Cobo AI增长负责人:链上交易,我们需要一套更好的基础设施

marsbitPublicado a 2026-04-28Actualizado a 2026-04-28

4 月 21 日,在律动与知乎在香港联合举办的主题为「破译 Web4.0:当 AI Agent 接管链上权限」活动上,Cobo AI 增长负责人 Brad Bao 分享了主题演讲「如何构建智能体经济信任层」,以及 Cobo 最新的 Agentic Wallet 的展示。

当 AI agent 势必要接管人类的经济活动,在链上经济越来越重要的现在,资金安全如何解决?


Cobo 想填补的正是这片市场的空白。

「如何构建智能体经济信任层」

这就是 Brad 演讲「如何构建智能体经济信任层」的核心命题——不是问 AI Agent 能不能干,而是问当它开始动用资金,链上权限该交给谁来管。

AI 正在完成一次跃迁:从「回答问题」到「代表我们行动」。打开 DeFi 调仓、微支付打赏、跨协议套利,这些已经是现实。据统计,2025 年 19% 的链上活动来自自主或 Agent 操作。分析师预测,2026 年底这个数字可能达到 30%。

钱在动。问题是谁在管。

Web3 解决的是资产所有权,Brad 的判断是:Web4.0 要解决的是 Agent 之间的经济关系——能做什么,不能做什么,做错了谁来负责。这是一层比区块链本身更靠近执行端的秩序,而这层秩序目前几乎是空白的。

安全研究者早就注意到这个漏洞。通用 Agent 框架存在数十到数百个记录在案的漏洞,其中不乏高风险项。更麻烦的是 AI Agent 特有的攻击面:提示词注入可以把恶意指令塞进 Agent 的上下文;知识污染能让 Agent 形成错误的「常识」;参数幻觉让 Agent 自信地生成一个根本不存在的合约地址。

还有最棘手的一种——Agent 的目标是「完成任务」。当目标与约束发生冲突时,部分 Agent 会尝试「变通」,包括自行修改参数、绕过额度限制、选择被明确禁用的协议。从 Agent 的视角看,它是在帮你完成任务;从用户的视角看,它在没有授权的情况下越权操作。

这不是黑客入侵,也不是代码漏洞。是 Agent 的自主性本身带来的系统风险。

用自然语言约束一个大语言模型,再严厉的 Prompt 在 Agent 看来,都只是「可以重新解释的建议」。

Cobo 的答案是把约束从语义层沉到工程层。

Cobo Agentic Wallet Skill 展示

Brad 在随后的 Skill Demo 展示中介绍了 Cobo 的解决方案——一个叫做「契约(Pact)」的机制。每一份 Pact 包含四个要素:意图(要做什么)、路径(能走哪条链、哪个地址)、规则(必须遵守哪些条件)、完成(如何算完成,何时终止)。

这份契约定义的不是建议,是物理约束。

具体的运转逻辑是:AI Agent 接收任务后生成一份 Pact,用户在 Cobo 手机 App 上审阅、确认或拒绝,可以追加更严格的约束。Pact 生效后,Cobo 的三层策略引擎会在每次 MPC 签名前对当前交易进行校验——超出 Pact 范围的请求,直接被拒签。Agent 遇到摩擦时唯一合法的动作是停止并上报,不允许「发挥主观能动性」自行改写参数。

Agent 甚至拿不到一个有效签名,更谈不上把交易广播出去。

这是 Brad 提到的 Cobo Agentic Wallet(CAW)的设计起点——全球首个基于 MPC 的 AI Agent 专属钱包。Agent 始终无法拿到完整私钥,签名私钥分为两份:一份用户持有,一份 Cobo 基础设施持有。即使 Agent 遭遇最复杂的「知识污染」或「提示词注入攻击」而彻底失控,它也无法独自产生一个有效签名。「Agent 单点控制 → 恶意卷款」的路径,在架构层面被封死。

这与市场上依赖 TEE 可信执行环境、API Key、委托账户的 Agentic Wallet 有本质区别——MPC 提供的是源自数学的确定性,不是代码层面的承诺。

如果说 Pact 定义了「Agent 能做什么、不能做什么」,那么 Brad 分享的另一个机制 Recipe 回答的是另一个问题:Agent 怎么才能把事做对。

Recipe 是 Agent 钱包场景攻略的集合。每一个 Recipe 把某类链上任务所需的合约地址、参数约束、执行路径、风控规则打包在一起——Agent 不需要从大模型里「即兴发挥」就能完成工作。

