深入 Autonolas:AI 代理驱动的链下服务,产品与经济模型全解析

Autonolas是一个AI项目,旨在释放链下服务的潜力,避免Orwell式的场景。它的技术堆栈包括自主服务、可组合的自主应用程序和链上协议,可以用于执行预言机、自主守护者服务等Web3任务。它的收入来源是服务捐赠、流动性捐赠和第三方服务捐赠,$OLAS 代币可以用来质押以获得白名单访问和额外激励奖励。

摘要由 Mars AI 生成

本摘要由 Mars AI 模型生成,其生成内容的准确性、完整性还处于迭代更新阶段。

人们似乎非常看好 Autonolas ,为什么呢?仅仅因为这是一个“AI”项目吗?

还是因为 AI 服务将改变我们的生活,而 Autonolas 确保“我们”控制在链上和链下构建的 AI 服务?经过数天的研究,我对这个项目有了一定的认识。

经济模型

要理解 Autonolas,我们需要理解其首席执行官 David 的愿景:他认识到 AI 服务的无限潜力,但也存在威胁。AI 服务将使人们从日常的认知劳动中解放出来,迫使他们寻找新的、有意义的工作。

经济模型

然而,这些新的 AI 舰队所创造的价值将是巨大的,任何单一实体都难以在没有对社会平衡造成系统性风险的情况下管理。如果一个实体能够控制部署的内容和目的,Orwell 式的场景可能会迅速发生。

经济模型

David 的解决方案:共同拥有的 AI。

所以,你的意思是像 DAO 吗?

有点像。它们类似。集体运作,去中心化发展,其治理实现了民主化。

经济模型

然而,在它们当前的形式中,DAOs 不是自治的。也不是去中心化的。

为什么?

因为 DAOs 依赖于智能合约,而智能合约依赖于交易来发挥作用。

即使智能合约代表 AI 代理,你仍然需要实体(即人们)在区块链上签署交易。

经济模型

智能合约非常适合简单的事务性任务。 然而,他们不能:做需要昂贵处理的事情;连续运行;与链下世界互动。

此外,加密协议主要做两件事:

  • 实施它们自己的链以解决其他链的问题
  • 向链添加功能(如 DEX)。

经济模型

这两种方法都为连接链上和链下世界的技术留下了很大的空白,这就是 $OLAS 的用武之地。

经济模型

$OLAS 协议的目标是释放链下服务的潜力(在链下运行但在链上和链下交互的自主服务,不受限制)。这些自主服务是人工智能代理组,它们形成网络来创建(自主)服务。他们:连续运行、自主采取行动、与区块链之外的世界互动、运行复杂逻辑。

需要明确的是,它们不需要我们来运作。在 Autonolas 之前,这是不可能的。

经济模型

顺便说一句,你可能会想知道:什么是 AI 代理?以下是定义:

“以智能方式行事的人工智能,它感知环境并自主采取行动以实现目标。”

经济模型

回到 Autonolas。Autonolas 技术堆栈包括:

  • 自主服务(如上所述)。
  • 可组合的自主应用程序。
  • 保护代理服务并激励发展的链上协议。

经济模型

让我们逐个讨论它们。

代理服务

构成这些服务的 AI 代理可以从世界上任何 AI 模型中提取数据。每个 GPT、LMM 或子网都包括在内(是的,还有$TAO)。通过服务协调,特定模型被分配给某些代理。

经济模型

选择取决于几个因素,例如经济可行性、可用性和性能。每个代理可以使用不同的数据源(更加去中心化)。在某些情况下,知识图甚至通过 Origin Trail 分布或通过 GraphQL 通过图分布。

代理可用于执行许多 Web3 任务:

