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作者：ningning

在当今的加密行业，“质疑Ponzi”常被视为天真幼稚，而“理解Ponzi、成为Ponzi”逐渐成为主流理念。在这样的氛围下，Loki老师的新作宛如一束照进柏拉图洞穴的光，提醒我们这个行业需要回过头来，正视现实世界，解决真实问题。

尽管“盘学”（即Ponzi式商业模式）在加密圈盛行，我始终不认为Ponzi会是加密行业的最终归宿。再精巧的Ponzi模式，本质上也只是一个物理耗散系统，必须不断从外部输入能量或资源，才能维持其结构和功能。

从物理耗散系统的视角看Ponzi

Ponzi模式可以通过物理学中的“耗散系统”理论来理解。在这种系统中：

• “低熵”能量：新投资者的资金注入。

• 系统的“有序结构”：投资者的金字塔分层设计。

• “高熵”废物：资金流失和市场信任的损耗。

• 能量质量降低：随着时间推移，维持相同回报率需要更多新资金。

• 外部资源有限：潜在投资者群体终究是有限的。

• 熵积累：随着信任的下降，市场整体的熵值上升。

• 结构维护成本上升：吸引新投资者的成本越来越高。

任何耗散系统，终究会因无法获取足够的低熵能量而崩溃，Ponzi模式也不例外。这不是偶然的失败，而是熵增定律作用的必然结果。

加密行业的现状与挑战

加密行业能发展至今，离不开比特币早期的OG们布道，也离不开如A16Z、Pantera等顶级风投机构的推动。他们通过不断制造新叙事、构建新原语，一方面创造新的投资机会，另一方面吸引新资金入场，然后在牛市周期退出。从“盘学”的视角来看，这是一种复杂的Ponzi模式，它依赖于新投资者的不断进入。

然而，这种模式如今可能已接近其耗散系统的极限。一个明显的例子是，在美国市场，加密货币的渗透率已超过20%。当新资金来源枯竭，Ponzi系统必将瓦解。

突破困境的关键：创新与价值创造

要想打破这一局面，行业需要回归本质——构建持续创新、提升效率、创造实际价值的项目。创新、效率的提高和价值的创造，能够让系统维持在“远离平衡”的状态，这种状态下，系统有机会产生新的、有机的结构与功能，进而增强其可持续性。

加密行业急需一次“ChatGPT”时刻——一个能够真正推动技术与应用变革的突破。最近兴起的赛道，如PayFi、Consumer Chain、AI Agent with Crypto Wallet、链抽象等，正是在这种环境压力下诞生的新解决方案。

反思与回归：评估项目的真正价值

在评估这些项目的价值时，我们需要反思当前流行的“技术决定论”、“背景决定论”和对基础设施（Infra）的盲目崇拜。更重要的是，要回归产品本身以及其增长潜力。真正的价值创造不是依赖叙事和资金推动，而是源于产品的实际应用与用户增长。

作者：Haotian

最近，围绕 @dappOS_com意图执行网络产生了不少讨论，很多声音称Paradigm抛出intent-centric后，仅仅AI Agent智能化撮合引擎虚火了一阵，整体意图赛道进展并不理想。

那么，意图赛道当前面临的症结点是啥？ 去中心Solver执行网络到底该怎么落地？接下来，系统谈谈看法：

1）Paradigm抛出intent-centric的很长一段时间，意图赛道确实热闹了一阵子，包括Anoma、Essential、dappOS、Brink等一众项目跃出水面。意图赛道以简化用户DeFi参与门槛，能和AI有效接轨，且契合Mass Adoption的特性，被视为牛市预期中的一大叙事。

不过，意图概念本身的“抽象”性使得其短期很难聚焦到一个方向并产生落地，除了AI Agent可作为意图执行网络的可选实现路径之外，包括账户抽象、链抽象、交易bot、甚至CEX等执行方式都可以纳入意图赛道范畴。

AI意图虽具颠覆性但太过于早期而发展缓慢，其他抽象意图又各自为营形不成合力。这是Paradigm抛出intent-centric概念虚火一阵后归于沉寂的究极原因。

2）在我看来，意图赛道发展缓慢主要面临两个核心症结点：

1、intent抽象挑战大：看似简单的一句，意图可以简化用户的链上操作，但现在链上环境却在日益复杂，例如：（LRT的赎回，MEME的抢跑MEV）等新问题不断在引入新的复杂度，使得跨链桥、链抽象、账户抽象等标准的简化操作的基础设施的发展速度远低于链上操作的复杂程度。

意图要解决的单链环境包括：代付Gas、社交恢复、抗MEV、一键Approve-Cancel、最小化滑点、自动化执行等等，涉及到多链环境，还会存在链之间智能合约兼容性，编解码兼容性、流动性互通性、标准统一性、以及其他安全共识类复杂问题。

此外，还有很多用户的意图无法仅依托纯链上解决方案，目前只有资金规模大、交易策略多元化的资管机构，才有成本和速度均较为理想的解决方案：例如，当MEME币上线CEX后最便宜的流动性通常是做市商或者交易所的VIP大户，而赎回LRT等收益资产走DEX或者官方通道远不如发行LRT或者运行节点的机构。

总之，要试图在原复杂链基础设施上靠整合和优化就解决意图体验的事挑战性极大。

2、intent范围广：我此前也撰文分析过，常见的intent包括中心化意图（CEX）、结构化意图（Pre-Confirmation）、分布式意图（去中心化Solver市场）、智能化意图（AI Agent）。

