Terminal of Truths 问世之后链上开启了 AI Agent 盛世，现如今 Crypto 的市场充斥着各种领域的 Agentic 概念，不管是 MeMe、工具应用、发射平台、模型框架、蜂巢集群等概念，几乎每天都有新概念的项目跑出来，让人应接不暇。而在 12 月 11 号有个简介玩着黑客帝国「we take the red pill then the blue pill」梗的神秘笑脸，在长篇大论了一番关于 AI 哲学相关的话题，并在最后公布了项目的代币地址后立马引爆了市场。它是什么，又怎么撑起了最高 3 亿市值的市场，本文将为你揭开 arc 背后的魔力。
强大的团队背景和技术实力
arc 背后的团队 Playgrounds 可以说拥有相当深厚的技术背景以及跨行业的经验，创始人 Tachi「@ 0 thTachi」在进入区块链前在任职于美国西南研究院负责核物理和航天工程的相关研究，该研究所为美国历史最悠久的同时也是规模最庞大的独立非营利的应用技术研发机构，创建 Playground 之后转型为区块链开发者。
另一个共同创始人、产品负责人 Terry，同时也是知名区块链资料服务商 Graph 的网络技术顾问委员会成员。Stopher「@chairman_stoph」拥有相当丰富的软件工程经验，在疫情期间毕业后加入 Tachi 的团队，从而进入了加密货币领域。Mateo「@belangermatteo」在洛桑联邦理工学院获得硕士学位后，进入 Ledger 做数据分析员，而后加入 Playgrounds 作为核心技术人员。全栈工程师 Mochan「@0x Mochan」以及其他工程师都拥有相当深厚的技术方面的经验。
在 arc 之前 Playgrounds 团队还交付过一些复杂区块链基础设施的成功经验。例如，他们构建了首个 Ordinals 和铭文子流 API，以及一个名为 Subgrounds 的 Python 库，用于分析在 Graph 网络上索引的区块链数据。
突破性的 AI Agent 框架——Rig
arc 背后的 Agent 框架 Rig，最初是 Playgrounds 内部开发的项目，旨在为需要查询链上数据的 AI 和加密货币项目提供可重复使用的基础设施，尤其着重于聊天界面。随着开发的深入，团队意识到 Rig 具有更广泛的应用潜力，因此决定将其开源，以推动更广泛的社群参与和创新。
Rig 的目标是超越传统的聊天机器人应用，探索 LLM 的更多可能性。例如结构化数据提取、合成数据生成，以及为既有数据管道注入智能。Playgrounds 团队在开发前审视市场现有的框架「如 LangChain、Llama Index 等」，并针对未来 LLM 和 AI 的发展趋势进行预测，而当时在 Agent 框架领域缺乏基于 Rust 的同类框架，而 Rust 的高性能与安全性能让架构更加高效，加上团队成员也具备丰富的 Rust 专业知识，最终选择 Rust 作为 Rig 的主要开发语言。
回头来看目前 Crypto 市场的几个 Agent 架构的龙头，Eliza 用了 Typescript，Zerepy 用了 Python，而 Rig 选择了基于 Rust 研发开创性框架脱颖而出，不只是 Crypto 即使在所有 Agent 开源架构里使用 Rust 作为开发语言的也非常少，比较知名的就是 Sobel.io 的llm-chain 以及 Playgrounds 开发的Rig了。 Tachi 在 Discord 社区内回复 Rig 相比于其他 agent 架构的优势 而使用 Rust 开发让 Rig 有了一些其他架构没有的优点，首先是安全性，Rust 的类型系统在编译时就能提早预防 bug 而不是像 typescript 或 python 需要运行后才能查看，减少运行时错误的风险。而 Rust 的内存管理机制（如 RAII）确保没有内存泄露，并且避免数据竞争。 性能效率来看，Rig 利用 Rust 的零成本抽象加上高效的管道，大幅提高了运行效率并降低了成本，而用 tokio 运行时 Rig 能高效的并行处理提高整体 agent 的性能。允许开发者通过 Tratis 添加新的功能模块，保持框架的灵活性和可扩展性的，并可在多平台运转。模块化和并发性确保了灵活性和扩展性，动态任务和事件驱动使得 Agent 行为更智能、更高效。 相比于目前 Crypto 上大部分的 LLM 架构拥有更高的性能、可拓展性、易管理性、以及安全性。他在产业链中的位置向下可以优化类似 Eliza 这类的 Rag 架构，以及向上承托当前火热的多 AI Agent 集成的 Swarm 概念。这也让 Rig 的架构很适合拓展可靠高性能的 AI/ML 的通路，Rig 可以说专为机构级项目部署而设计的。 这让 Rig 成为开发高性能 AI Agent 的理想工具，无论是在游戏、机器人、自动化工作流还是实时模拟中都拥有表现优异。