1)预言机 – 可以利用代理向智能合约提供准确的数据。

2)自主守护者服务(AKS)—— 为 DeFi 添加链下计算和推理。

3)通过 ACN,AI 代理可以进行团队沟通工作。

经济模型

可组合的自主应用程序

技术堆栈被构建以鼓励组合性。

程序员可以构建基本应用程序,可以用作更复杂的 AI 代理的构建块。全部开源。

经济模型

链上协议

Autonolas 建立了一个链上协议(一组智能合约),其功能类似于应用商店:它允许开发者注册和货币化他们的服务。它允许这些服务在经济上互动,并由成员投票决定规则。

经济模型

重要的是,尽管主要关注 DAOs,这些服务也可以在“现实”世界中部署。想象一下使用物联网传感器的种植站或 AI 代理使用数据触发浇水作业。

经济模型

回到 DAOs。DAO 具有内部运营(例如,工资单,治理)和服务交付(例如,收益聚合器)。

AI 代理可以更好更快更自主地做所有这些事情。

经济模型

人工智能代理还可以改进哪些其他类型的服务?

  • 管理流动性池
  • 预测市场
  • 资产收购
  • 预言机和跨链桥。

通过利用 AI,Autonolas 允许创建从根本上提高东西性能的服务。

经济模型

让我们以预测市场为例。

通过 Autonolas,您可以创建 AI 代理,通过扫描使用 GPT4 进行预测的实体来提高您的胜率。已经有了 88%胜率的 AI 代理,这些 AI 代理不断改进…

未来的用例:

  • 使用 Autonolas,为农民创建了一个保险服务
  • 一群人开始运行执行该逻辑的 AI 代理
  • 农民注册该服务并支付年费
  • 由于季节性损失,该农民要求支付。
  • 网络上的每个代理都从由专业人士培训的不同 AI 模型获取气候数据。
  • 代理相互分享数据,验证并投票以达成共识,利用 ACN 和 MAS。
  • 如果请求符合数据,就进行支付。

这个用例展示了 Autonolas 的独特之处。

开放自治是创建自治服务的新标准化框架。这使得区块链和去中心化的代理服务能够作为多代理系统(MAS)一起工作。

有趣的事实:首席执行官 David 创建了第一个开源、加密友好的 MAS 网络,称为 open-aea 框架。该框架允许人工智能代理与区块链、智能合约进行通信、交互并实现业务逻辑。

代理通信是通过基于消息的代理通信网络(ACN)完成的,目标始终是一个钱包地址。这个过程通过连接共识小工具(CG)的临时区块链来实现。目前,tendermint 节点被用作 CG。

经济模型

最后,Autonolas 实现了 Ensemble AI 和网络化 AI。

Ensemble AI:在一个服务内,每个节点可以运行自己的 AI(LLM 等)。每个服务可以由许多 AI 模型组成。它们可以进行通信,并通过它们的合并智能达成共识。

经济模型

网络化 AI:服务本身可以使用彼此的服务(即:利用彼此的智能)。这为协作和标准化敞开了大门。

经济模型

但你也许会问,AI 代理真的需要区块链吗?

嗯,会的。

为什么?

因为它允许代理服务进行扩展。使用银行存储津贴的中心化 AI 代理无法以可扩展的方式完成。更不用说由此而来的货币审查。

因此,智能合约对于抽象出业务逻辑,消除对人工监督的需求是必要的。由于开放区域框架,并且人工智能代理拥有自己的保险箱和公共地址,因此人工智能代理的扩展是可能的。另外:没有货币审查!

采用情况

由 AI 代理制造的交易数量目前已经超过了 20 万。

其次,用例有:

▶️ 预测市场代理(Omen Prediction Markets)

▶️ 聪明基金(Balancer)

▶️ 钱包管理(Safe)

经济模型

团队

首席执行官 David Minarsch 是剑桥毕业生,持有博士学位,在 Fetch.ai 设立了 AI 代理部门。在 Valory,$OLAS 背后的公司,目前有 16 名员工。

