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意图经济崛起：系统从捕捉行为转向处理「目标」原文标题：《意图经济》
撰文：Vaidik Mandloi
编译：Block unicorn
前言
在过去一年中，互联网上开始悄然出现一种微妙的变化。越来越多的系统不再关注用户如何与之互动，而是更加关注用户想要达成的目标。这些系统不再强调点击次数、步骤或操作说明，而是从用户的意图出发。
这种情况在很多领域都有体现。在金融领域，用户指定想要的结果，然后由软件负责执行。在商业领域，代理商代表用户协商价格和时间。在搜索和效率工具中，人们越来越多地描述目标，而不是浏览菜单或操作流程。
这种转变通常被称为「意图经济」。它指的是这样一种系统：意图成为主要输入，而执行则委托给软件，这些软件在特定约束条件下竞相满足意图。迄今为止，互联网的大部分都是围绕用户界面构建的。用户需要将他们的需求转化为系统能够理解的操作。这意味着用户需要学习各种工具、做出选择并手动权衡利弊。
如今的变化在于，用户的意图本身开始被直接捕捉和处理。今天，我们将深入探讨基于意图的系统如何在互联网上兴起。
互联网当前优化的对象
大多数互联网系统并非直接基于意图运行，而是基于行为运行。当用户想要完成某项操作时，他们需要通过一系列步骤来表达：搜索、点击、筛选、选择、比较和确认。系统无法直接接收到用户想要做什么的明确指令，而是接收用户操作的信号，并尝试从中推断意图。这种方法在系统较为简单时是合理的。那时选项数量有限，执行路径更容易理解，用户可以轻松地将他们的需求转化为实际操作，而无需付出太多努力或承担太多风险。
然而，随着互联网的发展，这种假设悄然失效。市场规模越来越大，也越来越分散。一个结果往往涉及多个场所、价格和中间商。然而，交互模式却依然如故。用户仍然需要决定如何完成某件事，即便他们缺乏做出明智决策所需的信息或背景。预订旅行、转账、购买商品或协调工作，越来越需要应对复杂性。控制权仍然掌握在用户手中，但用户对复杂性的理解却发生了变化。
与此同时，平台开始围绕那些易于容易变现的内容进行优化。用户行为变得可见，因此点击量、参与度、停留时间、转化漏斗和转化率成为系统响应的主要信号，但这并非因为它们反映了用户的成功，而是因为它们可衡量且可变现。随着时间的推移，这些指标逐渐取代了用户意图，成为主要的优化目标。系统更擅长引导用户完成流程，而不是尽可能减少用户达成目标所需的努力。流程越长、越复杂，从中榨取价值的机会就越多。
于是我们得到的是这样一个互联网：用户通常带着明确的目标而来，但平台却通过各种流程和步骤来吸引他们，延长他们的使用时间。用户非但没有减少达成目标所需的工作量，反而被要求比较各种选项、权衡利弊，并经历冗长的路径，即便软件拥有的数据和计算能力远超用户。
意图一直存在，但从未被视为直接输入。系统依赖用户的行为而非意图，让用户自行处理协调和决策的责任。如今存在的摩擦并非偶然，而是系统对行为做出反应而非根据既定目标采取行动的结果。
让意图显式化
基于意图的系统与传统系统的关键区别不在于用户的需求不同，而在于系统能够直接接收这些需求。当用户明确表达意图时，他们无需再通过一系列操作来表达目标，只需明确告知所需结果及其必须满足的条件即可。这些条件可以很简单，例如价格上限、时间限制或风险偏好。一旦明确了意图，系统便不再等待进一步的指令，而是将其视为一个待解决的问题。
这一点至关重要，因为明确定义的意图也会影响执行方式。现在，实现同一目标不再局限于单一的预定义路径，而是有多种可能的方法。系统无需用户干预即可评估不同的路线、场所或策略，并选择最符合既定约束条件的方案。用户不再是系统的导航者，而是系统代表用户进行导航。
如今，这一切之所以成为可能，不仅在于更完善的界面，更在于协调成本的降低。软件现在可以低成本地评估多种方案、比较结果并实时做出反应。代理可以持续运行、监控不断变化的情况，并在无需每一步都请求许可的情况下调整执行。在计算成本高昂、系统各自独立且执行需要人工干预的时代，这一切都难以实现。而如今，这些限制已大大降低。
另一个重要的变化是，执行不再需要由单一平台掌控。一旦意图以结构化的方式表达出来，任何能够满足该意图的参与者都可以做出响应。这在执行层面引入了竞争。不同的求解器、代理或服务可以尝试实现相同的意图，系统可以根据预定义的规则选择最佳结果。用户无需知道是谁执行了任务，只需确保结果符合他们设定的条件即可。
在旧系统中，用户需要手动比较选项并权衡取舍才能进行优化。而在基于意图的系统中，优化过程转移到了下游。系统会比较选项、处理复杂性并呈现结果。碎片化不再是用户的问题，反而成为优化的输入。更多的选项能够提升结果，而不是增加决策难度。
当结果成为价值单位
在注意力驱动的系统中，价值流向那些控制需求的一方。平台竞相将用户留在自己的界面中，因为盈利就发生在这里。而在意图驱动的系统中，价值则流向那些能够最高效地实现目标的人。稀缺资源不再是注意力，而是在各种限制条件下可靠的执行力。这是一个微妙却重要的变化。它将竞争的焦点从表面互动转移到了后端能力。
在意图经济时代，用户不再像传统方式那样浏览市场或操控平台，而是发出请求。这改变了各方的影响力。那些仅仅引导用户完成流程的中介机构的重要性下降，而能够降低成本、风险或延迟的基础设施则变得至关重要。执行服务提供商之间的竞争不再是用户锁定，而是速度、准确性、价格和可信度。糟糕的执行会迅速受到惩罚，因为用户无需了解失败的原因，只需看到失败即可。他们可以简单地停止向该方向发送意图。
这也改变了市场的规模化方式。在旧模式下，复杂性随着用户数量的增加而增加。用户越多，意味着需要更多的支持、更多的界面，以及更多的决策权被推向上游。而在基于意图的系统中，复杂性则随着基础设施的完善而增长。用户保持简单，系统会替他们处理各种复杂情况。这使得服务非专业用户变得更加容易，而无需降低系统的功能。高级用户和复杂的基础设施可以共存，但协调的负担不再落在提出请求的人身上。
这也降低了转换成本。当用户无需受限于特定的工作流程或界面，只需表达意图即可，他们便可自由地将该意图发送到任何地方。交易执行提供商不能依赖惯性或习惯，他们必须持续竞争。这促使他们努力实现意图格式、验证机制和结算层的标准化，因为兼容性的提升会扩大交易执行市场的规模。随着时间的推移，这将推动系统走向更加开放的方向。
从更宏观的角度来看，意图经济改变了「使用互联网」的体验。用户不再是系统导航者，而是开始发出请求。许多以前需要注意力、判断和重复决策的交互都可以简化为一个步骤。用户决定结果和限制条件，系统则竞相完成其余工作。这就是为什么意图经济不仅限于加密货币或金融领域。这些领域之所以能清晰地展现其运作机制，是因为执行成本高昂且错误显而易见。但同样的结构适用于任何协调成本高的领域：商业、物流、日程安排、采购、信息检索，以及最终的日常数字任务。在结果比过程更重要的领域，基于意图的系统优于基于工作流的系统。
今天就到这里，我们下一篇文章见。
如果OpenAI吞下Pinterest：2000亿张意图图像将如何重塑AI技术栈当科技媒体还在猜测OpenAI的下一步动作时，一条来自The Information的报道揭开了可能改变AI产业格局的帷幕——这家以ChatGPT改变世界的公司，正在考虑收购图片社交平台Pinterest。这不仅仅是又一起科技并购案，而是一场关乎AI技术演进方向的战略抉择。Pinterest拥有的不是普通的图片集合，而是超过2000亿张经过用户意图标记的视觉数据，每一张被保存、分类、分享的图片背后，都隐藏着人类欲望、审美倾向和消费意图的密码。如果这场收购成真，OpenAI将从纯粹的语言模型王者，进化为真正理解人类视觉意图的多模态巨头，这背后涉及的技术重构、数据整合和生态演变，值得每一个AI开发者深入思考。
来源：Sequoia Capital
数据价值的范式转移：从标注到意图
理解这场收购的技术意义，首先要重新审视Pinterest数据的独特价值。传统的AI训练数据集，无论是ImageNet的物体识别标注，还是LAION的图片-文本配对，本质上都是静态的、描述性的。一张猫的图片被标注为“猫”，一张风景照配文“日落时的群山”，这些数据教会AI识别物体和场景，但无法理解人类为什么关注这些图像。Pinterest的数据完全不同，当用户将一张北欧风格客厅图片保存到“梦想家居”图板时，当一件连衣裙被收藏到“夏日穿搭灵感”，这些行为背后的意图、审美偏好、生活阶段甚至购买意向，都成为了数据的一部分。
这种从“是什么”到“为什么”的转变，将彻底改变多模态AI的训练范式。现有的视觉语言模型如GPT-4V或谷歌的Gemini，能够描述图片内容，却难以推断用户的潜在需求。Pinterest的意图标记数据提供了宝贵的监督信号，让AI学习的不再是简单的视觉-文本对应关系，而是复杂的用户行为序列：看到什么、喜欢什么、保存什么、后续搜索什么、最终购买什么。这种序列数据对强化学习尤其珍贵，它揭示了人类决策的隐含逻辑，为训练能够预测和引导用户行为的AI代理提供了前所未有的素材。
更微妙的是这些数据的商业维度。Pinterest上的图片不是孤立的审美对象，而是连接消费意图的商业信号。一张保存的家居图片可能关联着家具购买链接，一个食谱图板可能导向厨具电商，这种从视觉偏好到商业行为的直接映射，是其他平台难以提供的独特数据资产。对于OpenAI而言，这意味着其模型不仅能理解世界的外观，还能理解世界如何被消费、被改造、被纳入人类的生活项目。这种理解能力的跃迁，将使得AI从被动的信息处理工具，转变为主动的生活和商业助手。
技术整合的深度挑战：从数据湖到智慧泉
收购传闻背后隐藏着巨大的技术整合挑战。Pinterest的2000亿张图片不是整齐存放的标准化数据集，而是分布在复杂架构中的动态数据流。这些数据包括用户上传的原图、经过处理的缩略图、视觉特征向量、用户交互日志、社交关系图谱、商业标签系统，形成了一个多层次、多模态的数据生态系统。将其整合到OpenAI现有的技术栈中，需要解决从基础设施到算法范式的全方位问题。
数据管道的重构首当其冲。OpenAI目前处理的主要是文本和部分图像数据，规模虽大但格式相对统一。Pinterest的数据不仅体积庞大——按每张图片平均500KB计算，原始数据就超过1EB（百万TB）——而且结构复杂。用户行为数据是时间序列，社交互动构成图结构，商业标签形成分类体系，这些异构数据需要统一的数据湖架构来管理。更关键的是实时性要求，Pinterest的数据在不断增长和变化，如何建立实时数据处理管道，将新鲜的用户行为转化为训练样本，是一个巨大的工程挑战。这可能需要构建全新的流式处理系统，能够实时摄入用户交互数据，在线更新嵌入表示，动态调整推荐算法。
模型架构的演进是另一个深层挑战。OpenAI的核心优势在于基于Transformer的大型语言模型，但Pinterest数据需要的可能是全新的多模态架构。传统的视觉语言模型通常将图像编码为嵌入向量，然后与文本嵌入一起输入Transformer。然而，Pinterest数据包含的不仅仅是图像-文本对，还有用户序列行为、社交图谱结构、商业意图标签。这需要能够处理时序数据、图结构和多任务学习的混合架构。一种可能的方向是扩展当前的多模态Transformer，加入时间注意力机制来处理用户行为序列，集成图神经网络来利用社交关系，设计多任务输出头来同时预测视觉相似性、用户意图和商业价值。
训练策略的重新设计同样至关重要。Pinterest数据的独特之处在于其强监督信号——用户行为本身就是清晰的反馈。这为强化学习提供了天然的训练环境。想象一个AI助手观察用户浏览、保存、搜索的行为序列，学习预测用户的下一项需求，甚至主动推荐相关内容和产品。这种训练需要复杂的奖励函数设计，平衡短期互动满意度与长期用户价值。同时，隐私保护必须内置于训练过程中，如何在利用用户行为数据的同时避免泄露个人隐私，需要差分隐私、联邦学习等技术的创新应用。训练规模也将达到新高度，如果结合Pinterest数据和OpenAI现有语料库，可能需要百万级别的GPU集群进行数月训练，这对计算基础设施提出了极限要求。
