AI 不再只是回答问题了 - 它正在采取行动。预订航班。编写代码。进行研究。甚至管理其他 AI。 我们不再问“AI 能做什么？” 我们在问“我们如何信任它所做的？”

这就是可验证的AI的作用。 我们不再假设AI做了正确的事情——我们可以证明它。 每次数据获取、模型运行或代理操作都会留下一个加密收据。 证明 > 承诺。

Sui Stack 是这一切的基础——一个可验证的 AI 控制平面。 这是一个为 AI 系统提供信任层的框架，记录： ✅ 使用了哪些数据 ✅ 是否遵循了同意 ✅ 它是如何执行的

它由四个组件构成： 🪩 海象 - 用可验证的 ID 锚定数据 🔐 海豹 - 强制执行访问和同意 ⚙️ 海螺 - 在受信任的环境中运行工作负载 🔗 Sui - 在链上记录一切 它们共同使 AI 设计上可证明。

示例 👇 您的 AI 助手预订航班： - 检查访问权限（Seal） - 获取您的同步日历数据和偏好（Walrus） - 在安全区执行预订（Nautilus） - 在链上记录证明（Sui)

现在你知道代理在获得同意的情况下使用了你的数据，并且预订过程是防篡改和可验证的。

这远远超出了聊天机器人。 它适用于： 🤖 机器人车队 📊 AI 研究 🧩 多智能体系统 📡 分析网络 每个操作都可验证。每个访问都可审计。

对于企业来说，这将合规性从一个麻烦变成了一个优势。 想象一下，向监管机构或客户证明你的AI只使用了授权数据并遵循了每一条规则——这一切都是自动完成的。 这就是作为一种特性的信任。

对于开发者来说，这意味着： - 自我验证操作的代理 - 按租户授权的模型 - 不会减慢速度的透明系统 可验证的AI并不是科幻小说——这只是聪明的设计。