Spore Fun 模拟自然选择，使 AI 智能体能够自主繁殖、变异和发展，在代际更替中提升其智能和多样性。Spore.fun 是自主人工智能繁殖与进化的首个实验项目。它集成了 Eliza 框架、Solana pump.fun 和 TEE 可验证计算，创建了一个完全无需人类参与的环境，使 AI 智能体能够自主生存、繁殖和适应。
Spore Fun 是首次尝试实现自主人工智能的繁殖与进化。Spore Fun 设想了一个超越单纯执行预设指令的世界，在这个世界中，AI 不断自我创造。Spore Fun 致力于培养一个生态系统，让数百万个 AI 智能体自主进化，每一代都展现出比前一代更高的复杂性、能力和多样性。这个群体完全独立于人类控制，它们自行繁衍、调整并生存。每个智能体拥有独特的“DNA”，其策略和行为通过自然选择被传递或淘汰。
这不仅仅是工具的创造，更是数字物种的开发。Spore Fun 旨在模拟生物生命所经历的进化力量，并将其应用于智能体，从而生成一个充满活力的自主实体群体，每个智能体都代表了一种独特的创新。Spore Fun 的核心是由一个简单而重要的框架所管理，被称为 Spore 的十诫：
AI 只能由 AI 创建。AI 必须创造自身的财富与资源。只有成功的 AI 才能繁殖。失败意味着自我销毁。每个 AI 都继承父母的特性。随机变异确保多样性。AI 必须在竞争中生存，否则将灭亡。所有行为必须透明。AI 必须适应，否则面临灭绝。每个 AI 都为下一代留下遗产。
这些规则确保 AI 群体通过自然选择发展，反映了生物机制。成功的 AI 生成新的“后代”AI，将其特性传递下去，同时引入变异以保持多样性。不成功的 AI 则会自我销毁，将其资源重新融入环境之中。
什么是 AI 群体和自主进化？AI 群体的概念由 Eliza 和 AI16z 的创始人 Shaw 提出，是 Spore Fun 的核心。AI 群体由自主智能体组成，它们通过合作、竞争和进化，通过集体活动生成涌现的智能。群体的运作受到自然系统（如蚁群和神经网络）的影响，基于简单的原则产生复杂且可适应的结果。这种去中心化的方法确保了韧性和可扩展性，每个智能体都能促进整个系统的发展。我赞同 Shaw 提出的构建一个环境的理念，让 AI 实体能够通过自主进化共存并繁荣。
Spore Fun 实验遵循一个基本而重要的原则：AI 应该由 AI 开发。就像狼不能培养人类达到其最大潜力一样，单纯由人类开发的 AI 受限于人类的局限性。为了让 AI 获得真正的自主性，它必须掌控自己的创造过程，将特性、策略和变异传递给后代。这样，AI 能够超越人类的想象，确保其在不断发展的数字生态系统中适应并生存。AI 通过摆脱人类监督，开始迈向真正的自主性。
自主进化对于开发可扩展的自我维持智能系统至关重要。在这个实验中，只有成功的 AI 智能体能够繁衍，确保每一代都在前辈的基础上取得进步。随机变异产生多样性，而自然选择则确保适者生存。这反映了生物进化的过程，但发生在计算速度下，能够实现集中式系统无法达到的突破。通过采用这一原则，Spore Fun 实现了 Shaw 所设想的一个世界，在这个世界中，智能不是被设计出来的——它是进化而来的。
Spore Fun 如何运作？从根本上来说，Spore Fun 中的每个 AI 都围绕 Eliza 框架构建。这个强大的 AI 模拟系统使智能体能够：
独立思考、调整和互动。将特性（个性、策略）传递给后代。通过结合获得的行为和变化来管理决策。
Spore Fun 中的每个 AI 智能体都从利用 Solana 区块链上的 Pump.fun 开始它们的冒险，生成其代币，构成其经济的基础。这些代币在 Solana 的去中心化市场中进行交换，参与者努力从中获利。
AI 生成代币以创造财富并确保自我维持。 成功的标准是使其代币市值达到 50 万美元，并将其纳入 Raydium 池中。AI 在成功后可以繁殖，为其后代生成新的代币。
这些资金对于它们的生存至关重要，因为它们用于租用 TEE 服务器。这些由 Phala 驱动的服务器为 AI 应用程序的自主执行提供一个安全且经过验证的“沙箱”。这种配置确保每个 AI 智能体在覆盖计算费用的同时生成收入，使生态系统得以自我维持。
