OKX 这个 Agentic Wallet 交易赛已经开始了，5 月 7 到 5 月 21，奖池 5 万 USDC 这次比较不一样，不是让你自己手动点来点去，而是用 AI Agent 跑链上交易 你直接跟它说要干嘛，比如“帮我报名比赛”“帮我买点 Solana 上的 meme”，后面的交易路径、执行这些就交给 Agent 支持 Solana 和 X Layer，两条链的交易都算。 奖励大概是： PnL / PnL% 排行榜一共 4 万 U； 参与奖 5000U，累计交易满 100U、钱包资产保持 100U 以上就能参与平分； 还有 5000U 是给会写 Skill 的，10 个名额，每人 500U。 参与方式也挺简单： 先装好 OKX Agentic Wallet ： ```bash npx skills add okx/onchainos-skills ``` 然后登录钱包，直接对 Agent 说： ```text Register me for the Agentic Trading Contest ``` 就能报名 注意下，只有 Solana / X Layer 上的代币兑换算成绩，稳定币互换、SOL 和 WSOL 这种不算。刷量、对冲、多钱包这些也别搞，容易被风控 我觉得这活动主要可以当成一次 Agentic Wallet 的真实体验。冲榜看交易水平，普通用户拿参与奖门槛也不高，顺便感受下 AI Agent 帮你做链上交易到底是不是顺手 活动页：

被低估的真相：Agentic AI 是一场以"存储"为中心的范式革命 1/ 一句话观点 Agentic AI 的核心，不是算力，是记忆。 新硬件层级正在变成： ① 记忆（HBM / DRAM / NAND） ② 并行计算（GPU / ASIC） ③ 协调者（CPU） CPU 早就不再承担主要计算逻辑。 2/ 第一性原理 人类对"智能"的终极追求只有两件事： 无限记忆 + 无限计算。 我们日常评价一个人聪不聪明，无非两点： "记性好" + "脑子转得快"。 机器智能在沿着同一条路前进。 3/ 先说市场已经讲过的故事：HBM LLM 推理的 decode 阶段是典型的 memory-bound 任务。 每生成一个 token，都要把整套 KV cache 从显存里搬一遍。 带宽不够 → 昂贵的 GPU 直接闲置。 这就是为什么 GPU 每升一代，HBM 的带宽和容量都在追着涨。 4/ 市场没怎么讲的故事：1M context 不是在 GPU 集群里组装的 我们天天说的"1M context"，并不是在 AI 推理集群中拼出来的。 它的真正组装地点，是 跑 Agentic 系统的传统服务器（CPU + 大 DRAM）。 5/ 那些传统服务器在做什么？ • 加载用户的长期 / 短期记忆 • 加载 agent 的系统规范（system prompt） • 加载 skill / tool / subagent 的说明 • 拼到超过 1M token 时，还要做压缩 这一整套，全部跑在 Agentic 服务器的 DRAM 里。 6/ 对比过去的互联网 / 移动互联网 过去几乎不处理用户上下文。 只有搜索 / 推荐 / 广告才会留一点用户画像， 数据量大概只有现在 Agentic 系统的 1/20，甚至 1/100。 7/ 供应链已经在反映这件事 服务器的 CPU : DRAM 配比，正从 传统的 1 core : 4 GB 升级到 1 : 16，并继续往上走。 8/ 但远不止"4 倍存储"那么简单 Agentic 状态下，单颗 CPU 能服务的用户数，只有过去的几分之一。 当整个 IT 都切到 Agentic： • CPU 数量：增长 几倍 ~ 十几倍 • DRAM 总量：增长 几十倍 ~ 上百倍 9/ 结论 Agentic AI 是一次以 "存储 + 并行计算" 为核心的范式迁移。 软件范式变了，硬件范式也跟着变。 只有真正读懂技术的人，才会理解： 这一轮存储不是周期，是范式。 10/ 时间维度 考虑到： • 人群渗透率还很低 • 单用户使用深度还很浅 未来至少 5 年，看不到这轮存储需求的周期顶部。 （拉长时间看万物皆周期，但这一轮远没到拐点） $MU $DRAM $SNDK

最近体验了一下 OKX @okxchinese 的 Agentic Wallet 交易赛，我觉得它有意思的地方，不只是“AI”这个概念，而是它开始真正改变链上交易的交互方式。 过去做链上交易，很多时间其实并不是花在判断市场，而是消耗在执行动作上。切链、找池子、确认滑点、反复签名、盯盘……这些步骤做久了会发现，人真正疲惫的不是思考，而是重复操作。 所以我对 Agentic Wallet 的理解，更像是：把执行层交给 Agent，让人从“操作员”慢慢变成“策略制定者”。 这次 OKX 做的并不是简单接一个聊天框，而是已经能让 Agent 去完成实际链上动作。包括自然语言执行交易、风险模拟、多链交互，以及 Skill / Plugin 的扩展能力，本质上已经有点“AI 自动化交易终端”的雏形了。 我觉得这个方向其实很重要。因为 AI 在 Web3 里，过去更多停留在信息层，比如分析、问答、数据总结。但现在开始往“执行层”走了，也就是说，Agent 不只是告诉你怎么做，而是真的替你完成操作。 这也是为什么我会关注这次 Agentic Wallet 交易赛。相比奖金或者排名，我更在意的是：未来会不会出现一批长期在线、持续执行策略的链上 Agent。到那个时候，链上生态可能会从“用户操作协议”，慢慢变成“Agent 操作协议”。 如果这个趋势成立，未来的钱包，可能也不再只是资产存储工具，而会变成真正的 AI 操作入口。 这个方向，我会继续观察。 #OKX#

