MuleRun CTO束駿亮：構建「無需信任」的AI Agent基礎設施，推動鏈上交互邁向大眾化
AI Agent的本質定位與能力結構
束駿亮指出，AI Agent本質上應被視為「個人助理」，其核心目標在於通過技術手段持續降低使用成本與門檻。基於這一定位，Agent的能力可被抽象為多維結構，包括「嘴巴（交互能力）」「眼睛與耳朵（感知能力）」「大腦（推理決策）」以及「記憶與知識（長期學習）」等模塊，不同能力對應不同底層技術體系。
多渠道自然交互體驗
在交互層面，AI Agent正從傳統網頁或App內的文本對話，逐步擴展至Telegram、Discord、飛書、釘釘及微信等主流平臺，實現「無界面化」的自然交互體驗，從而顯著降低用戶使用門檻。
鏈上安全基礎設施方案
圍繞鏈上核心場景，MuleRun提出一套以「資金權限安全」為核心的基礎設施方案，包括沙箱隔離、雲端執行與全鏈路可追溯機制，構建無需信任的運行環境，以解決Agent自動執行過程中潛在的安全問題。
自進化與能力演進
在能力演進方面，AI Agent將具備自進化決策模型，能夠持續學習用戶的交易策略與風險偏好，形成個性化投研與執行體系。同時，通過知識網絡機制，實現策略沉澱與共享，推動鏈上認知與能力的複用與擴散。
鏈上交易分工重構
束駿亮進一步指出，隨著AI Agent能力提升，鏈上交易分工將發生重構：Agent將逐步接管信息處理與執行環節，而人類則專注於更高層級的策略制定與關鍵決策。