最適合Solana的Agent框架，arc的紅藍藥丸究竟有什麼魔力？

2024 年 12 月 23 日

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強的團隊背景與技術實力
突破性的AI Agent 框架－Rig
神秘笑臉arc 到底是什麼

Terminal of Truths 問世之後鏈上開啟了AI Agent 盛世，現如今Crypto 的市場充斥著各種領域的Agentic 概念，不管是MeMe、工具應用、發射平台、模型框架、蜂巢集群等概念，幾乎每天都有新概念的項目跑出來，讓人該接不暇。而在12 月11 號有個簡介玩著黑客帝國“we take the red pill then the blue pill”梗的神秘笑臉，在長篇大論了一番關於AI 哲學相關的話題，並在最後公佈了項目的代幣地址後立刻引爆了市場。它是什麼，又怎麼撐起了最高 3 億市值的市場，本文將為你揭開 arc 背後的魔力。

強的團隊背景與技術實力

arc 背後的團隊Playgrounds 可以說擁有相當深厚的技術背景以及跨產業的經驗，創辦人Tachi“@0thTachi”在進入區塊鏈前在任職於美國西南研究院負責核物理和航天工程的相關研究，該研究所為美國歷史最悠久的同時也是規模最龐大的獨立非營利的應用技術研發機構，創建Playground 之後轉型為區塊鏈開發者。

另一個共同創辦人、產品負責人 Terry，同時也是知名區塊鏈資料服務商 Graph 的網路技術顧問委員會成員。 Stopher「@chairman_stoph」擁有相當豐富的軟體工程經驗，在疫情期間畢業後加入 Tachi 的團隊，從而進入了加密貨幣領域。 Mateo「@belangermatteo」在洛桑聯邦理工學院取得碩士學位後，進入 Ledger 擔任資料分析員，而後加入 Playgrounds 擔任核心技術人員。全端工程師 Mochan“@0xMochan”以及其他工程師都擁有相當深厚的技術方面的經驗。

在arc 之前Playgrounds 團隊也交付過一些複雜區塊鏈基礎設施的成功經驗。例如，他們建立了第一個 Ordinals 和銘文子流 API，以及一個名為 Subgrounds 的 Python 函式庫，用於分析在 Graph 網路上索引的區塊鏈資料。

突破性的AI Agent 框架－Rig

arc 背後的Agent 架構Rig，原本是Playgrounds 內部開發的項目，旨在為需要查詢鏈上資料的AI 和加密貨幣項目提供可重複使用的基礎設施，尤其著重於聊天介面。隨著開發的深入，團隊意識到 Rig 具有更廣泛的應用潛力，因此決定將其開源，以推動更廣泛的社區參與和創新。

Rig 的目標是超越傳統的聊天機器人應用，探索 LLM 的更多可能性。例如結構化資料擷取、合成資料生成，以及為既有資料管道注入智慧。 Playgrounds 團隊在開發前審視市場現有的框架「如LangChain、Llama Index 等」，並針對未來LLM 和AI 的發展趨勢進行預測，而當時在Agent 框架領域缺乏基於Rust 的同類框架，而Rust 的高性能與安全效能讓架構更有效率，加上團隊成員也具備豐富的Rust 專業知識，最終選擇Rust 作為Rig 的主要開發語言。

回頭來看目前Crypto 市場的幾個Agent 架構的龍頭，Eliza 用了Typescript，Zerepy 用了Python，而Rig 選擇了基於Rust 研發開創性框架脫穎而出，不只是Crypto 即使在所有Agent 開源架構中使用Rust 作為開發語言的也非常少，比較知名的就是Sobel.io 的llm-chain 以及Playgrounds 開發的Rig了。

Tachi 在Discord 社群內回覆Rig 比起其他agent 架構的優勢

而使用Rust 開發讓Rig 有了一些其他架構沒有的優點，首先是安全性，Rust的類型系統在編譯時就能提早預防 bug 而不是像 typescript 或 python 需要運行後才能查看，減少運行時錯誤的風險。而 Rust 的記憶體管理機制（如 RAII）確保沒有記憶體洩露，並且避免資料競爭。

效能效率來看，Rig 利用Rust 的零成本抽象加上高效的管道，大幅提高了運作效率並降低了成本，而用tokio 運行時Rig 能高效的並行處理提高整體agent 的效能。讓開發者透過 Tratis 添加新的功能模組，保持框架的靈活性和可擴展性的，並可在多平台運作。模組化和並發性確保了靈活性和擴展性，動態任務和事件驅動使得 Agent 行為更聰明、更有效率。

