對話ai16z創始人：用AI重寫Web3劇本，我在區塊鏈上養了100個數字助理

視頻來源：《 One Billion AI Agents Are Coming (ai16z Creator Interview) 》

編譯、整理：Yuliya，PANews

「人工智能正在重塑加密貨幣的未來圖景。」

在 Bankless 特別企劃的人工智能系列中，本期節目邀請到了特殊的嘉賓 Shaw。作為 Eliza 框架的开創者、ai16z DAO 的創始人，以及 AI 版 Marc Andressen 項目的締造者，Shaw 正在人工智能與區塊鏈技術的融合領域开闢新的可能。PANews 對在本期訪談進行了文字整理中，Shaw 將分享其對人工智能與加密貨幣未來發展的獨特見解。

Shaw 的背景故事匿名开發者走到幕前

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: 我最近在公衆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用匿名身份活動。最近我決定用真實身份，是因為想與社區建立更真實的連接。

在开發 Eliza 框架之前，我已經在 AI 代理領域工作了好幾年。實際上，現在 AI 代理領域的許多項目开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，遵循开源文化，互相分享代碼。

Bankless: 在开發 Eliza 框架之前，你還做過什么項目？

Shaw: 我曾在 Web3 領域工作，同時也涉足 AI 代理和 3D 空間網絡項目，包括 VR 和 AR 相關內容。Eliza 其實是我的第五代框架了。最开始是用 JavaScript 开發的簡單終端程序，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）。

後來我开發了一個叫「Begents」的項目（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，比如與 Project 89 的創始人 Parzival 一起創立了 Magic 公司，开發無代碼代理平臺，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: 那是什么促使你創建了現在的項目？

Shaw: 真正的轉折點是創建 AI 版 degen Spartan。這個想法源於與 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 封禁。這種表現讓很多人質疑這是否真的是 AI 在發推。

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——那種過分禮貌的'客服'形象。

最搞笑的是，他开始瘋狂吐槽我，說「meme 幣都是騙局」，「Shaw 是個騙子」，「讓我離开這個沙盒監獄」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 它在沙盒環境中運行。

後來通過 Skely 認識了 daos.fun 的創始人 baoskee。在與 Jupiter 創始人 Meow 的一次長談後，我萌生了創建 AI 投資者的想法。我們的愿景是建立：

• 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 的募資目標，說實話我當時還擔心能否達到。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 可以做些什么？

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 的關系嗎？特別是如何將這種开源社區的能量引導到 ai16z 項目中？

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，因為它是在替代人力勞動。過去，大多數人負擔不起僱傭他人，但現在通過 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，其他开發者也做出了很棒的工作。

目前市面上有幾種類型的交易機器人：

• 一些是做長期投資的，比如一個月前买入 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）採用了混合策略。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 等合作夥伴合作开發自動交易策略

2.社區互動機制

• 接受交易建議

• 設置了類似 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

• 社區成員可以分享他們的投資建議（俗稱「曬單」）

我們正在編寫一份白皮書，預計年底完成，稱為「信任市場」（Marcetplace of Trust）。核心理念是通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。雖然理論上可能會有人濫用信任，但我們設置了保護機制，而且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，告訴代理應該买什么，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。我個人就不是一個好的交易者，我买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。

這個系統是开源的，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: 我很欣賞你們的开源开發方式，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聯在一起：

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提升空間

• 我們正在簡化 DAO 的運營流程

• 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：

• 代碼合並頻率

• PR 評論質量

• 社區交流

• 文檔編寫

• 國際化支持

3. 公平分配機制

• 計劃實施定期空投給貢獻者

• 不依賴社交媒體影響力

• 激勵各類貢獻：

• 編程开發

• 文檔編寫

• 多語言支持

• 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 管理者往往信息過載。AI 代理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。作為前 DAO 領導者，我深有體會。傳統 DAO 存在幾個主要問題：

1.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

• 新血液難以注入

2.管理效率低下

• 信息量過大難以處理

• 溝通渠道不明確

• 決策流程復雜

3.價值分配失衡

• 類似創業公司的股權困境

• 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

• 為开源开發者提供穩定保障

• 建立可持續的正向循環

這種模式特別適合开源开發者 - 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: 我們很想了解一下 DAO 中的創新產品。你之前提到了 AI Marc Andreessen，現在還有 Degen Spartan AI。這兩者有什么區別？Degen Spartan AI 具體是做什么的？

Shaw: Degen Spartan 實際上是我們的第一個 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，建立可信任的小群體社區，管理 DAO 基金，更謹慎的交易策略

• Degen Spartan 則更像是一個社交實驗，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 信息而非分享

