BlockBeats 消息，4 月 21 日，全球首个自进化个人 AI 项目 MuleRun（骡子快跑）首席技术官束骏亮在「破译 Web 4.0：当 AI Agent 接管链上权限」主题线下活动中分享称：
从产品定义出发，AI Agent 本质上应被视为「个人助理」。其核心目标，是借助技术手段持续降低使用成本与门槛。
AI Agent 的能力如何被拆解？
束骏亮表示，Agent 的能力可以抽象为多维结构，分别对应不同底层技术体系：
- 嘴巴（交互能力）：让用户能以自然方式沟通与指令下达。
- 眼睛与耳朵（感知能力）：覆盖获取信息、理解外部环境等能力。
- 大脑（推理决策）：负责策略生成与判断执行。
- 记忆与知识（长期学习）：实现持续学习、沉淀与复用。
从“对话界面”到“无界面交互”
在交互层面，他指出，AI Agent 正逐步从传统网页或 App 内的文本对话，扩展到多渠道通信，覆盖 Telegram、Discord、飞书、钉钉、微信等主流平台。
通过这种「无界面化」的交互方式，用户的使用门槛将被进一步降低，体验也更接近日常沟通习惯。
链上执行的关键：资金权限安全
围绕链上核心场景，MuleRun 提出以「资金权限安全」为核心的基础设施方案，强调在自动执行过程中构建无需信任的运行环境。
具体包括：
- 沙箱隔离：降低权限与执行环境带来的风险扩散。
- 云端执行：将执行与控制过程进行可控化处理。
- 全链路可追溯：让链上行为具备审计与追踪能力。
自进化能力：个性化投研与策略沉淀
在能力演进方面，Agent 将具备自进化决策模型，可持续学习用户的交易策略与风险偏好，进而形成个性化投研与执行体系。
同时，通过知识网络机制，策略能够沉淀并实现共享，从而推动链上认知与能力的复用与扩散。
链上交易分工的重构：人类更聚焦关键决策
束骏亮进一步指出，随着 AI Agent 能力持续提升，链上交易的分工结构将发生变化：
Agent 将逐步接管信息处理与执行环节，而人类则把精力集中在更高层级的策略制定与关键决策上。
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