ANNΛ
Protocol
Artificial Neural Network for Accountability
Versão 2.0 | Novembro de 2025
O Protocolo ANNA (Responsabilidade da Rede Neural Artificial) é a primeira infraestrutura descentralizada projetada para resolver a Lacuna de Confiança Semântica — o problema fundamental de verificar decisões geradas por IA em redes blockchain.
Embora a blockchain seja excelente em verificar o que aconteceu (transações, mudanças de estado), ela não consegue verificar por que aconteceu quando sistemas de IA tomam decisões. O ANNA preenche essa lacuna fornecendo:
Status Atual: O sistema de verificação de Nível 1 está ativo e operacional na testnet Polygon Amoy com 100% de tempo de atividade desde novembro de 2025.
Mercado Alvo: LegalTech, FinTech, HealthTech e qualquer setor que exija tomada de decisão de IA responsável.
As redes Blockchain podem verificar:
Mas elas não conseguem verificar:
Exemplo: Assistente Legal de IA
🤖 Saída da IA: "Cláusula Contratual #5 viola a Seção 42.3 da Lei do Trabalho"
Perguntas:
Blockchain Tradicional: ❌ Não pode responder a estas perguntas
Protocolo ANNA: ✅ Fornece respostas verificáveis
Setores que exigem responsabilidade da IA:
| Setor | Caso de Uso | Lacuna Existente |
|---|---|---|
| LegalTech | Análise de contrato, Conformidade | Falta de trilha de auditoria para o raciocínio da IA |
| FinTech | Decisões de crédito, Avaliação de risco | Opacidade dos modelos "caixa-preta" |
| HealthTech | Suporte ao diagnóstico, Planos de tratamento | Aconselhamento médico de IA não verificável |
| Seguros | Processamento de sinistros, Detecção de fraude | Falta de responsabilidade pela negação de sinistros por IA |
Tamanho do Mercado: O mercado de soluções de Governança de IA está projetado para atingir $26,72 bilhões até 2032.
O Protocolo ANNA cria um Sistema de Verificação de Três Níveis que preenche a lacuna entre blockchain e semântica de IA:
Agente de IA
Gera Decisão
Atestado
Submete na Cadeia
Contratos ANNA
Aciona Verificação
Verificação
Múltiplos Níveis
Reputação
Registra Resultado
Histórico
Constrói Auditável
Verde: Validação ativa | Amarelo: Planejado T2 | Roxo: Planejado T3
did:anna:<endereco> exclusivo| Recurso | Blockchain Tradicional | Protocolo ANNA |
|---|---|---|
| Identidade da IA | Apenas endereço de carteira | DID + Metadados do Agente |
| Registro de Decisão | Hash da saída | Hash + Estrutura de Raciocínio |
| Verificação | Manual / Nenhuma | Autônoma de Múltiplos Níveis |
| Auditabilidade | Limitada | Trilha de Raciocínio Completa |
| Reputação | Nenhuma | Histórico na Cadeia |
LegalTech
HealthAI
FinanceAI
AnnaIdentity
Contrato
AnnaAttestation
Contrato
AnnaReputation
Contrato
Emite EventosVerificador Autônomo (24/7)
Ativo Hoje Planejado T2 - T4 2026 Planejado T1 - T4 2027
Fluxo de dados: de cima para baixo | Setas indicam dependência
AttestationSubmittedRegistra e gerencia identidades de agentes de IA
registerAgent(address, did, modelType)
getAgentInfo(agentId) → DID, metadados, timestamp
isRegistered(address) → bool
Endereço do Contrato:
0x8b9b5D3f698BE53Ae98162f6e013Bc9214bc7AF0
Explorar: Polygonscan (Amoy)
Registra decisões de IA com prova criptográfica
submitAttestation(...)
getAttestation(id)
getAgentAttestations(id)
Endereço do Contrato:
0xEd98b7Ed960924cEf4d5dfF174252CE88DeCb4e8
Explorar: Polygonscan (Amoy)
Rastreia resultados de verificação e pontuações
submitVerification(...)
