视频来源：《One Billion AI Agents Are Coming (ai16z Creator Interview)》
编译、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：
1.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
2.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
3.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
