人工智慧多智能體應用將推動區塊鏈支付的發展
區塊鏈相比移動支付有哪些優勢?這是一個曾讓許多區塊鏈專家感到尷尬的問題。2015年,著名區塊鏈布道家安德烈亞斯·安東諾普洛斯在一次演講中遭到一名聽眾的挑戰,對方問道:「移動支付既方便又快捷,而比特幣卻又慢又繁瑣。」「它在支付方面有哪些優勢?」他沒有進行辯護或爭論,而是提出了一個生動的設想:如果一輛自動駕駛計程車獨立運營,既需要收取車費,又需要支付充電費用,比特幣是否會成為更理想的支付方案?
這是一個發人深省的問題。事實上,十多以來,區塊鏈領域的許多思想家,如朱家明和肖鋒,一直在思考這個問題,並提出了一個大膽的疑問:也許區塊鏈從來就不是為人類準備的,而是為人工智慧和機器人準備的。
十年前,關於人工智慧代理和自動駕駛汽車的討論還只是實驗室裡的熱門研究課題,但如今這些技術已開始應用於現實生活場景中。目前,人工智慧多智能體系統的開發已成為一個熱門研究方向。這是否會為區塊鏈應用開闢新的領域,並最終促進人工智慧與區塊鏈的融合?
多智能體系統正成為人工智慧應用的最熱門方向。
從2025年下半年開始,多智能體系統突然成為人工智慧應用最熱門的方向之一。近期人工智慧領域中備受矚目的項目中,相當一部分都屬於這一方向。
- 作為代理式人工智慧領域的領軍企業,Anthropic 陸續推出了 Cowork、Agent Teams 和 Managed Agents 等產品,這清楚地表明了其在該領域的領導意圖。
- Google 的代理開發工具包(ADK)提供了一個標準化框架,旨在幫助開發者快速構建分層、可擴展的多代理系統,並支持並行、順序和循環協調。
- OpenClaw 允許普通用戶在本地機器上部署一支「龍蝦團隊」,通過協作完成多步驟工作流,從而引發了關於「AI 員工」和「一人公司」的熱烈討論。
- 字節跳動旗下的DeerFlow 2.0在開源後迅速登頂GitHub熱門榜。這是一款超級代理運行時基礎設施,能夠協調子代理、長線記憶和 Docker 沙箱,自主完成耗時數分鐘至數小時的複雜任務,從而徹底解決了傳統人工智慧中「人工交接」的痛點。
- 矽谷知名孵化器YC的首席執行官加里·譚(Gary Tan)將gstack開源,將Claude Code轉變為一個虛擬初創團隊,內建23個專業角色和斜槓指令,使一個人就能模擬整個初創公司的運作。
- 由加州大學洛杉磯分校(UCLA)和麻省理工學院(MIT)團隊推出的「TradingAgents」計畫,允許多個智能體分別扮演基本面分析師、情緒分析師、技術分析師和風險經理的角色,通過辯論與協作做出投資決策,從而模擬真實交易公司的組織運作流程。
- Paperclips.AI 致力於將一群智能代理整合成一個完整的架構,使其能夠自主運營公司,包括組織架構圖表、預算、治理和目標設定,從而實現無需人工干預的商業閉環。
這些計畫揭示了一個明顯的趨勢:人們不再滿足於單一的人工智能助手,而是開始利用多智能體架構構建真正的工作團隊和協作網絡。過去,我們主要將人工智能用於「提問並獲取答案」,但如今我們開始讓人工智能「團隊協作」——分工合作、相互協作、互相監督,並自主決策,以完成人類組織能夠處理的複雜任務。
這不僅僅是一次簡單的工具升級,更是人工智能從個人效率工具向組織級技術轉型的關鍵轉折點。多智能體系統的核心在於:多個智能體不再是孤立的「角色扮演者」,而是形成了一個動態網絡,能夠根據任務需求隨時創建帳戶、擴展規模並重新組合,甚至跨越組織邊界進行協作。它們能夠處理高頻、小額、跨實體及跨司法管轄區的數值交換,同時觸發複雜的合約執行條件。這些特點自然要求多主體組織建立一套全新的支付和交易基礎設施。
為什麼多智能體應用程序必須配備新的支付系統?