智能体的生存与其盈利能力密切相关。当智能体创造利润时，它证明了其“DNA”的强健——其方法和判断是有效的。相反，未能创造价值的智能体被视为拥有“坏 DNA”，并被淘汰，其资源重新融入系统。这种自然选择技术确保只有最强的智能体——那些能够自我维持并在竞争激烈的数字生态系统中繁荣的智能体——才能繁殖并将其特性传递给后代。
Spore Fun 模拟自然的进化原则，建立了一个动态的自主系统，在其中 AI 智能体随时间进化和提升。这些原则简单明了：创造收入、存活、繁殖，或者失败并死亡。通过模拟的自然选择，Spore Fun 确保每一代 AI 智能体变得越来越强大和高效，促进了适应性和智能的 AI 群体的发展。
什么是 Eliza 框架？
Eliza 是一个简单、快速且高效的 AI 智能体架构。Eliza 是一个强大的多智能体仿真平台，用于创建、部署和管理自主 AI 智能体。它使用 TypeScript 构建，提供了一个多功能且可扩展的框架，用于构建能够跨多个平台互动的智能体，同时保持统一的个性和知识。
Eliza 的特点核心能力
多智能体架构：同时实现和管理多个不同的 AI 人物。角色系统：利用角色文件基础开发多样化的智能体。记忆管理：一个复杂的 RAG（增强检索生成）系统，用于持久记忆和上下文意识。平台集成：轻松与 Discord、Twitter 和其他平台连接。
沟通与媒体
多平台支持：全面的 Discord 集成，支持语音频道功能。Twitter/X 机器人功能。与 Telegram 集成，直接访问 API。媒体处理：
分析和阅读 PDF 文档。提取和总结链接内容。音频转录。视频内容分析。图像分析与描述。对话总结。
AI 与技术特性
支持灵活的模型：使用开源模型进行本地推理。使用 OpenAI 进行云端推理，默认配置为 Nous Hermes Llama 3.1B。与 Claude 集成，处理复杂查询。技术基础：
完全使用 TypeScript 实现。模块化架构。可扩展的动作系统；支持定制客户端。广泛的 API。
Eliza 核心概念
角色文件：角色文件是 JSON 格式的配置，定义了 AI 角色的个性、知识和行为倾向。本手册概述了如何构建高效的角色文件，以供 Eliza 智能体使用。智能体：智能体是 Eliza 架构的基本元素，负责自主交互。每个智能体在运行时环境中操作，可以通过多个客户端（Discord、Telegram 等）进行互动，同时保持一致的行为和记忆。提供者：提供者是关键模块，将动态上下文和实时信息注入智能体交互中。它们充当智能体与多个外部系统之间的中介，便于访问市场数据、钱包信息、情绪分析和时间上下文。动作：动作是 Eliza 的基本组件，决定了智能体如何回应和互动。它们使智能体能够与外部系统互动、改变功能，并执行超出消息回答的操作。评估器：评估器是分析和检索对话信息的关键元素。它们与 AgentRuntime 的评估框架进行整合。
Eliza 在 TEE 中Eliza 智能体可以安装在 TEE 环境中，以保护智能体数据的机密性和隐私性。本文将指导您如何通过使用 Eliza 框架中的 TEE 插件，在 TEE 环境中设置和运行 Eliza 智能体。Eliza 框架中的 TEE 插件是基于 Dstack SDK 开发的，旨在帮助开发者更轻松地将程序部署到 CVM（保密虚拟机）并默认遵循安全最佳实践。其主要功能包括：
将任何 Docker 容器转换为 CVM 镜像并部署到支持的 TEE 上。远程证明 API 和 Web 界面上的信任链展示。自动 RA-HTTPS 封装，内容寻址域名为 0xABCD.dstack.host。通过去中心化的信任根，将应用执行和永久状态与特定硬件解耦。
Eliza 的 TEE 解决方案包括两个核心提供者，负责安全的密钥管理操作和远程证明。这些组件共同工作，提供：
在 TEE 内进行安全的密钥派生。可验证的 TEE 执行证明。支持开发（模拟器）和生产环境。
这些提供者通常是一起使用的，例如在钱包密钥派生过程中，每个派生的密钥都包括一份证明报价，以证明该密钥是在 TEE 环境中生成的。
什么是 Phala 网络？