该架构允许从本地开发环境到企业级系统的无缝扩展，为机构采用奠定了底层基础。当一个项目为企业级别的客户提供高质量的产品，而不是仅仅供普通用户娱乐时，这些企业级的 AI Agent 在某些案例里甚至可以替代整条产业链，这在 Web2 的 AI Agent 市场已经被验证过了。当前 Rig 在 Github 上已经拥有超过 100 次分叉和 1400 颗星了，而这数据也正在加速增长。 在几乎每天都有新概念的项目跑出来，技术快速迭代的同时也充斥着大量的 Scam，这也是区块链常常让人诟病的一点，不伦板块怎么轮动总是会有诈骗项目去消耗市场对某概念的信任度，仿佛是葛兰辛法则的一次次重现，arc 在其中的做法正好相反。前段时间官网显示的 prologue「序幕」也终于在近日掀开了第一层面纱，团队称他为 handshake，宣传视频从机器人和人类版本的「创造亚当」开始到两只手慢慢靠近像是要握手，寓意着人类和 AI Agent 的合作时代来临，颇具玩味。 大部分 Agent 平台都会将 AI Agent 的创建、发行、筹资的流程尽量简短「更多的是用 pump。fun 的 bonding curve 模式」，目的是为了让人更方便的发行 AI Agent，从而让更多的 AI Agent 项目出现，这事实上对平台和平台使用者是双赢。但对市场来说就不一定了，在持续高速的更新下，MeMe 时代热潮下养成的 Dev 和 Degen，流水线似的盘子似乎也适用于这一轮 AI 浪潮，这样的影响下，开发人员会被要求更快的更新速度、更短的开发周期，而开发的深度和市场对他的理解度不同，除去大家已经认可的龙头项目，市面上的产品很难沉淀下来去做实际的创新。 handshake 跟市面上几乎和所有 Agent 平台的发行逻辑都不相同，Tachi 表示他们的开发标准非常高，实施了加密领域最严格的代码审查流程之一，以保证了生态系统的质量。arc 要求参与者先打 500$arc 到指定地址以验证减少垃圾信息，但这不是必要环节。 这种又像 Grant 或是黑客松的项目提交模式，又像 IDO 的形式，在其他项目来说可能会是一个很失败的商业模型，中间参与者的门槛太高，但是审查效率又太低，能获得的回报「手续费」可能是很大幅度的减少。 虽然不排除之后也会发行类 Pump.fun 的 AI Agent 的发行模式，但是其实 arc 这么做是有一定道理的，首先从技术角度来说，Rust 的开发因为门槛高相比于 Python 或 Typescript 的开发者原本就少，开发周期也更长。让 Rig 的开发者和其他开发者卷开发效率是负收益的，长久看来产品质量会慢慢下降。 其次从商业角度和团队整体愿景来看，他们想要做的产品是真正能够做到高效性能的企业级 AI Agent，而不仅仅是聊天机器人，他们期望的最终愿景是通过 Agent Pipeline 将所有 AI Agent 的思维模式、推理方式结合到一起最终能够形成对事物存在更深度理解的 Agent，从而让 AI 产生更多思考，这就需要更高质量的 Data Feed 和更成熟的推理能力，质比量更加重要。 值得一提的是，在 handshake 的页面里 arc 表示将跟 Solana 以及 Arbitrum 链的生态的合作审查，这之前市场一直在讨论当最好的基于 Rust 的 Layer1 遇到最好的基于 Rust 的 AI 框架时很难不让人产生联想，现在来看算是给出了答复。 arc 像很多 Crypto 的 AI 项目一样正处于两项变革性技术「人工智能和区块链」的交汇点，我们正在加速进入一个人类和代理将在链上和链下相互交互的新范式。 arc 是一个繁荣的开发者生态系统，推动基于人工智能的创新。其核心理念围绕着 arc complex 展开，这是一个由开发者、项目和信息资源组成的协作网络。 arc 也是一个座桥梁，联通区块链和人工智能领域的优秀人才建设未来的 Crypto+AI Agent 所需要的基础设施。 arc 还是一个 AI Agent 的发行平台，为该架构的 AI Agent、Agent 的系统或是改进 Rig 架构本身构建以$arc 为基础的交易对或是提供激励。 arc 吃下红色药丸了解现实 Agent 架构的不足、市场的混乱，知道这一切的改变不是一朝一夕能达成的。再用团队技术实力、社区开发者的力量、以及认可他思想的人群，到最后可以吃下那颗蓝色药丸。它不仅是一个项目，更像是一个正在构建未来蓝图的实践者。神秘笑脸 arc 到底是什么
正式的参与者首先需要提交一份提案「清楚地阐述专案的目标、技术方案、团队背景以及团队对$arc 生态的贡献等」，随后需要提案审核「团队以及核心社区成员会对其进行各种维度的评估」，当提案通过后才会在允许项目名字出现在注册名单上，相当于团队帮忙先做了第一部分的尽职调查才把项目展示在社区成员面前，而后才是他们自己筹集资金或者社区捐款的形式组成 arc 或者 Sol 交易对的阶段。