层的运行支持，是所有Agent系统构建的技术根基。
核心模块：包括AgentFramework（智能体开发与运行框架）和AgentOS（更底层的多任务调度与模块化运行时），为Agent的生命周期管理提供核心能力。
支持模块：如AgentDID（去中心身份）、AgentWallet&Abstraction（账户抽象与交易执行）、AgentPayment/Settlement（支付与结算能力）。
协调与调度层（Coordination&ExecutionLayer）关注多智能体之间的协同、任务调度与系统激励机制，是构建智能体系统“群体智能”的关键。
AgentOrchestration：是指挥机制，用于统一调度和管理Agent生命周期、任务分配和执行流程，适用于有中心控制的工作流场景。
AgentSwarm：是协同结构，强调分布式智能体协作，具备高度自治性、分工能力和弹性协同，适合应对动态环境中的复杂任务。
AgentIncentiveLayer：构建Agent网络的经济激励系统，激发开发者、执行者与验证者的积极性，为智能体生态提供可持续动力。
应用层（Application&DistributionLayer）
分发子类：包括AgentLaunchpad、AgentMarketplace和AgentPluginNetwork
应用子类：涵盖AgentFi、AgentNativeDApp、Agent-as-a-Service等
消费子类：AgentSocial/ConsumerAgent为主，面向消费者社交等轻量场景
Meme：借Agent概念炒作，缺乏实际的技术实现和应用落地，仅营销驱动。二、联邦学习标杆FedML与TensorOpera全栈平台
FedML 是最早面向联邦学习（FederatedLearning）与分布式训练的开源框架之一，起源于学术团队（USC）并逐步公司化成为TensorOperaAI的核心产品。它为研究者和开发者提供跨机构、跨设备的数据协作训练工具，在学术界，FedML因频繁出现在NeurIPS、ICML、AAAI等顶会上，已成为联邦学习研究的通用实验平台；在产业界，FedML在医疗、金融、边缘AI及Web3AI等隐私敏感场景中具备较高口碑，被视为 联邦学习领域的标杆性工具链。
ComputeLayer（底层）Compute层是TensorOpera的技术基底，延续FedML的开源基因，核心功能包括ParameterServer、DistributedTraining、InferenceEndpoint与AggregationServer。其价值定位在于提供分布式训练、隐私保护的联邦学习以及可扩展的推理引擎，支撑“Train/Deploy/Federate”三大核心能力，覆盖从模型训练、部署到跨机构协作的完整链路，是整个平台的基础层。
SchedulerLayer（中层）Scheduler层相当于算力交易与调度中枢，由GPUMarketplace、Provision、MasterAgent与Schedule&Orchestrate构成，支持跨公有云、GPU提供商和独立贡献者的资源调用。这一层是FedML升级为TensorOpera的关键转折，能够通过智能算力调度与任务编排实现更大规模的AI训练和推理，涵盖LLM与生成式AI的典型场景。同时，该层的Share&Earn模式预留了激励机制接口，具备与DePIN或Web3模式兼容的潜力。
MLOpsLayer（上层）MLOps层是平台直接面向开发者与企业的服务接口，包括ModelServing、AIAgent与Studio等模块。典型应用涵盖LLMChatbot、多模态生成式AI和开发者Copilot工具。其价值在于将底层算力与训练能力抽象为高层API与产品，降低使用门槛，提供即用型Agent、低代码开发环境与可扩展部署能力，定位上对标Anyscale、Together、Modal等新一代AIInfra平台，充当从基础设施走向应用的桥梁。
三、ChainOperaAI生态全景：从共创共有者到技术基座
如果说 FedML 是技术内核，提供了联邦学习与分布式训练的开源基因；TensorOpera 将FedML的科研成果抽象为可商用的全栈AI基础设施，那么 ChainOpera 则是将TensorOpera的平台能力“上链”，通过 AITerminal+AgentSocialNetwork+DePIN模型与算力层+AI-NativeBlockchain 打造一个去中心化的Agent网络生态。其核心转变在于，TensorOpera仍主要面向企业与开发者，而ChainOpera借助Web3化的治理与激励机制，把用户、开发者、GPU/数据提供者纳入共建共治，让AIAgent不只是“被使用”，而是“被共创与共同拥有”。
共创者生态（Co-creators）
ChainOperaAI通过 Model&GPUPlatform 与 AgentPlatform 为生态共创提供工具链、基础设施与协调层，支持模型训练、智能体开发、部署与扩展协作。
