TG Bot爆火背後:意圖交易開啓Web3交互智能化大門

摘要

(1) 理解意圖:自上而下的Anoma與自下而上的TG Bot

(2) 深入意圖:AI是新的用戶界面 - 復雜命令VS簡單意圖

(3) 導航意圖:Intent概念演化、交互範式、現狀與趨勢

(4) 指引意圖:Web3交互智能化的挑戰與展望

今年6月,Paradigm首次將Intent(意圖)概念推向大衆視野。意圖相關的協議和基礎設施迅速發展,7月ETHCC大會成爲加密世界的熱門話題。

意圖並非新概念。正如DForce創始人Mindao所言,加密圈一直在極致抽象和自動化操作,從聚合器、中心化交易所、合約錢包到跨鏈DeFi都在做這些工作,還有Chainlink、自動化中間件以及最近的Telegram機器人。

意圖帶來新變化。過去以產品交互爲核心,AGI時代則以人機交互爲核心。AI/大語言模型蘊含更多增強加密交互的潛力。

自上而下的Anoma與自下而上的Unibot

近半年來,意圖相關的協議、項目和基礎設施陸續火爆。這裏通過兩個典型案例來管中窺豹。

最引人注目的是2023年5月底完成2500萬美元C輪融資的Anoma Foundation。在Layer1同質化嚴重的背景下,Anoma Foundation憑藉以意圖爲中心的Anoma架構和隱私Layer1 Namada,三輪融資總額達5780萬美元,在未發幣的Layer1/Layer2項目中排名第7。

Anoma創始人Adrian Brink在EthCC演講中表示,Anoma的神奇之處在於:所有交互始於意圖,用戶表達意圖後經過Anoma黑箱架構處理,實現基於意圖交互的核心交易流程:

• 用戶交互:用戶可向Anoma黑箱架構發送透明、私有或受保護的意圖。
• 意圖收集與匹配:解析器收集意圖,進行平衡狀態轉換,實現交易對手匹配。
• 交易處理:匹配後的交易提交到加密mempool,驗證者將提議者打包的區塊發送到執行層,完成執行並驗證有效性,最終更新狀態根。

Anoma團隊洞察到區塊鏈協議底層痛點。他們回顧了從第一代比特幣可腳本化結算,到第二代以太坊可編程結算的架構限制,導致現在的應用協議至少需要一個Web2組件,無法實現交易對手發現和解決。他們認爲以意圖爲中心的Anoma架構是第三代區塊鏈協議架構,允許用戶定義所需結果狀態,在意圖層面實現高效和定制化隱私交易,開啓新時代。

盡管高融資背景加上創新技術架構,目前由37名跨學科成員組成的Heliax開發團隊進展較慢,但已形成完整創新生態:

• Anoma:以意圖爲中心的通用Dapp架構,可模塊化部署到L1/L1.5/L2,或嵌入各種EVM框架
• Namada:Anoma生態的隱私結算Layer1,採用PoS機制,用於資產無關的鏈間隱私
• AnomaVM:簡化Anoma上DApp開發,使用Juvix和VampIR編程語言
• Typhon:基於Cosmos的Tendermint改進共識
• Taiga:提供可組合隱私的統一執行環境,定義三類意圖:透明、屏蔽和隱私

雖然許多機構看好以意圖爲中心架構的潛力,但目前自上而下的Anoma僅打下技術基礎,尚未有令人興奮的落地應用。與此同時,TG Bot用鏈上自動化交易工具打開了Intent細分場景的落地想象。

Unibot是基於Telegram的交易機器人,允許用戶通過Telegram進行自動化DEX交易,提供狙擊購買、跟單交易、DEX限價單、隱私和抗MEV等功能。Unibot基於Intent取代Uniswap繁瑣交互,提供便捷DeFi體驗。Unibot也催生一批TG Bot仿盤,當前TG Bot賽道總市值接近2億美元。

自上而下的Anoma是革新,自下而上的TG Bot是變革。Anoma從基於intent的底層架構出發但進展緩慢;TG Bot給用戶帶來全新鏈上交互界面,但不夠智能且存在安全風險。

殊途同歸的二者有同一目的 - 簡化用戶交互體驗,引入新的可編程、可定制用戶交互界面 - 用戶意圖層(User Intent Layer),允許用戶跳過復雜鏈上交互,基於意圖定義交易狀態。

AI是新的用戶界面:命令交互VS意圖交互

探索意圖背後,AI正在對加密世界最底層的用戶交互界面產生根本改變。

AI範式引入計算機歷史上第三種用戶界面範式,轉向新的交互機制 - 用戶告訴計算機他們想要什麼,而非如何做。

• 範式一:批處理
• 範式二:基於命令的交互設計
• 範式三:基於意圖的結果規範

歷史上每次交互模式革命都產生全新商業模式。基於LLM的生成式AI爲人機交互帶來顛覆性變化,直接將原有軟件UI交互變成與ChatGPT聊天窗口交互,這是前所未有的體驗。LLM+crypto爲加密世界帶來基於意圖交互的全新命題,LLM有潛力通過發現和描述用戶意圖,使區塊鏈交互更加智能。

Intent的概念演化、交互範式、現狀與趨勢

意圖並非新概念,Web2時代就已存在。隨Google等搜索引擎興起,用戶可輸入意圖獲取相關搜索結果。亞馬遜和eBay等電商平台的崛起,使基於意圖的架構發生重大轉變,用戶可表達購買產品意圖,平台負責物流。2017年Gartner提出"基於意圖的網路"(Intent-based Networking)概念,用戶只需表達需求,平台處理業務細節。