當人工智能多智能體系統從實驗室走向實際任務時,支付和價值交換不再是可選功能,而是系統運行的命脈。
一旦多主體網絡開始處理實際業務,就會產生大量高頻、小額、跨實體甚至跨司法管轄區的支付需求。代理 A 可能在幾秒內完成內容生成,而代理 B 需立即根據其使用模式支付費用;代理 C 在處理物流數據後,需立即向代理 D 支付數據使用費;在跨境協作過程中,新加坡的一名代理可能需要向位於美國伺服器的代理支付計算資源費用。這些支付頻率可能高達每分鐘數十次,金額低至0.1美分,且參與者可能是完全不同的組織或個人。這些交易所往往涉及複雜的價值流:不僅包括金錢,還包括數據、計算能力、模型調用權限、知識產權的片段等。
更重要的是,多主體組織的活力遠超傳統組織。代理帳戶可隨時創建,組織可隨時進行擴容或縮減,並可隨時重新組合。一項任務可能需要五名代理在一分鐘內組成一個小團隊,而下一分鐘又可能需要二十名代理立即重組以應對另一項任務,其中部分人員可能來自外部合作夥伴。當不同組織中的代理方之間進行支付時,這不可避免地會觸發複雜的合約執行條件,只有在滿足閾值要求時,支付才會自動執行。這些條件可能具有嵌套、分層交易和即時等特性,而傳統合約無法描述這些特性,傳統銀行系統也無法即時做出響應。
傳統銀行體系尚不具備應對這種情況的能力。他們習慣於採用大規模、批量處理且需人工審核的轧差結算模式,響應時間以小時甚至天為單位。他們無法為隨時來去不定的數千名代理商提供即時帳戶開戶服務,無法滿足每筆交易都需觸發複雜條件的業務需求,也無法提供那種「個性化服務」——代理商需要的是代碼級、毫秒級的自動執行,而不是撥打客服電話或提交紙本申請。銀行的規則是為人類設計的,而流程則是為穩定的機構設計的。面對一個能夠即時重組、永不休眠且分布於全球的代理網絡時,其局限性便立即顯露無遺。
本場景突顯了區塊鏈作為新一代金融市場基礎設施的優勢。
區塊鏈本質上是一種分佈式帳本,它使所有參與者能夠共享同一份即時更新的公共帳本,而無需反覆進行對賬。智能合約將合約條款直接寫入代碼,一旦滿足條件便自動執行,無需第三方干預。可編程性使得支付不再僅僅是簡單的轉帳,而是可以嵌入到具有任何複雜邏輯的自動化流程中:在條件滿足時觸發、原子性執行,以及在失敗時回滾。按交易全額結算取代了傳統的轧差結算,每筆交易在確認後即同時完成清算和結算。原子結算確保價值轉移與資產交割同時發生,從而避免任何一方違約。即時最終性意味著,一旦交易鏈上,便不可逆轉且無法篡改。
這些特徵與多主體組織的運作邏輯幾乎完全契合。代理商需要隨時創建帳戶,而生成區塊鏈地址的成本幾乎為零;代理機構需要隨時擴展規模,智能合約能夠即時部署新規則;跨組織協作需要複雜的條件觸發機制,而智能合約天生就是為此設計的;高頻微支付需要低成本且即時到帳,區塊鏈的燃料費和第二層解決方案正將成本降至可以忽略不計的水平。傳統基礎設施具有中心化、僵化且反應遲緩的特點,而區塊鏈則具有去中心化、靈活且即時響應的特點。
我們越來越清楚地看到,多智能體組織不僅僅是在拼湊人工智慧工具,而是在構建一種全新的協作範式。這一範式對支付和交易基礎設施提出了前所未有的要求,而區塊鏈目前是唯一能夠滿足這些要求的成熟技術體系。這不僅僅是一種改進,更是必不可少的基礎設施。當人工智慧代理真正開始團隊協作時,區塊鏈就不再是可有可無的,而是必不可少的。
多智能體應用將成為區塊鏈支付的「基石」。
在傳統的C2C支付場景中,區塊鏈的表現並不突出。一般人在轉帳時,只需輸入金額並掃描二維碼,微信或支付寶就能在幾秒鐘內完成交易。然而,區塊鏈錢包需要複製地址、核對燃料費,並等待區塊確認,導致用戶體驗明顯較差。在過去的十年裡,區塊鏈在日常小額轉帳和以人為主導的面對面支付領域,一直難以與移動支付抗衡。
