揭开arc的神秘面纱：Solana上最强AI Agent框架

终极真相的出现，让链上AI Agent的时代如雨后春笋般涌现。如今，Crypto市场被各种Agentic概念填满，像MeMe、工具应用、发射平台、模型框架、蜂巢集群等新理念几乎每天都有新项目冒出来，真是让人眼花缭乱。就在12月11号，一个神秘的笑脸玩起了黑客帝国的“we take the red pill then the blue pill”梗，长篇讨论了AI哲学，最后公布了项目的代币地址，瞬间点燃了市场。这个项目究竟是什么，如何撑起了高达3亿的市值？接下来就让我们揭开arc的秘密吧！

强大的团队背景与技术实力

arc背后的团队Playgrounds，科技背景深厚、跨行业经验丰富。创始人Tachi「@0thTachi」在进入区块链领域之前，于美国西南研究院负责核物理和航天工程研究，这个研究所可是美国历史最悠久、规模最大的独立非营利应用技术研发机构。创建Playground后，他成功转型为区块链开发者。

另一位共同创始人兼产品负责人Terry，还是知名区块链数据服务商Graph的网络技术顾问委员会成员。Stopher「@chairman_stoph」在疫情期间毕业后，带着丰富的软件工程经验加入了Tachi的团队，开始他的加密货币之旅。Mateo「@belangermatteo」在洛桑联邦理工学院获得硕士学位后，曾在Ledger担任数据分析员，随后成为Playgrounds的核心技术人员。全栈工程师Mochan「@0xMochan」以及其他工程师都在技术领域积累了深厚的经验。

在arc之前，Playgrounds团队交付过一些复杂的区块链基础设施，成功打造了首个Ordinals和铭文子流API，并开发了名为Subgrounds的Python库，用于分析Graph网络上索引的区块链数据。

突破性的AI Agent框架——Rig

• Agent 框架 Rig 是 arc 背后的明星，最初是 Playgrounds 的内部项目，目的是为 AI 和加密货币项目提供可重复使用的基础设施，尤其是在聊天界面方面。随着开发的深入，团队发现 Rig 的潜力远不止于此，决定开源，以促进更广泛的社区参与和创新。🛠️

• 超越传统 聊天机器人的目标是探索 LLM（大型语言模型）更多的可能性，比如结构化数据提取、合成数据生成，以及智能化已有数据管道。Playgrounds 团队在开发前审视了市场上现有的框架，比如 LangChain 和 Llama Index，预测未来 LLM 和 AI 的发展趋势。在 Agent 框架领域中，基于 Rust 的框架相对稀缺，而 Rust 的高性能和安全性让架构更高效，团队成员也在 Rust 方面很有经验，因此选择 Rust 作为 Rig 的主要开发语言。💻

• Crypto 市场 中，Eliza 使用 Typescript，Zerepy 选择 Python，而 Rig 则凭借基于 Rust 的创新框架脱颖而出。在所有 Agent 开源架构中，使用 Rust 的也不多，知名的有 Sobel.io 的 llm-chain 和 Playgrounds 的 Rig。🔍

• Tachi 在 Discord 社区提到 Rig 相比其他 Agent 架构的优势。使用 Rust 开发的 Rig 拥有其他架构没有的好处，首先是安全性，Rust 的类型系统能在编译时预防 bug，而不像 Typescript 或 Python 那样需要运行后才能发现，从而减少运行时错误的风险。此外，Rust 的内存管理机制（如 RAII）确保了没有内存泄露，避免了数据竞争的问题。🔒 性能效率：Rig 采用 Rust 的零成本抽象和高效管道，显著提升了运行效率并降低成本。通过 tokio 运行时，Rig 实现了高效的并行处理，使整体 agent 性能大幅增强。开发者能够通过 Tratis 快速添加新功能模块，确保框架灵活可扩展，且能在多平台上顺畅运行。模块化与并发性保证了灵活性与扩展性，动态任务和事件驱动让 Agent 更加智能高效。🚀

相比于当前大多数 Crypto 上的 LLM 架构，Rig 提供了更高的性能、可拓展性、易管理性和安全性。它在产业链中的作用是双向的，不仅优化类似 Eliza 的 Rag 架构，还能承托当前流行的多 AI Agent 集成的 Swarm 概念。这使得 Rig 的架构非常适合构建可靠高性能的 AI/ML 通路，几乎是为机构级项目部署量身定制的。🌟