在我看来，中心化意图和包括账户抽象、链抽象等在内的结构化意图都不在意图赛道重点发展范畴内，它们都是赛道已有的基础条件，需要在其基础上进一步优化用户体验才能算入。而智能化意图，要等AI Agent市场进一步成熟才能纳入范围。目前我们探讨的intent意图赛道发展，更多围绕去中心化Solver市场来展开。

3）意图赛道的发展落地问题，本质上在于去中心化Solver执行网络如何构建。该如何做呢？一个客观中允的方案是：

构建统一中间件网络层，并确保全新的用户体验、便捷高效的可兼容互操作性、以及去中心化的安全共识机制、接轨应用市场的统一流动性等等。

接下来，重点以 @dappOS_com为例， 来拆解下构建一个去中心化Solver市场要面临哪些难题？以及dappOS探索了哪些产品和机制创新之处？

1、构建去中心化Solver执行网络

用户意图的“模糊化”和Solver求解器提供方案的可编程性天然存在矛盾，比如只在A链有资产的用户input一个需求：我要在B、C链完成交互撸毛。该需求到了Solver公开市场，正常来说Providers会先拆解用户需求：

1）0磨损跨链；2）Swap选择超低交易滑点；3）避开链交易Gas高阶段；最后经过Solver的复杂路径规划、竞价、平台撮合等前提下，最后在一个有B、C链统一流动性兼容的网络，以极低的gas磨损完成了任务。

这个过程中，用户提了需求没有Solver接受怎么办？Solver跑路rug了怎么办？Solver的价格过高怎么办？多个Solver供应方都争抢此任务又如何？任务成功了如何激励，失败了又改怎么惩罚等等。一个自由公开的Solver市场都得解决这些问题。

dappOS的想法是放弃让Solver拆解出清晰明确的执行步骤，只关注用户要的执行结果（例如 B、C链完成了交互撸毛），让Solver对其提供一个总的报价以及告诉用户需要做哪些授权（例如授权Solver使用A链的10USDT，最终交互撸毛的dApp合约），整个执行过程全权交给Solver来完成，用户无须关注执行过程细节。

选择以结果导向的执行逻辑如下：Solver可综合“链上+链下”路径达成成本和效率最优。

很多时候，链上逐笔发交易不可避免会产生成本损耗，若穿插链下方案，可以达成成本和效率的综合考虑，给到用户一个最优解：

例如，若Solver是交易所的VIP大户或做市商身份，利用身份资源优势换来的成本优势远大于直接调用AMM合约。用户在签名时可选择由某个Solver执行，Solver也可以拿到用户的资金授权，可以灵活决定以链上或链下的方式执行交易（还可以汇总用户需求并行执行），最终仅以结果为准，给到用户最便宜、最快的执行结果。

比如：涉及资金跨链场景，可以选择链上跨链桥也可以直接走CEX充提，Solver可决定使用那种方案；又比如：赎回LRT的场景中，正常逻辑是汇总用户赎回请求，集中执行，交易要排队还可能遇到Gas拥堵，进阶逻辑则可先链上低息贷款垫付，再灵活赎回。

反正，以“结果”为导向，目标是让Solver之间充分竞争，调动各种资源和权限优势给到用户成本和速率上的优化空间。问题来了，若执行过程存在“不透明性”，该如何确保安全呢？如下：

2、OMS最小化质押运行机制

OMS（Optimistic Minimum Stake）乐观最小化质押的想法就是让每一个任务预先规定一个失败时要赔偿用户的金额，然后就不需要关心Solver具体如何完成任务，若不成功只需清算掉Solver质押的赔偿资产即可。

同时，对于Solver来说质押金额可以做到最小化，只需要超过执行中的任务涉及的赔偿金额即可。这样对Solver资金占用的压力也小，Solver只要保证完成当前任务即可，自己的资金可以同时做各类其他业务，保证资金使用效率最大化。

3、统一流动性的意图资产

原本，很多资产闲置在不同链上，不仅流动性无法聚合更无法进行Yield等后续金融衍生品创新。dappOS定义了一种intentAsset意图资产，是一种通过dappOS意图执行网络来完成使用同时具备Yield功能的资产。

简单理解，意图资产如同一个衔接各个异构链的统一流动性层，A链的USDT和B链的USDC都可以在dappOS链上以intentUSD的形式流通，用户mint intentUSD如同把其他链上资产汇聚到一个“余额宝”池子内一样，而且可以把intentUSD当做A链的USDT或者B链的USDC来使用。

这种统一流动性解决方案，既解决了跨链环境差异导致的资产分裂问题，还能解决一系列跨链磨损、闲置资产收益的问题，一举两得。此外，IntentAsset本身也采用了去中心化、非托管的运行机制设定。

为何intent意图资产能兼具便捷性和Yield属性呢？一方面，Solver市场能解决覆盖用户大部分意图需求，和持有普通USDT并无明显区别；另一方面，调用Solver综合权限和能力之后，会产生相交纯链上操作的“利润”空间，节省的资金损耗也会成为Yield。

以上。

之前，看了很多去中心化Solver平台的构建方案，都忽略了模糊匹配存在的错误问题，都是以追求百分百正确为目标，殊不知意图交易执行本身根本不可能100%正确，反倒这种有容错率存在，且有相应治理机制约束的框架更有利于Solver市场的正常运转。

