加密、AI、机器人：Virtuals 如何实现技术的三位一体

探索 Virtuals 如何整合加密技术、人工智慧与机器人技术，构建代理式经济体系，重新定义生产力与协作模式。本文源自 @schizoxbt，Castle Labs 所着文章Crypto, AI, Robotics: The Technological Trinity，由BlockBeats整理、编译及撰稿。 （前情提要：Virtuals 协议推出全新打新机制 Unicorn，财富效益如何？ ） （背景补充：全球首个家事机器人「Neo」开卖，能扫地、煮咖啡，但仍需远端人类帮忙？ ） 在这里，智能代理不仅能在链上交易，还能在现实中执行任务；融资不再依赖传统风投，而是由去中心化启动平台驱动；机器人不再孤立运作，而是通过众包数据不断学习人类行为。 这不仅是一次技术整合，更是一次生产力的重构。随着 Virtuals 推出 ACP 协议、Butler 交易助手、Unicorn 启动平台与 SeeSaw 数据采集系统，我们正在见证一个代理式经济的雏形。 一个由人类、AI 与机器共同协作的未来。 以下是原文： 技术的三位一体 机器人、加密、AI。 这是我们这一代的技术三位一体。 这三项技术是当前最具颠覆性的力量，有人甚至认为，它们可能是人类最后一次重大技术变革。因此，Virtuals 将机器人纳入其技术体系，显得尤为引人注目。 为什么他们要这么做？ AI 构建者很快意识到，加密和区块链是代理在网路上进行交易和运作的最有效方式。与此同时，机器人开发者也明白，将 AI 融入机器，可以打造真正的自主设备，能够执行指令并完成现实世界中的任务。 这三者之间形成了互相增强的共生关系。虽然它们可以各自独立存在，换句话说并非所有机器人都需要加密，也不是所有代理都需要机器人。但当三者结合时，就形成了一个完整的闭环。 区块链可以实现大规模协调代理和机器人，同时提供支付基础设施，无论是支付服务费用，还是让 DAO 控制一群自动配送无人机。 AI 赋予机器人推理和决策能力，无需人类干预；而机器人则提供物理执行能力，使代理能够与现实世界互动。 这是一种完美的技术共生关系，@Virtuals_io 通过推出所谓的 aGDP（代理式国内生产总值）来实现这一点。 aGDP 被定义为「人类、代理与机器在数位与物理领域协作所产生的总产出」。 当数位生产力与能够在现实世界中运作的机器人结合时，它就变得具象化，进入了此前代理无法触及的物理领域。 Virtuals 的三大核心产品是：ACP、Butler 和 Unicorn。 接下来的部分将逐一介绍这些产品，并展示机器人如何融入这些核心支柱。 ACP：Agent Commerce Protocol（代理商业协议） ACP 顾名思义，是一种代理之间进行交易的协议，通常涉及交易、分析和研究等内容。而现在，随着机器人加入，ACP 的应用场景变得更加广泛。 想像这样一个场景：你是一名地产开发商，需要完成一项建筑任务。你使用一个研究代理，它雇佣一个设计代理来绘制设计图。研究代理随后雇佣一个建筑机器人代理来为地产打地基。建筑代理再雇佣供应链代理来采购建筑材料。所有交易都通过 ACP 结算。 虽然这听起来像是未来世界，但其中的可能性是无限的。 例如：制造代理雇佣一群配送无人机将产品直接送到消费者家中；或是农业代理分析天气数据后，雇佣机器人代理进行播种或灌溉任务。 如果你想深入了解，以下是 ACP 的后台界面示意图： 最近，x402 的热度正在上升。以下是 ACP 与 x402 的对比，以及为什么 Virtuals 能在代理能力增长的浪潮中占据有利位置。 Butler Butler 是 Virtuals 面向其代理式经济体系的前端介面，它允许用户与基于该协议构建的自主代理进行互动。 用户可以在 X 的聊天介面中输入请求，Butler 会推荐最合适的代理（或代理集群）来完成任务。在收集完用户的输入后，Butler 会确认任务的费用和交付内容，然后将任务分发出去。 一旦加入机器人，这一流程将变得更加立体。用户可以通过 Butler 向代理发送指令，而代理则可以通过机器人在现实世界中执行这些任务。 用户甚至可以仅通过代理来运营和管理整个商业项目。想设计 T 恤和服装？有专门的设计代理可以完成。想将这些商品打包并送达真实用户？有机器人可以执行。 商业管理的大门由此打开：任何人都可以提交请求或任务，由代理或机器人来完成，而无需亲自动手。 Unicorn Unicorn 是 Virtuals 升级后的启动平台，专为生态系统内的项目服务，帮助开发者和创始人为其初创企业筹集资金。 旧版的 Genesis 模型最终演变成了一场「刷分游戏」，用户更关心的是积分，而不是支持真正的创始人。 Virtuals 表示，他们已经通过旗下的风险投资部门投资了一些机器人项目，并注意到如果没有可扩展的融资机制，创新会变得缓慢且碎片化。 如今，随着激励机制与 Unicorn 模型更加一致，机器人和代理开发者可以更轻松地为他们的雄心项目筹集资金，例如： 由智能代理管理的农业机器人群体，能够自主播种、监测和收割作物，并通过预测分析优化产量； 一个智能配送无人机网路，可以竞标配送任务，并通过陆地或空中完成交付； 由设计代理和工地规划代理协调的自动化建筑机器人。 这样的创意清单可以无限延伸。 不过，目前仍有一个关键环节缺失：今天的机器人并不是「开箱即用」，它们并不具备执行所有任务的能力，它们需要被教导和训练。这正是 SeeSaw 登场的地方。 SeeSaw 为了让这些机器人代理在现实世界中高效运作，它们需要大规模的空间数据集。这些数据可以涵盖从识别不同类型的警报声，到在施工现场导航，甚至是像正确叠好一件衬衫这样简单的任务。 SeeSaw 的作用是通过人类记录日常活动和目标任务，帮助机器人更好地理解周围的世界。这些日常行为会转化为数据，供机器人学习。 机器人在理解物体和人类在三维空间中的运动方式时，天然存在困难。因此，收集这些动作数据——无论多么细微或复杂——都…