可信执行环境（TEE）并不是最近这个周期才兴起的新概念。在以往的主流叙事中，TEE常被拿来与零知识证明（ZK）、全同态加密（FHE）、多方计算（MPC）等密码学技术进行比较，但相较于这些技术，TEE一直处于较为小众的位置。然而，这并不意味着 TEE 是一种早期且未经验证的技术。事实上，在 Web2 时代，TEE 已被广泛应用于诸多场景，如指纹录入与比对、支付校验认证、FaceID 等。

TEE 在 Web3 中面临的挑战在于如何与区块链有机结合，以实现可信预处理和隔离计算。随着 AI Agent 赛道的持续升温，这一新领域其实为 TEE 进入 Web3 提供了一个理想的切入点。通过 TEE，AI Agent 能够在管理更大规模资金和更具体的链上用例时，避免任何额外的信任假设。

例如，头部项目 Phala 提供了目前市场上最成熟的 TEE 解决方案，并采用以产品市场契合度（PMF）为导向的开发理念，使其 TEE 设施拥有丰富的实际应用场景。因此，Phala 最近吸引了包括 Vana、Near AI 和 a16z 支持的 Eliza 等多个顶级 AI Agent 项目的合作。具体信息可参考下图。

来源：Phala

本文暂不深入讨论 TEE 的技术细节与性能参数，而是从产品工作流以及 Agent + TEE 的未来展望出发，阐明 TEE 的市场需求、Phala 的基础积累，以及与 ai16z 合作的创新用例。通过这些视角，我们将解析 Phala 如何助力 Agent 赛道从概念走向实际应用。

在《AI Agent 框架是补全拼图的最后一角？框架的“波粒二象性”如何解读？》一文中，我曾提到，无论是单体 AI Agent 还是 AI Agent 启动框架，目前整个 AI Meme 赛道整体处于严肃性与 Meme 性之间的动态平衡。而其中一个关键的判断依据，正是当下 Agent 协议所面临的不信任三角问题。

AI Agent、社区与开发者之间存在一个去信任假设上的不可能三角。在不依赖 TEE 的情况下，社区无法完全信任 Agent 的操作未受到外界干扰，尤其是开发者的干预。这一问题构成了去中心化体系的潜在隐患。更为严重的是，像 aixbt、zerebro 等 X Agent 的言论来源，无法完全证明其全部为 AI 模型的自主输出。从“言论输出”到社区接收的路径上，透明度依然存在明显不足。

当 Agent 的言论对代币价格产生波动，或者因 Agent 管理的资金出现大幅亏损，甚至当 Agent 发起的交易行为与社区共识不符时，这种信任缺失会引发严重的危机。

在 Agent 代币仍处于 Memecoin 周期时，这种风险往往可以被市场忽略。因为此时 Agent 的能力和可执行任务极为有限，而代币价格带来的 FOMO 效应足以掩盖 Agent 协议中存在的种种缺陷。然而，随着 Agent 启动框架的涌现，当市场的关注点逐渐转向 Agent 赛道的基本面时，这些缺失就如同一道鸿沟，直接阻碍了更高认知水平的投资者进入这一赛道。#p#分页标题#e#

Phala 所开发的 TEE 方案有效地打破了这一不信任三角。通过将 Agent 部署于安全飞地中，AI Agent、社区与开发者之间的信任假设得以自然消解。TEE 技术不仅能够确保 Agent 的输入与输出不受外界干扰，还能保障 Agent 的隐私，从根本上解决了开发者与社区的顾虑，为 Agent 赛道提供了更加可靠的技术支持。

下图展示了 Phala Confidential AI Inference（私有 LLM 节点）服务的架构。要在 TEE 中托管私有 LLM，只需将 LLM 推理代码封装成一个 Docker 镜像，然后将容器部署到 TEE 网络中。

来源：Phala

相比于 Web2 的 Agent，Web3 的 Agent 具备更大的权力。这种权力既体现在对协议市值的深远影响，也体现在其市场影响力的扩展。从 aixbt 在 Kaito 的 Yapper Mindshare 榜单中长期占据断层第一的位置，就可以窥见一斑。矛盾之处在于，Web2 的 Agent 拥有更优越的性能、更丰富的用户体验和更深入的实际用例，但却始终停留在应用层面，无意也无力突破其既定框架。

而 Web3 的 Agent 却远超应用范畴。市场的 FOMO 情绪，加之对山寨季的“求而不得”，将其推上了神坛。它不只是一个工具，而是精神寄托、文化图腾和市场预期的象征。它可以扮