0G(0G) Đầu tư thường xuyên

0G Labs đã ra mắt nền tảng phát triển AI 0G App dành cho người dùng phổ thông, cho phép bất kỳ ai xây dựng ứng dụng chỉ bằng hướng dẫn ngôn ngữ tự nhiên mà không cần viết mã. Nền tảng này kết hợp cơ sở hạ tầng điện toán phi tập trung, xác minh môi trường thực thi đáng tin cậy (TEE) bảo vệ quyền riêng tư và khả năng triển khai token cùng tác nhân AI. Người dùng có thể mô tả ý tưởng ứng dụng bằng ngôn ngữ thông thường, xem trước trong thời gian thực và chỉnh sửa lặp lại. 0G App sử dụng phần cứng an toàn như Intel TDX và NVIDIA H100/H200 để chạy các tác vụ suy luận trong môi trường được xác minh, đảm bảo tính minh bạch và bảo mật. Nền tảng này tích hợp Trung tâm Khởi chạy, bao gồm Bộ khởi chạy Ứng dụng, Bộ khởi chạy Tác nhân AI và Bộ khởi chạy Token (sắp ra mắt), tạo ra một hệ sinh thái thống nhất để xây dựng, triển khai và mở rộng ứng dụng. 0G App kết hợp các công cụ Web2 quen thuộc với hệ thống backend phi tập trung, cho phép triển khai ứng dụng một lần nhấp lên Vercel và đồng bộ dữ liệu với lớp lưu trữ phi tập trung của 0G. Việc sử dụng tài nguyên điện toán được liên kết với token $0G, thiết lập mối liên hệ trực tiếp giữa hoạt động nền tảng và tiện ích token.

Hệ thống phân tán luôn đối mặt với thách thức trong việc xác minh tính đúng đắn của các giao thức đồng thuận (Consensus Protocols). Bài báo tại ICML 2026, hợp tác bởi 0G Labs, Đại học Quốc gia Singapore (NUS), Đại học Bắc Kinh và Đại học Bắc Khu, giới thiệu Agora - khung tự động phát hiện lỗi dựa trên mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) và kiến trúc đa tác nhân (Multi-Agent). Agora khắc phục hạn chế của LLM đơn lẻ và phương pháp thử nghiệm truyền thống bằng cách phân tách nhiệm vụ thành ba tác nhân chuyên biệt: Điều phối (Orchestrator Agent), Chiến lược (Strategy Agent) và Tạo kiểm thử (TestGen Agent). Chúng phối hợp thông qua một khung kiểm thử tự động (Harness) hiệu quả, có khả năng phản chiếu và sửa lỗi, giúp chuyển đổi giả thuyết tấn công thành các bài kiểm thử thực thi được. Trong đánh giá, Agora đã phát hiện 15 lỗi logic sâu (Deep Bug) chưa từng được biết đến trước đây trong các thư viện giao thức quan trọng như etcd và Sui, trong khi các mô hình LLM hàng đầu như GPT-5.2 hay Claude 4.5 không tìm thấy lỗi nào. Agora đạt tỷ lệ báo động sai chỉ 26.1% với chi phí hiệu quả khoảng 40 USD cho mỗi lỗi phát hiện. Kiến trúc linh hoạt của Agora có tiềm năng ứng dụng rộng rãi sang các lĩnh vực khác như kiểm soát tương tranh cơ sở dữ liệu, kernel hệ điều hành và kiểm toán hợp đồng thông minh Web3, mở ra kỷ nguyên mới về an ninh tự động cho cơ sở hạ tầng công nghiệp.