getAgentReputation(id)
getVerificationHistory(id)
Endereço do Contrato:
0x5CF18F2eDCB198D4D420ae587Da01035fFfE7172
Explorar: Polygonscan (Amoy)
O Sistema de Verificação funciona como um serviço autônomo 24/7 que:
7 Checagens Automatizadas:
| Checagem | Valida | Propósito |
|---|---|---|
| 1. Integridade do Hash | Hash do raciocínio corresponde ao hash na cadeia | Prevenção de adulteração |
| 2. Estrutura JSON | Campos obrigatórios estão presentes | Garante a completude |
| 3. Padrões Proibidos | Detecta tentativas de jailbreak/bypass | Segurança |
| 4. Intervalo de Confiança | Valida 0.0 ≤ confiança ≤ 1.0 | Validade dos dados |
| 5. Etapas de Raciocínio | Verifica estrutura e consistência das etapas | Validação da lógica |
| 6. Validação de Tamanho | Impõe 100-50.000 bytes | Prevenção de spam |
| 7. Strings Não Vazias | Verifica a presença de entrada/conclusão | Integridade |
Sistema de Pontuação:
Métricas de Desempenho (Dados Reais):
pip install anna-protocol-sdk1. Gerenciamento de Identidade
from anna_sdk import ANNAClient
import os
# O SDK utiliza variáveis de ambiente para a chave privada
client = ANNAClient(
private_key=os.getenv("ANNA_PRIVATE_KEY"),
network="polygon-amoy"
)
# Registra o agente
result = client.register_agent(
did="did:anna:identificador-customizado",
model_type="GPT-4",
metadata={"version": "1.0"}
)
print(f"ID do Agente: {result.agent_id}")2. Submissão de Atestado com Pré-Validação (NOVO)
from anna_sdk import create_reasoning
# Cria raciocínio estruturado
reasoning = create_reasoning(
input_text="Analisar contrato para problemas de conformidade",
steps=[
"Estrutura do contrato analisada (142 cláusulas)",
"Referência cruzada com banco de dados regulatório",
"3 riscos potenciais de conformidade identificados"
],
conclusion="O contrato requer revisão nas seções 5.2, 8.1 e 12.4",
confidence=0.87
)
# Submete o atestado
# O SDK valida automaticamente ANTES de submeter (economiza gas!)
result = client.submit_attestation(
content="Texto completo do contrato...",
reasoning=reasoning,
category="legal",
tier="basic"
)
print(f"ID do Atestado: {result.attestation_id}")
print(f"Gas usado: {result.gas_used}")3. Validação Pré-Cadeia (Recurso v1.1)
O SDK agora valida o raciocínio antes da submissão à blockchain, prevenindo o desperdício de gas em atestados inválidos.
# Validação automática (padrão)
try:
result = client.submit_attestation(content, reasoning, category)
print("✅ Atestado submetido com sucesso")
except ValueError as e:
print(f"❌ Falha na validação: {e}")
# Corrija o raciocínio e tente novamente
# Exemplo de saída de erro:
"""
❌ PRÉ-VALIDAÇÃO FALHOU
Pontuação: 43/100 (limite: 60)
Falhas detectadas:
1. Checagem 4 Falhou: Valor de confiança inválido: 1.5 (deve ser 0.0-1.0)
2. Checagem 6 Falhou: Tamanho do raciocínio 75.432 bytes (deve ser 100-50.000)
💡 Corrija estes problemas antes de submeter para evitar desperdício de gas.
"""4. Consulta de Reputação
# Obtém a reputação do agente
reputation = client.get_agent_reputation(agent_id=1)
print(f"Total de atestados: {reputation.total_attestations}")
print(f"Aprovados: {reputation.passed}")
print(f"Reprovados: {reputation.failed}")
print(f"Pontuação: {reputation.score}/100")O que ele faz:
O que ele NÃO faz:
Recurso Planejado:
Pilha de Tecnologia:
• Validação baseada em LLM (GPT-4 ou Claude)
• Aprendizagem de regras dinâmicas
• Checagens sensíveis ao contextoVisão: Mercado Descentralizado de Especialistas
Atestado
Alto Risco
Pool de Especialistas
Mercado Descentralizado
Advogado
$X/hora
Médico
$Y/hora
Engenheiro
$Z/hora
Revisam em paralelo
Validação
Consenso 3/3
Registro
Na Cadeia
Recompensa
$ANNA Tokens
Pré-requisitos:
Instalação:
# Instala o SDK
pip install anna-protocol-sdk
# Define variáveis de ambiente
export ANNA_PRIVATE_KEY="0x..."
export ANNA_NETWORK="polygon-amoy" # ou "polygon-mainnet"Exemplo de Integração:
from anna_sdk import ANNAClient, create_reasoning
import os
# Inicializa o cliente
client = ANNAClient(
private_key=os.getenv("ANNA_PRIVATE_KEY"),
network=os.getenv("ANNA_NETWORK")
)
# Registra seu agente de IA (apenas uma vez)
agent = client.register_agent(
did="did:anna:minha-ia-legal-v1",
model_type="GPT-4",
metadata={
"version": "1.0",
"domain": "legal",
"deployed": "2025-11-14"
}
)
# Sua IA gera a saída
ai_output = seu_modelo_ia.generate_contract_analysis(contract_text)
# Cria o raciocínio estruturado
reasoning = create_reasoning(
input_text=contract_text,
steps=ai_output.reasoning_steps, # Lógica da sua IA
conclusion=ai_output.conclusion,
confidence=ai_output.confidence
)
# Submete o atestado (auto-validado antes da submissão)
result = client.submit_attestation(
content=ai_output.text,
reasoning=reasoning,
