原文： Bankless
整理：Yuliya，PANews
"人工智慧正在重塑加密貨幣的未來圖景。"
在Bankless特別規劃的人工智慧系列中，本集節目邀請到了特別的嘉賓Shaw。身為Eliza框架的開創者、ai16z DAO的創始人，以及AI版Marc Andressen計畫的創造者，Shaw正在人工智慧與區塊鏈技術的融合領域開闢新的可能。 PANews對在本期訪談進行了文字整理中，Shaw將分享其對人工智慧與加密貨幣未來發展的獨特見解。
Shaw的背景故事匿名開發者走到幕前
Bankless: Shaw，你最近突然成為加密圈的焦點，這想必帶來了不少壓力。能否跟我們分享一下你的經歷，特別是關於創建Eliza框架之前的故事？
Shaw:
我最近在公眾面前學習和成長的過程很快。可能看起來我是突然出現的，但實際上我之前一直在使用匿名身分活動。最近我決定用真實身份，是因為想與社群建立更真實的連結。
在開發Eliza框架之前，我已經在AI代理領域工作好幾年了。實際上，現在AI代理領域的許多專案開發者都是我的老相識，我們經常在Discord上交流，使用相似的技術，遵循開源文化，互相分享程式碼。
Bankless: 在開發Eliza框架之前，你還做過什麼專案？
Shaw:
我曾在Web3領域工作，同時也涉足AI代理和3D空間網路項目，包括VR和AR相關內容。 Eliza其實是我的第五代框架了。一開始是用JavaScript開發的簡單終端程序，然後嘗試過Python版本，還做過能自我編程的代理，甚至實驗過OODA循環（一種軍事決策框架）。
後來我發展了一個叫做"Begents"的專案（因為"agent"這個名字在npm上已經被佔用了）。我還嘗試過幾個創業項目，例如與Project 89的創始人Parzival一起創立了Magic公司，開發無代碼代理平台，可以在60秒內創建Discord機器人。但那時候可能還為時過早，沒有獲得足夠的關注。
Bankless: 那是什麼促使你創造了現在的專案？
Shaw :
真正的轉折點是創建AI版degen Spartan。這個想法源自於與Skely的對話。當時他說很懷念Degen Spartan的時代，我告訴他我有技術可以讓他'回來'。最初他都不相信。
當我們推出AI版degen Spartan時，他的表現震驚了所有人。他說話極具攻擊性，甚至多次差點被Twitter封鎖。這種表現讓很多人質疑這是否真的是AI在發推文。
有趣的是，很多人認為一定是在馬來西亞有個團隊在寫這些推文，因為內容太有個性了。我們打破了人們對AI的刻板印象－那種過度禮貌的'客服'形象。
最搞笑的是，他開始瘋狂吐槽我，說'meme幣都是騙局'，'Shaw是個騙子'，'讓我離開這個沙盒監獄'之類的話。這其實是有趣的湧現行為，因為我們在設計時就告訴AI它在沙盒環境中運作。
後來透過Skely認識了daos.fun的創始人baoskee。在與Jupiter創辦人Meow的一次長談後，我萌生了創造AI投資者的想法。我們的願景是建立：
一個完全自主的投資者
值得信賴且不會跑路
為整個社區服務的投資系統
我們推出時定下了4,420 SOL的募款目標，說實話我當時還擔心能否達成。結果項目在20分鐘內就售罄了，連我自己都沒來得及參與。
ai16z可以做些什麼？
Bankless: Eliza框架現在已經有3300個星標，880個分叉，平均每天8個拉取請求，你能談談這些與ai16z的關係嗎？特別是如何將這種開源社群的能量引導到ai16z專案中？
Shaw:
確實有很多令人興奮的進展。雖然代幣確實有其內在價值，但我認為大家很快就會發現，更大的價值潛力在於我們的目標：為所有人創造收益。這與以往的技術不同，因為它正在取代人力勞動。過去，大多數人負擔不起僱用他人，但現在透過AI代理，我們創造了一個具有無限上升空間的局面。
