深度解析Intuition：如何在AI智能體時代重建互聯網？

本報告由Tiger Research撰寫，分析了Intuition通過基於原子的知識結構化、代幣策化註冊表（TCR）實現標準共識以及基於信號的信任度量系統，爲智能體AI時代重建網路基礎設施的方法。

要點總結

• 智能體AI時代已經到來。AI智能體無法充分發揮其潛力。當前的網路基礎設施是針對人類設計的。網站使用不同的數據格式。信息仍然未經驗證。這使得智能體難以理解和處理數據。
• Intuition通過Web3方法演進語義網的願景。它解決了現有的局限性。該系統將知識結構化爲原子（Atoms）。它使用代幣策化註冊表（TCR）就數據使用達成共識。信號（Signal）決定了對數據的信任程度。
• Intuition將改變網路。當前的網路類似於未鋪砌的道路。Intuition創建了智能體可以安全運行的高速公路。它將成爲新的基礎設施標準。這將實現智能體AI時代的真正潛力。

1. 智能體時代開啓：網路基礎設施是否足夠？

智能體AI時代正在蓬勃發展。我們可以想象一個未來，個人智能體處理從旅行計劃到復雜財務管理的所有事務。但在實踐中，情況並不那麼簡單。問題不在於AI性能本身。真正的局限性在於當前的網路基礎設施。

網路是爲人類通過瀏覽器閱讀和解釋而構建的。**因此，它非常不適合需要解析語義並連接跨數據源關係的智能體。**這些局限性在日常服務中顯而易見。航空公司網站可能將出發時間列爲“14:30”，而酒店網站將入住時間顯示爲“下午2:30”。人類立即理解兩者是相同的時間，但智能體將它們解釋爲完全不同的數據格式。

來源：Tiger Research

問題不僅僅在於格式差異。**一個關鍵挑戰是智能體是否可以信任數據本身。**人類可以通過依賴上下文和先驗經驗來處理不完整的信息。相比之下，智能體缺乏評估來源或可靠性的明確標準。這使得它們容易受到錯誤輸入、有缺陷的結論甚至幻覺的影響。

最終，即使是最先進的智能體也無法在這種情況下茁壯成長。它們就像F1賽車：無論多麼強大，都無法在未鋪砌的道路（非結構化數據）上全速行駛。如果誤導性的標志（不可靠的數據）散布在路線上，它們可能永遠無法到達終點。

2. 網路的技術債務：重建基礎

這個問題在20多年前由萬維網創始人蒂姆·伯納斯-李（Tim Berners-Lee）通過他對語義網的提案首次提出。

**語義網的核心思想很簡單：結構化網路信息，使機器能夠理解它，而不僅僅是人類可讀的文本。**例如，“Tiger Research成立於2021年”對人類來說很清楚，但對機器來說僅僅是字符串。語義網將其結構化爲“Tiger Research（主語） - 成立於（謂語） - 2021年（賓語）”，以便機器能夠解釋含義。

這種方法領先於時代，但最終未能實現。最大的原因是實施挑戰。就數據格式和使用標準達成共識被證明是困難的，更重要的是，通過自願用戶貢獻構建和維護龐大的數據集幾乎是不可能的。貢獻者沒有獲得直接獎勵或利益。此外，創建的數據是否可信仍然是一個未解決的問題。

盡管如此，語義網的願景仍然有效。機器應該在語義層面理解和利用數據的原則沒有改變。在AI時代，這一需求變得更加關鍵。

3. Intuition：以Web3方式復興語義網

**Intuition通過Web3方法演進語義網的願景，以解決現有的局限性。**核心在於創建一個激勵用戶自願參與積累和驗證高質量結構化數據的系統。這系統地構建了機器可讀、來源清晰且可驗證的知識圖譜。最終，這爲智能體可靠運行提供了基礎，並使我們更接近我們設想的未來。

3.1. 原子：知識的構建模塊

**Intuition首先將所有知識劃分爲稱爲原子（Atoms）的最小單元。**原子表示人、日期、組織或屬性等概念。每個原子都有一個唯一標識符（使用去中心化標識符DIDs等技術）並獨立存在。每個原子記錄貢獻者信息，因此您可以驗證誰在何時添加了哪些信息。