比目前 Crypto 上大部分的 LLM 架構擁有更高的效能、可拓展性、易管理性、以及安全性。他在產業鏈中的位置向下可以優化類似 Eliza 這類的 Rag 架構，以及向上承託當前火熱的多 AI Agent 整合的 Swarm 概念。這也讓 Rig 的架構很適合拓展可靠且高效能的 AI/ML 的通路，Rig 可以說是專為機構級專案部署而設計的。

這讓Rig 成為開發高效能AI Agent 的理想工具，無論是在遊戲、機器人、自動化工作流程或即時模擬中都擁有表現優異。該架構允許從本地開發環境到企業級系統的無縫擴展，為機構採用奠定了底層基礎。當一個專案為企業級的客戶提供高品質的產品，而不是僅僅供普通用戶娛樂時，這些企業級的AI Agent 在某些案例裡甚至可以取代整個產業鏈，這在Web2 的AI Agent 市場已經被驗證過了。目前 Rig 在 Github 上已經擁有超過 100 次分叉和 1400 顆星了，而這數據也正在加速成長。

神秘笑臉arc 到底是什麼

在幾乎每天都有新概念的項目跑出來，技術快速迭代的同時也充斥著大量的Scam，這也是區塊鏈常常讓人詬病的一點，不倫板塊怎麼輪動總是會有詐騙項目去消耗市場對某概念的信任度，彷彿是葛蘭辛法則的一次次重現，arc在其中的做法正好相反。前段時間官網顯示的prologue「序幕」也終於在近日掀開了第一層面紗，團隊稱他為handshake，宣傳影片從機器人和人類版本的「創造亞當」開始到兩隻手慢慢靠近像是要握手，寓意著人類和AI Agent 的合作時代來臨，頗具玩味。

大部分Agent 平台都會將AI Agent 的創建、發行、籌資的流程盡量簡短“更多的是用pump。但對市場來說就不一定了，在持續高速的更新下，MeMe 時代熱潮下養成的Dev 和Degen，流水線似的盤子似乎也適用於這一輪AI 浪潮，這樣的影響下，開發人員會被要求更快的更新速度、更短的開發週期，而開發的深度和市場對他的理解度不同，除去大家已經認可的龍頭項目，市面上的產品很難沉澱下來去做實際的創新。

handshake 跟市面上幾乎和所有Agent 平台的發行邏輯都不相同，Tachi 表示他們的開發標準非常高，實施了加密領域最嚴格的程式碼審查流程之一，以確保了生態系統的品質。 arc 要求參與者先打 500$arc 到指定地址以驗證減少垃圾訊息，但這不是必要環節。
正式的參與者首先需要提交一份提案「清楚闡述專案的目標、技術方案、團隊背景以及團隊對$arc 生態的貢獻等」，隨後需要提案審核「團隊以及核心社群成員會對其進行各種維度的評估」，當提案通過後才會在允許項目名字出現在註冊名單上，相當於團隊幫忙先做了第一部分的盡職調查才把項目展示在社區成員面前，而後才是他們自己籌募資金或社區捐款的形式組成arc 或Sol交易對的階段。

這種又像Grant 或黑客鬆的專案提交模式，又像IDO 的形式，在其他專案來說可能會是一個很失敗的商業模型，中間參與者的門檻太高，但是審查效率又太低，能獲得的回報“手續費”可能是很大幅度的減少。

雖然不排除之後也會發行類Pump.fun 的AI Agent 的發行模式，但是其實arc 這麼做是有一定道理的，首先從技術角度來說，Rust 的開發因為門檻高相較於Python 或Typescript 的開發者原本就少，開發週期也更長。讓 Rig 的開發者和其他開發者卷開發效率是負收益的，長久看來產品品質會慢慢下降。

其次從商業角度和團隊整體願景來看，他們想要做的產品是真正能夠做到高效性能的企業級AI Agent，而不僅僅是聊天機器人，他們期望的最終願景是透過Agent Pipeline 將所有AI Agent 的思考模式、推理方式結合到一起最終能夠形成對事物存在更深度理解的Agent，從而讓AI 產生更多思考，這就需要更高品質的Data Feed 和更成熟的推理能力，質比量更加重要。