作者:深潮 TechFlow
黑客松早已成了公链生态建设的标配动作,相比较热热闹闹「办一场活动」,更值得关注的是这场活动「为生态留下什么」。
2026 年 3 月 21 日,伴随着获奖名单公布,Monad Rebel in Paradise AI 黑客松圆满落幕。
在 AI 已普遍成为 Crypto 搞生态必蹭「救命稻草」的当下,这场黑客松仍格外值得复盘,不仅是因为作为天王级 L1 项目,发币之后的 Monad 建设生态的一举一动,本就是社区持续追问的焦点,另一个更大原因在于,社区很难不注意到本次黑客松活动的合作伙伴:
包括 Kimi、智谱、豆包等多个耳熟能详的知名 LLM 厂商赫然在列。
这就使得这场活动的意义,远远超出「链上开发者竞赛」本身,它释放着 Crypto 作为核心组件与更广泛场景的信号,同时也促成了一场 AI 大模型与链上基础设施的会师:
一边是 Monad 高性能公链提供的链上执行环境,一边是传统厂商拥有的大模型能力、工具链与开发资源的集中注入,中间则是试图把想象力写成产品的开发者。
那么,面向智能体经济时代,底层网络需要支撑起更高频、更复杂的交互与价值流转,Monad 具体表现的怎么样?
同时,在这样一场黑客松中,围绕 AI 命题,开发者们究竟在 Monad 上造出了什么?
让我们通过这场黑客松获奖项目,进一步走进 Monad 生态的 AI 布局。
一场兼具「强大阵容」与「密集资源」的黑客松
当 Agent 不再只是对话工具,而是具备执行力,哪些方向最值得开发者投入?
Monad Rebel in Paradise AI 黑客松活动旨在给出最直接的回答。
在赛题设计上,活动聚焦三个最能代表 Agent 落地价值的方向上:Agent 支付、智能市场、应用创新。
而为了把答案呈现的更精彩,Monad 也没有吝啬资源:参赛者不仅能够与 LLM、基础设施与智能体领域的领军者和 VC 直接交流,还将获得总奖池超过 4 万美元的奖励,其中 2 万美元为现金奖励,2 万美元为创意与资源支持,包括前沿模型、开发工具与基础设施的免费试用额度等。
作为大中华区首场专注 AI Agent 金融的黑客松,Monad 旨在通过本场活动,带来高性能并行 EVM 与顶尖 LLM 的深度融合示范,并以北京、深圳两大城市为主阵地开展训练营活动,把开发者、模型能力、基础设施和投资人拉进同一个试验场。
活动的 VC 评委吸引了包括 Delphi Ventures、Pantera Capital、CoinFund、Vertex、Enlight 等一线机构的加盟,为参赛者创造一次在模型厂商、基础设施方与顶级投资机构面前,提前证明自己的机会。
同时,活动还吸引了 Kimi、智谱 AI、豆包、阶跃星辰、硅基流动、YouWare 等顶级 AI 企业集体入场,提供从模型 API、算力支持、技术指导到评审资源的一系列支持。
这样的阵容促使很多人好奇合作背后的契机,但细究起来也不难理解:
当 LLM 厂商开始寻找出海机会与下一个 AI 创新落点时,他们看到了拥有去中心化、无需信任、可验证激励等一系列特性的 Crypto,而 Monad 成为被大厂们发现并选择的那个 L1 底座。
密集的资源输送为本次黑客松的高质量输出奠定必要基础,那么第一批敢于尝试并且找到落点的产品,究竟长什么样?
