众所周知，MCP协议不仅在web2 AI领域掀起较大的Agent联动热潮，也正在往web3 AI方向渗透寻找落脚点，但web3 AI Agent要解决应用落地问题，除了MCP协议之外，如何解决数据记忆断层的问题才最为迫切。以下分享下 @MemoproAi 给出的一种解决方案： 1）Memo Protocol定位为一个融合AI与区块链的Agent平台，试图为web3 AI Agent构建一个统一标准的 Knowledge Base。换句话说，是要把链上杂乱无章且非结构化的的数据转化为Agent可直接调用的有效数据源，成为Agent落地到垂类应用场景下的必要组件。 如下文其目前上线的第一个web3知识集，主要包括 On-chain Knowledge Base、Token Insights、 Yield Navigator，让用户可以个性化分析自己的钱包以及智能合约的流动性数据概况并应用到投资捕获高APY收益池的应用场景内。 我在此就不赘述了，用户可以具体可实际访问体验下，尤其是AI Agent 开发者可以尝试部署集成下，以验证其数据服务解决方案的可行性。 2）我主要分享下，从技术和经济模型设计视角，看到的若干创新点： 1、PPR+拓扑监控算法：相比传统向量数据库的简单相似度匹配，PPR(Personalized PageRank)算法能更好地捕捉知识间的关联性和层级结构，更接近人类的知识组织方式。拓扑监控则让知识网络能实时感知和适应新信息，保持"活性"； 2、动态图存储引擎：不同于静态知识图谱，Memo实现了跨领域知识的动态融合和演化，使AI Agent能进行更复杂的推理（如医疗风险与金融投资的关联分析），而且项目Cofounder是南洋理工大学的图数据库专家； 3、零知识证明(ZKP)机制：在保护隐私的同时实现可控的知识共享，这对于医疗、法律等敏感领域尤为重要。 4、PoKC（Proof of Knowledge Contribution）量化知识贡献证明机制：通过量化知识贡献的价值，解决了传统中心化API平台存在的"数据剥削"问题，让知识创造者能公平地获得回报。继而形成一个由知识矿工（贡献专业知识）、Agent开发者（消费知识）和节点运营商（维护网络），共同组成的一个自我强化的生态循环。 3）在了解完产品和技术特性之后，回到开篇提到的问题，为什么web3 AI 需要一个全新的基础设施层？原因也很简单： 当前AI Agent发展面临一个根本性矛盾：越专业化的Agent，知识壁垒越高；越通用的Agent，专业深度不足。这导致了三个核心痛点： 1、 知识孤岛现象（割裂）：不同垂直领域的Agent无法有效共享知识，如医疗Agent无法直接调用金融数据进行跨领域推理； 2、记忆短暂性（无状态）：大多数Agent依赖即时检索(RAG)，缺乏持久化记忆机制，难以形成连续性输出结果； 3、重复建设（无共享机制）：每个领域都需要从零构建知识库，极大浪费资源和降低创新效率； 显然，MCP协议可以解决一部分孤岛现象和和重复建设问题，但web2 AI场景内并没有web3 DeFai、GameFai等场景需要的实时数据分析和调用等迫切需求，因此并没有太大的数据状态存储需求，而web3 AI Agent要应用落地，有效数据层的infra构建则为第一挑战。 以上。 最后，基于以上分享，关于web3 AI Agent赛道的发展策略可归纳为：避免与web2 AI在应用落地上硬碰硬，而应聚焦于构建web3 AI所独有的基础设施层。在这一细分赛道上加速布局，才是web3 AI Agent差异化发展的关键路径。