Primus Labs 又新加了 6 个任务总共25 任务 , 记得去做一下加持一下以后的空投权重 任务 : https://s.kaito.ai/xKLA1Sx 前几天看到一个场景，突然觉得Primus想解决的问题挺具体的。有人想拿链下收入或资产去链上借钱，但又不想把银行流水、具体余额全部摊开。或者一个Agent要证明自己按规则查过价格、做过某次调用，但又不能把过程里的敏感数据全部公开。这两种情况，以前要么全信第三方，要么就放弃隐私。 @primus_labs 的思路是把证明是真的和不暴露原始内容拆开。zkTLS可以证明某个网页或API返回的数据是真实的，不用把原始内容暴露出来；FHE则在加密数据上直接做计算，余额、金额这些敏感信息全程不用解密。最后你能验证某个claim成立，但看不到中间细节。 Trusted Credit Infrastructure就是这个方向的一个应用。你可以把链下的资产、收入或行为数据，转成隐私保护的链上信用证明。别人能验证你满足条件，但不用看到你具体有多少钱、从哪来。对机构风控、对合规借贷，这种粒度控制比全隐藏或全透明都实用。 AI Agent这边也类似。Agent执行任务时，可以用zkTLS证明自己确实调用了某个API、按策略做了某一步，过程里的敏感数据不用公开。验证的是行为符合规则，而不是把所有中间结果摊开。 我比较在意的是，它不是追求完全匿名，而是在必要时保密和索赔仍然有效之间找平衡。你需要证明自己有钱、有资格、有储备，别人就能验证这个claim是真的；但不需要知道你具体有多少、从哪来、下一步怎么用。 当然，现在还在早期，实际落地效果和性能还得继续看。但方向上，它确实在回答一个越来越现实的问题：当财务活动既需要隐私，又需要可验证时，靠什么把这两件事同时做好。 感兴趣可以去看他们的Trusted Credit或者Agent执行验证相关的内容，感受一下这种保密但可验证的实际形态。