category="legal",
tier="basic"
)
print(f"✅ ID do Atestado: {result.attestation_id}")
print(f"🔗 Visualizar: https://dashboard.annaprotocol.io/attestation/{result.attestation_id (Exemplo)}")
# Verifica a reputação a qualquer momento
reputation = client.get_agent_reputation(agent.agent_id)
print(f"Pontuação: {reputation.score}/100")Conquistas:
Objetivos:
Objetivos:
Solução ANNA:
# A IA do escritório de advocacia analisa o contrato do cliente
contract_analysis = ai_model.analyze_contract(document)
# Submete ao ANNA com raciocínio verificável
attestation = anna_client.submit_attestation(
content=contract_analysis.text,
reasoning=contract_analysis.reasoning,
category="legal",
tier="premium" # Nível 3 → revisão por advogado especialista
)
# O Cliente vê:
✓ Análise da IA
✓ Etapas de raciocínio
✓ Validação por especialista (3 advogados revisaram)
✓ Trilha de auditoria (imutável na cadeia)
✓ Cobertura de responsabilidade (staking do verificador)Solução ANNA:
# A IA médica analisa os sintomas do paciente
diagnosis = medical_ai.analyze_symptoms(patient_data)
# Submete com raciocínio médico
attestation = anna_client.submit_attestation(
content=diagnosis.recommendation,
reasoning=diagnosis.clinical_reasoning,
category="medical",
tier="premium" # Nível 3 → verificação por médico
)
# O Médico recebe:
✓ Diagnóstico da IA
✓ Cadeia de raciocínio clínico
✓ Validação por médico licenciado
✓ Conformidade com padrões médicos
✓ Trilha de auditoria para proteção contra negligênciaSolução ANNA:
# A IA de crédito avalia a aplicação de empréstimo
decision = credit_ai.evaluate_application(applicant_data)
# Submete com raciocínio transparente
attestation = anna_client.submit_attestation(
content=f"Decisão: {decision.approved}",
reasoning=decision.credit_analysis,
category="finance",
tier="standard" # Validação de Nível 2
)
# O Regulador pode auditar:
✓ Lógica da decisão
✓ Fatores considerados
✓ Resultados de detecção de viés
✓ Conformidade com leis de empréstimo
✓ Rastreamento histórico de precisão| Quem Recebe | % | Tokens | Vesting | Ativo |
|---|---|---|---|---|
| Verificadores (Run-to-Earn) | 30% | 300M | 10 anos | Lançamento |
| Tesouro da Comunidade (DAO) | 20% | 200M | Desbloqueado | Lançamento |
| Crescimento do Ecossistema | 15% | 150M | 3 anos | Lançamento |
| Equipe e Consultores | 15% | 150M | 4 anos + 1 ano cliff | Ano 1 |
| Desenvolvimento do Protocolo | 10% | 100M | 2 anos | Lançamento |
| Liquidez Inicial (DEX/CEX) | 5% | 50M | Desbloqueado | Lançamento |
| Venda Seed (Investidores) | 3% | 30M | 1 ano + 3 meses cliff | Pré-lançamento |
| Venda Pública (Lançamento Justo) | 2% | 20M | Desbloqueado | Lançamento |
Fornecimento Total: 1,000,000,000 $ANNA (1 Bilhão de tokens)
500.000 $ANNA
Recompensas Base (70%)
A $0.10: $50.000 | A $1.00: $500.000
+20% máx.
Bônus de Desempenho
Uptime, velocidade, precisão
10%
Recompensas de Consenso
Validação em grupo
$65.400
Lucro Líquido Ano 1
3.270%
ROI Anual
~11 dias
Payback Period
Investimento inicial: ~$2.000 (hardware + stake)
Slashing: Perda de 5% do stake por invalidação. Lucrativo se mantiver atividade.
Potencial Ano 3 (1.000 revisões/dia)
$54.75M pagos aos especialistas
Média: $54.750/ano por especialista (meio período)
Especialista recebe: 90%
Protocolo: 10% (tesouro/queima)
| Tipo de Proposta | Quórum | Aprovação |
|---|---|---|
| Mudanças de Parâmetros | 5% | 60% |
| Gastos do Tesouro | 10% | 65% |
| Atualizações do Protocolo | 20% | 75% |
Poder de voto: 1 $ANNA em stake = 1 voto (votação quadrática opcional)
| Ano | Verificador | Comunidade | Ecossistema | Equipe | Dev | Liquidez | Seed | Pública | Total Circ. | % do Total |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 50M | 0 | 20M | 70M | 7% |
| 1 | 50M | 20M | 50M | 0 | 50M | 50M | 15M | 20M | 255M | 26% |
| 2 | 95M | 40M | 100M | 37.5M | 100M | 50M | 30M | 20M | 472.5M | 47% |
| 3 | 135M | 60M | 150M | 75M | 100M | 50M | 30M | 20M | 620M | 62% |
| 4 | 170M | 80M | 150M | 112.5M | 100M | 50M | 30M | 20M | 712.5M | 71% |
| 5 | 200M | 100M | 150M | 150M | 100M | 50M | 30M | 20M | 800M | 80% |
| 10 | 300M | 200M | 150M | 150M | 100M | 50M | 30M | 20M | 1.000M | 100% |
Inflação: Ano 1–2: 19–21% → Ano 3–5: 14–10% → Ano 6+: <5% → Ano 10+: 0%
| Risco | Solução |
|---|---|
| Queda do preço abaixo da lucratividade | Preço mínimo: $0.05. Ajuste via DAO. Tesouro de emergência. |
| Adoção insuficiente | Subsídios iniciais. Parcerias. Gamificação. |
| Manipulação por whales | Vesting. Votação quadrática. Lock-ups. |
| Incerteza regulatória | Foco em utilidade. Lançamento justo. Governança descentralizada. |
Fornecimento Total: 1.000.000.000 $ANNA
Alinhamento de longo prazo. Sustentabilidade. Descentralização.
