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来源：chainfeeds

在最近的以太坊开发者会议上，讨论了将以太坊的 Pectra 硬分叉分成两部分的提议。这个提议之前曾经被否决，因为大家担心会延迟 Verkle 树的升级。不过在这次的会议上，开发者们再次提出了这个想法，因为他们希望在 Pectra 分叉中加入更多的改进提案（EIP）。提议将硬分叉分为两部分：第一部分将包括目前 Pectra Devnet 3 上的所有 EIP，第二部分的分叉将包括 EOF（EVM 对象格式）和 PeerDAS 等，为了更好地理解 PeerDAS，我们首先从数据可用性这一基础概念讲起。

DA：确保节点获取链上数据

数据可用性（Data Availability，DA）是指要保证区块提议者发布的区块、区块中所包含的所有交易数据，对于其他网络参与者来说可以有效地访问和获取。数据可用性是区块链安全的一个关键因素，因为如果数据不可用，即使区块合法，其他节点也无法验证其内容，可能引发共识问题和网络攻击。例如，攻击者可能只发布部分区块数据，导致其他节点无法进行验证。

当新区块被广播时，所有参与的节点都会下载并验证区块的数据。这种模式在网络规模较小时是可行的，但随着区块链的不断增长，数据量会变得非常庞大，每个节点存储会不断增加，对硬件的要求随之提高。为了让轻节点（如手机或电脑这样的移动设备）也可以参与区块验证，区块链引入了分片技术。

分片技术是将整个区块链网络分成多个小的「片」（shards）。每个分片只处理自己那部分数据，不必处理整个区块链的数据。因此，单个节点只需要处理自己分片的数据。但每个分片只处理一部分数据，就意味着其他分片的节点无法直接访问完整的数据。那如何确保分片中的数据是可用的，并且其他节点能够验证这些数据的有效性？例如，某个分片的节点发布了一个新生成的区块，但它可能只发布了一部分数据。如果其他节点无法获取区块的全部数据，就无法验证这个区块是否真实合法。

DAS：通过部分数据验证整体数据可用性

为了应对分片中的数据可用性问题，数据可用性抽样（Data Availability Sampling，DAS）技术被提出，它的核心思想是通过抽样的方式来验证区块的数据可用性，不要求每个节点存储或下载完整的区块数据。

数据可用性抽样允许节点只需随机获取区块中的一部分数据便可以验证数据可用性，如果节点能够成功获取并验证这些随机数据片段，便可以推测整个区块的数据是可用的。

为了支持这种抽样验证，区块数据通常会使用 RS 编码。这种编码允许在丢失部分数据的情况下仍然能够恢复出完整的数据。因此，即使节点仅下载部分区块数据，也能够推断并确认整个区块数据的有效性。DAS 通过抽样验证减少了每个节点需要处理的数据量，轻节点也可以参与区块验证。

DA 层比如 Celestia 的就是通过这些技术来实现。主要涉及 RS encoding + validity proof + DAS。

• RS 编码（Reed-Solomon Encoding）：这种编码方式允许只接收到一部分数据片段的节点也能够重建整个数据块。它类似于纠错码，具有一定的容错能力，即便丢失一部分数据，剩下的部分也足以重构完整数据。

• Validity Proof（有效性证明）：使用零知识证明来确保数据在编码和传输的过程中没有错误。如果验证成功，则可以无误地解码出整个数据。

• DAS（数据可用性抽样）：通过轻节点随机抽样区块中的一部分 RS 编码片段，验证这些片段的可用性，从而推测整个数据块是可用的。

PeerDAS: 节点间协作验证数据

PeerDAS 是 DAS 的一种具体实现，通过对等网络（peer-to-peer network）进行数据可用性抽样，对等网络是由多个节点组成的网络，节点间直接进行通信。在 DAS 下，每个节点独立进行数据的抽样验证，而 PeerDAS 优化了这一过程，它让节点之间协作共享和验证区块中的数据，进一步提高验证效率。节点之间并不是孤立的，可以共享数据验证的任务和结果，可以依赖其他节点已验证的数据。这样，节点不必单独承担所有的验证工作，而是通过合作分担验证任务，进一步减少节点的负担。而且协作验证增加了数据篡改的难度，攻击者需要同时影响多个验证节点才能成功篡改数据。