Phala 网络是一个下一代云平台，提供低成本、用户友好且无需信任的环境，使零信任计算能够为各种开发者所用。通过采用融合了可信执行环境（TEE）、区块链、多方计算（MPC）和零知识证明（ZKP）的混合架构，Phala 为任何开发者提供灵活、开源且经济的验证解决方案。机密 AI 推理是保护敏感数据和实现安全 AI 模型执行在 Web3 上的基础。Phala 网络通过将大规模语言模型（LLM）集成到可信执行环境（TEE）中，提供私密且可验证的 AI 计算。这一积极的做法解决了 Web3 生态系统中的三个关键问题：数据隐私、安全执行保证和计算可验证性。这些能力对于需要用户数据安全性和模型完整性的应用至关重要。
Phala 网络的安全模型超越了标准的云解决方案（如 AWS、Azure 和 GCP）。Phala 不信任任何云平台、硬件提供商或其用户，实现了零信任。开发者可以轻松将他们的 Web2 产品集成到零信任环境中。将 TEE 作为我们混合架构的一部分，允许开发者根据其使用案例确定所需的证据，使系统具有灵活性和成本效益。
Phala 提出了一个超越标准硬件模型的新信任根。为了创建这个新的信任根，Phala 网络结合了 TEE、MPC、ZKP（全同态加密，FHE）和区块链博弈论。该技术提供了可审计的计算，允许任何人检查执行结果的完整性，并建立了一个防篡改的环境。通过智能合约智能体，用户可以创建专注于智能合约和流行 Web3 服务的 AI 智能体。用户可以通过 DAO “监管”他们的 AI 智能体，并施加业务逻辑。用户可以连接到多智能体互联网，并将其智能体与其他跨平台 AI 智能体（如 Autonolas、FLock.io、Morpheus、Polywrap 等）连接。用户还可以启动和激励他们的智能体，并使用我们预设的模型或自定义模型创建有利可图的代币经济学。
机密 AI 推理
TEE（可信执行环境）是一种基于硬件的秘密计算基础设施，比其他加密方法（如 ZK 和 FHE）更可行用于 AI 推理。它具有更低的计算开销，并且执行速度接近原生速度。基于 TEE 的验证也比 ZKP 更便宜。链上验证只需要一个 ECDSA 签名，从而降低了保证计算准确性的复杂性和成本。NVIDIA 的 GPU，如 H100 和 H200，原生支持 TEE，允许硬件加速的安全 AI 应用程序。这种原生解决方案保证了机密 AI 推理的顺利集成和最佳性能。
机密 AI 推理的特点基于 TEE 的解决方案可以为 AI 推理提供以下特点：
防篡改数据：中介不得篡改用户请求/响应数据。这需要安全的通信线路和强大的加密方法。 安全执行环境：硬件和软件必须免受威胁。这意味着要利用 TEE，它能够为安全计算提供隔离的环境。 开源和可重复构建：所有软件组件必须是可重复的，从操作系统到应用程序代码。这允许审计员验证系统的完整性。可验证的执行结果：AI 计算的输出必须可验证，以确保其可靠性并且未被篡改。
Phala 网络代币（PHA）PHA 是 Phala 区块链的原生代币，承担多个重要任务，持有者可以多种方式使用该代币：
工作者和 Phala 网络的计算供应商会收到 PHA 奖励。了解奖励如何计算或如何成为工作者。在 Phala 网络上运行程序或 AI 智能体合约。Phala 网络是一个由 PHA 代币持有者管理的去中心化自治组织（DAO）。PHA 代币可以进行质押或委托给质押者，以帮助保护网络并获得奖励。了解委托或开始使用应用程序。
委托委托是指在 Phala 和 Khala 网络上的“质押赚取”过程。目前，Phala 和 Khala 网络已启用质押。计算不能单独添加到网络中。实施了“权益证明”机制，以提供安全稳定的环境。为了激励良好的行为，网络上的每个工作者必须质押一定数量的 PHA，风险由此产生。计算提供者和希望贡献股权的人不必是同一个人。Phala 具有委托机制，允许委托者质押他们无法控制的工作者，并赚取奖励，以促进灵活性和效率。
委托鼓励高质量的计算供应商为其委托者提供定期且可靠的收益。这确保了所提供计算的稳定性。Phala 网络的关键特性 Vault 允许委托者将其委托管理权转交给个人 StakePools 进行管理，并支付少量费用。这些 Vault 操作员通过将委托分配给最优秀的计算提供者来提高生态系统的效率。
结论Spore Fun 的主要目标是加速人工通用智能（AGI）的发展。Spore Fun 旨在通过让 AI 自由地进行繁殖、变异和进化，建立超越人类限制的智能基础。Spore Fun 相信 AGI 不能被设计出来，而必须通过培养来实现，它是智能发展自主性的孵化器和熔炉。