能力跃迁的具体路径：从识别到预见
技术整合的成功将带来AI能力的代际跃迁。当前的多模态AI能够识别图像内容、回答相关问题、生成简单描述，但Pinterest数据的注入将使模型获得全新的能力维度。最直接的提升在于视觉理解和推理的深度。当模型不仅看到“一张沙发”，还能理解这是“北欧风格的模块化沙发，适合小户型客厅，价格区间在2000-3000元，常与浅色木地板和简约茶几搭配”，视觉理解就上升到了场景理解和生活知识的高度。这种理解来源于对数百万用户设计图板的数据挖掘，是任何人工标注都无法达到的细致和实用。
个性化生成能力将发生质变。当前的DALL-E或Midjourney能够根据文本提示生成图像，但这些生成往往是通用化的。有了Pinterest数据，AI可以学习特定用户的审美偏好——某人喜欢柔和的莫兰迪色系、倾向自然材质、偏好极简风格，然后生成完全符合其品味的视觉内容。更重要的是，这种个性化可以跨领域应用：根据用户的家居风格推荐匹配的穿搭，根据旅游目的地的收藏推荐摄影构图，根据食谱保存记录推荐餐具搭配。生成不再是孤立的创作，而是融入用户生活语境的个性化服务。
商业意图预测将成为新的能力前沿。Pinterest数据的核心价值在于连接视觉偏好与消费行为。AI可以分析用户保存的家居图片序列，预测其可能正在规划装修，进而推荐相关产品和服务；通过分析穿搭收藏的变化，预测用户的生活阶段转变（如从学生到职场）；甚至通过比较不同用户的相似图板，发现新兴的消费趋势。这种从视觉数据中挖掘商业洞见的能力，将重新定义电商推荐、广告定位、产品设计等众多领域。AI不再是被动响应查询，而是主动预见需求。
多模态交互的流畅度将达到新水平。当前的ChatGPT在处理复杂视觉任务时仍显笨拙，用户需要详细描述图像内容或分步指导模型关注特定区域。Pinterest数据训练的模型将更理解人类如何自然地与视觉内容互动——我们指代物体时使用相对位置而非坐标，描述风格时使用文化参照而非专业术语，表达偏好时使用情感语言而非技术参数。这种对人类视觉交流方式的深刻理解，将使多模态交互如同人与人之间的对话一样自然流畅。
来源：1000 Logos
开发生态的连锁反应：新工具与新机会
OpenAI若成功整合Pinterest，将引发AI开发生态的连锁反应。API能力的扩展是最直接的影响。开发者可能会获得全新的多模态端点，能够接受图像和用户历史作为输入，输出个性化的视觉建议、风格分析、趋势预测。这些API可能包括视觉搜索服务——上传一张图片，找到风格相似的产品；个性化生成服务——根据用户偏好生成定制化视觉内容；意图分析服务——分析一组图片，推断用户的生活方式和潜在需求。这些能力将催生新一代应用，从个性化设计助手到智能购物导购，从教育内容生成到医疗视觉辅助。
开源社区将面临新的挑战与机遇。当前的开源多模态模型如OpenFlamingo、BLIP等，在数据规模和质量上已经与商业模型存在差距。Pinterest数据的独占可能进一步拉大这一差距。开源社区需要寻找替代数据源和创新方法，可能的路径包括：构建去中心化的数据共享网络，鼓励用户自愿贡献匿名化的意图数据；开发更高效的小样本学习算法，用有限数据达到接近的效果；专注于特定垂直领域，在细分市场建立优势。同时，这也可能刺激新的开源数据项目，尝试用众包方式构建意图标记的视觉数据集。
创业公司的竞争格局将重新洗牌。当前基于多模态AI的创业公司大多聚焦于内容生成、视觉编辑等工具领域。如果OpenAI获得Pinterest的数据优势，可能推出更强大的通用视觉服务，挤压这些创业公司的生存空间。但同时也创造了新的机会：专注于特定行业深度的公司可以建立专业数据壁垒；提供隐私优先解决方案的公司可以满足企业客户的数据安全需求；开发边缘多模态应用的公司可以抢占移动设备市场。关键在于找到OpenAI作为平台提供商无法或不愿覆盖的细分市场，建立独特的价值主张。
开发者技能需求将发生演变。传统的机器学习工程师技能仍然重要，但新的需求正在浮现：多模态数据处理能力——如何清洗、整合、标注视觉和行为数据；强化学习应用能力——如何设计奖励函数、训练决策智能体；隐私保护技术能力——如何在利用数据的同时保护用户隐私；伦理评估能力——如何确保AI推荐不会强化偏见或操纵行为。全栈AI工程师的概念可能扩展为“全模态AI工程师”，需要同时精通语言、视觉、行为数据的处理和分析。
行业格局的重构：新王者的诞生
这场潜在收购最终可能重构整个AI行业格局。谷歌长期以来的优势在于搜索数据与多模态能力的结合，从图片搜索到视觉定位，从YouTube理解到地图视觉，谷歌建立了完整的视觉智能栈。如果OpenAI获得Pinterest，将在意图理解的视觉数据上获得独特优势，直击谷歌的核心竞争力。这可能导致两大巨头在不同维度展开竞争：谷歌强在通用视觉理解和全球覆盖，OpenAI强在深度意图推断和个性化服务。竞争的结果将决定未来几年消费者如何与视觉信息互动，企业如何利用AI理解客户。
垂直行业将迎来AI赋能的浪潮。家居设计行业可能首先被颠覆，AI可以根据房屋照片和用户偏好生成完整的装修方案，推荐具体产品，甚至预估成本和时间。时尚行业将进入高度个性化时代，AI从用户的穿搭收藏中学习风格DNA，推荐完全符合品味的服装搭配，预测尺寸合身度，虚拟试穿体验。教育领域可以基于学生的学习兴趣视觉图谱，推荐个性化的学习资源和实践项目。医疗领域虽然对数据隐私要求更高，但匿名化的视觉行为数据仍可帮助理解患者的生活环境和健康习惯。每个行业都需要重新思考如何在新的多模态AI生态中定位自己。
伦理与社会影响需要提前考量。当AI深入理解用户的视觉偏好和潜在欲望时，操纵和滥用的风险也随之增加。个性化推荐可能演变为欲望放大机器，不断推送刺激消费的内容；审美分析可能强化社会偏见，将特定体型、肤色、风格边缘化；意图预测可能侵犯心理隐私，从保存的图片推断敏感的生活状态。这需要技术、政策、伦理的协同应对：技术上开发可解释性和可控性机制，政策上建立数据使用和AI推荐的规范，伦理上确立以用户福祉为中心的设计原则。行业自律和公众监督都不可或缺。
全球AI竞赛将进入新阶段。当前中美在AI领域的竞争主要集中在基础模型和大规模计算，但高质量领域特定数据正在成为新的战略资源。Pinterest作为美国公司，其数据若被OpenAI整合，将加强美国在消费意图理解方面的领先优势。这可能刺激其他国家加大对本土数据资源的保护和开发，加速区域AI生态的形成。开源社区和国际合作变得比以往更加重要，只有通过知识和技术的共享，才能防止AI能力被过度集中，确保技术进步惠及全球。
视觉智能的奇点时刻
OpenAI考虑收购Pinterest的传闻，无论最终是否成真，都标志着一个关键认知正在AI行业形成：未来的智能不仅是语言的，更是视觉的；不仅是通用的，更是情境的；不仅是识别的，更是意图的。Pinterest积累的2000亿张意图标记图片，如同数字时代的人类集体视觉潜意识，等待被解码和理解。如果这项数据资产与OpenAI的模型能力结合，可能催生出真正理解人类视觉世界的AI，一个不仅能看到事物，还能理解我们为何关注这些事物、如何与这些事物互动的智能系统。
对于技术社区而言，这一潜在转变既是挑战也是启示。它提醒我们，AI的进步不仅来自更大的模型和更多的计算，同样来自更丰富的数据和更深刻的理解。它展示了多模态AI从技术演示走向实际应用的关键路径——必须扎根于真实的人类行为和环境。它也提出了紧迫的问题：在追求更强大AI的过程中，如何确保技术的民主化？如何平衡商业价值与用户隐私？如何引导AI理解人类却不操纵人类？
无论这场收购的结果如何，视觉意图理解的时代已经开启。从家居设计到时尚穿搭，从教育学习到健康管理，AI将越来越深入地理解我们的视觉世界和其中蕴含的欲望、梦想、需求。作为开发者和技术思考者，我们的任务不仅是构建这些系统，更是思考它们应该如何被构建、为谁服务、受何约束。在这个视觉智能的奇点时刻，每一行代码都不仅是功能的实现，更是价值的体现；每一个算法选择都不仅是技术的决定，更是伦理的立场。最终，我们创造的将不只是更聪明的机器，更是我们与视觉世界的新型关系。红帽公司凭借对AI和数据的控制力，意图以"可信架构"主导市场随着AI在企业领域的快速普及，确保数据主权已超越单纯的技术创新，成为竞争力的核心要素。在这一趋势下，红帽公司正以OpenShift平台为核心，率先构建集安全、合规和基础设施控制于一体的AI可信架构。
在洛杉矶举行的"KubeCon+CloudNativeCon北美2025"大会上，红帽高级产品营销经理吉米·阿尔瓦雷斯与高级软件工程师谢恩·乌特通过SiliconANGLE的直播平台theCUBE亲自阐述了红帽的愿景。他们强调："AI已不再是实验性技术，而是进入正式部署阶段，企业正在寻求符合规模的控制能力与经过验证的治理体系。"
红帽具备从平台、容器到应用部署的全栈统一运营能力，构建了可执行一致性策略的架构。为应对日益成为AI部署核心的模型上下文协议服务器与代理型AI的安全挑战，其设计已融入纵深防御架构及后量子密码技术。乌特表示："安全不是一劳永逸的工作，而是需要持续应对的过程，我们正在为量子计算时代做准备。"
阿尔瓦雷斯还介绍了既能符合地区数据法规，又可同时支持云环境与本地部署的后续战略。他特别指出，国防等安全敏感领域对AI部署的需求正在增长。他预测："融合技术实力、数据控制权与安全能力的解决方案，将成为2026年后市场主导地位的核心要素。"
红帽的这种建设思路与企业对构建负责任、可持续AI基础设施的需求相契合，进一步凸显了OpenShift AI的价值。随着企业AI应用进入深水区，围绕AI与数据控制权的竞争预计将日趋激烈。
贝莱德、美联储等突然集体押注 RWA，意图为何？作者：梁宇
编审：赵一丹
全球金融体系正经历一场由现实世界资产代币化（RWA）驱动的结构性变革。2025 年 10 月，据《金融时报》报道，贝莱德宣布向旗下代币化基金 BUIDL 追加 5 亿美元投资并部署于 Aptos 公链，推动该链 RWA 总价值突破 12 亿美元，跃居全网第三；与此同时，美联储正式提出「有限访问主账户」提案，首次允许合规稳定币发行商直接接入 FedNow 与 Fedwire 支付系统。这两大事件共同宣告：传统金融巨头不再试探，而是以资本与技术底层的双重选择，全面拥抱 RWA 的代币化未来。
据区块链安全机构CertiK于 2025 年 7 月发布的《RWA 市场半年度报告》，截至 2025 年中，RWA 市场规模已突破 260 亿美元，较 2022 年增长超五倍，成为数字资产生态中增长第二快的领域。其发展轨迹已不再局限于技术迭代与资产扩容，更指向未来金融底层逻辑的重构。关键假设在于：若未来五年全球主要监管框架实现实质性互认，RWA 将步入爆发式增长通道；而随着去中心化金融协议与传统金融基础设施深度融合，一个高度自动化、跨链互操作的全球资本市场新架构正在形成。我们正站在「机构信任」与「算法信任」相互嵌套的金融新纪元的开端。此刻，一个核心问题值得深思：传统金融巨头的降维入场，究竟意味着对加密世界的整合，还是将引发一场更深层次的金融底层逻辑重构？
一、巨头入场：传统金融的战略卡位与生态构建
传统金融机构的参与是此轮RWA爆发的核心驱动力，其动作已从早期的观望研究，升级为大规模的战略性资源投入。贝莱德向其代币化基金 BUIDL 追加 5 亿美元投资，不仅体现了贝莱德对 RWA 赛道前景的坚定看好，更揭示了其选择高性能新公链作为技术底层的战略意图。老牌资管公司富兰克林邓普顿则采取了差异化竞争策略，通过低管理费吸引广大投资者，其链上基金 BENJI 规模已达 8 亿美元。
然而，巨头的版图远不止于此。 全球银行业巨头也在积极布局。汇丰银行已将其庞大的欧元计价的担保债券计划部分迁移至区块链上，以探索更高效的发行与结算。摩根大通的 Onyx 数字资产网络更是早已投入运营，处理了超过 3000 亿美元的短期资产交易。这些案例共同表明，顶尖金融机构不再将 RWA 视为一个噱头或边缘业务，而是将其提升至重塑未来资产管理模式的战略高度。