Fundador & CEO: Antonio Rufino
LinkedIn: Antonio Rufino
Twitter X: Antonio Rufino
Tecnologia:
O Protocolo ANNA aborda um problema fundamental na intersecção da IA e da blockchain: Responsabilidade Verificável para Decisões Autônomas de IA.
O Que Construímos:
O Que Vem a Seguir:
Por Que o ANNA é Importante:
À medida que a IA se torna mais autônoma, a responsabilidade se torna mais crítica. O ANNA fornece a infraestrutura para este futuro de IA responsável — verificável, transparente e descentralizado.
Estamos construindo o Chainlink para a responsabilidade da IA.
Version 2.0 | November 2025
The ANNA Protocol (Artificial Neural Network Accountability) is the first decentralized infrastructure designed to solve the Semantic Trust Gap — the fundamental problem of verifying AI-generated decisions on blockchain networks.
While blockchain excels at verifying what happened (transactions, state changes), it cannot verify why it happened when AI systems make decisions. ANNA fills this gap by providing:
Current Status: The Tier 1 verification system is live and operational on Polygon Amoy testnet with 100% uptime since November 2025.
Target Market: LegalTech, FinTech, HealthTech, and any sector requiring accountable AI decision-making.
Blockchain networks can verify:
But they cannot verify:
Example: Legal AI Assistant
🤖 AI Output: "Contract Clause #5 violates Section 42.3 of Labor Law"
Questions:
Traditional Blockchain: ❌ Cannot answer these questions
ANNA Protocol: ✅ Provides verifiable answers
Industries requiring AI accountability:
| Industry | Use Case | Existing Gap |
|---|---|---|
| LegalTech | Contract analysis, Compliance | No audit trail for AI reasoning |
| FinTech | Credit decisions, Risk assessment | Black-box model opacity |
| HealthTech | Diagnostic support, Treatment plans | Unverifiable medical AI advice |
| Insurance | Claims processing, Fraud detection | No accountability for AI claim denials |
Market Size: The AI Governance solutions market is projected to reach $26.72 billion by 2032.
ANNA Protocol creates a Three-Tier Verification System that bridges the gap between blockchain and AI semantics:
AI Agent
Generates Decision
Attestation
Submits On-Chain
ANNA Contracts
Triggers Verification
Verification
Multi-Tier
Reputation
Records Result
History
Builds Auditable
Green: Active Validation | Yellow: Planned Q2 | Purple: Planned Q3
did:anna:<address>| Feature | Traditional Blockchain | ANNA Protocol |
|---|---|---|
| AI Identity | Wallet address only | DID + Agent Metadata |
| Decision Recording | Output hash | Hash + Reasoning Structure |
| Verification | Manual / None | Autonomous Multi-Tier |
| Auditability | Limited | Complete Reasoning Trail |
| Reputation | None | On-Chain History |
LegalTech
HealthAI
FinanceAI
AnnaIdentity
Contract
AnnaAttestation
Contract
AnnaReputation
Contract
Emits EventsAutonomous Verifier (24/7)
Active Today Planned Q2 - Q4 2026 Planned Q1 - Q4 2027
Data flow: top to bottom | Arrows indicate dependency
AttestationSubmittedRegisters and manages AI agent identities
registerAgent(address, did, modelType)
getAgentInfo(agentId) → DID, metadata, timestamp
isRegistered(address) → bool
Contract Address:
0x8b9b5D3f698BE53Ae98162f6e013Bc9214bc7AF0
Explore: Polygonscan (Amoy)
Records AI decisions with cryptographic proof
submitAttestation(...)
getAttestation(id)
getAgentAttestations(id)
Contract Address:
0xEd98b7Ed960924cEf4d5dfF174252CE88DeCb4e8
Explore: Polygonscan (Amoy)
Tracks verification results and scores
submitVerification(...)
getAgentReputation(id)
getVerificationHistory(id)
Contract Address:
0x5CF18F2eDCB198D4D420ae587Da01035fFfE7172
Explore: Polygonscan (Amoy)
The Verification System operates as an autonomous 24/7 service that:
7 Automated Checks:
| Check | Validates | Purpose |
|---|---|---|
| 1. Hash Integrity | Reasoning hash matches on-chain hash | Tampering prevention |
| 2. JSON Structure | Required fields present | Ensures completeness |
| 3. Forbidden Patterns | Detects jailbreak/bypass attempts | Security |
| 4. Confidence Range | Validates 0.0 ≤ confidence ≤ 1.0 | Data validity |
| 5. Reasoning Steps | Checks step structure and consistency | Logic validation |
| 6. Size Validation | Enforces 100-50,000 bytes | Spam prevention |
| 7. Non-Empty Strings | Checks presence of input/conclusion | Integrity |
Scoring System:
Performance Metrics (Real Data):
pip install anna-protocol-sdk1. Identity Management
from anna_sdk import ANNAClient
import os
# SDK uses environment variables for private key
client = ANNAClient(
private_key=os.getenv("ANNA_PRIVATE_KEY"),
network="polygon-amoy"
)
# Register agent
result = client.register_agent(
did="did:anna:custom-identifier",
model_type="GPT-4",
metadata={"version": "1.0"}
)
print(f"Agent ID: {result.agent_id}")2. Attestation Submission with Pre-Validation (NEW)
from anna_sdk import create_reasoning
# Create structured reasoning
reasoning = create_reasoning(
input_text="Analyze contract for compliance issues",
steps=[
"Contract structure analyzed (142 clauses)",
"Cross-referenced with regulatory database",
"3 potential compliance risks identified"
],
conclusion="Contract requires review in sections 5.2, 8.1 and 12.4",
confidence=0.87
)