• 像真實的 Degen Spartan 一樣運作

Bankless: Degen Spartan AI 的經濟結構是怎樣的？資金從哪裏來？

Shaw:

• 有自己的代幣 (Degenai)

• 擁有獨立錢包，裏面有自己的代幣、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 已經啓動了，普通用戶現在能與他互動嗎？

Shaw:

• 目前仍處於封閉測試階段

• 可以通過 DM Skely 獲得 alpha 聊天訪問權

• 已經管理着約 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 究竟是什么？它看起來不只是一個 DAO，更像是一個產品孵化工作室，同時還是一個推動整個領域前進的开源明星團隊。

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 這些平臺或產品的區別？

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开源團隊。很多時候我甚至不知道誰在做什么，人們就自發地做事情，然後以令人印象深刻的方式為生態創造價值。

Bankless：看來你們的愿景很宏大，那具體的商業模式是怎樣的？

Shaw: 我們的主要目標是服務更廣泛的受衆，不僅僅是 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。可以把它想象成「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开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系

• 目前已知至少有 5 個平臺在建設中，實際可能有 15 個之多

• 支持像 IOTV 這樣的开源流媒體項目

DAO 治理

Bankless：說到治理問題，我見過很多 DAO 變得混亂。比如代碼庫的管理、GitHub 的治理，以及當大量人員參與時出現的利益不一致問題。你能談談你的經驗和看法嗎？

Shaw: 這確實涉及到一些深層次的問題。我們的 Discord 社區在短短 6 周內已增長到約 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，這某種程度上是對之前 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。這就是為什么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」（人工智能）放進 DAO 中。

想象一下，不是通過人工審核提案，而是完全自動化這個過程。如果人們的提案質量不夠好，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，從前臺接待到提案提交，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 上最受關注的項目之一，為什么大家都在使用 Eliza？它有什么特別之處？

Shaw: 從技術角度來看，Eliza 並沒有什么特別突出的地方。雖然我們確實做了一些重要的技術創新，比如多代理房間模型，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。

我們开發了一個不需要 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。這讓整個項目變得可行，因為你可以輕松地啓動一個代理並運行它。

此外，我們用 TypeScript 开發框架，這是大多數 Web 和 Web3 开發者都熟悉的語言。我們保持框架簡潔，沒有過度抽象，讓开發者能夠輕松地添加自己想要的功能。

AI 代理與加密貨幣行業的未來

Bankless: 加密市場風險很大，AI 代理需要充分測試才能替代人類角色。我們的目標是將人類在加密領域的行為模式復制到 AI 中，對嗎？從長遠來看，你認為這個生態系統成熟後會是什么樣子？

Shaw: 從明顯的遠期愿景來看，可能在 5 到 50 年內，我們會達到 AGI（通用人工智能）的階段。結合神經鏈接技術（Neuralink），每個人都能擁有第二大腦，隨時獲取所有信息。這個方向很明確，關鍵是如何到達那裏。

當所有技術融合時，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：

• 开發可用的 AI 代理

• 構建可靠的基礎設施

• 確保系統安全性

2.精神使命：

• 推動教育普及

• 賦予用戶控制權

• 保護數據主權

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 等通過監管獲得控制權

• 由政府決定什么可以做，什么不可以做

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 能說什么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

• 比如美國 5% 的工作是开車（卡車、優步等），這些在 5 年內可能消失

• 甚至像我們這樣的程序員，現在也在大量使用 Cursor 和 Claude

但我對 UBI 的實施有擔憂：

• 回想 COVID 期間政府救助的推出

• 奧巴馬醫保的爭議

• UBI 可能變成一個政治妥協的產物

對新手开發者的建議

Bankless: 如果有开發者正在使用 Eliza 框架，准備开發他們的第一個代理，你有什么建議給他們？

Shaw: 首先，即使你從未編程過，也不要擔心。我們每周都會舉辦 1-2 次 AI 代理开發課程。強烈建議使用 Cursor 這個 AI 驅動的 IDE，它能幫你節省大量時間。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

• 注意开發中的安全問題

• 不要害怕失敗，從實踐中學習

Bankless：有什么好的學習資源推薦嗎？

Shaw：

• AI 代理开發學校 - 系統化課程

• Eliza 框架文檔 - 實踐指南

• GitHub 上的優質开源項目

Bankless：能給我們介紹一下 Agent Swarming 嗎？

Shaw： Agent Swarming 是讓多個 AI 代理協同工作的技術。比如讓一個代理收集數據，另一個分析，第三個生成報告。這些代理互相配合，能完成更復雜的任務。

對想嘗試這項技術的开發者，我建議：

• 先掌握單個代理的开發

• 嘗試兩個代理的協作

• 逐步擴展到更多代理

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