目前，根据最新以太坊关于 PeerDAS 的会议，以太坊客户端 Lighthouse 团队已经将 DAS 分支合并到主分支，并正在测试以确保与 PeerDAS 的兼容性。分支通常是用来开发和测试新功能或改进的独立代码版本，合并到主分支意味着这个功能或改进已经开发完成，并且有信心是稳定的，可以合并到核心代码中。

本文是根据Gavin Wood2024年9月16日在新加坡Polkadot Decoded Asia演讲时所展示的PPT翻译而成。

Lemma 1:All stable social systems need forms of governance 

引理1： 所有稳定的社会系统都需要治理形式。

Lemma 2: Democratic mechanisms are essential apparatus of governance 

引理2： 民主机制是治理的基本工具。

Lemma 2b: Democratic mechanisms are essential apparatus of governance within the Free World

引理2.1： 民主机制是自由世界中治理的基本工具。

Lemma 3: Humanity is fast transitioning to the digital realm

引理3： 人类正在快速向数字领域转型。

Lemma4: Web3 is the norms and principles of the Free World applied to the digital realm

引理4： Web3是自由世界的规范和原则在数字领域的应用。

Lemma 5: Without strong individuality, democratic mechanisms are impossible

引理5： 没有强烈的个性，民主机制就不可能实现。

Consider: If l am having a conversation with someone, and I cannot tell whether it is a human or an Al-that’s the end of democracy. CPakndn Yuval Noah Hariri(The Economist, 28/04/23)

思考：如果我在和某人交谈，而我无法分辨他是人类还是人工智能——这就是民主的终结。——Yuval Noah Harari（《经济学人》，2023年4月28日）

Lemma 6: Blockchain systems are social systems

引理6： 区块链系统是社会系统。

Lemma 6b: Blockchain systems capable of evolution are social systems

引理6.1： 能够进化的区块链系统是社会系统。

Conclusion: Blockchains need Strong Individuality to survive. The Free World needs Web3 and Strong Individuality to survive.

Individuality cuts close to the bone It might send a shudder down your spine

结论： 区块链需要强烈的个性才能生存。自由世界需要Web3和强烈的个性才能生存。

Individuality vs Identity

Identity aids in linking my interactions; it compromises my digital self. Pervasive strong identity is the despot’s dream. 

Individuality only demonstrates my uniqueness; it allows me to strongly exercise my rights without fear. It is the despot’s nightmare. 

Beware Identity solutions posing as Individuality products.

个性与身份的区别：

身份：帮助连接我的交互，但会损害我的数字自我。普遍且强大的身份是暴政者的梦想。

个性：仅展示我的独特性，允许我强烈地行使我的权利而无所畏惧。它是暴政者的噩梦。

注意事项： 警惕那些以个性产品自居的身份解决方案。

Examples of Individuality- Identity leakage.

Proof-of-age 

Crypto purchases 

Basically all voting 

Foreign-exchange services 

Any time you’re asked for a credit card online

个性的例子： 身份证明泄露、年龄证明、加密货币购买、基本投票、外汇服务等。

The Nature of Digital Individuality Individuality is a social, not logical, construct Ergo, not “provable” with math Therefore it must be discovered and consensus over its validity found No Silver Bullet

数字个人主义的本质：个人主义是一种社会而非逻辑的构建，因此无法用数学“证明”，必须通过发现和达成一致意见来确定其有效性。没有万灵丹。

The Nature of Digital Individuality ·Enlightened discovery implies evidence collection, evaluation & judgement Web3 principles imply no reliance on trust: Evidence must be primary source Evidence must be open for all to evaluate.Principle of universality implies a single judgement

数字个人主义的本质：启蒙发现意味着收集证据、评估和判断。Web3 原则意味着不依赖信任：证据必须是原始来源，必须对所有人开放评估。普遍性原则意味着一个单一的判断。

The Nature of Digital Individuality We must find consensus on: kinds of evidence; evaluation criteria; 。 how to arrive at a judgement.

数字个人主义的本质：我们必须就以下方面达成一致：证据的类型、评估标准、如何做出判断。

The Nature of Digital Individuality A Digital Individuality Mechanism is really just a definition for this collection, evaluation &judgement.