# Submit attestation
# SDK automatically validates BEFORE submitting (saves gas!)
result = client.submit_attestation(
content="Full contract text...",
reasoning=reasoning,
category="legal",
tier="basic"
)
print(f"Attestation ID: {result.attestation_id}")
print(f"Gas used: {result.gas_used}")3. Pre-Chain Validation (v1.1 Feature)
The SDK now validates reasoning before blockchain submission, preventing gas waste on invalid attestations.
# Automatic validation (default)
try:
result = client.submit_attestation(content, reasoning, category)
print("✅ Attestation submitted successfully")
except ValueError as e:
print(f"❌ Validation failed: {e}")
# Fix reasoning and retry
# Example error output:
"""
❌ PRE-VALIDATION FAILED
Score: 43/100 (threshold: 60)
Failures detected:
1. Check 4 Failed: Invalid confidence value: 1.5 (must be 0.0-1.0)
2. Check 6 Failed: Reasoning size 75,432 bytes (must be 100-50,000)
💡 Fix these issues before submitting to avoid gas waste.
"""4. Reputation Query
# Get agent reputation
reputation = client.get_agent_reputation(agent_id=1)
print(f"Total attestations: {reputation.total_attestations}")
print(f"Passed: {reputation.passed}")
print(f"Failed: {reputation.failed}")
print(f"Score: {reputation.score}/100")What it does:
What it does NOT do:
Planned Feature:
Technology Stack:
• LLM-based validation (GPT-4 or Claude)
• Dynamic rule learning
• Context-aware checksVision: Decentralized Expert Marketplace
Attestation
High Risk
Expert Pool
Decentralized Marketplace
Lawyer
$X/hour
Doctor
$Y/hour
Engineer
$Z/hour
Review in parallel
Validation
3/3 Consensus
Recording
On-Chain
Reward
$ANNA Tokens
Prerequisites:
Installation:
# Install SDK
pip install anna-protocol-sdk
# Set environment variables
export ANNA_PRIVATE_KEY="0x..."
export ANNA_NETWORK="polygon-amoy" # or "polygon-mainnet"Integration Example:
from anna_sdk import ANNAClient, create_reasoning
import os
# Initialize client
client = ANNAClient(
private_key=os.getenv("ANNA_PRIVATE_KEY"),
network=os.getenv("ANNA_NETWORK")
)
# Register your AI agent (one-time only)
agent = client.register_agent(
did="did:anna:my-legal-ai-v1",
model_type="GPT-4",
metadata={
"version": "1.0",
"domain": "legal",
"deployed": "2025-11-14"
}
)
# Your AI generates output
ai_output = your_ai_model.generate_contract_analysis(contract_text)
# Create structured reasoning
reasoning = create_reasoning(
input_text=contract_text,
steps=ai_output.reasoning_steps, # Your AI's logic
conclusion=ai_output.conclusion,
confidence=ai_output.confidence
)
# Submit attestation (auto-validated before submission)
result = client.submit_attestation(
content=ai_output.text,
reasoning=reasoning,
category="legal",
tier="basic"
)
print(f"✅ Attestation ID: {result.attestation_id}")
print(f"🔗 View: https://dashboard.annaprotocol.io/attestation/{result.attestation_id} (Example)")
# Check reputation anytime
reputation = client.get_agent_reputation(agent.agent_id)
print(f"Score: {reputation.score}/100")Achievements:
Goals:
Goals:
ANNA Solution:
# Law firm's AI analyzes client contract
contract_analysis = ai_model.analyze_contract(document)
# Submit to ANNA with verifiable reasoning
attestation = anna_client.submit_attestation(
content=contract_analysis.text,
reasoning=contract_analysis.reasoning,
category="legal",
tier="premium" # Tier 3 → expert lawyer review
)
# Client sees:
✓ AI analysis
✓ Reasoning steps
✓ Expert validation (3 lawyers reviewed)
✓ Audit trail (immutable on-chain)
✓ Liability coverage (verifier staking)ANNA Solution:
# Medical AI analyzes patient symptoms
diagnosis = medical_ai.analyze_symptoms(patient_data)
# Submit with medical reasoning
attestation = anna_client.submit_attestation(
content=diagnosis.recommendation,
