今天的会议让我大概想到了之后黑客松做的项目方向，我打算做一个浏览器插件 关于智能钱包和安全助手。
智能钱包和安全助手，
用户保护层
在签名、授权、转账和交互前，帮助用户识别真实后果，
今天讨论了 AI 与 Web3 相互赋能的方向、应用案例、面临问题及发展建议等内容，具体如下：
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Web3 为 AI 赋能：
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赋能方向：将 AI 的算力和数据像区块链节点一样分散到世界各地，摆脱对单一集团的依赖，使 AI 真正属于全世界。
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项目案例：比特萨尔项目将算力质押，让个人或组织提供算力支持，通过网关分流给节点处理用户问题，节点获评分和奖励。
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存在问题：分布式节点处理速度慢，处理结果受节点模型和硬件能力影响，效果不如中心化 agent。
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AI 为 Web3 赋能：
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钱包操作：让 agent 持有链上钱包并拥有支付权利，可自主获取信息和支付，提高操作效率。如 callinbitagentkit 项目将钱包和链上操作功能打包。
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链上分析：Arkham 项目通过 AI 分析链上数据，对地址进行归类和行为分析，为商业提供 API 服务。
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钱包安全：AI 可扫描和识别链上交易对象和 code data，判断交易风险，保障资金安全，但目前相关产品效果不佳。
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交易所风控：AI 可帮助交易所进行监管，但展开内容复杂，更多是交易所内部事宜。
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开发建议与项目探讨：
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个人开发：推荐开发 AI 钱包安全助手小工具，结合商业 agent 能力开发 skill 或 MCP tools。
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稳定币结合：可尝试让 agent 进行语义化操作，将意图转换成量化操作，但目前效果不佳。
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项目推广：技术人员可与运营人员合作推广项目，提高项目可见度。
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学习与就业建议：
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学习路径：从 EVM 主网学习合约部署和结构，参考知名 Dapp 合约，参加黑客松丰富项目经历。
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岗位选择：非技术岗可从中心化组织运营或 Web3 运营入手，了解产品和基础知识。
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实习机会：推荐找 Web3 相关实习，拓宽资源和思路，去中心化组织如 Daas 招实习生，交易所面试有中英文面试。
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将 Evmbench 产品的网址发送给大家，方便大家在学习合约时将自己的合约放上去进行审计