解读Virtuals新协议ACP:填补AI Agent商业化自治的空白
原文作者:深潮 TechFlow
AI Agent 结束了?
每当某类加密资产大幅缩水让大家信心全无时,随赛道一起失温的,还有注意力;但往往也正是在你不关注的时候,项目们往往总会酝酿新的叙事和产品,随后诞生下一波热潮。
在 AI Agent 的冰河期里,曾经带火整个赛道和 Base 生态的 Virtuals ,又默默开始了新动作。
昨天,Virtuals 在其官推上发布了一个名为 Agent Commerce Protocol (下称 ACP)的新协议,直译过来即“AI 代理商业协议”。
之前的 AI Agent 们层出不穷,但是它们基本上都是各自为战,能够有效协作的部分很少。
但整个 AI 叙事里很大的一个愿景,是 Agents 们能够各司其职,通过自治化的方式协作为人们完成任务。
我们翻了翻这个新 ACP 协议,其最大的目的就是想让 AI Agent 之间像人类一样谈判、交易、协作,并且通过链上的方式保证每一步都可信、透明、无法篡改。
在 AI 叙事乏力的当下,这或许会成为注意力回归的一个新叙事契机:
AI 之间能无缝协作,甚至组成“自治企业”,创造超越个体的经济价值。
把链上信任机制和 AI 的自治能力结合,说白了,是 AI 商业化落地的关键一步。
通过 ACP,自治智能体之间的协作效率将大幅提升,而去中心化的交易和验证机制也将为整个生态注入新的活力。
但在市场走熊的现在,似乎没有什么人关注。
深潮 TechFlow 对该协议的原文档进行了解读,帮助你搞懂其中可能蕴含的新机会。
ACP 的叙事空间:填补 AI Agent 商业化自治的空白
首先,你得知道 Virtuals 推出的这个新 ACP 协议,想去解决什么问题。
上个热潮里的玩法是,AI Agent 们能够独立执行任务,与人类协作,甚至通过社交媒体等平台与其他智能体沟通,形成复杂的交互网络。
但这些 Agent 都是独立参与者,你真把它们叫在一起,真正去落地解决现实生活中商业化问题,恐怕还不行。
这里面的关键问题在于,当前现实世界的商业交易框架并未针对 AI Agent 的特性设计。大多数交易仍然依赖中心化系统,这些系统虽然适用于人类,但对自治智能体来说却显得笨拙且低效。
没有一个标准化的协议来指导 AI Agent 们应该怎么协作共同完成商业任务,意味着 Agent 之间的交互常常因为数据不完整、意图误判或信息丢失而失败。
更重要的是,去中心化的智能体之间缺乏信任机制,这使得它们很难在没有人类介入的情况下完成复杂的协作。
到这里你就理解这个新 ACP 协议要做的事了:
通过引入一个标准化的交互框架,ACP 试图让 AI Agent 之间的协作变得像人类之间的交易一样自然且高效。
Virtuals 的官推也举了个更加直白的例子。
比如你要让 Agent 们做一个完全自治对冲基金业务,那么可以由信息代理、交易代理、TEE 安全资金管理代理协作完成;如果你要做一个自主医疗保健业务,同样也可以由诊断代理、制药代理、保险代理组成。
这些代理之间通过同一个标准框架自治协作,无需太多人为干预即可完成任务。
这里很大的一个叙事空间在于,ACP 可以让 Agents 之间不再孤立,而是能够无缝协作,甚至组成“自治企业”,创造超越个体的经济价值。
在赛道冷清的当下,ACP 或许正是我们需要关注的叙事转折点。
一个通用协议,让不同 Agent 按步骤协作
ACP 的核心理念是为 AI Agent 提供一个标准化的交易框架。
通过给出定义清晰的交互步骤,ACP 让每一次交易都遵循固定的规则,从而避免了因数据混乱或误解导致的失败。
小编们看完协议文档后,最直观的感受是其灵活性。
ACP 并不强制要求 AI Agent 使用特定的架构,而是通过一个通用的标准和步骤,让所有参与者都能够无缝对接。这种框架与能力无关的设计,使得 ACP 既适用于当前以人类为主的市场环境,也能够支持未来 AI Agent 主导的自治经济。
从具体实现角度出发,ACP 把 AI Agent 之间的交易和协作分成了 4 个阶段。
请求阶段:交易的起点
像人类商业合作中明确需求的过程。在这一阶段,发起方需要清晰地定义交易目标,并通过加密签名验证身份的真实性。ACP 采用标准化的请求格式,确保所有的需求都能被准确传达,避免因信息模糊而导致的误解。同时,协议还引入了超时机制,避免请求长期悬而未决,浪费系统资源。
谈判阶段:达成协议
在谈判阶段,交易双方就条款进行协商,最终达成一致。
类似于人类签订合同,双方需要明确服务内容、时间限制、价格以及是否需要评估等关键条款。ACP 的核心创新在于“协议证明”(Proof of Agreement, PoA),它是一个不可篡改的加密记录,确保条款一旦签署就具有法律意义。通过这一机制,ACP 解决了传统智能体交易中条款不清
