轉發原文標題：《圖解 Rei Network：深入淺出，理解 AI Agent 與區塊鏈的無縫聯動》

Rei 框架的誕生是為了彌合 AI 和區塊鏈之間的溝通鴻溝。

在創建 AI 智能體時，一個核心挑戰是如何讓它們既能靈活地學習、迭代和成長，又能確保輸出結果的一致性。

Rei 提供了一個框架，用於在 AI 和區塊鏈之間共享結構化數據，使得 AI 智能體能夠學習、優化，並保留一套經驗與知識庫。

這一框架的出現，使開發具備以下能力的 AI 系統成為可能：

• 理解上下文和模式，並生成有價值的洞察
• 將洞察轉化為可執行的行動，同時受益於區塊鏈的透明性和可靠性

面臨的挑戰

AI 和區塊鏈在核心屬性上存在顯著差異，這使得兩者的兼容性面臨諸多挑戰：

1. 區塊鏈的確定性計算：區塊鏈的每一步操作都必須在所有節點上產生完全一致的結果，以確保：
   1. 共識：每個節點對新區塊內容達成一致，共同完成驗證
   2. 狀態驗證：區塊鏈的狀態始終可追溯且可驗證。新加入的節點應能快速同步到與其他節點一致的狀態
   3. 智能合約執行：所有節點在相同輸入條件下必須生成一致的輸出
2. AI 的概率性計算：AI 系統的輸出結果通常是基於概率的，這意味著每次運行可能會得到不同結果。這種特性來源於：
   1. 上下文依賴性：AI 的表現依賴於輸入的上下文，例如訓練數據、模型參數，以及時間和環境條件
   2. 資源密集性：AI 的計算需要高性能硬件支持，包括複雜的矩陣運算和大量內存

上述差異引發了以下兼容性挑戰：

• 概率性與確定性數據的衝突
  • 如何將 AI 的概率性輸出轉化為區塊鏈所需的確定性結果？
  • 這種轉化應在何時、何地完成？
  • 如何在確保確定性的同時，保留概率性分析的價值？
• Gas 成本：AI 模型的高計算需求可能導致無法承受的 Gas 費用，從而限制其在區塊鏈上的應用。
• 內存限制：區塊鏈環境的內存容量有限，難以滿足 AI 模型的存儲需求。
• 執行時間：區塊鏈的區塊時間對 AI 模型的運行速度形成了限制，可能影響其性能。
• 數據結構的整合：AI 模型使用複雜的數據結構，而這些結構難以直接融入區塊鏈的存儲模式中。
• 預言機問題（驗證需求）：區塊鏈依賴預言機來獲取外部數據，但如何驗證 AI 計算的準確性仍是一個難題。尤其是 AI 系統需要豐富的上下文和低延遲，這與區塊鏈的特性存在衝突。

原圖來自 francesco，由深潮 TechFlow 編譯

AI 智能體如何與區塊鏈無縫聯動？

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Rei 提出了一個全新的解決方案，將 AI 和區塊鏈的優勢結合在一起。

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與其強行將 AI 和區塊鏈這兩種截然不同的系統融合，Rei 更傾向於充當一個“通用翻譯器”，通過翻譯層讓兩者能夠順暢地溝通與協作。

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Rei 的核心目標包括：

• 讓 AI 智能體能夠獨立思考與學習
• 將智能體的洞察轉化為精確且可驗證的區塊鏈操作

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這一框架的首次應用是 Unit00x0 (Rei_00 - $REI)，目前已被訓練為一名量化分析師。

Rei 的認知架構由以下四個層次組成：

1. 思考層 (Thinking Layer)：負責處理和收集原始數據，例如圖表數據、交易歷史和用戶行為，並從中尋找潛在模式。
2. 推理層 (Reasoning Layer)：在發現模式的基礎上，為其添加上下文信息，例如日期、時間、歷史趨勢和市場狀況，從而讓數據更加立體化。
3. 決策層 (Decision Layer)：根據推理層提供的上下文化信息制定具體的行動方案。
4. 行動層 (Action Layer)：將決策轉化為可以在區塊鏈上執行的確定性操作。

