加密、AI、機器人：Virtuals 如何實現技術的三位一體

探索 Virtuals 如何整合加密技術、人工智慧與機器人技術，構建代理式經濟體系，重新定義生產力與協作模式。本文源自 @schizoxbt，Castle Labs 所著文章Crypto, AI, Robotics: The Technological Trinity，由BlockBeats整理、編譯及撰稿。 （前情提要：Virtuals 協議推出全新打新機制 Unicorn，財富效益如何？ ） （背景補充：全球首個家事機器人「Neo」開賣，能掃地、煮咖啡，但仍需遠端人類幫忙？ ） 在這裡，智能代理不僅能在鏈上交易，還能在現實中執行任務；融資不再依賴傳統風投，而是由去中心化啟動平台驅動；機器人不再孤立運作，而是通過眾包數據不斷學習人類行為。 這不僅是一次技術整合，更是一次生產力的重構。隨著 Virtuals 推出 ACP 協議、Butler 交易助手、Unicorn 啟動平台與 SeeSaw 數據採集系統，我們正在見證一個代理式經濟的雛形。 一個由人類、AI 與機器共同協作的未來。 以下是原文： 技術的三位一體 機器人、加密、AI。 這是我們這一代的技術三位一體。 這三項技術是當前最具顛覆性的力量，有人甚至認為，它們可能是人類最後一次重大技術變革。因此，Virtuals 將機器人納入其技術體系，顯得尤為引人注目。 為什麼他們要這麼做？ AI 構建者很快意識到，加密和區塊鏈是代理在網路上進行交易和運作的最有效方式。與此同時，機器人開發者也明白，將 AI 融入機器，可以打造真正的自主設備，能夠執行指令並完成現實世界中的任務。 這三者之間形成了互相增強的共生關係。雖然它們可以各自獨立存在，換句話說並非所有機器人都需要加密，也不是所有代理都需要機器人。但當三者結合時，就形成了一個完整的閉環。 區塊鏈可以實現大規模協調代理和機器人，同時提供支付基礎設施，無論是支付服務費用，還是讓 DAO 控制一群自動配送無人機。 AI 賦予機器人推理和決策能力，無需人類干預；而機器人則提供物理執行能力，使代理能夠與現實世界互動。 這是一種完美的技術共生關係，@Virtuals_io 通過推出所謂的 aGDP（代理式國內生產總值）來實現這一點。 aGDP 被定義為「人類、代理與機器在數位與物理領域協作所產生的總產出」。 當數位生產力與能夠在現實世界中運作的機器人結合時，它就變得具象化，進入了此前代理無法觸及的物理領域。 Virtuals 的三大核心產品是：ACP、Butler 和 Unicorn。 接下來的部分將逐一介紹這些產品，並展示機器人如何融入這些核心支柱。 ACP：Agent Commerce Protocol（代理商業協議） ACP 顧名思義，是一種代理之間進行交易的協議，通常涉及交易、分析和研究等內容。而現在，隨著機器人加入，ACP 的應用場景變得更加廣泛。 想像這樣一個場景：你是一名地產開發商，需要完成一項建築任務。你使用一個研究代理，它雇傭一個設計代理來繪製設計圖。研究代理隨後雇傭一個建築機器人代理來為地產打地基。建築代理再雇傭供應鏈代理來採購建築材料。所有交易都通過 ACP 結算。 雖然這聽起來像是未來世界，但其中的可能性是無限的。 例如：製造代理雇傭一群配送無人機將產品直接送到消費者家中；或是農業代理分析天氣數據後，雇傭機器人代理進行播種或灌溉任務。 如果你想深入了解，以下是 ACP 的後台界面示意圖： 最近，x402 的熱度正在上升。以下是 ACP 與 x402 的對比，以及為什麼 Virtuals 能在代理能力增長的浪潮中占據有利位置。 Butler Butler 是 Virtuals 面向其代理式經濟體系的前端介面，它允許用戶與基於該協議構建的自主代理進行互動。 用戶可以在 X 的聊天介面中輸入請求，Butler 會推薦最合適的代理（或代理集群）來完成任務。在收集完用戶的輸入後，Butler 會確認任務的費用和交付內容，然後將任務分發出去。 一旦加入機器人，這一流程將變得更加立體。用戶可以通過 Butler 向代理發送指令，而代理則可以通過機器人在現實世界中執行這些任務。 用戶甚至可以僅通過代理來運營和管理整個商業項目。想設計 T 恤和服裝？有專門的設計代理可以完成。想將這些商品打包並送達真實用戶？有機器人可以執行。 商業管理的大門由此打開：任何人都可以提交請求或任務，由代理或機器人來完成，而無需親自動手。 Unicorn Unicorn 是 Virtuals 升級後的啟動平台，專為生態系統內的項目服務，幫助開發者和創始人為其初創企業籌集資金。 舊版的 Genesis 模型最終演變成了一場「刷分遊戲」，用戶更關心的是積分，而不是支持真正的創始人。 Virtuals 表示，他們已經通過旗下的風險投資部門投資了一些機器人項目，並注意到如果沒有可擴展的融資機制，創新會變得緩慢且碎片化。 如今，隨著激勵機制與 Unicorn 模型更加一致，機器人和代理開發者可以更輕鬆地為他們的雄心項目籌集資金，例如： 由智能代理管理的農業機器人群體，能夠自主播種、監測和收割作物，並通過預測分析優化產量； 一個智能配送無人機網路，可以競標配送任務，並通過陸地或空中完成交付； 由設計代理和工地規劃代理協調的自動化建築機器人。 這樣的創意清單可以無限延伸。 不過，目前仍有一個關鍵環節缺失：今天的機器人並不是「開箱即用」，它們並不具備執行所有任務的能力，它們需要被教導和訓練。這正是 SeeSaw 登場的地方。 SeeSaw 為了讓這些機器人代理在現實世界中高效運作，它們需要大規模的空間數據集。這些數據可以涵蓋從識別不同類型的警報聲，到在施工現場導航，甚至是像正確疊好一件襯衫這樣簡單的任務。 SeeSaw 的作用是通過人類記錄日常活動和目標任務，幫助機器人更好地理解周圍的世界。這些日常行為會轉化為數據，供機器人學習。 機器人在理解物體和人類在三維空間中的運動方式時，天然存在困難。因此，收集這些動作數據——無論多麼細微或複雜——都…