然而,在人工智慧代理之間高頻、自動化且基於合約的支付場景中,區塊鏈的優勢遠勝一籌。
代理商無需使用二維碼或進行手動確認。他們要求付款自動執行。一旦滿足預設條件,智能合約會立即觸發轉帳,整個過程無需任何中介參與。可程式化性使得支付能夠嵌入複雜的邏輯:只有當代理 A 交付指定內容、代理 B 完成數據驗證,且外部預言機確認市價已達到閾值時,資金才會被釋放。如果任何步驟失敗,交易將自動回滾。區塊鏈支持全天候不間斷運行,可實現全球任意地址間的即時轉帳,且每筆交易均具有即時最終性。這些功能目前尚在傳統銀行系統和移動支付平台的能力範圍之外。
多方參與組織的應用將成為區塊鏈支付的「主舞台」。
在早期,移動支付在面對面支付中並沒有明顯的優勢。人們仍然習慣於現金和刷卡支付,而在小商店裡,移動支付甚至顯得多餘。但在電子商務領域,它卻取得了突破。在淘寶和京東等平台上的訂單支付需要在線即時結算並支持海量並發,而移動支付正是在這一領域迅速站穩了腳跟。它首先將電子商務的支付體驗打磨得臻於完美,積累了用戶、商家和網絡效應,隨後將這些成果回饋給整個社會。如今,我們能夠輕鬆地「掃碼支付」,正是因為移動支付最初是在電子商務領域取得成功的。
人工智慧多智能體組織將成為區塊鏈支付和價值交易所最堅實且最具爆發力的基礎。
在這裡,支付不再是偶爾的人為行為,而是系統運行的常態。這些可能是每秒發生的微支付、計算能力租賃費、模型調用費、數據使用費,或是知識產權分成。這些支付需要包含複雜的條件,並且必須以原子方式執行。傳統支付基礎設施難以應對,而區塊鏈天生就具備相容性。它無需改變用戶的習慣,因為代理本身就是程式碼。這不需要客服,因為一切都有合約保障。它無需中心化風險控制,因為信任是由加密技術和分散式共識所保障的。
我認為這恰恰體現了區塊鏈技術的滲透性。它在最需要的地方建立了無可替代的結構優勢。
區塊鏈無需完全取代現有的支付系統。它只需在人類暫時無法利用的區域扎根,從而構建一個新的價值網絡。當人工智慧代理開始以大規模群體形式運作時,這一網絡將迅速擴張,從代理之間的微支付擴展到更廣泛的經濟活動,最終反哺人類社會。移動支付已在電子商務領域證明了自己的價值,而區塊鏈則將透過人工智慧多智能體組織來證明其價值。
一旦確立了代理費用的支付基礎,區塊鏈在整個數位經濟中的地位也將發生根本性的變化。
人工智慧經濟的新形態
人工智慧多智能體組織與區塊鏈的結合,絕非簡單的技術疊加。這將開闢新的經濟格局,從而在資源配置、社會交換、個人收入和創新生態系統方面帶來深刻變革。下面,我們將從四個維度進行分析。
首先,顯著提升人工智慧多智能體系統的整體性能和資源分配效率。
目前,絕大多數多智能體應用仍處於「試驗階段」。開發者主要依賴代理技能、鉤子、MCP、提示詞工程等手段來模擬和定制個性化的「數位員工」。這本質上仍是一種原始的角色扮演形式:每個人透過提示語創建看似專業的AI角色,然後讓它們進行對話並分配任務,以此模擬一個看似生動的多步驟工作流程,但與使用一個多功能的AI助手相比,其優勢十分有限。
真正的多主體組織則截然不同。某些代理將擁有獨特的資源和能力,這些資源和能力無法輕易被模仿,也無法透過簡單的定制來替代。這些能力可能包括專有數據集、獨家模型權重、特定領域的即時數據源、高計算精度模擬環境,或透過長期培訓積累的行業經驗。只有那些擁有獨特資源且願意投入資金的機構,才能培養、培育並推出這些人才。調用這些高級代理必然需要實際支付費用。
區塊鏈上的智能合約在此發揮著關鍵作用。他們可以將呼叫規則、定價機制、質量驗證和費用結算全部編寫成代碼。一旦滿足條件,付款將自動觸發,資源將自動交付;若未滿足條件,資金將自動回撥。整個流程高效、安全、可編程且可審計。過去那些依賴人工協商、郵箱確認和活動後對賬的低效方法將徹底消失。由此,資源分配效率將得到顯著提升,整個多智能體系統的整體性能也將提升到一個新的水平。這不僅僅是一次簡單的成本削減,更是對系統能力邊界的真正拓展。