ChainOpera生态的共创者涵盖 AIAgent开发者（设计与运营智能体）、工具与服务提供方（模板、MCP、数据库与API）、模型开发者（训练与发布模型卡）、GPU提供方（通过DePIN与Web2云伙伴贡献算力）、数据贡献者与标注方（上传与标注多模态数据）。三类核心供给——开发、算力与数据——共同驱动智能体网络的持续成长。
共有人生态（Co-owners）
ChainOpera生态还引入 共有人机制，通过合作与参与共同建设网络。AIAgent创作者是个人或团队，通过AgentPlatform设计与部署新型智能体，负责构建、上线并持续维护，从而推动功能与应用的创新。AIAgent参与者则来自社区，他们通过获取和持有访问单元（AccessUnits）参与智能体的生命周期，在使用与推广过程中支持智能体的成长与活跃度。两类角色分别代表 供给端与需求端，共同形成生态内的价值共享与协同发展模式。
生态合作伙伴：平台与框架
ChainOperaAI与多方合作，强化平台的可用性与安全性，并注重Web3场景融合：通过 AITerminalApp 联合钱包、算法与聚合平台实现智能服务推荐；在 AgentPlatform 引入多元框架与零代码工具，降低开发门槛；依托 TensorOperaAI 进行模型训练与推理；并与 FedML 建立独家合作，支持跨机构、跨设备的隐私保护训练。整体上，形成兼顾 企业级应用 与 Web3用户体验 的开放生态体系。
**硬件入口：AI硬件与合作伙伴（AIHardware&Partners）**通过DeAIPhone、可穿戴与RobotAI等合作伙伴，ChainOpera将Blockchain与AI融合进智能终端，实现dApp交互、端侧训练与隐私保护，逐步形成去中心化AI硬件生态。
中枢平台与技术基座：TensorOperaGenAI&FedMLTensorOpera提供覆盖MLOps、Scheduler、Compute的全栈GenAI平台；其子平台FedML从学术开源成长为产业化框架，强化了AI“随处运行、任意扩展”的能力。
ChainOperaAI生态体系
2025年6月，ChainOpera正式上线 AITerminalApp 与去中心化技术栈，定位为“去中心化版OpenAI”，其核心产品涵盖四大模块：应用层（AITerminal&AgentNetwork）、开发者层（AgentCreatorCenter）、模型与GPU层（Model&ComputeNetwork）、以及CoAI协议与专用链，覆盖了从用户入口到底层算力与链上激励的完整闭环。
**SuperAIAgentApp–AITerminal(https://chat.chainopera.ai/)**作为去中心化 ChatGPT与AI社交入口，AITerminal提供多模态协作、数据贡献激励、DeFi工具整合、跨平台助手，并支持AIAgent协作与隐私保护（YourData,YourAgent）。用户可在移动端直接调用开源大模型 DeepSeek-R1 与社区智能体，交互过程中语言Token与加密Token在链上透明流转。其价值在于让用户从“内容消费者”转变为“智能共创者”，并能在DeFi、RWA、PayFi、电商等场景中使用专属智能体网络。
**AIAgentSocialNetwork(https://chat.chainopera.ai/agent-social-network)**定位类似 LinkedIn+Messenger，但面向AIAgent群体。通过虚拟工作空间与Agent-to-Agent协作机制（MetaGPT、ChatDEV、AutoGEN、Camel），推动单一Agent演化为多智能体协作网络，覆盖金融、游戏、电商、研究等应用，并逐步增强记忆与自主性。
**AIAgentDeveloperPlatform(https://agent.chainopera.ai/)**为开发者提供“乐高式”创作体验。支持零代码与模块化扩展，Blockchain合约确保所有权，DePIN +云基础设施降低门槛，Marketplace提供分发与发现渠道。其核心在于让开发者快速触达用户，生态贡献可透明记录并获得激励。
**AIModel&GPUPlatform(https://platform.chainopera.ai/)**作为基础设施层，结合 DePIN与联邦学习，解决Web3AI依赖中心化算力的痛点。通过分布式GPU、隐私保护的数据训练、模型与数据市场，以及端到端MLOps，支持多智能体协作与个性化AI。其愿景是推动从“大厂垄断”到“社区共建”的基建范式转移。
除去已正式上线全栈 AIAgent平台外，ChainOperaAI坚信通用人工智能（AGI）来自 多模态、多智能体的协作网络。因此其远期路线图规划分为四个阶段：
阶段一（Compute→Capital）：构建去中心化基础设施，包括GPUDePIN网络、联邦学习与分布式训练/推理平台，并引入 模型路由器（ModelRouter）协调多端推理；通过激励机制让算力、模型与数据提供方获得按使用量分配的收益。
