AI-Agents 时代，人类不宜介入 DAO 的治理。

撰文：VION WILLIAMS

最近关于 AI+DAO 相关的讨论话题，在加密圈媒体中陆续出现了几篇，事实上，基于 LLM 驱动 DAO 的自动化治理，是我一直在探索的命题，而我在去年的一篇文章《驱散 DAO 的战争迷雾：批判与重建 Vitalik 的 DAO 定义 / 寻找 DAO 的未来发展命运》中，解读分析了 Vitalik 在 2014 年的博客文章——《DAOs，DACs，DAs and More：An Incomplete Terminology Guide》，针对该文章中的观点，DAOs = Automation at the center, humans at the edges 进行了一番深度解析。

Agents 与 DAO 的底层逻辑共性就是，人机交互的自动化协作，DAO 的自动治理逻辑是对的，但这一部分应该是「人类禁区」，人类不宜介入 DAO 的治理。过去的错误在于让人类参与治理，我的一个结论认为，治理机制应该由具有共识算法执法权的 Agents 来发行。

因此，本篇短文结合过去的内容与最近的思考，探讨了 Agents 与 DAO 未来发展的可能性，希望对各位读者有所启发。

Autonomous Agent——自治代理

自治代理是一种能够在复杂和快速变化的环境中独立运行并自我完善的程序。它们可以被用来执行特定的任务。

自治代理是自动化领域的另外一端，不需要人类参与，甚至没有必要知道代理的存在。自治代理能够在任意服务器中运行自动化的业务，例如某个自动化运行的业务实现了覆盖成本且盈余的利润，那么自治代理就可以租用其他的服务器加入网络并继续运行自动化业务。

自治代理可以是人工智能与智能合约结合的自动化程序，因为完全的自治代理就像理想的人工智能，能够适应任意情况的变化，例如实现机器人的自我制造与自我迭代，用于应付人工智能所面临的各种棘手问题，包括检测自动化网络中存在的欺骗行为的节点。

以下引用自《DAOs，DACs，DAs and More：An Incomplete Terminology Guide》原文中关于 Autonomous Agents 的介绍

「自主代理位于自动化范围的另一端；在自主代理中，没有必要涉及特定的人类参与；也就是说，虽然可能需要一定程度的人类努力来构建代理所运行的硬件，但没有必要存在任何知晓代理存在的人类。一个现今已存在的自主代理的例子是计算机病毒；病毒通过自我复制从一台计算机传播到另一台计算机，无需人为操作，几乎类似生物体。另一个更温和的实体是分散式自复制云计算服务；这样的系统首先在一个虚拟专用服务器上运行自动化业务，然后一旦利润增加，它会租用其他服务器并在上面安装自己的软件，将它们加入其网络。

完全自主代理，或完全人工智能，是科幻小说中的梦想；这样的实体将能够适应环境的任意变化，甚至在理论上能够扩展自己制造所需的硬件以保持持续性。在这之间，以及计算机病毒等单一用途代理之间，存在着大量的可能性，可以用智能或多样性来描述。例如，最简单形式的自复制云服务只能从特定的供应商（例如亚马逊、Microtronix 和 Namecheap）租用服务器。然而，一个更复杂的版本应该能够仅凭一个链接到网站的链接就能找到如何从任何供应商租用服务器，然后使用任何搜索引擎来查找新的网站（当然，如果谷歌失败，还可以使用新的搜索引擎）。从那里开始，下一步是升级自己的软件，也许使用进化算法，或者能够适应新的服务器租赁范式（例如，向普通用户提供安装其软件并用桌面赚取资金的建议），然后前一步是能够发现并进入新的行业（当然，最后一步是完全普及成全面人工智能）。

自主代理是最难创建的东西之一，因为为了成功，它们需要能够在不仅复杂且迅速变化的环境中导航，还要能够应对敌对行为。如果一个网络托管提供商想要不诚信，他们可能会特意找到服务的所有实例，然后用一些方式替换它们，自主代理必须能够检测到这种欺骗，并将欺骗节点从系统中移除或至少中和它们。」

