2026 年 AI 正影響和接管各個行業，展現出重新定義萬物的能力。繼字節跳動豆包手機爆紅後，AI 助手領域創新接連不斷：智譜開源了 AutoGLM 框架，而 Cowork 等 AI 助手應用的興起也引發了市場廣泛關注。這些連續事件揭示了 AI 重塑整個移動生態的可能。豆包手機作為首款 AI 原生智能手機，通過操作系統級代理實現螢幕感知、用戶意圖解讀和跨應用任務執行，深受用戶青睞，也引發了顛覆生態入口與隱私安全的廣泛討論。而 AutoGLM 作為開源框架，進一步民主化 AI 能力，使自主任務執行從概念走向現實。AI+手機正以不可阻擋之勢，重新定義人與智能代理的互動模式，改寫既有的市場規則。
作為 AI 與 Web3 結合領域的先鋒，DeepFlow 推出全新的可信 AI 手機架構，在自動化執行複雜 Web3 交互的同時，通過可信執行環境（TEE）與雲端混合架構實現極致的隱私保護。通過與交易所、dApp 及底層協議的無縫銜接，DeepFlow 不僅有效解決數據隱私與操作效率長期痛點，更將推動行業向代理化（Agentic）、隱私優先的去中心化體系加速進化。在 AGI（通用人工智慧）到來的前夜，這一架構的戰略價值尤為凸顯：構建可信計算為基礎的智能代理，幫助用戶在 Web3 生態中實現無縫自治操作的同時避免隱私洩露風險。
技術基礎：GUI 智能體在 Web3 場景中的深度適配
DeepFlow 的核心架構充分利用多模態推理與圖形界面導航能力，將領先的 GUI 代理模型重構為統一的 Web3 代理層，實現對瀏覽器端 dApp、錢包交互、智能合約調用等任務的自主執行。採用創新的「雲端混合智能架構」，在性能、隱私與成本間取得最佳平衡。這一設計不僅提升了操作效率，還在 AGI 前夜戰略性地定位全自動 AI 助手，確保用戶意圖在複雜 Web3 環境中得到安全、自主的執行。
端側（Edge）：輕量級模型與隱私哨兵
在用戶終端（瀏覽器插件、移動端 App、專用硬體模組）部署高度優化的輕量級 AI 模型。其核心職責包括：
這一端側設計確保了低延遲響應，同時將隱私風險最小化，為全自動 AI 助手的本地自治提供可靠支撐。
雲側（Cloud）：CPU TEE + GPU NVTrust 的可信計算方案與去中心化計算網路
在雲端，DeepFlow 連接高性能大模型（如 Auto-GLM、Mai-UI）作為「大腦」，負責處理複雜的策略分析、市場動態解讀、跨協議路由優化等需高算力與廣譜知識的任務。更重要的是，雲側引入先進的隱私保護交互機制：接收經端側去敏、加密後的任務數據。通過安全多方計算（MPC）、同態加密（HE）等先進密碼學技術，在無需解密原始數據的前提下完成計算，返回執行策略或結果。
DeepFlow 的雲側架構特別強調可信計算的硬體基礎，結合 CPU 的 TEE 和 GPU 的 NVTrust 技術，形成一個全面的保密計算框架。這不僅突破了端側模型的能力天花板，更構建起一條堅韌的隱私優先執行管道，為代理驅動的 Web3 交互奠定信任基礎。
CPU TEE 整合：利用 Intel SGX 和類似 CPU 級 TEE 技術，雲端處理器在隔離的環境中執行敏感計算。TEE 創建安全飛地（enclaves），確保程式碼和數據在運行時免受外部存取，包括雲提供商的管理員或潛在攻擊者。這在處理 Web3 協議路由和策略優化時尤為關鍵，例如在多方協作場景中，TEE 允許數據在加密狀態下進行聯合計算，避免隱私洩露。
GPU NVTrust 整合：為因應 AI 大模型的高算力需求，DeepFlow 採用 NVIDIA 的 NVTrust 框架，支持 GPU 級機密計算。NVTrust 擴展了傳統 TEE 到 GPU 領域，利用 NVIDIA Hopper、Blackwell 或 Vera Rubin 架構的保密功能，在 GPU 記憶體中建立保護區。敏感 AI 推理（如多模態任務分解或市場預測）可在這些區域內執行，而無需暴露模型權重或用戶數據。NVTrust 透過硬體根信任（Hardware Root of Trust）和遠端認證（Remote Attestation）機制，確保計算過程的可驗證性，即使在共享雲環境中也能防止側信道攻擊。
