TG Bot爆火背后:意图交易正在开启Web3交互智能化的大门

摘要

(1) 理解意图:自上而下的Anoma与自下而上的TG Bot

(2) 深入意图:AI是新的UI - 复杂命令VS简单意图

(3) 导航意图:Intent概念演化、交互范式、现状与趋势

(4) 指引意图:Web3交互智能化的挑战与展望

6月,Paradigm发布文章《Intent-Based Architectures and Their Risks》,首次将Intent(意图)概念带入大众视野。相关的协议和基础设施迅速发展,7月ETHCC大会上成为加密世界热议话题。

意图并非新概念。正如DForce创始人Mindao所言:币圈一直在极致抽象和自动化操作,从聚合器、中心化交易所、合约钱包到跨链DeFi都在做这些工作,还有Chainlink和最近的自动化中间件,以及Telegram bot等。

意图带来新变化。过去以产品交互为核心,人工智能时代则以人机交互为核心,AI/大语言模型蕴含着增强加密货币交互的巨大潜力。

01、自上而下的Anoma与自下而上的Unibot

近半年来,与意图相关的协议、项目和基础设施陆续火爆。这里不详细解释概念,而是通过两个典型案例来管窥全貌。

相关项目中最引人注目的当属Anoma Foundation。在Layer1同质化严重的背景下,Anoma Foundation凭借以意图为中心的架构Anoma(Dapp全栈架构)和Namada(隐私Layer1),三轮融资总计获得5780万美元支持,在未发币的Layer1/Layer2项目融资排名中位列第七。

回顾Anoma在EthCC的演讲,创始人Adrian Brink表示Anoma的独特之处在于:所有交互始于意图,用户表达的意图经过Anoma黑箱架构(也称魔盒)处理,实现基于意图交互的核心交易流程:

• 用户交互:用户向Anoma黑箱架构发送透明、私有或受保护的意图。
• 意图收集与匹配:解析器收集意图,进行平衡状态转换,实现交易对手匹配。
• 交易处理:匹配后的交易提交到加密内存池,验证者将提议者打包的区块发送到执行层,完成执行和有效性验证,最终更新状态根。

Anoma团队洞察到区块链协议底层的痛点,回顾了从比特币可脚本化结算到以太坊可编程结算的演进。他们认为,现有架构限制导致应用协议至少需要一个Web2组件,无法实现交易对手发现和解决。Anoma架构被视为区块链协议的第三代Dapp架构,允许用户定义所需的结果状态,在意图层面实现高效和可定制的隐私交易。

目前由37名跨学科成员组成的Heliax团队负责Anoma开发。虽然进展缓慢,但已形成完整的创新生态:

• Anoma:以意图为中心的通用Dapp架构
• Namada:Anoma生态的隐私结算Layer1
• AnomaVM:简化Anoma上DApp开发
• Typhon:基于Cosmos的改进共识
• Taiga:提供可组合隐私的统一执行环境

虽然Anoma受到CMCC Global、Electric Capital、Delphi Digital等机构热捧,但目前仅打下技术基础,尚未看到令人兴奋的落地应用。

另一方面,TG Bot用链上自动化交易工具打开了Intent细分场景的落地想象力。Unibot是基于Telegram的交易机器人,允许用户通过Telegram进行自动化DEX交易,提供狙击购买、跟单交易、DEX限价单、隐私、抗MEV等功能。Unibot基于Intent取代Uniswap繁琐的交互,提供便利的DeFi体验。Unibot也催生了一批TG Bot仿盘,当前TG Bot赛道总市值接近2亿美元。

自上而下的Anoma是革新,自下而上的TG Bot是变革。Anoma从基于intent的底层架构出发,但团队进展缓慢;TG Bot虽然带来全新链上交互界面,但不够智能且存在安全风险。

两者殊途同归,都旨在简化用户交互体验,引入新的可编程、可定制的用户交互界面 - User Intent Layer(用户意图层),允许用户跳过复杂的链上交互,基于意图定义交易状态。

02、AI is the New UI:命令交互VS意图交互

AI范式正在引入计算机历史上的第三种用户界面范式,转向一种新的交互机制,用户告诉计算机他们想要什么,而不是如何做。

• 范式一:批处理
• 范式二:基于命令的交互设计
• 范式三:基于意图的结果规范

历史上每次交互模式革命都会产生全新的商业模式。基于大语言模型的生成式AI为人机交互带来颠覆性变化,直接将原有的软件UI交互变成与Chatgpt聊天窗口交互,这是前所未有的体验。LLM+crypto为加密世界带来基于意图交互的全新命题,LLM有潜力通过发现和描述用户意图,使区块链交互更加智能。