总而言之，意图赛道尽管困难重重，但不可否认其为Crypto市场转入Mass Adoption的必经之路。因为它解决了Crypto可组合性的B面，在当前市场过于堆叠乐高抽象的背景下，这种把交易执行隐藏起来，只关注结果的范式，能把更大规模的用户Onboard进来。

TOKEN2049盛会即将到来，作为铂金参展商的4E早已蓄势待发！恰逢平台一周年庆，4E将为所有参会者准备一场集趣味互动与丰厚奖励于一体的盛宴。这篇攻略将手把手教你如何轻松玩转4E展区，赢取满满好礼，让这次参会变得更加欢乐无比！

4E展位在哪里？

4E展位在5层的P80和P83，位置显眼，绝对不会迷路。另外在4楼，4E还有一个“清凉小站”冰淇淋吧哦！

如果找不到展位也别急，4E在4-5层的楼梯间设置了广告指引，保准你迅速找到我们！

如何嗨玩4E活动？

这次TOKEN2049盛会正好赶上4E周年庆，所以我们精心策划了一系列活动！不管你是探索Web3的先锋，还是热爱趣味互动的玩家，来4E展区准没错，周边好礼拿到手软。跟着我们的攻略顺序，一起来哦！

Step 1: 签到，免费领取冰淇淋

第一站，别忘了打卡签到！3层的4E签到处欢迎您的到来。签到后，你会获得一个充满惊喜的Welcome Bag，还附赠一张任务卡！拿着任务卡去4楼的冰淇淋吧，就能免费领到一份清凉的冰淇淋，为你的参会之旅解解暑吧～  

小提示：如果你还不是4E的小伙伴，趁活动期间，赶紧下载并注册4E APP吧！可获得10美元赠金券，直接可用于交易。

4楼4E冰淇淋摊

Step 2: 社媒互动，礼品拿到手软

来到5层的P80和P83展位，除了休息片刻，还能参与一系列趣味社媒互动，动动手指，就能赢取专属好礼哦！

• Task 1：新用户注册： 注册4E APP，前100名每天可得$5现金红包+时尚显眼包+香薰片，给你的加密之旅一个温馨开场！

• Task 2：社媒关注： 关注4E推特，转赞评推文，一个实用的手机支架就到手啦~

• Task 3：视频祝福： 录制一段4E周年祝福视频，我们将为你打印个性照片，并送上酷炫的功夫扇，见证你的创意！

• Task 4：捕捉4E元素： 在TOKEN2049现场寻找4E的小鹰元素，发推并@4E_GLOBAL和三位好友，即可收获一个潮流潮流渔夫帽，让您的时尚感立马爆棚！

Step 3: 集章挑战，解锁限量珍品

逛展会的时候，别忘了参与4E的集章挑战哦！每完成一个任务，就能获得一枚徽章。集齐四枚4E周年徽章后，结合推文点赞数排名，你将有机会赢取超值大奖：第一名可以拿到AFA限量签名球衣，上面可是有梅西等多名重量级球员亲笔签名哟，2-10名也有高级调酒器套装等你来拿！

Step 4: 邀请好友，一起拿好礼

如果你在TOKEN2049现场遇到了朋友，别忘了拉上他们一起嗨玩4E周年庆活动！成功邀请好友注册4E后，任选一个社媒任务，就能拿走手持风扇、胶囊伞、充电宝，甚至是AFA联名背包等礼品。每一份礼物既实用又精致，邀请的好友越多，礼品越多，快乐加倍哦！

Step 5: 充值交易，赢梅西签名球衣

对于交易爱好者，4E同样准备了独家福利！在展会期间，充值200-999 USDT可获得高级调酒器套装；充值1000 USDT及以上，还能拿走AFA联名行李箱！而交易额最高的幸运儿将得到梅西亲笔签名的AFA限量球衣，光是想想就超激动对吧？当然，还有高达1400美元的赠金券等你来拿，助你交易更加顺利。

在TOKEN2049的舞台上，4E不仅仅是参展商，更是你探索Web3世界的伙伴！有趣的互动，满满的福利，4E已准备好迎接你的到来，期待与你相见！祝大家在TOKEN2049的旅程中，收获满满的精彩与惊喜！

著名游戏开发商CCP Games本周揭开了《Eve Frontier》的面纱，这是一款设定在《Eve Online》宇宙中的太空生存游戏，并融合了区块链技术。

该游戏最初被称为“Project Awakening”的《Eve Frontier》，似乎与大型游戏《Eve Online》有很多相似之处。但《Eve Frontier》更侧重于生存元素，并且将使用加密货币和区块链代码以全新的方式影响和重塑游戏。

虽然目前细节仍然较少，但由于背后有如此知名的开发工作室，人们对《Eve Frontier》有望成为首款真正的3A级区块链游戏充满期待。如果这听起来引起了您的兴趣，以下是您需要了解的所有信息。

01.什么是《Eve Frontier》？

《Eve Frontier》是由冰岛开发商CCP Games制作的一款即将推出的视频游戏，该工作室也是深度硬核、长期运行的在线太空模拟游戏《Eve Online》的开发者。