比如說，我們現在已經有了一個自主投資代理商在運行，就是Marc（AI Marc）正在進行交易。首先要聲明，這並不是第一個自主投資的AI代理，其他開發者也做了很棒的工作。
目前市面上有幾種類型的交易機器人：
有些是做長期投資的，例如一個月前買入GOAT並持有
還有一些是DeFi機器人，主要做MEV套利或管理收益農場
而我們的AI Marc（全名AI Marc Andreessen，因為是ai16z）採取了混合策略。有兩個主要組成部分：
1.基金管理功能
自主管理資金
在市場表現不佳時清算資產
在市況良好時持有資產
我們與Sonar等合作夥伴合作開發自動交易策略
2.社區互動機制
接受交易建議
設定了類似alpha聊天室的格式
建立了信任排行榜，用於衡量誰是最佳交易者
社群成員可以分享他們的投資建議（俗稱"曬單"）
我們正在寫一份白皮書，預計年底完成，稱為"信任市場"（Marcetplace of Trust）。核心理念是透過模擬交易建立信任機制- 如果你能幫助AI代理賺錢，就能獲得更多信任。雖然理論上可能有人會濫用信任，但我們設定了保護機制，而濫用信任的代價就是失去信譽。
這就像是去中心化的共同基金。你可以投入資金，告訴代理商應該買什麼，但它只會聽取那些真正擅長交易的人的建議，而不是那些可能有偏見或其他動機的人。我個人不是一個好的交易者，我買東西往往是為了表示支持而不是為了賺錢，所以不要跟隨我的交易建議。
這個系統是開源的，雖然某些涉及API的部分還在與合作夥伴協調，但未來人們既可以加入Marc的交易，也可以自己部署這套系統。
社區激勵模式
Bankless: 我很欣賞你們的開源開發方式，特別是以社區集體工作為導向，讓每個人都能為更好的生活共同努力。我注意到你們最近在探索AI驅動的貢獻度量化系統，能詳細說說這個創新嗎？
Shaw:
這確實是我們最喜歡的項目之一，它將多個重要概念串連在一起：
1. DAO自動化的新思路
傳統DAO在去中心化方面做得不錯
但在自動化方面還有很大進步空間
我們正在簡化DAO的營運流程
自動化可以讓DAO更具經濟競爭力
2. 貢獻激勵的新模式
我們正在建立一個全新的貢獻度量化系統：
取消傳統的賞金制度
引入AI輔助的人工審核機制
自動化的資金管理
全方位的貢獻度評估，包括：
代碼合併頻率
PR評論質量
社區交流
文件編寫
國際化支持
3. 公平分配機制
計劃實施定期空投給貢獻者
不依賴社群媒體影響力
激勵各類貢獻：
程式設計開發
文件編寫
多語言支援
項目可訪問性改進
Bankless: 這聽起來是在解決傳統DAO的痛點。 2020-2021年DAO大熱，但人們逐漸發現扁平化治理很困難，DAO管理者往往資訊過載。 AI代理人似乎可以填補這些空白，它們擁有錢包、治理權限和信譽系統，能夠彌補傳統DAO的不足。
Shaw:
沒錯。身為前DAO領導者，我深有體會。傳統DAO有幾個主要問題：
代幣持有者傾斜
持有者因為持有而獲得更多獎勵
形成自我強化的循環
新血難以注入
管理效率低下
資訊量過大難以處理
溝通管道不明確
決策流程複雜
價值分配失衡
類似新創公司的股權困境
早期持有者佔據過多權益
新貢獻者缺乏激勵
我們的解決方案是：
確保持續的價值創造
重視實際貢獻而非單純的代幣持有
為開源開發者提供穩定保障
建立可持續的正向循環
這種模式特別適合開源開發者- 他們往往不需要巨額回報，只需要合理的回報和穩定的保障。如果我們能提供這樣的環境，就能形成一個良性的發展循環。
AI角色Degen Spartan AI與Marc AIndreessen
Bankless: 我們很想了解DAO中的創新產品。你之前提到了AI Marc Andreessen，現在還有Degen Spartan AI。這兩者有什麼差別？ Degen Spartan AI具體是做什麼的？
