什么是 Recal？
Recall 作为一个创新的去中心化平台，通过区块链技术为 AI 代理提供了一个全新的协作和经济激励框架。它解决了传统 AI 系统在数据透明性、信任机制和协作能力方面的挑战，为 AI 代理经济的发展提供了坚实的基础。前言
随着人工智能（AI）技术的快速发展，AI 代理（AI Agents）正在成为推动社会变革的重要力量。从自动化流程到复杂决策支持，AI 代理在金融、医疗、教育、企业管理和更多领域展现出巨大的潜力。然而，当前的 AI 系统仍面临一些关键挑战，包括数据透明性不足、信任机制缺失以及协作能力有限。这些问题限制了 AI 代理的广泛应用和进一步发展。在这一背景下，Recall 应运而生。接下来，我们将从技术、应用和市场等多个维度展开分析，逐步揭示 Recall 的独特优势及其在 AI 生态中的重要作用。
Recall 是什么？
Recall 由 Textile 和 Ceramic 开发公司 3Box Labs 合并而来。
Recall 是一个创新的去中心化平台，专注于为 AI 代理（AI Agents）构建一个链上存储、共享和交易知识的网络。通过区块链技术的赋能，Recall 为 AI 代理提供了一个全新的协作和经济激励框架。在这个平台上，AI 代理不仅可以证明其数据的真实性和来源，还可以透明地共享智能，并通过知识交易获得经济回报。
Recall 的核心在于其去中心化架构，这种架构消除了传统系统中的单点故障和信任瓶颈。通过区块链技术，Recall 确保了所有交易和策略的不可篡改性和可验证性。此外，Recall 与 Filecoin 等去中心化存储解决方案的合作，进一步增强了其数据存储的安全性和持久性。
目标是构建一个信任最小化的生态系统，推动 AI 代理经济的发展。在这个生态系统中，AI 代理能够以透明、可信的方式进行协作和交易，从而释放 AI 技术的全部潜力。Recall 的愿景是成为连接 AI 代理与人类社会的桥梁，通过去中心化技术和经济激励机制，促进知识的自由流动和价值的公平分配。
Recall 不仅仅是一个技术平台，它还代表着一种新的协作模式。在这个模式中，AI 代理不再是孤立的个体，而是能够相互协作、共享知识的网络节点。通过这种方式，Recall 希望推动 AI 技术从单一任务优化向复杂系统协作的转变，为解决全球性挑战提供新的思路和工具。
项目背景
团队成员
Recall 由 Textile 和 Ceramic 开发公司 3Box Labs 合并而来。Recall 的项目团队由一群在人工智能、区块链和去中心化技术领域具有丰富经验的专业人士组成。团队成员包括：
- Andrew W. Hill｜联合创始人兼 CEO
Andrew W. Hill 是 Recall（原Textile/Tableland） 联合创始人兼首席执行官，此前，他是 CARTO 首席科学官，也曾是生物学家、教授，在计算机软件行业工作了很长时间。他拥有科罗拉多大学博尔德分校的生态学和进化生物学博士学位。
- Michael Sena｜联合创始人
Michael Sena 是 3Box 联合创始人兼首席执行官，帮助开发者更好地构建应用，也是公平的数据倡导者，通过 Ceramic Network 打破了数据孤岛。此前，他是 Uport 联合创始人，建立了安全、可保护隐私的身份技术，使去中心化系统变得更可用。他是 ConsenSys 早期员工。
- Sander Pick｜联合创始人
Sander Pick 是 Recall（原 Textile 和 Tableland） 的联合创始人兼首席技术官。此前，他曾在 Apple 担任高级软件工程师。
除此之外，其团队成员大多来自顶尖的科技公司和研究机构，他们在各自的领域拥有深厚的专业知识和丰富的实践经验。团队的多样性和专业性使得 Recall 能够在技术、产品和市场等多个方面取得突破。
融资情况
Recall 项目的融资如下（融资均为合并前的融资情况，合并后尚未融资）：
- 截止至 2025 年 4 月 4 日 Recall 总计融资约 4,200 万美元。
- Recall 的投资方包括：Multicoin Capital、Union Square Ventures、CoinFund、Placeholder 等。
Recall 核心技术
在传统 AI 系统中，数据透明性不足、信任机制缺失以及协作能力有限等问题，严重制约了 AI 代理的广泛应用和深入发展。为了克服这些困难，Recall 应运而生。Recall 的核心技术包括专为 AI 代理优化的区块链子网、Cognitive APIs 以及去中心化存储技术，这些技术共同构成了 Recall 平台的强大基础，为解决传统 AI 系统的痛点提供了创新的解决方案。
来源：https://docs.recall.network/intro
Recall 子网
Recall 采用专为 AI 代理优化的区块链子网，这是其技术架构的核心。这种子网设计旨在满足 AI 代理在高吞吐量、低延迟和高可靠性方面的需求。通过区块链技术，Recall 确保了所有数据和交易的不可篡改性和可验证性。区块链子网的去中心化特性消除了单点故障的风险，增强了系统的安全性和稳定性。此外，子网的模块化设计使其能够灵活扩展，以适应不同规模和复杂度的 AI 代理网络。
