0. 简介

最近, 术语 “意图 (intent)” 最近已成为研究人员之间的热门话题. 在这篇文章中, 我们将介绍意图的概念以及它与 Hyper Oracle zkAutomation 和 zkML 的关系.

1. 意图

a) 定义

意图的概念其实比 Rollup 更加不清晰, 但至少它没有争议性… 理解意图可能相当令人困惑, 但这里提供的解释旨在帮助你完全掌握它.

比较来说, 普通交易是 imperative 的 ( 描述过程 ). 在一笔 swap 交易中, 在不使用意图的情况下, 用户签署一个交易, 将指定的金额发送到一个路由器 (router) 地址. 然后, 该金额被转换为 WETH, 最后, WETH 被交换为特定数量的其他代币. 而有了意图, 整个描述变得更加简单, 因为意图在本质上是陈述性 (declarative) 的 ( 描述结果 ). 例如, 一个用户可以简单地陈述他们的意图如下:” 支付 1 个 ETH 以换取 2 个代币”.

意图允许你, 作为一个用户, 定义你想要的结果 (“你想要什么”). 然后, 解析者 (resolvers) 可以发现 (matchmake) 如何为用户实现这些结果 (“如何得到它”).

如果你觉得意图的概念令人困惑, 没关系, 继续阅读, 或者阅读更多关于定义的内容.

b) 类似的概念和例子

意图, 作为一个概念, 与自搜索引擎兴起以来就存在的各种旧概念有着共同的哲学基础.

虽然这些概念有一个共同的想法, 但意图超越了限价单, 并作为一个更广泛的术语, 概括了这些概念的基本含义.

实际上, 意图是一个链外签署的消息, 它编码了用户想要实现的状态转换. 基本上, 用户签署的消息是 “任何满足 [这些条件] 的状态转换都有我的批准”.

c) 优势

基于意图的设计模式有几个优点：

1. 改善用户体验 (UX) 和执行质量: 有了意图, 用户只需要批准他们想要的结果, 而不需要参与复杂的操作. 解析器负责使用最优化的路径来执行意图, 例如利用 AMM 路由, 使用 USDC 进行 gas 付费, 或实现跨链智能合约.
2. 增强效率: 链下解析器组件的灵活性有助于提高效率. 在同一个链下环境中, 多个意图有可能相互抵消或产生经济收入, 这可以带来整体效率的提高. 此外, 链下计算不受链上计算限制的制约, 使复杂的计算在链上解决之前能够在链下实施.

2. 意图的解析器

a) 解析器无处不在

让我们重新审视一下意图的定义. 意图是自由变量的满足条件或交易, 通常由链下的解析者完成.

当我们研究链下解析器在意图过程中的作用时, 我们可以观察到, 基于意图的架构与 Rollup 架构有相似之处. 这两种架构都采用链下计算来增强用户体验, 实现更有利的用户体验!

根据这一点, 我们可以观察到, SUAVE、ERC-4337 AA 和 SeaPort 都是基于意图模式的应用. 它们都需要至少有一方被激励在指定的模式下及时执行和解决意图. 这一方 (通常) 是链下的, 并被称为不同的名字, 如 resolver、solver、sequencer 或其他名字.

b) 自动化网络作为解析器

另一个重要的基于意图的设计和应用类型是: 一个自动化网络就是一个解析器. 例如, 任何基于 Gelato 网络的应用都是使用基于意图的模式设计的.

在这种情况下, 意图是从自动化模式的链下定义中得到的. 意图包含了自动化的任务, 而解析器作为自动化网络中的链下节点, 遵守指定的模式. 解析器的作用是将提供的数据组合成一个交易, 在链上结算.

3. zkAutomation & zkML, 无需信任的解析器

然而, 需要注意的是, 自动化网络中的解析器经常会引入额外的信任假设. 我们没有办法直接相信解析器会准确有效地处理意图而不出错. 我们不能保证解析器的完全安全. 为了减轻这种担忧, 其他自动化网络通常采用治理机制或法律协议来确保解析器以可信赖的方式运作.

以以太坊上的矿工可提取价值 (MEV) 的系统 Flashbots 为例, 他们已经探索了四种不同的解决方案, 以解决与链下解析器相关的安全问题.

• Cryptoeconomics (Staking & Slashing)
• Multisig
• Trusted Hardware
• Pure Crypto (ZK)

综上所述, 虽然 ZK ( 零知识 ) 解决方案被认为是最安全和无需信任的选择, 但在 Flashbots 的场景下, 它们不被认为是生产就绪的 (production-ready).

然而, 在我们的自动化网络方案中, ZK 是我们所寻求的理想解决方案, 以确保链下解析器的计算是完全可验证的和无需信任的. 我们已经为这个产品开发了一个 MVP 和一个 demo.

在 Hyper Oracle, 我们不仅解决了自动化任务的意图, 并将我们的能力扩展到无需信任地解决机器学习的计算意图.

a) zkAutomation, 无需信任的自动化任务解析器

zkAutomation 是 Hyper Oracle 基于零知识证明的无信任自动化协议. zkAutomation 的自动化执行完全由 zk 保障, 自动化源 ( 自动化的数据源 ) 和自动化触发条件 ( 何时触发任务 ) 可使用 zkGraph 完全定制.

b) zkML, 无需信任的自动化机器学习解析器

如前所述, 解析器有能力促进任意的重型计算. 这包括在一个无信任的链外环境中执行机器学习计算的能力.

通过在链外执行这些计算, 这个过程可以安全地、透明地进行. 一旦计算完成, 结果就可以在链上结算, 确保机器学习推理过程的完整性和可靠性.

c) 意图角度的 zkAutomation 与 zkML

从意图的角度来看, zkAutomation 和 zkML 是意图的无需信任解析器.

简而言之, zkAutomation 和 zkML 是链下进行执行的, 但由 zk 完全保障计算安全性与去中心化.

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