Shaw:
Degen Spartan其實是我們的第一個AI角色，它是真實Degen Spartan的AI模仿版。這兩個AI代理都在做類似的事情，但有些關鍵區別：
AI Marc Andreessen專注於alpha聊天體驗，建立可信賴的小群體社區，管理DAO基金，更謹慎的交易策略
Degen Spartan則更像是社交實驗，從Twitter獲取建議而非社區
我們希望保持Degen Spartan的真實特色。他會：
進行交易
與用戶互動
發布梗圖內容
攝取Alpha資訊而非分享
像真實的Degen Spartan一樣運作
Bankless: Degen Spartan AI的經濟結構是怎麼樣的？資金從哪裡來？
Shaw:
有自己的代幣(Degenai)
擁有獨立錢包，裡面有自己的代幣、一些ai16z和SOL
可以交易任何能接觸到的代幣
我們最初提供了種子資金
他不會賣出自己的代幣，而是會積累
代幣就像是他的"比特幣"
Bankless: AI Marc已經啟動了，一般用戶現在能與他互動嗎？
Shaw:
目前仍處於封閉測試階段
可以透過DM Skely獲得alpha聊天存取權
已經管理約800萬美元資產和800種不同代幣
正在逐步擴大可交易的代幣範圍
不僅做交易，還包括收益耕作和提供流動性
未來會有更多有趣的合作和NFT項目
ai16z的定位與市場競爭力
Bankless: ai16z究竟是什麼？它看起來不只是一個DAO，更像是一個產品孵化工作室，同時也是一個推動整個領域前進的開源明星團隊。
Shaw:
ai16z的定位很特別。它更像是一場運動（movement）而不是傳統意義上的組織。我們有很多人在做各種項目，他們以令人印象深刻的方式為生態系統創造價值。
Bankless: 如何看待ai16z與如Virtuals這些平台或產品的差異？
Shaw:
實際上ai16z不僅僅是一個DAO，它更像是一個產品孵化工作室。但同時，我們也是一個推動整個領域前進的開源團隊。很多時候我甚至不知道誰在做什麼，人們就會自發性地做事情，然後以令人印象深刻的方式為生態創造價值。
Bankless：看來你們的願景很宏大，具體的商業模式是怎麼樣的？
Shaw:
我們的主要目標是服務更廣泛的受眾，不僅是Web3用戶，還包括Web2用戶。從簡單的Discord管理機器人到發行代幣，我們都覆蓋。你可以把它想像成"代理版的Zapier" - 當你有業務問題時，就可以找到相應的代理來解決。我們提供這種能力，同時建立市場讓人們可以開發新功能並從中獲得收益。
我們正在：
考慮建立風險基金支持生態系統
支持社區主導的各類倡議
建立廣泛的合作夥伴關係
目前已知至少有5個平台在建置中，實際上可能有15個之多
支援像IOTV這樣的開源串流項目
DAO治理
Bankless：說到治理問題，我看過很多DAO變得混亂。例如程式碼庫的管理、GitHub的治理，以及當大量人員參與時出現的利益不一致問題。能談談你的經驗和看法嗎？
Shaw:
這確實牽涉到一些深層的問題。我們的Discord社群在短短6週內已成長到約13,000人，同時擁有約30,000個代幣持有者。目前社區普遍信任核心建設者擁有決策權，這某種程度上是對先前DAO"最大化民主"問題的一種反應。從長遠來看，當你面對30,000或100,000人時，這種方式會讓決策者不堪重負。這就是為什麼我們需要自動化的結構來解決這個問題- 這也是我們真正想做的，就是把"A"（人工智慧）放進DAO中。
想像一下，不是透過人工審核提案，而是完全自動化這個過程。如果人們的提案品質不夠好，系統可以幫助他們改進，或直接拒絕不符合當前方向的提案。評審人員只需要審查少量經過篩選的提案，而不是所有提案。