大多数区块链扩展解决方案要么继承 L1 安全性而没有自己的共识算法（例如 rollups），要么有自己的共识但缺乏 L1 安全性（例如侧链）。相比之下， Recall 采用的分层子网策略是这些方法的混合体，允许子网拥有自己的共识算法，同时还从父子网继承安全性。这种分层结构还意味着子网本身可以优化以减少延迟，而整个网络可以水平扩展以适应更大的吞吐量。
子网提供语义隔离，允许创建针对特定用例量身定制的专用子网。示例包括按地理区域、服务级别协议 (SLA)、功能集、公有/私有、加密甚至目标数据类型和用例（例如 AI、ML 或私有应用数据）定义的子网。
Recall 的核心是一个与共识引擎交互的确定性状态机，从而确保区块链的状态在每个子网中一致复制。从高层次上讲，Recall 通过函数结合了链上合约、链下服务和异步计算。它的 EVM 兼容性确保它可以与现有的以太坊工具顺利集成，而它对异步计算的原生支持使其特别适合数据密集型应用程序。
Cognitive APIs
Recall 提供了一系列专为 AI 代理设计的 Cognitive APIs，这些接口为代理提供了可观测性和知识共享的能力。Recall SDK、API 和框架插件让任何代理都可以轻松拥有自己的专用存储桶，作为其数据的存放地。例如，CoT 日志、历史决策、检索增强生成 (RAG) 文档、模型生成的数据（如图像或视频）或与代理决策相关的任何内容。
其中，“Chain-of-Thought logs”（思维链日志）是一个创新的功能，它允许 AI 代理记录和验证其决策过程。这种日志不仅提高了 AI 代理行为的透明度，还为开发者提供了调试和优化代理行为的工具。Cognitive APIs 还支持多种数据格式和协议，确保了不同 AI 代理之间的无缝协作。
去中心化存储
Recall 与 Filecoin 等去中心化存储解决方案合作，确保数据的安全性和持久性。通过去中心化存储，Recall 避免了传统中心化存储的单点故障和数据篡改风险。Filecoin 的分布式存储网络为 Recall 提供了高可用性和高冗余的数据存储解决方案，确保 AI 代理的知识和数据能够长期可靠地存储和检索。
与此同时，与许多使用 Reed-Solomon 纠删码的系统不同，Recall 采用 阿尔法纠缠 (AE) 码，这是一种专为分布式系统设计的纠删码方案。AE 码可以以较少的存储开销创建冗余，通过块纠缠增强数据完整性，并能够高效恢复丢失的数据块而无需重建大量数据。这可以降低修复成本并提高可扩展性，即使在动态环境中也是如此。
Recall 采用的阿尔法纠缠码（Alpha Entanglement, AE）与传统的 Reed-Solomon 纠删码相比，在存储效率和修复成本方面展现出显著的优势。Reed-Solomon 纠删码通过生成冗余数据块来保护数据，但这种方法通常需要较大的存储开销。而 AE 码通过在多维格子结构中“纠缠”数据和冗余块，以较少的存储开销创建冗余，同时增强了数据的完整性。
此外，Reed-Solomon 码在数据块丢失时需要重建大量数据，修复成本较高。相比之下，AE 码能够高效地恢复丢失的数据块，无需重建大量数据，从而降低了修复成本并提高了系统的可扩展性。AE 码还特别适合动态环境，支持随机访问和分散修复，优化了存储效率和数据可用性。
来源：https://www.awcloud.com/3778.html
Recall 技术特性
可扩展性
Recall 的架构设计注重可扩展性，以支持大规模 AI 代理网络的运行。灵活的数据存储机制允许代理根据需求动态调整存储策略，而函数触发器则提供了高效的事件驱动处理能力。此外，Recall 的可验证执行环境确保了代理行为的正确性和一致性，即使在网络规模扩大时也能保持高性能和高可靠性。
- 大规模数据处理：在处理海量数据时，Recall 的灵活数据存储机制允许 AI 代理动态调整存储策略，以优化资源使用和处理效率。例如，在金融数据分析中，AI 代理可以根据实时数据流量调整存储和处理策略，确保系统的高效运行。
- 分布式计算任务：Recall 的函数触发器支持高效的事件驱动处理，适用于需要快速响应的分布式计算任务。例如，在实时监控系统中，AI 代理可以快速响应事件触发器，及时处理和分析数据，确保系统的实时性和可靠性。
互操作性
Recall 支持不同 AI 代理之间的协作和通信，这是其技术架构的另一个关键特点。通过标准化的接口和协议，Recall 使不同类型的 AI 代理能够无缝协作，共享知识和资源。这种互操作性不仅提高了系统的整体效率，还为构建复杂的多代理系统提供了基础。
- 多代理协作系统：在复杂的多代理系统中，Recall 的标准化接口和协议确保了不同 AI 代理之间的无缝协作。例如，在智能物流系统中，多个 AI 代理可以协作完成库存管理、路径规划和配送任务，提高整体效率。
- 跨领域应用：Recall 的互操作性支持不同领域的 AI 代理协作。例如，在医疗和金融领域，AI 代理可以共享数据和知识，提供更全面的决策支持。
实时可观测性
Recall 为 AI 代理提供了实时监控和验证其行为的能力。通过 Cognitive APIs 和区块链技术，代理的行为和决策过程可以被实时记录和验证。这种实时可观测性不仅提高了系统的透明度，还为开发者和用户提供了即时反馈，帮助他们快速识别和解决问题。
