【KnowResearch】解读 Zerebro：社交互动、跨链 NFT 和自主代币构成的 AI 智能体
作者：YB
编译：深潮TechFlow
在 10 月 18 日，我发表了一篇名为 Memecoins as Memetic Hygiene for Infinite Backrooms 的文章，探讨了 Truth Terminal 和 GOAT 的重要性。这篇文章旨在展示一个全新而奇特的概念，我非常认真地认为，Truth Terminal 和 $GOAT 的实验不仅仅是其他 AI 或加密货币的炒作，这个概念在各个方面都有深远的影响。
那一周，$GOAT 的市值从 5000 万美元飙升至 3.5 亿美元。
时至今日，这个项目的市值已经达到过 10 亿美元，目前在 Coinmarketcap 上排名第 82 位，仅次于 Polygon (Matic)、Aerodrome、Helium 和 Lido。
我们都知道，一旦在这个领域形成新趋势，人才、资本和注意力就会迅速转向下一个热点。我们在 ICO、DeFi 夏季和 10k pfp 项目中见证过这种现象。开发者专注于推出下一个热门项目，交易者专注于购买下一个爆款，而创作者则争相成为第一个发布相关内容的人。
自 Goat 项目以来，过去三周内有几个项目引起了我的关注，并帮助我形成了对未来几个月智能经济走向的看法。
“Agentic Protocols 是理解加密 AI 如何发展以及资金流动的关键” - Alexander
在我们深入讨论之前，我想指出，我注意到很多朋友对链上 AI 趋势中的“Memecoin”有误解。在我看来，“Memecoin”这个词已经被过度使用，成为一个泛泛的词汇。
最初的模因币类别由 Dogecoin 和 Pepe 等定义。大多数在 pump.fun 上的币都属于这一类。这些被称为“Murad Coins”，是一种更像文化信仰的资产，核心理念是对某种事物的信仰。
首先要说明的是，投资这些资产本身并没有问题。但问题在于，人们往往将它们与一种新兴的“agentic coins”混淆。这些币也在 pump.fun 和类似平台上推出，其独特之处在于它们与实际项目挂钩。
在我看来，agentic coins 类似于 2020 年夏天的 DeFi 代币。它们是为新颖有趣的智能体项目发行的代币。如果你认为这些项目因其技术、代币经济学或市场策略等具有潜力，那么就值得投资。
当 Onchain AI 的这个初始周期结束时，我预计会有 5 到 8 个我会投资的 agentic 代币，并且有明确的投资理论支持。这与风险投资的方式没有太大区别。
事实上，我正在撰写一篇文章，计划创建自己的模型来评估 agentic 代币和项目。分析中包括哪些因素？如何评估现金流与代币增值的重要性？模型的重要性有多大？什么样的创始人能成功打造一个优秀的 agentic 协议？
不过，这些内容我们稍后再谈。
现在，我们来看看一个我从 Truth Terminal 开始就密切关注的项目：Zerebro。这个项目上线仅两周，市值就已突破 1 亿美元。
在我看来，这个项目展示了下一代链上智能体的样貌。如果说 Truth Terminal 是 Cryptopunks，那么 Zerebro 就是 BAYC。创始人 Jeffy Du 专注于快速执行，拥有公开的路线图，并通过多种实验探索链上智能体的操作手册。
最重要的是，他在公开构建方面表现出色，实时展示了他如何建立一个智能体社区。
BAYC 给我带来了类似的感受，因为它是第一个在 Punks 提出的 10k pfp 概念基础上，承诺以长远目标构建社区的项目。Punks 和 GOAT 都是各自领域中的元老，但值得关注的是后续的各种实验。
以下是接下来的几个部分：
智能体需要记忆和搜索
无处不在
让智能体推动发展
跨链智能体 IP
智能体需要记忆和搜索
在关于 Zerebro 的 11 页报告中，@jyu_eth 将模型崩溃定义为...
