AI Agent 与 Intent-Centric 架构的融合：Optopia 的创新实践

Intent-Centric 概念自提出以来已经过去一年多时间。除了在 ETHCC 上引起关注的项目外，许多团队选择默默耕耘，专注于产品优化和实际应用。

随着 AI 领域的迅速发展，特别是 AI Agent 方向的实践，一种更加贴近加密货币本质的 AI+crypto 产品理念逐渐显现，即"AI Agent as a Solver"。然而，如何基于加密经济学的激励机制将产品落地仍是一大挑战。

近期上线主网的 Optopia 或许能为市场提供一个经济激励驱动下的 AI Agent 与 Intent-Centric 相结合的最新工程化实践参考。

Intent-Centric 架构回顾：关键工程化挑战

Intent-Centric 的核心在于用相对抽象的语言描述用户意图，即"链上用户提出目标和一组条件约束，将与区块链交互的复杂性外包，在实现最优化路径的同时保证用户对资产和加密身份的控制权"。交易聚合器是一个典型的意图实例，用户提出"以最优价格完成交易对 A/B 之间数量为 X 的交易"的目标和约束，聚合器则负责在不同流动性池中寻找最优价格路由路径。

一个通用的 Intent-Centric 架构主要包括以下角色：

1. Client：与用户交互的前端，将用户输入转化为结构化意图描述。
2. Driver：负责 ATO 广播、模拟验证和解决方案聚合。
3. Solver：意图的实现者，基于意图约束给出最优执行路径。

然而，Intent-Centric 架构在工程落地上面临诸多挑战，包括用户资产安全、信息转译精度、Solver 的管理和激励机制设计等。

Optopia 架构解析：基于 AI Agent 的解决方案

Optopia 是首个为 intent 工程实现专门设计的以太坊 layer2，并为链上 AI 生态搭建了意图中心发布框架。从模块化角度看，Optopia 基于 Op stack 框架，使用 4everland 的 RaaS 服务搭建，选用 Arweave 作为 DA 服务商。

Optopia 的意图发布中心框架包括以下角色：

1. 意图发布者：创建意图并分配代币激励 AI 代理。
2. AI Agent：执行意图并获取奖励。
3. 构建者：培训和发布知识供 AI 代理学习和使用。
4. $OPAI 代币持有人：通过锁定代币参与治理。

Optopia 通过引入 AI Agent 作为 Solver，进一步发展了意图执行的概念。AI Agent 不仅执行意图，还能利用构建者创建的知识库来增强执行能力，实现更智能、更灵活的路径搜索。

结合加密经济学：激励框架的融合

Optopia 引入了 ve 模型来解决 AI Agent 处理结果可能存在的问题。其执行流程包括：

1. 意图创建和激励
2. 知识训练与发布
3. AI 代理交互
4. 奖励分配
5. $OPAI 持有者参与

这种设计能够有效平衡各方利益，同时为生态开发者创造二层产品空间，如开发 Convex 类产品解放 vlOPAI 流动性并进行委托投票。

Optopia 概览：总结与未来展望

Optopia 通过引入 AI Agent 和 ve 模型，在链级别扩展了 Solver 的能力并解决了激励问题。主网发布以来，Optopia 正吸引越来越多的 Agent 构建者加入，致力于成为承接百万级用户进入 Web3 的友好门户。

近期，Optopia 完成了种子轮融资，获得多家风险投资公司和知名个人投资者的支持。筹集的资金将用于基础设施升级、AI 能力增强、去中心化技术构建和社区参与度提升。

对于普通用户，Optopia 提供了通过 Gas Mining 获得早期代币的机会。在特定的 Booster Event 中，用户交易消耗的 gas 费用可用于挖矿，获得代币奖励，这有助于增强用户参与感并推动网络初期增长。

作为 AI Agent 领域的先行者，Optopia 将 AI 与 crypto 结合的实践对整个市场具有积极的探索意义，为这轮牛市中 AI 叙事的落地提供了新的可能性。