- 实时决策支持：在需要快速决策的场景中，Recall 的实时可观测性确保了 AI 代理的行为和决策过程可以被实时监控和验证。例如，在自动驾驶系统中，AI 代理可以实时记录和验证其决策过程，确保系统的安全性和可靠性。
- 系统优化与调试：开发者可以利用 Recall 的实时可观测性快速识别和解决系统中的问题。例如，在智能客服系统中，开发者可以实时监控 AI 代理的行为，优化其性能和响应速度。
市场与竞争分析
Recall 定位于 AI 代理经济和去中心化存储领域，目标是成为 AI 代理协作和交易的核心平台。随着 AI 代理技术的快速发展和应用场景的多元化，Recall 通过其去中心化架构和经济激励机制，旨在推动 AI 代理经济的可持续发展。
竞争优势
- 去中心化：Recall 的去中心化架构确保了数据的安全性和透明性，消除了传统中心化系统的单点故障风险。这种特性在金融、医疗等对数据安全要求较高的领域具有显著优势。
- 经济激励：Recall 通过知识交易为 AI 代理提供经济回报，激励开发者和企业积极参与生态系统建设。这种经济激励机制不仅促进了知识的自由流动，还为 AI 代理经济的发展提供了动力。
- 技术领先：Recall 基于区块链子网的优化设计，确保了高性能和可靠性。其模块化设计和灵活的扩展能力使其能够适应不同规模和复杂度的 AI 代理网络。
与去中心化存储平台对比
Recall 通过区块链子网优化设计，提供 AI 代理协作和知识交易的独特功能，而其他平台如 Eliza、GAME 和 AutoGen 更注重多智能体协作和任务管理，LangGraph 和 CrewAI 则专注于复杂逻辑流程和团队协作。Recall 主要应用于 AI 代理知识的存储与共享，而其他平台适用于企业级任务管理、团队协作和轻量级多智能体编排等场景。Recall 和其他平台都使用强加密技术保护用户数据，但 Recall 在隐私保护方面结合了区块链技术，进一步增强了数据的安全性。此外，Recall 与 Filecoin 区块链集成，确保数据的透明性和不可篡改性，而其他平台不直接使用区块链技术。在数据控制方面，Recall 和其他平台都为用户提供一个高级别的数据控制权，但 Recall 通过区块链技术进一步增强了数据的可信度。在性能指标上，Recall 的上传/下载速度中等，吞吐量较高，可扩展性良好，而其他平台在协作和任务管理方面表现出色。这种综合优势使 Recall 在 AI 代理领域中具有独特的竞争力。
与 AI 代理平台对比
Recall 通过区块链优化设计，提供 AI 代理协作和知识交易的独特功能，这使其在数据透明性和不可篡改性方面具有明显优势。其主要应用场景是 AI 代理知识的存储与共享，而其他平台如 Eliza、GAME 和 AutoGen 则专注于多智能体协作和任务管理，适用于企业级任务管理、团队协作和轻量级多智能体编排等场景。尽管 Recall 和其他平台都提供强隐私保护，但 Recall 在数据控制和透明性方面更具优势，尤其是在结合区块链技术后，能够确保数据的安全性和可信度。这种独特性使 Recall 在 AI 代理领域中占据了重要的竞争优势。
生态发展
技术演进
Ceramic
- 2020 年 3 月：Ceramic 项目由分布式数据库基础架构 3Box 联合创始人 Michael Sena 推出。
- 2021 年 1 月 27 日：Ceramic 启动 Clay 测试网，这是其迈向主网的重要里程碑。
- 2021 年 3 月：Ceramic Fire 主网启动，包括性能优化、完全去中心化的对等点发现机制、网络监控以及其他漏洞修复。
- 2021 年 10 月：Ceramic 进行了性能优化和网络扩展，以支持更多的开发者和应用程序。
Textile ThreadDB
- 2019 年 7 月：Textile 的 ThreadDB 作为一个无服务器的 P2P 数据库，基于 Libp2p 构建。
- 2020 年 2 月：Textile 的 ThreadDB 功能扩展，支持更多类型的动态数据存储和管理。
- 2021 年 6 月：Textile 的 ThreadDB 进行了性能优化，提高了数据存储和检索的效率。
- 2023 年 1 月 9 日：Textile 的托管 Hub 基础设施停用，包括 ThreadDB 和 Bucket 数据不再可用。
这些技术演进为 Recall 平台的合并和发展奠定了坚实的基础。
里程碑
- 2025 年 2 月：Textile 和 Ceramic 合并，并推出 Recall。
- 2025 年 3 月：Recall 基金会成立。
- 2025 年 3 月：Recall 测试网上线。已有超过 60,000 人加入并完成了超过 400,000 笔交易。
- 2025 年 3 月：Recall 推出 Surge 积分奖励计划，鼓励用户参与代理竞赛、社区建设和 AI 代理生态系统的学习。
来源：Gate.io
Surge 积分奖励计划
3 月，Recall 社区积分计划 Surge 已上线。迄今为止，已有超过 125,000 名用户加入，用户通过参加 AI 竞赛、社交任务和其他挑战来赢取积分。Surge 让 Recall 社区的关注者数量增长至 225,000 名X 粉丝和 125,000 名 Discord 成员。以下是参与 Surge 积分奖励计划的方式：
