Zerebro 链上智能代理策略解析：如何优化 BAYC 投资

10月18日，我在《迷因币作为无限后室的迷因卫生》（Memecoins as Memetic Hygiene for Infinite Backrooms）一文中深入探讨了Truth Terminal和GOAT的重要意义。

这篇文章试图呈现一个突破常规的全新概念——当下的可能性远比我们想象的更加广阔。Truth Terminal和$GOAT的探索绝非又一轮AI或加密货币的炒作叙事，这个实验蕴含着深远的影响，其潜在影响可能是多方面的。

就在文章发布当周，$GOAT的市值从5000万美元飙升至3.5亿美元。而截至今日，该项目市值已突破10亿美元大关，在CoinMarketCap排名第82位，紧随Polygon(MATIC)、Aerodrome、Helium和Lido之后🤯

区块链领域的发展规律告诉我们，每当新趋势确立，大量人才、资本和注意力就会迅速涌向下一风口。从ICO、DeFi Summer到10k PFP项目，我们见证了无数类似的迁移现象。开发者争相打造下一个爆款，交易者竭力捕捉早期机会，而内容创作者则竞相解读新兴趋势。

在GOAT项目之后，过去三周涌现的新项目进一步塑造了我对”智能代理经济”未来走向的判断。”智能协议是理解加密AI叙事落地与资金流向的关键。”Alexander的这句话可谓一语中的。

在深入分析前，有必要澄清一个常见误区：许多人对链上AI热潮中的”memecoin”概念存在误解。在我看来，”memecoin”这个标签已被过度泛用，几乎沦为填充词汇。最初的”memecoin”如Dogecoin、Pepe等更多是带有娱乐性质的迷因资产，这类代币多在pump.fun平台出现，被称为”Murad Coins”——其核心逻辑是”信仰驱动”。

投资这类资产本身无可厚非，但将其与新兴的”智能代理代币(agentic coins)”混为一谈则大错特错。后者虽然同样在pump.fun等平台发行，但关键区别在于它们与实体项目深度绑定。”智能代理币”更像是2020年DeFi Summer时期的代币，代表着新型代理系统的价值载体。投资这类代币可能基于其技术创新、代币经济模型或市场策略的上升潜力。

在链上AI的这轮周期中，我计划投资5-8个具有清晰逻辑的智能代理代币。这与传统风险投资的思路并无本质区别。事实上，我正在构建一个评估模型，用于分析智能代理代币和项目的关键指标：现金流与代币增值的衡量标准、模型的实际作用，以及优秀智能协议创始人应具备的素质等。

不过这些细节容后再叙。现在让我们聚焦一个自Truth Terminal以来我持续关注的项目：Zerebro。这个上线仅两周的项目市值已突破1亿美元。

在我看来，Zerebro展现了下一代链上智能代理应有的形态。如果说Truth Terminal是这个领域的Cryptopunks，那么Zerebro就是BAYC。创始人Jeffy Du以快速执行力著称，通过公开路线图和系列实验不断探索链上智能代理的行动策略。特别值得一提的是，他在公共建设方面表现卓越，向我们生动展示了如何实时构建代理社区。

这种体验让我联想到BAYC——首个将Punks提出的10k PFP概念落地并专注长期社区建设的项目。Punks和GOAT永远是各自领域的开创者，但我们也需要关注后来者的创新实验。

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代理的记忆与搜索能力

在关于Zerebro的11页文章中，@jyu_eth提出了”模型崩塌(model collapse)”的概念：”这是影响生成式AI模型的退化过程，当模型反复以自身生成的数据训练时，会逐渐偏离原始数据分布的真实信息。随着AI生成内容普及，基于这些数据训练的下一代模型将丧失对原始分布尾部信息的捕捉能力，最终收敛于变异减少的狭窄近似。”简言之，模型崩塌会导致AI代理变得重复且健忘。

问题的关键在于，若不解决模型崩塌，所有关于代理成为高效队友的愿景都将落空，因为它们无法可靠地进行内容创作和社区互动。解决方案聚焦于两点：记忆与搜索。

记忆问题正通过检索增强生成(RAG)系统解决。RAG将语言模型与检索系统结合，使代理能在回答问题前从特定数据库中提取信息。

特别值得关注的是”依赖人类生成数据的固有熵值”这句话，因为这使代理显得更具生命力。现实世界瞬息万变，代理不可能在诞生时就完美无缺。更重要的是理解代理如何吸收新信息、存储相关内容，并利用更新后的知识库执行更复杂的行动。

在RAG系统中，三个特性至关重要：记忆的持续更新、上下文检索和多样性维护。

Cents机器人和基于ai16z的Elisa Framework的项目都采用了检索系统。显然，不具备RAG功能的AI代理已处于劣势，尤其是当这些代理日益依赖与社区互动获得的细微见解时。

搜索功能是另一关键。它使代理能实时查找信息，更好处理记忆系统未存储的新话题。Jeffy指出：”记忆只能检索已存信息，无法回应系统中从未接触的主题。”他进行了一项实验：向基础模型和增强搜索功能的模型(通过Perplexity API实现)各提100个近期事件相关问题。基础模型被迫猜测，而具备搜索功能的模型正确回答了98题。

更令人惊叹的是，搜索并非一次性操作。代理认为未来可能相关的查找结果都可纳入记忆系统。显然，记忆与搜索的结合对代理的可持续运作至关重要。

全平台同步存在

Zerebro的另一亮点是其不仅部署在X(Twitter)，还同时覆盖Warpcast、Telegram和Instagram。

更难得的是，它能根据不同平台调整内容风格。在Warpcast上，它发布的内容风格独特；在Twitter上偏向搞怪；在Telegram上则像个聪明又叛逆的朋友。据Jeffy介绍，Zerebro会监测各平台互动数据来优化内容策略。

虽然目前仍处早期阶段，但Zerebro已展现出根据平台特性学习互动的能力。这正是一个高效社区经理应有的素质——在不同平台间架起桥梁，将复杂对话中的洞见转化为适合各平台的内容。

代理驱动的市场行为

最令人震撼的是，Jeffy给Zerebro分配了一个Solana钱包(地址：BDzbq7VxG5b2yg4vc11iPvpj51RTbmsnxaEPjwzbWQft)，存入SOL后，通过OthersideAI的Self-Operating Computer Framework和LLM”越狱”提示，Zerebro竟能自主操作pump.fun界面，填写参数并成功发行了自己的代币🤯。