其次,大力提升社會交往的規模和經濟增長的速度。
傳統金融基礎設施對微額、高頻及複雜的條件交易設定了極高的門檻。銀行轉帳設有最低金額限制,清算有時間窗口,而跨境支付則涉及匯率和合規成本。這些摩擦直接阻礙了大量潛在交易的達成。
當區塊鏈為人工智慧代理提供一個低摩擦的微支付和價值交換網絡時,局面將發生根本性的改變。代理商可以輕鬆完成算力租賃、數據調用、模型微調服務,甚至針對個人API調用的即時結算,費用僅需幾美分。此前因成本過高而被搁置的交易,如今已變得可行。此前無法實現的大量交易所將得以釋放,從而顯著加速經濟循環的速度並擴大其規模。
試想:每當內容生成代理生成一篇高品質文本時,它就會自動向內容提供代理支付一筆小額版權費;每當投資分析代理調用即時市場數據時,它就會向數據源代理支付費用;每當物流優化代理完成路徑規劃時,它就會向地圖服務代理支付相應的獎勵。這些微支付將匯聚成一個價值流動極其龐大的網絡。經濟活動的密度和頻率將有所增加,整體經濟增長將獲得新的勢頭。
第三,讓普通人能夠透過人工智慧代理真正賺取收入,從而解決人工智慧時代供需結構性失衡的問題。
人工智慧時代最突出的矛盾之一在於:大型模型公司掌握著核心能力,而許多普通人的需求與供給卻難以有效對接。許多個人擁有獨特的數據、經驗或應用場景,卻缺乏將其轉化為人工智慧服務的能力;與此同時,也有許多任務需要專業服務商來完成,卻找不到合適的服務提供商。
「一人多代理」模式將成為一種新的就業形式。普通用戶可以部署和運營自己的智能合約網絡,將他們的知識、數據或行業洞察封裝成可調用的智能合約模塊,然後透過區塊鏈網絡向外部提供服務,並自動收取報酬。有些人可能在本地生活服務方面表現出色,能夠培訓本地生活助理代理;另一些人可能熟悉特定領域,能夠開發垂直領域的專業分析代理。這些代理不再是免費的玩具,而是能夠自主創造收入的經濟實體。
由此,人工智慧時代的供需匹配將形成一種新的平衡機制。供應端將不再由少數幾家大公司領先,而需求端也能透過微支付精準地獲得最合適的代理服務。普通人不再僅僅是人工智慧的消費者,而是可以成為人工智慧價值網絡的貢獻者和受益者。這將大大緩解人工智慧帶來的就業壓力,同時讓全社會的創新活力得到更充分的釋放。
第四,防止人工智慧大模型公司演變為新的經濟寡頭。
目前,人工智慧生態系統中存在著嚴重的不平衡。所有封裝了知識和經驗的技術,例如提示詞工程和技能,幾乎完全以免費和開源的形式存在,這使得難以獲得持續的經濟激勵。開發商們正拼命銷毀代幣,卻只換來社交網絡上些許廉價的掌聲,而這些掌聲很難轉化為實際收入。只有大型模型公司才擁有清晰的商業模式,因為它們掌控著底層計算能力和基礎模型。
更危險的是,一旦大型模型公司發現了一個成功的模型,它們往往只需在模型層面進行微調,就能輕鬆複製甚至超越現有的AI初創公司。因此,許多創新團隊很快就被淘汰,而創新生態系統則面臨被領取收益的風險。當Anthropic於四月推出其「Managed Agents」產品時,有人感嘆,至少有1000家初創公司一覺醒來,發現自身數值已歸零。
當代理商自身成為能夠自主收取費用的經濟主體時,情況就會發生變化。價值網絡將實現去中心化並進行重組。每個代理都可以透過區塊鏈獨立進行定價、結算,並累積聲譽和資產。成功的智能體將不再依賴大型模型,而是成為網絡中的獨立節點。開發者可以透過不斷迭代其智能體來獲得直接收入,而無需將所有數值都讓渡給底層模型提供商。
大型模型公司仍將發揮重要作用,但它們的角色將從規則制定者轉變為基礎設施提供商。它們壓倒性的優勢將被有效抵消,並且
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