经济模型

代币经济学

代币经济复杂而创新。CEO 有博弈论背景;代币经济设计展现了这一点。

技术是开源的,需要开发者。但是,开发者稀缺。

因此,Autonolas 创建了一个飞轮来吸引他们。

首先,让我们解释一下这个飞轮,旨在激励开发者创建有用的代码。

开发者创建代码并将其注册为 NFT(DAO 决定代码是否通过)然后,这个代码可以作为自治服务中的乐高块使用。

经济模型

服务在使用时收到捐赠。由于 NFT,可以追溯到创建它的开发者,并通过(代码、资本)分配获得奖励。

这些排放占据了 Autonolas 将发布的所有通货膨胀的 10%。

Autonolas 的另一个目标是将代码与资本配对。

他们通过利用一个债券机制,以 Protocol-Owned Liquidity 的形式增长资本,来实现这一目标。

$OLAS 的持有者可以在 dex 上提供流动性,并以折扣的$OLAS 质押这些 LP 代币。

折扣由永久质押的市场价值与 LP 的当前市场价值之间的差异确定。如果资产价格崩溃,债券利率将变为负值,从而人为地削减通货膨胀。

整个资金的流向如下:

自治服务被铸造–>服务用户增加资金–>来自 veOLAS 持有者对服务的捐赠–>有用的代码贡献得到奖励–>开发者继续开发新的代码。

Autonolas 的三个主要收入来源目标是:

  1. Autonolas 协议拥有的服务:捐赠的利润
  2. 协议拥有的流动性:所有利润都进入 DAO 的国库。
  3. 第三方服务的自愿捐赠。

$OLAS 代币效用

  • DAO 治理。通常,这种效用不怎么样。但在 Autonolas,将决定构建哪些 AI,它至关重要。
  • 可以质押以获得白名单访问和额外的激励奖励
  • 为债券购买 LP 代币。

所有这三个都支持$OLAS 的长期增长。

在代币分配中,分配给团队的百分比很高。然而,团队已锁定至 2026 年。而且,该团队不是 VC,不会急切地等待解锁,然后向投资者抛售。

经济模型

路线图

Autonolas 目前正在专注于:

  • Build-A-PoSe:允许构建协议拥有的服务
  • Triple Lock:协议的升级,改善债券、开发者奖励和质押。
  • 通过 AIP 1 扩大网络
  • 生态合作伙伴网络。

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深入 Autonolas:AI 代理驱动的链下服务,产品与经济模型全解析

星期三 2023-11-29 6:43:49

人们似乎非常看好 Autonolas ,为什么呢?仅仅因为这是一个“AI”项目吗?

还是因为 AI 服务将改变我们的生活,而 Autonolas 确保“我们”控制在链上和链下构建的 AI 服务?经过数天的研究,我对这个项目有了一定的认识。

经济模型

要理解 Autonolas,我们需要理解其首席执行官 David 的愿景:他认识到 AI 服务的无限潜力,但也存在威胁。AI 服务将使人们从日常的认知劳动中解放出来,迫使他们寻找新的、有意义的工作。

经济模型

然而,这些新的 AI 舰队所创造的价值将是巨大的,任何单一实体都难以在没有对社会平衡造成系统性风险的情况下管理。如果一个实体能够控制部署的内容和目的,Orwell 式的场景可能会迅速发生。

经济模型

David 的解决方案:共同拥有的 AI。

所以,你的意思是像 DAO 吗?

有点像。它们类似。集体运作,去中心化发展,其治理实现了民主化。

经济模型

然而,在它们当前的形式中,DAOs 不是自治的。也不是去中心化的。

为什么?