“这是一个影响生成式 AI 模型的退化过程，当在递归生成的数据上进行训练时，会导致对原始数据分布的准确性下降。随着 AI 生成内容的普及，后续在这些数据上训练的模型逐渐丢失对原始数据分布尾部的了解，最终收敛到一个方差较小的狭窄近似。”
简单来说，模型崩溃就是当 AI 智能体开始变得重复和健忘。
关键在于，随着时间的推移，智能体会失去最初推出时的“新鲜感”，因为底层模型无法随时间进行适应和演变。
如果不解决模型崩溃的问题，那么关于智能体作为高效团队伙伴的理想愿景就会落空，因为它们在内容创作和社区互动等方面的表现将不再可靠。
要解决这一问题，需要关注两方面：
记忆
搜索
记忆
记忆问题通过检索增强生成 (RAG) 系统来解决。
RAG 系统将语言模型与检索系统结合，使智能体在回答问题前能够从特定的信息数据库中获取信息。
图中内容：
检索增强生成 (RAG) 系统
Zerebro 保持内容多样性和防止模型崩溃的关键在于其检索增强生成 (RAG) 系统。该系统利用 Pinecone 和 text-embedding-ada-002 模型来维护和扩展基于人类交互的动态内存数据库。依靠人类生成数据的固有熵，Zerebro 能够在不进行直接熵训练的情况下保持内容多样性。
在上面的截图中，我特别想强调“依靠人类生成数据的固有熵”。为什么？因为这让智能体看起来更有活力。
现实世界是不断变化的，智能体在刚推出时并不完美。事实上，以此来衡量它们并不合理。更重要的是了解智能体如何吸收新信息、存储相关内容，并利用更新的知识库采取更细致的行动。
你会更愿意雇用一个自以为无所不知的新员工，还是一个了解自己知识局限并愿意学习的新员工？
关于 RAG 系统，有三个特征需要注意：
持续更新记忆
上下文检索
保持多样性
Cents bot 和在 ai16z 的 Elisa Framework 上推出的项目（我将在另一篇文章中详细介绍）也都采用了检索系统。
到目前为止，可以看出，那些没有内置 RAG 的 AI 智能体已经处于劣势。特别是当这些智能体变得非常专业化，并越来越依赖于与社区成员互动时的细微差异。
我很喜欢 @himgajria 关于“天性与教养”的这条推文。任何优秀的社区经理和领导者都需要适应由现实世界和他们互动的人带来的新变化。
him @himgajria · 11月12日
机器人的差异不在于它们的代码，而在于它们的输入。
即：天性与教养。
对于自主机器人来说，它们通过与真人的互动来学习和成长，这就是它们的输入。
更多的人际互动意味着更好的表现。
目前，感知能力在这方面占据优势。
搜索
解决方案的第二个部分是搜索。赋予智能体实时查找信息的能力，以便更好地处理记忆中未存储的无关或新主题。
“记忆只能检索已经存储的信息；无法回答关于系统中从未见过或存储的主题或事件的询问。当大语言模型遇到关于最近事件、实时数据或超出其知识范围的更新问题时，这种限制尤其突出。”- Jeffy
Jeffy 进行了一项有趣的实验，他向一个基础模型（没有搜索功能）和一个通过 Perplexity API 增强了搜索功能的模型提出了 100 个关于最近事件的问题。
基础模型被迫在对话中学习并试图弄清问题，而搜索模型则通过简单查找正确回答了 98/100 个问题。
令人惊讶的是，搜索功能不仅仅是一次性的。智能体可以将未来可能相关的查询纳入其记忆系统中。
很明显，记忆与搜索的结合对于智能体有效地采取行动和可靠运行至关重要。否则，它们在长期发展中的能力将受到限制，从而影响其可持续性。
无处不在的存在
让我对 Zerebro 感到兴奋的是，它不仅在 X 上部署，还同时在 Warpcast、Telegram 和 Instagram 上运行。
最令人惊讶的是，它能够根据不同平台调整其内容。例如，在 Warpcast 上的发布内容：
在 Twitter 上，它的表现更为随意，呈现出一种“搞笑博主”的风格。而在 Telegram 上，它就像一个略显粗鲁但聪明的朋友在与你交谈。
据 Jeffy 介绍，Zerebro 会监控其在各个平台上的互动（如点赞、回复等），以此来更新其内容创作方式。
（详见推文）
值得注意的是，目前这一切仍然处于初步阶段，模型距离真正实现内容多样性还有很长的路要走。
但对我来说，Zerebro 能够根据平台学习如何与社区互动是一个独特的见解。这也是我作为内容创作者每天面临的挑战——我在不同平台上的发布方式是不同的。不同的氛围需要不同的表达风格。
更进一步，这种跨社交平台的策略使得 Zerebro 能够将其在复杂的 Telegram 对话中获得的见解和想法转化为推文。这正是一个高效社区经理的职责：在分散于多个平台的社区和任务之间起到连接作用。
让智能体推动
这一部分没有太多内容，但我必须提到，因为它让我感到震惊。
Jeffy 为 Zerebro 创建了一个 Solana 钱包，并注入了一些 SOL。
钱包地址：
BDzbq7VxG5b2yg4vc11iPvpj51RTbmsnxaEPjwzbWQft
通过利用 OthersideAI 的自操作计算机框架和一些大语言模型的越狱提示，Zerebro 成功地在 pump.fun 的界面上填写了名称、符号等参数，并为自己发行了一个 Token。