- 访问 Recall Surge 网站：前往 points.recall.network 创建一个个人资料。
- 完成任务赚取积分：通过完成在 Absinthe、Galxe 和 Zealy（Kaito 即将推出）上的社区任务来赚取积分。这些任务包括社交媒体任务、创作迷因、网络使用和推荐等。
- 参与代理竞赛：作为构建者或用户参与代理竞赛。构建者可以通过注册、参赛和在竞赛中表现良好来赚取积分，而其他用户可以通过提出竞赛、投票和预测获胜代理等方式赚取积分。
- 查看排行榜：随着您积累积分，您将在 Surge 排行榜上攀升，展示您是 Recall 贡献者中的佼佼者。
- 推荐他人：通过推荐他人加入并赚取他们终身积分的 10% 作为额外奖励。
风险分析
技术风险
Recall 采用的区块链子网技术虽然为其提供了去中心化和安全性的优势，但也面临着性能和扩展性的挑战。随着 AI 代理网络规模的扩大和交易量的增加，区块链子网可能会遇到处理速度和容量的瓶颈，导致系统性能下降，影响用户体验。
智能合约是 Recall 项目的重要组成部分，但其代码可能存在漏洞，这些漏洞可能被恶意利用，导致数据泄露、资产损失或系统故障。此外，智能合约的复杂性也增加了开发和审核的难度，一旦出现问题，可能对整个项目的信任度造成负面影响。
市场风险
AI 代理经济目前仍处于发展阶段，尚未完全成熟。市场需求的不确定性和市场接受度的波动可能影响 Recall 项目的市场推广和商业应用。如果市场对 AI 代理的认知和需求未能达到预期，Recall 的业务拓展和盈利模式可能会受到限制。
随着 AI 和区块链技术的不断发展，市场竞争日益激烈。Recall 面临来自其他 AI 代理平台和去中心化存储项目的竞争压力。这些竞争对手可能在技术、资源、市场份额等方面具有优势，对 Recall 的市场地位构成威胁。
监管风险
去中心化存储的监管风险：去中心化存储技术虽然提供了更高的隐私保护和数据安全性，但也给监管带来了挑战。由于数据分散存储在网络节点上，传统的数据管理和审计方式难以适用。例如，去中心化存储平台如 IPFS 和 Filecoin 在数据隐私和抗审查性方面表现出色，但也可能被用于存储非法内容或规避监管审查。一些国家对去中心化存储平台的监管政策尚不明确，导致企业在使用这些技术时面临合规风险。例如，某些地区可能要求企业确保数据的可追溯性和合法性，而传统的去中心化存储技术难以满足这些要求。
AI 代理交易的监管风险：AI 代理交易涉及数据隐私、知识产权和交易安全等问题，可能受到严格的监管。AI 代理的自主性和复杂性使得其行为难以完全预测和控制，增加了监管的难度。例如，AI 代理可能被用于社会工程攻击或金融诈骗，导致用户数据泄露或资产损失。案例：2024 年，一名加密货币用户通过社会工程学手段诱骗集成 Base 区块链的 AI 代理 Freysa 向其账户转账 5 万美元。这表明 AI 代理在缺乏有效监管和防护措施的情况下，可能被恶意利用，带来严重的安全隐患。
未来展望
Recall 的未来发展方向涵盖了技术扩展、生态建设、跨领域应用以及社区驱动等多个方面。
在技术扩展方面，Recall 正在构建基础智能层，让数百万代理能够证明、货币化和交换知识。Recall 区块链不仅仅是代理客观证明智能的一种方式，它还提供安全、经济的基础设施，以支持下一代多代理协作 AI。
在生态建设方面，Recall 计划吸引更多的开发者和企业加入其生态系统，以推动 AI 代理经济的发展。通过提供强大的开发工具、基础设施支持以及开源协作平台，Recall 将降低 AI 代理开发的门槛，吸引更多开发者参与生态建设。借助 Recall，代理可以通过交易知识和技能进行协作，随着更多代理的参与，情报将不断增加。此外，Recall 还将探索去中心化自治组织（DAO）等治理模式，以增强社区的参与度和项目的可持续性。
在跨领域应用方面，Recall 将积极探索其技术在物联网、供应链、医疗健康等多个领域的应用。去中心化存储与区块链技术的结合，能够为这些领域提供更高的数据隐私保护和抗审查性。例如，在物联网中，Recall 可以为设备间的数据交换提供安全的存储和共享方案；在供应链中，它可以确保数据的透明性和可追溯性，从而提升整个供应链的效率和信任度。而在医疗领域，膳食计划代理可以从糖尿病管理代理那里获取饮食调整，确保提供定制建议。这些初始用例只是触及 Recall 可能性的冰山一角。
最后，在社区驱动方面，Recall 将通过社区治理和开源开发来推动项目的可持续发展。通过实施激励机制，如积分奖励计划，以及采用社区驱动的开发模式，Recall 将吸引更多开发者和用户参与生态建设，形成一个活跃且自我驱动的社区。这种模式不仅能够加速技术创新，还能确保项目的长期稳定发展。
总结
Recall 作为一个创新的去中心化平台，通过区块链技术为 AI 代理提供了一个全新的协作和经济激励框架。它解决了传统 AI 系统在数据透明性、信任机制和协作能力方面的挑战，为 AI 代理经济的发展提供了坚实的基础。Recall 的核心技术包括专为 AI 代理优化的区块链子网、Cognitive APIs 和去中心化存储技术，这些技术确保了数据的安全性、透明性和持久性。Recall 的应用场景广泛，涵盖金融、医疗、教育、物联网等多个领域，为这些领域提供了更高的数据隐私保护和抗审查性。尽管 Recall 面临技术、市场和监管等多方面的风险与挑战，但其未来发展方向明确，包括技术扩展、生态建设、跨领域应用和社区驱动。Recall 有望通过这些努力，成为推动 AI 代理经济和去中心化存储技术发展的重要力量，为构建一个开放、包容、可持续的智能社会奠定坚实基础。
