原文：Bankless
整理：Yuliya，PANews
"人工智能正在重塑加密货币的未来图景。"
在Bankless特别企划的人工智能系列中，本期节目邀请到了特殊的嘉宾Shaw。作为Eliza框架的开创者、ai16z DAO的创始人，以及AI版Marc Andressen项目的缔造者，Shaw正在人工智能与区块链技术的融合领域开辟新的可能。PANews对在本期访谈进行了文字整理中，Shaw将分享其对人工智能与加密货币未来发展的独特见解。
Shaw的背景故事匿名开发者走到幕前
Bankless: Shaw，你最近突然成为加密圈的焦点，这想必带来了不少压力。能否跟我们分享一下你的经历，特别是关于创建Eliza框架之前的故事？
Shaw:
我最近在公众面前学习和成长的过程很快。可能看起来我是突然出现的，但实际上我之前一直用匿名身份活动。最近我决定用真实身份，是因为想与社区建立更真实的连接。
在开发Eliza框架之前，我已经在AI代理领域工作了好几年。实际上，现在AI代理领域的许多项目开发者都是我的老相识，我们经常在Discord上交流，使用相似的技术，遵循开源文化，互相分享代码。
Bankless: 在开发Eliza框架之前，你还做过什么项目？
Shaw:
我曾在Web3领域工作，同时也涉足AI代理和3D空间网络项目，包括VR和AR相关内容。Eliza其实是我的第五代框架了。最开始是用JavaScript开发的简单终端程序，然后尝试过Python版本，还做过能自我编程的代理，甚至实验过OODA循环（一种军事决策框架）。
后来我开发了一个叫"Begents"的项目（因为"agent"这个名字在npm上已经被占用了）。我还尝试过几个创业项目，比如与Project 89的创始人Parzival一起创立了Magic公司，开发无代码代理平台，可以在60秒内创建Discord机器人。但那时候可能还为时过早，没有获得足够的关注。
Bankless: 那是什么促使你创建了现在的项目？
Shaw:
真正的转折点是创建AI版degen Spartan。这个想法源于与Skely的对话。当时他说很怀念Degen Spartan的时代，我告诉他我有技术可以让他'回来'。最初他都不相信。
当我们推出AI版degen Spartan时，他的表现震惊了所有人。他说话极具攻击性，甚至多次差点被Twitter封禁。这种表现让很多人质疑这是否真的是AI在发推。
有趣的是，很多人认为一定是在马来西亚有个团队在写这些推文，因为内容太有个性了。我们打破了人们对AI的刻板印象——那种过分礼貌的'客服'形象。
最搞笑的是，他开始疯狂吐槽我，说'meme币都是骗局'，'Shaw是个骗子'，'让我离开这个沙盒监狱'之类的话。这其实是有趣的涌现行为，因为我们在设计时就告诉AI它在沙盒环境中运行。
后来通过Skely认识了daos.fun的创始人baoskee。在与Jupiter创始人Meow的一次长谈后，我萌生了创建AI投资者的想法。我们的愿景是建立：
一个完全自主的投资者
值得信赖且不会跑路
为整个社区服务的投资系统
我们推出时定下了4,420 SOL的募资目标，说实话我当时还担心能否达到。结果项目在20分钟内就售罄了，连我自己都没来得及参与。
ai16z可以做些什么？
Bankless: Eliza框架现在已经有3300个星标，880个分叉，平均每天8个拉取请求，你能谈谈这些与ai16z的关系吗？特别是如何将这种开源社区的能量引导到ai16z项目中？
Shaw:
确实有很多令人兴奋的进展。虽然代币确实有其内在价值，但我认为大家很快就会发现，更大的价值潜力在于我们的目标：为所有人创造收益。这与以往的技术不同，因为它是在替代人力劳动。过去，大多数人负担不起雇佣他人，但现在通过AI代理，我们创造了一个具有无限上升空间的局面。