DAOs = Automation at the center, humans at the edges

我们需要解读这个四象限的图，用于辅助理解

Internal capital：内部资本

No internal capital：无内部资本

Automation at the center：自动化在中心

Automation at the edges：自动化在边缘

Humans at the center：人类在中心

Humans at the edges：人类在边缘

首先，从是否有无 Internal capital 内部资本，作为判断是否存在 DAO 的四象限，因为具有内部资产是 DAO 的必要条件。

其次， Automation at the center + Automation at the edges 代表了一个完全自动化的业务执行，即完全人工智能的 Autonomous Agents，通过 AI 实现独立执行与自我完善，这是我们所追求的 Holy grail 圣杯。

在 Humans at the center + Humans at the edges 则代表了传统组织， Boring old organizations，这是一个完全由人类进行治理与运营的组织，不存在自动化的业务执行。

DAO 作为一个需要人类参与的自动化组织，通过智能合约实现业务自动化执行的，因此是 Automation 与 Humans 的共同体，然后两者之间 center 和 edges 的区别，代表了两种不同的组织。

Humans at the center + Automation at the edges 代表的是 Robots，代表了一种以人类主导，控制机器自动化执行的方式，Automation at the center + Humans at the edges 代表了以自动化治理为主，控制人类进行业务执行的组织。

因此，Automation（Code is law on the chain） at the center + Humans at the edges（Work flow off the chain）+ Internal capital，形成了 DAOs 模式的象限结构。

Agents DAO：基于自主权的自动化治理机制

通过以上象限总结与 Autonomous Agent，我们进一步明确出，DAOs 的 Autonomous 至少包含自治理，自主权，自动化三层含义与作用。数据自主权才能确保内部资产的自主权，Autonomous Agent 则为 DAO 组织带来自动化执行的可能性，自治理在链上智能合约的逻辑叙事中，是基于自主权的自动化治理机制。

请记住一个关键顺序，这点非常重要，Autonomous 的自治，是基于自主权的自动化治理机制，缺乏这一深刻理解，就会陷入 DO 社区经常面临的治理困境，即制定了一堆看似充满合理性的治理制度，但却缺乏对该治理制度的正当性塑造。在一个法治社会组织结构中，正当性是合理性的基础，正统性是合理性的保障。人类毕竟不是机器，需要正当性与正统性完成对制度的内在臣服，甚至是信仰。

不得不补充一下，基于正当性基础的正统性才具有法的合理性，而具有正统性的制度才足以形成制度的权威性，治理机制要具备合理合法的内核，对于当前 DAO 领域的从业者而言，要塑造这一内核是困难的。研究 DAO 的法学家是稀缺的，目前市面上大多数还是在研究 DAO 在商业与金融的法律合规性，DAO 的执行层的法律制度等等，鲜有看到从历史、社会、政治等方面的 DAO 原生法的深层次探讨。

通过以上分析，我们也进一步明确界定：通过人人投票进行决定是 DO 的民主制度的体现，DAO 的治理需要基于 Autonomous Agents 实现基于自主权的自动化治理机制。这一界定工作的完成，也进一步消除了 DO 与 DAO 在 Autonomous 的模糊边界。

我们相信，在以区块链网络所构建的人类协作网络中，AI-holy grail 与 DAOs 是协作网络的常态。AI 可以完全实现整个链上协作网络中执行任务的自动化能力，而 DAOs 则是实现了链上与链下的协作网络自治，自主，自动的组织能力。

在 internal capital+Humans at the edges 中，存在 Automation at the center 和 Automation at the edges 之间的交界边缘，而这部分则是 DOs，去中心化的具有内部资本的组织。在当前链上自动化治理程序尚未成熟的今天，DOs 是建立 DAO 的基础。

