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新闻稿。

人工智能 (AI) 已成为现代生产力的引擎。从设计、研究到自动化，AI 几乎无所不能，从生成营销视觉素材到构建应用程序，无所不包。然而，尽管取得了这些进步，Web3 生态系统在很大程度上仍未充分发挥 AI 的真正潜力。

原因何在？通用人工智能虽然强大，但它们的智能是横向的，而非情境化的。它们是基于静态的互联网文本进行训练的，而不是基于区块链等动态系统。

这导致所有 Web3 工作流程中都存在关键缺陷：

• 无法访问或解读链上数据或钱包特定信息。
• 在 web3 环境下，难以准确理解和学习最新的加密货币信息。
• 缺乏多种生产力工具来简化 Web3 工作流程。
• 社交情绪的错觉以及加密货币原生信号，例如表情包趋势或社区信号。
• 未能持续激励生态系统贡献者

这里达波斯进入画面：Web3 的人工智能操作系统DAPPOS 的设计理念并非仅仅是另一个分析型聊天机器人，而是一个一体化的 AI 操作系统。 能够理解、推理和在 Web3 环境中行动。

什么是 DAPPOS：面向 Web3 的一体化 AI 操作系统

DAPPOS 是一个面向 Web3 生产力的 AI 操作系统，获得了来自 Polychain、Binance Labs、Sequoia 等顶级投资者的超过 2000 万美元的资金支持。从图像和视频生成到氛围编码、深度研究和策略设计，DAPPOS 作为一个一体化操作系统，为 Web3 特定的 AI 应用提供营销、构建、交互和交易支持。

DAPPOS 的核心结构是一个两层架构：

1. 智能层 – 多智能体框架 (MAF) 和 Bubble 引擎
   DAPPOS 的智能层由多智能体框架 (MAF) 提供支持，这是一个可扩展的编排系统，包含 300-400 个专业化的垂直领域智能体和 200 多个集成工具。这种架构支持跨各种 Web3 场景进行领域特定推理，从量化交易策略到市场情绪分析，无所不包。智能体通过有状态图骨干网络自主协作，确定性地将任务路由到各个子图，例如搜索（用于实时数据聚合）、DeFi（用于策略生成和风险验证）以及机会（用于通过链上和社交信号检测超额收益）。

与 MAF 相辅相成的是 Bubble Engine，这是一个专为 Web3 定制的持续强化学习 (RL) 系统。它从 X（前身为 Twitter）和 Binance Square 等数据源获取实时洞察，利用上下文检索增强生成 (RAG) 技术进行溯源优先的数据处理，并结合复合记忆将持久知识与情景学习融合。这使得系统能够实现与生态系统一同演进的自适应智能，在处理 Web3 的细微差别（例如网络迷因币炒作或欺诈行为）方面优于通用人工智能。

2. 执行层 – 意图执行网络
   执行层的基础是意图执行网络（Intent Execution Network），这是一个分布式执行系统，可将人工智能驱动的意图转化为可验证的链上操作。无论是部署智能合约、开展空投活动，还是制定并执行营销策略，DAPPOS 都能确保安全高效的执行，从而弥合人工智能决策与区块链行动之间的鸿沟。

这些层共同打造了一个由人工智能驱动的用户体验流程，所有这一切都集成在一个统一的人工智能操作系统中：

DAPPOS 对建筑商和用户意味着什么

Web3 AI 操作系统的实际应用远不止于纯粹的分析或自动化。DAPPOS 支持 AI 原生工作流程，让创造力、推理和执行力在同一平台上协同运作。

设想一下 Web3 营销中的一个场景：人工智能代理识别出一种围绕表情包硬币的新兴叙事趋势。在同一系统中，DAPPOS 可以生成符合品牌调性的视觉素材、撰写宣传文案、分析社交数据以优化投放时间，并为该活动创建一个网站——所有这些都在人工智能操作系统中完成。.

在交易和投资领域，DAPPOS 代理可以执行深度链上研究，发现跨链套利机会，并以编程方式执行策略——所有这些都能保持可验证的透明度。对于开发者而言，该系统是一个一体化的 AI 工作室，能够生成 dApp、优化智能合约，并通过自然语言任务自动执行用户测试。

为什么 DAPPOS 在 Web3 AI 领域脱颖而出

尽管“AI集成”已成为Web3项目中的热门词汇，但很少有系统能够真正解决AI原生运行所面临的技术和基础设施挑战。DAPPOS凭借其四大核心特性脱颖而出。

多模态创建与执行
DAPPOS 支持跨文本、代码、图像、视频和 dApp 逻辑的多模态工作流程。用户可以在同一个 AI 协调的工作空间内，研究叙事趋势、生成视觉营销活动、编写链上部署脚本并执行它。这种多模态特性将 AI 从生产力辅助工具转变为 Web3 的完整创意和运营层。

Web3优化智能
借助 Bubble Engine 的强化学习架构，DAPPOS 不断提升其对去中心化数据的理解。它并非采用通用的 AI 推理，而是直接从区块链层面的事件、代币经济行为和跨协议活动中学习，从而提供针对 Web3 决策进行原生优化的洞察。

成熟的基础设施和可扩展性
DAPPOS 执行网络已处理了超过 1200 万笔链上操作，用户数量达 500 万，证明了其在实际环境中的可扩展性。这一运行记录使其成为少数几个在去中心化执行方面展现出可靠性的 AI 系统之一。

开放的生态系统和激励机制协调
DAPPOS是一个开放的AI生态系统。开发者可以通过SDK集成自己的智能体，而用户则可以因贡献数据、用例或成功的AI成果而获得奖励。这种激励机制确保随着系统的发展，智能可以通过集体参与而不断演进。

为什么这对Web3的下一个时代至关重要

Web3 的下一个发展阶段将不是由新的链或协议定义的，而是由……AI原生Web3的出现——一种将智能、执行和价值流无缝整合的范式。在这种模式下，人工智能不再是辅助用户的辅助工具，而是成为驱动分散式环境中决策、协调和行动的核心操作系统。

这种转变重塑了人类、人工智能和区块链之间的协作方式。过去需要人工分析、规划和执行的任务，现在可以通过自主、可验证的智能循环完成。从研究到合同部署，每一个操作都成为一个鲜活的、不断学习的系统的一部分，人工智能能够实时解读链上世界并与之交互。这意义非凡。

DAPPOS 处于这一转变的前沿。通过将推理、上下文感知和链上执行融合到一个人工智能操作系统中，DAPPOS 将 Web3 从区块链网络的集合转变为一个智能生态系统。DAPPOS 不仅参与了人工智能原生 Web3 的发展，更正在定义其架构并引领其发展趋势。

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