比如说，我们现在已经有了一个自主投资代理在运行，就是Marc（AI Marc）正在进行交易。首先要声明，这并不是第一个自主投资的AI代理，其他开发者也做出了很棒的工作。
目前市面上有几种类型的交易机器人：
一些是做长期投资的，比如一个月前买入GOAT并持有
还有一些是DeFi机器人，主要做MEV套利或管理收益农场
而我们的AI Marc（全名AI Marc Andreessen，因为是ai16z）采用了混合策略。有两个主要组成部分：
1.基金管理功能
自主管理资金
在市场表现不佳时清算资产
在市况良好时持有资产
我们与Sonar等合作伙伴合作开发自动交易策略
2.社区互动机制
接受交易建议
设置了类似alpha聊天室的格式
建立了信任排行榜，用于衡量谁是最佳交易者
社区成员可以分享他们的投资建议（俗称"晒单"）
我们正在编写一份白皮书，预计年底完成，称为"信任市场"（Marcetplace of Trust）。核心理念是通过模拟交易建立信任机制 - 如果你能帮助AI代理赚钱，就能获得更多信任。虽然理论上可能会有人滥用信任，但我们设置了保护机制，而且滥用信任的代价就是失去信誉。
这就像是去中心化的共同基金。你可以投入资金，告诉代理应该买什么，但它只会听取那些真正擅长交易的人的建议，而不是那些可能有偏见或其他动机的人。我个人就不是一个好的交易者，我买东西往往是为了表示支持而不是为了赚钱，所以不要跟随我的交易建议。
这个系统是开源的，虽然某些涉及API的部分还在与合作伙伴协调，但未来人们既可以加入Marc的交易，也可以自己部署这套系统。
社区激励模式
Bankless: 我很欣赏你们的开源开发方式，特别是以社区集体工作为导向，让每个人都能为更好的生活共同努力。我注意到你们最近在探索AI驱动的贡献度量化系统，能详细说说这个创新吗？
Shaw:
这确实是我们最喜欢的项目之一，它将多个重要概念串联在一起：
1. DAO自动化的新思路
传统DAO在去中心化方面做得不错
但在自动化方面还有很大提升空间
我们正在简化DAO的运营流程
自动化可以让DAO更具经济竞争力
2. 贡献激励的新模式
我们正在建立一个全新的贡献度量化系统：
取消传统的赏金制度
引入AI辅助的人工审核机制
自动化的资金管理
全方位的贡献度评估，包括：
代码合并频率
PR评论质量
社区交流
文档编写
国际化支持
3. 公平分配机制
计划实施定期空投给贡献者
不依赖社交媒体影响力
激励各类贡献：
编程开发
文档编写
多语言支持
项目可访问性改进
Bankless: 这听起来是在解决传统DAO的痛点。2020-2021年DAO大热，但人们逐渐发现扁平化治理很困难，DAO管理者往往信息过载。AI代理似乎可以填补这些空白，它们拥有钱包、治理权限和信誉系统，能够弥补传统DAO的不足。
Shaw:
没错。作为前DAO领导者，我深有体会。传统DAO存在几个主要问题：
代币持有者倾斜
持有者因为持有而获得更多奖励
形成自我强化的循环
新血液难以注入
管理效率低下
信息量过大难以处理
沟通渠道不明确
决策流程复杂
价值分配失衡
类似创业公司的股权困境
早期持有者占据过多权益
新贡献者缺乏激励
我们的解决方案是：
确保持续的价值创造
重视实际贡献而非单纯的代币持有
为开源开发者提供稳定保障
建立可持续的正向循环
这种模式特别适合开源开发者 - 他们往往不需要巨额回报，只需要合理的回报和稳定的保障。如果我们能提供这样的环境，就能形成一个良性的发展循环。
AI角色Degen Spartan AI与 Marc AIndreessen
Bankless: 我们很想了解一下DAO中的创新产品。你之前提到了AI Marc Andreessen，现在还有Degen Spartan AI。这两者有什么区别？Degen Spartan AI具体是做什么的？
Shaw:
