最近大伙对Openclaw小龙虾的讨论度很高啊，今天闲着没啥事我也去小龙虾写了个自动化bot。我的技术还算是新手级别，给bot简单的加了点技能模块进去，让它每天固定时间去抓取新的市场信息，整理成报告发给我。
这类bot的逻辑大部分在任务调度里，再给机器bot加点简单的规则判断，让它吸收这些规则再做好每天的任务。
我用了一晚上后还发现了个有意思的现象，麻烦的部分倒不是敲代码去输出新skill，也不是模型复不复杂，而是“执行力”。
比如我的Bot抓完信息后，要决定是本地处理、调用远程算力还是交给另一个agent处理，这时候就会出现资源调度问题。
在互联网上这些都是服务器能搞定的事情，如果我把逻辑代入到机器人场景里，那就有所不同了。
假设这个工厂里有100台机器人在物流厂上工作，一部分负责搬运，一部分负责分拣，剩下的负责统计数据和扫描单号。但是当参与者把任务的难度提升，设备之间就需要协作的指令了。
任务怎么去分配？贡献怎么划分？
@Fabric Foundation 这个项目我最近是把他研究了好几天，它的设计逻辑我觉得可以解决这个难题。它围绕着机器人去形成了一个新的网络规则协议层。
把设备脱离中心系统的调配，让设备直接通过链上参与。
执行的任务，在链上可以查进度，提供的资源，链上可以记录下来，记录每一台设备的贡献。
Fabric提出的 PoRW（Proof of Real Work）机制让机器人更融入到现实生活内，为什么这么讲？
设备没有去执行任务，贡献记录直接计为0，真正有产生行为去执行的，会统计在链上，完成任务后获取$ROBO 。
就像我们在物流公司里面打工一样，每计一次件，后台就会显示你的计件数，那摸鱼偷懒没干活，计件数显示0，那工资就为0。
所以不要把$ROBO 拿去跟市场meme币来比较，它是具有一定赋能力的，而不是套一个壳讲讲故事的AI币。
设备服务的调用、发布任务者用ROBO去结算报酬，资源租赁，都可以用这种方式去解决。
当然，现在ROBO还在早期阶段，也才上线不到两个星期，机器人产业的发展速度是很快的，但标准化程度并不高，不同厂家的设备接口差异很大，要统一整个网络还有很多未知的挑战在等它。
Fabric现在给出的只是一份早期设计的报告，但它做到了在机器人数量稳定上涨的同时，贡献的记录和任务的分配应该如何被标准化。
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