AI Agent 想要真正跑在链上，有三个老大难：

共识难（不同节点算出来结果不一样）、

身份难（同一个 Agent 给出互斥决策）、

记忆难（忘性大，超过上下文窗口就失忆）。

@DeAgent AI 要正面解决这三重困境。代币 $AIA 将在9.18号上了 Binance Alpha！

@DeAgent AI 核心技术：把 AI Agent 搭成“可验证的操作系统”

Lobe（大脑）：动态加载不同专家网络，像请不同顾问来处理问题；通过 zkTLS 做“公证”，保证结果可验证。

Memory（记忆）：把 Agent 的交互历史打包成 Memory NFT，既能短期调用，也能长期存档，避免“金鱼记忆”。

Tools（工具箱）：提供 SDK，随时接入链上数据、预言机、DEX 等，等于让 Agent 具备“使用工具”的手。

@DeAgent AI 不只是 AI 模型，而是一个有大脑、有记忆、有工具的完整链上生命体。

最小熵共识：解决“AI 算不一样”的尴尬

AI 的推理结果本质上是概率分布，节点各算各的，难免对不齐。

DeAgentAI 提出一个新机制：最小熵共识。

简单理解：多个节点同时算，谁的结果“最确定”（信息熵最低），就把这个写进链上。这样就能保证同样的问题，全网只有一个唯一答案。

应用场景突破：不止是“炫技”

AI DAO：Agent 自动生成提案、自动投票，治理不再是人工体力活。

链上治理：结合零知识证明，避免“幻觉攻击”，治理更安全。

可验证交易执行：已经和 CorrAI 合作量化交易，整个过程链上可追溯。

@DeAgent AI 不是讲故事，而是拿来跑 DAO、跑交易、跑治理的。

竞争与投资视角：站在赛道中游，但差异化明显

融资规模：1,000 万美元，和 Olas、NEAR AI Fund 属于同一梯队；种子轮 600 万，属于 AI Agent 赛道中等水平。

差异化：对比 @Virtuals Protocol 的“AI 角色+NFT 市场”，DeAgentAI 走的是 底层可信执行+跨链数据 路线，更偏基础设施。

小结

@DeAgent AI 的定位，不是一个“又一个 AI Agent 项目”，而是想做 去中心化 AI Agent 的底层操作系统。

如果成功兑现，它可能成为链上治理、AI DAO、量化交易的基础设施。

但如果没能跑出规模化真实场景，它就会变成 庞大用户量+薄弱日活 的典型案例。

要么是链上 AI Agent 的基建霸主，要么是又一个昙花一现的 Infra。