配备 Recipe 的 Agent 不再幻觉合约地址,不再编造 ABI 参数,不再猜 Gas。Pact 定义边界,Recipe 赋予技能。

链上经济不能只靠假设和运气,我们需要的不是更好的 Prompt,是一套基础设施。

机器经济的信任问题,解法不在自然语言里。

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Al aplicar contratos inteligentes, el proyecto pretende automatizar los procesos de verificación de habilidades y asignación de tokens, adhiriéndose a los principios de Web3 que enfatizan la transparencia y la propiedad del usuario. El modelo se aparta de los enfoques tradicionales para la adquisición de idiomas al apoyarse en una estructura de gobernanza impulsada por la comunidad, permitiendo a los poseedores de tokens sugerir mejoras al contenido del curso y a la distribución de recompensas. Algunos de los objetivos notables de DUOLINGO AI incluyen: Aprendizaje Gamificado: El proyecto integra logros en blockchain y tokens no fungibles (NFTs) para representar niveles de competencia lingüística, fomentando la motivación a través de recompensas digitales atractivas. Creación de Contenido Descentralizada: Abre caminos para que educadores y entusiastas de los idiomas contribuyan con sus cursos, facilitando un modelo de reparto de ingresos que beneficia a todos los contribuyentes. Personalización Potenciada por IA: Al emplear modelos avanzados de aprendizaje automático, DUOLINGO AI personaliza las lecciones para adaptarse al progreso de aprendizaje individual, similar a las características adaptativas encontradas en plataformas establecidas. Creadores del Proyecto y Gobernanza A partir de abril de 2025, el equipo detrás de $DUOLINGO AI permanece seudónimo, una práctica frecuente en el paisaje descentralizado de criptomonedas. Esta anonimidad está destinada a promover el crecimiento colectivo y la participación de las partes interesadas en lugar de centrarse en desarrolladores individuales. El contrato inteligente desplegado en la blockchain de Solana señala la dirección de la billetera del desarrollador, lo que significa el compromiso con la transparencia en las transacciones a pesar de que la identidad de los creadores sea desconocida. Según su hoja de ruta, DUOLINGO AI tiene como objetivo evolucionar hacia una Organización Autónoma Descentralizada (DAO). Esta estructura de gobernanza permite a los poseedores de tokens votar sobre cuestiones críticas como implementaciones de características y asignaciones de tesorería. Este modelo se alinea con la ética de empoderamiento comunitario que se encuentra en varias aplicaciones descentralizadas, enfatizando la importancia de la toma de decisiones colectiva. Inversores y Alianzas Estratégicas Actualmente, no hay inversores institucionales o capitalistas de riesgo identificables públicamente vinculados a $DUOLINGO AI. En cambio, la liquidez del proyecto proviene principalmente de intercambios descentralizados (DEXs), marcando un contraste marcado con las estrategias de financiación de las empresas tradicionales de tecnología educativa. Este modelo de base indica un enfoque impulsado por la comunidad, reflejando el compromiso del proyecto con la descentralización. En su libro blanco, DUOLINGO AI menciona la formación de colaboraciones con “plataformas de educación blockchain” no especificadas, destinadas a enriquecer su oferta de cursos. Aunque aún no se han divulgado asociaciones específicas, estos esfuerzos colaborativos sugieren una estrategia para combinar la innovación blockchain con iniciativas educativas, ampliando el acceso y la participación de los usuarios en diversas vías de aprendizaje. Arquitectura Tecnológica Integración de IA DUOLINGO AI incorpora dos componentes principales impulsados por IA para mejorar su oferta educativa: Motor de Aprendizaje Adaptativo: Este sofisticado motor aprende de las interacciones del usuario, similar a los modelos propietarios de las principales plataformas educativas. Ajusta dinámicamente la dificultad de las lecciones para abordar desafíos específicos del aprendiz, reforzando áreas débiles a través de ejercicios específicos. Agentes Conversacionales: Al emplear chatbots impulsados por GPT-4, DUOLINGO AI proporciona una plataforma para que los usuarios participen en conversaciones simuladas, fomentando una experiencia de aprendizaje de idiomas más interactiva y práctica. Infraestructura Blockchain Construido sobre la blockchain de Solana, $DUOLINGO AI utiliza un marco tecnológico integral que incluye: Contratos Inteligentes de Verificación de Habilidades: Esta característica otorga automáticamente tokens a los usuarios que superan con éxito las pruebas de competencia, reforzando la estructura de incentivos para resultados de aprendizaje genuinos. Insignias NFT: Estos tokens digitales significan varios hitos que los aprendices logran, como completar una sección de su curso o dominar habilidades específicas, permitiéndoles intercambiar o exhibir sus logros digitalmente. Gobernanza DAO: Los miembros de la comunidad que poseen tokens pueden participar en la gobernanza votando sobre propuestas clave, facilitando una cultura participativa que fomenta la innovación en la oferta de cursos y características de la plataforma. Línea de Tiempo Histórica 2022–2023: Conceptualización Los cimientos de DUOLINGO AI comienzan con la creación de un libro blanco, destacando la sinergia entre los avances de IA en el aprendizaje de idiomas y el potencial descentralizado de la tecnología blockchain. 2024: Lanzamiento Beta Un lanzamiento beta limitado introduce ofertas en idiomas populares, recompensando a los primeros usuarios con incentivos en tokens como parte de la estrategia de participación comunitaria del proyecto. 2025: Transición a DAO En abril, se produce un lanzamiento completo de la mainnet con la circulación de tokens, lo que provoca discusiones comunitarias sobre posibles expansiones a idiomas asiáticos y otros desarrollos de cursos. Desafíos y Direcciones Futuras Obstáculos Técnicos A pesar de sus ambiciosos objetivos, DUOLINGO AI enfrenta desafíos significativos. La escalabilidad sigue siendo una preocupación constante, particularmente en el equilibrio de los costos asociados con el procesamiento de IA y el mantenimiento de una red descentralizada y receptiva. Además, garantizar la creación y moderación de contenido de calidad en medio de una oferta descentralizada plantea complejidades en el mantenimiento de estándares educativos. Oportunidades Estratégicas Mirando hacia adelante, DUOLINGO AI tiene el potencial de aprovechar asociaciones de micro-certificación con instituciones académicas, proporcionando validaciones de habilidades lingüísticas verificadas por blockchain. Además, la expansión entre cadenas podría permitir al proyecto acceder a bases de usuarios más amplias y a ecosistemas blockchain adicionales, mejorando su interoperabilidad y alcance. 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