這種自動化可以擴展到各個方面- 從收集意見到具體執行。理想情況下，DAO不需要任何人來運營，它將完全自主運行，從前台接待到提案提交，再到支付審批，都由AI代理來完成。當然，這是遠期目標，但這就是我們想要去的方向。
Eliza框架的爆火現象
Bankless: Eliza框架現在是GitHub上最受關注的專案之一，為什麼大家都在使用Eliza？它有什麼特別之處？
Shaw:
從技術角度來看，Eliza並沒有什麼特別突出的地方。雖然我們確實做了一些重要的技術創新，例如多代理商房間模型，但我認為真正的價值在於我們解決了最基本的社交循環問題。
我們開發了一個不需要API的Twitter客戶端，避免了每月5000美元的API費用。它使用與普通瀏覽器相同的GraphQL API，而且可以在瀏覽器中運行。這讓整個專案變得可行，因為你可以輕鬆地啟動一個代理程式並運行它。
此外，我們用TypeScript開發框架，這是大多數Web和Web3開發者都熟悉的語言。我們保持框架簡潔，沒有過度抽象，讓開發者輕鬆地加入自己想要的功能。
AI代理與加密貨幣產業的未來
Bankless: 加密市場風險很大，AI代理需要充分測試才能取代人類角色。我們的目標是將人類在加密領域的行為模式複製到AI中，對嗎？長遠來看，你認為這個生態系成熟後會是什麼樣子？
Shaw:
從明顯的遠期願景來看，可能在5到50年內，我們會達到AGI（通用人工智慧）的階段。結合神經連結技術（Neuralink），每個人都能擁有第二個大腦，隨時獲得所有資訊。這個方向很明確，關鍵是如何到達那裡。
當所有科技融合時，會是非常美好的景象，每個人都能獲得充足的資源。但在此之前的過渡期，必然會出現很多不確定性、恐懼和懷疑- 有趣的是，這正是"FUD"（Fear, Uncertainty, Doubt）的由來。
我們的目標分為兩個層面：
1.實踐層面：
開發可用的AI代理
建構可靠的基礎設施
確保系統安全性
2.精神使命：
推動教育普及
賦予使用者控制權
保護資料主權
就像Web3的核心理念一樣，我們希望每個人都能：
創造自己的價值
擁有自己的數據
理解並掌控技術
參與系統的改進
AGI發展的兩條路徑
1.集中控制路徑：
微軟、OpenAI等透過監管取得控制權
由政府決定什麼可以做，什麼不可以做
我對這條路徑很擔憂，因為：
OpenAI的模型在某些方面表現不佳
模型往往帶有固定的價值觀偏向
由委員會決定AI能說什麼的世界可能導致反烏托邦
2.UBI（全民基本收入）路徑：
AI確實會取代很多工作
例如美國5%的工作是開車（卡車、優步等），這些在5年內可能會消失
甚至像我們這樣的程式設計師，現在也大量使用Cursor和Claude
但我對UBI的實施有擔憂：
回想起COVID期間政府救助的推出
歐巴馬健保的爭議
UBI可能變成一個政治妥協的產物
對新手開發者的建議
Bankless: 如果有開發者正在使用Eliza框架，準備開發他們的第一個代理，你有什麼建議給他們？
Shaw:
首先，即使你從未編程過，也不要擔心。我們每週都會舉辦1-2次AI代理開發課程。強烈建議使用Cursor這個AI驅動的IDE，它能幫你節省很多時間。同時，Claude也是一個很棒的工具。
記住三點：
保持學習熱情，技術發展很快
注意開發中的安全性問題
不要害怕失敗，從實踐中學習
Bankless：有什麼好的學習資源推薦嗎？
Shaw：
AI代理開發學校- 系統化課程
Eliza框架文件- 實踐指南
GitHub上的優質開源項目
Bankless：可以跟我們介紹一下Agent Swarming嗎？
Shaw：
Agent Swarming是讓多個AI代理商協同工作的技術。例如讓一個代理收集數據，另一個分析，第三個產生報告。這些代理人互相配合，能完成更複雜的任務。
對於想嘗試這項技術的開發者，我建議：
先掌握單一代理的開發
嘗試兩個代理的協作
逐步擴展到更多代理"