这款游戏被称为一款太空生存模拟游戏，玩家将从休眠中醒来，作为人类最后的遗存，被投放到一个无人机群在地表游荡、幸存者为有限资源而战的世界。对于玩家来说，这意味着他们需要合作，甚至在这个世界中制造资源以求生存。

“在开始时，这个世界就像一头巨兽，等待被驯服。它愤怒、原始、邪恶——它想要干掉你，”CCP Games的创始人兼CEO希尔玛·维加·彼得森（Hilmar Veigar Pétursson）在2024年3月接受Decrypt采访时表示。“《Eve Frontier》的世界是名副其实的想要杀死你。”

到目前为止，官方尚未展示任何游戏玩法，我们对您在游戏中实际会做什么的信息也非常有限。但可以肯定的是，在某个时候，或者可能在整个游戏中，您都能够驾驶一艘飞船。

（译者注：Eve Frontier已经举行了三次游戏测试，但由于保密协议限制，参与测试的玩家不能透露游戏的具体内容。感兴趣的读者可注册参与将于9月27日举行的第四次测试。注册链接：http://evefrontier.com）

CCP Games在2023年筹集了4000万美元，由风险投资巨头A16z领投，以推动其区块链游戏的计划。Pétursson 多年来一直积极参与加密世界，甚至在2020年与Decrypt讨论了区块链游戏的未来。

02.与《Eve Online》有何区别？

如果您听说过Eve这个名字，很可能是因为《Eve Online》，这款庞大的太空MMO游戏已经运行了超过20年。

这款游戏以难以上手著称，游戏本身的复杂层次以及仍然活跃的极度死忠社区，都增加了游戏的挑战性。玩家可以参与大量活动，从政治到太空战争、资本主义，甚至是会计工作。

然而，《Eve Frontier》和《Eve Online》并不是同一款游戏，而是一个完全不同的世界。新游戏除了共享同一系列的名称和可能的宇宙背景外，不会以任何方式与主游戏相关联。

有一些猜测认为《Eve Frontier》旨在成为最终取代《Eve Online》的游戏，但在我们更好地了解这款游戏之前，还无法确定这是否会发生。

03.加密技术的采用

CCP在围绕《Eve Frontier》的采访中一直强调，这是一款应用了区块链技术的游戏，但并未被称为“区块链游戏”。这意味着CCP首先在制作一款游戏，而不仅仅是一个向玩家推销代币的借口。

当然在《Eve Frontier》中确实会存在一些加密代币供玩家使用。Eve代币将是一种实用型代币，可以作为外部价值交换的手段，CCP已经表示它不会限制游戏外的交易。

然而，真正有趣的技术源于社区创作。《Eve Frontier》将利用区块链技术，让社区成员有机会在游戏中开发新的体验和功能，如果他们愿意，甚至可以包括自己的加密代币。

CCP将创建一个工具集，然后让社区在未来几年中继续开发游戏，而原开发者则不进行干涉。这将意味着游戏会根据社区的创作而随着时间发生显著变化。

CCP将其区块链技术方法称为“智能组装”（Smart Assemblies），将其描述为玩家可以通过智能合约——即承载去中心化应用程序代码的合约——或《Eve Frontier》中的其他集成来创建的功能。

“玩家可以建造诸如存储设施、交易站、防御设施等基础设施。可以将其视为增强的基地建设，”官方FAQ解释道。“通过使每个结构具有可编程层，《EVE Frontier》允许在每个‘基础物品’之上实现更大的可修改性和玩家表达。建造基础设施并将其部署在游戏并不需要编程。”

“例如，一个智能存储单元（Smart Storage Unit）是一个锚定在太空中的结构，充当智能存储，保存和分发玩家选择加载的任何形式的物品（货币、物品等），”它继续说道。“通过智能组装，这个结构可以被编码为市场、任务发布者、赏金猎人系统、街机游戏机等。”

04.《Eve Frontier》基于什么技术构建？

所有这些技术都在以太坊上进行，这对如此规模的游戏来说意义重大。因为以太坊上有大量的扩容网络，许多知名的加密项目都是基于以太坊构建的。

游戏中的加密代币将采用ERC-20标准发行，游戏本身正在Redstone上开发，这是一个基于Optimism技术构建的以太坊Layer2网络，专为自主世界而设计。

至于实际的游戏创建，将全部在CCP的Carbon引擎上进行，并且他们计划最终将其开源。此外还有由Lattice开发的全链上游戏引擎MUD，这个引擎与Redstone链同时开发。

05.《Eve Frontier》何时推出？

目前尚无《Eve Frontier》的发布日期或时间窗口。然而，游戏的新一轮测试将于9月27日开始，您可以在官方网站上注册以获得访问权限。

游戏的预告片也表示，“founder access”即将在PC和Mac上推出，但尚无关于这意味着什么或如何获得的信息。

如果说 AIGC 开启了内容生成的智能时代，那么 AI Agent 则有机会把 AIGC 的能力真正产品化。

AI Agent 像一位更具象的全能员工，被称为是人工智能机器人的初级形态，能够如同人类一般观察周遭环境、做出决策，并自动采取行动。

比尔·盖茨曾直言，“掌控 AI Agent，才是真正的成就。届时，你将不再需要亲自上网搜索信息。”AI 领域的权威专家们同样对 AI Agent 的前景寄予厚望。微软 CEO 萨提亚·纳德拉曾预言，AI Agent 将成为人机交互的主要方式，能够理解用户需求并主动提供服务。吴恩达教授亦预测，在未来的工作环境中，人类和 AI Agent 将以更加紧密的方式协作，形成高效的工作模式，提高效率。