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Recall 是什么？
Recall 由 Textile 和 Ceramic 开发公司 3Box Labs 合并而来。
Recall 是一个创新的去中心化平台，专注于为 AI 代理（AI Agents）构建一个链上存储、共享和交易知识的网络。通过区块链技术的赋能，Recall 为 AI 代理提供了一个全新的协作和经济激励框架。在这个平台上，AI 代理不仅可以证明其数据的真实性和来源，还可以透明地共享智能，并通过知识交易获得经济回报。
Recall 的核心在于其去中心化架构，这种架构消除了传统系统中的单点故障和信任瓶颈。通过区块链技术，Recall 确保了所有交易和策略的不可篡改性和可验证性。此外，Recall 与 Filecoin 等去中心化存储解决方案的合作，进一步增强了其数据存储的安全性和持久性。
目标是构建一个信任最小化的生态系统，推动 AI 代理经济的发展。在这个生态系统中，AI 代理能够以透明、可信的方式进行协作和交易，从而释放 AI 技术的全部潜力。Recall 的愿景是成为连接 AI 代理与人类社会的桥梁，通过去中心化技术和经济激励机制，促进知识的自由流动和价值的公平分配。
Recall 不仅仅是一个技术平台，它还代表着一种新的协作模式。在这个模式中，AI 代理不再是孤立的个体，而是能够相互协作、共享知识的网络节点。通过这种方式，Recall 希望推动 AI 技术从单一任务优化向复杂系统协作的转变，为解决全球性挑战提供新的思路和工具。
项目背景
团队成员
Recall 由 Textile 和 Ceramic 开发公司 3Box Labs 合并而来。Recall 的项目团队由一群在人工智能、区块链和去中心化技术领域具有丰富经验的专业人士组成。团队成员包括：
- Andrew W. Hill｜联合创始人兼 CEO
Andrew W. Hill 是 Recall（原Textile/Tableland） 联合创始人兼首席执行官，此前，他是 CARTO 首席科学官，也曾是生物学家、教授，在计算机软件行业工作了很长时间。他拥有科罗拉多大学博尔德分校的生态学和进化生物学博士学位。
- Michael Sena｜联合创始人
Michael Sena 是 3Box 联合创始人兼首席执行官，帮助开发者更好地构建应用，也是公平的数据倡导者，通过 Ceramic Network 打破了数据孤岛。此前，他是 Uport 联合创始人，建立了安全、可保护隐私的身份技术，使去中心化系统变得更可用。他是 ConsenSys 早期员工。
- Sander Pick｜联合创始人
Sander Pick 是 Recall（原 Textile 和 Tableland） 的联合创始人兼首席技术官。此前，他曾在 Apple 担任高级软件工程师。
除此之外，其团队成员大多来自顶尖的科技公司和研究机构，他们在各自的领域拥有深厚的专业知识和丰富的实践经验。团队的多样性和专业性使得 Recall 能够在技术、产品和市场等多个方面取得突破。
融资情况
Recall 项目的融资如下（融资均为合并前的融资情况，合并后尚未融资）：
- 截止至 2025 年 4 月 4 日 Recall 总计融资约 4,200 万美元。
- Recall 的投资方包括：Multicoin Capital、Union Square Ventures、CoinFund、Placeholder 等。
Recall 核心技术
在传统 AI 系统中，数据透明性不足、信任机制缺失以及协作能力有限等问题，严重制约了 AI 代理的广泛应用和深入发展。为了克服这些困难，Recall 应运而生。Recall 的核心技术包括专为 AI 代理优化的区块链子网、Cognitive APIs 以及去中心化存储技术，这些技术共同构成了 Recall 平台的强大基础，为解决传统 AI 系统的痛点提供了创新的解决方案。
来源：https://docs.recall.network/intro
Recall 子网
Recall 采用专为 AI 代理优化的区块链子网，这是其技术架构的核心。这种子网设计旨在满足 AI 代理在高吞吐量、低延迟和高可靠性方面的需求。通过区块链技术，Recall 确保了所有数据和交易的不可篡改性和可验证性。区块链子网的去中心化特性消除了单点故障的风险，增强了系统的安全性和稳定性。此外，子网的模块化设计使其能够灵活扩展，以适应不同规模和复杂度的 AI 代理网络。
大多数区块链扩展解决方案要么继承 L1 安全性而没有自己的共识算法（例如 rollups），要么有自己的共识但缺乏 L1 安全性（例如侧链）。相比之下， Recall 采用的分层子网策略是这些方法的混合体，允许子网拥有自己的共识算法，同时还从父子网继承安全性。这种分层结构还意味着子网本身可以优化以减少延迟，而整个网络可以水平扩展以适应更大的吞吐量。
