以太坊创始人维塔利克·布特林详细介绍了其“偏执模式”AI代理的配置方案

布特林推出“偏执模式”隐私AI方案

在周五发布的一条X平台帖文中，布特林描述了其Pi AI代理框架的新“偏执模式”，该模式整合了基于以太坊的zkAPI支付系统、Tor匿名网络、随机掩护流量以及本地运行的大型语言模型（LLM）。

该实验性配置旨在应对AI服务识别用户的多种途径，包括支付记录、IP地址、可识别的写作模式以及提交的提示内容。

每次对话都会被分配一个独立的Tor电路，而额外的随机网络流量则有助于掩盖真实的请求。与此同时，本地AI模型会在将提示语转发至外部服务之前对其进行重写，从而降低识别信息泄露给服务提供商的可能性。

布特林表示，他的实现方案使用 Qwen3.8-Flash-Next 进行本地提示词处理，尽管该系统允许用户替换为自己偏好的模型。这些隐私功能被整合到一个兼容 OpenAI 的守护进程中，使其能够与现有的 AI 软件协同运行。

布特林还通过在Bubblewrap沙箱内运行Pi代理程序，增加了另一层安全防护，该沙箱限制了代理程序对周围操作系统的访问权限。代理程序的网络连接通过torsocks路由至Tor，而布特林表示，他正在尝试使用微型虚拟机作为额外的隔离机制。

该架构集成了 zkAPI——这是以太坊基金会与 Open Anonymity Project 于 10 月 1 日推出的隐私保护支付系统。正如 Bitcoin.com News 此前报道的那样，zkAPI 利用零知识证明将支付身份与个别 AI 请求分离。 用户将加密货币（包括ETH或USDC）存入基于以太坊的保险库，并获得私有信用额度，这些信用额度可在不将每笔交易与原始资金来源关联的情况下进行消费。该服务会发放带有消费限额的临时API凭证，允许客户访问AI模型，而无需保留与请求相关的传统计费身份。

然而，仅靠zkAPI并不能提供完全的匿名性。AI服务提供商仍会收到提示内容，而IP地址、行为模式及其他识别细节，仍可能将本应匿名的请求与特定用户关联起来。布特林（Buterin）的最新实验试图通过结合支付隐私、网络匿名性和本地处理来解决这些漏洞。

以太坊创始人表示仍有改进空间

尽管增加了额外保护措施，布特林承认他的系统仍不完美。“它已经相当好用了！”他写道，并补充道：“不过你肯定还是得为增加的延迟付出不小的代价，尤其是在开始新对话时。”

他还警告称，Tor的保护措施可能会被技术娴熟的攻击者突破。虽然随机化的掩护流量可以挫败被动观察者，但与Tor入口中继合作的人工智能服务商可能会操纵请求时机来识别用户。布特林建议，一个专门设计的混淆网络（mixnet），结合持续的掩护流量和更大的带宽，可以提供更强的保护来抵御此类攻击。

这位以太坊联合创始人还表示，zkAPI的存取Gas费将在以太坊主网上大幅降低，尽管他并未提供具体的时间表或数值。

该实验凸显了加密货币基础设施与AI代理之间日益加深的交集，展示了基于区块链的支付、隐私网络和本地托管模型如何协同工作，以减少在与日益强大的AI服务交互时暴露的信息。

布特林这一以隐私为核心的方案推出之际，恰逢人工智能巨头OpenAI披露，其一个AI代理在Sepolia测试网中从一个它无法控制的钱包中窃取了ETH——这再次凸显了将加密货币资金委托给代理处理所面临的潜在风险。 这家AI巨头表示，已实施额外的安全措施，以试图防止此类事件在未来再次发生。