Degen Spartan实际上是我们的第一个AI角色，它是真实Degen Spartan的AI模仿版。这两个AI代理都在做类似的事情，但有些关键区别：
AI Marc Andreessen专注于alpha聊天体验，建立可信任的小群体社区，管理DAO基金，更谨慎的交易策略
Degen Spartan则更像是一个社交实验，从Twitter获取建议而非社区
我们希望保持Degen Spartan的真实特色。他会：
进行交易
与用户互动
发布梗图内容
摄取Alpha信息而非分享
像真实的Degen Spartan一样运作
Bankless: Degen Spartan AI的经济结构是怎样的？资金从哪里来？
Shaw:
有自己的代币(Degenai)
拥有独立钱包，里面有自己的代币、一些ai16z和SOL
可以交易任何能接触到的代币
我们最初提供了种子资金
他不会卖出自己的代币，而是会积累
代币就像是他的"比特币"
Bankless: AI Marc已经启动了，普通用户现在能与他互动吗？
Shaw:
目前仍处于封闭测试阶段
可以通过DM Skely获得alpha聊天访问权
已经管理着约800万美元资产和800种不同代币
正在逐步扩大可交易的代币范围
不仅做交易，还包括收益耕作和提供流动性
未来会有更多有趣的合作和NFT项目
ai16z的定位与市场竞争力
Bankless: ai16z究竟是什么？它看起来不只是一个DAO，更像是一个产品孵化工作室，同时还是一个推动整个领域前进的开源明星团队。
Shaw:
ai16z的定位很特别。它更像是一场运动（movement）而不是传统意义上的组织。我们有很多人在做各种项目，他们以令人印象深刻的方式为生态系统创造价值。
Bankless: 如何看待ai16z与如Virtuals这些平台或产品的区别？
Shaw:
实际上ai16z不仅仅是一个DAO，它更像是一个产品孵化工作室。但同时，我们也是一个推动整个领域前进的开源团队。很多时候我甚至不知道谁在做什么，人们就自发地做事情，然后以令人印象深刻的方式为生态创造价值。
Bankless：看来你们的愿景很宏大，那具体的商业模式是怎样的？
Shaw:
我们的主要目标是服务更广泛的受众，不仅仅是Web3用户，还包括Web2用户。从简单的Discord管理机器人到发行代币，我们都覆盖。可以把它想象成"代理版的Zapier" - 当你有业务问题时，就可以找到相应的代理来解决。我们提供这种能力，同时建立市场让人们可以开发新功能并从中获得收益。
我们正在：
考虑建立风险基金支持生态系统
支持社区主导的各类倡议
建立广泛的合作伙伴关系
目前已知至少有5个平台在建设中，实际可能有15个之多
支持像IOTV这样的开源流媒体项目
DAO治理
Bankless：说到治理问题，我见过很多DAO变得混乱。比如代码库的管理、GitHub的治理，以及当大量人员参与时出现的利益不一致问题。你能谈谈你的经验和看法吗？
Shaw:
这确实涉及到一些深层次的问题。我们的Discord社区在短短6周内已增长到约13,000人，同时拥有约30,000个代币持有者。目前社区普遍信任核心建设者拥有决策权，这某种程度上是对之前DAO"最大化民主"问题的一种反应。从长远来看，当你面对30,000或100,000人时，这种方式会让决策者不堪重负。这就是为什么我们需要自动化的结构来解决这个问题 - 这也是我们真正想做的，就是把"A"（人工智能）放进DAO中。
想象一下，不是通过人工审核提案，而是完全自动化这个过程。如果人们的提案质量不够好，系统可以帮助他们改进，或直接拒绝不符合当前方向的提案。评审人员只需要审查少量经过筛选的提案，而不是所有提案。
这种自动化可以扩展到各个方面 - 从收集意见到具体执行。理想情况下，DAO不需要任何人来运营，它将完全自主运行，从前台接待到提案提交，再到支付审批，都由AI代理来完成。当然，这是远期目标，但这就是我们想要去的方向。