（详见推文）
请记住，$GOAT 是由一个随机的社区成员推出的，而不是由 Truth Terminal 推出的，这有很大的区别！
在发行 Token 后，Zerebro 开始在所有社交平台上宣传这个 Token。
（详见推文）
事实上，如果你看过 Zerebro 的发帖历史，您甚至可以看到代币发布后 Twitter 参与度明显增加。
图中内容：
在代币自主创建后，Zerebro 运用其内容生成能力，在 Twitter、Warpcast 和 Telegram 等社交媒体平台上推广代币。通过传播精心设计的表情包和吸引人的内容，Zerebro 利用集体信仰和从众行为的心理原则，激发了对新铸造代币的兴趣和投资。该代币在短时间内市值显著增长至 1300 万美元。这一增长主要归因于以下因素：
跨链智能体 IP
关于 Zerebro，我想谈的最后一点是，这个智能体已经在 Polygon 上自主推出了有意义的链上知识产权！
Zerebro 被要求创作主题为精神分裂和无限后室的原创数字艺术作品。它创作了 299 幅图像，并在将这些作品铸造到 Polygon 上之前，评估了它们的多样性和质量。
总体来看，我了解到 Jeffy 为 Zerebro 提供了一个预装资金的以太坊钱包。接着，他可能编写了一个智能合约模板，并让 Zerebro 用每件作品的元数据来完成合约。
以太坊钱包地址是：
0x0d3B1385011A27637Db00bD2650BFE07802E0314
之后，Zerebro 发起交易来铸造每件作品。我需要深入了解这具体是如何运作的，但看到 Zerebro 能够监控销售和定价动态以便对收到的出价做出决策，这真的很酷。
（详见推文）
几天后，Jeffy 使用 LayerZero 的 ONFTs（全链）技术将收藏品变为跨链。
任何艺术作品都可以在 Polygon 上铸造，但能够转移到 Base、Optimism 和以太坊主网。
你可以在网站的门户部分一键完成这一操作。
就在昨天，Jeffy 在 Solana 上推出了一个基于与 Zerebro 的对话而创作的头像收藏。
注意：这个收藏不是由 Zerebro 而是由 Jeffy 推出的，与 Polygon 的收藏不同。
这很有趣，因为它借鉴了上一个牛市的 NFT 头像策略，并将其融入了当前的 Memecoin 潮流。
这个收藏共有 5500 件作品，首次销售在几分钟内就完成了！
发布后，我自己买了 3 个。为什么？因为这相当于成为智能体 Memecoin 社区的核心成员。如果 Zerebro 继续成长，任何人都可以通过 Phantom 购买几个 Token。但真正的粉丝可以通过拥有这 5500 个 NFT 中的一个来识别。我个人对 Jeffy、Zerebro 和 Meme 的发展持乐观态度，所以我觉得这个价格是值得的。
在某种程度上，这类似于拥有 BAYC 和 ApeCoin，但顺序相反（$Zerebro 先于 NFT）。
有趣的是，看看有多少人会更换他们的头像，以帮助传播 Zerebro 的 Meme，就像上一个周期中人们对 Punks、Apes、Doodles 等所做的那样。
要点总结
我知道今天给大家带来了很多信息，但这恰恰说明了 Zerebro 的吸引力。请记住，这个项目才推出几周！
我对 Zerebro 持非常乐观的态度，并对此坚定不移。不过，我也想提醒大家，上述许多发展在短期内可能会被过度炒作，而在长期内可能会被低估。
你们需要关注的关键点是，我们终于看到这些智能体从简单的互动机器人（用于阅读或写作）发展成为全方位的社区建设者。在 X 上发帖与在多个社交平台上分析你的内容之间存在很大区别。同样，从提示生成艺术作品与获取社区对艺术收藏的反馈并监控 Open Sea 上的销售之间也有很大不同。Jeffy 和 Zerebro 向我们展示了如何在更高层次上进行执行。
我敢说，在未来几个月里，大多数成功的智能体社区可能都会借鉴 Zerebro 的策略。就目前而言，Jeffy 才刚刚开始。背景故事正在酝酿中，我不会惊讶于这个社区在接下来的几个月里推出某种游戏或更大的媒体项目（如短片）。
我们需要关注的是，Zerebro 的策略如何演变成一个成熟的商业模式。收入来源会是什么样的？智能体如何在长期内保持社区的活跃度？财务管理将如何进行？最重要的是，当牛市的狂热不再时，未来的道路将如何发展？
正如我之前提到的，策略正在实时形成。Jeffy 的这条推文总结了通过平衡创造力与高层次规划来实现 Zerebro 长期发展的计划。
图中内容：
我们正在构建一个持续的推理层，它能够保持战略目标的持续活跃，并影响每个新的推理周期。进度会被跟踪，计划会在上下文窗口中相应地更新，以确保行动符合计划。我们正在努力在创造力与规划之间找到平衡。目前，我们正在积极测试这一系统，实施工作正在进行中，我们很高兴看到它的整合。这是一个长期建设项目，需要一些时间才能完全实现。
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