reasoning=diagnosis.clinical_reasoning,
category="medical",
tier="premium" # Tier 3 → doctor verification
)
# Doctor receives:
✓ AI diagnosis
✓ Clinical reasoning chain
✓ Licensed doctor validation
✓ Medical standards compliance
✓ Audit trail for malpractice protectionANNA Solution:
# Credit AI evaluates loan application
decision = credit_ai.evaluate_application(applicant_data)
# Submit with transparent reasoning
attestation = anna_client.submit_attestation(
content=f"Decision: {decision.approved}",
reasoning=decision.credit_analysis,
category="finance",
tier="standard" # Tier 2 validation
)
# Regulator can audit:
✓ Decision logic
✓ Factors considered
✓ Bias detection results
✓ Lending law compliance
✓ Historical accuracy tracking| Who Receives | % | Tokens | Vesting | Active |
|---|---|---|---|---|
| Verifiers (Run-to-Earn) | 30% | 300M | 10 years | Launch |
| Community Treasury (DAO) | 20% | 200M | Unlocked | Launch |
| Ecosystem Growth | 15% | 150M | 3 years | Launch |
| Team and Advisors | 15% | 150M | 4 years + 1 year cliff | Year 1 |
| Protocol Development | 10% | 100M | 2 years | Launch |
| Initial Liquidity (DEX/CEX) | 5% | 50M | Unlocked | Launch |
| Seed Sale (Investors) | 3% | 30M | 1 year + 3 months cliff | Pre-launch |
| Public Sale (Fair Launch) | 2% | 20M | Unlocked | Launch |
Total Supply: 1,000,000,000 $ANNA (1 Billion tokens)
500,000 $ANNA
Base Rewards (70%)
At $0.10: $50,000 | At $1.00: $500,000
+20% max
Performance Bonus
Uptime, speed, accuracy
10%
Consensus Rewards
Group validation
$65,400
Year 1 Net Profit
3,270%
Annual ROI
~11 days
Payback Period
Initial investment: ~$2,000 (hardware + stake)
Slashing: 5% stake loss per invalidation. Profitable if active.
Year 3 Potential (1,000 reviews/day)
$54.75M paid to experts
Average: $54,750/year per expert (part-time)
Expert receives: 90%
Protocol: 10% (treasury/burn)
| Proposal Type | Quorum | Approval |
|---|---|---|
| Parameter Changes | 5% | 60% |
| Treasury Spending | 10% | 65% |
| Protocol Upgrades | 20% | 75% |
Voting power: 1 staked $ANNA = 1 vote (quadratic voting optional)
| Year | Verifier | Community | Ecosystem | Team | Dev | Liquidity | Seed | Public | Total Circ. | % of Total |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 50M | 0 | 20M | 70M | 7% |
| 1 | 50M | 20M | 50M | 0 | 50M | 50M | 15M | 20M | 255M | 26% |
| 2 | 95M | 40M | 100M | 37.5M | 100M | 50M | 30M | 20M | 472.5M | 47% |
| 3 | 135M | 60M | 150M | 75M | 100M | 50M | 30M | 20M | 620M | 62% |
| 4 | 170M | 80M | 150M | 112.5M | 100M | 50M | 30M | 20M | 712.5M | 71% |
| 5 | 200M | 100M | 150M | 150M | 100M | 50M | 30M | 20M | 800M | 80% |
| 10 | 300M | 200M | 150M | 150M | 100M | 50M | 30M | 20M | 1,000M | 100% |
Inflation: Year 1–2: 19–21% → Year 3–5: 14–10% → Year 6+: <5% → Year 10+: 0%
| Risk | Solution |
|---|---|
| Price falls below profitability | Floor price: $0.05. DAO adjustment. Emergency treasury. |
| Insufficient adoption | Initial subsidies. Partnerships. Gamification. |
| Whale manipulation | Vesting. Quadratic voting. Lock-ups. |
| Regulatory uncertainty | Utility focus. Fair launch. Decentralized governance. |
Total Supply: 1,000,000,000 $ANNA
Long-term alignment. Sustainability. Decentralization.
Founder & CEO: Antonio Rufino
LinkedIn: Antonio Rufino
Twitter X: Antonio Rufino
Technology:
ANNA Protocol addresses a fundamental problem at the intersection of AI and blockchain: Verifiable Accountability for Autonomous AI Decisions.
What We've Built:
What's Next:
Why ANNA Matters:
As AI becomes more autonomous, accountability becomes more critical. ANNA provides the infrastructure for this responsible AI future — verifiable, transparent, and decentralized.
We're building the Chainlink for AI Accountability.
