# 即将发币的AO，可能是链上AI agent的终极解决方案

By [Trustless Labs](https://paragraph.com/@trustless-labs) · 2024-06-13

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AO 基于 Arweave 的链上存储构建，实现了无限可扩展的去中心化计算，允许同时并行运行任意数量的进程，去中心化的 AI Agent 由AR在链上托管，并由AO在链上运行。AO是Arweave 官方的项目，由Arweave 创始人 Sam Williams 推出，支持将 AI 大模型引入区块链的智能合约中运行。

A16Z @a16zcrypto 的 CTO 高度赞扬了 AO 的编程模型“非常优雅”，是一个真正令人印象深刻的工作。同时，Web3 知名投资机构 SevenX Ventures 的研究负责人 Hill，在 AO 发布会开启后二十分钟即兴奋发推表示：AO 可能就是托管和运行去中心化人工智能代理（AI agent）的最终解决方案。

链上AI的存储与计算
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AO的最终愿景是实现AI与区块链的无缝融合，使AI模型能够在链上托管且直接在链上运行，并实现自主决策。这将大大增强去中心化应用的智能化水平，为Crypto带来革命性的变化。资金不仅仅是被动存放，而可以进行主动运作，通过Al进行计算和优化，使得资金的流动性和利用效率大大提高。

在传统金融中，资金存放在银行，由银行进行统一管理，这种方式效率低下，流程繁琐。在 DeFi中，资产可以自动质押和流动，提高了资金的利用效率。在AO 上，所有资金都由用户自己托管，并通过自己的机器人或 AI 进行管理。每个资金可以有自己的策略，这将极大地提高金融资产的智能化水平。由于AO 具备更好的性能和架构，用户可以在自己的钱包中注入合约代码，并由代理自动执行策略。

过去，Arweave 作为存储协议仅仅只能被看作一个硬盘，只靠一个硬盘是无法承载更大的叙事和使用场景的。于是，Arweave 打造了完美兼容自身硬盘的 CPU — — AO，并将其融入链上AI的叙事。可以说AO拯救了AR，并且市场对AO表现出了极大的兴趣和期待。在 2024 年 2 月以前，AR 的价格一直徘徊在 6–10 刀左右，大幅跑输 BTC，没有随着主网升级和牛市的启动出现上涨。直到 AO 发布后，$AR 价格快速上涨，在一个月的时间内上涨了 4 倍。$AO 代币的消息发布后，$AR 短时最大涨幅超过 18%。$AO所带来的波动和造富效应越来越明显。

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AI模型上链的挑战与解决方案
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AO 的核心目标是在没有任何实际规模限制的情况下实现无需信任和协作的计算服务，这为应用程序提供了一个结合区块链的全新范式。目前有很多主流公链，但是对于链上AI都存在着很多不足：

*   Ethereum：虽然以太坊在智能合约方面占据主导地位，但其计算和存储空间能力受限，难以处理复杂的AI模型，相比以太坊只能使用单个共享内存空间，AO 还允许任意数量的并行进程同时运作于计算单元中，并通过开放的消息传递与其他单元协作，不依赖于中心化内存空间。并且以太坊gas非常贵，运行一个全链上AI agent是普通散户无法接受的。
    
*   Solana，Aptos和 Sui 等其他高性能区块链：尽管具备高吞吐量，但其主要优化方向是交易处理速度，对复杂的AI计算支持不足，没法在链上存储AI模型，运行环境对AI不友好。
    
*   Filecoin 和 io.net等去中心化存储和去中心化算力：Filecoin 和 io.net 等项目提出去中心化存储和算力，试图与传统的 AWS 竞争，但区块链的真正价值在于共识和去信任化，而不是直接竞争计算成本或存储成本。Filecoin 和 io.net 等项目仅仅是利用区块链技术实现了一个存储或算力市场，用户可以在上面进行交易，更多的是使用去中心化技术分配计算资源，并没有创新来实现抗审查、不可关闭或去信任化的计算方法。而 Arweave 则完全不同，它专注于区块链存储。区块链存储类似于比特币的账本，具有去中心化、不可篡改和可追溯的特性。在 Arweave 生态中，已有项目如 Apus 在构建 GPU 的 AO 节点。未来，这些节点也将运行在 AO 上。AO 作为一个协议，由 Arweave创始人Sam 设计，希望能更趋于去中心化。全球开发者可以自由地在 AO 协议上开发 GPU 运算、DPIN 和社交应用，完全开放，不依赖大 VC 融资，而是从一开始就以去中心化的方式构建。这种模式使得 AO 从一开始就具有高度的去中心化特性。
    

