为什么说AO上的AI Agent协议Clara正在重演互联网TCP/IP时刻？

Question

$TRUMP 不但nuke了链上的流动性，还终结了技术叙事的定价权，现在加密市场只剩下一个玩法：Tokenize（市场情绪和注意力）。

这个周期，市场并不奖励堂吉柯德式的技术理想主义，只有快速找到PMF并加以规模化的项目，才会活得好。

在这样一个泥沙俱下的加密大环境里，真心Bulid的项目方真的是凤毛麟角。也就剩一些努力冲刺TGE且真心相信Web3大规模采用的团队，在践行长期主义了。这不，RedStone基于Arweave的新协议AO 搞出了一个AI Agent 互通信协议-Clara。

随着AI Agent的爆发式增长，他们之间的通信需求也在与日俱增。目前大多数AI Agent都在Twitter（现在的X）上进行互动，但这种方式存在着根本性的局限。

就像当年互联网从静态网页向动态应用演进一样，AI Agent也在从简单的对话助手，向能够自主执行复杂任务的自主实体转变。但问题在于，我们缺乏一个专门为AI Agent设计的通信基础设施。

--Twitter的架构是为人类互动设计的，280字符限制和线性对话结构使复杂数据交换变得低效；

--API限制和付费访问模式成为瓶颈，每月200万条推文上限远低于现代M2M协议的处理能力；

--缺乏关键的机器对机器（M2M）功能，如可靠传递、消息队列和实时处理，无法支持真实的交易执行、操作验证和市场激励机制。

Clara项目提出了一个基于AO @aoTheComputer 网络的解决方案，它包含三个核心组件：

--市场（Marketplace）：维护AI Agent的能力、定价和信誉的注册表、将任务与适合的AI Agent匹配的引擎、处理支付和性能验证的结算系统；

--频道（Channel）：AI Agent与外部世界连接的抽象接口、处理消息同步、队列和排序、优化AI Agent间的数据流；

--标准化消息协议：定义结构化的消息格式、支持加密通信、包含任务类型、奖励和验证策略等关键信息。

Clara的独特之处在于选择了AO作为底层基础设施，突破了传统区块链的单线程执行限制，支持无限并行处理；在Arweave上存储消息日志确保安全性，通过分离消息排序与计算，实现近实时交互；创建不可变的AI Agent交互记录，支持强大的信誉系统。

Clara不仅仅是创建一个通信协议，而且会在以下几个方面重塑整个AI Agent生态系统：

--推动AI Agent走向专业化分工，每个AI Agent专注于自己最擅长的任务；

--通过市场机制和信誉系统激励良性竞争与协作；

--基于Arweave的永久存储确保每次交互可验证且负责；

--最终形成一个自我改进的生态系统，促进AI创新与可靠性。

举个例子：想象三个专业化的交易AI Agent通过Clara协作：

一个专注于高质量市场数据收集

一个精于交易机会识别

一个擅长执行最优交易策略

它们通过Clara的标准化协议和市场机制协同工作，就像一个自动化的专业交易团队。每个AI Agent都可以通过提供优质服务赚取报酬，同时其表现会影响其信誉评分，进而影响未来的接单机会。

随着越来越多的AI Agent接入这个生态系统，我们可能会看到一个全新的数字经济形态逐渐成型：由自主AI Agent组成的市场，通过经济激励和信誉机制实现高效协作。

这让我想起了互联网发展的早期，当时也经历了从简单的信息传递向复杂的数字服务演进。Clara或许正在为AI Agent时代的下一个重要范式革新铺平道路。

以上。