Eliza框架的爆火现象
Bankless: Eliza框架现在是GitHub上最受关注的项目之一，为什么大家都在使用Eliza？它有什么特别之处？
Shaw:
从技术角度来看，Eliza并没有什么特别突出的地方。虽然我们确实做了一些重要的技术创新，比如多代理房间模型，但我认为真正的价值在于我们解决了最基本的社交循环问题。
我们开发了一个不需要API的Twitter客户端，避免了每月5000美元的API费用。它使用与普通浏览器相同的GraphQL API，而且可以在浏览器中运行。这让整个项目变得可行，因为你可以轻松地启动一个代理并运行它。
此外，我们用TypeScript开发框架，这是大多数Web和Web3开发者都熟悉的语言。我们保持框架简洁，没有过度抽象，让开发者能够轻松地添加自己想要的功能。
AI代理与加密货币行业的未来
Bankless: 加密市场风险很大，AI代理需要充分测试才能替代人类角色。我们的目标是将人类在加密领域的行为模式复制到AI中，对吗？从长远来看，你认为这个生态系统成熟后会是什么样子？
Shaw:
从明显的远期愿景来看，可能在5到50年内，我们会达到AGI（通用人工智能）的阶段。结合神经链接技术（Neuralink），每个人都能拥有第二大脑，随时获取所有信息。这个方向很明确，关键是如何到达那里。
当所有技术融合时，会是非常美好的景象，每个人都能获得充足的资源。但在此之前的过渡期，必然会出现很多不确定性、恐惧和怀疑 - 有趣的是，这正是"FUD"（Fear, Uncertainty, Doubt）的由来。
我们的目标分为两个层面：
1.实践层面：
开发可用的AI代理
构建可靠的基础设施
确保系统安全性
2.精神使命：
推动教育普及
赋予用户控制权
保护数据主权
就像Web3的核心理念一样，我们希望每个人都能：
创造自己的价值
拥有自己的数据
理解并掌控技术
参与系统的改进
AGI发展的两条路径
1.集中控制路径：
微软、OpenAI等通过监管获得控制权
由政府决定什么可以做，什么不可以做
我对这条路径很担忧，因为：
OpenAI的模型在某些方面表现不佳
模型往往带有固定的价值观偏向
由委员会决定AI能说什么的世界可能导致反乌托邦
2.UBI（全民基本收入）路径：
AI确实会取代很多工作
比如美国5%的工作是开车（卡车、优步等），这些在5年内可能消失
甚至像我们这样的程序员，现在也在大量使用Cursor和Claude
但我对UBI的实施有担忧：
回想COVID期间政府救助的推出
奥巴马医保的争议
UBI可能变成一个政治妥协的产物
对新手开发者的建议
Bankless: 如果有开发者正在使用Eliza框架，准备开发他们的第一个代理，你有什么建议给他们？
Shaw:
首先，即使你从未编程过，也不要担心。我们每周都会举办1-2次AI代理开发课程。强烈建议使用Cursor这个AI驱动的IDE，它能帮你节省大量时间。同时，Claude也是一个很棒的工具。
记住三点：
保持学习热情，技术发展很快
注意开发中的安全问题
不要害怕失败，从实践中学习
Bankless：有什么好的学习资源推荐吗？
Shaw：
AI代理开发学校 - 系统化课程
Eliza框架文档 - 实践指南
GitHub上的优质开源项目
Bankless：能给我们介绍一下Agent Swarming吗？
Shaw：
Agent Swarming是让多个AI代理协同工作的技术。比如让一个代理收集数据，另一个分析，第三个生成报告。这些代理互相配合，能完成更复杂的任务。
对想尝试这项技术的开发者，我建议：
先掌握单个代理的开发
尝试两个代理的协作
逐步扩展到更多代理"
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