大语言模型(LLM)如何通过意图交易和用户体验推动区块链大规模应用

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大语言模型(LLM)展现出非凡的能力，能够在各种人类表达方式之间建立桥梁。无论是将日常用语转化为专业术语，还是将模糊想法转化为具体交易，LLM都能轻松应对。这种强大的转换能力使其成为连接用户与复杂系统的完美界面。

LLM不仅能帮助用户明确交易意图，还能促进链上通信，在语义相似的意图之间建立点对点(CoW)匹配。随着LLM开始处理大量零售交易，它们正在消除用户界面障碍，这可能会加速区块链技术的大规模普及。

更有趣的是，人工智能可以通过区块链获取各类人类资源，甚至在完全由AI管理的项目中雇佣人类工作者。这种新型协作模式正在重新定义人机交互的边界。

介绍

目前，人工智能与区块链看似两个平行发展的领域。但本文将揭示，这两项技术的融合将带来深远影响，彻底改变区块链生态系统的运作方式。

以ChatGPT为代表的LLM技术已经广为人知，但其真正的潜力尚未完全释放。这些模型究竟为何如此强大？它们将如何重塑区块链的未来？

本文将展示LLM如何成为用户体验的革命性突破，通过其强大的适应能力、链上透明度和灵活的意图匹配机制，解决传统银行系统难以克服的痛点。

我们还将探讨这种变革对区块链基础设施、协议开发团队和钱包服务商的影响，以及它将如何重新定义行业成功标准。

最后，我们将展望区块链作为LLM金融基础设施的潜力，以及LLM如何开始管理链上人类团队。这种融合很可能成为推动区块链大规模采用的关键力量。

要理解这一切，我们需要先深入认识LLM的核心能力。

是什么让LLM有效？

LLM本质上是一种通用的表达转换引擎。它们就像现代版的”巴别鱼”，能够在任何形式的人类表达之间建立联系。

这种转换能力不仅限于语言翻译，还包括：将数学公式转化为儿童能理解的解释、把创意构思变成可执行计划、将模糊想法转化为清晰概念，甚至在不同艺术形式间转换(如将俳句改写为说唱歌词)。借助图像模型，它们还能将文字描述转化为视觉呈现。

更重要的是，LLM内化了人类知识的精华，就像一个可以对话的智能百科全书。无论以何种方式提问，它都能以最适合的形式给出回应。

这种能力对区块链意味着什么？让我们深入探讨。

为什么这是有用的

当前的区块链生态主要是开发者构建、为开发者服务的环境。虽然这种模式促进了去中心化协作，但对普通用户并不友好。

区块链提供了强大的形式化环境，通过不可篡改的分布式账本实现了信任的标准化。作为一个年轻的生态系统，它具有高度开放性、模块化和良好的文档支持，这些特点使其成为开发者的理想协作平台，却给普通用户设置了过高门槛。

LLM可以弥补与用户之间的差距

LLM的出现改变了这一局面。通过将自然语言转化为区块链交易，LLM能够完美弥合技术与用户之间的鸿沟。得益于区块链开放的接口和完善的文档，LLM拥有将用户意图准确转化为链上操作所需的一切要素。

这不仅仅是简单的翻译工作。LLM还能帮助用户发现和明确他们真正的需求。

人工智能可以帮助你发现并传达你的意图

人们常常认为自己的意图是明确且易于表达的，但实际上，我们经常面临两种情况：要么不清楚自己想要什么，要么不知道如何将需求转化为具体交易。

LLM能够通过分析公共数据和用户反馈，帮助用户从模糊愿望(“想明智投资”)到具体交易决策。这个过程包括：分析用户链上足迹、通过对话澄清意图、进行必要的研究分析。仅通过钱包历史分析，就能发现许多用户自己都未意识到的潜在需求。

分析你的钱包

区块链的透明性让每个交易历史和资产持有都成为可分析的公开数据。LLM可以像私人理财顾问一样，通过分析这些数据提供个性化建议。

具体方法包括：识别行为相似的钱包群体、将通用理财建议转化为针对特定钱包的可执行策略。例如，将”分散稳定币持有”的建议具体化为”按市值比例分配USDT、USDC、LUSD和RAI”的操作方案。

但最宝贵的信息来源还是用户自身。LLM能够结合钱包历史和用户回答，帮助用户从宏观目标落实到微观操作。当需要客观数据支持时(如当前贷款利率)，LLM还能自动完成用户没时间做的研究工作。

外包你的研究

LLM的研究能力不仅限于结构化数据。它们可以自动完成各种信息收集工作：追踪Twitter动态、汇总最新贷款池收益率、监控协议启动、寻找空投机会等。最终为用户生成一份清晰的可执行意图清单。