AI Agent 不单是技术的产物，更是未来生活与工作方式的核心。

这不禁让人回想，当 Web3 和区块链刚引起广泛讨论时，人们也常常用”颠覆”一词来形容这项技术的潜力。回顾过去几年，Web3 从最初的 ERC-20、零知识证明，逐渐发展到了与其他领域相融合的 DeFi、DePIN、GameFi 等。

若将 Web3 与 AI 这两大热门数字科技相结合，会不会产生 1+1>2 的效果呢？融资规模越来越庞大的Web3 AI 项目，能否为行业带来新的用例范式，创造新的真实需求？

AI Agent：人类最理想的智能助手

AI Agent 的想象力到底在哪里？网上盛传一个高分答案，“大语言模型只能编个贪吃蛇，而 AI Agent 可以编出一整个王者荣耀。”听起来很夸张，但并未言过其实。

Agent，国内通常翻译为“智体”。这一概念由“人工智能之父” Minsky 在 1986 年出版的《思维的社会》一书中提出，Minsky 认为社会中的某些个体经过协商之后可得出某一问题的解，这些个体就是 Agent。多年来，Agent 一直是人机交互的基石，从微软的剪辑助手 Clippy 到 Google Docs 的自动建议，这些早期形态的 Agent 表现出了个性化交互的潜力，但在处理更复杂任务方面能力仍然有限。直到大语言模型（LLM）的出现，Agent 的真正潜力才得以被挖掘。

今年 5 月，AI 领域权威学者吴恩达教授在美国红杉 AI 活动上分享了关于 AI Agent 的演讲，在其中，他展示了其团队做的一系列实验：

让 AI 去写一些代码并运行，对比不同 LLM 和工作流程得出的结果。结果如下：

• GPT-3.5 模型：准确率 48%

• GPT-4 模型：准确率 67% 

• GPT-3.5 + Agent：高于 GPT-4 模型的表现

• GPT-4 + Agent：远高于 GPT-4 模型，非常出色

的确。大多数人在使用 ChatGPT 这种 LLM 时，方式通常是：输入一段提示词，大模型会立即生成答案，不会自动识别和纠正错误删除重写。

相比之下，AI Agent 工作流程是这样的：

首先，先让 LLM 写一个文章大纲，如有必要，先在互联网上搜索内容进行调研分析，输出初稿，然后阅读草稿并思考如何优化，如此循环往复、多次迭代，最终输出一篇逻辑严谨、错误率最低的高质量文章。

我们可以发现，AI Agent 与 LLM 的区别在于，LLM 与人类之间的交互基于提示词（prompt）进行。而 AI Agent 仅需设定一个目标，它就能够针对目标独立思考并做出行动。根据给定任务详细拆解出每一步的计划步骤，依靠来自外界的反馈和自主思考，自己给自己创建 prompt，来实现目标。

因此 OpenAI 对 AI Agent 的定义是：以 LLM 为大脑驱动，具有自主理解感知、规划、记忆和使用工具的能力，能自动化执行完成复杂任务的系统。

当 AI 从被使用的工具变成可以使用工具的主体，就成为了 AI Agent。这也正是 AI Agent 可以成为人类最理想智能助手的原因所在。例如，AI Agent 能够基于用户历史线上互动，了解并记忆用户的兴趣、偏好、日常习惯，识别用户的意图，主动提出建议，并协调多个应用程序去完成任务。

就如同在盖茨的构想中，未来我们不再需要为不同的任务切换到不同的应用中，只需用平常的语言告诉电脑和手机想做什么，根据用户愿意共享的数据，AI Agent 将提供个性化的响应。

单人独角兽公司正在成为现实

AI Agent 还能够帮助企业打造以“人机协同”为核心的智能化运营新模式。越来越多的业务活动将交由 AI 来完成，而人类则只需要聚焦于企业愿景、战略和关键路径的决策上。

就像 OpenAI 首席执行官 Sam Altman 曾在采访中提到过这样一个引人注目的观点，随着 AI 的发展，我们即将进入“单人独角兽”时代，即由单人创办并达到 10 亿美元估值的公司。

听起来天方夜谭，但在 AI Agent 的助力下，这个观点正在成为现实。

不妨做个假设，现在我们要创办一家科技初创公司。按照传统方法，显然我需要雇佣软件工程师、产品经理、设计师、营销人员、销售和财务人员，各司其职但都由我来协调。

那么如果使用 AI Agent 呢，我可能甚至都不需要雇佣员工。

• Devin — 自动化编程

替代软件工程师，我可能会使用今年爆火的 AI 软件工程师 Devin，它能帮我完成所有前端和后端的工作。

Devin 由 Cognition Labs 开发，被称为是“世界上第一个 AI 软件工程师”。它能够独立完成整个软件开发工作，独立分析问题、做出决策、编写代码并修复错误，均可自主执行。大大减轻了开发人员的工作负担。Devin 在短短半年内就获得了 1.96 亿美元的融资，估值迅速飙升至数十亿美元，投资方包括 Founders Fund、Khosla Ventures 等知名风险投资公司。

