🔥 项目方的新增长引擎：代币化股票给了我们什么启发？ ⏰ 时间：2026年6月16日21:00 UTC+8 🔗 链接： 🎙️ 特邀嘉宾：@bitcoin2009，@lf_labs，@Issy_1000，@niko_fufuture，@silvia2024101，@InterlaceMoney 📅 设置闹钟，与我们一起探索： · 发币驱动增长时代结束？项目方未来拼什么？ · 代币化股票启发：为何要自建交易市场？ · #Perps# 只是工具，还是价值捕获的基建？ · #RWA# 上链后，如何激活持续交易？ · 从融资到运营：如何构建自己的二级市场生态？

当 AI Agent 开始使用钱包，智能体金融基础设施将如何演变？欢迎来现场一起探讨！ ✨ 活动亮点： 硬核 Demo 秀：现场演示 LangChain / MCP + SVP 测试网的意图交易与验证闭环。 轻松面基：定向邀请 25-35 位核心 Builder，现场提供免费披萨与软饮 🍕 📅 时间：6月26日 14:00 - 17:00 📍 地点：新加坡 · UIC Building 🔗 报名通道: 主办：@SvpChain | 支持：@MEeventHK @Mentisai_ @CocoAIxyz @0g_CN @NoosProtocol @termix_ai @InterlaceMoney @MossAI_CN #AgenticFinance# #AIAgent# #Singapore# #DeFi#

昨晚十一点多，手机突然震了好几下，我以为是工作群消息，打开一看，是一个做量化交易的朋友连发了三条语音。 第一条：“你猜我刚才干了件什么事？我给跑网格交易的Agent单独办了张卡。” 第二条：“以后它的API订阅费、数据源续费、算力开销，自己搞定，不用我管了。” 第三条：“它在自己赚，在自己花，我今晚睡得贼踏实。” 我回了一句：“你给它办的什么卡？”他甩过来一条链接，就是 @InterlaceMoney 刚发布的那个Agent Card。 说实话，这个产品我等了挺久的。圈子里一直在喊“AI Agent时代来了”，但有个问题几乎没人认真想过——Agent怎么花钱？ 一个有执行能力的Agent，理论上应该能自己订阅SaaS工具、自己买API额度、自己投广告测试、自己搞定云资源扩容。但实际上呢？要么你给它绑一张你自己的信用卡然后全程提心吊胆，要么你每天手动帮它续费。所谓的“自主执行”，到支付这一步就卡住了，最后还是得人来兜底。 Interlace这次做的事不复杂，但掐住了关键瓶颈：给每个Agent一张独立的虚拟卡，跑在真实的Visa和Mastercard网络上，然后让开发者自己设定规则——什么时间能花、什么类型的商户能刷、单笔上限多少、每月总额多少。规则不是“建议”，是直接同步到卡组织网络里执行的，你想绕都绕不过去。 更妙的设计是那个JIT即时资金拨付机制——卡里平时余额是零，只有交易被授权通过的那一瞬间，资金才会释放过去，交易一完成余额立刻归零。这就意味着就算Agent“脑子抽了”想乱刷，也没钱可刷。资金安全这个坎，靠的不是信任，是机制。 这件事对我触动挺大的。因为我一直觉得，AI Agent能不能真正融入商业世界，看两样东西就行：一个是它能不能自主做出有价值的决策，另一个是它能不能在规则约束下自主完成交易。第一样很多人已经在做了，第二样Interlace算是补上了关键的一块拼图。 如果让我给Agent设规则，第一件事就是强制所有支付走月限额，绝不开“无上限”的口子。然后必须限定商户类型——只允许SaaS订阅、API采购和算力租用，其他类型一律拦截。最后所有交易记录自动推送通知，每一笔都得让我知道。信任是慢慢建立的，但规则得一开始就钉死。 这件事本质上不是“给Agent发了张卡”，而是给Agent装上了钱包。有脑子、有钱包、有规则约束，这才是一个能在商业世界里独立行走的AI Agent。 @InterlaceMoney #稳定币支付#

昨天跟 Codex 聊到 Kotlin 的 interface 或 abstract 类无法约束派生类的构造器。Codex 说它有办法，然后倒腾出这样一个「奇技淫巧」来，我当场震惊了。 用 operator fun invoke「伪构造器」模式，把真构造器以方法引用纳入约束。两个 trick 我都知道，但如此巧妙结合，网上搜了一下似乎也无先例？😲

这几天又把 @midasmarketsxyz 的交易链路拆了一遍。 之前我一直在看 First Take，后来发现有个地方更值得研究： Midas 没有自己重新造一套交易所。 DefiLlama 现在把它归在 Hyperliquid Builder / Interface。 用户在 Midas 里完成交易，订单最后还是路由到 Hyperliquid，Midas 对这些成交收 0.05% Builder Fee。 目前能查到的数据是： 30D Perp Volume 约 $3.4M 累计 Perp Volume 约 $4.97M 累计 Builder Fee 已经超过 $3K 所以它现在做的事情挺明确。 底下的撮合和流动性直接用 Hyperliquid，上面自己做交易入口。 行情、The Wire、First Take、交易页面这些东西都放在这一层，用户最后有没有真的点下 Trade，可以直接从 Builder 数据里看到。 我觉得这种结构挺适合拿来观察 Midas。 以后不管它再加多少 AI 功能，我都会顺手看一下 Builder Volume。 有人看内容是一回事，最后有没有把分析变成真实成交，链上会留记录。 传送门：

武汉大学又又又造假，文章接收时间为2025年七月4号，但是技术突破发生在2025年春天。 满打满算也要七个月才能做完实验，侧面证明武大已经造出了时光机。 Hafnium oxide interface stabilization for efficient, photothermally stable perovskite solar cells

构建agent team 的时候，渐渐意识到。沟通能力是一个非常有深度，需要占用agent非常大认知带宽的能力，是需要单独设立若干agent作为整个team 的interface承接对外沟通，才能够做的好。

我这些年反复讲过，让AI Agent好好写代码，所有的秘诀都写在了1990年代的教材里： - 踏踏实实写test，多写test，让test coverage尽可能高 - 认真做好CI/CD，千方百计避免messed up - 对于一个新项目，做好top-down design（specs driven），从features和requirement出发，设计architecture 和 interface，一层一层设计下去 - 对于一个快速增长的项目，先切分好文件，再切分好module，再划分成一堆service或者executives，提前解耦 - 对于一类的功能，提前做好design pattern的功课，减少重复，增加复用 - 如果codebase足够大，要么一点点修复但是提高test coverage，要么保持好specs、test、interface直接推倒重写，有空就重写， 永远重写，重写重写重写 近两年人类做的事情，就是把上面这些东西重新实践了一遍。