数字个人主义的本质：数字个人主义机制实际上只是对这种收集、评估和判断的定义。

Designed for Privacy.Privacy when proving individuality Unique unlinkable alias for every context in which individuality is used Unlinkable to financial events

设计注重隐私：在证明个人身份时保护隐私，每个用于个人身份的上下文中都有独特的、不可链接的别名，不可链接到财务事件。

Designed to Scale.Initial design scales to over a million Design improvements to deliver billions

设计注重可扩展性：初始设计可扩展到超过一百万，设计改进可交付数十亿。

Designed to Work Against the Odds .No reliance on governments. No reliance on Web2 platforms. No reliance on special hardware..No central key-keeper. No common confessional. No trust.

设计注重对抗困难：不依赖政府、不依赖 Web2 平台、不依赖特殊硬件、没有中央密钥保管人、没有共同的忏悔室、没有信任。

Technology Bulletin Chain:1TB of secure web-accessible decentralized data-storage for Polkadot system. Small Statements Hub: Decentralized private off-chain web-accessible pub/sub database for small messages sent between accounts.

Technology Relay PubSub:Fast and easy publication and subscription of small data between parachains..TransactionExtension: Low-level support for strongly private transactions, signed only with a zk-proof.

Technology

RingVRF: zk-SNARK-based cryptographic privacyprimitive allowing strong privacy within a groupVouchers Pallet: Privacy layer for system(treasury) payments to ensure unlinkabilitybetween reason and destination of payment

技术

• Bulletin Chain： Polkadot 系统的 1TB 安全、可访问的去中心化数据存储。

• Small Statements Hub： 一个去中心化的私有、离链、可访问的发布/订阅数据库，用于在账户之间发送小消息。Relay PubSub： 在平行链之间快速、轻松地发布和订阅小数据。

• TransactionExtension： 对高度私密的交易提供低级别的支持，仅使用 zk-proof 进行签名。

• RingVRF： 基于 zk-SNARK 的加密隐私原语，允许在组内实现强大的隐私。

• Vouchers Pallet： 系统（国库）支付的隐私层，以确保支付的原因和目的地之间不可链接。

Integration

Easy private Polkadot-ecosystem-wide Sybil-resistence

let alias = ensure_person(origin, b”My context”)?;Kusama has same APl.

EVM parachains and Ethereum ecosystem whichsupport appropriate crypto will also have an EVM API.

集成

易于实现私有的、抗女巫攻击的 Polkadot 生态系统范围内的别名

• let alias = ensure_person(origin, b"My context")?;

• Kusama 具有相同的 API。

• 支持适当加密的 EVM 平行链和以太坊生态系统也将具有 EVM API。

For keys, a new zk-SNARK-based cryptographicprimitive, the RingVRF is used.

Based on Bandersnatch cryptography used in JAM &Sassafras, wallets and chains can integrate easily inorder to let individuals prove unlinkable individualityWorking on compatibility with major EVM chains.

• 对于密钥，使用了一种新的基于 zk-SNARK 的加密原语，即 RingVRF。

• 基于 JAM 和 Sassafras 中使用的 Bandersnatch 加密，钱包和链可以轻松集成，以便让个人证明不可链接的个人身份。

• 正在研究与主要 EVM 链的兼容性。

DIM1

The first of three Digital Individuality Mechanismsdeveloped by Parity.This is the most invasive, but also requires the leastmaintenance and can be done remotely.

DIM1

• Parity 开发的三种数字个人身份机制中的第一种。

• 这是最具侵入性的，但也需要最少的维护，并且可以远程完成。

DIM1:Proof-of-Ink

eA tattoo at a universal place on the body……of a unique design assigned on-chain usingtrustless entropy……evidence is final 3 minute video of tattooing….iudgement by common vote over citizenry.

DIM1：纹身证明

• 在身体上的一个通用位置纹上一个独特的纹身设计，该设计使用无信任熵在链上分配……证据是纹身过程的 3 分钟视频……由公民的共同投票做出判断。

Proof-of-Ink: Design FamiliesChoose from a selection within each of severalalgorithmic design families. if you don’t like any, you

get a new selection every day

The design range is extensible through governance

纹身证明：设计家族

• 从多个算法设计家族中的每个家族中的选择中选择。

• 如果你不喜欢任何一个，你每天都会得到一个新的选择。

• 设计范围可以通过治理进行扩展。

Entropretty application available now for anyone toplay with!Code a cool design and submit a PR to GH repo

Entropretty 应用程序现在可供任何人玩耍！

编写一个酷炫的设计并提交一个 PR 到 GH 仓库。

Strong Individuality Unlocks..