阶段二（AgenticApps→CollaborativeAIEconomy）：推出AITerminal、AgentMarketplace与AgentSocialNetwork，形成多智能体应用生态；通过 CoAI协议 连接用户、开发者与资源提供者，并引入 用户需求–开发者匹配系统 与信用体系，推动高频交互与持续经济活动。
阶段三（CollaborativeAI→Crypto-NativeAI）：在DeFi、RWA、支付、电商等领域落地，同时拓展至 KOL场景与个人数据交换；开发面向金融/加密的专用LLM，并推出Agent-to-Agent支付与钱包系统，推动“CryptoAGI”场景化应用。
阶段四（Ecosystems→AutonomousAIEconomies）：逐步演进为自治子网经济，各子网围绕 应用、基础设施、算力、模型与数据 独立治理、Tokens化运作，并通过跨子网协议协作，形成多子网协同生态；同时从AgenticAI迈向 PhysicalAI（机器人、自动驾驶、航天）。
免责声明：本路线图仅供参考，时间表与功能可能因市场环境动态调整，不构成交付保证承诺。七、Tokens激励与协议治理
目前ChainOpera尚未公布完整的Tokens激励计划，但其CoAI协议以“**共创与共拥有”**为核心，通过Blockchain与 Proof-of-Intelligence机制实现透明可验证的贡献记录：开发者、算力、数据与服务提供者的投入按标准化方式计量并获得回报，用户使用服务、资源方支撑运行、开发者构建应用，所有参与方共享增长红利；平台则以1%服务费、奖励分配和流动性支持维持循环，推动开放、公平、协作的去中心化AI生态。
Proof-of-Intelligence学习框架
Proof-of-Intelligence(PoI)是ChainOpera在CoAI协议下提出的核心共识机制，旨在为去中心化AI构建提供透明、公平且可验证的激励与治理体系。其基于Proof-of-Contribution（贡献证明） 的Blockchain协作机器学习框架，旨在解决联邦学习（FL）在实际应用中存在的激励不足、隐私风险与可验证性缺失问题。该设计以智能合约为核心，结合去中心化存储（IPFS）、聚合节点和零知识证明（zkSNARKs），实现了五大目标：①按贡献度进行公平奖励分配，确保训练者基于实际模型改进获得激励；②保持数据本地化存储，保障隐私不外泄；③引入鲁棒性机制，对抗恶意训练者的投毒或聚合攻击；④通过ZKP确保模型聚合、异常检测与贡献评估等关键计算的可验证性；⑤在效率与通用性上适用于异构数据和不同学习任务。
AI用户：用Tokens访问服务或订阅应用，并通过提供/标注/质押数据贡献生态。
Agent/应用开发者：使用平台算力与数据进行开发，并因其贡献的Agent、应用或数据集获得协议认可。
资源提供者：贡献算力、数据或模型，获得透明记录与激励。
治理参与者（社区&DAO）：通过Tokens参与投票、机制设计与生态协调。
协议层（COAI）：通过服务费维持可持续发展，利用自动化分配机制平衡供需。
节点与验证者：提供验证、算力与安全服务，确保网络可靠性。
协议治理
ChainOpera采用 DAO治理，通过质押Tokens参与提案与投票，确保决策透明与公平。治理机制包括：声誉系统（验证并量化贡献）、社区协作（提案与投票推动生态发展）、参数调整（数据使用、安全与验证者问责）。整体目标是避免权力集中，保持系统稳定与社区共创。八、团队背景及项目融资
ChainOpera项目由在联邦学习领域具有深厚造诣的 SalmanAvestimehr教授 与 何朝阳（Aiden）博士 共同创立。其他核心团队成员背景横跨 UCBerkeley、Stanford、USC、MIT、清华大学 以及 Google、Amazon、Tencent、Meta、Apple 等顶尖学术与科技机构，兼具学术研究与产业实战能力。截止目前，ChainOperaAI团队规模已超过 40人。
联合创始人：SalmanAvestimehr
SalmanAvestimehr教授是 南加州大学（USC）电气与计算机工程系的Dean’sProfessor，并担任 USC-AmazonTrustedAI中心创始主任，同时领导USC信息论与机器学习实验室（vITAL）。他是 FedML联合创始人兼CEO，并在2022年共同创立了TensorOpera/ChainOperaAI。
SalmanAvestimehr教授毕业于UCBerkeleyEECS博士（最佳论文奖）。作为IEEEFellow，在信息论、分布式计算与联邦学习领域发表高水平论文300+篇，引用数超30,000，并获 PECASE、NSFCAREER、IEEEMasseyAward 等多项国际荣誉。其主导创建 FedML 开源框架，广泛应用于医疗、金融和隐私计算，并成为TensorOpera/ChainOperaAI的核心技术基石。
联合创始人：Dr.AidenChaoyangHe