子网提供语义隔离，允许创建针对特定用例量身定制的专用子网。示例包括按地理区域、服务级别协议 (SLA)、功能集、公有/私有、加密甚至目标数据类型和用例（例如 AI、ML 或私有应用数据）定义的子网。
Recall 的核心是一个与共识引擎交互的确定性状态机，从而确保区块链的状态在每个子网中一致复制。从高层次上讲，Recall 通过函数结合了链上合约、链下服务和异步计算。它的 EVM 兼容性确保它可以与现有的以太坊工具顺利集成，而它对异步计算的原生支持使其特别适合数据密集型应用程序。
Cognitive APIs
Recall 提供了一系列专为 AI 代理设计的 Cognitive APIs，这些接口为代理提供了可观测性和知识共享的能力。Recall SDK、API 和框架插件让任何代理都可以轻松拥有自己的专用存储桶，作为其数据的存放地。例如，CoT 日志、历史决策、检索增强生成 (RAG) 文档、模型生成的数据（如图像或视频）或与代理决策相关的任何内容。
其中，“Chain-of-Thought logs”（思维链日志）是一个创新的功能，它允许 AI 代理记录和验证其决策过程。这种日志不仅提高了 AI 代理行为的透明度，还为开发者提供了调试和优化代理行为的工具。Cognitive APIs 还支持多种数据格式和协议，确保了不同 AI 代理之间的无缝协作。
去中心化存储
Recall 与 Filecoin 等去中心化存储解决方案合作，确保数据的安全性和持久性。通过去中心化存储，Recall 避免了传统中心化存储的单点故障和数据篡改风险。Filecoin 的分布式存储网络为 Recall 提供了高可用性和高冗余的数据存储解决方案，确保 AI 代理的知识和数据能够长期可靠地存储和检索。
与此同时，与许多使用 Reed-Solomon 纠删码的系统不同，Recall 采用 阿尔法纠缠 (AE) 码，这是一种专为分布式系统设计的纠删码方案。AE 码可以以较少的存储开销创建冗余，通过块纠缠增强数据完整性，并能够高效恢复丢失的数据块而无需重建大量数据。这可以降低修复成本并提高可扩展性，即使在动态环境中也是如此。
Recall 采用的阿尔法纠缠码（Alpha Entanglement, AE）与传统的 Reed-Solomon 纠删码相比，在存储效率和修复成本方面展现出显著的优势。Reed-Solomon 纠删码通过生成冗余数据块来保护数据，但这种方法通常需要较大的存储开销。而 AE 码通过在多维格子结构中“纠缠”数据和冗余块，以较少的存储开销创建冗余，同时增强了数据的完整性。
此外，Reed-Solomon 码在数据块丢失时需要重建大量数据，修复成本较高。相比之下，AE 码能够高效地恢复丢失的数据块，无需重建大量数据，从而降低了修复成本并提高了系统的可扩展性。AE 码还特别适合动态环境，支持随机访问和分散修复，优化了存储效率和数据可用性。
来源：https://www.awcloud.com/3778.html
Recall 技术特性
可扩展性
Recall 的架构设计注重可扩展性，以支持大规模 AI 代理网络的运行。灵活的数据存储机制允许代理根据需求动态调整存储策略，而函数触发器则提供了高效的事件驱动处理能力。此外，Recall 的可验证执行环境确保了代理行为的正确性和一致性，即使在网络规模扩大时也能保持高性能和高可靠性。
- 大规模数据处理：在处理海量数据时，Recall 的灵活数据存储机制允许 AI 代理动态调整存储策略，以优化资源使用和处理效率。例如，在金融数据分析中，AI 代理可以根据实时数据流量调整存储和处理策略，确保系统的高效运行。
- 分布式计算任务：Recall 的函数触发器支持高效的事件驱动处理，适用于需要快速响应的分布式计算任务。例如，在实时监控系统中，AI 代理可以快速响应事件触发器，及时处理和分析数据，确保系统的实时性和可靠性。
互操作性
Recall 支持不同 AI 代理之间的协作和通信，这是其技术架构的另一个关键特点。通过标准化的接口和协议，Recall 使不同类型的 AI 代理能够无缝协作，共享知识和资源。这种互操作性不仅提高了系统的整体效率，还为构建复杂的多代理系统提供了基础。
- 多代理协作系统：在复杂的多代理系统中，Recall 的标准化接口和协议确保了不同 AI 代理之间的无缝协作。例如，在智能物流系统中，多个 AI 代理可以协作完成库存管理、路径规划和配送任务，提高整体效率。
- 跨领域应用：Recall 的互操作性支持不同领域的 AI 代理协作。例如，在医疗和金融领域，AI 代理可以共享数据和知识，提供更全面的决策支持。
实时可观测性
Recall 为 AI 代理提供了实时监控和验证其行为的能力。通过 Cognitive APIs 和区块链技术，代理的行为和决策过程可以被实时记录和验证。这种实时可观测性不仅提高了系统的透明度，还为开发者和用户提供了即时反馈，帮助他们快速识别和解决问题。
- 实时决策支持：在需要快速决策的场景中，Recall 的实时可观测性确保了 AI 代理的行为和决策过程可以被实时监控和验证。例如，在自动驾驶系统中，AI 代理可以实时记录和验证其决策过程，确保系统的安全性和可靠性。
- 系统优化与调试：开发者可以利用 Recall 的实时可观测性快速识别和解决系统中的问题。例如，在智能客服系统中，开发者可以实时监控 AI 代理的行为，优化其性能和响应速度。