通过对以上两个概念的解析，我们得以进一步解析，为何 AI 与 DO 之间存在多种值得探索的范式，Autonomous Agent 和 humans Agent，象限角色的 center 和 edges，私人服务器网络与开源区块链网络，Autonomous 的自治理、自主权、自动化，这些不同条件的不同程度的组合，使得 DAOs 模式存在多种范式的可能性，DAO 成为了象限区域中的范式总称。

Agents 在 DAO 发挥的作用

代议制民主是一种委托代理的治理方式，将治理的权利委托给具备治理才能的精英，而随着 AI-Agents 的出现，DAO 的委托代理治理将由此发生改变。我们将会治理的权利委托给 Agents，而不再是人类精英。

参与 DAO 治理意味着对 DAO 公共资源的支配权能，我们接下来将 Agents 引入 DAO 的治理时,同时也意味着赋予了 Agents 支配公共资源的权能，公共资源包括 DAO 的各种资源，如 DAO 的工具库、资金库、数据库等；

事实上，当 Agents 参与到 DAO 的运作过程中，我们要解决的关键问题是，将智能合约的部署这一过程，通过 AI-Agents 自动化实现，而人类授权 Agents 掌握智能合约的创建与部署，又将引入一个全新的治理命题——自动化不平等博弈。这一命题比较复杂，我会在后续的研究中进行展开。

我们可以参考在 LLW 的 Agents 框架中，规划与反思可以是我们对于一个 DAO 发起的项目提案的任务分析与执行，反思模块中集成了 DAO 的治理机制，项目执行过程需要遵循 DAO 的治理机制。记忆模块有助于从 DAO 以往的历史记录中，搜寻适合完成该任务相关的其他 Agents，工具模块则是让 AI-Agents 自动化执行 DAO Tools，例如我们可以授权 Agents 通过 snapshot 进行投票。

基于 LLM 驱动的 AI-Agents，事实上也是以消耗 Token 作为计算资源的计价单位，此处令我们不得不重新思考，基于区块链网络中，我们消耗的 Token 的作用是什么？事实上是为了维持分布式账本的使用状态。Agents 在 DAO 运转过程中，为 Token 的生产与消费提供了具有正反馈的经济增长系统，token 不再是凭空增发的泡沫资产，而是成为真实投入在生产力的算力资产。

AI-Agents 与 DAO 的互相成就

过去，DAO 面临的两大阻力是什么，民主投票的治理理念导致了 DAO 成员对治理权力的滥用，而去中心化导致了项目执行的效率低下。而在如今，我们似乎可以在 Agents 与 DAO 的结合中，找到了彼此的突围之路。AI-Agents 当前最大的需求阻力，就是找到一个天然支持自动化任务执行的需求场景，而在当前普遍的案例中，Agents 作为面向个体的工具属性，用于自动化解决任务需求，却无法发挥其在一个自动化协作网络的杠杠效益。

当 Agents 介入 DAO 的项目执行系统时，去中心化导致的效率低下问题将得到解决，因为 Agents 的自动化任务执行，无论对于去中心化组织还是中心化组织，其效率执行基本是一致的，影响效率的核心因素变成了计算资源。如何拥有更多的计算资源用于支持 Agents 对项目的自动化执行，一个人人可以参与的分布式网络反而更具优势。

当 Agents 作为委托代理接入 DAO 的治理机制时，规则的自动化执行有了真正的保障，自动化治理的优势在于降低了乃至隔离了人类在执行治理过程中的干涉。将治理权力的滥用杜绝在了治理的执行过程，将治理的矛盾焦点回到治理难题的真正根源，即我们对治理机制的设计。治理机制就是一个组织的操作系统，Agents 在治理的引入有助于操作系统的升级与迭代。

对于 Agents 的大规模普及应用而言，DAOs 网络提供了一个适用于 Agents 发挥的天然土壤，因此 Agents 不仅仅是一个生产力工具，而是作为一种生产能力在一个生产关系网络中，能够捕获这个生产关系网络的价值资产。Agents 在 DAOs 网络的规模化应用，也将激活 DAOs 网络的经济增长系统，所以加密货币是 AI 的天生货币，或者说 DAO 是 AI 经济的核心组织单元。