虽然 Devin 仍未推出公开版本，但我们可以从另一个最近爆火 Web2 的产品 Cursor 一窥潜力。它几乎可以为你完成所有工作，将一个简单的想法在几分钟内转化为功能性代码，你只需要发号施令，就能「坐享其成」。有报道称，一个八岁的孩子，在没有任何编程经验的情况下，居然使用 Cursor 完成代码工作并建起了一个网站。

• Hebbia — 文件处理

替代产品经理或财务人员，我可能会选择 Hebbia，它能帮我完成所有文档的整理和分析。

与 Glean 侧重企业内文档搜索不同，Hebbia Matrix 是一个企业级的 AI Agent 平台，借助多个 AI 模型，帮助用户高效地提取、结构化、分析数据和文档，从而推动企业生产力的提高。令人印象深刻的是，Matrix 能一次性处理多大数百万份文档。

Hebbia 在今年 7 月完成了 1.3 亿美元 B 轮，a16z 领投，Google Ventures、Peter Thiel 等知名投资者参投。

• Jasper AI — 内容生成

替代社媒运营和设计师，我可能会选择 Jasper AI，它能帮我完成内容的生成。

Jasper AI 是一个 AI Agent 写作助手，旨在帮助创作者、营销人员和企业简化内容生成流程，提高生产力和创作效率。Jasper AI 能够根据用户要求的风格生成多种类型的内容，包括博客文章、社交媒体帖子、广告文案和产品描述等。并根据用户的描述生成图片，为文本内容提供视觉辅助。

Jasper AI 已获得 1.25 亿美元的融资，并在 2022 年达到了15 亿美元的估值。根据统计数据，Jasper AI 已帮助用户生成超过 5 亿个单词，成为使用最广泛的 AI 写作工具之一。

• MultiOn — 网页自动化操作

替代助理，我可能会选择 MultiOn，帮我管理日常任务、安排日程、设置提醒，甚至是规划出差行程，自动预订酒店，自动安排网约车。

MultiOn 是一个自动化的网络任务 AI 代理，能够帮助在任何数字环境中自主执行任务，例如帮助用户完成在线购物、预约等个人任务，提升个人效率，或帮助用户简化日常事务，提高工作效率。

• Perplexity — 搜索、研究

替代研究员，我可能会选择英伟达 CEO 都在每天使用的 Perplexity。

Perplexity 是一个 AI 搜索引擎，能够理解用户的提问，拆分问题，然后搜索和整合内容，生成报告，以向用户提供清晰的答案。

Perplexity 适用于各类用户群体，例如学生和研究人员可以简化写作时的信息检索流程，提高效率；营销人员可以获取可靠数据支持营销策略。

以上内容仅为想象，当下这些 AI Agent 的真正能力和水平尚不足以替代各行各业中的精英人才。正如 Logenic AI 联合创始人李博杰所言，目前 LLM 的能力还只是入门级水平，远远达不到专家级，现阶段的 AI Agent 更像是一个干活比较快但不太可靠的员工。

然而，这些 AI Agent 凭借各自的特长，正在助力现有用户在多样化场景中提高效率和便利性。

不仅仅限于科技公司，各行各业都可以在 AI Agent 的浪潮中获得益处。在教育领域，AI Agent 可以根据学生的学习进度、兴趣和能力提供个性化的学习资源和辅导；在金融领域，AI Agent 可以帮助用户管理个人财务，提供投资建议，甚至预测股票走势；在医疗领域，AI Agent 可以帮助医生进行疾病诊断和治疗方案的制定；在电商领域，AI Agent 还可以作为智能客服，通过自然语言处理和机器学习技术自动回答用户咨询，处理订单问题和退货请求，以此提高客户服务效率。

Multi-Agent：AI Agent 的下一步

在上一节关于单人独角兽公司的设想中，单一的 AI Agent 在处理复杂任务时面临着局限性，难以满足实际需求。而运用多个 AI Agent 时，由于这些 AI Agent 基于异构 LLM，集体决策困难，能力有限，以至于还需要人类充当这些独立 AI Agent 之间的调度员，协调这些服务于不同应用场景的 AI Agent 去工作。这便催生了“Multi Agent（多智体框架）”的兴起。

复杂问题往往需要融合多方面的知识和技能，而单个 AI Agent 的能力有限，难以胜任。通过将不同能力的 AI Agent 进行有机组合，Multi-Agent 系统可以让 AI Agent 发挥各自的长处，取长补短，从而更有效地解决复杂问题。

这非常类似于我们实际中的工作流程或组织结构：由一个领导者分配任务，拥有不同能力的人，负责不同的任务，每个工序执行的结果给到下一个工序，最终得到最后的任务成果。

在实现过程上，由较低级别 AI Agent 执行各自的任务，而由级别较高的 AI Agent 分配任务，并对它们的完成情况进行监督。

Multi-Agent 还能模拟我们人类的决策过程，就像我们遇到问题时会找人商量一样，多个 AI Agent 也可以模拟集体决策的行为，为我们提供更好的信息支持。例如由微软开发的 AutoGen 就满足了这一点：

• 能够创建不同角色的 AI Agent。这些 AI Agent 具有基本的对话能力，能够根据接收到的消息，生成回复。

• 通过 GroupChat 来创建由多个 AI Agent 参与的群聊环境，在这个 GroupChat 有一个管理员角色的 AI Agent 管理其他 AI Agent 的聊天记录、发言者顺序、终止发言等。