因为 DAOs 依赖于智能合约,而智能合约依赖于交易来发挥作用。

即使智能合约代表 AI 代理,你仍然需要实体(即人们)在区块链上签署交易。

经济模型

智能合约非常适合简单的事务性任务。 然而,他们不能:做需要昂贵处理的事情;连续运行;与链下世界互动。

此外,加密协议主要做两件事:

  • 实施它们自己的链以解决其他链的问题
  • 向链添加功能(如 DEX)。

经济模型

这两种方法都为连接链上和链下世界的技术留下了很大的空白,这就是 $OLAS 的用武之地。

经济模型

$OLAS 协议的目标是释放链下服务的潜力(在链下运行但在链上和链下交互的自主服务,不受限制)。这些自主服务是人工智能代理组,它们形成网络来创建(自主)服务。他们:连续运行、自主采取行动、与区块链之外的世界互动、运行复杂逻辑。

需要明确的是,它们不需要我们来运作。在 Autonolas 之前,这是不可能的。

经济模型

顺便说一句,你可能会想知道:什么是 AI 代理?以下是定义:

“以智能方式行事的人工智能,它感知环境并自主采取行动以实现目标。”

经济模型

回到 Autonolas。Autonolas 技术堆栈包括:

  • 自主服务(如上所述)。
  • 可组合的自主应用程序。
  • 保护代理服务并激励发展的链上协议。

经济模型

让我们逐个讨论它们。

代理服务

构成这些服务的 AI 代理可以从世界上任何 AI 模型中提取数据。每个 GPT、LMM 或子网都包括在内(是的,还有$TAO)。通过服务协调,特定模型被分配给某些代理。

经济模型

选择取决于几个因素,例如经济可行性、可用性和性能。每个代理可以使用不同的数据源(更加去中心化)。在某些情况下,知识图甚至通过 Origin Trail 分布或通过 GraphQL 通过图分布。

代理可用于执行许多 Web3 任务:

1)预言机 – 可以利用代理向智能合约提供准确的数据。

2)自主守护者服务(AKS)—— 为 DeFi 添加链下计算和推理。

3)通过 ACN,AI 代理可以进行团队沟通工作。

经济模型

可组合的自主应用程序

技术堆栈被构建以鼓励组合性。

程序员可以构建基本应用程序,可以用作更复杂的 AI 代理的构建块。全部开源。

经济模型

链上协议

Autonolas 建立了一个链上协议(一组智能合约),其功能类似于应用商店:它允许开发者注册和货币化他们的服务。它允许这些服务在经济上互动,并由成员投票决定规则。

经济模型

重要的是,尽管主要关注 DAOs,这些服务也可以在“现实”世界中部署。想象一下使用物联网传感器的种植站或 AI 代理使用数据触发浇水作业。

经济模型

回到 DAOs。DAO 具有内部运营(例如,工资单,治理)和服务交付(例如,收益聚合器)。

AI 代理可以更好更快更自主地做所有这些事情。

经济模型

人工智能代理还可以改进哪些其他类型的服务?

  • 管理流动性池
  • 预测市场
  • 资产收购
  • 预言机和跨链桥。

通过利用 AI,Autonolas 允许创建从根本上提高东西性能的服务。

经济模型

让我们以预测市场为例。

通过 Autonolas,您可以创建 AI 代理,通过扫描使用 GPT4 进行预测的实体来提高您的胜率。已经有了 88%胜率的 AI 代理,这些 AI 代理不断改进…

未来的用例:

  • 使用 Autonolas,为农民创建了一个保险服务
  • 一群人开始运行执行该逻辑的 AI 代理
  • 农民注册该服务并支付年费
  • 由于季节性损失,该农民要求支付。
  • 网络上的每个代理都从由专业人士培训的不同 AI 模型获取气候数据。
  • 代理相互分享数据,验证并投票以达成共识,利用 ACN 和 MAS。
  • 如果请求符合数据,就进行支付。

这个用例展示了 Autonolas 的独特之处。

开放自治是创建自治服务的新标准化框架。这使得区块链和去中心化的代理服务能够作为多代理系统(MAS)一起工作。

有趣的事实:首席执行官 David 创建了第一个开源、加密友好的 MAS 网络,称为 open-aea 框架。该框架允许人工智能代理与区块链、智能合约进行通信、交互并实现业务逻辑。

