簡析 Ammo 白皮書：從 Vector 基元到多模態 Agent 生態

花了點時間，仔細看了下 Ammo 新發的白皮書，感觸良多。以下，分享下若干啟發：

1）市場對於AI Agent的追求本質上在於，不滿足AI只是一個Copilot模式的查詢工具，用戶問什麼AI對應作答，而應該更像Buddy模式的陪伴生長模式，能夠理解、思考和主動創造價值並推送給人。這是AI Agent能被抬上一個敘事高度的關鍵；

2）傳統web2的AI單體模式起家主打“工具化實用主義”，在多模態協作上容易形成數據源頭孤島，很難真正意義上智慧級突破，web3雖說提出了AI Agent個體自主化意識形態，但距離目標實現還很遠，AI的自主決策遠比想象中要複雜。讓AI做輔助自動化學習和路徑推薦，人通過反饋增強AI自主學習的“共生模式”才能真正意義上成為接下來AI Agent的主導方向；

3）AMMO定義了一個名為MetaSpace的抽象的空間，讓圍繞AI Agent的一切數據以Vector向量的形式在空間內可調配，好比區塊鏈最初定義了Hash，才有了之後一切上鍊的協議和應用形態一樣。這種以Vector為始的發端的形態不僅可以為web3服務，本身也是一種適用於web2多模態的框架標準，再配合在其之上的MAS多模態協作系統，可以把AI當前在學術方向的“智庫”導向變成向工作、遊戲、教育等實際應用場景的“實用”導向；

4）如何通俗理解呢？我們把MetaSpace視為一個大型的購物中心，每一個功能層都屬於一個SubSpace，每個區域都有不同的知識庫，而Buddies系統就是一個智能導購系統，Goal Buddies作為專業導購精選一些高質量的商品為你推薦；而User Buddies則更像是私人助理一樣能根據你的消費習慣和預算給出定製化方案；AiPP則像總服務檯一樣收集回饋建議，改進服務質量；

整體來說，要讓AI Agent通過MetaSpace+Buddies+AiPP人機反饋系統等必備組件運轉起來，真正加速AI Agent的批量化生產和實用落地；

5）白皮書更多展示了一個鏈下AI Agent多模態協作框架和工程實現思路，一些組合鏈上的定義標準，包括ID身份系統、Memory記憶系統、Character特徵系統、Context上下文管理、Oracle預言機系統等組件定義還需要進一步攻克探索（我之前常說的“鏈化”通用標準框架）；

以上。

應該講，這是近一段時間看到宏觀架構和應用落地以及工程實現思路最情緒且務實的項目了，但可能看完以上大家都有蒙圈的抽象感。沒錯，AI Agent距離真正大規模普及和應用的路徑比想象中要久遠，但確實有越來越多優秀團隊進來了，一些創新方案和思路也正在醞釀中，市場正在等待一個創新“奇點”的誕生。