如果你曾尝试在去中心化基础设施上构建AI，就会知道这并不像听起来那么简单。在PAI3，我们也面临着同样的挑战：如何让AI智能体以快速、安全且保护隐私的方式，与链上的个性化数据交互？
这正是Greenfield发挥作用的地方。BNB的去中心化存储系统为我们提供了所需的基础。但要真正将其与容器化AI集成，我们必须解决一些前所未有的问题。所以我们构建了一个上层结构 —— 现在，任何人都可以使用它。
无论你是开发者、基础设施建设者，还是在见证AI新时代的人，这都是为你准备的。
为什么选择Greenfield？为什么是现在？
AI智能体需要数据才能发挥作用。但如果这些数据仍然存在于中心化的云端，AI就仍然会是剥削性的、不透明的，并被少数人掌控。Greenfield改变了这一切 —— 它提供去中心化、链上控制的存储，非常适合个性化、以隐私为先的AI。
但Greenfield最初并不是为AI容器设计的。为了让它适配AI，我们必须构建：
- 一个干净、高效的访问层
- 一个能让AI智能体验证身份并检索文件的机制
- 一个用于推理的、可索引的结构化数据路径
简而言之：我们必须让去中心化存储具备AI就绪能力。
我们构建了什么 —— 你可以使用什么？
为了弥合Greenfield与AI容器之间的差距，我们构建了一个基于API的中间层，它可以：
- 通过智能合约权限进行访问验证
- 实现跨数据集的文件搜索与筛选
- 将AI智能体连接至Greenfield中的数据，在安全的容器化推理环境中运行
这不仅仅是一个技术补丁 —— 它已经成为一个可供他人使用的功能层，用于：
- 构建具备隐私意识的AI工具
- 部署能够使用真实用户数据的AI智能体
- 将Greenfield集成进AI工作流中
我们愿意分享这一切，因为我们相信：只有在协作中，去中心化AI才能真正实现。
我们解决的技术难题
以下是我们遇到的两个主要难点 —— 以及我们贡献的解决方案：
1. 智能合约权限机制
问题：Greenfield的链上权限模型并未为动态、容器化的AI设计。
解决方案：构建了一个API包装层，管理权限并为AI系统抽象复杂性。
2. 缺乏内建文件索引功能
问题：AI智能体无法高效搜索或检索文件。
解决方案：我们创建了一个自定义的元数据索引，绑定至Greenfield，支持快速文件访问，同时保持去中心化。
我们目前正在将其打包为开放的API接口、GitHub文档和示例集成指南，确保BNB开发者社区的任何人都可以使用它来构建。
为BNB生态带来的真正贡献
这不仅是PAI3的一项成就 —— 它是我们对BNB长期愿景的实际贡献。
我们正在基于Greenfield做出实质性拓展：
- 将其应用扩展到AI领域 —— 这一时代最具变革性的技术之一
- 提供可落地的集成方案，供跨生态开发者使用
- 开放共享我们的工具，帮助他人更快、更好地构建系统，少走弯路
如果你在BNB工作，我们希望你知道：我们不仅是在集成，更是在扩展BNB生态的潜力。
这对你意味着什么？
AI正在经历与加密领域相似的变革：从中心化黑箱走向透明、去中心化的基础设施。问题不再是“这会不会发生？”而是“谁来拥有它？”
当你运行PAI3节点时，你不仅是在支持网络 —— 你在为可信AI推理提供动力。你在让AI智能体能在真实数据上进行隐私、安全的推理。你在拥有未来他人所依赖的基础设施的一部分。
我们不搞炒作 —— 我们在构建系统。Greenfield现在是这个系统的活跃组成部分，而PAI3节点则是其扩展的关键。
接下来我们会发布：
- 我们在GitHub上的Greenfield集成代码
- 在Gitbook上的API文档
- 开发者指南，用于使用我们的索引与访问层
我们也将在BNB社区频道和开发者论坛上分享这一切 —— 因为这不只是为我们准备的，这是为所有正在努力将AI与用户数据连接的建设者们准备的。
加入正在实现可验证AI的网络
- 获取PAI3节点 —— 拥有去中心化AI的基础设施
- 关注我们在X上的动态 —— 见证我们的建设过程
- 加入社区 —— 与构建AI未来的开发者建立联系
PAI3不会等待未来降临 —— 我们正在编写让未来成为现实的代码。
现在，你也可以一起参与。
如果你还需要中文版以更适合特定语境或平台（例如技术文档、推文或博客格式），我也可以为你适配调整。需要吗？
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