最適合Solana的Agent框架，arc的紅藍藥丸有何魔力？

2024-12-23 16:12:23

Terminal of Truths 問世之後鏈上开啓了 AI Agent 盛世，現如今 Crypto 的市場充斥着各種領域的 Agentic 概念，不管是 MeMe、工具應用、發射平臺、模型框架、蜂巢集群等概念，幾乎每天都有新概念的項目跑出來，讓人應接不暇。而在 12 月 11 號有個簡介玩着黑客帝國「we take the red pill then the blue pill」梗的神祕笑臉，在長篇大論了一番關於 AI 哲學相關的話題，並在最後公布了項目的代幣地址後立馬引爆了市場。它是什么，又怎么撐起了最高 3 億市值的市場，本文將為你揭开 arc 背後的魔力。

強大的團隊背景和技術實力

arc 背後的團隊 Playgrounds 可以說擁有相當深厚的技術背景以及跨行業的經驗，創始人 Tachi「@ 0 thTachi」在進入區塊鏈前在任職於美國西南研究院負責核物理和航天工程的相關研究，該研究所為美國歷史最悠久的同時也是規模最龐大的獨立非營利的應用技術研發機構，創建 Playground 之後轉型為區塊鏈开發者。

另一個共同創始人、產品負責人 Terry，同時也是知名區塊鏈資料服務商 Graph 的網絡技術顧問委員會成員。Stopher「@chairman_stoph」擁有相當豐富的軟件工程經驗，在疫情期間畢業後加入 Tachi 的團隊，從而進入了加密貨幣領域。Mateo「@belangermatteo」在洛桑聯邦理工學院獲得碩士學位後，進入 Ledger 做數據分析員，而後加入 Playgrounds 作為核心技術人員。全棧工程師 Mochan「@0x Mochan」以及其他工程師都擁有相當深厚的技術方面的經驗。

在 arc 之前 Playgrounds 團隊還交付過一些復雜區塊鏈基礎設施的成功經驗。例如，他們構建了首個 Ordinals 和銘文子流 API，以及一個名為 Subgrounds 的 Python 庫，用於分析在 Graph 網絡上索引的區塊鏈數據。

突破性的 AI Agent 框架——Rig

arc 背後的 Agent 框架 Rig，最初是 Playgrounds 內部开發的項目，旨在為需要查詢鏈上數據的 AI 和加密貨幣項目提供可重復使用的基礎設施，尤其着重於聊天界面。隨着开發的深入，團隊意識到 Rig 具有更廣泛的應用潛力，因此決定將其开源，以推動更廣泛的社群參與和創新。

Rig 的目標是超越傳統的聊天機器人應用，探索 LLM 的更多可能性。例如結構化數據提取、合成數據生成，以及為既有數據管道注入智能。Playgrounds 團隊在开發前審視市場現有的框架「如 LangChain、Llama Index 等」，並針對未來 LLM 和 AI 的發展趨勢進行預測，而當時在 Agent 框架領域缺乏基於 Rust 的同類框架，而 Rust 的高性能與安全性能讓架構更加高效，加上團隊成員也具備豐富的 Rust 專業知識，最終選擇 Rust 作為 Rig 的主要开發語言。

回頭來看目前 Crypto 市場的幾個 Agent 架構的龍頭，Eliza 用了 Typescript，Zerepy 用了 Python，而 Rig 選擇了基於 Rust 研發开創性框架脫穎而出，不只是 Crypto 即使在所有 Agent 开源架構裏使用 Rust 作為开發語言的也非常少，比較知名的就是 Sobel.io 的 llm-chain 以及 Playgrounds 开發的 Rig 了。

Tachi 在 Discord 社區內回復 Rig 相比於其他 agent 架構的優勢

而使用 Rust 开發讓 Rig 有了一些其他架構沒有的優點，首先是安全性，Rust 的類型系統在編譯時就能提早預防 bug 而不是像 typescript 或 python 需要運行後才能查看，減少運行時錯誤的風險。而 Rust 的內存管理機制（如 RAII）確保沒有內存泄露，並且避免數據競爭。

性能效率來看，Rig 利用 Rust 的零成本抽象加上高效的管道，大幅提高了運行效率並降低了成本，而用 tokio 運行時 Rig 能高效的並行處理提高整體 agent 的性能。允許开發者通過 Tratis 添加新的功能模塊，保持框架的靈活性和可擴展性的，並可在多平臺運轉。模塊化和並發性確保了靈活性和擴展性，動態任務和事件驅動使得 Agent 行為更智能、更高效。