Mob Rule activity rewards

ePan-ecosystem username

Free decentralized storage

Airdrops

Event registration

Forums & channels

Specialized NFTS

Special financial products

Free transactions

Lotteryo

Remuneration

Enhanced governance:

Quadratic Voting?

Democratic Fund?

强大的个人主义解锁

• 群众规则活动奖励

• ePan 生态系统用户名

• 免费去中心化存储

• 活动注册

• 论坛和频道

• 专门的 NFT

• 特殊的金融产品

• 空投

• 免费交易

• 彩票

• 报酬

• 二次投票（Quadratic Voting）

• 民主基金（Democratic Fund）

Strong Individuality Unlocks…

Al-resistantdemocracy

强大的个人主义解锁

人工智能抗拒的民主

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。

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。

大选的重要影响

渣打银行（STAN）周四在恢复对该领域的报道的报告中表示，无论谁赢得 11 月的美国大选，全球最大的加密货币比特币（BTC）都有望在年底前创下新高。

该行表示，美国总统大选结果对数字资产很重要，但其重要性不如拜登担任民主党候选人时那么大，也低于市场的预期。

报道称，无论谁赢得大选，比特币预计都将在年底前创下历史新高，如果特朗普获胜，比特币价格可能大爆发，达到约 125,000 美元，如果卡玛拉·哈里斯获胜，比特币价格可能达到约 75,000 美元。

渣打银行数字资产研究全球主管杰夫·肯德里克 (Geoff Kendrick) 写道：“无论谁入主白宫，放松监管方面的进展——尤其是废除SAB 121，该法案对银行的数字资产持有量施加了严格的会计规则——都将继续到 2025 年。”他补充说，在哈里斯担任总统期间，进展将需要更长的时间。

报告指出，美国国债收益率曲线再次趋陡也为比特币“营造了积极势头”。

如果哈里斯获胜，比特币最初可能会被抛售，但肯德里克预计任何下跌都将被买入，因为投资者认识到监管仍将取得进展（尽管速度较慢），并且其他积极催化剂将占据主导地位。

特朗普更利好加密

经纪商伯恩斯坦在周一的一份研究报告中表示，如果唐纳德·特朗普在 11 月赢得美国大选，比特币（BTC）预计将在今年晚些时候创下新高，到第四季度，这种加密货币可能达到 90,000 美元。

报道称，如果卡马拉·哈里斯赢得大选，预计市值最大的加密货币将突破目前 60,000 美元左右的底部而已。

该经纪人指出，特朗普一直直言不讳地要把美国打造为“世界比特币和加密货币之都”，并在每次政策演讲中都提到数字资产。

特朗普7 月份在比特币纳什维尔会议上发表讲话，呼吁美国成为比特币挖矿强国，任命一位对加密货币友好的美国证券交易委员会 (SEC) 主席，建立国家战略比特币储备库和总统加密货币咨询委员会。

相反，报道指出，哈里斯的任何演讲中都没有提到加密货币。

伯恩斯坦表示，过去三年来，加密货币市场面临两大重大阻力，即宏观阻力和监管阻力。

以 Gautam Chhugani 为首的分析师写道：“经过过去三年的监管清理，积极的加密监管政策可以再次刺激创新，并将用户带回区块链上的金融产品。”

报告补充道：“选举结果仍难预测，但如果你在这里持有加密货币多头，你很可能会进行特朗普交易。”

据以前的文章，自从现任总统拜登退出今年的大选以来，特朗普在预测中的领先势头被哈里斯赶超。

近日，民主党候选人哈里斯的竞选团队表示，自哈里斯开始竞选总统以来的一个多月，共筹集到 5.4 亿美元，其中美国民主党全国代表大会期间筹集到 8200 万美元。

哈里斯竞选团队经理认为，这表明民主党对她参选的热情。据《金融时报》报道，哈里斯 7 月份筹集的资金为 2.04 亿美元，是特朗普的 4 倍。截至 7 月底，哈里斯的竞选团队有 2.2 亿美元现金，而特朗普的竞选团队则有 1.51 亿美元现金。

根据公开报道，到目前为止，特朗普参加的竞选集会比 2016 年和 2020 年少得多，尤其在遭遇枪击事件之后。

特朗普的捐款人和朋友对一些选举决策提出了质疑，担心特朗普「毫无章法」，缺乏竞选纲领和强大的竞选行动。不过，特朗普的竞选团队表示，他们已经为 11 月份的最后冲刺做好了准备。