基於意圖的網路是Web2時代網路自動化、智能化的發展趨勢。Gartner研究副總裁Andrew Lerner在2017年就指出,基於意圖的網路將是網路領域的下一個裏程碑。

Web2到Web3演化過程中,Web3中意圖概念並不清晰,但存在一些共識:

• Paradigm定義:意圖是一組聲明性約束,允許用戶將交易創建委托給專門的第三方參與者網路,同時保留對過程的完全控制。

• Anoma定義:意圖是用戶發送的消息,用於表達自定義偏好,定義系統可以做什麼的約束,而非具體執行路徑。

• Propellerheads定義:意圖是需要他人幫助的部分交易,通過將困難部分外包給第三方來簡化復雜交易。

Web3基於意圖的交易真實用例中,用戶鏈下創建意圖,鏈下外包給解析器,封裝區塊鏈交互復雜性,同時保留用戶鏈上對過程的完全控制,降低鏈上交互門檻。

意圖同時帶來LLM架構理念 - 以用戶意圖爲中心的架構。目前與intent centric相關的加密協議和基礎設施嵌入在用戶和Crypto中間的交互層,借助LLM提供更好的鏈上交互體驗。

LLM+Crypto帶來新的人機交互範式,可直接將用戶意圖轉換爲智能合約調用。用戶僅需像使用Siri那樣表達意圖,機器人/AI Agent/第三方解析器幫助完成復雜鏈上操作。未來基於意圖的Web3交互智能化,有潛力大幅降低用戶鏈上交互復雜度。

AI成爲新的用戶界面,當下越來越多Web3項目正在探索意圖的魔力。無論是基於意圖的Dapp,還是基於意圖的底層架構,都從不同角度釋放意圖潛力。從交互角度,可將其分爲四大類別:

基礎架構(以意圖爲中心的架構層):

• DappOS:首個以意圖爲中心的Web3操作協議
• Flash 2.0 SUAVE:獨立即插即用的模塊化MEV全鏈排序層
• Anoma:以意圖爲中心的通用Dapp架構
• Cow Protocol:爲交易者和解析器構建底層結算網路

配套設施(與意圖相關、與帳戶抽象錢包相關的配套基礎設施):

• ERC 4337:用戶操作作爲用戶意圖
• 帳戶抽象相關:打包器基礎設施、錢包SDK等
• 意圖相關:Juvix、Seaport、Gelato、okcontract、Delegatable、Hyper Oracle、symmio等

企業應用(集成Dapp的意圖基礎設施、API、模塊化意圖層、特定領域解析器):

• 交易解析器API:PropelleHeads
• 意圖API:EnsoFinance
• 意圖交易基礎設施:Bob the Solver、Brink
• 可組合意圖工具:Essential

消費者應用(用戶交互的智能界面如錢包、DEX、Web3 AI Agent、智能搜索引擎):

• 錢包:Safe、Bitconomy、Argent、Ambire、Sequence、Versa、A3SProtocol
• DEX:CowSwap、Paraswap、Uniswap、1inch、BananaHq、basedmarkets
• 智能化前端:Unibot、Dora、Web3 Analytics、kaito.ai

基於意圖的架構、配套設施和企業應用試圖解決底層難題,但基建不可能一蹴而就。意圖消費者應用層的趨勢最令人興奮,錢包、DEX等交互入口演化顯示出智能化交互的潛力。

錢包智能化:ERC-4337引入新的用戶意圖層(UserOps),用戶表達意圖,打包器將意圖轉換爲可執行籤名交易。近幾個月ERC4337用戶數量大幅增加,ZeroDev、Biconomy和Safe模塊化智能帳戶最有動力推動AA+intent,未來有潛力催生錢包智能化(SCW)。

DEX架構轉變:基於意圖的交易(Intent Based Trading)旨在提高資本效率和用戶交互體驗。CoW Hooks將復雜動作串聯,UniswapX允許用戶簽署意圖鏈下撮合、鏈上結算。類似BananaHq、Brink、basedmarkets等基於意圖的DEX逐步增多,新的Intent-based RFQ敘事(SYMMIO)正在上演。隨着越來越多DEX和聚合器向基於意圖的架構轉變,DEX格局正發生巨大變化。

交互入口智能化:類似TG Bot對Web3前端交互界面的改造,交互入口專注理解用戶意圖,並系統地將其轉化爲自動化、可操作的任務。不僅是TG Bot類交易機器人,Web3 AI Agent、Web3智能搜索引擎都在使Web3交互更加智能化。

Web3交互智能化的挑戰與展望

過去Web3產品交互體驗確實阻礙大規模採用,鏈上造富效應掩蓋了許多產品問題。現在流動性、用戶注意力分散,鏈上流動性稀缺。

七月ETHCC會議上,開發者廣泛討論intent-centric未來,如何幫助用戶在Web3更智能地完成DAPP交互。但intent-centric落地仍面臨諸多挑戰:

• 缺乏意圖相關編程語言(如Juvix)
• 缺乏合適的意圖架構(如Anoma)
• 缺乏特定領域解析器(如Bob The Solver)
• 意圖實現中心化且封閉(如CowSwap)
• 缺乏前端意圖識別解析器(如Unibot)
• 缺