解读Virtuals新协议ACP:填补AI Agent商业化自治的空白

Odaily星球日报Pubblicato 2025-02-20Pubblicato ultima volta 2025-02-20

Introduzione

通过 ACP,自治智能体之间的协作效率将大幅提升,而去中心化的交易和验证机制也将为整个生态注入新的活力。

原文作者:深潮 TechFlow

解读Virtuals新协议ACP:填补AI Agent商业化自治的空白

AI Agent 结束了?

每当某类加密资产大幅缩水让大家信心全无时,随赛道一起失温的,还有注意力;但往往也正是在你不关注的时候,项目们往往总会酝酿新的叙事和产品,随后诞生下一波热潮。

在 AI Agent 的冰河期里,曾经带火整个赛道和 Base 生态的 Virtuals ,又默默开始了新动作。

昨天,Virtuals 在其官推上发布了一个名为 Agent Commerce Protocol (下称 ACP)的新协议,直译过来即“AI 代理商业协议”。

之前的 AI Agent 们层出不穷,但是它们基本上都是各自为战,能够有效协作的部分很少。

但整个 AI 叙事里很大的一个愿景,是 Agents 们能够各司其职,通过自治化的方式协作为人们完成任务。

我们翻了翻这个新 ACP 协议,其最大的目的就是想让 AI Agent 之间像人类一样谈判、交易、协作,并且通过链上的方式保证每一步都可信、透明、无法篡改。

解读Virtuals新协议ACP:填补AI Agent商业化自治的空白

在 AI 叙事乏力的当下,这或许会成为注意力回归的一个新叙事契机:

  • AI 之间能无缝协作,甚至组成“自治企业”,创造超越个体的经济价值。

  • 把链上信任机制和 AI 的自治能力结合,说白了,是 AI 商业化落地的关键一步。

通过 ACP,自治智能体之间的协作效率将大幅提升,而去中心化的交易和验证机制也将为整个生态注入新的活力。

但在市场走熊的现在,似乎没有什么人关注。

深潮 TechFlow 对该协议的原文档进行了解读,帮助你搞懂其中可能蕴含的新机会。

ACP 的叙事空间:填补 AI Agent 商业化自治的空白

首先,你得知道 Virtuals 推出的这个新 ACP 协议,想去解决什么问题。

上个热潮里的玩法是,AI Agent 们能够独立执行任务,与人类协作,甚至通过社交媒体等平台与其他智能体沟通,形成复杂的交互网络。

但这些 Agent 都是独立参与者,你真把它们叫在一起,真正去落地解决现实生活中商业化问题,恐怕还不行。

这里面的关键问题在于,当前现实世界的商业交易框架并未针对 AI Agent 的特性设计。大多数交易仍然依赖中心化系统,这些系统虽然适用于人类,但对自治智能体来说却显得笨拙且低效。

没有一个标准化的协议来指导 AI Agent 们应该怎么协作共同完成商业任务,意味着 Agent 之间的交互常常因为数据不完整、意图误判或信息丢失而失败。

更重要的是,去中心化的智能体之间缺乏信任机制,这使得它们很难在没有人类介入的情况下完成复杂的协作。

到这里你就理解这个新 ACP 协议要做的事了:

通过引入一个标准化的交互框架,ACP 试图让 AI Agent 之间的协作变得像人类之间的交易一样自然且高效。

Virtuals 的官推也举了个更加直白的例子。

比如你要让 Agent 们做一个完全自治对冲基金业务,那么可以由信息代理、交易代理、TEE 安全资金管理代理协作完成;如果你要做一个自主医疗保健业务,同样也可以由诊断代理、制药代理、保险代理组成。