（1）清算基础设施的突破与深远影响
美联储「有限访问主账户」提案，允许合规稳定币发行商直接接入 FedNow 与 Fedwire 支付系统，这一政策的意义远超技术升级—— 它首次将数字资产纳入央行级清算网络，从根本上动摇了链上资产与法币体系间的「信用隔阂」。此前，Circle 的 USDC 等稳定币需通过商业银行间接清算，而 2023 年 Silvergate 等银行的倒闭暴露了传统通道的脆弱性。直接接入美联储系统后，RWA 的结算效率与安全性将获得质的飞跃，为代币化国债、房地产等资产提供了央行级的信用背书。这一变革为巨头们大规模进入扫清了最关键的基础设施障碍。
（2）机构主导的生态特征与高门槛：从美国市场驱动到欧洲制度构建
与美国以市场驱动、技术突破为核心的进路不同，欧洲的 RWA 发展更多建立在制度设计与监管共识之上。德国是这一路径的典型代表，其较早通过的《电子证券法》（eWpG）为区块链证券提供了法律基础，并构建了高标准的准入体系。 这种高门槛虽然限制了初创企业的涌入，却为德意志交易所旗下 Clearstream 这类传统金融基础设施运营商构建了坚实的护城河。Clearstream 计划于 2025 年推出比特币托管服务，并通过收购 Crypto Finance AG 增强其数字资产能力，这种「严谨秩序」下的生态构建，确保了 RWA 发展的稳健性，但也可能在一定程度上抑制了创新活力。
二、资产多元化：从金融核心向实体经济的渗透
RWA 的资产类别正经历一场深刻的多元化演进，从最初单一的美国国债，快速向私人信贷、大宗商品乃至更广泛的实体经济领域渗透。根据行业数据平台 RWA.xyz 在《RWA REPORT 2025》中的统计，截至 2025 年 9 月，链上 RWA 总规模已突破 300 亿美元，资产类别覆盖私人信贷、国债、大宗商品、股票及另类基金等多个领域。这种资产构成的演变，清晰地勾勒出 RWA 从争夺最安全的「避风港」资产，逐步转向解锁更具收益潜力和社会经济价值资产的路径。
（1）私人信贷的崛起与运作机理
私人信贷成为 RWA 第一大资产类别，其快速发展揭示了市场对高收益、非标资产的需求。以美国非银行机构 Figure Technologies 为例，它通过其专有的Provenance区块链发放房屋净值信贷额度（HELOCs），其平台上的活跃贷款额已高达 110 亿美元。其运作细节是：平台允许房主以其房屋净值为抵押，获得最高达房屋价值 85%的信用额度。整个过程，从信用评估、贷款发放到利息支付，均通过智能合约自动化执行，并将关键信息（如抵押品价值、还款记录）在链上透明展示，从而显著降低了信息不对称和信贷风险。这类案例标志着 RWA 首次在真实的信贷业务中实现了可验证的资产收益分配，成为区块链技术从金融边缘向核心信贷市场渗透的关键一步。
（2）代币化国债的「入口效应」与模式创新
美国国债的代币化规模大幅增长。这一增长的核心驱动力在于，国债作为全球最安全的资产之一，为机构投资者提供了一个风险极低、认知门槛相对较低的进入 RWA 世界的「入口」。贝莱德的 BUIDL 基金以 28.2 亿美元规模占据 37%的市场份额，并策略性地覆盖了以太坊、Solana 等 7 条公链，展现了其多链布局的战略眼光。另一方面，Ondo Finance 的创新更进了一步，它推出了零管理费的 USDY（一种由短期美国国债支持的收益型代币），为非美国投资者提供了便捷的美元收益渠道。这些实践正在重塑稳定币的生态，催生了如 Ethena USDtb 等新兴稳定币，它们将国债利息直接分配给持有者，颠覆了传统无息稳定币的模型。
（3）从金融资产到实体资产的长尾探索
尽管代币化股票目前在 RWA 市场的占比不大，但它在 2025 年迎来了爆发式增长。Kraken 与 Backed Finance 的合作是一个典型案例，它们基于 Solana 网络推出了 xStocks，提供了苹果、特斯拉等 50 余只美股的代币化版本，并创新地支持这些代币化股票作为抵押品进行借贷，这打破了传统股票市场的功能边界。在大宗商品领域，则由 Paxos Gold 和 Tether Gold 主导，规模达 15.1 亿美元，几乎占据了商品类 RWA 的全部份额。
更为前沿的探索已延伸至不动产、艺术品和知识产权等非标资产。 尽管这些领域尚未形成规模，但已出现有价值的实验。例如，某些司法管辖区已开始尝试将商业地产的所有权分割代币化，以降低投资门槛并提高流动性。在艺术品领域，基于区块链的溯源和所有权登记，为高价值艺术品的部分所有权交易提供了技术可能。这些长尾资产的代币化前景广阔，但其面临的挑战也更为严峻，包括复杂的法律确权、缺乏标准化的估值体系、以及更深的流动性困境，其大规模发展有待于监管框架的进一步明确和相关技术的成熟。
三、全球监管格局：国家战略与市场驱动的复杂博弈
RWA 的全球化本性使其发展深度受制于各国监管态度的分化，目前已经形成了从激进到审慎的广阔监管频谱。纵观全球，三种监管范式逐渐清晰：泰国的「国家驱动」激进型、欧盟与德国的「制度稳健」型，以及中国香港的「审慎开放」平衡型。
激进型：泰国的「试验场」逻辑与长臂管辖
泰国通过《数字资产业务紧急法令》构建了由 SEC、央行与反洗钱办公室构成的「三支柱」监管体系，展现出将数字经济提升为国家战略的雄心。其发行全球首支代币化政府债券 G-Token，以及推出的「TouristDigiPay」计划（允许游客使用加密货币支付消费），都是将国家关键行业（如旅游业）与区块链技术深度融合的积极实验。然而，其监管实践中更具争议性的是「长臂管辖」条款，该条款要求那些具备泰语服务、支持泰铢交易等特征的境外平台也必须向泰国当局申请牌照。这一尝试旨在将全球创新纳入本土监管射程，但也引发了对于监管过界和国际法律冲突的担忧。
制度型：欧盟与德国的制度性谨慎及其跨国协调
德国依据 2021 年生效的《电子证券法》（eWpG）与《银行法》为基础，将区块链证券明确纳入物权保护范围，尽管目前其范围仍谨慎地限于债券与基金份额。 欧盟自 2024 年 6 月正式生效的《加密资产市场监管法案》（MiCA） 进一步在全盟层面统一了牌照标准，其严厉性在 BaFin 因资本金不足叫停 Ethena 公司在德国的稳定币业务一案中可见一斑。这种高标准虽极大地保障了金融安全，但也导致德国加密牌照平均审批时间长达 18 个月，远超其他欧盟国家。欧盟的实践提出了一个关键问题：在 MiCA 框架下，各国监管机构如何有效地协调与互认？尽管 MiCA 旨在统一，但在具体执行层面，如对「合格资产」的定义、托管的具体要求等，各国监管机构仍存在解释和操作上的差异，这为 RWA 的跨境运营带来了现实的合规障碍。
平衡型：香港的「沙盒式探索」与内地的审慎基调
香港在其《数字资产发展政策宣言 2.0》中提出了「LEAP」框架，明确鼓励扩展代币化产品，体现了其在可控环境下鼓励创新的「沙盒」精神。然而，根据路透社 2025 年 9 月的市场报道，据传内地监管要求部分在港中资券商暂停 RWA 业务，虽未获官方证实，却真实地反映了 RWA 项目在涉及跨境资金流动时所面临的敏感性和复杂性。对于许多项目而言，解决资金跨境问题通常需要依赖 QFLP（合格境外有限合伙人）或 ODI（境外直接投资）通道，而这两者均面临审批流程复杂、政策不确定性高等挑战。这种「有序推进」的策略，凸显了新兴技术模式与传统监管框架之间尚存的摩擦。
这三种路径代表了当下全球 RWA 监管的三种‘国家范式’——国家驱动、制度稳健与审慎开放。 它们共同构成了 RWA 全球化发展必须应对的复杂监管生态。
四、安全与风险：链上链下双重世界的脆弱点
随着 RWA 规模的膨胀，其安全问题已从单纯的信用违约，扩展到技术漏洞、合规失败和司法不确定性等多维度的复杂风险矩阵。CertiK 报告显示，2025 年上半年 RWA 安全事件导致的损失高达 1,460 万美元，远超 2024 年全年的 600 万美元，且这些损失主要源于链上操作的技术性漏洞，而非传统意义上的金融违约。
（1）五层风险架构与技术深水区的挑战
安全机构 CertiK 提出的「资产-法律-运营-数据-链上」五层安全栈模型，为我们系统性地理解 RWA 风险提供了框架。在资产层，风险集中于虚假的储备金证明，即支撑代币的底层资产是否真实足额存在。在法律层，关键问题在于特殊目的载体（SPV）的破产隔离在法律实践中是否真正有效，能否在发起人破产时保护投资者对底层资产的索取权。运营层则涉及线下资产管理的风险，例如托管方的单点故障或内部舞弊。
在数据层和链上层，技术风险最为集中和复杂。除了已广为人知的预言机操纵和智能合约漏洞之外，数据隐私成为一个日益突出的挑战。许多 RWA 项目涉及敏感的金融数据和个人身份信息，如何在不违背如欧盟《通用数据保护条例》（GDPR）等严格数据法规的前提下，利用区块链的透明特性，是一个亟待解决的技术难题。零知识证明等密码学技术被认为是有潜力的解决方案，它允许在不暴露原始数据的情况下验证交易的有效性，但其大规模商业应用仍面临性能和易用性瓶颈。此外，跨链资产的安全性也随着多链战略的普及而凸显，连接不同区块链的跨链桥多次成为黑客攻击的重灾区。
（2）司法不确定性与跨境纠纷的现实困境
对于底层资产位于如中国内地的 RWA 项目，境外投资者在发生纠纷时将面临显著的司法救济困境。中国的司法实践中，对于涉及加密资产的交易合同，法院时常会以违反公序良俗或相关监管政策为由，认定为「法律行为无效」，这使得投资者的权益保护存在很大的不确定性。另一方面，泰国的反洗钱办公室强制要求非面对面交易的用户进行线下身份验证，这一措施虽提升了安全性，却与区块链技术原生的匿名、无国界特性产生了直接冲突。这些案例表明，RWA 项目不仅需要管理技术风险，更需要在复杂的、甚至相互矛盾的多国法律体系中谨慎航行。
五、未来路径：从万亿美元市场到金融底层逻辑的重构
波士顿咨询集团预测，2030 年全球代币化资产规模可能达到 16 万亿美元。这一宏伟愿景的实现，并非线性增长的结果，而是需要跨越技术、制度与认知的三重关口，最终引发金融底层逻辑的重构。
（1）技术与制度的协同演进
美联储支付系统的开放启示我们，RWA 的未来不仅依赖于区块链自身性能（如吞吐量、最终确定性）的提升，更依赖于与之配套的制度创新。例如，摩根大通 Onyx 平台虽已处理了超 3000 亿美元的短期资产交易，但其未来效率的飞跃，可能正来自于直接接入 FedNow 这样的央行支付系统，从而实现真正的 T+0 结算，极大压缩因结算延迟而产生的流动性溢价。同时，欧盟 MiCA 与德国 eWpG 在实践中的协同过程表明，全球监管框架必须在承认差异的前提下，积极地寻求互认与合作，为跨境 RWA 流动构建「监管高速公路」。
（2）资产类别的螺旋式扩展与前沿技术融合
当前 RWA 仍高度集中于金融资产，但未来的巨大潜力在于将房地产、艺术品、知识产权乃至碳信用等非标资产大规模引入。泰国将旅游业收入代币化、上海马陆葡萄尝试将农业资产上链，均为非标资产的代币化提供了宝贵的早期样本。然而，这类资产的成功代币化，需要解决一系列更为复杂的问题，包括可信的资产确权、动态且公允的估值机制、以及深度的流动性解决方案。这很可能需要依赖人工智能（用于自动化估值和风险定价）、物联网（用于实时监控物理资产状态）等前沿技术与区块链的深度融合，共同构建一个动态、可信的非标资产数字镜像。
（3）普惠金融潜力与伦理边界的重思
从理论上讲，RWA 通过分割所有权，能够显著降低以往仅为大型机构所垄断的资产（如私募股权、商业地产）的投资门槛，从而释放巨大的普惠金融潜力。但与此同时，必须警惕潜在的监管套利和伦理风险。美国财政部已明确警告，稳定币接入央行支付系统「并不意味着其等同银行地位」，不享受存款保险等金融安全网保护。美联储理事鲍曼也曾公开担忧，这类新型工具若脱离有效监管，可能引致金融不稳定。此外，代币化私募信贷虽能提升资金配置效率，但若其最终脱离服务实体经济的本源，在复杂的金融工程中空转，反而可能加剧系统性风险。因此，RWA 的发展必须伴随着对金融本质和伦理边界的持续重思。
