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TG Bot火爆啓示:意圖交易開啓Web3交互智能化新時代
TG Bot 火爆背後:意圖交易開啓 Web3 交互智能化新紀元
摘要
(1) 理解意圖:自上而下的 Anoma 與自下而上的 TG Bot
(2) 深入意圖:AI 是新的 UI - 復雜命令 vs 簡單意圖
(3) 導航意圖:Intent 概念演化、交互範式、現狀和趨勢
(4) 指引意圖:Web3 交互智能化的挑戰與展望
6月,Paradigm 官網發布文章《Intent-Based Architectures and Their Risks》,首次將 Intent(意圖)概念帶入公衆視野。意圖相關的協議和基礎設施發展迅速,7月 ETHCC 大會上成爲加密世界的熱門話題。
意圖並非新概念。正如 DForce 創始人 Mindao 所言,加密領域一直在極致地抽象和自動化操作,從聚合器、中心化交易所、合約錢包到跨鏈 DeFi 都在做這些工作,還有 Chainlink、自動化中間件以及最近的 Telegram bot。
意圖卻也帶來新變化。過去以產品交互爲核心,AGI 時代則以人機交互爲核心。AI/LLM(大語言模型)蘊含着增強加密交互的巨大潛力。
01、自上而下的 Anoma 與自下而上的 Unibot
近半年來,與意圖相關的協議、項目和基礎設施陸續走紅。這裏不打算逐一解釋概念,而是通過兩個典型案例來管中窺豹。
意圖相關項目中最引人注目的莫過於 2023 年 5 月底完成 2500 萬美元第三輪融資的 Anoma Foundation。在 Layer1 同質化嚴重的背景下,Anoma Foundation 憑藉 intent-centric(以意圖爲中心)架構 Anoma(Dapp 全棧架構)和 Namada(隱私 Layer1)三輪共獲得投資機構 5780 萬美元支持,位列尚未發幣的 Layer1/Layer2 融資額第七位。
回顧 Anoma 在 EthCC 的公開演講,創始人 Adrian Brink 表示 Anoma 的神奇之處在於:所有交互始於意圖,用戶表達的意圖經過 Black-box Architecture(Anoma 黑箱架構,也稱魔盒 Magic Happens)處理,實現基於意圖交互的核心交易流程:
Anoma 團隊洞察到區塊鏈協議底層的痛點,回顧從第一代比特幣可腳本化結算開始,第二代以太坊可編程結算的架構限制導致現在的應用協議至少具有一個 Web2 組件,無法實現交易對手發現和解決。他們認爲,以意圖爲中心的 Anoma 架構是區塊鏈協議演化的第三代 Dapp 架構,允許用戶定義他們想要的結果狀態,在意圖層面實現高效和可定制的隱私交易,開啓新時代。
高融資、新技術架構的 Anoma,目前由 Heliax 開發團隊 37 名跨學科成員構建。兩年來,Heliax 開發團隊雖進展緩慢,但已形成完整的創新生態:
雖然 CMCC Global、Electric Capital、Delphi Digital 等機構都在熱捧 Anoma,並表示以意圖爲中心的架構未來潛力無限,但目前自上而下的 Anoma 僅打下良好的技術基礎,尚未看到令人興奮的落地應用。另一邊,TG Bot 卻用鏈上自動化交易工具打開了 Intent 細分場景的落地想象力。
Unibot 是基於 Telegram 的交易機器人(TG Bot),允許用戶通過 Telegram 進行自動化的 DEX 交易,並提供狙擊購買、跟單交易、DEX 限價單、隱私、抗 MEV 等功能。Unibot 基於 Intent 取代 Uniswap 繁瑣的交互,提供便利的 DeFi 交互體驗。Unibot 也催生了一批 TG Bot 仿盤,當前 TG Bot 賽道總市值已接近 2 億美元。
自上而下的 Anoma 是革新,自下而上的 TG Bot 是變革。自上而下的 Anoma 從基於 intent 的底層架構出發,但團隊進展緩慢;TG Bot 雖然給用戶帶來全新鏈上交互界面,但並不智能且存在諸多安全風險。
殊途同歸的二者有同一個目的—簡化用戶交互體驗,並引入新的可編程、可定制的用戶交互界面—User Intent Layer(用戶意圖層),允許用戶跳過復雜的鏈上交互,基於用戶意圖定義交易狀態。
02、AI 是新的 UI:命令交互 vs 意圖交互
上述兩個用例讓我們對意圖有了基本認識,接下來探索意圖背後,AI 對加密世界最底層的改變—用戶交互界面的變革。
AI 範式正在引入計算機歷史上的第三種用戶界面範式,轉向一種新的交互機制,用戶告訴計算機他們想要什麼,而不是如何做。
歷史上每一次交互模式的革命都會產生全新的商業模式。基於 LLM 的生成式 AI 爲人機交互帶來了顛覆性變化,直接將原有的與各種軟件 UI 的人機交互變成與 ChatGPT 聊天窗口交互,這是一種前所未有的體驗。LLM+crypto 爲加密世界帶來基於意圖交互的全新命題,LLM 也將通過發現和描述用戶的意圖,使區塊鏈交互有潛力變得更加智能。
03、Intent 的概念演化、交互範式、現狀和趨勢
深度理解意圖背後的 AI 智能化趨勢後,我們進一步探究意圖的概念演化。意圖並非新概念,自 Web2 時代就一直存在。隨着 Google 等搜索引擎興起,用戶可以輸入意圖,搜索引擎提供相關結果來滿足該意圖。
隨着亞馬遜和 eBay 等電商平台興起,基於意圖的架構發生重大轉變,用戶現在可以表達購買產品的意圖,平台負責物流。2017 年初 Gartner 發布報告《Innovation Insight: Intent-Based Networking Systems》正式提出 Intent-based Networking(基於意圖的網路)這個概念,其關鍵是向用戶呈現一個界面,他們只需要表達自己想要的內容,而平台會處理業務細節。
基於意圖的網路是 Web2 時代網路自動化、智能化的發展趨勢。Gartner 研究副總裁 Andrew Lerner 在 2017 年就指出基於意圖的網路將是網路領域的下一個裏程碑。
Web2 到 Web3 演化中,Web3 中意圖的概念其實並不清晰,但存在一些共識:
Web3 基於意圖的交易的真實用例中,用戶鏈下創建意圖,鏈下外包給 Solver(解析器),封裝區塊鏈交互的復雜性給解析器,同時保留用戶鏈上對過程的完全控制,降低鏈上交互的門檻。
意圖同時也帶來 LLM 架構理念—intent centric—以用戶意圖爲中心的架構。目前與 intent centric 相關的加密協議和基礎設施嵌入在用戶和加密中間的交互層,借助 LLM 提供更好的鏈上交互體驗。
LLM+Crypto 帶來新的人機交互範式,可以直接將用戶的意圖轉換爲智能合約調用。用戶僅需要像使用 Apple 的 Siri 表達意圖,機器人/AI Agent/第三方解析器幫助完成復雜的鏈上操作。未來基於意圖的 Web3 交互智能化,有潛力大大降低用戶鏈上交互復雜度。
AI 是新的 UI,當下越來越多的 Web3 項目正在探索意圖的魔力。不管是基於意圖的 Dapp,還是基於意圖的底層架構,都從不同角度釋放意圖的潛力。我們試圖整理這個快速發展領域,並從交互的角度,將其分成四大類別,並跟蹤最新現狀和趨勢:
基礎架構:(以意圖爲中心的意圖架構層)
配套設施:(與意圖相關、與帳戶抽象錢包相關的配套基礎設施)