如何驗證 Crypto AI Agent，而不是相信行銷話術

真正需要證明的是什麼？

需要證明的是特定版本在特定任務中的可觀察能力，不是「AI Agent」這個名稱。

把聲明拆成感知狀態、制定或修改計畫、選用工具、處理例外及停止五種行為。每一種行為都要有能由他人重跑的輸入與輸出；若只能看到最終答案，最多只能確認介面曾產生該答案。

如何留下證據： 保存原始聲明、版本、任務、環境、成功條件與逐步 trace。

聊天機器人與代理的界線在哪裡？

界線在系統是否能根據環境結果改變下一步，而不只生成回答或沿固定腳本前進。

聊天機器人可提出建議；workflow 可依預設分支呼叫工具；Agent 的較強證據是遇到未預排的結果後重新規劃、選擇替代工具並在目標達成或限制觸發時停止。能呼叫 API 本身不跨過這條界線。

如何留下證據： 記錄每一步由誰選擇、可用工具、分支來源與停止原因。

如何把展示效果和實際營運能力分開？

Demo 證明一次展示發生；營運能力還需看重跑、失敗率、人工負擔與版本一致性。

用相同輸入重跑後，再加入逾時、空資料、工具拒絕和權限不足。若展示版使用不同模型、較寬權限或人工補步，就要分成另一個環境，不能把成功率併入正式產品。

如何留下證據： 保存每次重跑的版本、延遲、失敗點、人工分鐘數和是否被接受。

為什麼區塊鏈與代幣必要性要分開評分？

共享帳本可能有必要，但產品仍未必需要發行自己的 Token。

先問是否有多個互不信任的參與方需要共同寫入或驗證狀態，再把自有 Token 替換成穩定幣、網路原生資產或訂閱制。只有替換後核心協調或保證機制無法運作，才能支持 Token 必要性。

如何留下證據： 各寫一個不用區塊鏈和不用自有 Token 的最小替代方案。

運算成本如何影響產品真實性？

成本不能證明 Agent 是否存在，但能揭露展示能否長期以同樣能力運作。

把模型、工具、RPC、重試、監控和人工覆核換算到「一個被接受的任務」。若產品必須靠未披露的人工處理或補貼才能維持宣稱的價格，能力結論仍可成立，但營運結論必須降級。

如何留下證據： 按任務保存 token、呼叫次數、失敗重試、人工時間與實際費率日期。

哪一類證據應有較高權重？

能直接連到受測版本和行為的材料權重最高。

可控制輸入的重跑、工具 trace、交易收據及具版本的 release 通常比行銷頁接近事實；但程式碼只證明 artefact 存在，不能單獨證明部署正在使用它。來源獨立性、時間接近度與可重做性需要分欄評估。

如何留下證據： 為每項來源標示它能證明和不能證明的範圍。

如何證明代理真的執行鏈上動作？

要把模型決策、政策核准、簽章身分、廣播與收據連成同一次執行。

區塊瀏覽器只顯示某個地址送出交易。要歸因給 Agent，trace 必須包含交易意圖或 calldata 的識別值，並能對到簽章者、交易雜湊和鏈上結果；人工確認應明確標在鏈中。

如何留下證據： 保存 trace ID、策略結果、簽章地址、hash、區塊與失敗 receipt。

審慎結論應該怎麼寫？

結論要同時寫出能力、適用範圍、信心與仍會改變判定的證據。

使用「已確認、部分支持、未證實、相互矛盾」等狀態，並注明版本、任務與截止日期。不要把資料缺口寫成欺詐，也不要把一個任務的成功推廣到所有資產、網路或市場。

如何留下證據： 結尾列出已確認事項、未知事項、限制與下一個可重做測試。

驗證工作簿

以下檢查卡把研究變成可重做紀錄。它們不產生投資建議，而是要求保存證據、反例、版本、限制與會改變結論的條件。

常見問題