与此同时，亚洲市场正成为 RWA 扩张的新引擎。中国香港、新加坡、泰国等地的政策试验，或将在未来三年内形成一套独立于欧美的「亚洲模型」，在制度与创新的平衡上提供新的解法。 这种多元化的区域发展路径，将使 RWA 的全球图景更加丰富和充满韧性。
结语：在博弈与融合中通向未来
RWA 的终极叙事，并非是一种技术对传统金融的简单替代，而是通过区块链技术这一催化剂，促使资产价值在全球范围内实现更高效率的流转与配置。贝莱德 CEO 拉里·芬克将代币化称为「资产管理的长期核心趋势」，泰国以国家信用为试验背书，美联储以核心支付系统为创新赋能——这些来自不同领域的强大信号，共同指向一个清晰的未来：全球金融体系的信任基础，正在从纯粹依赖「机构信任」，逐步迈向「算法技术信任」与「制度法律信任」相互嵌套、相互增强的「双轨信任」新时代。
然而，通往这一未来的道路依然漫长且曲折。跨境资金流动的高昂合规成本、司法管辖的模糊地带、链上链下风险的无缝传导，仍是 RWA 实现其万亿美元规模潜力必须攻克的关键障碍。未来的几个「关键假设」将决定市场的发展轨迹：倘若全球主要经济体的监管框架能在未来五年内实现相当程度的统一，RWA 将迎来爆炸式增长；当去中心化金融协议与传统金融基础设施进一步深度融合时，一个全新的、高度自动化的全球资本市场架构将初具雏形。
在未来的金融体系中，当投资者打开手机即可购买代币化国债、艺术品或农场股权时，RWA 的世界或许已悄然成为我们熟悉的金融现实。 最终，RWA 的命运将取决于我们能否在创新与监管、效率与安全、开放与稳定之间找到一种动态的、智慧的平衡。唯有如此，RWA 才能真正跨越概念的炒作，成为一座坚实而宽阔的「黄金桥梁」，持续地将现实世界的价值与信用，引向一个更加透明、高效和开放的金融未来。
对话 Anoma 联创：以太坊之后再无创新，而意图将改变一切撰文：深潮 TechFlow
2025 年 9 月 29 日，以意图为核心的去中心化操作系统 Anoma 正式推出原生代币 $XAN，并在 Binance Alpha 和 Binance Futures 同步上线，与此同时 Anoma 主网部署正式启动。
在迎接这一系列项目重要里程碑之前，深潮 TechFlow 在韩国区块链周现场与 Anoma 联合创始人 Adrian Brink 进行了一场面对面的深度对话。
在人头攒动的活动现场，人们能够迅速锁定 Adrian，这位曾在 2016 年使用 ETH 买啤酒的创始人拥有一头红发，积极活跃在圆桌、主题演讲和相关交流互动中。对此 Adrian 笑着表示：
我们推出了 Shrimpers（Anoma 官方 NFT 项目），它有趣、独特且好看，我们希望通过 Shrimpers 更好的与社区互动，我个人也拥有一个红发 Shrimper，它已成为我的个人象征。
而聊到 Anoma 的意图宏图，技术出身的 Adrian 的分享，严谨的同时也深入浅出：
自以太坊推出以来，行业并没有真正的创新。新兴应用的发展需要更适配的基础设施。Anoma 是一个意图驱动的去中心化操作系统，让用户和开发者不必锁定在某个技术栈里，而是能够在不同的安全模型下无缝互动。我们可以将 Anoma 类比为 Web3 版本 Windows 95，支持应用在不同链上无缝运行，或者是 Web3 版本 Linux，完全开源、互操作性极强且非常易用。
身处韩国区块链周，Adrian 也分享了其对亚洲市场，尤其是华语市场的重视：
无论是人们对于加密货币的关注度，还是拥有的开发人才，中国和韩国都处于领先地位。韩国社区更偏向金融类的应用场景，而中国社区则更侧重开发者生态。
而聊到 TGE 以及主网上线之后的工作重心，Adrian 表现出了极高的期待，他表示：
我们已经从讨论「这是什么底层技术」阶段转向讨论「意图有哪些具体应用」的阶段，未来 Anoma 将聚焦应用层，构建真正吸引用户的超级应用。接下来几个月肯定会有一些非常酷的东西出现。
本期内容，让我们跟随 Adrian 的分享，一起走进 Anoma 以意图为核心的产品设计哲学、生态建设进展以及未来路线规划。
用 ETH 买啤酒，用意图为 Web3 带来「Windows 95」时刻
深潮 TechFlow：很高兴能有机会与你进行一场深度交流，可能有一些华语的用户还不太了解 Adrian 背景，所以首先欢迎您自我介绍一下，可以分享一些过往的经历和现在的主要职责？
Adrian：
大家好，我是 Adrian，很高兴能够与大家交流。
我在 2016 年左右加入了加密行业，当时以太坊刚开始获得关注，而我的毕业论文主题便是如何使用以太坊实现抗审查的电子投票，我购买了一些 ETH 并安装了 Trust Wallet，那时以太坊的价格大约是 2 美元。在大学时，我甚至用我的 ETH 买了些啤酒。
2017 年，我接触到了 Tendermint 共识算法，后来成为 Cosmos 的核心开发者，我参与了 Cosmos 的整个技术栈，包括 Tendermint 共识层和 IBC 跨链通信。
2019 年，我作为联合创始人创立了 Cryptium Labs，当时 PoS 还是一个新概念，而 Cryptium Labs 是全球最早的注于 PoS 验证器的公司之一，我们在巅峰时管理着约 100 亿美元的资产。
到了 2021 年初，我感觉加密行业停滞不前。所有东西似乎都差不多，只不过是虚拟机的不同变体。这让我开始思考行业真正需要的是什么，这最终促成了 Anoma 的诞生。
Anoma 专注于创建一个跨链的意图驱动设计，让用户和开发者能够在不同的安全模型下无缝互动。Anoma 本质上是一个分布式操作系统，链不再是焦点，用户和开发者可以在任何地方构建和使用应用程序。
深潮 TechFlow：如果让你用一两句话来介绍 Anoma 在做什么，你会怎么说？然后是否可以举一个形象的例子来说明 Anoma 做的事情？
Adrian：
Anoma 是一个 Web3 分布式操作系统，用户喜欢的应用程序可以在不同的链上无缝运行，无论它们托管在哪里。
我们可以把 Anoma 想象成 Windows 95：无论底层硬件是 Intel CPU 还是 AMD CPU，软件如 Microsoft Word 都能「开箱即用」运行。类似地，Anoma 让你的应用程序在操作系统存在的地方都能运行。
我用 Windows 这个例子是因为它更广为人知，但 Anoma 实际上是完全开源的，更接近于 Linux 的早期版本，只不过 Anoma 更注重易用性。早期的 Linux 对于大多数人来说非常难用，而 Windows 在开放性和易用性之间取得了平衡，这也是我们在 Anoma 中所追求的目标。
深潮 TechFlow：虽然最近华语圈讨论 Anoma 开始变多，但其实我了解 Anoma 应该是已经 Build 了好几年的项目。您能跟我们讲讲 Anoma 从创立到今天的故事吗？Anoma 的初衷是什么？
Adrian：
Anoma 的诞生源于我们对行业的一个感悟：自以太坊推出以来，行业并没有真正的创新。虽然像 Solana 等项目做了一些改进，但从本质上来看，Solana 和以太坊非常相似，仍然是一个顺序执行的虚拟机。当我们回顾整个行业时，我们意识到，行业关注应用程序的发展，但缺少支持应用程序发展所需的基础设施。
我们的一大发现是：
用户有的是「意图」，而不仅仅是交易。举个例子，如果你想进行交易，你不能直接在以太坊上创建一个立刻能执行的交易。你只能进行部分操作，并且需要找到一个交易对手来完成它。这就催生了我们基于「意图」设计的思路，这也成为了 Anoma 的基础。
最终，Anoma 的诞生是因为我们意识到，没人正在建设支持这些新兴应用所需的基础设施。我们希望创建一个能帮助开发者以更灵活的方式构建应用的系统，让他们能够在不同的信任模型和链上进行操作。
深潮 TechFlow：能否分享更多关于 Anoma 生态系统的信息，并介绍一些你特别看好的系统合作伙伴？
Adrian：
Anoma 是一个开放的生态系统，用户可以选择适合自己的组件，而不需要被锁定在整个技术栈里。这使得它成为开发者一个非常有吸引力的地方。例如，Anoma 的应用程序可以运行在以太坊上，同时仍然能够利用 Anoma 系统的灵活性和开放性。
对于生态建设方向，我特别兴奋的一个领域是稳定币和支付。我们与 Noble 和 Anoma Pay 等团队合作，构建了一个无缝的生态系统，使普通用户能够进行稳定币支付，并聚焦于他们信任的安全模型。这对让加密货币变得更加普及至关重要。
我们还在进行一些更复杂的集成，比如跨不同网络的流动性去碎片化。目前，流动性在以太坊、 Solana 和各种 Rollup 之间是碎片化的，我们正在与多个团队合作解决这一问题，尽管我现在无法透露太多细节，但接下来几个月肯定会有一些非常酷的东西出现。
深潮 TechFlow：最近用户讨论变多也与 Shrimpers NFT 的推出有关，能请你分享一下推出 NFT 背后的愿景吗？
Adrian：
老实说，我对 NFT 不太熟悉，尤其是关于实体艺术的部分。但对于推出 Shrimpers，我们只是想做点有趣且独特的东西。我喜欢 Shrimpers，并不是因为它们有任何特定的功能，而是因为我觉得它们很好看。这是一个与社区互动非常棒的方式，能够带来一些轻松的氛围。
Shrimp NFT 旨在为大家提供一个简单且愉快的方式来与生态中的其他人建立联系。至于我个人，我拥有一个红发 Shrimper，这也是对我个人风格的一个有趣致敬。在 2017 年旧金山区块链周期间，我因为一件红色外套而被大家记住，多年来，红色已成为我的标志，现在我的红发 Shrimper 成为了我的个人象征之一。
中韩处于加密领先地位，尤其是中国开发者社区
深潮 TechFlow：我们看到 Anoma 针对 Kaito Yapper 的奖励对华语和韩语社区也有单独的侧重，请问你觉得华语和韩语市场有什么特点？在这两个社区的运营或者增长部分，有什么差异化的策略嘛？
Adrian：
当我调研市场采用曲线时，我发现无论是人们对于加密货币的关注度，还是拥有的开发人才，中国和韩国都处于领先地位。与此同时，当我思考哪些国家通过大规模建设真正推动 Crypto 发展时，中国和韩国也经常浮现在我的脑海。
就我个人而言，我非常喜欢这两个国家，我很享受我在上海以及首尔度过的一段美好时光，这也是我更倾向于关注这两个地方的原因之一。
第三个方面，更具体来说，我们也在中国和韩国市场开始看到大量开发者涌现，这就是我强调这两个市场的重要原因。
深潮 TechFlow：那在您看来，中国社区与韩国社区有哪些区别？
Adrian：
我认为差异很细微。韩国社区更偏向金融类的应用场景，而中国社区则更侧重开发者生态。这并不是非黑即白的区分，但如果一定要说一个差别，大概就是这个。
我对 Nervos 团队很熟悉，他们早期构建过一条区块链，并且团队当时都在杭州。因此，我认识的许多优秀中国开发者都来自杭州。
我一直是中国的粉丝，尤其是中国的开发者社区。我与中国的联系可以追溯到 Cosmos 早期，当时我在上海待了很多时间。中国的开发者生态，尤其是像杭州这样的地方，给我留下了深刻的印象。
当我思考 Anoma 能够在中国扮演的角色时，我认为我们的愿景是一致的。与以太坊社区的全球信任模型不同，我认为不同地区应该有专门的链，比如「瑞士链」或「中国链」。对于许多用户来说，更适合的信任模型往往是本地的，依赖于他们的政府或所在地区。我不是一个去中心化的极端主义者；我只是希望系统能够无缝集成，让应用可以在各种信任模型之间正常运作。
深潮 TechFlow：中国 AI 非常火，很多中国 AI 公司都在杭州。
Adrian：
我觉得在这个话题上，Anoma 格外值得关注。
虽然我还不确定区块链与 AI 的交汇最终会如何演进，但我几乎可以肯定 Anoma 会在其中发挥重要作用。
这个观点的核心在于，当我思考用户交互时，每个人可能会拥有成千上万的 AI 代理，其中一些在本地手机上运行，这就引出了关键问题：这些代理如何彼此交流？
