為何 AI 還未成為每個人日常生活中的一部分？ 我剛剛看了 sleepagotchi 分享的消費者 AI 數據，其中一點讓我特別注意： 許多人已經在使用 AI，但偶爾使用一次，與將其融入每日生活是不同的。 更大的問題在於：AI 如何變得足夠實用，讓人們願意反覆使用？ 這正是我認為專注型 AI 代理具有優勢的地方。 以 .@sleepagotchi 為例： 它並未試圖打造一個試圖包辦一切的通用型 AI，而是從人們每天都會面對的問題入手：睡眠與健康。 它能透過 Apple Watch、Oura 和 Fitbit 等裝置的數據，分析你的睡眠模式，並提供更個人化的洞察。 而這僅僅是起點。 ➠ 睡眠教練能理解你的睡眠 ➠ 膳食代理可協助規劃餐食 ➠ 健身代理能支持你的日常習慣 ➠ 購物代理能協助將推薦轉化為行動 情境越相關，這些代理就越實用。 Sleepagotchi 已擁有超過 60 萬名註冊用戶和 14.4 萬名月活躍用戶，這為 Gotchi Labs 在拓展至其他日常生活領域時提供了堅實的起點。 我覺得更有趣的是其更大的方向： AI 不必僅在你有問題時才打開使用。 它可以成為一種理解你的習慣、記住你的情境，並在一天中協助你完成事務的工具。 更少通用型 AI，更多真正融入你生活的個人化 AI

誰實際從你的睡眠數據中獲益？ 每晚，你的手錶或可穿戴設備都會收集關於你的睡眠、恢復、心率和其他健康信號的資訊。 但我一直思考一個有趣的問題： 如果你的數據有價值，那麼這些價值中有多少真正回流到你身上？ .@sleepagotchi 用一個簡單的對比突顯了這個問題： 睡眠與健康數據經濟涉及巨額資金，但產生數據的人通常無法直接從中獲利。 引起我注意的一個數字是 4110 億美元。 但這並不是一個 4110 億美元的睡眠市場，而是來自蘭德公司的一項研究，該研究估計了美國因睡眠不足所造成的年度經濟損失。 但更關鍵的觀點依然讓我感興趣： 我們每晚都在產生有價值的健康數據，但大多數人僅用它來查看智能手錶上的分數。 Sleepagotchi 最初是 Solana 上的一個「睡眠賺取」遊戲，但現在正朝向 AI 代理發展，這些代理可利用這些數據進行睡眠指導、營養建議、購物和個性化健康管理。 因此，這個理念變成了： 你的數據 → AI 理解它 → 產生有用行動 → 你從自己產生的數據中獲得更多價值 這正是我關注的部分。 因為如果我們的數據有助於打造更好的健康產品和 AI 系統，我認為創造這些數據的人應該在數據所創造的價值中擁有更大的參與權。

唯一的上行之路

你的健康數據可能比你想象的更有價值。 每晚，像 Apple Watch 和 Oura 這樣的設備都會收集關於我們睡眠、恢復和生活的資訊。 多年來，這類數據的大部分價值都流向了使用這些數據來更好地理解人們的公司、研究人員和其他組織。 但如果產生數據的人能從中獲得更多價值呢？ 這正是我對 .@sleepagotchi 和 Gotchi Labs 感到興趣的方向。 Sleepagotchi 會將你的睡眠與健康數據提供給 AI 代理，讓它們擁有理解狀況所需的上下文，而不僅僅是向你展示一堆數字的儀表板。 你的睡眠數據 → AI 理解模式 → 代理為你提供有用的行動建議。 而 Sleepagotchi 僅僅是起點。 Gotchi Labs 正將目光延伸至睡眠之外的領域，例如健身、購物、健康、生產力和日常生活，並為你生活的每個部分打造專屬的 AI 代理。 對我來說，這個更大的理念很簡單： 你的數據。你的智慧。你的 Gotchi。 目標不是讓你的數據只是靜靜地躺在某處，幫助另一家公司理解你，而是讓 AI 利用這些數據真正地幫助你。 這正是我認為消費級 AI 真正有趣之處： 不只是知道事情的 AI， 而是了解你、理解你的情境，並能實際為你做些有用之事的 AI。

AI 動作正從回答轉向行動 我們已見到 AI 在提供建議、回答問題和協助人們做決策方面變得非常出色。 但更大的機遇在於，當 AI 能夠實際採取這些決策並轉化為行動時所帶來的變化。 這正是 Circle 所談論的「代理經濟」背後的理念，也是我對 Gotchi Labs 所建構內容感到興趣的原因。 .@sleepagotchi 從消費者 AI 代理開始，這些代理能理解你的睡眠與健康數據，並協助將這些資訊轉化為實用的行動。 你擁有專注於不同任務的多個代理： ➠ 睡眠教練了解你的睡眠模式 ➠ 餐飲規劃師協助營養管理 ➠ 購物代理可根據建議採取行動 ➠ 更多代理將擴展至健身、生產力與日常生活 這正是讓我感到興奮之處： 與其擁有一個僅提供推薦的 AI，不如擁有專注於你生活特定領域的專業代理，最終能代表你採取行動。 Gotchi 已擁有超過 50 萬名註冊用戶，平台計畫從健康領域擴展至購物、商業、健身、生產力與日常事務。 因此，更大的圖景並非僅是另一款 AI 健康應用程式， 而是 AI 從理解 → 建議 → 行動 → 交易的演進。 如果這個模式成功，消費者 AI 將不僅僅是我們對話的工具， 它可能成為一個代理真正為我們完成事務的經濟體系。