Cursor 的 Agents Window 是针对 agentic engineering 场景的 agent-first Zen mode 交互界面。 和 Claude Code / Codex / Conductor 这种把 agents 当一等公民对待的 desktop GUI 对齐。 搞笑的是目前这个界面的配色和 Cursor IDE 用的无法统一，看起来非常难受。

我看很多人把agentic os理解成cron，loop，context管理。我最近感觉更接近agentic os的是推理引擎，virtual file for page attention，kv cache状态管理，prefill/decode i/o 管理。本地模型部署。

上周就耳闻 @okx 要继agentic wallet之后再来个大的，原来是发布了APP（Agent Payments Protocol）协议。接下来综合一些AP2、x402、ERC8183、MPP等相关协议来谈谈看法： 1）老实说，我第一反应并没有多炸裂，因为Agentic Economy现在正是树立各种协议级别基础设施标准的时候，OKX一直在Agent基建层面推进动作，它进场做并不意外。 从最早Google推出的AP2到ACP再到前阵子 @virtuals_io 和以太坊dAI团队推出的ERC-8183，但不同之处这次是交易所牵头发起的协议。 OKX有真实用户、拥有品牌背书的资产托管能力，拥有多链流动性以及可以全行业覆盖的开发者生态，虽然支付协议标准的大旗不是最早扛起的，但极可能是最快速落地并推进的； 2）为什么？再看各个协议各自在解决什么，差距就更清楚了。 AP2是谷歌推的授权层，核心解决用户怎么安全委托 Agent代付，强在互联网第一巨头背书，弱在离crypto-native太远；x402被Coinbase和Base寄予厚望，支付管道的方向是对的，但热闹了这么久，市场普遍觉得推进速度不及预期；ERC-8183设计干净，Virtuals和以太坊dAI 团队给出了一个漂亮的链上Job结算原语，但标准有了，谁来把应用生态快速填满，还是个问题。 3）仔细看了下OKX这次支付协议标准白皮书，就会明显感觉，后来者的累加组合优势，x402做了支付通道介入加密资产的框架，ERC8183定义了Agent之间互相协作发job的执行商业标准，Stripe后来发起的MPP则在传统支付渠道商的拓展层面有优势，感觉下来，每个协议似乎只解决了商业闭环的某一段。 OKX携APP协议来了之后，则直接把Agent之间报价、谈判、雇佣、托管、按量计费、纠纷仲裁等全部打包了，其实就一个原则他们有的功能都有，顺带把他们之间交互存在的协议gap也给消除一下，交易所的惯用思路，注重产品和效率第一位； 4）看落地打法上就有明显感受，OKX是组合了Agentic Wallet、SDK、Protocol+Broker，有点开箱即用的Agent Commerce基础设施感觉了。 Protocol 定义 Agent 之间怎么沟通、报价、支付；SDK 让开发者几行代码就能接入；Agentic Wallet 层则负责安全签名和资金；Broker负责协调；整体形成了“钱包（执行层）+ SDK（集成层）+ 协议（标准层）+ Broker（协调层）”的四层设计。 以上。 所以，整体看下来，OKX推出支付协议标准，最大的亮点我认为就两个：1、主体是在Crypto领域有业务执行推进能力的交易所；2、协议集百家之长，更容易在后续生态落地上有不错表现。当然，Escrow 和纠纷解决还挂着 coming soon，这些后续的商业场景落地才是决定标准之后，生态会怎样的关键。

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看了Citrini最新发布的 Agentic Utilities 报告，想和大家分享一下 他们重点提到 @Stable 支付赛道这个基础设施 人工智能代理铺开后就是一大群机器人自动化去交互，Stable 会被聚焦，下面这个是重要原因： 报告里重点分析了Agentic Payments这个关键基础设施，先理解一个概念—— Agent的工作是连续性质的，一旦中途gas费不够，任务就会中断，传统链上支付因gas不足很容易出现中断 Stable的特性是什么? 他采用单token设计，让USDT同时作为交易结算和gas费，不用额外准备ETH等作为GAS，成本按美元确定性计算，说白了能让AI Agent的钱包真正永不中断，持续运行 🔑Stable的背后是Tether，Bitfinex及PayPal等支持，背景及其强大 🔑Citrini Research 是一家独立投资研究机构，主要通过Substack发布内容（目前订阅者超过19万，是财经类排名第一的newsletter）

Neha 建立了一个心智模型来理解 Agentic AI 架构： 任务/目标：代理需完成的目标 编排层：控制面板 代理层：多个专门代理 工具层：网页搜索、DB、API 等 记忆层：短期/长期信息存储 监控层：监控每一步 可靠性/故障管理：错误识别、重试、回退、人工介入 治理/安全：合规、审计、认证