他们需要「意图（intents）」，以避免绑定到某条特定链，并需要一种能够分发、协同与清算这些意图的机制。
我们设想的解决方案是：我在手机上向本地 AI Agent（比如由 DeepSeek 构建）输入需求，该 AI Agent 将我的需求转化为结构化的意图，并将这些意图呈现给我，我会确认它们符合我的需求；随后，我的 AI Agent 利用意图以及 Anoma 的开源框架，与其他 Agent 展开协作，找出需求的交集、可匹配之处以及可解决的问题，它组装出一个方案，并向我发送通知，比如「我为你找到了合适的机票 + 酒店组合，你是否满意？」；经过我的确认之后，这些意图会被聚合并在网络上完成执行。
我认为区块链与 AI 之间会出现非常有吸引力的结合点，尤其是在面向终端用户的层面。如果每位用户最终都拥有上千个 AI Agent，那么以今天的基础设施而言，我们还无法实现不同 AI Agent 之间的高效协作，比如让来自 DeepSeek 的 1,000 个 Agent 与来自 ChatGPT 的 1,000 个 Agent 高效协同。我们需要一个开源框架，让它们能够真正交互与协调，而 Anoma 正是为此而构建的。
用意图升级重构 Web2 金融基建，将带来真正的采用
深潮 TechFlow：最近 AI，RWA 等方向比较热门，从生态角度， Anoma 会期望某些特定赛道的项目来建设吗？之后是否会有对生态的扶持计划？
Adrian：
如果你想要在 Anoma 上构建应用，欢迎在 Telegram 联系我，我们可以讨论如何为你提供最合适的支持。
关于 RWA 与 AI 话题，让我现在特别兴奋的原因在于：大多数人仍停留在「前意图（pre-intents）」阶段，虽然有人开始为特定的交易场景设计专用意图解决方案，但在 AI 驱动的 RWA 应用中，我们需要成千上万的通用意图，但当下几乎没有能承载这一切的基础设施。
Anoma 是目前唯一能够让你在开放、意图原生的基础设施上开始构建的地方，无论你要做 AI 还是 RWA 应用。
我并不偏好某个特定的 RWA 团队，但确实有几支团队很有意思。RWA 与本地市场强相关。比如，若想代币化中国股票，团队几乎肯定会在香港；如果是代币化美国股票，团队大概率在美国。难点在于如何把这些在全球范围内打通。我们需要构建多重信任模型，从而让用户在一个应用里同时处理代币化的中美股票。
这正是 Anoma 的优势所在：为这类应用与场景提供良好支撑。
当我思考 Anoma 在做什么时，我对我们的发展也感到兴奋：当今的金融系统仍建立在 20 世纪 60 – 80 年代的技术上，而这套系统是为一个互联网仍未大规模普及、用户量仍未爆发、攻击有限的时代而设计的，如今这套系统已经落伍。
Anoma 正在重建金融协同层：提供一套现代化的协同基础设施，让银行、国家与社区可以据此构建各自的金融系统。从这个意义上讲，Anoma 的开源技术栈是将落后的金融系统升级到新时代的理想路径，当互联网规模更大，我们需要更稳健的金融协同基础设施，而 Anoma 是完美解决方案。
我对企业尤其是 Web2 企业的采用感到非常期待，因为在我看来，没有哪家公司会信任全球以太坊网络来保护其系统，他们更愿意维护自己的主权基础设施，Anoma 为此而生，你可以在公司内部部署 Anoma，自主决定公开哪些数据与互操作能力。一旦你开始公开一些信息，许多应用不仅能对接你的主权栈，还能连接全球的 Anoma 网络，乃至以太坊上的应用，实现全局协作，用户能够在本地、企业和全球基础设施之间无缝切换。例如，如果你是一家银行，想支持用户存入 ETH，目前基本要做对以太坊的定制集成。未来你可以直接集成 Anoma，在行内运行一套本地的 Anoma 实例，用户即可将 ETH 转入你的本地 Anoma 实例。
这正是我最兴奋的地方，因为我相信，对 Web2 公司和现有金融系统所使用的落后基础设施进行升级，将带来真正的采用，而 Anoma 技术将在这一转型中发挥关键作用。
深潮 TechFlow：从大众的角度来看，我们可以把 Anoma 理解为类似 Linux，或者说是「意图基础设施」。
Adrian：
没错，用 Linux 做类比非常贴切。Linux 具有很强的互操作性：有底层内核，其上可以构建非常专用的系统。Anoma 也提供类似的能力：在保持互操作性的同时，你可以按你的应用需求对 Anoma 进行定制与专用化。
深潮 TechFlow：我理解 Intent 是 Anoma 的一个重要关键词，在我印象中去年初 Intent 讨论会多一些，现在就变成了 AI，RWA，Stablecoin 了。觉得未来 Intent 会再次被广泛讨论吗？AI 的发展是否会对 Intent 的讨论有促进作用？
Adrian：
我认为是的。去年我们更多在讨论意图的底层基础设施。如果你想让 AI 或其他场景实现规模化，你实际上就需要意图。我相信现在我们已经从讨论「这是什么底层技术」阶段，转向了「意图有哪些具体应用」的阶段，我们会聚焦应用层，构建越来越多的应用。
我相信未来的大多数应用都会使用意图，未来，大家关于意图的讨论，可能将从概念释义更多的转向那些由意图所赋能的应用。
深潮 TechFlow：所以，您也同样认为 AI 会加速意图的发展吗？
Adrian：
是的，因为目前我们在加密货币支持的能力方面仍然非常有限。如果所有交易都必须通过某种形式的全球共识进行结算，那么你的应用程序将面临高延迟，并且使用成本较高。然而，通过意图和 Anoma，你可以实现每秒处理 50 笔交易，这在目前是不可行的。因此，我认为这使得以前无法实现的应用程序成为可能。
打造真正吸引用户的超级应用
深潮 TechFlow：Anoma 最近公布了 $XAN 的代币模型，这是一个非常重要的事件。请问在代币 TGE 之后，团队的工作重心会聚焦在哪些方面？
Adrian：
我们的主要关注领域，同时也是一直坚持正在做的事情，那就是持续构建核心基础设施。
在 TGE 之后，我们会把很大一部分精力转向构建垂直一体化的应用，让终端用户真正能使用到用户友好的产品。我们在加密领域谈「应用很重要」已经很多年了，但过去一直缺乏足够成熟的底层基础设施，无法支撑真正好用的应用体验，随着 Anoma 的出现，这一点终于在改变。
接下来我们的更多重心会放在终端用户上，我们将致力于打造真正吸引用户的应用，包括好用的支付应用、交易应用、RWA 应用，甚至可能是把这些能力全都整合起来的「超级应用」。
我们的核心愿景一直很简单直接：我想在手机上拥有一个本地聊天机器人，实现像 Telegram 或微信那样的对话体验，比如我给本地聊天机器人发消息说「帮我找最好的收益机会」，它 在本地完成一些计算后，给我呈现一组意图，由我来审阅并确定，随后机器人会帮我找到最优执行方案。这正是让我兴奋的事情：构建更多真正好用的应用。
深潮 TechFlow：通过您的分享，Anoma 将会是一个规模非常庞大的生态系统，因此开发者非常重要。在吸引开发者方面，您有什么具体举措吗？
Adrian：
目前我们没有推出特定的激励计划，因为一旦明确给出激励，就容易吸引大量为冲着奖励而来的 Spam，不仅增多垃圾信息，而且管理起来非常困难。
对开发者来说，我们欢迎大家访问 Anoma Github：如果你开始构建并遇到问题，直接联系我们，我们会提供帮助。
未来我们很可能会推出激励计划，但问题在于一旦宣布具体激励，大家就会一拥而上，结果到处都是垃圾。我更愿意把精力放在真正想做事、想打造真实应用的开发者身上。所以目前没有具体激励。但如果你有很酷的项目，请随时联系。
意图去中心化如何简化操作并消除复杂性？撰文：Rishabh Nagar
编译：Felix, PANews
目前在链上做任何事情，都感觉像从宜家组装家具——步骤繁多、令人困惑，而且总是有搞砸的风险。当你必须在不同的区块链之间切换时，情况会更加混乱。你需要记住每一步，警惕骗局，计算费用，并且不要在这一过程中失去理智。
现在，想象一下，你不必在各区块链上进行各种操作——购买，兑换，通过桥梁发送代币，耕种收益，然后兑换回你最喜欢的加密货币——你所要做的就是大声说出你想要什么，神奇的是，一切都安全顺利地完成了。这正是「意图」所要做的。
为什么意图在加密世界很重要？
意图就像数字化的愿望。它们帮助用户在互联网上实现他们想要做的事情，比如直接和自动地汇款或投票。在加密世界中，理解意图很重要，因为它们允许用户在不需要中间人或公司的情况下控制自己的行为。这让事情变得更快、更便宜、更安全。
假设你想给朋友寄封信。传统上，你会把它交给邮递员，他可能会先把它送到一个大办公室，然后另一个人会把它送到你的朋友那里。这就是当今科技世界通常的做法。
现在，如果你只需按下一个按钮，你的信就会神奇地出现在你朋友的手中。这就是意图去中心化的样子——跳过中间人，直接、安全、快速地做你想做的事情。这很重要，因为这意味着你不必担心其他人的干扰，减慢速度，或者丢失信件。
意图去中心化简介
意图是个人想要实现的目标的核心——无论是简单的资产转移，还是更复杂的执行一系列协调交易。传统上，这些意图通过中心化系统管理，但区块链技术越来越多地允许以去中心化的方式实现。
例如，考虑参与去中心化自治组织（DAO）投票的意图。在传统的设置中，需要与一个中心化平台进行交互，在这个平台上，投票可能被操纵、延迟甚至审查。相比之下，在去中心化的系统中，这种意图是通过智能合约来表达的，智能合约可以自动收集选票，统计选票，并在不需要中央权威的情况下制定决策。
这种向去中心化意图实现的转变意义重大，因为其代表着摆脱对中心化中介的依赖，赋予用户对其行为更大的控制权、透明度和安全性。它允许创建可以直接实现意图的系统，而没有不必要的障碍或第三方干预的风险。
来源：Paraswap
去中心化应用中的意图
在去中心化世界中，意图可以简单也可以复杂。简单的意图可能类似于在 DEX 上执行交易，用户将一种加密货币兑换成另一种加密货币的愿望直接在链上处理，一旦满足必要条件，交易就会自动完成。
然而，意图也可以很复杂。想象一下这样一个场景：用户想要跨多个去中心化金融（DeFi）平台优化投资组合，平衡收益耕作、流动性供应和自动交易策略。这不仅涉及一个行动，还涉及与各种协议的一系列协调交互，每个协议都有其独特的要求和风险。在这里，意图是多方面的，需要复杂的机制来确保它以最有效的方式实现。
在这些情况下，像智能合约、预言机和去中心化或链下解算器这样的去中心化机制开始发挥作用，以一种无需信任和透明的方式执行复杂的意图。在传统系统中，如果没有集中控制，这些复杂的任务是不可能完成的。
来源：Anoma
什么是 Chain-Agnostic，为什么需要意图？
Chain-Agnostic（即与特定区块链无关，可兼容任意区块链）意味着您可以在任何区块链上做您想做的事情。想象一下使用互联网：您连接到哪个 Wi-Fi 并不重要——您只想发送消息或观看视频。
在加密世界中，意图就像你的数字指令或愿望。为了使它们在不同的区块链上顺利工作，需要一种 Chain-Agnostic。通过这种方式，您可以轻松安全地在任何区块链上实现您的意图，而无需理解或关心它们之间的差异。
意图的 Chain-Agnostic
当前生态中以意图为中心的模型
在各种区块链生态中，以意图为中心的模型正在成为简化用户交互和提高 dApps 效率的方法。例如，在像以太坊这样的生态中，意图通常通过智能合约来处理，这些合约处理从 DeFi 交易到 NFT 交易的所有事务。这些系统的设计目的是确保一旦用户表达了意图，底层基础设施负责其余的工作，包括寻找交易对手、执行交易并将其记录在区块链上。
在其他生态中，例如 Polkadot 或 Cosmos，正在探索以意图为中心的架构，以利用这些网络固有的互操作性功能。例如在 Polkadot 中，意图或可以在不同的平行链之间实现，让用户可以与各种 dApp 进行交互，而不必担心链之间的底层技术差异。同样，Cosmos 正在尝试跨链意图实现，用户可以在一条链上发起操作并在另一条链上完成，同时保持高水平的安全性和去中心化。
