【国盛区块链·专题】 AI的演化——AI Agent玩转元宇宙

在区块链去中心化账本网络中，流转着诸多交易，智能合约可以丰富交易的逻辑，但用户只能授权固定、简单逻辑的合约运行，且这种执行是即时的——简单说，过往智能合约的逻辑是“要怎么做”。比如最简单的转账交易、为市场提供流动性的做市等等，合约协议里都规定了明确的执行动作，是以操作为核心。而传统金融服务商可以为用户提供诸如限价成交、条件成交等为区块链合约带来挑战，为用户提供资产托管和投研服务等复杂的服务则更是区块链智能合约的短板。也就是说，这种根据某种目的意图而实现求解，是目前区块链智能合约系统需要演进的关键一环。即，所谓意图 （ Intent-centric ）是面向“要什么”而设计的，以用户的目的为本，借助各类工具手段实现目标求解。或者说，基于意图的应用程序提供了从命令式范式到声明式范式的有希望的转变。

显而易见，实现意图求解这一功能，AI将有用武之地，这也是区块链与AI的结合的切入点。在AI大模型（特别是大语言模型）发展推动下，意图也会逐步演化为AI Agent，由解决用户的最终需求到更智能化、具备演化能力甚至“人格化”的AI代理 。

2. 1 意图离AI Agent只差一步

如何一键（签名）实现用户的目的和需求？ 目前Web3.0的各类应用存在着一定的学习门槛，用户需要理解钱包/签名、智能合约的逻辑，以及如何在各类（项目）合约组合下实现自己的目标（如DeFi投资收益目标），这种组合几乎每一个环节都需要用户进行签名授权，且这些合约是机械地执行既定动作。而 意图（ Intent-centric ）的设计理念 是面向用户的意图（最直接的目的），并通过智能合约或协议来实现用户最终、最直接意图的自动化执行。意图面向用户的目标，并将求解工作交给第三方 求解器 ，这些求解器会代表用户直接与网络和协议进行交互。这种 抽象层 将使 Web3.0应用程序感觉像普通应用程序一样，满足用户最直接的需求，降低用户的学习门槛。

整体来说，意图具备去中心化、可编程性、可验证/追溯及所有权不变等特点。尤其是可编程性，意味着意图的实现有足够的弹性空间，或者是意图的实现是一个开放性问题，即如何以不同是求解路径来实现各类意图。这种可编程性为AI与区块链的结合带来可能性。在优化求解过程中，AI算法有了发挥能力的空间。

从区块链行业的发展与演进，可以看到从比特币、智能合约再到意图的三代范式的转变。意图更像是一个去中心化的“中介层”，用户不必理解其幕后的运行逻辑，只需要提出最直接的需求，带来了更优化的用户体验。这种智能化的体验是靠AI算法支撑的。

许多Web3.0项目已经引入意图应用，如最常见的意图是限价单。以往在DEX交易所需要用户根据价格盘口根据自己预期的价格进行（签名）成交，而意图（ Intent-centric ）合约可以根据用户的直接需求，通过在网络里进行“求解”实现用户的限价成交需求。很显然，意图目前已经成为Web3.0行业最新范式。如用户想以低于现价的价格，支付USDC来购买比特币，以下应用意图设计实现限价单的例子：

限价订单的意图架构目标是 以更好的价格进行交易。 用户对意图“一键”签名，由求解器寻找更优的意图的路径，可以使用各类AMM、其他流动性来源，甚至在某些情况下使用其他意图。求解器若能找到比用户意图更优化的交易路由，在用户的意图被满足前提下，求解器能够保留额外的超额收益。

从上面这个案例来看，寻求更优化的交易路径解决用户的交易需求，这过程中用到的求解算法是一种AI模型。但意图应用更多体现为一种工具，而缺乏自主控制能力，更不必说后文提到的Luna那种“人格化”的AI角色。建立Luna这种AI Agent需要一个完整的生态构架：包括技术堆栈、数据模型、经济模型以及各类包括但不限于MeMe应用。AI Agent的诞生，正是AI大模型（特别是大语言模型）与Web3.0相结合的时代契机的产物。