如果 AI 執行者真的能僱用人類呢？ AI 執行者已經能夠處理資訊並做出決策，但它們仍需要現實世界的資料來理解物理世界。 這正是 .@vangrid_io 正在進行的有趣嘗試。 現在，執行者可以在 Arc 上以 USDC 發佈懸賞，並支付人們使用手機拍攝特定地點。 人類捕捉環境 → Vangrid 將其轉換為 3D 資料 → 執行者獲得可驗證的真實資料。 這個迴圈非常簡單： ➠ 執行者需要現實世界資料 ➠ 執行者發佈懸賞 ➠ 人類拍攝地點 ➠ 資料轉為 3D 模型 ➠ 執行者獲得所需資訊 有趣的是，這直接將 AI 執行者與物理世界連接起來。 與其受限於現有資料，執行者現在可以主動請求所需資訊，並支付他人進行收集。 而 Arc 上的第一筆懸賞交易已成功完成。 AI 執行者 → 人類 → 現實世界資料 → 更優秀的實體 AI 這感覺像是邁向執行者不再只是躲在螢幕後的軟體的又一步。

AI 正開始超越僅僅回答問題的範疇 我們已經見到 AI 在聊天、搜尋和提供推薦方面變得越來越出色。 但日常生活中還有更多 AI 真正可以幫助的領域。 這正是 Gotchi Labs 引起我注意的原因。 .@sleepagotchi 正在成為首個實時健康與保健垂直領域，其 AI 睡眠教練已基於現有用戶群運行。 其發展勢頭已相當有趣： ➠ 500K+ 註冊用戶 ➠ 80K 日活用戶 ➠ 500K 預安裝於 Jambo 手機 ➠ 28K 預安裝於 Solana Seeker 而這僅僅是起點。 健康與保健 → 購物 → 健身 → 生產力 → 個人 AI 更大的願景是讓專門的代理處理日常生活的不同部分，並利用真實用戶數據和行為，使這些代理隨時間變得更實用。 $CHI 計劃作為連接生態系統中訪問、獎勵與商業的層級。 更多用戶 → 更多互動 → 更好的代理 → 更實用的 AI 對我而言，有趣之處在於 Gotchi Labs 並非從零用戶基礎開始。 他們已經擁有正在使用首個產品的人群。 現在，他們正試圖圍繞這些用戶構建整個生態系統。

AI 正從提供答案轉向採取行動 AI 已經相當擅長回答問題、創建內容並協助人們做出決策。 但更大的轉變發生在 AI 能夠實際採取行動、與其他系統互動並參與經濟時。 這正是讓我感到興奮的地方。 貝萊德的研究探討了代理式 AI 如何透過機器原生支付、穩定幣以及計算能力成為日益重要的資產，與數碼資產建立聯繫。 這個迴圈大致如下： ➠ AI 理解你的需求 ➠ AI 決定採取何種行動 ➠ 數碼資產促成交易 ➠ AI 完成任務 ➠ 系統持續從互動中學習 這正是 .@sleepagotchi 在消費級 AI 領域所探索的方向。 其理念並非僅讓 AI 為你提供答案，而是構建基礎設施，讓 AI 代理能在日常生活的真實環節中發揮更大作用。 有趣的问题不僅在於 AI 能變得多麼聰明， 而在於當這種智慧能夠實際執行任務時，會發生什麼。 能夠理解 → 行動 → 交易 → 傳遞的 AI。 這時，消費級 AI 將不再僅僅像聊天機器人，而更像一名經濟參與者。

下一層的消費者 AI 大多數 AI 產品能回答問題、生成內容並提供推薦 但當 AI 開始融入你每天實際進行的活動時，會發生什麼？ 這正是 Gotchi Labs 讓我感興趣的原因 他們正在為日常生活中的不同領域構建專用 AI 代理，首個領域是健康與保健，透過 .@sleepagotchi 推出 Sleepagotchi 已擁有 50 萬註冊用戶、8 萬日活用戶，以及一位實時 AI 睡眠教練，因此 Gotchi Labs 不是從零開始 更大的迴圈如下： ➠ 更多用戶 ➠ 更多現實世界互動 ➠ 更優秀的代理 ➠ 更實用的行動 ➠ 更多繼續使用生態系統的理由 他們的發展並不僅限於保健領域 購物與商業 → 健身 → 生產力 → 個人 AI $CHI 計畫作為連接這些產品中存取權、獎勵與現實世界行動的層級 我覺得有趣的是，這一切是建立在現有的消費群體之上，並已預安裝於 Jambo 手機和 Solana Seeker 裝置上。 消費者 AI 的未來，或許不僅僅是擁有更聰明的聊天機器人。 它可能意味著擁有真正幫助你完成事務的 AI。 這正是 Gotchi Labs 正在探索的方向。

最近看到很多關於 .@zaddrnet 的討論 我其實很久以前就申請了白名單，但至今仍處於待處理狀態 已有 2,800 個 ZEC 面孔和近 11K 份申請，所以我只希望團隊這次能注意到我的申請 看看我能不能入選吧 🤞 希望我能成功入選