代理通信是通过基于消息的代理通信网络(ACN)完成的,目标始终是一个钱包地址。这个过程通过连接共识小工具(CG)的临时区块链来实现。目前,tendermint 节点被用作 CG。

经济模型

最后,Autonolas 实现了 Ensemble AI 和网络化 AI。

Ensemble AI:在一个服务内,每个节点可以运行自己的 AI(LLM 等)。每个服务可以由许多 AI 模型组成。它们可以进行通信,并通过它们的合并智能达成共识。

经济模型

网络化 AI:服务本身可以使用彼此的服务(即:利用彼此的智能)。这为协作和标准化敞开了大门。

经济模型

但你也许会问,AI 代理真的需要区块链吗?

嗯,会的。

为什么?

因为它允许代理服务进行扩展。使用银行存储津贴的中心化 AI 代理无法以可扩展的方式完成。更不用说由此而来的货币审查。

因此,智能合约对于抽象出业务逻辑,消除对人工监督的需求是必要的。由于开放区域框架,并且人工智能代理拥有自己的保险箱和公共地址,因此人工智能代理的扩展是可能的。另外:没有货币审查!

采用情况

由 AI 代理制造的交易数量目前已经超过了 20 万。

其次,用例有:

▶️ 预测市场代理(Omen Prediction Markets)

▶️ 聪明基金(Balancer)

▶️ 钱包管理(Safe)

经济模型

团队

首席执行官 David Minarsch 是剑桥毕业生,持有博士学位,在 Fetch.ai 设立了 AI 代理部门。在 Valory,$OLAS 背后的公司,目前有 16 名员工。

经济模型

代币经济学

代币经济复杂而创新。CEO 有博弈论背景;代币经济设计展现了这一点。

技术是开源的,需要开发者。但是,开发者稀缺。

因此,Autonolas 创建了一个飞轮来吸引他们。

首先,让我们解释一下这个飞轮,旨在激励开发者创建有用的代码。

开发者创建代码并将其注册为 NFT(DAO 决定代码是否通过)然后,这个代码可以作为自治服务中的乐高块使用。

经济模型

服务在使用时收到捐赠。由于 NFT,可以追溯到创建它的开发者,并通过(代码、资本)分配获得奖励。

这些排放占据了 Autonolas 将发布的所有通货膨胀的 10%。

Autonolas 的另一个目标是将代码与资本配对。

他们通过利用一个债券机制,以 Protocol-Owned Liquidity 的形式增长资本,来实现这一目标。

$OLAS 的持有者可以在 dex 上提供流动性,并以折扣的$OLAS 质押这些 LP 代币。

折扣由永久质押的市场价值与 LP 的当前市场价值之间的差异确定。如果资产价格崩溃,债券利率将变为负值,从而人为地削减通货膨胀。

整个资金的流向如下:

自治服务被铸造–>服务用户增加资金–>来自 veOLAS 持有者对服务的捐赠–>有用的代码贡献得到奖励–>开发者继续开发新的代码。

Autonolas 的三个主要收入来源目标是:

  1. Autonolas 协议拥有的服务:捐赠的利润
  2. 协议拥有的流动性:所有利润都进入 DAO 的国库。
  3. 第三方服务的自愿捐赠。

$OLAS 代币效用

  • DAO 治理。通常,这种效用不怎么样。但在 Autonolas,将决定构建哪些 AI,它至关重要。
  • 可以质押以获得白名单访问和额外的激励奖励
  • 为债券购买 LP 代币。

所有这三个都支持$OLAS 的长期增长。

在代币分配中,分配给团队的百分比很高。然而,团队已锁定至 2026 年。而且,该团队不是 VC,不会急切地等待解锁,然后向投资者抛售。

经济模型

路线图

Autonolas 目前正在专注于:

  • Build-A-PoSe:允许构建协议拥有的服务
  • Triple Lock:协议的升级,改善债券、开发者奖励和质押。
  • 通过 AIP 1 扩大网络
  • 生态合作伙伴网络。