如今大多數 AI 代理在一個關鍵方面本質上存在缺陷——它們會忘記一切。每次會話結束後，它們的上下文、學習到的行為和用戶特定的調整都會消失，迫使它們每次都要從頭開始。這種無狀態性是打造自主且實用的鏈上助手過程中的一個隱性瓶頸。根據 WuBlockchain 的 原始報告，DWF Ventures 已鎖定一個解決方案，重點介紹 Nous Research 的開源 Hermes 框架，該框架直接針對記憶問題。
DWF 的筆記指出，Hermes 的獨特之處在於它不僅僅是另一款一次性自動化工具。該框架引入了持久記憶功能，能夠跨時間保留用戶互動、會話和學到的偏好。這與自動化技能系統相結合，使代理的機能得以有機擴展，並配合用戶檔案，將記憶與一致的身份綁定。一個自我改進循環持續優化代理所掌握的知識，使其實用性不斷累積，而非在每個週期中重置。對於一個充斥著聊天機器人包裝和薄層 API 代理的領域而言，這種設計標誌著向持久且累積型智能的結構性轉變。
為何無狀態代理成為了常態
無狀態架構成本低廉且易於實現，其設計本身就具備擴展性，並避免存儲敏感用戶數據。這對於早期的加密貨幣交易機器人和僅需觸發警報或處理單一指令的簡單 Discord 助理來說是合理的。然而，隨著 AI 代理開始管理更複雜的任務——如解讀 DeFi 持倉、處理多步驟跨鏈操作，或從鏈上數據源中學習——缺乏記憶反而成為一種負擔。重複會降低效率，缺乏個性化則會削弱信任。DWF 的觀點表明，他們正超越炒作，轉向能夠持續應對用戶參與、而不僅僅是演示效果出色的基礎設施。
這股朝向有狀態、具記憶能力的代理人的趨勢，與去中心化 AI 基礎設施的整體運動相一致。各項目已開始將運算、儲存和訓練層整合在一起，使 AI 代理無需依賴中心化雲端即可運行。例如，分散式運算合作夥伴關係如 UXLINK 和 Origins Network 對可擴展 AI 驅動的 Web3 應用程式的開發，展示了為需要持續運算的代理人奠定基礎的進展。Hermes 透過依賴 Nous 的去中心化 Psyche 訓練網絡來融入這一趨勢，該層負責分發模型優化的繁重工作。
安全性、密封密鑰與 Psyche 網絡
底層的機制不僅僅涉及記憶。Hermes 內建憑證隔離功能，確保存取權杖和私鑰不會與代理的核心推理層混雜。秘密紅action 和自動金鑰輪替使其安全態勢更接近託管系統，而非典型的實驗性機器人。這種架構至關重要，因為持有使用者憑證的有狀態代理會成為高價值目標。將這些功能與 Psyche—一個去中心化的訓練網路—整合，意味著模型本身由分散式節點結構進行優化，而非單一伺服器，從而減少單點故障。
此類持久且具學習能力的代理所產生的儲存需求，遵循著明確的趨勢。隨著模型累積知識與使用者歷史，對便宜且可驗證的儲存需求不斷上升。AI 資料層日益受到關注，已使 Filecoin 等專案成為 針對 AI 工作負載設計的去中心化儲存解決方案 的討論焦點。Hermes 可能不會直接運行鏈上儲存，但其依賴的自我改進迴圈，若要擴展至 Web3 使用情境，勢必將與去中心化環境產生資料的輸入與輸出。
優勢並非有保障之處
DWF 明確將 Hermes 與 Claude Code 和 OpenAI Codex 進行比較，認為它們在即時生成代碼方面的優勢，並不能轉化為數週使用後的累積能力。一個無狀態的代理程式可能某一天能完成完美的智能合約審計，但第二天就忘記項目的全部上下文。Hermes 的差異化在於其堆疊經驗的能力。如果執行得當，這確實是一道真正的護城河，但這也要求用戶專注於單一、長期運行的代理環境，而市場除了在小眾金融操作中外，一直對此反應緩慢。
Hermes 的開源特性是一把雙刃劍。它促進了廣泛的審計和社區適應，可能加速其在 DeFi 工具、DAO 運營和 NFT 分析中的採用。然而，在保持開源的同時，與資金雄厚的閉源競爭對手保持安全優勢，無疑是一場走鋼絲的挑戰。Hermes 是否能贏得足夠開發者的心智，成為有狀態 Web3 代理的默認基礎架構，仍不確定。僅靠記憶力並不能保證實用性，若底層推理品質落後，或與現有錢包和 DApp 的整合仍顯笨拙，則難以成功。DWF 的 Spotlight 標誌著風險資本正在關注架構，而不僅僅是用戶數字。對於正在 AI 代理領域構建的團隊而言，Hermes 的藍圖如今已成為後聊天機器人時代的參考標準。