作為一家將區塊鏈與人工智能技術深度結合的科技公司，Fetch.AI 旨在構建一個去中心化的智能經濟體，通過將人工智能、區塊鍊和物聯網技術相結合來實現分佈式目標。該公司的目標是為企業和消費者提供一種全新的方式來進行經濟交互，實現更高效、更安全和更智能的交易。
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讓網絡節點自行管理：自治經濟代理架構（AEA）
在Fetch.ai 網絡上，擁有數據的個人或公司由其代理代表，與尋求數據的個人或公司的代理聯繫。代理商在開放經濟框架（OEF）上運作。這充當搜索和發現機制，表示數據源的代理可以在其中通告他們有權訪問的數據。同樣，尋找數據的個人或公司可以使用OEF 搜索有權訪問相關數據的代理。
Fetch.AI 的AEA 架構是一種分佈式的智能代理架構，用於構建自主協作的智能代理網絡。 AEA 代表Autonomous Economic Agent（自治經濟代理），其核心思想是將人工智能和區塊鏈技術相結合，構建一個去中心化的智能經濟體，實現智能化、自主化和去中心化的經濟交互。
AEA 架構的核心組件主要包括以下四個模塊：
AEA 代理（Agent）：AEA 代理是一個自主的、可編程的智能代理，具有自主決策、自主協作和自主學習的能力，是AEA 的核心組件，代表了一個獨立的實體，具有自主決策和行動的能力。每個AEA 代理都有自己的錢包地址、身份標識和智能合約，可以與其他代理進行交互和合作。
AEA 通信（Connection）：AEA 通信是一種基於區塊鏈技術的點對點通信協議，用於實現代理之間的信息傳輸和交互。 AEA 通信可以確保交互的安全性和可靠性。 Fetch.AI 的AEA 支持多種連接方式，包括WebSocket 和HTTP 連接。
AEA 技能（Skill）：AEA 技能是一種可插拔的模塊，用於擴展AEA 代理的功能和能力。每個技能包括一個智能合約和一個Python 包，用於實現代理的特定功能，例如自然語言處理、機器學習、決策制定等。技能可以包含多個協議和模型，以便代理能夠理解和響應來自其他代理的請求。
AEA 協議（Protocol）：AEA 協議是一種協作機制，用於實現代理之間的協作和交互。 AEA 協議定義了代理之間的消息格式、協議流程和交互規則，從而實現代理之間的協同工作。協議是代理之間通信的規則和指南。協議定義了代理應該如何交換信息、響應請求和處理錯誤。 Fetch.AI 的AEA 支持多種協議，包括Fetch.AI 自己的Agent Communication Language（ACL）和HTTP 協議。
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讓節點智能的核心：AEA 技能模塊與群體學習（Colearn）機制
在以上四個模塊中，最為重要的就是AEA 技能模塊，這是讓節點擁有智能的關鍵模塊。 AEA 技能是一種可插拔的模塊，用於實現代理的群體自主學習功能。每個學習技能都包括一個智能合約和一個Python 包，用於實現不同類型的學習任務，例如強化學習、監督學習、無監督學習等。當一個代理需要學習時，它可以選擇適合自己的學習技能，並將學習結果保存在自己的狀態中。代理可以根據學習結果自主調整行為和策略，從而實現更智能、更高效和更可持續的經濟交互。
Fetch.AI 的集體學習原理包括以下步驟：
數據共享：不同的代理收集自己的數據，並將其上傳到區塊鍊網絡中的共享數據庫中。這些數據可以是傳感器數據、文本數據、圖像數據等。所有參與集體學習的代理都可以訪問共享數據庫中的數據，並使用這些數據進行訓練。
模型訓練：代理使用共享數據庫中的數據進行模型訓練。模型可以是機器學習模型、深度學習模型或其他類型的算法。代理可以使用不同的模型進行訓練，以便學習不同的任務或問題。
模型選擇：獎勵機制：
模型集成：獎勵機制：
獎勵機制：在集體學習的過程中，代理可以通過貢獻自己的數據和模型獲得獎勵。獎勵可以基於代理的性能、貢獻度、資源利用效率等因素進行分配。獎勵機制可以鼓勵代理積極參與集體學習，並提高整個系統的性能。
假設有兩個代理A 和B，它們需要進行合作來完成一個任務，例如運輸貨物。代理A 負責提供貨物，代理B 負責提供運輸服務。在最初的交互中，代理A 和代理B 都可以採用隨機的行為策略來完成任務，例如隨機選擇運輸路線或運輸方式。
隨著交互的進行，代理A 和代理B 可以通過學習技能來學習交互歷史數據，並根據學習結果自主調整行為策略。例如，代理A 可以通過學習技能來學習貨物的供應量和運輸成本等信息，從而根據當前的貨物需求和市場價格，自主選擇最優的合作策略。代理B 也可以通過學習技能來學習運輸路線和運輸方式的效率和成本等信息，從而根據當前的交通狀況和能源價格，自主選擇最優的運輸策略。
隨著交互的不斷進行和學習結果的不斷更新，代理A 和代理B 可以逐漸優化自己的行為策略，從而實現更高效、更智能和更可持續的經濟交互。這種自主學習的過程可以不斷迭代和優化，從而實現更好的經濟效益和社會價值。
需要注意的是，自主學習功能需要代理具備足夠的計算能力和數據資源，才能實現良好的學習效果。因此，在實際應用中，需要根據代理的實際情況和需求，選擇合適的學習技能和資源配置，從而實現最佳的學習效果。
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Summary
參考文獻：
參考文獻：
[ 1 ] Fetch.AI Developer Documentation
[ 2 ] Melanie Mitchell: AI 3.0
[ 3 ] Alexey Potapov: Basic Atomese Features required
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