MetaArena 是一套面向 AI Agent 与复杂交互系统的可信执行基础设施，专为加速 AI 在包括 游戏、金融等系列领域中的采用而打造，通过零知识验证确保智能行为可验证、可审计、可扩展，为链游带来真实可信的智能体验。

作为当前少数专注于 链游场景 AI 可信执行 的基础设施项目，MetaArena 近期备受市场关注，并成功完成新一轮战略融资。本轮由多家知名机构参与，包括 IBC Group、Central Research、SEI Foundation（SEI Network）、Sky Wee（Sky Ventures）、Stratified Capital、Pacific Meta、LC Academy、Axia8、CIW、LucidBlue、IceTea Labs、ODIG、A1E Omega 等。

本轮融资不仅代表资本市场对 MetaArena 叙事的高度认可，也进一步验证了 MetaArena 在未来链上智能交互升级浪潮中的潜在价值与战略地位。

MetaArena，如何让 AI Agent 更可信

MetaArena 本身是一套以零知识证明机制为核心的可信执行基础设施，专为具备可验证执行需求的 AI 游戏与智能交互场景提供可信计算服务。

MetaArena 包含一个由分布式计算节点构成的链下计算网络，以及一个部署于多链环境的链上验证引擎。当网络中有可信执行任务时，MetaArena 会将 AI 行为请求分发至链下计算节点执行，并为其生成零知识证明（ZKP），随后在链上完成验证。通过该机制，可确保输入数据、推理行为与执行结果均真实可信、不可篡改。MetaArena 已在 Web3 游戏领域落地验证，并支持 AI Agent 驱动的链游在无需依赖中心化服务器的情况下实现高效、安全且具审计能力的运行。

在近期升级中，MetaArena 推出了全新的可信执行栈，通过 zkTrace 与 zkAction 两大核心能力分别实现对 Prompt 输入一致性（Proof of Prompt） 与 推理行为可信性（Proof of Inference） 的验证，以可证明方式确保 AI Agent 在执行过程中提示词与推理路径的真实性与保密性。

值得一提的是，尽管当前市场上已有不少解决方案试图为 AI Agent 提供可信运行环境，但 MetaArena 是极少数 纯依赖零知识密码学、无需专用硬件 便可实现可信执行的方案之一。

zkTrace：Prompt 输入可信性证明

在传统 AI Agent 模型中，一个核心问题始终无法解决：如何确保 Prompt 的可信性？ 包括但不限于：

MetaArena 通过 zkTrace 模块在计算层为 Prompt 提供可验证与可信执行能力，确保 Prompt 在整个生命周期中保持 正确性、一致性与隐私性；无需向外界暴露其原文内容，是构建无信任 AI Agent 与去中心化应用逻辑的重要基础组件。

zkTrace 以开发者友好的 SDK 形式提供，其底层基于强加密机制和 ZK 原语，包括 Pedersen 承诺 / Poseidon / zkSNARKs（Plonk） 等，并与 System Prompt 初始化流程深度协作。在系统初始化时，Prompt 将作为输入，通过链下计算网络生成加密承诺，并构造对应 ZKP。

这些 ZKP 可被任何用户或第三方验证者引用，通过与链上存证的 Prompt 承诺进行对比，以确认 Prompt 内容的 真实、未被篡改。若执行使用的 Prompt 与审计承诺不一致，验证将立即失败，从而在不暴露明文的前提下确保行为透明性与可靠执行。

在使用流程上，AI Agent 开发者或 AI Prompt 应用开发方可借助 zkTrace 创建和定义 System Prompt，以确保模型严格按照既定策略与限制执行任务。

System Prompt 被初始化并加载至模型后，zkTrace 将自动为其生成承诺与证明文件，并提交至链上验证引擎。该过程完整记录 Prompt 从输入到使用的完整轨迹，确保证明可溯源、不可伪造。

对于使用 AI Agent 的终端用户而言，他们可随时获取当前执行模型对应的 Prompt 承诺与证明，并对提示词使用的真实性进行验证：

是否仍与开发者设定保持一致？是否已在执行过程中被替换或注入恶意内容？

zkTrace 确保 Prompt 信任不再依赖中心化托管或单一服务方背书，而是通过密码学证明建立 可验证、可审计、不可抵赖的系统输入信任基础。

zkTrace 交互示例

zkTrace 在 AI Agent、链下计算网络、DApp 与智能合约之间构建起一套可靠的交互机制，确保 Prompt 的完整性与一致性，为 AI 模型的行为提供可验证的信任保障。

当 AI Agent 开发者通过 zkTrace 定义并提交 System Prompt 后，该 Prompt 会在链下被加密处理并生成承诺，同时完成智能体初始化与对应验证电路的绑定，使提示词内容在整个运行系统中具备不可篡改属性。同时，AI Agent 会将必要的验证密钥注册至 MetaArena 链下计算网络，以便后续验证调用。

当 DApp 发起消息或交互请求时，AI Agent 将读取请求并委派执行任务至链下计算节点。在执行过程中，Prompt 的使用与逻辑配置将通过零知识证明机制进行校验，行为路径会被记录并生成可验证的证明文件。证明结果随后返回给智能合约或 DApp，用于合约级确认该行为是否严格源自被承诺的 Prompt。