市场与竞争分析
Recall 定位于 AI 代理经济和去中心化存储领域，目标是成为 AI 代理协作和交易的核心平台。随着 AI 代理技术的快速发展和应用场景的多元化，Recall 通过其去中心化架构和经济激励机制，旨在推动 AI 代理经济的可持续发展。
竞争优势
- 去中心化：Recall 的去中心化架构确保了数据的安全性和透明性，消除了传统中心化系统的单点故障风险。这种特性在金融、医疗等对数据安全要求较高的领域具有显著优势。
- 经济激励：Recall 通过知识交易为 AI 代理提供经济回报，激励开发者和企业积极参与生态系统建设。这种经济激励机制不仅促进了知识的自由流动，还为 AI 代理经济的发展提供了动力。
- 技术领先：Recall 基于区块链子网的优化设计，确保了高性能和可靠性。其模块化设计和灵活的扩展能力使其能够适应不同规模和复杂度的 AI 代理网络。
与去中心化存储平台对比
Recall 通过区块链子网优化设计，提供 AI 代理协作和知识交易的独特功能，而其他平台如 Eliza、GAME 和 AutoGen 更注重多智能体协作和任务管理，LangGraph 和 CrewAI 则专注于复杂逻辑流程和团队协作。Recall 主要应用于 AI 代理知识的存储与共享，而其他平台适用于企业级任务管理、团队协作和轻量级多智能体编排等场景。Recall 和其他平台都使用强加密技术保护用户数据，但 Recall 在隐私保护方面结合了区块链技术，进一步增强了数据的安全性。此外，Recall 与 Filecoin 区块链集成，确保数据的透明性和不可篡改性，而其他平台不直接使用区块链技术。在数据控制方面，Recall 和其他平台都为用户提供一个高级别的数据控制权，但 Recall 通过区块链技术进一步增强了数据的可信度。在性能指标上，Recall 的上传/下载速度中等，吞吐量较高，可扩展性良好，而其他平台在协作和任务管理方面表现出色。这种综合优势使 Recall 在 AI 代理领域中具有独特的竞争力。
与 AI 代理平台对比
Recall 通过区块链优化设计，提供 AI 代理协作和知识交易的独特功能，这使其在数据透明性和不可篡改性方面具有明显优势。其主要应用场景是 AI 代理知识的存储与共享，而其他平台如 Eliza、GAME 和 AutoGen 则专注于多智能体协作和任务管理，适用于企业级任务管理、团队协作和轻量级多智能体编排等场景。尽管 Recall 和其他平台都提供强隐私保护，但 Recall 在数据控制和透明性方面更具优势，尤其是在结合区块链技术后，能够确保数据的安全性和可信度。这种独特性使 Recall 在 AI 代理领域中占据了重要的竞争优势。
生态发展
技术演进
Ceramic
- 2020 年 3 月：Ceramic 项目由分布式数据库基础架构 3Box 联合创始人 Michael Sena 推出。
- 2021 年 1 月 27 日：Ceramic 启动 Clay 测试网，这是其迈向主网的重要里程碑。
- 2021 年 3 月：Ceramic Fire 主网启动，包括性能优化、完全去中心化的对等点发现机制、网络监控以及其他漏洞修复。
- 2021 年 10 月：Ceramic 进行了性能优化和网络扩展，以支持更多的开发者和应用程序。
Textile ThreadDB
- 2019 年 7 月：Textile 的 ThreadDB 作为一个无服务器的 P2P 数据库，基于 Libp2p 构建。
- 2020 年 2 月：Textile 的 ThreadDB 功能扩展，支持更多类型的动态数据存储和管理。
- 2021 年 6 月：Textile 的 ThreadDB 进行了性能优化，提高了数据存储和检索的效率。
- 2023 年 1 月 9 日：Textile 的托管 Hub 基础设施停用，包括 ThreadDB 和 Bucket 数据不再可用。
这些技术演进为 Recall 平台的合并和发展奠定了坚实的基础。
里程碑
- 2025 年 2 月：Textile 和 Ceramic 合并，并推出 Recall。
- 2025 年 3 月：Recall 基金会成立。
- 2025 年 3 月：Recall 测试网上线。已有超过 60,000 人加入并完成了超过 400,000 笔交易。
- 2025 年 3 月：Recall 推出 Surge 积分奖励计划，鼓励用户参与代理竞赛、社区建设和 AI 代理生态系统的学习。
来源：Gate.io
Surge 积分奖励计划
3 月，Recall 社区积分计划 Surge 已上线。迄今为止，已有超过 125,000 名用户加入，用户通过参加 AI 竞赛、社交任务和其他挑战来赢取积分。Surge 让 Recall 社区的关注者数量增长至 225,000 名X 粉丝和 125,000 名 Discord 成员。以下是参与 Surge 积分奖励计划的方式：
- 访问 Recall Surge 网站：前往 points.recall.network 创建一个个人资料。
- 完成任务赚取积分：通过完成在 Absinthe、Galxe 和 Zealy（Kaito 即将推出）上的社区任务来赚取积分。这些任务包括社交媒体任务、创作迷因、网络使用和推荐等。
