Anoma 首期 Intent 月报总结：在以意图为中心的协议中有哪些关键角色？
意图、求解器、信息流控制、应用、零知识虚拟机、形式化方法，在构建 Anoma 这种 Intent-Centric 协议中扮演着主要角色
5 月 3 日，Anoma 团队发布了《Intents Newsletter》首期。该简报聚焦于「意图（Intents）」及其在区块链和去中心化协议中的应用，为研究者和开发者提供一个专注于意图驱动协议的交流平台。Anoma 是意图领域最重要的推动者，而意图有望成为以太坊未来的下一个叙事。每月《Intents Newsletter》汇总和分析相关研究，帮助读者深入了解并参与到这一新兴领域的讨论中。
第一期内容涵盖：
意图（Intents）
求解器与博弈论分析（Solvers and Game Theoretic Analysis）
信息流控制（Information Flow Control）
应用（Applications）
零知识虚拟机（zkVM）
形式化方法（Formal Methods）
六大主题，每部分都提供了深入的分析和最新的研究进展。
意图：核心概念
在 Anoma 的框架下，意图定义为用户对状态转换空间中的偏好和约束的可信承诺。简而言之，意图是一种签名消息，指定用户希望采取的动作，而不具体说明执行路径。Anoma 的一个独特功能是意图级别组合性（intent-level composability），这意味着为 Anoma 编写的应用程序可以在意图级别进行组合。不同应用的意图可以在没有事先协调的情况下组合在一起，并且可以跨域结算。
精选文章：
《Anoma as the universal intent machine for Ethereum by Christopher Goes》
Anoma 计划为以太坊带来一种通用的意图机制，允许开发者以意图而非传统的交易形式来编写应用程序。这种方法将实现在以太坊生态系统内的任何地方对意图的排序、解决和结算，提高了操作的灵活性和跨平台互操作性。
《Anoma Research Topic: Resource Machine Specification》
Anoma 协议中的资源机器（ARM）提供了一个灵活的交易模型，与传统的基于账户或 UTXO 的模型不同，ARM 允许更高级别的账户抽象化，支持多种类型的数字资产和复杂的用户交互，并支持在不同区块链平台上进行操作，包括 EVM 和非 EVM 环境，实现真正的跨链功能。
求解器与博弈论分析：如何优化和实施意图
求解器负责匹配和执行用户的意图。例如，在加密货币交易中，一个用户的意图可能是以特定价格买入或卖出一定数量的代币。求解器必须在市场上找到满足这些条件的最佳机会，并执行这些交易。此外，设计意图市场的激励机制需要寻找平衡，比如虽然求解器之间的竞争可以提高市场效率和降低成本，但在过度竞争中，求解器为了获得先机在硬件和计算资源上的过度投资，可能导致资源浪费。因此，激励机制应旨在鼓励求解器寻找和实现最优解决方案，同时避免因竞争过激导致的市场效率下降和参与度降低。
精选文章：《An Analysis of Intent-Based Markets》
研究者用两种形式化模型来分析求解器的战略行为：一种是基于概率的拍卖模型，另一种是基于优化的确定性模型。研究表明，求解器面临的成本导致市场进入受限，在成本高昂和竞争激烈的环境中，设计意图市场的规划者可能需要限制市场的进入，以减少竞争并维护市场效率。
信息流控制：数据保密和安全性
信息流控制是一种声明性的规范，用于指定在什么条件下应向谁披露什么信息。信息流控制的主要目的是增强用户和开发者对信息披露的控制能力，从而提高隐私保护和数据安全性。Anoma 在状态级、网络级和意图级别实现了信息流控制。
精选文章：《Viaduct: An Extensible, Optimizing Compiler for Secure Distributed Programs》
Viaduct 是一个编译器，将高级程序转换为安全、高效的分布式实现。它允许开发者通过在程序中标注信息流标签来声明性地指定安全策略。Viaduct 使用这些标签来合成使用密码学的分布式程序，保证在保护源级安全策略的同时使用密码学。
应用：示例研究
这部分聚焦于可以基于意图为中心的架构构建的应用程序，例如 Public Signal（基于意图双向融资平台）、Multichat（加密的聊天网络）等。
作者提出了一个新的社交网络架构 Grassroots Social Networking，其中用户能够完全控制自己的数据和社交图谱。这种应用案例展示了如何在实际中实施去中心化和用户控制的信息流策略，提高个人隐私保护。Grassroots Social Networking 是将意图、去中心化技术和信息流控制的理论和方法应用于具体、实际的社会和经济环境中的例子。
零知识虚拟机：技术需要
零知识虚拟机（zkVM）是用于在保证隐私的同时执行和验证程序的技术，使得在不泄露用户意图的细节的情况下执行意图成为可能。
精选文章：《Anoma Research Topic: Compiling to zkVMs》
zkVM 提供了便捷的开发体验，但其验证时间由于抽象层的开销而显著增加。文章分析了如何通过识别程序结构中的模式来优化 zkVM 的性能。研究指出，优化 zkVM 性能的关键在于利用程序执行前的信息，通过数据并行电路和证据携带数据等技术减少计算和验证的负担。
形式化方法：提高系统可靠性
形式化方法是一种使用数学模型来描述、开发和验证软件和硬件系统的技术。它们提供了一种系统的方法来证明系统的某些特性，如正确性、可靠性或安全性。也就是说形式化方法通过数学手段增加软件和硬件设计的可靠性和鲁棒性。Anoma 正努力将其组件形式化。
精选文章：《Formalizing Concurrent Programs; the generalities by Anthony Hart》
研究表明使用形式化方法可以增强软件和硬件设计的可靠性和鲁棒性，尤其是在并发和分布式系统中。虽然预期并发程序的形式化可能与常规算法的形式化有所不同，但实际上它并没有想象中的那么复杂。通过具体的分布式共识算法案例，文章展示了形式化方法的实际应用和重要性。