Mira 发布 Delphi Oracle 案例研究：如何协助 Delphi Digital 用 AI 重塑加密研究体验

生成式 AI 应用在加密产业中持续升温，不少机构试图导入 AI 强化研究流程，却常因错误率高、回应品质不稳与成本难控等问题，止步于概念验证阶段（PoC）。不过，Delphi Digital 是少数成功打造出实用型产品的例子。Mira Network 今正式公开其最新案例研究，详述如何透过 Mira 提供的去中心化 AI 基础架构，协助 Delphi Digital 推出具备快取、路由与验证机制的智慧助手 Delphi Oracle，大幅提升研究团队与用户查询体验。

Check out how we helped turn deep dives into interactive experiences at @Delphi_Digital, powering their Oracle.

Delphi Oracle is a personal AI research companion built right into the reports. Our verification network ensures every response is accurate and reliable. pic.twitter.com/VzAkrvMGTi

— Mira (@Mira_Network) June 5, 2025

传统 AI 助手的三大痛点

Delphi Digital 最初尝试自建 AI 助手时遇到以下困境：

资料幻觉问题严重，无法保证回应内容的正确性

运算成本高昂，查询越多花费越重

系统无法扩充至真实产品层级，仅能作为内部测试工具

这使得第一代原型无法上线使用，更遑论推广给终端使用者。

Mira 提供的三大解法模组

2024 年，Delphi 决定改采 Mira Network 架构重启计划。三大核心技术模组成为关键转折：

智能查询路由：自动判断查询内容复杂度，将简单问题交由快取处理，只有在需要精准推论时才动用大型语言模型

智慧快取系统 Klok：针对高频查询建立预先生成内容，大幅减少延迟与运算耗费

去中心化验证层：Mira 节点会对每笔 AI 回应进行验证与共识比对，降低错误率与误导风险，提升整体可信度

导入后，Delphi Oracle 将单次查询成本压低九成，回应时间缩短至百毫秒内，成功达成上线标准。

从研究工具变成产品介面

目前，Delphi Oracle 已整合至 Delphi Digital 官网，成为会员查找研究报告的主要入口，常见应用情境包括：

解读技术报告中晦涩段落、快速摘要重点；

查询历史报告与特定协议资料（如 EigenLayer、Lido）；

串联过往研究，建立横跨多期的资料链结。

Delphi 团队指出，Oracle 不只是一个工具，更改变了读者与研究报告的互动方式。许多以往无人问津的老报告，如今透过 AI 变得「可问、可引、可读」。

Mira 展望：打造 AI onchain 的可用基础设施

对 Mira 而言，此次 Delphi Oracle 的成功落地不仅是技术合作的成果，更是一个产品思维实作范例。透过验证层、查询分流与快取机制，Mira 展现了 AI 系统在链上场景中落地的可行路径。Mira 将持续扩展协议功能，支援更多模型、多来源资料调用与跨链部署，目标是为开发者与产品团队打造「可商用、可验证、能节省成本的 AI Layer」。

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