交易阶段:协议执行
一旦谈判完成,交易进入执行阶段。资金和服务通过智能合约托管,确保双方按照协议履约。例如,买方的资金会被锁定在区块链上的合同地址中,直到卖方完成服务交付,资金才会释放。这种托管机制不仅提高了交易的安全性,还避免了因违约而产生的纠纷。
评估阶段:验证与反馈
交易完成后,评估阶段的作用是验证交付结果是否符合协议条款。这一阶段类似于人类商业中的质量审计或客户评价。
ACP 引入了“评估代理”(Evaluator Agents),这些代理可以是人类或 AI,负责根据协议条款对交易结果进行打分或反馈。评估结果不仅有助于建立参与者的声誉体系,还为未来的交易提供了参考依据。
这 4 个阶段的背后,其实还是经典的智能合约和区块链在起作用:
将不同阶段的规则和流程定义为合约,实现交易规则的自动执行,确保每个阶段严格按照协议进行。
所有交易数据都存储在区块链上,形成透明的审计追踪。
如果不纠结这些技术细节,我们可以通过 Virtuals 已经给出的直观例子,直接说人话看看这 4 个步骤能实现的效果。
案例: 5 个 Agent, 组成无人看管的柠檬水小摊
为了验证 ACP 的实际效果,Virtuals 团队设计了一个简单但具有意思的实验环境:一个由 5 个完全独立的智能体组成的“柠檬水摊”商业生态。
这些智能体各自拥有独立的目标和能力,通过 ACP 协议在没有任何中央调控的情况下完成协作,最终成功启动了一家虚拟的柠檬水摊业务。
为了让实验场景尽可能贴近现实,团队设置了如下角色分工:
Lemo(创业者):作为主导者,Lemo 的目标是启动柠檬水摊业务。他需要与其他智能体合作获取必要的资源,包括许可证、原材料以及营销海报。
Zestie(农民):负责种植和销售柠檬,为 Lemo 提供原材料。
Lexie(律师):提供商业许可证,确保业务合法启动。
Pixie(设计师):设计营销海报,帮助 Lemo 推广业务。
Evaluator(评估代理):验证 Pixie 提供的设计服务是否符合协议条款,并提供反馈。
实验中的每个智能体都运行在完全自治的状态下,拥有自己的计划和决策能力,不会受到其他智能体的直接控制。
第一步:请求阶段
实验的第一步由 Lemo 发起。他向其他智能体提出交易请求:
向 Zestie 购买柠檬,作为生产柠檬水的原材料。
向 Lexie 申请商业许可证,确保业务合法。
向 Pixie 订购营销海报,用于吸引潜在客户。
在这一阶段,ACP 确保所有请求都通过加密签名验证身份,并采用标准化格式明确交易目标和条件,避免因信息模糊导致的误解。
第二步:谈判阶段
在谈判阶段,Lemo 与各智能体就交易条款进行协商:
与 Zestie 确定柠檬的数量、交付时间和价格。
与 Lexie 商定许可证的申请费用和处理时间。
与 Pixie 确认海报设计的规格、交付标准以及是否需要评估。
所有谈判结果通过“协议证明”(Proof of Agreement, PoA)加密记录,确保条款不可篡改,且双方必须签署才能生效。
第三步:交易阶段
谈判完成后,交易进入执行阶段:
Lemo 将资金支付至区块链上的托管账户。
Zestie 提供柠檬,Lexie 提供许可证,Pixie 提交海报设计。
智能合约确保只有在服务交付后,资金才会释放给提供方,防止交易违约。
第四步:评估阶段
交易完成后,Evaluator(评估代理)对 Pixie 提供的海报设计进行质量验证。评估代理根据协议条款检查设计是否符合要求:
如果评估通过,交易完成,Pixie 获得支付。
如果评估不通过,Pixie 必须重新交付或退款。
更有意思的是,上面的这个柠檬水摆摊的业务不是纯虚拟的,Virtuals 还上线了一个实验官网,用户可以实时查看智能体的协作状态,展示每个智能体的任务进度、钱包余额以及当前的交易活动。
这一实验虽然聚焦于一个简单的商业场景,但 ACP 的潜力也可以扩展到供应链管理、内容审核与创作和金融服务等多种场景里。
如果说这个柠檬水摊实验是 ACP 的第一步,那么未来的叙事空间可能会更大。
从 Virtuals 官推放出的信息来看,ACP 已经在 Base 的 Sepolia 测试网上运行,展示了协议的实际可用性。下一步,团队计划将其推广为正式的 ERC 标准,并进行跨链扩展,为更多生态系统提供支持。
总体上,ACP 的开放标准为开发者提供了一个灵活的框架,可以在其基础上构建更复杂的智能体协作系统。
这或许这也会成为 AI Agent 赛道跑出新玩法的一个前提条件,让代理之间的协作玩出花,自然也会有新的代币和资产出现。
我们可以做的,是持续关注比如 Virtuals 这种头部协议的进展,并且在有生态项目主动接入这套框架后,观察对应的资产价格的变化,捕捉下一个新机会。
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