- 参与代理竞赛：作为构建者或用户参与代理竞赛。构建者可以通过注册、参赛和在竞赛中表现良好来赚取积分，而其他用户可以通过提出竞赛、投票和预测获胜代理等方式赚取积分。
- 查看排行榜：随着您积累积分，您将在 Surge 排行榜上攀升，展示您是 Recall 贡献者中的佼佼者。
- 推荐他人：通过推荐他人加入并赚取他们终身积分的 10% 作为额外奖励。
风险分析
技术风险
Recall 采用的区块链子网技术虽然为其提供了去中心化和安全性的优势，但也面临着性能和扩展性的挑战。随着 AI 代理网络规模的扩大和交易量的增加，区块链子网可能会遇到处理速度和容量的瓶颈，导致系统性能下降，影响用户体验。
智能合约是 Recall 项目的重要组成部分，但其代码可能存在漏洞，这些漏洞可能被恶意利用，导致数据泄露、资产损失或系统故障。此外，智能合约的复杂性也增加了开发和审核的难度，一旦出现问题，可能对整个项目的信任度造成负面影响。
市场风险
AI 代理经济目前仍处于发展阶段，尚未完全成熟。市场需求的不确定性和市场接受度的波动可能影响 Recall 项目的市场推广和商业应用。如果市场对 AI 代理的认知和需求未能达到预期，Recall 的业务拓展和盈利模式可能会受到限制。
随着 AI 和区块链技术的不断发展，市场竞争日益激烈。Recall 面临来自其他 AI 代理平台和去中心化存储项目的竞争压力。这些竞争对手可能在技术、资源、市场份额等方面具有优势，对 Recall 的市场地位构成威胁。
监管风险
去中心化存储的监管风险：去中心化存储技术虽然提供了更高的隐私保护和数据安全性，但也给监管带来了挑战。由于数据分散存储在网络节点上，传统的数据管理和审计方式难以适用。例如，去中心化存储平台如 IPFS 和 Filecoin 在数据隐私和抗审查性方面表现出色，但也可能被用于存储非法内容或规避监管审查。一些国家对去中心化存储平台的监管政策尚不明确，导致企业在使用这些技术时面临合规风险。例如，某些地区可能要求企业确保数据的可追溯性和合法性，而传统的去中心化存储技术难以满足这些要求。
AI 代理交易的监管风险：AI 代理交易涉及数据隐私、知识产权和交易安全等问题，可能受到严格的监管。AI 代理的自主性和复杂性使得其行为难以完全预测和控制，增加了监管的难度。例如，AI 代理可能被用于社会工程攻击或金融诈骗，导致用户数据泄露或资产损失。案例：2024 年，一名加密货币用户通过社会工程学手段诱骗集成 Base 区块链的 AI 代理 Freysa 向其账户转账 5 万美元。这表明 AI 代理在缺乏有效监管和防护措施的情况下，可能被恶意利用，带来严重的安全隐患。
未来展望
Recall 的未来发展方向涵盖了技术扩展、生态建设、跨领域应用以及社区驱动等多个方面。
在技术扩展方面，Recall 正在构建基础智能层，让数百万代理能够证明、货币化和交换知识。Recall 区块链不仅仅是代理客观证明智能的一种方式，它还提供安全、经济的基础设施，以支持下一代多代理协作 AI。
在生态建设方面，Recall 计划吸引更多的开发者和企业加入其生态系统，以推动 AI 代理经济的发展。通过提供强大的开发工具、基础设施支持以及开源协作平台，Recall 将降低 AI 代理开发的门槛，吸引更多开发者参与生态建设。借助 Recall，代理可以通过交易知识和技能进行协作，随着更多代理的参与，情报将不断增加。此外，Recall 还将探索去中心化自治组织（DAO）等治理模式，以增强社区的参与度和项目的可持续性。
在跨领域应用方面，Recall 将积极探索其技术在物联网、供应链、医疗健康等多个领域的应用。去中心化存储与区块链技术的结合，能够为这些领域提供更高的数据隐私保护和抗审查性。例如，在物联网中，Recall 可以为设备间的数据交换提供安全的存储和共享方案；在供应链中，它可以确保数据的透明性和可追溯性，从而提升整个供应链的效率和信任度。而在医疗领域，膳食计划代理可以从糖尿病管理代理那里获取饮食调整，确保提供定制建议。这些初始用例只是触及 Recall 可能性的冰山一角。
最后，在社区驱动方面，Recall 将通过社区治理和开源开发来推动项目的可持续发展。通过实施激励机制，如积分奖励计划，以及采用社区驱动的开发模式，Recall 将吸引更多开发者和用户参与生态建设，形成一个活跃且自我驱动的社区。这种模式不仅能够加速技术创新，还能确保项目的长期稳定发展。
总结
Recall 作为一个创新的去中心化平台，通过区块链技术为 AI 代理提供了一个全新的协作和经济激励框架。它解决了传统 AI 系统在数据透明性、信任机制和协作能力方面的挑战，为 AI 代理经济的发展提供了坚实的基础。Recall 的核心技术包括专为 AI 代理优化的区块链子网、Cognitive APIs 和去中心化存储技术，这些技术确保了数据的安全性、透明性和持久性。Recall 的应用场景广泛，涵盖金融、医疗、教育、物联网等多个领域，为这些领域提供了更高的数据隐私保护和抗审查性。尽管 Recall 面临技术、市场和监管等多方面的风险与挑战，但其未来发展方向明确，包括技术扩展、生态建设、跨领域应用和社区驱动。Recall 有望通过这些努力，成为推动 AI 代理经济和去中心化存储技术发展的重要力量，为构建一个开放、包容、可持续的智能社会奠定坚实基础。
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