03、Intent的概念演化、交互范式、现状和趋势

意图并非新概念,自Web2时代就一直存在。随着Google等搜索引擎兴起,用户可以输入意图,搜索引擎提供相关结果满足该意图。

随着亚马逊和eBay等电商平台兴起,基于意图的架构发生重大转变。用户可以表达购买产品的意图,平台负责物流。2017年Gartner正式提出Intent-based Networking(基于意图的网络)概念,向用户呈现一个界面,他们只需表达想要的内容,平台处理业务细节。

基于意图的网络是Web2时代网络自动化、智能化的发展趋势。Gartner研究副总裁Andrew Lerner在2017年就指出,这将是网络领域的下一个里程碑。

Web2到Web3的演化中,Web3中意图的概念并不清晰,但存在一些共识:

• Paradigm定义:意图是一组声明性约束,允许用户将交易创建委托给专门的第三方参与者网络,同时保留对过程的完全控制。

• Anoma定义:意图是用户发送的消息,用于表达自定义偏好,定义系统可以做什么的约束,而非具体执行路径。

• Propellerheads定义:意图是需要他人帮助的部分交易,通过将困难部分外包给第三方来简化复杂交易。

Web3基于意图的交易实例中,用户链下创建意图,链下外包给解析器,封装区块链交互的复杂性,同时保留用户链上对过程的完全控制,降低链上交互门槛。

意图同时带来LLM架构理念 - intent centric(以用户意图为中心的架构)。目前相关加密协议和基础设施嵌入在用户和Crypto中间的交互层,借助LLM提供更好的链上交互体验。

LLM+Crypto带来新的人机交互范式,可以直接将用户意图转换为智能合约调用。用户只需像使用Siri一样表达意图,机器人/AI Agent/第三方解析器帮助完成复杂的链上操作。未来基于意图的Web3交互智能化,有潜力大大降低用户链上交互复杂度。

AI is the New UI,越来越多Web3项目正在探索意图的魔力。不管是基于意图的Dapp,还是基于意图的底层架构,都从不同角度释放意图的潜力。我们试图从交互角度将其分为四大类,并跟踪最新现状和趋势:

1. 基础架构(以意图为中心的架构层)

   • DappOS
   • Flash 2.0 SUAVE
   • Anoma
   • Cow Protocol

2. 配套设施(与意图和账户抽象钱包相关的基础设施)

   • ERC 4337
   • 账户抽象相关:打包器基础设施、钱包SDK
   • 意图相关:Juvix、Seaport、Gelato、okcontract、Delegatable、Hyper Oracle、symmio

3. 企业应用(集成Dapp的意图基础设施、API、模块化意图层、特定领域解析器)

   • 交易解析器API:PropelleHeads
   • 意图API:EnsoFinance
   • 意图交易基础设施:Bob the Solver、Brink
   • 可组合意图工具:Essential

4. 消费者应用(用户交互的智能界面如钱包、DEX、Web3 AI Agents、智能搜索引擎)

   • 钱包: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

基础架构、配套设施和企业应用试图解决基于意图实现的底层难题,但基建不可能一蹴而就。消费者应用层的趋势才是真正令人兴奋的,钱包、DEX等交互入口的演化展现出智能化交互的潜力。

钱包智能化:ERC-4337引入新的用户意图层(UserOps),用户表达意图,打包器将其转换为可执行的签名交易。近几个月ERC4337用户数量大幅增加,ZeroDev、Biconomy和Safe模块化智能账户最有动力推动AA+intent,未来有潜力催生钱包智能化(SCW)。

DEX架构转变:基于意图的交易(Intent Based Trading)旨在提高资本效率和用户交互体验。CoW Hooks将复杂动作串联在一起,UniswapX允许用户签署意图链下撮合、链上结算。类似BananaHq、Brink、basedmarkets等基于Intent的DEX逐步增多,新的Intent-based RFQ叙事(SYMMIO)正在上演。随着越来越多DEX和聚合器向基于意图的架构转变,DEX格局正在发生巨大变化。

交互入口智能化:类似TG Bot对Web3前端交互界面的改造,交互入口专注理解用户意图,并系统地将其转化为自动化、可操作的任务。不仅是TG Bot类交易机器人,Web3 AI Agents、Web3智能搜索引擎都在使Web3交互更加智能化。

04、Web3交互智能化的挑战与展望

过去Web3产品交互体验阻碍了大规模采用,链上造富效应掩盖了许多产品问题。现在流动性和用户注意力都分散,链上流动性稀缺。

7月ETHCC会议上,开发者广泛讨论intent-centric的未来,如何帮助用户在Web3更智能化地完成DAPP交互。但intent-centric要应用落地还面临诸多挑战:

• 缺乏意图相关的编程语言(如Juvix)
• 缺乏合适的意图架构(如Anoma)
• 缺乏特定领域解析器(如Bob The Solver)
• 意图实现中心化且封闭(如CowSwap)
• 缺乏前端意图识别解析器(如Unibot)
• 缺乏可组合意图实现(如Br