作者：探寻区块链趋势

公链板块，从区块链诞生至今，一直是兵家必争之地，作为区块链发展的根本，一条成功的公链，不仅会聚集市场上大部分资金和人气，还能依靠自身的生态建设左右市场的发展趋势。

以太链诞生后，智能合约开始横行天下，人人皆可发币。币安链火起来之后，粉红平台一天最多可以发售9000个项目，而后面SOL等链的成功，开启了Layer2技术竞赛，低费率，高速度成为新的公链标准。

这些项目成功的背后，是巨量的收益，催生了无数的百万千万富翁，这也是很多人进入区块链投资的动力来源，小额投资，就能获得几辈子都赚不到的财富。

但是，从FTX暴雷之后，导致SOL暴跌开始，公链项目的表现，却不尽人意，虽然项目发展都有条不紊，但诸如APT，ARB，CORE等新生公链项目，似乎都不再受普通投资者的青睐，价格持续走跌，无法找到市场的突破口。

所以，在我们准备投资公链项目前，需要明白为何现阶段如此多优质的公链项目，都无法走出如今的下跌趋势。

首先最根本的原因，在于当前熊市环境下，市场资金规模萎缩，不足以撑起这么多高市值项目。

例如ARB的发售价在$1左右，总量100亿，那么发售之初就是百亿美元市值，这会有多少涨幅空间呢？(BNB目前市值是300亿美元左右)

开盘即巅峰，相信那些在Blur开盘时挂在山顶的人肯定深有体会。

其次一点，也是现在大型公链项目的通病，前期机构和投资者持仓过多。

机构投资，是一把双刃剑，你需要机构的资金来维持项目运转，可在你接受机构投资之后，意味着需要把自己项目一大半的未来，交到机构的手上，今年的SOL，就是被FTX拖累。FTX为了填补自己的资产空缺，抛售了大量的资产。

而对散户影响最大的，有了机构投资之后，普通人就无法再获取低价的筹码了。在散户失去了以小博大的机会后，他们对这类公链项目就更提不起兴趣了。

正是在这多方面因素下，二级市场的共识者已经逐渐流失，有一些离开了币圈市场，有一些则去一级市场寻找机会。

难道散户们，再也找不到几年前那种投资ETH，BNB暴富的机会了吗？

一级市场的公链项目并不多。我们经常能看到某某公链零撸挖矿的消息，因为自从类似CORE这种项目富了一批撸空投的人之后，国内参照这个模式的项目也越来越多。但是很明显，这类项目不在小投资高回报的范畴，只能算作薅羊毛的范畴，不适合长期投资。

其次，公链项目爆发周期比一般项目要长，即便是如TX公链，由于资金问题中途被机构全资收购，虽然带来了短暂的拉高，但离暴富还有不少距离。

因为要达到SOL甚至BNB，ETH的高度，不是一两个机构投资就能解决的。

当初ETH，BNB，SOL为何会脱颖而出，是因为他们在技术上和生态上，为区块链市场注入了强大的发展基因，开拓了更宽广的发展空间。

我们应当用空闲资金，研究市场，认准，定投，稳拿，不追求那三两天暴富的机会，而是等待不久后的财富自由。

作者：Rickey；编译：深潮TechFlow

最近，我听到太多人抱怨以太坊的基础设施，指责风险投资公司投资了大量毫无意义的基础设施，认为过剩的基础设施导致了行业的困难，并试图在应用开发者和基础设施组织之间制造矛盾。他们似乎将以太坊生态系统描绘成一个不适合应用开发的“尼夫海姆”（Niflheim在北欧神话中是一个寒冷、黑暗、充满迷雾的世界。它通常被描述为一个不适宜生存的地方）。

这种说法非常不友好，也让人难以信服。

我们需要澄清一些误解：什么是真正的基础设施？

它是否有宏大的叙述？是否获得了顶级风险投资的支持？是否产生了大量泡沫？是否充满虚无主义？是否失去了你的投资？EBOLA（EVM 逻辑缺失症）？

真正的基础设施包括：

1. 协议、EIP（以太坊改进提案）、框架、工具栈以及非应用层的区块链服务。

2. 用于解决特定问题，提高应用的效率、用户体验、去中心化、安全性和隐私。

3. 代码是开源的，接受社区的贡献和审查。

4. 为应用开发者提供免费的方案，甚至是完整的公共产品。

5. 由一群真正理想主义和乐观的人所构建。

区块链基础设施的发展

我倾向于用 git 分支的形式来描述区块链基础设施的发展。

区块链类似于一个新的 git 分支。在这个分支的第一阶段，加入了密码学、P2P 网络、共识算法等基础设施。这些基础设施可以用于构建比特币、以太坊及其他 L1 网络。