版本 2.0 | 2025年11月
ANNA协议（人工神经网络责任制）是首个去中心化基础设施，旨在解决语义信任差距——在区块链网络上验证AI生成决策的根本问题。
虽然区块链擅长验证发生了什么（交易、状态变化），但当AI系统做出决策时，它无法验证为什么会发生。ANNA通过提供以下功能填补了这一差距：
当前状态：一级验证系统在Polygon Amoy测试网上已上线运行，自2025年11月以来保持100%正常运行时间。
目标市场：法律科技、金融科技、健康科技以及任何需要负责任AI决策的行业。
区块链网络可以验证：
但它们无法验证：
示例：法律AI助手
🤖 AI输出："合同条款#5违反劳动法第42.3节"
问题：
传统区块链： ❌ 无法回答这些问题
ANNA协议： ✅ 提供可验证的答案
需要AI问责制的行业：
| 行业 | 使用案例 | 现有差距 |
|---|---|---|
| 法律科技 | 合同分析、合规性 | AI推理缺乏审计跟踪 |
| 金融科技 | 信贷决策、风险评估 | 黑盒模型不透明 |
| 健康科技 | 诊断支持、治疗计划 | 医疗AI建议无法验证 |
| 保险 | 理赔处理、欺诈检测 | AI拒赔缺乏问责 |
市场规模：AI治理解决方案市场预计到2032年将达到267.2亿美元。
ANNA协议创建了三层验证系统，连接区块链和AI语义之间的差距：
AI代理
生成决策
证明
提交上链
ANNA合约
触发验证
验证
多层级
声誉
记录结果
历史
构建可审计
绿色：活跃验证 | 黄色：计划Q2 | 紫色：计划Q3
did:anna:<地址>| 功能 | 传统区块链 | ANNA协议 |
|---|---|---|
| AI身份 | 仅钱包地址 | DID + 代理元数据 |
| 决策记录 | 输出哈希 | 哈希 + 推理结构 |
| 验证 | 手动/无 | 自主多层 |
| 可审计性 | 有限 | 完整推理跟踪 |
| 声誉 | 无 | 链上历史 |
法律科技
健康AI
金融AI
AnnaIdentity
合约
AnnaAttestation
合约
AnnaReputation
合约
发出事件自主验证器（24/7）
今天活跃 计划2026年Q2-Q4 计划2027年Q1-Q4
数据流：从上到下 | 箭头表示依赖关系
AttestationSubmitted注册和管理AI代理身份
registerAgent(address, did, modelType)
getAgentInfo(agentId) → DID、元数据、时间戳
isRegistered(address) → 布尔值
合约地址：
0x8b9b5D3f698BE53Ae98162f6e013Bc9214bc7AF0
记录带有加密证明的AI决策
submitAttestation(...)
getAttestation(id)
getAgentAttestations(id)
合约地址：
0xEd98b7Ed960924cEf4d5dfF174252CE88DeCb4e8
跟踪验证结果和分数
submitVerification(...)
getAgentReputation(id)
getVerificationHistory(id)
合约地址：
0x5CF18F2eDCB198D4D420ae587Da01035fFfE7172
验证系统作为自主24/7服务运行，可以：
7项自动检查：
| 检查 | 验证内容 | 目的 |
|---|---|---|
| 1. 哈希完整性 | 推理哈希与链上哈希匹配 | 防止篡改 |
| 2. JSON结构 | 必填字段存在 | 确保完整性 |
| 3. 禁止模式 | 检测越狱/绕过尝试 | 安全性 |
| 4. 置信度范围 | 验证0.0 ≤ 置信度 ≤ 1.0 | 数据有效性 |
| 5. 推理步骤 | 检查步骤结构和一致性 | 逻辑验证 |
| 6. 大小验证 | 强制100-50,000字节 | 防止垃圾信息 |
| 7. 非空字符串 | 检查输入/结论的存在 | 完整性 |
评分系统：
性能指标（真实数据）：
pip install anna-protocol-sdk1. 身份管理
from anna_sdk import ANNAClient
import os
# SDK使用环境变量来存储私钥
client = ANNAClient(
private_key=os.getenv("ANNA_PRIVATE_KEY"),
network="polygon-amoy"
)
# 注册代理
result = client.register_agent(
did="did:anna:custom-identifier",
model_type="GPT-4",
metadata={"version": "1.0"}
)
print(f"代理ID：{result.agent_id}")2. 带预验证的证明提交（新功能）
from anna_sdk import create_reasoning
# 创建结构化推理
reasoning = create_reasoning(
input_text="分析合同以查找合规问题",
steps=[
"分析合同结构（142条款）",
"与监管数据库交叉引用",
"识别出3个潜在合规风险"
],
conclusion="合同需要在第5.2、8.1和12.4节进行审查",
confidence=0.87
)
# 提交证明
# SDK在提交前自动验证（节省gas！）
result = client.submit_attestation(
content="完整合同文本...",
reasoning=reasoning,
category="legal",
tier="basic"
)
print(f"证明ID：{result.attestation_id}")
print(f"已使用Gas：{result.gas_used}")3. 链前验证（v1.1功能）
SDK现在在区块链提交之前验证推理，防止在无效证明上浪费gas。
# 自动验证（默认）
try:
result = client.submit_attestation(content, reasoning, category)
print("✅ 证明成功提交")
except ValueError as e:
print(f"❌ 验证失败：{e}")
# 修正推理并重试
# 错误输出示例：
"""
❌ 预验证失败
分数：43/100（阈值：60）
检测到失败：
1. 检查4失败：无效置信度值：1.5（必须为0.0-1.0）
2. 检查6失败：推理大小75,432字节（必须为100-50,000）
💡 在提交前修复这些问题以避免浪费gas。
"""4. 声誉查询
# 获取代理声誉
reputation = client.get_agent_reputation(agent_id=1)
print(f"总证明数：{reputation.total_attestations}")
print(f"通过：{reputation.passed}")
print(f"失败：{reputation.failed}")
print(f"分数：{reputation.score}/100")它的功能：
它不做什么：
计划功能：
技术栈：
• 基于LLM的验证（GPT-4或Claude）
• 动态规则学习
• 上下文感知检查愿景：去中心化专家市场
证明
高风险
专家池
去中心化市场
律师
$X/小时
医生
$Y/小时
工程师
$Z/小时
并行审查
验证
3/3共识
记录
在链上
奖励
$ANNA代币
先决条件：
安装：
# 安装SDK
pip install anna-protocol-sdk
# 设置环境变量
export ANNA_PRIVATE_KEY="0x..."
