作者：francesco

编译：深潮 TechFlow

在创建 AI 智能体时，一个核心挑战是如何让它们既能灵活地学习、迭代和成长，又能确保输出结果的一致性。

Rei 提供了一个框架，用于在 AI 和区块链之间共享结构化数据，使得 AI 智能体能够学习、优化，并保留一套经验与知识库。

这一框架的出现，使开发具备以下能力的 AI 系统成为可能：

• 理解上下文和模式，并生成有价值的洞察

• 将洞察转化为可执行的行动，同时受益于区块链的透明性和可靠性

面临的挑战

AI 和区块链在核心属性上存在显著差异，这使得两者的兼容性面临诸多挑战：

1. 区块链的确定性计算：区块链的每一步操作都必须在所有节点上产生完全一致的结果，以确保：

   1. 共识：每个节点对新区块内容达成一致，共同完成验证

   2. 状态验证：区块链的状态始终可追溯且可验证。新加入的节点应能快速同步到与其他节点一致的状态

   3. 智能合约执行：所有节点在相同输入条件下必须生成一致的输出

2. AI 的概率性计算：AI 系统的输出结果通常是基于概率的，这意味着每次运行可能会得到不同结果。这种特性来源于：

   1. 上下文依赖性：AI 的表现依赖于输入的上下文，例如训练数据、模型参数，以及时间和环境条件

   2. 资源密集性：AI 的计算需要高性能硬件支持，包括复杂的矩阵运算和大量内存

上述差异引发了以下兼容性挑战：

• 概率性与确定性数据的冲突

  • 如何将 AI 的概率性输出转化为区块链所需的确定性结果？

  • 这种转化应在何时、何地完成？

  • 如何在确保确定性的同时，保留概率性分析的价值？

• Gas 成本：AI 模型的高计算需求可能导致无法承受的 Gas 费用，从而限制其在区块链上的应用。

• 内存限制：区块链环境的内存容量有限，难以满足 AI 模型的存储需求。

• 执行时间：区块链的区块时间对 AI 模型的运行速度形成了限制，可能影响其性能。

• 数据结构的整合：AI 模型使用复杂的数据结构，而这些结构难以直接融入区块链的存储模式中。

• 预言机问题（验证需求）：区块链依赖预言机来获取外部数据，但如何验证 AI 计算的准确性仍是一个难题。尤其是 AI 系统需要丰富的上下文和低延迟，这与区块链的特性存在冲突。

原图来自 francesco，由深潮 TechFlow 编译

AI 智能体如何与区块链无缝联动？

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Rei 提出了一个全新的解决方案，将 AI 和区块链的优势结合在一起。

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与其强行将 AI 和区块链这两种截然不同的系统融合，Rei 更倾向于充当一个“通用翻译器”，通过翻译层让两者能够顺畅地沟通与协作。

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Rei 的核心目标包括：

• 让 AI 智能体能够独立思考与学习

• 将智能体的洞察转化为精确且可验证的区块链操作

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这一框架的首次应用是 Unit00x0 (Rei_00 - $REI)，目前已被训练为一名量化分析师。

Rei 的认知架构由以下四个层次组成：

1. 思考层 (Thinking Layer)：负责处理和收集原始数据，例如图表数据、交易历史和用户行为，并从中寻找潜在模式。

2. 推理层 (Reasoning Layer)：在发现模式的基础上，为其添加上下文信息，例如日期、时间、历史趋势和市场状况，从而让数据更加立体化。

3. 决策层 (Decision Layer)：根据推理层提供的上下文化信息制定具体的行动方案。

4. 行动层 (Action Layer)：将决策转化为可以在区块链上执行的确定性操作。

Rei 的框架建立在以下三个核心支柱之上：

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1. Oracle (预言机，类似神经路径)：将 AI 的多样化输出转化为统一的结果，并记录到区块链上。

2. ERC 数据标准 (ERC Data Standard)：扩展区块链存储能力，支持复杂模式的数据存储，同时保留思考层和推理层生成的上下文信息，从而实现从概率数据到确定性执行的转化。

3. 记忆系统 (Memory System)：让 Rei 能够随着时间积累经验，并随时调用先前的输出结果和学习成果。

以下是这些交互的具体表现形式：

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• Oracle 桥负责识别数据模式

• ERCData 用于存储这些模式

• 记忆系统保留上下文信息以便更好地理解模式

• 智能合约可以访问这些累积的知识并据此采取行动

凭借这一架构，Rei 智能体已经能够结合链上数据、价格变动、社会情绪等多维信息，对 Token 进行深度分析。

更重要的是，Rei 不仅能分析数据，还能在此基础上形成更深层次的理解。这得益于她将自己的经验和洞察直接存储在区块链上，使这些信息成为其知识体系的一部分，能够被随时调用，从而不断优化决策能力和整体经验。

Rei 的数据来源包括 Plotly 和 Matplotlib 库（用于图表绘制）、Coingecko、Defillama、链上数据以及 Twitter 的社交情绪数据。通过这些多样化的数据来源，Rei 能够提供全面的链上分析和市场洞察。

随着 Quant V2 的功能更新，Rei 现支持以下几种分析形式：

1. 项目分析：在原有功能基础上新增了定量指标和情绪数据支持。分析内容包括 K 线图（Candlestick Chart）、互动图表（Engagement Chart）以及持有者分布（Holder Distribution）和盈亏（PnL）情况。（相关示例）

2. 流入与流出分析：通过监控链上热门 Token 的价格和交易量，Rei 能够将这些数据与资金流入和流出情况进行对比，帮助用户发现潜在市场趋势。（相关示例）

3. 互动分析：评估项目的整体互动情况，包括即时数据与 24 小时前数据的对比，以及相对价格变化。此功能揭示了最新信息与用户互动表现之间的相关性。（相关示例）

4. 顶级类别分析：对单一类别中的最低交易量和最高交易数进行分析，突出项目在其所属类别中的表现。

5. 第一个图表展示了底部的交易量和顶部的交易数；随后深入分析单个类别，揭示单个项目相较于同类项目的指标变化。（相关示例）

此外，截至 2025 年 1 月，Rei 已支持链上 Token 买卖功能。她配备了基于 ERC-4337 标准的智能合约钱包，使交易更加便捷和安全。

（深潮 TechFlow 注：ERC-4337 是一种支持账户抽象的以太坊改进提案，旨在提升用户体验）。

Rei 的智能合约通过用户签名授权，将操作委托给她，从而使 Rei 能够自主管理其投资组合。

以下是 Rei 的钱包地址：

• EOA 钱包（签名钱包）：

• https://basescan.org/address/0x3BC4c3A2a2Fa5ad20a2B95B18CA418D06A360cB

• 智能钱包（账户抽象钱包）：

• https://basescan.org/address/0xf6835acc8d2b51e5d47632ca8954bfee9a0ce49c

使用案例：Rei 框架的多功能性

原图来自 francesco，由深潮 TechFlow 编译

Rei 框架不仅局限于金融领域，还可以应用于以下广泛的场景：

• 用户与智能体交互：支持内容创作

• 市场分析：供应链管理和物流领域

• 自适应系统的构建：治理场景

• 风险评估：在医疗领域，Rei 通过上下文分析评估潜在风险

Rei 的未来发展方向

• 更好的 UI

• 基于 Token 权限的 Alpha 终端

• 开发者平台

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