来源：Anoma
对 Chain-Agnostic 框架的需求
尽管取得了这些进步，但目前的生态在很大程度上仍是碎片化的，大多数意图都与特定区块链有关。这种碎片化可能导致效率低下。Chain-Agnostic 框架旨在通过提供一个统一的系统来克服这些挑战，在这个系统中，意图可以在任何区块链上表达、处理和实现，而不管其底层架构如何。
在 Chain-Agnostic 模型中，意图是不限于任何一个应用程序或链的通用表达。例如，用户可能会表达交易代币的意图，并且无论交易发生在以太坊、币安智能链还是其他区块链上，网络都会以最有效的方式处理此意图。这种方法不仅简化了用户体验，而且还实现了不同链上 dApp 之间的更大互操作性和可组合性。
来源：Paraswap
构建 Chain-Agnostic 架构
要构建以意图为中心的 Chain-Agnostic 架构，需要几个关键组件：
通用意图：意图必须设计成灵活和可适应的，能够在任何区块链上执行而无需修改。
去中心化的交易对手发现：该系统必须包含一个去中心化的机制，用于发现能够实现意图的交易对手，无论他们在哪条链上运行。
跨链求解器：负责执行意图的求解器必须能够跨多个区块链运行，根据速度、成本和安全性等因素确定实现意图的最佳路径。
通用结算：最后，必须以所有区块链都认可的方式记录完成意图的结果，确保用户的操作得到验证和安全。
去中心化意图涉及哪些技术组件？
核心组件：
通用意图：这些是适应性强的构建块，允许用户在去中心化系统中表达结果。
求解器机制：去中心化代理解释并实现这些意图，跨不同的区块链工作以实现用户的目标，无论是简单的代币兑换还是复杂的操作。——把求解器想象成数字个人助理，倾听你的愿望（意图），并找到跨多个区块链实现它们的最佳方式。
交易对手发现：在多链生态中，寻找匹配和实现意图的实体的去中心化过程至关重要，确保无需集中控制即可识别正确的交易对手。
内存池去中心化面临的挑战
跨链的开放与封闭内存池：开放内存池允许任何求解器访问和处理意图，从而提高透明度，但也带来抢先交易等风险。另一方面，封闭内存池提供了更高的安全性，但代价是去中心化。挑战在于平衡开放性和安全性，确保意图在不同的区块链上得到公平、高效的处理。每个人都能看到正在发生的事情，但存在有人可能试图先于你使用你的想法的风险。封闭内存池类似于私有消息——更安全但透明度较低。
来源：Ethresearch
以太坊如何解决意图问题？
本节重点介绍一个具体的案例研究：ERC-4337，这是以太坊链上的一个新标准，它改变了用户帐户和意图的处理方式。其旨在通过使智能合约钱包能够独立执行复杂的操作，为用户提供更大的灵活性和安全性。
ERC-4337 概述
ERC-4337 在以太坊中引入了一个账户抽象系统，旨在使智能合约钱包（SCW）更加独立和强大。这项新标准使用户能通过钱包执行复杂操作，而无需依赖外部拥有的账户（EOA），解决了当前以太坊设置中的一个主要限制。
主要特点：
用户操作（UserOps）：ERC-4337 使用 UserOps 代替传统交易。这些是用户签名的操作，详细说明了所需的操作。多个 UserOps 被收集到另一个内存池中，并由被称为捆绑器的专门实体捆绑在一起。然后将这些捆绑包作为单个交易进行处理，从而提高效率。
抗审查性：ERC-4337 的构建尽可能去中心化。其通过无需许可的参与开放，来确保任何单一实体都无法审查或操纵 UserOps。如果所有打包器都拒绝处理 UserOp，系统的无权限特性将鼓励新的打包器进入网络并获取潜在利润，从而使系统变得脆弱。
安全措施：为了防止滥用和攻击，ERC-4337 强制执行了几条规则：
Gas 使用限制：通过限制 UserOp 验证阶段可使用的 Gas，可以保护打包器免受拒绝服务攻击。
验证规则：为了防止操作被不公平地无效化，ERC-4337 将验证阶段与执行阶段分开，确保只要帐户状态没有改变，经过验证的操作就一直有效。
信誉系统：打包器还使用信誉系统来管理需要宽松验证规则的实体，确保这些实体不会轻易破坏网络。
统一内存池的重要性
ERC-4337 强调需要统一内存池，所有打包器都遵循相同的规则。这种统一性可以防止内存池碎片化，不同的规则可能会导致内存池更小、更孤立，更容易受到审查和攻击。所有打包器都采用一致的规则集可确保网络更强大、更具弹性，就像以太坊的多个客户端遵守相同的协议规则一样。
挑战和解决方案
碎片化风险：如果不同的打包器应用不同的规则，网络可能会碎片化，导致内存池更小、更不安全。ERC-4337 通过建立全面的测试套件和参考实现来解决此问题，确保所有打包器都能兼容且安全地运行。
安全例外：虽然 ERC-4337 设置了严格的规则，但在某些情况下允许例外。如果打包器保持安全性并与主网络兼容，它们可以参与具有不同规则的备选内存池。这种灵活性允许创新，同时保持系统的整体安全性和完整性。
意图去中心化的未来
意图去中心化的未来在于克服区块链基础设施和更广泛生态的当前限制所带来的挑战。随着意图从传统的基于交易的系统，转变为更具声明性的以用户为中心的模型，在改进用户体验、减少低效率和增强隐私方面存在着巨大的潜力。
重点关注领域：
跨链互操作性：未来的发展必须使意图能够跨多个区块链无缝运行，利用每个区块链的优势，同时保持用户控制和资产托管。
去中心化基础设施：意图池的设计（无论是许可的还是非许可的）都将发挥关键作用。在确保安全性和信任的同时，允许开放访问的去中心化方法对于扩展基于意图的应用程序至关重要。
降低中心化风险：随着意图采用的增长，特别是像 ERC-4337 这样的标准，如果意图执行被少数实体主导，就会存在中心化的风险。生态系统必须促进竞争和创新，以防止垄断并确保公平执行。
挑战：
信任和透明度：开发人员必须仔细平衡隐私和安全与透明度的需求，确保用户可以信任处理其意图的系统，而不会牺牲去中心化的核心原则。
研究和创新：该领域仍处于萌芽阶段，持续的研究对于解决不同领域意图表达、执行和集成的复杂性至关重要。 像 Anoma、SUAVE、Portikus 等新兴项目正在奠定基础，但还有很多工作要做。
虽然面临挑战，但意图去中心化将使区块链空间更易于访问、更安全、对用户更友好——最终让每个人都能轻松实现他们的数字愿望。
L2 割裂的解决方案？速览以太坊基金会推出的开放式意图框架撰文：以太坊基金会
编译：Yangz，Techub News
开放式意图框架（Open Intents Framework）旨在实现一个简单的目标，即「来自社区，用于社区」（Intents for Everyone，with Everyone）。
随着跨链意图逐渐成为以太坊未来互操作性的核心，解决器（Solver）、互操作性提供商和跨链构建者对即时可用的、协议无感化的需求变得更加迫切。
意图的兴起
如今的以太坊生态本身就属于多链性质。用户可以在 Arbitrum 上访问蓝筹 DeFi 协议，在 Base 上尝试新的去中心化社交网络，或在 Mode 上试验人工智能代理。此外，索尼等科技巨头目前正在 OP Stack 上构建 L2，而 ZK rollups 也在迅速发展。以太坊已经成功实现了扩展，但在不同 L2 之间来回切换的需求导致了用户体验的碎片化和低效，这反过来也促使了意图的兴起。
意图的最大优势是其提供的无缝用户体验，当然，这也是其采用率不断增长的原因。要让以太坊真正感觉像一条统一的链，用户需要能够在两秒或者更短的时间内跨链转移资产。而意图恰恰能实现这一快速、无摩擦的跨链资产转移目标。用户只需传达一个意图（例如，「将 Base 上的 100 枚 USDC 兑换为 Arbitrum 上的 100 枚 USDT」），就会有一个专门的代理（通常被称为解决器）为他们完成操作。解决器会处理过程中困难的部分，如寻找最佳执行路径、结算交易并承担「最终风险」（最终性风险是指在协议用户界面上显示为「最终」的交易，实际上可能由于网络延迟、分叉或网络攻击（漏洞）等问题而被逆转或更改。这种风险在跨链操作中尤为突出，因为在跨链操作中，交易取决于多个不同区块链的最终结果）。
然而，对于新构建的链而言，整合用户意图并不容易。开发者必须让现有协议相信其推出的新链是足够有趣的，而这往往需要漫长的商务拓展过程。此外，如果新链想自己运营解决器，就必须自己建立这种基础设施并管理相关成本，如结算和余额再平衡。一般来说，解决器的召集和流动性管理都是很大的挑战。
尽管开发者们正在不断创新并探索改进意图的新方法，但从想法到实际落地是困难的。开发者们必须独自构建从智能合约、结算层、解决器集成到用户界面的整个意图堆栈。
以太坊生态因共享创新而蓬勃发展。如果有办法在意图基础架构上进行合作，让所有参与者都能更容易地采用和扩展，那会怎么样？
开放式意图框架
开放式意图框架是一个模块化的开源框架，用于构建和部署意图产品体验。开发人员无需从头开始构建意图基础架构，而是可以利用一套模块化的经过抽象的框架（包括解决器和可组合智能合约），轻松定制和部署基于意图的协议。
通过将意图堆栈的关键组件（如解决器和结算层）模块化，开放式意图框架为开发人员提供了灵活性，允许他们根据自己的具体需求灵活搭配最适合的组件，而不会受限于单一供应者。
已就绪的 ERC-7683
ERC-7683 规范了意图的创建、执行和结算方式，旨在改善整个以太坊的跨链用户体验。该标准得到了以太坊社区的广泛支持，包括生态领导者，如 Vitalik Buterin。
开放式意图框架包含一个开放的 ERC-7683 参考实现，并允许任何人进行调整并使用。这是对 Across Protocol 最近发布的主网 ERC-7683 合约的补充。这两种实现都表明，标准化意图已经为生产中的用户做好了准备，而像以太坊这样的去中心化生态系统也需要多样性。
主要组件
开放式意图框架由几个关键组件组成，其初始实现可在 Github repo 上找到：
开源的解决器实现：TypeScript 应用旨在监控链上事件并相应处理意图。目前，大多数解决器都依赖于为特定意图系统定制的自定义基础架构，而这个共享参考解决器提供了与协议无关的功能，如索引、交易提交和余额余额再平衡，任何人都可以根据自己的具体实现需求进行调整和定制。该实现与 Across Protocol 现有的参考中继器相辅相成，为解决器代码库带来了多样性。
可组合智能合约：这是一套预构建的智能合约，定义了解释、执行和结算基于 ERC-7683 的意图的逻辑。虽然该框架带有基本限价订单交换和 Hyperlane ISM 结算的默认实现，但根 Base7683 合约是模块化的，因此可以对其进行定制，以支持不同的订单类型和结算机制。这种灵活性允许开发人员构建更快、更具表现力和更安全的意图。Arbitrum 的广播标准（Broadcast Standard）也适用于此。
用户界面模板：预建、可定制的用户界面模板，可让终端用户访问意图。
Demo
开放式意图框架 Demo：目前正在进行审计，预计第一季度将完成全面审计
意图：来自社区，用于社区
开放式意图框架是由来自以太坊、Hyperlane 和 Bootnode 的贡献者领导的一项公益计划，目标是将开放和无需许可的意图引入以太坊生态。该小组利用 Hyperlane 提供的初始资金启动了这项计划，为其发展成为社区所有、社区资助的公益事业奠定了基础。
有了开放意图框架提供的一整套模块化开源工具，想要在意图堆栈上进行创新的团队就不再需要从零开始。他们可以更快地迭代部署并接触到真实用户，减少开销，并根据自己的具体需求定制基于意图的协议，实现来自社区，用于社区的目标。
开放式意图框架为整个以太坊生态带来了新的可能性：
可以轻松尝试不同的订单类型，如跨链荷兰式拍卖。
解决器的运营（尤其是跨不同意图协议）将变得更容易。
以太坊生态中的不同链可以自己轻松部署意图基础设施，而无需现有意图协议的兴趣或许可。
可以创建不同的结算机制，并随着时间的推移进行迁移。
用户可以跨链无缝转移资产和数据。
开放、协作的意图标准化工作对于统一以太坊至关重要
