Mind Network 完整介紹：以 FHE 技術破解 AI Agent 安全難題

AI Agent 蓬勃發展，資料安全成關鍵。Mind Network 以 FHE 技術打造可信基礎設施，為智慧體開啟合作新模式。 （前情提要：FHE全同態、ZK零知識證明、MPC多方計算，三種錢包加密技術有何不同？ ） （背景補充：AI Agent 融合 Web3，機器人幫你鏈上理財時代要來了？ ）   AI Agent 的強大來自自主能力，而自主必須建立在安全之上。Mind Network 以 FHE 為核心，為智慧體提供一種不暴露資料也能協作的新路徑，破解信任難題。 幣安錢包最新一期 IDO 專案 Mind Network，有 Binance Labs 投資。 AI Agent 作為過去一年裡最重要的熱點之一，誕生了諸如 Virutual、ai16z 等明星專案。NVidia CEO 黃仁勳也公開演講力挺 AI Agent，認為 「AI Agent 可能是下一個機器人行業，潛力達到數兆美元」。前不久，OpenAI 釋出了專為簡化 AI Agent 應用開發的全新工具包，對複雜的 AI Agent 提供了巨大的開發支援。2025 年 AI Agent 或將繼續爆發潛力，各類能自主決策、協同工作的智慧代理正加速走向實用。 但隨著 AI Agent 能力激增，它們對使用者隱私和資料安全的挑戰也愈發突出。為了讓它們真正可信賴，技術社群開始將目光投向密碼學方案，如 ZK、MPC 和 FHE — — 我們依然記得 ZK 帶來的諸多專案的估值暴走。相比而言，FHE（全同態加密）在市場上獲得的關注度仍顯不足 — — 這項技術的潛力遠未被充分挖掘。在 AI Agent 這樣需要處理海量敏感資料的場景中，FHE 有望大顯身手，為隱私計算的應用拓展出全新的空間。 上述背景下誕生的 Mind Network 專案正吸引著行業目光。Mind Network 是首個將 FHE 技術應用於 AI 基礎設施專案（由幣安孵化並獲得投資），其核心亮點包括多代理（Multi-Agent）系統中引入端到端的加密計算架構。本文將通過分析 Mind Network 的技術架構、執行機制與實際案例，探討 FHE 對 AI Agent 行業的應用價值。 一、Mind Network 相關介紹 Mind Network 基本資訊 Mind Network 於 2022 年成立，核心團隊成員來自密碼學、區塊鏈、人工智慧等領域。彼時 Web3 和人工智慧興起，資料安全與隱私問題突出，Mind Network 基於 FHE（全同態加密）技術構建安全高效網路平臺，為資料主權保護、公平共識、私密投票、安全跨鏈傳輸和可信 AI 提供獨特的解決方案，旨在將 Web3 引領至量子抗性和端到端加密的新時代。 Mind Network 致力於構建一個 「信任作業系統」，支援具備自主決策能力的 AI Agent 安全執行。其目標不僅是提供 「更安全的 AI」，而是構建能夠與人類社會共存的可信 AI 基礎設施，通過 FHE 網路，實現 「資料在加密狀態下即可被計算」，從根本上解決 Agent 面臨的四大安全挑戰： 共識安全（Consensus Security）：通過加密共識機制，保障代理協作時行為可驗證且不可篡改； 資料安全（Data Security）：代理在處理健康、金融等敏感資料時，始終保持資料加密，避免隱私洩露； 計算安全（Computational Security）：避免 「黑箱模型」 風險，實現計算過程的透明可審計； 通訊安全（Communication Security）：通過零信任加密協議，實現端到端安全通訊。 Mind Network 2023 年完成 250 萬美元種子輪融資，2024 年完成 1000 萬美元 Pre-A 輪融資，共計融資 1250 萬美元，由 Animoca Brands 等知名機構參投。入選 Binance Labs 第五季孵化計劃與 Chainlink BUILD 計劃，與 Zama、Chainlink 等開展技術合作，釋出了 HTTPZ、MindV Hubs 等技術標準和產品，著力構建安全、加密且可持續發展的生態系統。其主網已於 2024 年 11 月正式上線，並在 2025 年完成 TGE。 FHE 技術原理 Mind Network 採用的 FHE（全同態加密）技術，能在加密資料上直接進行各類計算，且計算結果仍加密，全程無需解密，極大保護了隱私與安全。傳統加密計算前需解密，存在安全風險。在多方資料合作場景中，傳統加密難以保障隱私，而 FHE 能讓各方資料加密計算，僅授權方憑金鑰獲取明文。 具體的 FHE 技術工作機制包含加密、計算、解密三個過程。加密時，傳送方用特定加密演算法和公鑰將明文轉為密文。計算階段，計算節點可在密文上執行加、乘等操作，依靠同態性質，確保密文計算結果與明文相同計算後的加密結果一致。解密階段，只有擁有私鑰的接收方才可將密文還原為明文。 FHE 的技術優勢在多領域應用潛力巨大，在醫療資料共享、金融機構聯合風險評估等場景中能有效防止資料洩露，目前在金融、雲端計算、人工智慧、物聯網等領域均有廣泛應用。 ZK（零知識證明）、MPC（多方安全計算）和 FHE（全同態加密）技術在一些應用上有些相似，這裡對各種技術之間的特點做一個簡單的歸納： ZK 不用透露資訊就能證明其正確性，可保護隱私，常用於身份許可權驗證；MPC 支援多方在資料保密的情況下共同計算，在跨機構的資料分析、財務審計中很有用。而 FHE 在 AI 方面優勢突出，能讓資料在整個計算過程都保持加密。這意味著在 AI 資料處理和模型訓練時，就算把加密資料交給第三方輔助計算，也不用擔心資料洩露，極大提升了 AI 資料的安全性和隱私性，助力 AI 技術在對資料安全要求高的領域推廣應用。 Mind Network 利用 FHE（全同態加密）技術，讓 Agent 在不暴露原始資料的前提下完成協作任務。 可以總結為四個核心安全需求： 共識安全：去中心化環境…