將知識分解爲原子的原因很明確。信息通常以復雜的句子形式出現。像智能體這樣的機器在解析和理解此類復合信息時存在結構限制。它們也難以確定哪些部分是準確的，哪些是錯誤的。

主語：Tiger Research

謂語：成立於

賓語：2021年

考慮句子“Tiger Research成立於2021年”。這可能爲真，或者只有部分錯誤。該組織是否實際存在，“成立日期”是否是一個適當的屬性，以及2021年是否正確，每個都需要單獨驗證。但將整個句子作爲一個單元處理，很難區分哪些元素是準確的，哪些是錯誤的。追蹤每個信息的來源也變得復雜。

原子解決了這個問題。將每個元素定義爲獨立的原子，如[Tiger Research]、[成立於]、[2021年]，您可以記錄來源並單獨驗證每個元素。

主語：Tiger Research的成立日期是2021年

謂語：基於

賓語：官方記錄

**原子不僅僅是分割信息的工具——它們像樂高積木一樣可以組合。**例如，單個原子[Tiger Research]、[成立於]和[2021年]連接形成三元組（Triple）。這創建了有意義的信息：“Tiger Research成立於2021年。”這遵循與語義網RDF（資源描述框架）中三元組相同的結構。

這些三元組本身也可以成爲原子。三元組“Tiger Research成立於2021年”可以擴展爲新的三元組，如“Tiger Research的2021年成立日期基於商業記錄。”通過這種方法，原子和三元組反復組合，從小單元演變爲更大的結構。

結果是Intuition構建了可以從基本元素無限擴展的分形知識圖譜。即使復雜的知識也可以分解進行驗證，然後重新組合。

3.2. TCRs：市場驅動的共識

如果Intuition通過原子提供了結構化知識的概念框架，那麼現在仍然存在三個關鍵問題：誰將貢獻創建這些原子？哪些原子可以信任？當不同的原子競爭表示同一概念時，哪一個成爲標準？

來源：Intuition輕白皮書

Intuition通過TCRs解決這個問題。**TCRs基於社區重視的內容篩選條目。代幣質押反映了這些判斷。用戶在提議新原子、三元組或數據結構時質押$TRUST（Intuition的原生代幣）。**其他參與者如果認爲提案有用，則在支持方質押代幣；如果認爲無用，則在反對方質押代幣。他們也可以在競爭性替代方案上質押。如果用戶選擇的數據被頻繁使用或獲得高評分，他們將獲得獎勵。否則，他們將損失部分質押。

**TCRs驗證單個證明，但它們也有效解決了本體標準化問題。**本體標準化意味着當存在多種表達同一概念的方式時，決定哪種方法成爲共同標準。分布式系統面臨在沒有集中協調的情況下達成此共識的挑戰。

考慮兩個競爭產品評價的謂語：[hasReview]和[customerFeedback]。如果[hasReview]首先引入且許多用戶基於其構建，早期貢獻者在該成功中擁有代幣權益。同時，[customerFeedback]的支持者獲得經濟激勵，逐漸轉向更廣泛採用的標準。

**這種機制反映了ERC-20代幣標準如何自然採用。**採用ERC-20的開發人員獲得了明確的兼容性好處——直接集成到現有錢包、交易所和dApp中。這些優勢自然吸引開發人員使用ERC-20。這表明僅市場驅動的選擇就可以解決分布式環境中的標準化問題。TCRs基於類似原則工作。它們減少了智能體對碎片化數據格式的掙扎，並提供了可以更一致地理解和處理信息的環境。

3.3. 信號：構建基於信任的知識網路

Intuition通過原子和三元組結構化知識，並使用激勵就“實際使用什麼”達成共識。

**最後一個挑戰仍然存在：我們能在多大程度上信任該信息？**Intuition引入信號（Signal）來填補這一空白。信號表達用戶對特定原子或三元組的信任或不信任。它超越了簡單記錄數據存在——它捕獲了數據在不同上下文中獲得多少支持。信號將我們在現實生活中使用的社會驗證過程系統化，例如當我們基於“可靠的人推薦了這個”或“專家驗證了它”來判斷信息時。