但明确意图只是第一步，将其转化为具体链上交易同样具有挑战性。

将你的意图转化为交易

用户体验(UX)一直是加密领域的难题。LLM通过直接将意图转化为智能合约调用，消除了传统流程中的所有摩擦。

LLM构建的交易比传统方式智能得多。

通过模糊意图匹配让CoW发生

点对点交易比池交易更高效，但现实中CoW(需求重合)很少发生。LLM通过语义理解能力，能够识别几乎匹配的意图并促成交易。

例如，当你想用ETH兑换USDC时，LLM可能发现有人想用USDT购买ETH但同时也持有USDC，从而促成交易。LLM通过三种方式增强匹配：内部意图协商(建议调整交易条件)、外部意图协商(直接与其他用户代理沟通)、资产匹配提醒(显示与持有资产相符的市场报价)。

这种能力将大幅提升交易效率，但还有更强大的匹配方式。

广泛的意图 – 让CoW在范围条件下发生

LLM能帮助构建包含多种可接受条件的”广泛意图”，极大提高匹配概率。例如：接受多种等价资产替代、设置价格和时间范围、添加预言机检查和区块内条件、指定交易失败时的备用方案等。

虽然LLM组合复杂交易的能力令人振奋，但也需要适当约束以确保安全。

使用可组合意图模块约束LLM

我们设计了一种称为”可组合意图模块”的专用语言，作为LLM构建交易的安全框架。这些模块就像乐高积木，可以安全组合成复杂交易。

模块分为多个层级：底层(可信调用)、应用层(可信协议)、装饰器(安全检查)、微观意图(基础操作)和宏观意图(复杂策略)。通过这种模块化设计，LLM能够将自然语言描述安全地转化为可执行的链上交易。

小型预定义模块组合成复杂意图。

模块还可以整合链下数据，通过生成零知识证明来验证执行正确性。为了增强透明度，每个模块都包含自然语言解释，让用户理解交易细节。

值得信赖的反向翻译

通过安全的解释模板增强AI交易的可读性。

LLM的能力远不止于发现意图，它们还能完成许多人类难以持续执行的任务。

LLM将完成我们希望完成的交易

人类常因注意力有限和情绪影响而无法完美执行交易策略。LLM则能：执行长时间跨度的复杂交易序列；监测异常事件并安全应对；处理海量信息并做出最优选择；精确执行预定义策略。

这种能力让再投资、头寸调整、新闻响应、跨链交易等操作变得简单可靠。更重要的是，LLM能帮助我们克服贪婪和恐慌，严格执行冷静时制定的计划。

但日常交易自动化只是LLM与区块链融合的开始。

LLM将使用区块链作为金融轨道

区块链的无许可、去信任、确定性、透明和开源特性，使其成为LLM理想的金融基础设施。没有人为障碍，没有KYC限制，账户无法被随意关闭——这种”金融乐高”环境正是AI梦寐以求的。

如果数百万用户通过LLM接入区块链，将极大推动主流采用。LLM不仅能帮助获取信息，还将成为寻找、选择和支付服务的入口。当区块链足够成熟时，LLM很可能会优先选择它而非传统金融系统。

人工智能通过区块链雇佣人类

LLM虽然强大，但仍受限于软件的能力范围。通过区块链，AI可以雇佣人类完成以下任务：提供高阶智能输入、完成需要人性证明的操作(如验证码)、代表AI参加现实活动、执行需要物理存在的工作等。

这种协作模式已经初现端倪，今天的LLM已经能够管理完整项目，在需要时获取人类专家的协助。像Dework这样的平台为AI管理人类团队提供了所需工具。

这种变革将对整个区块链生态产生深远影响。

如何在LLM的世界中获胜

在新的范式下，可验证的事实将比品牌营销更重要；优质解决方案能快速获得市场份额；区块链的实用性将显著提升；通用UI可能被个性化界面取代；钱包可能演变为LLM辅助的意图表达工具。

吸引LLM的区块链将获得巨大流量，协议可以更加专业化，但同时也面临新的安全挑战。虽然LLM可能隐藏风险，但通过形式化模块和安全解释可以控制这种风险。

通用UI需要满足所有人，而LLM能为每个人定制界面。

总结

本文提出了多项前瞻性观点：LLM将通过意图发现和表达使区块链更有吸引力；智能意图匹配将促进更多P2P交易；大部分链上流量将由LLM驱动；获得AI关注的链和协议将占据优势；AI管理人类团队的时代已经来临。

虽然LLM的安全整合仍需探索，但形式化意图语言提供了一个良好起点。我们希望这些见解能为团队探索LLM与区块链融合提供有价值的参考。

未来不是AI或区块链的竞争，而是AI与区块链的融合共生。