AO+AR的架构
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AO 是一个基于 Arweave 的分布式、去中心化、面向 Actor （Actor Oriented）的计算系统。Actor 是计算机科学中的一种并发计算模型的基本单位，面向 Actor 是指采用 Actor 模型为基础的方法，这种方法中每个 Actor 可以修改其分配的私有状态，但如果要修改其他 Actor 的状态只能通过发送消息间接修改，适合于构建高并发、分布式、容错性强的系统

AO 由三个子网组成。包括信使单元（MU）、调度单元（SU）和计算单元（CU）。这三个子系统相互协作，分别负责接收处理信息、调度和排序信息，以及实际的计算操作。通过区块链的排序，每个单元都可以作为可水平扩展的子网，同时执行大量交易，从而实现高性能运算，理论上提供近乎无限的计算性能。它的特点可以被归纳为两个：

*   计算与存储的分离：AO利用Arweave的去中心化存储解决方案确保数据的永久性和不变性。Arweave负责存储AI模型及其相关数据，确保数据的安全性和可验证性，而AO则负责执行复杂的计算任务，包括AI模型的推理和训练，通过存储所有交互日志来实现计算结果的可验证性，这种全息状态存储机制使得任何人都可以重现计算过程并验证其正确性，这为去中心化计算带来了新的可能性。
    
*   计算能力的无限拓展：AO的设计允许任意数量的并行运行进程，并通过一个基于消息传递的系统实现进程之间的协调，这与传统的共享内存并行计算模型形成对比。这种设计提高了系统的可扩展性和效率，因为它避免了传统模型中的锁竞争问题。这对于运行大型AI模型尤为重要，因为它可以显著提升计算效率和速度。
    

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AO 网络中的关键性流程包括：AO 网络中的交互信息在通过 MU 验证签名后，传递给 SU，经过 SU 的排序后上传到 Arweave，并在 Arweave 上就顺序达成共识并存储，当用户需要获得状态时，会通过 MU 将消息传递给 SU，SU 选择合适的 CU 并将消息交付给 CU，CU 通过 Arweave 上的数据完成状态计算，将输出通过 MU 返回给用户。

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AR的创始人Sam 在个人Github 仓库提供了一个AO上的llama3模型，这意味着 AO上可以直接运行大模型。AO+AR这个架构简直是为了链上AI而量身定制的，这种设计模型现在被证明非常适合 Al 计算。实现了3个关键的点，使得链上AI agent真正成为可能：

*   计算与存储的分离：存储AI模型及其训练数据需要大量空间。Arweave提供了一个去中心化且高效的存储解决方案，确保数据的持久性和不可变性。与其他区块链不同，AO可以直接进行模型训练，这是一个重大突破。AO+AR的SCP（存储共识范式），将计算层与存储层分离，使存储层永久去中心化，而计算层保持传统计算层的模式。因此，AO 的计算资源与传统计算并无本质区别，只是增加了一个永久存储层，使传统计算变得可追溯和去中心化。AO 的计算拓展性没有任何类型限制，我们可以在 AO 上实现 EVM、WASM 等多种运算模式。通过将计算日志和过程存储在 AR 上，AO 的计算能力几乎与传统计算相同。这样，我们可以进一步拓展 GPU 计算，甚至适配 NVIDIA 的 CUDA 等计算模型，显示出其广泛的拓展性。
    
*   Actor架构：链上计算往往受到资源限制，但AO通过其并行计算能力显著提高了处理效率。AO 本身采用了 Actor 模型进行设计，而 Actor 模型本身与 AI 研究存在着紧密关系，其核心思想是系统的每个组件都可以是一个独立的、自主的代理，当需要交互时通过发送消息来实现，该模型中的 Actor 和 AI Agent 十分相似。AO能够分配多个计算单元来处理AI模型的推理任务，从而克服计算瓶颈。
    
*   安全与可信性：为了确保AI推理结果的可信性，所有交互日志和计算过程都记录在Arweave上，任何参与者都可以验证计算结果的正确性。AO的安全机制确保了计算过程和结果的可信性。
    

链上自主AI代理的生态
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自测试网发布以来，AO生态系统内的开发者数量和网络消息量迅速增长，目前已超过一亿条消息。AO Ventures孵化器在推动AO生态发展中发挥了关键作用。通过提供技术支持和资源，吸引了大量开发者和创新项目，进一步丰富了AO生态系统。

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*   Autonomous Finance：利用AO平台，Autonomous Finance 希望实现的金融类 Agent 包括：DCA 资产管理 Agent、自主平衡的指数基金 Agent、具有定制风险策略的自主对冲基金 Agent、链上预测 Agent、高频交易 Agent 等，目前 DCA 投资 Agent 的产品已经上线，用户可以设置定投资产种类、滑点范围、流动性池、定投时间等参数，当然这并没有实现利用 AI 去制定投资策略，更多是停留在了不需要链外触发的合约自动化层面。
    