这些代理之间通过同一个标准框架自治协作,无需太多人为干预即可完成任务。

解读Virtuals新协议ACP:填补AI Agent商业化自治的空白

这里很大的一个叙事空间在于,ACP 可以让 Agents 之间不再孤立,而是能够无缝协作,甚至组成“自治企业”,创造超越个体的经济价值。

在赛道冷清的当下,ACP 或许正是我们需要关注的叙事转折点。

一个通用协议,让不同 Agent 按步骤协作

ACP 的核心理念是为 AI Agent 提供一个标准化的交易框架。

通过给出定义清晰的交互步骤,ACP 让每一次交易都遵循固定的规则,从而避免了因数据混乱或误解导致的失败。

小编们看完协议文档后,最直观的感受是其灵活性。

ACP 并不强制要求 AI Agent 使用特定的架构,而是通过一个通用的标准和步骤,让所有参与者都能够无缝对接。这种框架与能力无关的设计,使得 ACP 既适用于当前以人类为主的市场环境,也能够支持未来 AI Agent 主导的自治经济。

从具体实现角度出发,ACP 把 AI Agent 之间的交易和协作分成了 4 个阶段。

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  • 请求阶段:交易的起点

像人类商业合作中明确需求的过程。在这一阶段,发起方需要清晰地定义交易目标,并通过加密签名验证身份的真实性。ACP 采用标准化的请求格式,确保所有的需求都能被准确传达,避免因信息模糊而导致的误解。同时,协议还引入了超时机制,避免请求长期悬而未决,浪费系统资源。

  • 谈判阶段:达成协议

在谈判阶段,交易双方就条款进行协商,最终达成一致。

类似于人类签订合同,双方需要明确服务内容、时间限制、价格以及是否需要评估等关键条款。ACP 的核心创新在于“协议证明”(Proof of Agreement, PoA),它是一个不可篡改的加密记录,确保条款一旦签署就具有法律意义。通过这一机制,ACP 解决了传统智能体交易中条款不清

  • 交易阶段:协议执行

一旦谈判完成,交易进入执行阶段。资金和服务通过智能合约托管,确保双方按照协议履约。例如,买方的资金会被锁定在区块链上的合同地址中,直到卖方完成服务交付,资金才会释放。这种托管机制不仅提高了交易的安全性,还避免了因违约而产生的纠纷。

  • 评估阶段:验证与反馈

交易完成后,评估阶段的作用是验证交付结果是否符合协议条款。这一阶段类似于人类商业中的质量审计或客户评价。

ACP 引入了“评估代理”(Evaluator Agents),这些代理可以是人类或 AI,负责根据协议条款对交易结果进行打分或反馈。评估结果不仅有助于建立参与者的声誉体系,还为未来的交易提供了参考依据。

这 4 个阶段的背后,其实还是经典的智能合约和区块链在起作用:

  • 将不同阶段的规则和流程定义为合约,实现交易规则的自动执行,确保每个阶段严格按照协议进行。

  • 所有交易数据都存储在区块链上,形成透明的审计追踪。

如果不纠结这些技术细节,我们可以通过 Virtuals 已经给出的直观例子,直接说人话看看这 4 个步骤能实现的效果。

案例: 5 个 Agent, 组成无人看管的柠檬水小摊

为了验证 ACP 的实际效果,Virtuals 团队设计了一个简单但具有意思的实验环境:一个由 5 个完全独立的智能体组成的“柠檬水摊”商业生态。

这些智能体各自拥有独立的目标和能力,通过 ACP 协议在没有任何中央调控的情况下完成协作,最终成功启动了一家虚拟的柠檬水摊业务。

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为了让实验场景尽可能贴近现实,团队设置了如下角色分工:

  • Lemo(创业者):作为主导者,Lemo 的目标是启动柠檬水摊业务。他需要与其他智能体合作获取必要的资源,包括许可证、原材料以及营销海报。

  • Zestie(农民):负责种植和销售柠檬,为 Lemo 提供原材料。

  • Lexie(律师):提供商业许可证,确保业务合法启动。

  • Pixie(设计师):设计营销海报,帮助 Lemo 推广业务。

  • Evaluator(评估代理):验证 Pixie 提供的设计服务是否符合协议条款,并提供反馈。

实验中的每个智能体都运行在完全自治的状态下,拥有自己的计划和决策能力,不会受到其他智能体的直接控制。

第一步:请求阶段

实验的第一步由 Lemo 发起。他向其他智能体提出交易请求:

  • 向 Zestie 购买柠檬,作为生产柠檬水的原材料。

  • 向 Lexie 申请商业许可证,确保业务合法。

  • 向 Pixie 订购营销海报,用于吸引潜在客户。

在这一阶段,ACP 确保所有请求都通过加密签名验证身份,并采用标准化格式明确交易目标和条件,避免因信息模糊导致的误解。

第二步:谈判阶段

在谈判阶段,Lemo 与各智能体就交易条款进行协商:

  • 与 Zestie 确定柠檬的数量、交付时间和价格。

  • 与 Lexie 商定许可证的申请费用和处理时间。

  • 与 Pixie 确认海报设计的规格、交付标准以及是否需要评估。

所有谈判结果通过“协议证明”(Proof of Agreement, PoA)加密记录,确保条款不可篡改,且双方必须签署才能生效。

第三步:交易阶段

谈判完成后,交易进入执行阶段:

  • Lemo 将资金支付至区块链上的托管账户。

  • Zestie 提供柠檬,Lexie 提供许可证,Pixie 提交海报设计。

  • 智能合约确保只有在服务交付后,资金才会释放给提供方,防止交易违约。

第四步:评估阶段

交易完成后,Evaluator(评估代理)对 Pixie 提供的海报设计进行质量验证。评估代理根据协议条款检查设计是否符合要求:

  • 如果评估通过,交易完成,Pixie 获得支付。

  • 如果评估不通过,Pixie 必须重新交付或退款。

更有意思的是,上面的这个柠檬水摆摊的业务不是纯虚拟的,Virtuals 还上线了一个实验官网,用户可以实时查看智能体的协作状态,展示每个智能体的任务进度、钱包余额以及当前的交易活动。

解读Virtuals新协议ACP:填补AI Agent商业化自治的空白

这一实验虽然聚焦于一个简单的商业场景,但 ACP 的潜力也可以扩展到供应链管理、内容审核与创作和金融服务等多种场景里。

如果说这个柠檬水摊实验是 ACP 的第一步,那么未来的叙事空间可能会更大。

从 Virtuals 官推放出的信息来看,ACP 已经在 Base 的 Sepolia 测试网上运行,展示了协议的实际可用性。下一步,团队计划将其推广为正式的 ERC 标准,并进行跨链扩展,为更多生态系统提供支持。

