Fetch.ai是一个开源软件项目，旨在构建用于开发现代、去中心化和点对点（P2P）应用程序的基础设施。Fetch.ai利用人工智能和自动化技术，提供了各种工具和框架，可以创建和连接智能代理（agents），执行数字经济中的复杂任务。智能代理是一种自主的软件代码，可以代表人类、组织或机器行动。Fetch.ai的网络是一个跨链协议，基于Cosmos-SDK，可以在链上实现高级的加密学和机器学习逻辑。Fetch.ai还有自己的加密货币，叫做FET，目前的流通量为7.46亿枚，最大供应量为11.53亿枚。作为一家将区块链与人工智能技术深度结合的科技公司，Fetch.AI旨在构建一个去中心化的智能经济体，通过将人工智能、区块链和物联网技术相结合来实现分布式目标。该公司的目标是为企业和消费者提供一种全新的方式来进行经济交互，实现更高效、更安全和更智能的交易。得益于AI+区块链的高度智能性与开放性架构，Fetch.AI的应用场景非常广泛，包括物流、供应链、金融、能源、医疗等多个领域。Fetch.AI的技术架构主要包括两个部分：Fetch.AI主链和Fetch.AI智能代理。Fetch.AI主链是一个基于区块链技术的分布式账本，用于记录交易和智能合约，并确保交易的安全性和可靠性。Fetch.AI智能代理是一种具有人工智能能力的智能合约，能够自主地执行任务、协调资源和与其他智能代理进行交互，从而实现自动化、智能化和去中心化的经济交互。关于主链部分本文不进行过多陈述，我们将重点对自治代理架构（AEA）与群体学习（Colearn）机制进行拆解，以此来展示AI是如何参与区块链系统的运行与数据应用过程之中。
让网络节点自行管理：自治经济代理架构（AEA）
在 Fetch.ai 网络上，拥有数据的个人或公司由其代理代表，与寻求数据的个人或公司的代理联系。代理商在开放经济框架（OEF）上运作。这充当搜索和发现机制，表示数据源的代理可以在其中通告他们有权访问的数据。同样，寻找数据的个人或公司可以使用OEF搜索有权访问相关数据的代理。
Fetch.AI的AEA架构是一种分布式的智能代理架构，用于构建自主协作的智能代理网络。AEA代表Autonomous Economic Agent（自治经济代理），其核心思想是将人工智能和区块链技术相结合，构建一个去中心化的智能经济体，实现智能化、自主化和去中心化的经济交互。AEA架构的核心组件主要包括以下四个模块：
- AEA代理（Agent）：AEA代理是一个自主的、可编程的智能代理，具有自主决策、自主协作和自主学习的能力，是AEA的核心组件，代表了一个独立的实体，具有自主决策和行动的能力。每个AEA代理都有自己的钱包地址、身份标识和智能合约，可以与其他代理进行交互和合作。
- AEA通信（Connection）：AEA通信是一种基于区块链技术的点对点通信协议，用于实现代理之间的信息传输和交互。AEA通信可以确保交互的安全性和可靠性。Fetch.AI的AEA支持多种连接方式，包括WebSocket和HTTP连接。
- AEA技能（Skill）：AEA技能是一种可插拔的模块，用于扩展AEA代理的功能和能力。每个技能包括一个智能合约和一个Python包，用于实现代理的特定功能，例如自然语言处理、机器学习、决策制定等。技能可以包含多个协议和模型，以便代理能够理解和响应来自其他代理的请求。
- AEA协议（Protocol）：AEA协议是一种协作机制，用于实现代理之间的协作和交互。AEA协议定义了代理之间的消息格式、协议流程和交互规则，从而实现代理之间的协同工作。协议是代理之间通信的规则和指南。协议定义了代理应该如何交换信息、响应请求和处理错误。Fetch.AI的AEA支持多种协议，包括Fetch.AI自己的Agent Communication Language（ACL）和HTTP协议。
让节点智能的核心：AEA技能模块与群体学习（Colearn）机制
在以上四个模块中，最为重要的就是AEA技能模块，这是让节点拥有智能的关键模块。AEA技能是一种可插拔的模块，用于实现代理的群体自主学习功能。每个学习技能都包括一个智能合约和一个Python包，用于实现不同类型的学习任务，例如强化学习、监督学习、无监督学习等。当一个代理需要学习时，它可以选择适合自己的学习技能，并将学习结果保存在自己的状态中。代理可以根据学习结果自主调整行为和策略，从而实现更智能、更高效和更可持续的经济交互。
Fetch.AI的集体学习原理包括以下步骤：- 数据共享：不同的代理收集自己的数据，并将其上传到区块链网络中的共享数据库中。这些数据可以是传感器数据、文本数据、图像数据等。所有参与集体学习的代理都可以访问共享数据库中的数据，并使用这些数据进行训练。
- 模型训练：代理使用共享数据库中的数据进行模型训练。模型可以是机器学习模型、深度学习模型或其他类型的算法。代理可以使用不同的模型进行训练，以便学习不同的任务或问题。
- 模型选择：在模型训练完成后，代理将其模型上传到区块链网络中。所有参与集体学习的代理可以访问这些模型，并根据自己的需求选择适合自己的模型。选择的过程可以基于代理的性能、任务需求、资源限制等因素进行。
- 模型集成：选定模型后，代理可以将其与自己的技能集成，以便更好地完成自己的任务。技能可以是处理特定类型任务的模块，例如加密货币交易、物流管理等。代理可以使用多个技能和模型进行任务处理。
- 奖励机制：在集体学习的过程中，代理可以通过贡献自己的数据和模型获得奖励。奖励可以基于代理的性能、贡献度、资源利用效率等因素进行分配。奖励机制可以鼓励代理积极参与集体学习，并提高整个系统的性能。
Summary
展望未来，Fetch.AI的前景仍然广阔。随着技术的不断发展，它可能会引入更多的AI和区块链技术来提升性能和效率，满足更多的应用场景和需求。同时，随着隐私保护和数据安全日益受到重视，Fetch.AI的去中心化和安全特性可能会得到更多的关注和应用。尽管存在一些挑战，但Fetch.AI在AI和区块链领域的创新和潜力仍然值得我们关注和探索。
参考文献：
[1] Fetch.AI Developer Documentation
[2] Melanie Mitchell: AI 3.0[3] Alexey Potapov: Basic Atomese Features required