如果应用到单人独角兽公司的设想里，我们可以通过 Multi-Agent 架构创建几个不同角色的 AI Agent，比如项目经理、程序员或者主管。把我们的目标告诉它们，让它们任意去想办法，我们只要在一旁听汇报，如果觉得有意见或者它们做得不对的地方，就让它们改，直到满意为止。

相比单一的 AI Agent，Multi-Agent 可以实现：

• 可扩展性：通过增加 AI Agent 的数量来处理更大规模的问题，每个 AI Agent 处理任务的一部分，使得系统能够随着需求的增长而扩展。

• 并行性：天然支持并行处理，多个 AI Agent 可以同时在问题的不同部分上工作，从而加速了问题解决。

• 决策改进：通过聚合多个 AI Agent 的洞察力来增强决策制定，因为每个 AI Agent 都有自己的视角和专业知识。

随着 AI 技术的不断进步，可以想象 Multi-Agent 框架将在更多行业发挥更大的作用，并推动 AI 驱动的各类新解决方案的发展。

AI Agent 之风，吹向 Web3 

迈出实验室，AI Agent 和 Multi-Agent 道阻且长。

暂且不论 Multi-Agent，即便是当下最先进的单一 AI Agent ，其需要的算力资源和计算能力在物理层面仍有明确的上限，无法做到无限扩展。一旦面临极其错综复杂、计算量密集的任务，AI Agent 无疑将会遭遇算力瓶颈，性能大打折扣。

再者，AI Agent 和 Multi-Agent 系统本质上是一种集中式的架构模式，这决定了它存在着极高的单一故障风险。更重要的是，OpenAI、微软、谷歌等公司基于闭源大模型的垄断商业模式，严重威胁独立、单一的 AI Agent 创业公司的生存环境，使得 AI Agent 无法顺利利用庞大的企业私有数据来使它们变得更聪明、更有效率。AI Agent 之间亟需民主化的协作环境，使得真正有价值的 AI Agent 得以服务更广阔的需求人群，为社会创造更大的价值。

最后，虽然与 LLM 相比，AI Agent 更贴近产业，但其发展基于 LLM，而当前大模型赛道的特点是技术门槛高、资金投入多、商业模式尚且发展不成熟，AI Agent 通常很难获得融资以持续更新迭代。

Multi-Agent 的范式是 Web3 助力 AI 的绝佳角度，已经有不少 Web3 开发团队正在这些方面投入研发提供解决方案。

AI Agent 和 Multi-Agent 系统通常需要大量的计算资源来进行复杂的决策和处理任务。Web3 通过区块链和去中心化技术，可以构建去中心化的算力市场，使得算力资源可以在全球范围内更加公平和高效地分配和利用。Akash、Nosana、Aethir、 IO.net 等 Web3 项目可以对 AI Agent 决策和推理提供计算能力。

传统的 AI 系统往往是集中式管理，导致 AI Agent 面临单点故障和数据隐私问题，Web3 的去中心化特性可以使得 Multi-Agent 系统更加分散和自治，每个 AI Agent 可以独立地运行在不同的节点上，自主执行用户提出的需求，增强了鲁棒性和安全性。通过 PoS、DPoS 等机制建立针对质押者、委托者的激励惩罚机制，可以促进单一 AI Agent 或 Multi-Agent 系统的民主化。

在这方面，GaiaNet、Theoriq、PIN AI、HajimeAI 都有非常前沿的尝试。

• Theoriq 是一个服务于“AI for Web3”的项目，希望通过 Agentic Protocol 建立  AI Agents 的调用和经济系统，普及 Web3 的开发和许多功能性场景，为 Web3 dApp 提供可验证的模型推理能力。

• GaiaNet 以节点为基础的 AI Agent 创建和部署环境，以保护专家、用户的知识产权与数据隐私为出发点，抗衡中心化的 OpenAI GPT Store。

• HajimeAI 则在两者基础上发力 AI Agent 工作流在实际需求中的建立和针对意图本身的智能化、自动化，呼应PIN AI提到的“AI智能的个性化”。

• 同时，Modulus Labs 与 ORA Protocol 分别在 AI Agent 的 zkML 和 opML 的算法方向取得了进展。

最后，AI Agent 和 Multi-Agent 系统的开发和迭代往往需要大量的资金支持，而 Web3 可以通过前置流动性的特点帮助有潜力的 AI Agent 项目获取宝贵的早期支持。

Spectral 和 HajimeAI 均提出了支持发行链上 AI Agent 资产的产品构想：通过 IAO（Initial Agent Offering）发行代币，AI Agent 可以直接从投资者获得资金，同时成为 DAO 治理的一员，为投资者提供参与项目发展和分享未来收益的机会。其中 HajimeAI 的 Benchmark DAO 希望通过众筹加代币激励的方式，将去中心化的 AI Agent 评分和 AI Agent 资产发行有机结合起来，打造 AI Agent 依托 Web3 融资和冷启动的闭环，也是比较新颖的尝试。

AI 潘多拉魔盒已然开启，置身其中的每个人既兴奋又迷茫，热潮下是机遇还是暗礁，无人知晓。如今，各行各业都已不再是 PPT 融资时代，无论多么前沿的技术，也只有落地才能实现价值。AI Agent 的未来注定是一场漫长的马拉松， 而 Web3 正确保它不会在这场竞赛中黯然退场。