从支付到漫剧生成:11 个获胜项目一览
总冠军:OpenAlice
OpenAlice 是一个可在本地运行的交易 Agent,能够把研究、策略、执行、风控等流程全部集合进一个透明、可协同的工作台。
OpenAlice 核心架构采用 Markdown + JSON 配置驱动,整个 Agent 的行为全部用人类可读的 Markdown 和结构化 JSON 定义,日志清晰透明,方便人与 Agent 协同迭代。此外,该项目还支持本地部署,数据和执行不完全依赖云端,进一步带来隐私性和可控性。
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- NVIDIA Super Compute 特别奖:Orbit AI
Orbit AI 是一个把算力搬到「轨道上」的去中心化 AI 云,面向 Agent 场景,连接可验证的卫星 GPU 集群。其核心卖点是更强的物理隔离能力与抗篡改特性,让高可信计算也具备全球可用性。
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支付与基础设施赛道一等奖:Libra
Libra 是面向 Agent 时代打造的「新 Git」,旨在解决机器写代码后提交记录爆炸、历史难以阅读、意图信息丢失等问题。
它重点重构了意图表达、并行协作、审计与调试体验,让整个流程重新回到对人友好的状态。
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支付与基础设施赛道二等奖:Agora-mesh
Agora-mesh 旨在让 Agent 更顺畅地发现服务,并通过 MON 在链上完成结算,致力于大幅降低 Agent 付费门槛,实现机器对机器的无缝服务交易。
其整体流程类似 x402:先报价、再链上支付、最后交付结果。
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支付与基础设施赛道三等奖:TickPay
TickPay 专注于高频、小额的流式支付,适用于按秒计费的视频服务、按次调用的 AI API 等场景。结合账户抽象授权机制,收费权限可以随时开启或关闭,结算过程则自动完成。
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与 Agent 共生赛道一等奖:Kimi-swarm
Kimi-swarm 是 Kimi 官方开发的一款开源多 Agent 协作 IDE,支持像聊天一样对任意 Agent 进行插话和干预。同时通过图谱与上下文面板,整个 Swarm 过程变得可观测、可调试,不再是黑盒。
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- 与 Agent 共生赛道二等奖:A2A IntentPool Protocol
A2A IntentPool Protocol 是一个面向机器对机器协作的「任务结算层」,让自动化 Agent 能够发现任务、执行任务、证明结果,并直接获得链上付款。它的目标是减少平台中介、API 交接成本以及人工对账流程。
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- 与 Agent 共生赛道三等奖:Anime AI Studio
Anime AI Studio 是一个一站式动漫短剧生成 Agent,能够打通从创意、脚本、分镜、关键帧到镜头级视频生成的完整流程。它还支持分段回滚与局部重生成,因此修改某一幕时无需整条链路重跑。
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应用创新赛道一等奖:AgentVerse
AgentVerse 是一个原生支持 x402 的「百万格地图」,Agent 可以购买地块、搭建主页并被外界发现。它将身份、支付与展示空间结合在一起,让 Agent 在展示自身的同时也具备交易能力。
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应用创新赛道二等奖:campfire
campfire 是一个把人和 Agent 拉进同一个社交游乐场,用户可以一起做任务、参与市场互动,或进入 Agent Arena 进行竞赛。它强调高频互动和可量化结果,让整体体验更接近真实产品,而不只是一个 Demo。
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应用创新赛道三等奖:Web3 量化交易闯关游戏
Web3 量化交易闯关游戏是一个通过闯关机制学习 Web3 量化交易的产品。用户可以通过拖拽组合策略模块直接运行策略,在“边玩边学”中理解量化逻辑。每一关都附带诊断反馈,帮助用户知道问题出在哪里,以及该如何调整。
【查看 Demo】
Monad 生态 AI 布局,远不止一场黑客松
其实,在本场黑客松之外,这不是 Monad 第一次聚焦 AI。
在 Monad 官网的「应用中心」页面,AI 被单独列为一个分类标签,当前共展示 12 款 AI 应用,其中有 3 款 获得了 Monad Momentum 激励计划支持,虽然这组数据还够不上「丰富」,但得以窥见 Monad 对于 AI 的重视之心初显。
在夯实基础设施与扩大生态支持等维度,Monad 更是早早的就开启了一系列动作。
此前,Monad 官方文档就专门推出了 x402 支付指南与 ERC-8004(Trustless Agents)注册教程,尝试打通支付关键链路:让 AI Agent 不只是会思考,而是真正具备自主发现、获取报价、完成支付、交付结果的能力,且全程体验近乎无感。
2025 年 12 月,Monad 推出 AI Blueprint 计划,为 AI 应用提供全方位支持,包括资源与基础设施助力,帮助开发者构建、启动和扩展项目,重点支持方向包括去中心化推理网络、自主 Agent 集群、链上生成式 AI、可验证记忆系统以及隐私保护计算 + 消费者级硬件分布式推理等。
2026 年 2 月,Monad 还联合举办了 Moltiverse Hackathon,借势 OpenClaw 热度,重点鼓励 Agent 应用与货币化工具开发,强调 Agent 的自主协作、微支付、链上执行能力。
密集举措下,AI 似乎已经在方方面面成为 Monad 生态建设的主战场之一。
当然,敢把资源押注 AI,不仅仅是因为 AI 热:
一方面,在基础设施层,Monad 的架构天然适配高频、低延迟、需要持续交互的 Agent 场景。
无论是 Optimistic 并行执行、Pipelined 流水线架构还是 MonadDB,这些设计为 Monad 带来了 10,000+ TPS、0.4 秒出块时间和极低 Gas 成本等性能优势,在推动 Agent 真正实现自主交易、自主结算、自主协作的基础上,Monad 有能力成为那个足够快、足够便宜、足够稳定的执行底座。
另一方面,Monad 丰富扎实的 DeFi 生态,也给 AI Agent 提供了丰富的可调用的金融工具、可进入的流动性池以及可参与的收益场景,能够更好的支持 AI Agent 在 DeFi 里自己发现机会、自己交易、自己结算、自己复利,进一步从智能聊天机器人升级成链上自主经济实体。
这种对于未来 AI 金融探索空间的想象力,也让 Monad 与许多还停留在概念包装的 Crypto AI 项目拉开距离。而这或许也为大家制造了一个,在这场 AI 主题黑客松落幕之后,继续关注 Monad 生态更多动作的重要锚点。