Rig 成为开发高性能 AI Agent 的绝佳工具，不论是在游戏、机器人、自动化工作流还是实时模拟中，都表现出色。该架构支持从本地开发环境到企业级系统的无缝扩展，为机构采用打下了坚实基础。当一个项目针对企业级客户提供高质量产品，而非仅供普通用户娱乐时，这些企业级 AI Agent 在某些情况下甚至可以替代整条产业链，这在 Web2 的 AI Agent 市场中已有成功验证。目前，Rig 在 Github 上已有超过 100 次分叉和 1400 颗星，数据还在快速增长中！🌱

神秘笑脸 arc 到底是什么呢？

在每天都有新概念项目涌现、技术迅速迭代的同时，市场充斥着大量 Scam，这也是区块链常遭诟病的一点。无论板块如何轮动，总会有诈骗项目影响人们对某概念的信任度，仿佛葛兰辛法则在不断重演。而 arc 的做法则恰恰相反。近期，官网的 prologue「序幕」揭开了第一层面纱，团队称之为 handshake。宣传视频中，机器人与人类「创造亚当」，两只手慢慢接近，似乎要握手，象征着人类与 AI Agent 合作时代的来临，真是充满趣味！🤝 大部分 Agent 平台 追求简化 AI Agent 的创建、发行和筹资流程，常采用 pump.fun 的 bonding curve 模式。这样做的目的是为了让更多人能方便地发行 AI Agent，从而推动更多项目的涌现，确实给平台和用户带来了双赢。不过，市场的情况就复杂了。在 MeMe 时代 的热潮下，培养出的开发者和投机者似乎也在追随这波 AI 浪潮，快速更新和流水线式的开发模式让人担忧。开发者面临着更快的更新速度和更短的开发周期，而产品的深度和市场理解却未必跟得上。除去那些被广泛认可的龙头项目，市面上的产品很难沉淀并进行真正的创新。

Handshake 的发行逻辑与其他 Agent 平台截然不同。Tachi 表示，他们的开发标准极高，执行了加密领域最严格的代码审查流程之一，以确保生态系统的质量。arc 要求参与者先打 500$arc 到指定地址以减少垃圾信息，但这并不是强制环节。参与者必须提交一份提案，明确阐述项目目标、技术方案、团队背景及对 $arc 生态的贡献等。提案通过后，才能在注册名单上出现，团队先行进行尽职调查，确保项目在社区面前的呈现是可信的，接下来的资金筹集或社区捐款则构成 arc 或 Sol 的交易对。

这种模式有点像 Grant 或 黑客松 的项目提交，又像 IDO 的形式。对于其他项目来说，这可能是个失败的商业模型，因为参与门槛太高，审查效率却很低，所获得的回报（手续费）很可能大幅下降。

虽然未来不排除会出现类似 Pump.fun 的 AI Agent 发行模式，但 arc 的做法其实是有道理的。从技术角度看，Rust 的开发门槛相较于 Python 或 Typescript 更高，开发者本就较少，开发周期也更长。强迫 Rig 的开发者和其他开发者在效率上竞争，只会导致负收益，长远来看，产品质量将逐渐下降。 从商业视角和团队的宏伟蓝图来看，他们的目标是创建一个真正高效的企业级 AI Agent，而不仅仅是个简单的聊天机器人。最终愿景是通过 Agent Pipeline 将所有 AI Agent 的思维和推理方式融合，形成对事物更深入的理解，从而推动 AI 的思考能力。这需要高质量的数据输入和成熟的推理能力，强调质量的重要性超过数量。

🤝 在 handshake 的页面上，arc 表示将与 Solana 和 Arbitrum 链的生态进行合作审查。之前市场一直在讨论，当最优秀的基于 Rust 的 Layer1 遇上顶尖的 Rust AI 框架时，必然会引发联想，而现在看来，算是给出了明确的答案。

arc 正处于人工智能与区块链这两项颠覆性技术的交汇点，正加速迈向一个人类与代理在链上和链下互相交互的新模式。

🌟 arc 还构建了一个繁荣的开发者生态系统，旨在推动基于 AI 的创新。其核心理念围绕着 arc complex 展开，这里是由开发者、项目和信息资源构成的协作网络。

🚀 arc 也扮演着桥梁的角色，连接区块链与人工智能领域的优秀人才，共同建设未来 Crypto+AI Agent 所需的基础设施。

🎉 此外，arc 是一个 AI Agent 的发行平台，为 AI Agent 架构、Agent 系统或 Rig 架构的改进构建以 $arc 为基础的交易对或激励方案。

arc 深刻认识到 Agent 架构的不足和市场的混乱，明白改变不是一蹴而就的。依靠团队的技术实力、社区开发者的力量，以及认同其理念的人群，最终将能迎来那颗蓝色药丸。它不仅是一个项目，更是一个在构建未来蓝图的实践者。