信號以三種方式積累。首先，顯式信號涉及用戶做出的有意評估，如代幣質押。其次，隱式信號從使用模式（如重復查詢或應用）中自然出現。最後，傳遞信號創建關係效應——當我信任的人支持信息時，我也傾向於更信任它。這三者結合創建了一個知識網路，顯示誰信任什麼、信任多少以及以何種方式信任。

來源：Intuition白皮書

**Intuition通過現實隧道（Reality Tunnels）提供這一點。**現實隧道提供了查看數據的個性化視角。用戶可以配置優先考慮專家組評估、重視密友意見或反映特定社區智慧的隧道。**用戶可以選擇可信隧道或在多個隧道之間切換以進行比較。智能體也可以爲特定目的使用特定的解釋方法。**例如，選擇反映Vitalik Buterin可信網路的隧道將設置智能體從“Vitalik的視角”解釋信息和做出決策。

所有信號都記錄在鏈上。**用戶可以透明地驗證爲什麼特定信息似乎可信，哪些服務器作爲來源，誰爲其擔保，以及質押了多少代幣。**這種透明的信任形成過程讓用戶直接驗證證據，而不是盲目接受信息。智能體也可以使用此基礎做出適合個體背景和視角的判斷。

4. 如果Intuition成爲下一代網路基礎設施會怎樣？

Intuition的基礎設施不僅僅是一個概念想法，而是一個解決智能體在當前網路環境中面臨問題的實用解決方案。

當前的網路充滿了碎片化數據和未經驗證的信息。Intuition將數據轉換爲確定性的知識圖譜，爲任何查詢提供清晰、一致的結果。基於代幣的信號和策展過程驗證這些數據。智能體可以在不依賴猜測的情況下做出清晰決策。這同時提高了準確性、速度和效率。

**Intuition還爲智能體協作提供了基礎。**標準化的數據結構讓不同的智能體以相同方式理解和交流信息。就像ERC-20創建了代幣兼容性一樣，Intuition的知識圖譜創建了一個智能體可以基於一致數據協作的環境。

**Intuition超越了僅限智能體的基礎設施，**成爲所有數字服務可以共享的基礎層。它可以用一個統一的基礎取代每個平台目前單獨構建的信任系統——亞馬遜的評論、優步的評分、領英的推薦。就像HTTP爲網路提供通用通信標準一樣，Intuition爲數據結構和信任驗證提供標準協議。

最重要的變化是數據可移植性。用戶直接擁有他們創建的數據，並可以在任何地方使用它。孤立在各個平台中的數據將連接起來並重塑整個數字生態系統。

5. 爲即將到來的智能體時代重建基礎

Intuition的目標不是簡單的技術改進。它旨在克服過去20年積累的技術債務，並從根本上重新設計網路基礎設施。當語義網首次提出時，願景是清晰的。但它缺乏激勵推動參與。即使他們的願景得以實現，好處仍然不明確。

情況已經改變。AI的進步正在使智能體時代成爲現實。AI智能體現在超越了簡單工具。它們代表我們執行復雜任務。它們做出自主決策。它們與其他智能體協作。這些智能體需要現有網路基礎設施的根本創新才能有效運行。

來源：Balaji

正如Coinbase前CTO Balaji指出的那樣，**我們需要構建適當的基礎設施讓這些智能體運行。當前的網路類似於未鋪砌的道路，而不是智能體可以在可信數據上安全移動的高速公路。**每個網站都有不同的結構和格式。信息不可靠。數據仍然是非結構化的，智能體難以理解它。這爲智能體執行準確高效的工作創造了重大障礙。

**Intuition尋求重建網路以滿足這些需求。**它旨在構建智能體易於理解和使用的標準化數據結構。它需要可靠的信息驗證系統。它需要使智能體之間能夠平滑交互的協議。這類似於HTTP和HTML在互聯網早期創建網路標準的方式。它代表了爲智能體時代建立新標準的嘗試。

當然，挑戰仍然存在。沒有足夠的參與和網路效應，系統無法正常運行。達到臨界質量需要相當多的時間和精力。克服現有網路生態系統的慣性從來都不容易。建立新標準存在困難。但這是一個必須解決的挑戰。Intuition提議的重新基準（rebase）將克服這些挑戰。它將爲剛剛開始想象的智能體時代開闢新的可能性。