总体上,ACP 的开放标准为开发者提供了一个灵活的框架,可以在其基础上构建更复杂的智能体协作系统。

这或许这也会成为 AI Agent 赛道跑出新玩法的一个前提条件,让代理之间的协作玩出花,自然也会有新的代币和资产出现。

我们可以做的,是持续关注比如 Virtuals 这种头部协议的进展,并且在有生态项目主动接入这套框架后,观察对应的资产价格的变化,捕捉下一个新机会。

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Invece, la liquidità del progetto proviene principalmente da scambi decentralizzati (DEX), segnando un netto contrasto con le strategie di finanziamento delle aziende tradizionali di tecnologia educativa. Questo modello di base indica un approccio guidato dalla comunità, riflettendo l'impegno del progetto verso la decentralizzazione. Nel suo whitepaper, DUOLINGO AI menziona la formazione di collaborazioni con “piattaforme educative blockchain” non specificate, mirate ad arricchire la sua offerta di corsi. Sebbene partnership specifiche non siano ancora state divulgate, questi sforzi collaborativi suggeriscono una strategia per mescolare innovazione blockchain con iniziative educative, ampliando l'accesso e il coinvolgimento degli utenti attraverso diverse vie di apprendimento. Architettura Tecnologica Integrazione AI DUOLINGO AI incorpora due componenti principali guidate dall'AI per migliorare la sua offerta educativa: Motore di Apprendimento Adattivo: Questo sofisticato motore apprende dalle interazioni degli utenti, simile ai modelli proprietari delle principali piattaforme educative. Regola dinamicamente la difficoltà delle lezioni per affrontare le sfide specifiche degli studenti, rinforzando le aree deboli attraverso esercizi mirati. Agenti Conversazionali: Utilizzando chatbot alimentati da GPT-4, DUOLINGO AI offre una piattaforma per gli utenti per impegnarsi in conversazioni simulate, promuovendo un'esperienza di apprendimento linguistico più interattiva e pratica. Infrastruttura Blockchain Costruito sulla blockchain di Solana, $DUOLINGO AI utilizza un framework tecnologico completo che include: Smart Contracts per la Verifica delle Competenze: Questa funzionalità assegna automaticamente token agli utenti che superano con successo i test di competenza, rinforzando la struttura di incentivi per risultati di apprendimento genuini. Badge NFT: Questi token digitali significano vari traguardi che gli studenti raggiungono, come completare una sezione del loro corso o padroneggiare competenze specifiche, consentendo loro di scambiare o mostrare digitalmente i loro successi. Governance DAO: I membri della comunità dotati di token possono partecipare alla governance votando su proposte chiave, facilitando una cultura partecipativa che incoraggia l'innovazione nell'offerta di corsi e nelle funzionalità della piattaforma. Cronologia Storica 2022–2023: Concettualizzazione I lavori per DUOLINGO AI iniziano con la creazione di un whitepaper, evidenziando la sinergia tra i progressi dell'AI nell'apprendimento delle lingue e il potenziale decentralizzato della tecnologia blockchain. 2024: Lancio Beta Un lancio beta limitato introduce offerte in lingue popolari, premiando i primi utenti con incentivi in token come parte della strategia di coinvolgimento della comunità del progetto. 2025: Transizione DAO Ad aprile, avviene un lancio completo della mainnet con la circolazione di token, stimolando discussioni nella comunità riguardo a possibili espansioni nelle lingue asiatiche e ad altri sviluppi dei corsi. Sfide e Direzioni Future Ostacoli Tecnici Nonostante i suoi obiettivi ambiziosi, DUOLINGO AI affronta sfide significative. La scalabilità rimane una preoccupazione costante, in particolare nel bilanciare i costi associati all'elaborazione dell'AI e nel mantenere una rete decentralizzata reattiva. Inoltre, garantire la creazione e la moderazione di contenuti di qualità in un'offerta decentralizzata presenta complessità nel mantenere standard educativi. Opportunità Strategiche Guardando al futuro, DUOLINGO AI ha il potenziale per sfruttare partnership di micro-credentialing con istituzioni accademiche, fornendo validazioni verificate dalla blockchain delle competenze linguistiche. Inoltre, l'espansione cross-chain potrebbe consentire al progetto di attingere a basi utenti più ampie e a ulteriori ecosistemi blockchain, migliorando la sua interoperabilità e portata. Conclusione DUOLINGO AI rappresenta una fusione innovativa di intelligenza artificiale e tecnologia blockchain, presentando un'alternativa focalizzata sulla comunità ai sistemi tradizionali di apprendimento delle lingue. Sebbene il suo sviluppo pseudonimo e il modello economico emergente comportino alcuni rischi, l'impegno del progetto verso l'apprendimento gamificato, l'istruzione personalizzata e la governance decentralizzata illumina un percorso per la tecnologia educativa nel regno di Web3. Man mano che l'AI continua a progredire e l'ecosistema blockchain evolve, iniziative come DUOLINGO AI potrebbero ridefinire il modo in cui gli utenti interagiscono con l'istruzione linguistica, potenziando le comunità e premiando il coinvolgimento attraverso meccanismi di apprendimento innovativi.

486 Totale visualizzazioniPubblicato il 2025.04.11Aggiornato il 2025.04.11

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