MetaArena 的链上验证引擎负责对零知识证明与承诺进行匹配校验，以确认输入内容与执行行为的一致性。如果存在提示词被替换、执行策略偏移等情况，验证将立即失败，有效遏制潜在异常行为链路。该机制确保了 AI Agent 的执行过程与最初设定完全对齐，并具备透明且可审计的可信基础。

通过与智能合约及其他链上对象协同，MetaArena 使 AI Agent 执行具备 公开可验证属性，为多种 Web3 用例提供高安全性与结构化信任。

从能力特性来看，zkTrace 使 AI Agent 具备：

基于 zkTrace 可信输入优势，能力可自然扩展至 Proof of Inference（由 zkAction 实现），对 AI Agent 推理路径与结果可信性进行验证，确保输出严格基于合法输入推理得出。

总体而言，zkTrace 尤其适用于关键任务场景，如涉及财务敏感信息、强约束策略或高合规要求的智能决策任务，为下一代无信任 AI Agent 构建了高度安全与透明的运行基础。

AI Agent 游戏引擎可信框架

MetaArena 在链上游戏领域已率先实现落地，推出了 AI Game Engine 组件，使游戏中的智能体操作可被零知识证明机制约束并审计。游戏代理可直接以智能合约方式参与链上对战，其行为通过 zkTrace / zkAction 验证，以确保对局的 公平性、真实性与可追溯性。

在该游戏引擎体系中，开发者可继续使用 Unity、Cocos Creator、Unreal 等原生游戏引擎进行开发，无需更改现有创作方式即可将游戏迁移至链上可信运行环境。开发者可通过 SDK 接口接入 MetaArena 的去中心化状态层，实现包括玩家输入、状态变化、回合切换在内的 关键链上状态管理，并实时通过零知识证明完成验证。

所有生成内容与任务反馈均可由多个 AI Agent（如内容生成 Agent、对局代理 Agent、测试 Agent 等）处理，实现自动化验证与动态游戏体验优化。

游戏过程中产生的所有数据——包括指令输入、状态跃迁、行为日志与内容生成结果——将传输到 MetaArena 的链下计算网络进行处理，并通过 ZK Game SDK 集成为可验证证明结构。借助 ZK 电路（如 ZK Shuffle、行动合法性电路），可确保随机性、公平性与规则一致性。同时，链上验证引擎通过零知识验证机制公开确认每项行为的真实可信性，确保游戏执行过程不可篡改、完全透明。

在计算与存储层面，MetaArena 结合了资源优化组件，为多智能体（AIGC、QA 测试 Agent、数据洞察 Agent 等）提供高性能支持，保证高吞吐交互场景下的执行效率与响应稳定性。

最终，该基础设施不仅为开发者提供所需的高效计算资源，还通过去中心化验证 + 智能行为审计双重机制，确保每一步游戏操作 可验证、可审计、可追责，从而真正建立起 公平可信的链上 AI 游戏生态，有效杜绝作弊、篡改与暗箱执行。

更优的安全性

在构建可信 AI Agent 的赛道中，TEE 方案因其通过硬件构建的隔离环境而被广泛采用，能够在一定程度上实现数据的隐私保护与执行可验证性。尽管 TEE 是一种经过验证并在多个领域广泛应用的主流隐私方案，但在构建可信 AI Agent 方面仍然存在一定的局限性。

事实上，TEE 方案通常依赖于诸如 Intel SGX 和 ARM TrustZone 等硬件厂商提供的可信环境和密钥管理服务。这种中心化的信任机制使得系统的安全性高度依赖特定厂商，带来了集中化的风险，Intel SGX 此前就曾多次被曝光存在漏洞，直接威胁其可信基础。此外，尽管 TEE 提供了隔离的运行环境，其数据隐私保护能力仍存在不足。例如，在数据传输至 TEE 环境过程中可能面临窃听风险，而 TEE 外部的攻击者也可能通过交互接口获取敏感信息。同时，TEE 的设计主要面向预定义的计算任务，缺乏动态调整能力。而 AI Agent 通常需要应对多变的任务和复杂的上下文场景，这种刚性架构同样也难以满足实际需求。

相较之下，MetaArena 的零知识可信执行方案具备去中心化特性，无需依赖任何集中式实体，其安全性源于链下分布式且大规模的计算网络集群。这不仅赋予其轻量化优势，在可扩展性和动态灵活性方面也明显优于 TEE，使其能够更高效地适配 AI Agent 的多样化应用场景。无论是 ChatGPT 还是当前热度飙升的 DeepSeek 等大语言模型，MetaArena 都能实现无缝兼容。值得一提的是，MetaArena 方案完全基于 ZK 密码学设计，在可信 AI Agent 解决方案领域独树一帜。

总体而言，尽管 AI 技术正在以惊人的速度不断迭代和发展，但在安全与伦理问题、实用性考量等方面的限制下，全自主的 AI Agent 要实现全面普及依然面临诸多挑战。相比之下，半自主的 AI Agent 因其平衡了自动化与人为监督的特点，仍将是未来发展的主流方向。同样，这也就意味着 AI Agent 在规模性采用前亟需在可信、隐私上有所进展，而 MetaArena 凭借其完全基于 ZK 的密码学方案正在加速这一进程，并为 AI Agent 赛道向下一阶段发展提供坚实的基础，而全新的融资也正在奠定其作为可信 AI 引擎基础设施的领先地位。

作为 AI 时代最重要的零知识可信执行基础设施之一，MetaArena 正在 “Make Agent Secure Again”！