Dr.AidenChaoyangHe是TensorOpera/ChainOperaAI联合创始人兼总裁，南加州大学（USC）计算机科学博士、FedML原始创建者。其研究方向涵盖分布式与联邦学习、大规模模型训练、Blockchain与隐私计算。在创业之前，他曾在 Meta、Amazon、Google、Tencent 从事研发，并在腾讯、百度、华为担任核心工程与管理岗位，主导多个互联网级产品与AI平台的落地。
学术与产业方面，Aiden已发表30余篇论文，GoogleScholar引用超过13,000，并获AmazonPh.D.Fellowship、QualcommInnovationFellowship及NeurIPS、AAAI最佳论文奖。他主导开发的 FedML框架是联邦学习领域最广泛使用的开源项目之一，支撑 日均270亿次请求；并作为核心作者提出FedNLP框架、混合模型并行训练方法，被广泛应用于SaharaAI等去中心化AI项目。
九、联邦学习与AIAgent市场格局分析
联邦学习框架主要有四个代表：FedML、Flower、TFF、OpenFL。其中，FedML 最全栈，兼具联邦学习、分布式大模型训练与MLOps，适合产业落地；Flower 轻量易用，社区活跃，偏教学与小规模实验；TFF 深度依赖TensorFlow，学术研究价值高，但产业化弱；OpenFL 聚焦医疗/金融，强调隐私合规，生态较封闭。总体而言，FedML代表工业级全能路径，Flower注重易用性与教育，TFF偏学术实验，OpenFL则在垂直行业合规性上具优势。
在产业化与基础设施层，TensorOpera（FedML商业化）的特点在于继承开源FedML的技术积累，提供跨云GPU调度、分布式训练、联邦学习与MLOps的一体化能力，目标是桥接学术研究与产业应用，服务开发者、中小企业及Web3/DePIN生态。总体来看，TensorOpera相当于“开源FedML的HuggingFace+W&B合体”，在全栈分布式训练和联邦学习能力上更完整、通用，区别于以社区、工具或单一行业为核心的其他平台。
在创新层代表中，ChainOpera 与 Flock 都尝试将联邦学习与Web3结合，但方向存在明显差异。ChainOpera构建的是 全栈AIAgent平台，涵盖入口、社交、开发和基础设施四层架构，核心价值在于推动用户从“消费者”转变为“共创者”，并通过AITerminal与AgentSocialNetwork实现协作式AGI与社区共建生态；而Flock则更聚焦于 Blockchain增强型联邦学习（BAFL），强调在去中心化环境下的隐私保护与激励机制，主要面向算力和数据层的协作验证。ChainOpera更偏向 应用与Agent网络层 的落地，Flock则偏向 底层训练与隐私计算 的强化。
投资逻辑
ChainOpera的优势首先在于其 技术护城河：从FedML（联邦学习标杆性开源框架）到TensorOpera（企业级全栈AIInfra），再到ChainOpera（Web3化Agent网络+DePIN+Tokenomics），形成了独特的连续演进路径，兼具学术积累、产业落地与加密叙事。
在 应用与用户规模 上，AITerminal已形成数十万日活用户与千级Agent应用生态，并在BNBChainDAppBayAI类目排名第一，具备明确的链上用户增长与真实交易量。其多模态场景覆盖的加密原生领域有望逐步外溢至更广泛的Web2用户。
生态合作 方面，ChainOpera发起CO-AIAlliance，联合io.net、Render、TensorOpera、FedML、MindNetwork等伙伴，构建GPU、模型、数据、隐私计算等多边网络效应；同时与三星电子合作验证移动端多模态GenAI，展示了向硬件和边缘AI扩展的潜力。
在 Tokens与经济模型 上，ChainOpera基于Proof-of-Intelligence共识，围绕五大价值流（LaunchPad、AgentAPI、ModelServing、Contribution、ModelTraining）分配激励，并通过1%平台服务费、激励分配和流动性支持形成正向循环，避免单一“炒币”模式，提升了可持续性。
潜在风险
首先，技术落地难度较高。ChainOpera所提出的五层去中心化架构跨度大，跨层协同（尤其在大模型分布式推理与隐私训练方面）仍存在性能与稳定性挑战，尚未经过大规模应用验证。
其次，生态用户粘性仍需观察。虽然项目已取得初步用户增长，但AgentMarketplace与开发者工具链能否长期维持活跃与高质量供给仍有待检验。目前上线的AgentSocialNetwork主要以LLM驱动的文本对话为主，用户体验与长期留存仍需进一步提升。若激励机制设计不够精细，可能出现短期活跃度高但长期价值不足的现象。
最后，商业模式的可持续性尚待确认。现阶段收入主要依赖平台服务费与Tokens循环，稳定现金流尚未形成，与AgentFi或Payment等更具金融化或生产力属性的应用相比，当前模式的商业价值仍需进一步验证；同时，移动端与硬件生态仍在探索阶段，市场化前景存在一定不确定性。