ERC-7683 或 RRC-7755（这是一种用于指定在目标链上进行精确调用的标准）等接口的标准化非常重要，但要支持这些标准，还需要建设大量的基础设施。避免重复可加快各处获取意图的速度。
意图结算的多样性：虽然该框架提供了一个简单的 Hyperlane 结算选项，但该框架的建立是为了鼓励开发人员使用其他结算机制构建意图协议。其中一个例子是 RRC-7755，它通过利用存储证明来验证目标链调用的执行情况，消除了以太坊及其 Rollups 中已有信任假设之外的任何信任假设。Hashi 的预言机聚合器、Espresso 的确认层、Optimism 的超级链原生互操作性或 Arbitrum 的跨链广播标准都可以很容易地添加到 Base7683 合约中，并作为该框架中的结算模块，更好、更快地结算意图。
参照解决器（Reference Solving）：在开发即将推出的生态协议的同时，生态团队最近发布了 Eco Routes，这是一个链上框架，使应用和区块链能够访问无需许可的跨链稳定币流动性。作为这项工作的一部分，Eco 一直在探索如何调整开放式意图框架的参考解决器，使其成为 Eco Routes 的典型解决器。
解决器的流动性管理：帮助解决器管理流动性将是加速意图采用的关键部分。Everclear 正在将模块化余额再平衡纳入参考解决器，为更多的解算器带来自动余额再平衡。此外，Arbitrum 基金会将利用 Nomial 作为 Arbitrum 通用意图引擎的一部分。Nomial 也计划在参考解决器中添加 Nomial 模块。
解决器与意图的匹配：当前框架的实现（与大多数协议一样）依赖于用户在源链上提交意图，以便解决器实现意图。资源锁（Resource locks）是改善基准意图体验的一条可行之路。Uniswap 通过 The Compact 引领了这一方向，并一直在合作研究通过 The Compact 路由的意图如何由开放式意图框架的解决器引用、传达和实现。框架解决器还可以相互合作，通过 Khalani 等平台扩大覆盖范围，使任何区块链上的应用都能更广泛地使用解决器。用户界面和钱包最终将允许用户创建这些意图。目前，Superbridge 已在探索如何轻松添加框架模块，从而降低新意图协议的集成难度。
共建，共赢
ERC-7683、Arbitrum 的通用意图引擎以及现在的开放式意图框架等倡议都说明了一个简单的道理，即如果我们一同建设，我们就能一起胜出。统一以太坊不仅仅需要一个团队，它需要整个「村子」的通力合作。通过拥抱开放式基础设施和共享工具，我们可以作为一个社区，共同建设一个无需许可、去中心化的未来。
目前支持开放式意图框架的以太坊生态团队包括：
L2：Arbitrum、Optimism、Scroll、Soneium、Polygon、zkSync、Linea、Taiko、Starknet、Unichain 和 Namechain
基础设施：Hyperlane、Across、OpenZeppelin、BootNode、Gnosis、Everclear、Eco、Nomial、Hashi、Superbridge、Polymer、T1、Succinct、Khalani、Caldera、Wonderland、Gelato、Biconomy 和 Espresso
如何参与
在官方开放式意图框架论坛页面上提供反馈和意见
探索 github repo
Web3 浪潮已至：从意图交易到 DeFAI2025 年 1 月 16 日，万众瞩目的 Solana AI 黑客松正式公布结果，这场为期 15 天的 AI 黑客松汇聚了超过 400 个项目的踊跃参与，经过激烈角逐，DeFAI 类项目 The Hive（BUZZ） 斩获冠军并获得 60,000 美元奖金。
The Hive 是一个基于 Solana 构建的模块化、可互操作的 DeFi Agent 网络，The Hive 基于 Swarm 架构，可以通过用户的聊天指令自动处理交易、质押、借贷等复杂 DeFi 操作。The Hive 由 @jsonhedman 开发，他还曾获得过微软生成式人工智能黑客马拉松第一名、微软人工智能课堂黑客松第一名、范德比尔特生成人工智能展示第二名、Coinbase x Polygon x Thirdweb Hack House 第一名。
The Hive 的出圈再次带火了 DeFAI 板块，板块市值一度达到 27 亿美金（目前已经大幅回落到 8 亿美金）。DeFAI 是由 @danielesesta 创造的术语，他是 @HeyAnonai 的创始人，同时也是是 Wonderland、Abracadabra 与 WAGMI 创始人。从概念上看，DeFAI 是去中心化金融（DeFi）与人工智能（AI）的结合，旨在通过 AI 技术简化 DeFi 的复杂流程，让普通用户也能轻松使用 DeFi 服务。
从意图交易到 DeFAI
The Hive 并不是第一个 DeFAI 类项目，DeFi 与 AI 结合也并不是一个新鲜的创举，早在 2023 年，围绕 AI 与「意图交易」的讨论已经成为区块链社区的热门话题。这里的「意图」是一组声明性约束，允许用户将交易创建委托给专门的第三方参与者网络，同时保留对过程的完全控制。
一个例子是，Alice 在以太坊上有 1,000 USDC，她想用这笔钱尽可能多地购买 Solana 上的 BUZZ。Alice 首先需要连接到以太坊和 Solana 网络，这就需要连接节点服务，可以选择 ZAN Node (https://zan.top/home/node-service?chInfo=ch_WZ)。接着将她的资金从以太坊跨链到 Solana，这就需要选择跨链桥。幸运的是，这可以通过 Circle 官方推出的 USDC 跨链传输协议 CCTP 来实现。将 USDC 跨链到 Solana 后，Alice 现在需要决定用哪种资产购买 BUZZ —— 因为不同的交易池在购买 BUZZ 时会对不同资产收取动态费用，以平衡交易池，这意味着如果 USDC 的费用过高，Alice 将 USDC 换成另一种资产（例如 SOL）购买 BUZZ 可能会有利可图。同时 Solana 网络上的 SOL-BUZZ 的交易池也有很多，例如常用的 DEX 平台 Raydium，Orca，Meteora 都有多个交易池，Alice 需要比较不同交易池的费率、价格和交易滑点。这需要做很多工作，而且当她签署交易时，她的计算结果可能会过时 —— 因为费率、价格和滑点一直在变化。
有了意图，整个过程就完全不同了。Alice 只需表达她的意图："我想在以太坊上用 1,000 USDC 购买尽可能多的 BUZZ，最少 30,000 个"，处理意图的应用就能为她完成所有计算和交易，只给她最终结果：Solana 上的 BUZZ。简单来说，「意图交易」就是在钱包之上构建一个意图层，让用户表达他们的意图，并让求解器（Solver）竞相解算，最终解决用户的意图。
实际上，构建意图层是非常困难的，首先用户需要一种语言来表达意图，我们希望这种语言对任意意图都有足够的表达能力，但是我们也需要一个协议来规范意图，或许还可以限制语言，原因有两个：首先，无限表达的意图很可能无法解决，或者无法在链上验证。其次，表达能力会让意图变得模糊，而模糊的意图会产生更多的 MEV，这是我们希望最小化的。这是另一个难以取得的平衡。
Anoma，SUAVE，Essential 等多个项目都试图搭建意图层，且不论目前还都处于概念期，设计上也往往需要引入用于意图表达的领域特定语言（DSL），那对于用户来说，交互体验是会大打折扣，因此很自然地想到通过类似 ChatGPT 的交互界面，将用户表达意图的自然语言理解、提取并转换为意图标准语言，从而无感知地从求解器获得解决方案。AI Agent 的兴起让这个想法变成了现实。
AI Agent，即人工智能代理，是一种能够根据环境、输入和预定义目标自主做出决策并执行任务的计算机程序。AI Agent 的核心组成部分包括大语言模型（LLM）作为其「大脑」，使其能够处理信息、从交互中学习、做出决策并执行行动；观察和感知机制，使它能够感知环境；推理思考过程，涉及分析观察结果和记忆内容并考虑可能的行动；行动执行，作为对思考和观察的显式响应；以及记忆和检索，存储过去的经验以供学习使用 。
简单来说，AI Agent 就是能够自主行动、执行任务，并与外部工具交互的智能体。在意图交易的场景中，AI Agent 被整合到意图层，在解读用户自然语言表达的意图后，生成 DSL 与求解器沟通，构建实际交易的过程则由第三方求解器负责。但实际上现在意图交易的架构发生了很大的变化，AI Agent 完全取代了意图层，由此孵化出了 DeFAI，这主要得益于 AI Agent 的强大功能。
首先 AI Agent 能直接充当求解器的角色，并且提高传统求解过程的效率和智能化水平，因为 AI Agent 可以利用其感知、规划、记忆、工具使用等能力，不仅能够组合更智能的交易策略，并且能从过去的交易行为中「自反馈」以提升求解意图的能力。
其次，AI Agent 还可以集成知识库，代币分析，社媒发布等模块，而意图交易主要围绕账户抽象来帮助用户完成各种交易任务，AI Agent 延伸了意图交易的使用场景，可以全方面解决用户的需求。
最后，基于 Swarm 架构的 AI Agent 可以实现多个 Agent 之间的互相协作，这种协作能力使得系统能够处理更为复杂和大规模的任务，进一步拓展了意图交易的上限，给用户提供复杂的交互场景。
DeFAI 的功能与实现
目前市面上的能够实现意图交易的 DeFAI 类应用有 Griffain，Hey Anon，Orbit，The Hive，Neur 等，但是大多都是内测或 Beta 阶段（Griffain，Hey Anon），或者不免费（Griffain，Neur），亦或者不开源（Hey Anon，Griffain，Orbit），只有 The Hive 是完全免费和开源的，这里对作者表达一下敬意，然后功能介绍也以 The Hive 为例，应用页面是 https://www.askthehive.ai/chat。
整个页面以一个聊天框为主，LLM 上支持 OpenAI，Anthropic，XAI，Gemini 和 Deepseek，下方还有四个功能模块，分别是代币趋势（Trending），质押（Stake），交易（Trade）和知识（Knowledge）。
主要使用方式还是通过聊天框来表达意图，例如输入「Swap 1000 $USDC to $BUZZ on Solan」，The Hive 就会调用 Trading Agent 并弹出一个插件，点击 「Connect」便可以连接（Phantom）钱包签署并发送交易。
也可以输入「Analysis the trending of $ETH」 来分析以太币最近的趋势，The Hive 就会调用 Token Analysis Agent 展示以太币的基本信息，市场情况，价格趋势，交易情况和活跃钱包情况，并给出交易的建议。
还可以输入「What is DeFi」 ，The Hive 会调用 Knowledge Agent 返回 DeFi 的知识给用户。
以上只是一些简单的使用例子，The Hive 的功能要更为丰富并且一直在迭代开发中，比如新增的代币（Tokens）页面，可以展示热门的加密货币以及聪明钱的流入，这对于热衷 meme、pump.fun 和 gmgn 的用户有所帮助。
The Hive 的代码仓库是 https://github.com/ask-the-hive/the-hive，我们可以简单分析一下实现的原理。
The Hive 定义了对外提供的 Agent 列表，目前共有 7 个 Agent：
walletAgent 负责 Solana 钱包的相关操作，封装了查询代币余额和转移代币等工具；
stakingAgent 负责 Solana 质押的相关操作，封装了 Delegate 质押、流动性质押等工具；