這一組合方案的優勢在於：
以下表格比較了傳統雲架構與 DeepFlow 雲端可信計算方案的關鍵差異：
| 方面 | 傳統雲架構 | DeepFlow 雲端 CPU TEE + GPU NVTrust 方案 |
|---|---|---|
| 隱私保護 | 依賴軟體加密，易受管理員存取影響 | 硬體級隔離（TEE 飛地 + NVTrust 保護區），防側信道攻擊 |
| 計算性能 | GPU 加速但無專用保密 | GPU NVTrust 支援並行 AI 任務，結合 CPU TEE 優化路由 |
| 資料處理 | 需解密資料進行計算 | 同態加密 + MPC，無需解密完成計算 |
| 認證機制 | 軟體級遠端認證 | 硬體根信任 + 遠端認證，確保過程可驗證 |
| 適用場景 | 通用 AI 任務 | Web3 代理執行，如 dApp 交互和流動性優化 |
| 成本影響 | 較低，但安全風險高 | 中等，長期降低隱私洩露成本 |
透過這一可信計算方案，DeepFlow 不僅提升了雲側的可靠性和效率，還為 Web3 生態提供了堅實的信任基礎，避免了傳統雲環境中常見的「信任雲提供商」的假設。在 AGI 前夜的戰略布局中至關重要，幫助全自動 AI 助手實現高效、隱私安全的雲端擴展。
創新代理模式：AI 成為 Web3 中間層
DeepFlow 將 AI 智能體重新定義為去中心化代理，抽象 Web3 協議複雜性，提供自然語言或 API 驅動的意圖執行介面。DeepFlow 构建的代理具備高度自主性，可基於多模態輸入（截圖、交易日誌）實現意圖對齊的閉環操作。從被動工具轉向主動智能體，DeepFlow 為 Web3 生態注入高效執行的中間層，加速向「Agentic Web3」轉型。這一模式的戰略價值在於，它為全自動 AI 助手提供橋梁，連接用戶意圖與複雜 Web3 操作，確保在未來智能時代中佔據核心位置。
代理自治能力：結合鏈式思考（CoT）與 MCP（Model-Callable Protocol）工具調用，代理可靈活切換 GUI 模擬與 Web3 原生 API（js、Solana RPC 等）。
隱私優先設計：代理預設採用差分隱私技術與 TEE 安全飛地對用戶數據進行匿名化處理，杜絕跨協議交互中的資訊洩露。在雲側，NVTrust 進一步強化這一設計，確保 GPU 加速的任務（如即時市場分析）同樣隱私無憂。
連接交易所與協議：代理作為通用連接器，實現 CEX 與 DEX 之間的自動化流動性操作，降低 CdeFi 混合模式中的操作摩擦，支持即時投資組合再平衡，同時嚴格隔離 KYC 數據。
API 優先的產品形態：初期以輕量級 API 套件形式推出，便於 B 端夥伴快速嵌入。未來將擴展至 SDK，實現更深度的平台融合，並充分利用雲端可信計算方案提升整合安全性。
在 AGI 前夜布局
DeepFlow 將進一步支持意圖驅動架構（Intents-based）與 AI 原生區塊鏈新興範式結合，與頭部交易所、領先的基礎設施提供商 dApp 開發者等 B 端夥伴聯合研發及戰略合作。通過雲端 CPU TEE + GPU NVTrust 的可信計算方案，不僅解決當前隱私痛點，更為未來的 Web3 Agentic 時代鋪平道路，確保用戶在享受 AI 便利的同時，隱私始終無憂。在 AGI 到來的前夜，DeepFlow 將可信計算的全自動 AI 助手內嵌為 Web3 的核心引擎，重塑流量邏輯的同時，引領行業向更智能、更安全的方向進化。
