-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 솔라나(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(YieldFarming)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 발전의 두 가지 경로
1. 집중 통제 경로:
· 마이크로소프트, OpenAI 등이 규제를 통해 통제권을 확보
· 정부가 무엇을 할 수 있고 무엇을 할 수 없는지 결정
나는 이 경로에 대해 우려하는데, 이는:
· OpenAI의 모델이 일부 측면에서 성능이 좋지 않기 때문
· 모델에는 종종 고정된 가치관 편향이 있기 때문
· AI가 무엇을 말할 수 있는지를 위원회가 결정하는 세상은 반유토피아적일 수 있기 때문
2. 전국민 기본소득(UBI) 경로:
· AI가 많은 일자리를 대체할 것이라는 점
· 예를 들어 미국의 5%의 일자리가 운전(트럭, 우버 등)인데, 이는 5년 내 사라질 수 있음
· 심지어 우리와 같은 프로그래머도 이제 Cursor와 Claude를 많이 사용하고 있음
그러나 UBI 실행에 대해서도 우려가 있습니다:
· COVID 기간 동안의 정부 구제 지원 도입을 생각해 보면
· 오바마케어의 논란을 생각해 보면
· UBI는 정치적 타협의 산물이 될 수 있습니다
신입 개발자를 위한 조언
Bankless: Eliza 프레임워크를 사용하고 첫 번째 에이전트를 개발하려는 개발자들에게 어떤 조언을 해주시겠습니까?
Shaw: 먼저 프로그래밍 경험이 없더라도 걱정하지 마세요. 우리는 매주 1-2회 AI 에이전트 개발 강좌를 개최하고 있습니다. AI 구동 IDE인 Cursor 사용을 강력히 추천드립니다. 시간을 많이 절약할 수 있습니다. 또한 Claude도 훌륭한 도구입니다.
세 가지 유념할 점:
· 기술 발전이 빠르므로 학습 열정을 유지하세요
· 개발 과정의 보안 문제에 주의하세요
· 실패를 두려워하지 마세요. 실습을 통해 배우세요
Bankless: 좋은 학습 자료를 추천해 주실 수 있나요?
Shaw:
· AI 에이전트 개발 학교 - 체계적인 과정
· Eliza 프레임워크 문서 - 실습 가이드
· GitHub의 우수한 오픈소스 프로젝트
Bankless: Agent Swarming에 대해 소개해 주시겠습니까?
Shaw: Agent Swarming은 여러 AI 에이전트가 협력하여 작업을 수행하는 기술입니다. 예를 들어 한 에이전트가 데이터를 수집하고, 다른 에이전트가 분석하며, 세 번째 에이전트가 보고서를 생성하는 식입니다. 이러한 에이전트 간 협업을 통해 더 복잡한 작업을 수행할 수 있습니다.
이 기술을 시도해 보고 싶은 개발자들에게 다음을 제안드립니다:
· 먼저 단일 에이전트 개발을 마스터하세요
· 두 개의 에이전트 협업을 시도해 보세요
· 점진적으로 더 많은 에이전트로 확장하세요
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