Mira Network 日前正式發布了他們的最新「生態系統圖譜」，這份圖譜彙整了 6 大領域、超過 25 個真實合作專案，完整呈現 Mira 作為去中心化驗證層的實際落地應用。對 Mira 來說，這不只是合作名單，而是驗證層如何在各種場景裡真正發揮影響力的寫照。Mira 一直以來的目標很清楚：為 AI 的應用場景提供一個值得信任的基礎。從這張圖譜可以看出，無論是 AI 智能體、教育科技，還是加密交易工具，Mira 已經在各個領域默默發揮作用，協助應用開發者確保輸出結果的真實性。
Verification for everything ✦ pic.twitter.com/ptdHru0Wby
— Mira (@Mira_Network) May 28, 2025
六大領域，完整版圖
應用層（Apps） Gigabrain、Learnrite、Creato、Astro 等超過 10 款應用，已經將 Mira 驗證 API 集成到產品流程中，讓 AI 生成內容更可信、更穩定。
開源專案（OSS Projects） 像是 Wikisentry、Kaito-Tok、Veraquiz 這些開源專案，也都選擇與 Mira 技術棧對接，讓社群協作的知識內容更有公信力。
智能體框架（Agent Frameworks） SendAI、Zerepy、Arc、AICraft 等平台，讓開發者能在鏈上安全執行智能體任務之前，先交給 Mira 驗證層做把關。
生態合作夥伴（Ecosystem Partners） Plume、Monad、Kernel、Lagrange 等協議層合作夥伴，與 Mira 信任層結合，推動去中心化驗證技術的普及。
模型層（Models） OpenAI、Anthropic、Meta、Nous、Sentient、DeepSeek 等多家大模型供應商，成為 Mira 驗證層運作的計算基礎。
圖譜上的每一個 logo，都是 Mira 已經真實集成或正在落地的專案。從 AI 代理人到教育科技，甚至交易工具，Mira 的去中心化驗證層都在背後默默提供保護，降低幻覺輸出，確保結果可信。Mira 團隊認為，這樣的驗證層角色，就像區塊鏈的共識機制一樣，成為 AI 應用的基礎配備。只不過它不像鏈上結構那麼「顯眼」，卻同樣重要。
不侷限於加密，更延伸到日常
Mira 出身於加密世界，但它的合作專案早已不限於 Web3。很多應用根本不強調「區塊鏈」，但仍然用上了 Mira 的驗證層。這也代表，去中心化基礎設施，已經開始走向主流應用，成為 AI 驅動產品不可或缺的信任基礎。Mira 表示，未來還會有更多應用專案，選擇在它的驗證層上建構可信 AI。這張生態系統圖譜，只是個開始。
Discord： X：
（Messari 專文解析：Mira 協議如何透過去中心化共識機制，讓 AI 更誠實？）
這篇文章 Mira Network 生態系統圖譜公開：可驗證 AI 的幕後推手 最早出現於 鏈新聞 ABMedia。
Mira Network 生態系統圖譜公開：可驗證 AI 的幕後推手
Mira Network 日前正式發布了他們的最新「生態系統圖譜」，這份圖譜彙整了 6 大領域、超過 25 個真實合作專案，完整呈現 Mira 作為去中心化驗證層的實際落地應用。對 Mira 來說，這不只是合作名單，而是驗證層如何在各種場景裡真正發揮影響力的寫照。Mira 一直以來的目標很清楚：為 AI 的應用場景提供一個值得信任的基礎。從這張圖譜可以看出，無論是 AI 智能體、教育科技，還是加密交易工具，Mira 已經在各個領域默默發揮作用，協助應用開發者確保輸出結果的真實性。
Verification for everything ✦ pic.twitter.com/ptdHru0Wby
— Mira (@Mira_Network) May 28, 2025
六大領域，完整版圖
應用層（Apps） Gigabrain、Learnrite、Creato、Astro 等超過 10 款應用，已經將 Mira 驗證 API 集成到產品流程中，讓 AI 生成內容更可信、更穩定。
開源專案（OSS Projects） 像是 Wikisentry、Kaito-Tok、Veraquiz 這些開源專案，也都選擇與 Mira 技術棧對接，讓社群協作的知識內容更有公信力。
智能體框架（Agent Frameworks） SendAI、Zerepy、Arc、AICraft 等平台，讓開發者能在鏈上安全執行智能體任務之前，先交給 Mira 驗證層做把關。
生態合作夥伴（Ecosystem Partners） Plume、Monad、Kernel、Lagrange 等協議層合作夥伴，與 Mira 信任層結合，推動去中心化驗證技術的普及。
模型層（Models） OpenAI、Anthropic、Meta、Nous、Sentient、DeepSeek 等多家大模型供應商，成為 Mira 驗證層運作的計算基礎。
料與運算層（Data & Compute） Exa、Reddit、Delphi、Bespoke RAG 等資料來源，搭配 Hyperbolic、Aethir、IONet 等 GPU 運算夥伴，讓 Mira 能在各種應用環境中保持高速運行。
Mira：可驗證 AI 的隱形推手
圖譜上的每一個 logo，都是 Mira 已經真實集成或正在落地的專案。從 AI 代理人到教育科技，甚至交易工具，Mira 的去中心化驗證層都在背後默默提供保護，降低幻覺輸出，確保結果可信。Mira 團隊認為，這樣的驗證層角色，就像區塊鏈的共識機制一樣，成為 AI 應用的基礎配備。只不過它不像鏈上結構那麼「顯眼」，卻同樣重要。
不侷限於加密，更延伸到日常
Mira 出身於加密世界，但它的合作專案早已不限於 Web3。很多應用根本不強調「區塊鏈」，但仍然用上了 Mira 的驗證層。這也代表，去中心化基礎設施，已經開始走向主流應用，成為 AI 驅動產品不可或缺的信任基礎。Mira 表示，未來還會有更多應用專案，選擇在它的驗證層上建構可信 AI。這張生態系統圖譜，只是個開始。
Discord： X：
（Messari 專文解析：Mira 協議如何透過去中心化共識機制，讓 AI 更誠實？）
這篇文章 Mira Network 生態系統圖譜公開：可驗證 AI 的幕後推手 最早出現於 鏈新聞 ABMedia。