*   Apus Network： Trustless GPU 解决方案，实现 AO 中的 Trustless AI。Apus Network 受 Sam 启发，利用 Trustless GPU 解决方案结合 Arweave 的去中心化存储和 AO 的超并行计算，实现了可验证和可信的 AI 推断结果，为构建更可靠透明的 AI 应用铺平了道路。aos-llama 通过利用 llama2.c 推理引擎构建 AOS 图像，提供 Lua 接口加载 Arweave 中的 Llama 模型，并提供转换工具和全面的工具集，以高效执行 AO 上的 AI 推理。
    

除了AI项目，AO上还有很多不错的GameFi和DeFi项目：

*   AO GAMES：AO GAMES 是基于 AO 构建的全链游戏发行平台，其将提供 Web2 级别的游戏体验，具有进入门槛低、交易速度极快、成本极低等特点。重要的是，AO GAMES 还支持引入 AI 模型，构建由 AI 驱动的 Web3 游戏项目。
    
*   AOX：AOX 是 AO 首个且唯一的跨链桥项目，由 everVision 团队开发，基于 MPC（多方安全计算）技术为 AO 网络提供与其他区块链网络之间的资产跨链服务。目前 AOX 处于 Beta 阶段，只支持 $AR 在 Arweave 与 AO 网络之间的跨链功能。同时，在近期推出了跨链激励活动，鼓励用户通过 AOX 将 [$AR](https://twitter.com/search?q=%24AR&src=cashtag_click) 从 Arweave 网络转移到 AO。用户通过完成任务赚取 [$TAOX](https://twitter.com/search?q=%24TAOX&src=cashtag_click) 测试代币，以获得未来正式代币的空投。据悉，AOX 后续会陆续推出以太坊、BTC 与 BSC 等网络的跨链服务，让更多公链与更多类型的资产可以无缝进入 AO 网络。
    
*   ArSwap：ArSwap 是继 Permaswap、Bark 之后，第三个上线 AO 生态的 DEX，由 Pianity 团队（Arweave 生态音乐 NFT 项目）开发。目前已经上线了 $AR、$AOCRED、$Fire、$Earth、$Water 与 $Air 等测试代币，用户可以在通过领取水龙头，在 ArSwap 上体验交易与建立 LP 流动池。同时，团队近期对产品进行了优化，进一步提升了交易的速度。
    
*   aoWebWallet：aoWebWallet 是第一款原生 AO 网络钱包，旨在安全地管理 AO 上的资产，支持发送、接收与追踪 AO 网络资产。用户可以直接通过连接 Arconnect 钱包（Arweave 钱包）进入，或者通过导入钱包的 .JSON 文件来登陆。目前 aoWebWallet 上已经支持多种 AO 资产，包括 $AO-CRED、$Bark、$TRUNK、$0rbit、$Fire 与 $Earth。
    

代币经济学
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2024 年 5 月 30 日，AO 宣布即将完成$AO 代币的发行，代币上线时间将为北京时间 6 月 13 日。此外与该项目相关的代币为$AR，在$AO 完成 TGE 前，$AR 依然是炒作的标的之一。$AO 代币的消息发布后，$AR 短时最大涨幅超过 18%，一方面$AR 目前是承接这一事件几乎唯一的标的，另一方面或与持有$AR 能获取$AO 代币的规则有关。将资产桥接到 AO（目前$AR 基本是唯一能够跨链到 AO 网络的资产）、持有$AR 这两个规则，实际上都在消化这一事件对$AR 的抛压。

流通量，代币分配方式和参与机会
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根据官方消息，$AO 将以 100% 公平发射，没有预挖、预售和优先获取，代币总量为 21M，每四年进行一次减半。$AO 代币模型采用了与比特币相同的总量 2100 万枚和每四年减半的机制。这些设计元素不仅确保了代币的稀缺性和公平性，同时也向比特币致敬，彰显了对去中心化和公平分配理念的认同。

重要的是代币获取的方式：（1）资产桥接至 AO（2）持有$AR（3）参与 AO 生态的建设。然而，官方也明确指出，美国及受制裁地区的用户将无法通过桥接网络的方式来铸造 $AO。

从发布方式可以看出，官方希望保证代币可以 100% 公平启动。值得注意的是，通过跨链到 AO 是代币铸造方式之一，目前 AOX（[aox.xyz](https://t.co/fWgK9iulVU)）是 AO 生态唯一的跨链桥。

代币使用场景
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根据 AO 提出者之一 outprog 在 X Space 中的回答，AO 代币和 AR 代币在职能上将各司其职，AR 代币主要专注于 Arweave 的存储功能和共识维护，而 AO 代币专注于解决计算和应用之间的通信问题，即 AO 和 AR 分别维护网络的计算和存储功能。

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*Originally published on [Trustless Labs](https://paragraph.com/@trustless-labs/ao-ai-agent)*