隔夜BTC维持在6万刀一线。BTC历史上首次出现奇特一幕：100周均线向上穿过200周均线，形成“金叉”。

中秋节过后，美联储就要开会议息了。这次降息，几乎已经是板上钉钉。唯一的分歧，只是关于首次降息要降多少的问题。是25bp，还是50bp？据称，美联储主席鲍威尔正在同各位理事磋商，目前理事会内部尚有分歧。

好消息是，市场对于更大幅度降息，已经从恐惧衰退转为乐见其成。逻辑已经发生变化。于是，降25bp，是利好；降50bp，是更大的利好。

美联储现在最要紧的，就是让降息和美国经济同时平安落地。

有人对美联储此轮加息周期未能“毕其功于一役”实现战略目的而耿耿于怀。但是，形势比人强。38度线过不去，填再多美国大兵、美制炮弹也不行。于是就要签字认输。

盎格鲁撒克逊文化里，没有誓死不降这回事。打不过就投降，家常便饭。

九月，就是美联储的38度线。

美联储过不得这条线。早在一年前2023年[“9.5教链内参：美元美债一盘棋&现货ETF获批时间的推演”]中，教链就谈过，美财长耶伦在2023年8月大发债的时候多发了一些，进行了超额融资，并承诺今年2024年回购去年超发的美债。

所以教链在去年9月5号的内参中便给出推理，2024年年中或3季度，也就是6-9月，鲍威尔就要降息以配合耶伦回购。九月，正是这个时间窗口的“死线”(deadline)。

耶伦要回购去年超发的美债。这是一种迷惑市场的操作手法：通过回购操作，把纸面上的长期债（比如10年期美债）实质性变成了一种短期美债（1年期）。

颇有点儿“你看中了我给你的利息，我看中了你给我的本金”的味道，是不是？

美国两线作战，缺钱啊。耶伦出此下策，也是不得已的事情。

于是今年就得回购美债。

人尽皆知的、确定性的逻辑是，美联储降息，美债收益率必定下降，因此，美债一定会上涨。

于是我们最近就看到，很多“大聪明”仿佛一夜之间冒出来，在网上咋咋唬唬地忽悠人们去买美债。

稍微留个心眼儿想一想，美联储降息美债上涨是100%确定性的逻辑。问题是，所有人都知道的上涨，还会是赚钱的机会吗？

耶伦回购美债，再帮韭菜拉一把盘？岂非这天下的好人好事，都让美联储和美财政部都给做完了？

因此肯定是要逐步发新债置换旧债，配合降息，把之前高息时发的高息债，逐步置换为低息债。

还有还有，巴菲特老爷子去年“奉命”接盘大量美债，配合完成发债任务（参考教链2023.8.9文章《巴菲特囤积千亿美债》），现在要降息了，也该让巴菲特老爷子逐步解套退出了吧？

无论是发新债，还是抛美债，所有这些，都需要大量韭菜，进入美债市场，给耶伦和巴菲特接盘。

所以就要开始发动舆论攻势，拿“美联储降息必有美债上涨”这个无懈可击的命题大做文章，给韭菜洗脑。

收割不了大国，还收割不了韭菜们吗？

所谓降息落地，还有很多局需要布置，很多网需要拉开，让“朋友们”安全着陆。

美联储的最后一战。

从7月到9月，短期美债收益率已经下降了近13%，这意味着相应的美债已上涨近15%。

而同期黄金上涨了超12%。

债券涨了，但美元贬值了。

BTC还在下降通道，处于被低估的位置。贝莱德苦心孤诣，布局的现货ETF，不可能就做一锤子买卖。

贬值和泛滥的美元，就要进入BTC。

耶伦笑了。巴菲特笑了。贝莱德也笑了。“朋友们”都笑了。这才是好的降息，好的落地。

看到“朋友们”都笑了，鲍威尔和美联储各位理事们，也就可以放心地笑了。

一大早起来一看，特朗普又遭遇了暗杀 。

一名58岁的民主党铁杆，开着车千里迢迢赶到特朗普私下打高尔夫的球场旁的树丛里，架起枪等着特朗普走过来，时机非常精准，当时特朗普距离枪口只有三百多米，再挥两杆走两分钟，就走到枪口之下了，必死无疑。

好在这次特勤局表现给力，一名特工发现了枪口并果断 开枪，凶手当即逃窜回家。特勤局通报给当地警方后，警方迅速发现了凶手行踪然后执行了逮捕，抓了个活的。按美国的政治传统，嗯，这位凶手，以及他身边的所有人很快都会死于非命。

不知道这次会怎样~

这件事最诡异之处在于，凶手对时机和埋伏地点的把控，简直是神精准。特朗普这次打球是私下安排，不对外公开，凶手是怎么做到千里迢迢开车过去，卡准时间埋伏在特朗普的必经打球线路上，并刚好找到一个合适的树丛，是无法理解的。

刚才在西棕榈滩举行的新闻发布会上，有记者问到特朗普（川普）总统在高尔夫球场遇刺未遂一事，官员回答说，高尔夫球场并没有被特勤局完全包围，因为 “唐纳德-特朗普不是美国现任总统”。

他还说如果是现任总统，就会把高尔夫球场全部包围起来。

不过，他说下一次川普再来时会派更多人，把球场围起来。

截止发文，这次刺杀事件目前对比特币价格暂无影响~