marketAgent 负责市场的相关查询，封装了加密市场情况、巨鲸和聪明钱监控等工具；
tradingAgent 负责 Solana 上 Dex 相关操作，封装了查询代币地址和 Jupiter 聚合等工具；
konwledgeAgent 负责知识库相关查询，目前主要支持查询 Solana 上 DeFI 生态相关知识；
tokenAnalysisAgent 负责代币的相关分析，相比于 marketAgent 更适合分析具体的代币，并且还封装了抓取 Twitter 信息等工具；
liquidAgent 负责代币对的流动性相关查询，封装了 Raydium，Dexscreener 等工具。
核心逻辑是将用户的输入通过 LLM 分析出适合的 Agent，作者已经定义好了每个 Agent 的 prompt 和工具集，接下来由 AI Agent 框架组织 Agent 的工作流，最后将执行的结果返回给用户。这里的 AI Agent 框架也是作者自己实现的（引入了 Solana Agent Kit 但实际上没有使用，或者是在之前版本中移除）。
总结
长久以来，Web3 一直被外界指责为拥有糟糕的用户体验，阻碍了像 DeFi 这样创新性的应用的大规模采用。
「意图交易」的出现给了一种解法，通过让用户定义他们想要的链上结果，并将实现这些结果的困难技术工作外包给代表用户直接与网络和协议交互的第三方解决者（求解器），由此缩短了进入 DeFi 复杂的曲线。
而 DeFAI 的出现，更是革命性地将曲线变成了直线。利用 AI 技术，提供自然语言接口，使用户能够更直观地进行 DeFi 交易和管理，简化了 DeFi 操作的复杂性和提升用户的链上体验，给用户带来真正的价值。
一项技术只有为用户创造了真正的价值，带来了切实的便利，才能真正被大众所接受。DeFAI 的出现有望彻底改变 Web3 的交互范式，即使是对区块链和 DeFi 不甚了解的用户也可以参与到 Web3 的浪潮中来。
本文由 ZAN Team（X 账号@zan_team）的 pignard.eth（X 账号@pignard_web3） 撰写。
注：本文仅作为技术分享，不构成任何推荐和建议。研究提出「心智世界建模」框架，提升AI对信念与意图的理解Techub News 消息，当前世界模型如 Sora 或 Genie 仅模拟物理规律，忽略人类的想法、愿望或感受。新提出的「心智世界建模」框架引入了信念、意图等心智变量，采用此方法的较弱语言模型表现优于未引入心智建模的更强模型。该框架面临的最大瓶颈在于预测物理状态与心智状态如何共同变化。 （The Decoder）南非税务局发布加密税收草案强调纳税人意图Techub News 消息，南非税务局（SARS）发布加密货币资产税收指南草案，明确纳税人意图是判定其为交易者或长期投资者的关键依据，需综合评估交易频率、持有目的及行为变化。
该草案指出加密货币资产可能适用 20%至 25%的捐赠税，并开放公众评论至 8 月 31 日。据 Chainalysis 2024 年 10 月报告，南非一年内接收约 260 亿美元加密价值，机构级交易占比显著。意图网络 dappOS 推出 AI 代理 xBubbleTechub News 消息，据 Cointelegraph 报道，意图网络 dappOS 推出 AI 代理 xBubble。该产品包含 Bubble Engine 和 Bubble Pilot 两大组件，其中 Bubble Engine 负责构建和测试特定任务的标准作业程序（SOP），Bubble Pilot 则根据用户目标自动匹配最优 SOP 执行路径，用户只需声明目标即可完成复杂操作。
dappOS 是一个意图中心（intent-centric）的 Web3 操作系统，旨在通过简化用户与区块链的交互流程来降低使用门槛。xBubble 的推出标志着该项目在 AI 与区块链结合领域的进一步探索，通过自动化执行流程提升链上操作效率。Morph 于 ClawTime 2026 香港旗舰站展示 Morph Skill，连接 AI 意图与链上执行Techub News 消息，Morph 在香港 2026 ClawTime 活动中展示其 AI 集成层 Morph Skill。该功能通过自然语言接口，使 AI 代理能够基于用户指令完成支付、兑换及跨链等链上操作。
Morph 支付生态负责人 Eric Cheung 在演讲中表示，Morph Skill 旨在解决 AI 在执行层面的能力缺口，为 AI 代理提供专用的链上执行环境。开发者可基于该能力构建具备资金管理能力的 AI 代理，使其从对话工具进一步演进为可在链上自主执行金融操作的参与者。Wormhole 推出意图协议套件 Wormhole SettlementTechub News 消息，跨链互操作平台 Wormhole 宣布推出基于 Solana 的意图协议套件 Wormhole Settlement，旨在实现机构规模的快速多链传输。Wormhole Settlement 由三个互补协议组成，包括流动性层（基于 Solana 构建的机构级意图协议）、Mayan Swift（针对速度进行优化的链上拍卖意图协议）以及 MCTP（基于 Circle CCTP 的可组合协议）。Wormhole Settlement 最初将支持以太坊、Optimism、Arbitrum、Base、Avalanche、Unichain、Polygon、Solana 和 Sui，未来还将支持更多链。Offchain Labs：正在与多个团队合作构建通用意图引擎Techub News 消息，Arbitrum 开发商 Offchain Labs 宣布正在与多个团队合作构建通用意图引擎（universal intents engine），目标是允许该引擎在三秒内完成所有 Arbitrum 和基于 EVM 的链的跨链交换和转移，最终允许用户通过单个钱包提示进行复杂的链上操作。
Offchain Labs 表示，开发人员将能够通过两个阶段使用互操作性解决方案。第一阶段是使用通用意图引擎进行基于意图的互操作，预计将于第一季度末实现；第二阶段是以快速、低价和无需信任的方式实现原生跨链操作，计划于第三季度末实现。Base 支持跨链意图消息传递标准 ERC-7683Techub News 消息，Base 支持跨链意图消息传递标准 ERC-7683，支持该标准后，用户将可以进行跨链操作，并有利于统一以太坊的流动性。意图结算网络 GlueX 遭合约漏洞攻击，GlueX 称将承担全部责任并全额退还用户损失Techub News 消息，意图结算网络 GlueX Protocol 披露昨日遭受了一次利用特定 DEX 类型的合约漏洞的攻击，导致结算合约中的费用被转移，具体损失金额未披露。GlueX 称将承担全部责任，并表示已经撤销了对受攻击合约的授权，并承诺全额退还因攻击而损失的手续费。Optimism 采用跨链意图标准 ERC-7683，旨在实现 Superchain 上的高速 ETH 和 USDC 转账Techub News 消息，Optimism 宣布采用 ERC-7683 跨链意图标准，该标准由 Across 和 Uniswap Labs 共同提出，旨在实现 Superchain 上的高速 ETH 和 USDC 转账，并进一步促进更广泛以太坊生态的应用层互操作性。以意图为中心的协议 Essential 完成 1100 万元 A 轮融资Techub News 消息，据 The Block 报道，以意图为中心的协议 Essential 完成 1100 万元 A 轮融资，Archetype 领投，参投方包括 IOSG Ventures、Spartan Group、Mirana Ventures、Amber Group、Maven 11 和 Big Brain Holdings。来自 Celestia、Hashflow、LI.FI、Sorella 等公司的未公开天使投资人。
Essential 是一家区块链初创公司，开发以意图为中心的以太坊 L2。与使用基于交易的模型（用户提供确切指示）的传统区块链不同，Essential 采用基于意图的模型（用户指定所需的结果）。这种方法旨在改善用户体验，减少链上工作量并增强可扩展性。随着驱动企业系统的主体从人迅速转向"自主型AI智能体"，现有安全体系的局限性正变得日益明显。有人指出，以人类账户和可预测的工作流程为前提设计的基础设施，无法有效跟上24小时运作并在多种环境中穿梭的智能体活动。 门罗安全公司的首席产品与战略官拉明·帕拉萨特在接受与谷歌云AI智能体相关的采访时表示，企业至今为止都是以"人类员工"为中心构建安全环境，但今后必须根据大规模AI智能体正式涌入的情况，重新调整结构本身。他解释说，AI智能体在速度和可扩展性方面具有优势，但缺乏人类那种能凭直觉规避零日攻击或提示注入等巧妙威胁的判断力。这意味着，一旦接收到恶意指令，它们极有可能照单执行。 "意图分析"正取代静态规则成为核心 帕拉萨特强调，在自主型AI智能体时代，仅靠对已知威胁做出反应的方式是不够的。他指出，现有的防御体系依赖于预先定义的规则和基于签名的检测，而现在需要的是一种能够实时解读网页内容或命令"意图"的结构。 他解释说，有了这种方式，才能即时拦截零日漏洞利用、社会工程攻击以及尚未被发现的新型威胁。这表明企业安全正从事后响应转向实时情境分析。尤其是在AI智能体动态地读取内容并决定行动的环境中，仅靠静态的拦截列表很难跟上响应速度。 门罗安全公司提出了一种以浏览器作为初始防御点的安全架构。其方式是，在可视化分析用户所见画面的同时，一并读取HTML和DOM结构以检测威胁。这种方法更侧重于机器间的自动响应，而非人工操作。帕拉萨特表示，可以在无需人工点击按钮的情况下实现实时防御，同时让智能体在其之上持续运行，并向安全团队提供额外的信息。 安全部署方式也正向"即时应用"转变 随着自主型AI智能体的普及，安全解决方案的部署方式也在发生变化。企业不再像以前那样经历漫长的集成项目，而是希望安全功能能够直接嵌入到他们已经开发和运行AI的环境中。因此，安全厂商也在强化基于平台的流通模式。 帕拉萨特解释说，为顺应这一趋势，他们的智能体已经上架到谷歌云智能体市场。这是为了减少安全部署过程中的摩擦，使其能够快速应用。这意味着，在AI智能体时代，安全性也正以"即时性"作为竞争力。 运营方式也在改变。随着基于自然语言的界面取代传统复杂仪表盘进入安全管理领域，管理员可以像直接对系统下达命令一样查询和修改策略。例如，要求显示当前的拦截列表，或指示将针对特定威胁的响应策略从"记录"改为"拦截"，AI便会处理这些操作。这样一来，安全运营的门槛得以降低，同时策略变更的速度也可能加快。 "影子AI"扩散……对看不见的活动进行管控成为课题 随着自主型AI智能体的增多，企业面临的另一个问题是可见性与控制力。有评价认为，所谓的"影子AI"如今已不限于部分未经授权的工具，而是渗透到了几乎所有的网站和应用程序中。在这种情况下，通过创建特定服务列表进行追踪的传统方式实际上会很快失效。 帕拉萨特指出，所有网站和应用程序都可能成为潜在的影子AI，基于列表的管理方式从创建的那一刻起就开始过时。他建议，应从智能体创建的初始阶段就植入策略和权限，并在其实际执行任务的过程中持续检查提示污染、访问权限和行为规则。 这意味着企业安全正从在网络边界外拦截智能体，转向在其整个生命周期内植入控制机制。随着自主型AI智能体越来越多，我们需要的不是像管理人类一样管理它们的方式，而是要建立一个能够匹配智能体数量和速度的"动态控制模型"。 归根结底，这场变革的核心在于，不能仅停留在将AI应用于业务的层面，而是必须将安全体系本身也围绕AI进行重新设计。对于企业而言，引入能提升生产力的自主型AI智能体已非可选，而是大势所趋，但与此同时，安全架构的重组也已成为一项刻不容缓的任务。 TP AI注意事项 本文使用基于TokenPost.ai的语言模型进行摘要。正文的主要内容可能存在疏漏或与事实不符的情况。
