COVID-19 已经离我们远去,AI 时代的来临又带来潮流激荡。Web3 行业,也经历了一段被监管挤压和泡沫消退的低迷时光,然而似乎又在世界的阴云之中,证明着自己的不可或缺。无论如何,Web3 都是未来的技术,它还未被成熟运用,但大规模的应用已经呼之欲出。
问题是,在未来的场景里,谁将是链上交易未来的生产者?谁又能保留最终的话语权?实际上,一直有一种观点,区块链的诞生,是为万物互联铺平道路,互联网发展至今,有着去中心化的冲动。无论是亿万的用户,还是更上一层数量级的设备、程序,区块链貌似是都是被需要的对象。人类将不再相信和喜欢那些灰色的暗箱操作,不断的通胀将人们推向比特币和区块链。亿万的设备马上要如脱缰的野马,趁着还没自由意志,需要尽快被套上笼头。
获取未来技术的加持,是未来企业和个人获得成功的关键。这也将决定着未来人类将过上什么样的生活,是 Worldcoin 描绘的通过虹膜获得分配的共产主义,还是走入强者俞强弱者恒弱的马太效应。
无论历史将走向何处,毫无疑问的是,每个人最好都对接上 AI 和区块链,让它们为你而工作,你需要节省出时间做真正有意义的事情,而不是像机器一样活着。
AI 的发展发展愈发走向黑盒,人们不知道 ChatGPT 内部如何能够在应对一个问题时,为什么能给出趋于正确的答案,就像我们不知道我们如何思考一样。但它的确给出了能用的答案,这一切来源于神经网络,以及对它的训练,这是一个混沌系统。AI 代表着对脑力生产力的提升,它带来的效率提升很快。
而区块链刚好相反,它是一种运行很慢的系统,但是它能够达到整体的「快」。因此,它们是马儿配缰绳,是汽车配交通规则,人类需要区块链,来保障自己拥有最终决策的权利,保障这个权利的是算力大军,由最强大的 PoW 算力保障。
AI+Web3 已经毋庸置疑,只是目前还处在如何对接企业和个人现有的数据关口,还差临门一脚,真正融合到产业场景里面。在这个过程中,逐步实现普适化、个性化,才能让用户感受到真正的价值,否则就差点意思,想要的 AI 做不到,或者 AI 能做到的你却不能准确地将需求告诉它。
Web3 当前已经沉淀了若干的数据,尤其是链上方面,虽然它是公开的,但是仍然需要程序来进行二次组织,方能有所作用。如何整合 Web3 的数据以及将链上操作能力联通起来,使得 Web3 AI 助手变得有可能,能够召之即来挥之即去,并且把用户服务得舒舒服服,就是当前我们在思考的课题。
随着 SoQuest 的探索逐步深入,大家还在 Follow Twitter 和 Join Telegram 的浅水区里流连嬉戏,项目方声称自己想要获得的是一种泛化的流量,实际上他们真正需要的是直达链上的转化。并不是他们不想要深度的链上转化,只是这一切貌似还没有很好的解法,用户依然要阅读着项目方或者 KOL 写的教程小作文,或者跟着视频来完成这临门一脚。
我们预判了 2022 年至 2023 年上半年,Quest 还在积累用户行为数据的阶段,但是近期逐步发生了转折,Quest 的探索即将驶入深水区。那里将是链上玩家的乐园,是通向和 AI 结合的深蓝大海的方向。我们设想着,在 Quest 中,项目能够直接在原地转化用户至链上,而用户只需要轻点按钮——即刻运行。
项目方想要的链上转化,往往不止一个步骤。而如果有一个完整的工作流,聚合了用户需要执行的若干个操作,而这若干个操作是自动运行的,能够在非常短的时间内,完成一整批的链上操作,这是个人对接区块链最快的方式,也是项目方所乐于看到的。
当前区块链的用户和项目方,生态发展与链上交互等各种的关系综合交错,有一个我们不可忽视的现实,就是大部分的链上交互用户,除了本身自有的需求外,还有相当一部分被调侃为「链上交互师」的人群,人们为了拥有获得空投的机会,不断地去使用新链的功能。我们都在 Uniswap、Optimism、Arbitrum 上看到过这样的暴富效应。于是预期着未来的 zkSync、LayerZero、StarkNet 也将延续这一效应。做链上交互,是一种终极的 Quest,这种 Quest 奖励非常丰厚,但是要求又不甚明确,全靠自由发挥,但是一旦揭晓,就能燃爆市场。
我们所难以接受的,是别人拥有了暴富的超能力,而你需要花费巨大努力和时间成本才能获得少的可怜的奖励,自动化和手动之间存在着鸿沟。AI 和区块链技术的发展,应该带来更加普惠的价值,所有人应当都有机会使用这两个新技术,来实现对链上的探索和掘金。
为着顺应 AI 和 Web3 的发展规律,为着降低门槛、提高效率、解放人力,于是在 SoQuest 内部头脑风暴里,构思了一种叫做 BQL(Blockchain Quest Language)的语言。BQL 顾名思义,就是链上交互语言,它允许你通过撰写非常接近于自然语言的「脚本」,来实现和链上的交互,而且这种脚本可以自动执行,发送交易到链上。
这种语言,应当具备一些特性:
· 具有特定的语法结构
· 尽可能简单,易读易写
· 可实现复杂的流程操作
· 可访问程序中定义的变量
· 可实现和用户钱包的交互
· 能够对程序的执行进行追溯
假设每个单独的交易操作是一个元交互,那么若干个元交互组合在一起,则可以形成一个工作流(Workflow)。一个 BQL 脚本即对应一个 Workflow,内部可以根据每个步骤的返回值,以及链上的状态来定义每个 action 的组合方式,实现按条件的执行。
BQL Workflow 设计
在满足上述需求情况下,需引入流程控制、事件触发,最终实现数据流在链上链下的交换。归纳起来,BQL Workflow 有四个方面共同组成了其运行模式,即事件触发机制、流程控制机制、链上交互模式以及执行环境。SoQuest BQL 将提供安全的隔离环境,实现和钱包交互,用户可以打消对托管私钥的疑虑,又能够实现基本是任意 Action 组合的链上交互流程。
让我们一窥 BQL 的例子:
上面从 BQL 脚本,实现了一个 Workflow,这个 Workflow 仅有一个步骤,那就是调用 Port3Airdrop 这个协议下的 eC6 合约,给两个地址空投派发 ETH,分别为 0.1 ETH 和 0.05 ETH。
关于 BQL 的更多设计细节,比如语法结构、关键词、和钱包的交互等,这里不做过多的介绍。我们将推出 BQL 的编辑和执行环境,从而供有兴趣的朋友尝试。而且每个人都可以 Fork 其他人的开源脚本,从而搭建自己的 Workflow Library。
BQL 场景例子:Swap、Add Liquidity 和 Staking 在 Workflow 中一次性执行
BQL,可以理解为是人和区块链的一座桥梁。最重要的是它足够的简单,无编程知识的用户也能大概看出一个脚本的目的,甚至上手编辑,并不要求你使用 Python、JavaScript 来实现链上交互。这个过程甚至比撰写 Dune 脚本要简单,因为 BQL 的语法就是描述你想要执行什么动作的一个缩进结构,和 Markdown 非常的类似。
其次,BQL 是介于 AI 和区块链之间的一座桥梁,人们的需求是感性不严谨的自然语言描述,然而具体执行的程序则是非常严谨的,参数和条件缺一不可。如果有一种介于自然语言和程序语言的中间形态,那么会更容易弥合用户想到和做到的鸿沟。通过 AI 可以将人们的想法 Mapping 生成成为 BQL Workflow,而缺失的参数部分再通过辅助手段予以逐步补全,这样就实现了从想要到做到,人人都可以成为链上科学家。
BQL 的诞生将改变我们进行链上交互的方式,链上交互作为区块链使用的重要环节,操作的主体,将逐步由人转向自动化程序。然而,人依然掌控最终最终的话语权,因为合约和资产是人类掌控的,这些自动化程序也是为人类而工作的。
人类和工具的关系,向来是人类使用工具,随着工具的发展,有的时候成为了工具奴役人类的现象。然而随着 AI 的发展,事实上可以帮助解决这一困境。人需要关注的是自己的目标和想法,以及心性的健康快乐,而不再是技能,因为人类已经意识到比拼技能,程序终将超越人类,与其做无谓的抵抗,不如主动放弃。
而自从区块链被构建起来的第一天起,链上的动作本身比起链背后的人,更值得关注,甚至我们不需要地址背后的人是谁,就能评估这一动作带来的影响,这也更加接近现实物理世界的运行,真相不会永远表露在面前,它永远覆盖着一层面纱,但是不妨碍对趋势的判断。而使用链的人也需要链带来的隐私,而链上的身份,则可以代替用户去行使权利或者履行义务。
程序取代了人们的操作权,但是无论是什么实体进行操作,整体的运行必须遵守区块链的合约。在 Web3 领域,这个终极形态可能就是一个 Web3 AI 助手。这个 Web3 AI 助手,能够获取所有相关的信息,并且帮助用户转换和实施想法。这一天的到来需要漫长的等待,但是已经有相当多的团队在为此努力。
Web3 的新趋势下,BQL 的诞生,其实延续了 Quest 的使命,Quest 的使命是聚集用户流量,通过 Quest 的形态帮助项目方获取和转化用户。而在 AI 时代,BQL 实现了链上行为的自动化监测和自动执行,是面向未来的集合了链上事件监控和自动策略执行的一种机制。所涉及到任意的链上操作,BQL 将其以 Workflow 的方式引入 Quest 中,起到引入 dApp 场景的作用。而用户也减轻了手动操作的工作,以更少的时间投入,获得了同等,甚至更为丰厚的回报。
更为重要的是,这是一个多赢的模型,可以让生态、项目、用户都从中获益,生态获得繁荣,项目获得链上转化,而用户获得效率的提升,但这一切并不妨碍用户的链上权益和身份,人享受着这一切带来的好处,却依然保有着最终「话事权」。
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