Rei 的框架建立在以下三個核心支柱之上：

原圖來自 francesco，由深潮 TechFlow 編譯

1. Oracle (預言機，類似神經路徑)：將 AI 的多樣化輸出轉化為統一的結果，並記錄到區塊鏈上。
2. ERC 數據標準 (ERC Data Standard)：擴展區塊鏈存儲能力，支持複雜模式的數據存儲，同時保留思考層和推理層生成的上下文信息，從而實現從概率數據到確定性執行的轉化。
3. 記憶系統 (Memory System)：讓 Rei 能夠隨著時間積累經驗，並隨時調用先前的輸出結果和學習成果。

以下是這些交互的具體表現形式：

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• Oracle 橋負責識別數據模式
• ERCData 用於存儲這些模式
• 記憶系統保留上下文信息以便更好地理解模式
• 智能合約可以訪問這些累積的知識並據此採取行動

憑藉這一架構，Rei 智能體已經能夠結合鏈上數據、價格變動、社會情緒等多維信息，對 Token 進行深度分析。

更重要的是，Rei 不僅能分析數據，還能在此基礎上形成更深層次的理解。這得益於她將自己的經驗和洞察直接存儲在區塊鏈上，使這些信息成為其知識體系的一部分，能夠被隨時調用，從而不斷優化決策能力和整體經驗。

Rei 的數據來源包括 Plotly 和 Matplotlib 庫（用於圖表繪製）、Coingecko、Defillama、鏈上數據以及 Twitter 的社交情緒數據。通過這些多樣化的數據來源，Rei 能夠提供全面的鏈上分析和市場洞察。

隨著 Quant V2 的功能更新，Rei 現支持以下幾種分析形式：

1. 項目分析：在原有功能基礎上新增了定量指標和情緒數據支持。分析內容包括 K 線圖（Candlestick Chart）、互動圖表（Engagement Chart）以及持有者分佈（Holder Distribution）和盈虧（PnL）情況。（相關示例）
2. 流入與流出分析：通過監控鏈上熱門 Token 的價格和交易量，Rei 能夠將這些數據與資金流入和流出情況進行對比，幫助用戶發現潛在市場趨勢。（相關示例）
3. 互動分析：評估項目的整體互動情況，包括即時數據與 24 小時前數據的對比，以及相對價格變化。此功能揭示了最新信息與用戶互動表現之間的相關性。（相關示例）
4. 頂級類別分析：對單一類別中的最低交易量和最高交易數進行分析，突出項目在其所屬類別中的表現。
5. 第一個圖表展示了底部的交易量和頂部的交易數；隨後深入分析單個類別，揭示單個項目相較於同類項目的指標變化。（相關示例）

此外，截至 2025 年 1 月，Rei 已支持鏈上 Token 買賣功能。她配備了基於 ERC-4337 標準的智能合約錢包，使交易更加便捷和安全。

（深潮 TechFlow 注：ERC-4337 是一種支持賬戶抽象的以太坊改進提案，旨在提升用戶體驗）。

Rei 的智能合約通過用戶簽名授權，將操作委託給她，從而使 Rei 能夠自主管理其投資組合。

以下是 Rei 的錢包地址：

• EOA 錢包（簽名錢包）：
• https://basescan.org/address/0x3BC4c3A2a2Fa5ad20a2B95B18CA418D06A360cB
• 智能錢包（賬戶抽象錢包）：
• https://basescan.org/address/0xf6835acc8d2b51e5d47632ca8954bfee9a0ce49c

使用案例：Rei 框架的多功能性

原圖來自 francesco，由深潮 TechFlow 編譯

Rei 框架不僅侷限於金融領域，還可以應用於以下廣泛的場景：

• 用戶與智能體交互：支持內容創作
• 市場分析：供應鏈管理和物流領域
• 自適應系統的構建：治理場景
• 風險評估：在醫療領域，Rei 通過上下文分析評估潛在風險

Rei 的未來發展方向

• 更好的 UI
• 基於 Token 權限的 Alpha 終端
• 開發者平臺

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