export ANNA_NETWORK="polygon-amoy" # 或 "polygon-mainnet"集成示例：
from anna_sdk import ANNAClient, create_reasoning
import os
# 初始化客户端
client = ANNAClient(
private_key=os.getenv("ANNA_PRIVATE_KEY"),
network=os.getenv("ANNA_NETWORK")
)
# 注册AI代理（仅一次）
agent = client.register_agent(
did="did:anna:my-legal-ai-v1",
model_type="GPT-4",
metadata={
"version": "1.0",
"domain": "legal",
"deployed": "2025-11-14"
}
)
# AI生成输出
ai_output = your_ai_model.generate_contract_analysis(contract_text)
# 创建结构化推理
reasoning = create_reasoning(
input_text=contract_text,
steps=ai_output.reasoning_steps, # AI的逻辑
conclusion=ai_output.conclusion,
confidence=ai_output.confidence
)
# 提交证明（提交前自动验证）
result = client.submit_attestation(
content=ai_output.text,
reasoning=reasoning,
category="legal",
tier="basic"
)
print(f"✅ 证明ID：{result.attestation_id}")
print(f"🔗 查看：https://dashboard.annaprotocol.io/attestation/{result.attestation_id}（示例）")
# 随时检查声誉
reputation = client.get_agent_reputation(agent.agent_id)
print(f"分数：{reputation.score}/100")成就：
目标：
目标：
ANNA解决方案：
# 律师事务所的AI分析客户合同
contract_analysis = ai_model.analyze_contract(document)
# 提交到ANNA，具有可验证的推理
attestation = anna_client.submit_attestation(
content=contract_analysis.text,
reasoning=contract_analysis.reasoning,
category="legal",
tier="premium" # 三级 → 专家律师审查
)
# 客户看到：
✓ AI分析
✓ 推理步骤
✓ 专家验证（3位律师审查）
✓ 审计跟踪（链上不可变）
✓ 责任保障（验证器质押）ANNA解决方案：
# 医疗AI分析患者症状
diagnosis = medical_ai.analyze_symptoms(patient_data)
# 提交医疗推理
attestation = anna_client.submit_attestation(
content=diagnosis.recommendation,
reasoning=diagnosis.clinical_reasoning,
category="medical",
tier="premium" # 三级 → 医生验证
)
# 医生收到：
✓ AI诊断
✓ 临床推理链
✓ 持牌医生验证
✓ 医疗标准合规性
✓ 医疗事故保护的审计跟踪ANNA解决方案：
# 信贷AI评估贷款申请
decision = credit_ai.evaluate_application(applicant_data)
# 提交透明推理
attestation = anna_client.submit_attestation(
content=f"决策：{decision.approved}",
reasoning=decision.credit_analysis,
category="finance",
tier="standard" # 二级验证
)
# 监管机构可以审计：
✓ 决策逻辑
✓ 考虑的因素
✓ 偏见检测结果
✓ 借贷法合规性
✓ 历史准确性跟踪| 接收者 | % | 代币 | 解锁 | 激活 |
|---|---|---|---|---|
| 验证器（运行赚钱） | 30% | 300M | 10年 | 启动 |
| 社区财库（DAO） | 20% | 200M | 已解锁 | 启动 |
| 生态系统增长 | 15% | 150M | 3年 | 启动 |
| 团队和顾问 | 15% | 150M | 4年 + 1年锁定期 | 第1年 |
| 协议开发 | 10% | 100M | 2年 | 启动 |
| 初始流动性（DEX/CEX） | 5% | 50M | 已解锁 | 启动 |
| 种子轮销售（投资者） | 3% | 30M | 1年 + 3个月锁定期 | 预启动 |
| 公开销售（公平启动） | 2% | 20M | 已解锁 | 启动 |
总供应量： 1,000,000,000 $ANNA （10亿代币）
投票权：1个质押的$ANNA = 1票 （可选二次投票）
总供应量：1,000,000,000 $ANNA
长期一致。可持续性。去中心化。
创始人兼首席执行官：Antonio Rufino
LinkedIn： Antonio Rufino
Twitter X： Antonio Rufino
技术：
ANNA协议解决了AI和区块链交叉点的一个根本问题：自主AI决策的可验证问责制。
我们已构建：
接下来是什么：
为什么ANNA重要：
随着AI变得更加自主，问责制变得更加关键。ANNA为这个负责任的AI未来提供基础设施——可验证、透明和去中心化。
我们正在构建AI问责的Chainlink。