相比於目前 Crypto 上大部分的 LLM 架構擁有更高的性能、可拓展性、易管理性、以及安全性。他在產業鏈中的位置向下可以優化類似 Eliza 這類的 Rag 架構，以及向上承托當前火熱的多 AI Agent 集成的 Swarm 概念。這也讓 Rig 的架構很適合拓展可靠高性能的 AI/ML 的通路，Rig 可以說專為機構級項目部署而設計的。

這讓 Rig 成為开發高性能 AI Agent 的理想工具，無論是在遊戲、機器人、自動化工作流還是實時模擬中都擁有表現優異。該架構允許從本地开發環境到企業級系統的無縫擴展，為機構採用奠定了底層基礎。當一個項目為企業級別的客戶提供高質量的產品，而不是僅僅供普通用戶娛樂時，這些企業級的 AI Agent 在某些案例裏甚至可以替代整條產業鏈，這在 Web2 的 AI Agent 市場已經被驗證過了。當前 Rig 在 Github 上已經擁有超過 100 次分叉和 1400 顆星了，而這數據也正在加速增長。

神祕笑臉 arc 到底是什么

在幾乎每天都有新概念的項目跑出來，技術快速迭代的同時也充斥着大量的 Scam，這也是區塊鏈常常讓人詬病的一點，不倫板塊怎么輪動總是會有詐騙項目去消耗市場對某概念的信任度，仿佛是葛蘭辛法則的一次次重現，arc 在其中的做法正好相反。前段時間官網顯示的 prologue「序幕」也終於在近日掀开了第一層面紗，團隊稱他為 handshake，宣傳視頻從機器人和人類版本的「創造亞當」开始到兩只手慢慢靠近像是要握手，寓意着人類和 AI Agent 的合作時代來臨，頗具玩味。

大部分 Agent 平臺都會將 AI Agent 的創建、發行、籌資的流程盡量簡短「更多的是用 pump。fun 的 bonding curve 模式」，目的是為了讓人更方便的發行 AI Agent，從而讓更多的 AI Agent 項目出現，這事實上對平臺和平臺使用者是雙贏。但對市場來說就不一定了，在持續高速的更新下，MeMe 時代熱潮下養成的 Dev 和 Degen，流水线似的盤子似乎也適用於這一輪 AI 浪潮，這樣的影響下，开發人員會被要求更快的更新速度、更短的开發周期，而开發的深度和市場對他的理解度不同，除去大家已經認可的龍頭項目，市面上的產品很難沉澱下來去做實際的創新。

handshake 跟市面上幾乎和所有 Agent 平臺的發行邏輯都不相同，Tachi 表示他們的开發標准非常高，實施了加密領域最嚴格的代碼審查流程之一，以保證了生態系統的質量。arc 要求參與者先打 500$arc 到指定地址以驗證減少垃圾信息，但這不是必要環節。
正式的參與者首先需要提交一份提案「清楚地闡述專案的目標、技術方案、團隊背景以及團隊對$arc 生態的貢獻等」，隨後需要提案審核「團隊以及核心社區成員會對其進行各種維度的評估」，當提案通過後才會在允許項目名字出現在注冊名單上，相當於團隊幫忙先做了第一部分的盡職調查才把項目展示在社區成員面前，而後才是他們自己籌集資金或者社區捐款的形式組成 arc 或者 Sol 交易對的階段。

這種又像 Grant 或是黑客松的項目提交模式，又像 IDO 的形式，在其他項目來說可能會是一個很失敗的商業模型，中間參與者的門檻太高，但是審查效率又太低，能獲得的回報「手續費」可能是很大幅度的減少。

雖然不排除之後也會發行類 Pump.fun 的 AI Agent 的發行模式，但是其實 arc 這么做是有一定道理的，首先從技術角度來說，Rust 的开發因為門檻高相比於 Python 或 Typescript 的开發者原本就少，开發周期也更長。讓 Rig 的开發者和其他开發者卷开發效率是負收益的，長久看來產品質量會慢慢下降。

其次從商業角度和團隊整體愿景來看，他們想要做的產品是真正能夠做到高效性能的企業級 AI Agent，而不僅僅是聊天機器人，他們期望的最終愿景是通過 Agent Pipeline 將所有 AI Agent 的思維模式、推理方式結合到一起最終能夠形成對事物存在更深度理解的 Agent，從而讓 AI 產生更多思考，這就需要更高質量的 Data Feed 和更成熟的推理能力，質比量更加重要。