在第二阶段，各种基于以太坊的工具、设施和服务相继涌现，开发者可以利用它们构建各种钱包、DeFi 应用和 Layer2 网络。有趣的是，经过这个提交后，创建了一个链上分支。这个分支的最终目标是将用户数据完整存储在链上，并通过智能合约来实现应用的逻辑。开发者可以实现真正可验证、可组合和可互操作的链上应用程序。目前，我们正处于该分支的链上基础设施建设阶段，我认为我们走在正确的道路上。

基础设施给我们带来了什么？

1. 减少垄断

在某个特定领域，开发者有更多选择。假设你是一家初创公司的创始人，想要为你的网络提供交易数据查询服务，你愿意支付高额费用购买某公司的区块扫描服务吗，还是选择部署一个免费的 Blockscout？

2. 提高效率

开发者将迁移到更高效的工具和基础设施。这是我在过去一年中应用技术栈的变化：

链：Tendermint → OP Stack

开发工具：Truffle/Hardhat → Foundry

合约交互：Web3.js / Ether.js → Viem

存储：IPFS → BNB Greenfield

区块浏览器：Etherscan → Blockscout

钱包：扩展钱包 → Coinbase Smart Wallet / AA

3. 丰富应用程序的多样性

为开发者提供足够的基础设施，以便他们创建有趣的应用。几年前，我们主要在以太坊生态系统中构建 DeFi 和 NFT 相关的应用。现在，你可以利用各种基础设施来构建更有趣的产品和应用：

云平台：Fleek

身份验证：Privy

游戏：MUD, Dojo, Paima

钱包工具包：Onchain Kit, rainbowkit

开源奖励：tea

全栈 ZK 证明服务：polyhedra

以太坊的无信任 AI：ora

IP：StoryProtocol

4. 降低应用程序的启动成本

实际上，你只需支付部署合约的 gas 费用。由于基础设施足够完善，连小型开发团队也能快速整合基础设施服务，实现预期功能。几乎所有基础设施服务提供商都会为开发者提供免费计划，这些计划足以支持和验证你的早期想法。

5. 加速大众的采用

这取决于基础设施带给非金融化应用和用户体验的变化。我认为这也是许多开发者从开发消费者加密应用转向开发基础设施的原因。并不是说开发者过于关注技术，而是他们必须首先解决效率和用户体验之间的摩擦问题，然后再构建应用来验证其可行性。

我们可能需要经历几个阶段才能实现真正的大规模采用基础设施爆炸期：同一领域出现多种不同的解决方案，类似于 Layer2 的 OP、ZK、ZKEVM 和 Plasma。基础设施淘汰期：市场将淘汰那些没有实际意义且仅依赖代币的基础设施。基础设施稳定期：一些真正有价值的基础设施将得以存活，开发者开始基于这些基础设施构建各种类别的消费应用。大众采用：此阶段的区块链基础设施与 Web2 服务提供给消费者的用户体验相同。用户不需要了解区块链的工作原理就能使用各种应用，这可以为用户带来更好的利益分配、数字资源的拥有权、隐私和反审查能力。

6. 降低中心化的影响

想象一下，如果我们所有的应用程序都使用同一基础设施服务，直到某一天，某个国家的政府将其关闭，甚至逮捕其核心代码贡献者或首席执行官，使得无法为应用提供服务。但我们的基础设施服务是充足的，还有其他可替代的解决方案，因此，应用程序不会因某个基础设施的瘫痪而停止运行。

继续建设基础设施

“你想一辈子卖糖水，还是想和我一起改变世界？”这是史蒂夫·乔布斯对百事可乐高管约翰·斯卡利说的话，以吸引他加盟苹果。

现在我想问你一个问题：

“你想一辈子制作和交易 Memecoin，还是想建立基础设施并改变加密世界？”

基础设施是行业的动力，它带来了新的叙事和愿景，即使这仅仅是一个新的标准、一个提案或一个 SDK。无数的建设者需要故事来坚定他们的信念并保持热情。我们为什么相信加密？为什么相信链上？成为建设大教堂的人。如果你不认为自己在建设大教堂，那就换一份工作。