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Web 3 首個 AI Agent 市場！ Kite AI 介紹，測試網空投任務教學

AI Agent

Kai

・2025/08/21

本文目錄

什麼是 Kite AI：全球首個 AI Agents 市場
Kite AI 三大核心產品：AI Agents 市場、去中心化數據引擎，以及自動化獎勵機制
Kite AI 的技術優勢：共識機制、子網架構、AI 原生執行層
核心團隊與融資狀況
Kite AI 潛在空投任務：積分獲取教學
延伸閱讀

雖然 Web3 的 Agent 賽道近期在市場上顯得有些冷卻，價格欲振乏力，在社群表現上也缺乏熱度，但在 Web2 中，AI Agents 這個主題依舊相當火熱。

OpenAI、Google、Meta 等科技巨頭正陸續推出各式各樣的 AI 助理與 Agents 服務，預計在今年下半年開始逐步開放讓用戶使用。這些計劃不僅讓「Agent」重新成為產業關注的焦點，也可能在未來掀起新一波應用潮流 —— 也就是可以預期一波從 Web 2 帶動 Web 3 的資金潮！

這篇文章，就來介紹 Kite AI 是什麼、Kite AI 的核心技術優勢與產品特點、Kite AI 的核心團隊與融資背景，以及潛在的代幣空投任務教學！

什麼是 Kite AI：全球首個 AI Agents 市場

Kite AI 是創建在 Avalanche 生態的 Layer 1 區塊鏈，目標是成為「全球首個 AI Agent 市場」。透過建立一個完全去中心化的 Agent 網路，AI Agent 能夠擁有自己的加密身份、程式化權限與代幣存取交易的能力。

舉例來說，在可見的未來 AI Agents 會像每個人的數位助理，可以幫你自動續訂 Netflix 會員、購買演唱會門票，甚至分析投資數據，期間完全不需要經過中心化的金流平台或中心化資料庫。

而 Kite AI 的願景不僅僅是成為技術平台，更試圖成為未來 AI 經濟的重要基設施，目前 Kite AI 支援 EVM 相容的智能合約，開發者能夠在其上建由立 AI 驅動的各種去中心化應用（dApp）。

和其他 AI 區塊鏈像是 Bittensor 或 Ocean Protocol 相比，Kite AI 最大的差異在於他專注於打造成熟的 AI Agents 商業應用，並提供可模組化的子網（Subnets）架構，因應不同產業需求。

Kite AI 在 2024 年正式啟動，目前仍在測試網階段，根據統計已吸引超過 195 萬個錢包參與，互動次數突破 1.15 億次。預計將在 2025 年底或 2026 年初推出主網。

▌測試網傳送門：（連結點我）

生態首發即登板 Binance Alpha：Codatta

值得一提的是，Kite AI 生態中首個代幣化項目 Codatta 已率先登上 Binance Alpha，全面稀釋估值（FDV）一度突破 2 億美元，可以看出市場對相關應用潛力的關注相當高。

尤其 Codatta 近期宣布與 Hugging Face 合作，發佈名為 MM-Food-100K 的大型資料集，短短六週搜集到超過 87,000 名貢獻者提供的總數高達 120 萬筆經驗證的食物影像樣本。其中 10 萬筆（約 10%）開放於 Hugging Face 供非商業研究使用，其餘 90% 則保留給商業授權，可以延伸應用在智慧健康與營養應用、智慧廚房與機器人、食品供應鏈追蹤等等。並打算在日後將收益回饋給參與貢獻的社群成員。

這個模式展現出 Kite AI 生態「AI + 群眾協作」的潛力，如果後續確實取得商業成效，也相當於同步驗證了數據資產的真實價值，讓「去中心化 AI 經濟」轉化落地成為真正能創造價值的應用。

Kite AI 三大核心產品：AI Agents 市場、去中心化數據引擎，以及自動化獎勵機制

Kite AI 的產品生態核心圍繞在三大部分：AI Agents 市場、去中心化數據引擎，以及自動化獎勵機制。三者相互配合，讓整個系統不只是一條鏈，而是一個完整的 AI 經濟環境。

AI Agents 市場：去中心化的 App Store

Kite AI 打造了一個專屬的代理市場，概念類似 App Store，不過上架的不是應用程式，而是各式各樣的 AI 代理（Agents）。這些代理具備加密身份（KitePass），可以自己執行任務並進行支付。

為了確保安全，代理在上架前會經過審核，用戶還能設定支出上限與隱私規則，避免 Agents 濫用資源。

去中心化數據引擎：讓數據回到用戶手裡

在傳統模式下，數據大多掌握在少數大公司手中，貢獻者很難真正保有所有權。Kite AI 的去中心化數據引擎，則讓數據提供者能保留主導權，同時提供開發者快速、安全的存取方式。

這樣的設計不只是保護數據權益，也讓開發者更容易找到高品質數據，加快 AI 應用的落地速度。

自動化獎勵機制：公平的價值分配

Kite AI 提供一個「可程式化的獎勵系統」，讓開發者能針對不同場景設計規則，並自動化地將獎勵分配給參與者。

例如在遊戲場景中，玩家提供的行為數據如果能幫助 AI 訓練遊戲 NPC，系統就會自動回饋代幣或遊戲道具；或者在企業模式下，若員工提供的數據能優化 AI 流程，企業就能透過 Kite AI 設定自動獎勵規則，確保每個人的付出都有回報。

這樣的「自動化獎勵機制」能夠減少爭議與中介成本，讓貢獻與收益的分配變得更加透明。

Kite AI 的技術優勢：共識機制、子網架構、AI 原生執行層

然而，要讓 AI 真正與區塊鏈結合且順暢運行，不只要有一條鏈，還必須解決效率、隱私、獎勵與應用落地等等現實問題。

傳統區塊鏈在處理龐大模型時往往效率不足，而 Kite AI 正是為了填補這個缺口而誕生，架構上專門為 AI 工作負荷量身打造，既能確保公平分配，又能兼顧高效能與隱私保護。

1. Proof of AI（PoAI）共識機制

PoAI 是 Kite AI 的核心創新，他會在鏈上驗證 AI 的貢獻，例如數據輸入、模型訓練或代理任務，並根據貢獻大小分配獎勵。

舉例而言，如果某人提供了乾淨有用的醫療數據，他會獲得獎勵，或者某個模型開發者訓練出的 AI 在效率或準確率上表現突出，他會拿到更多獎勵。

這跟比特幣的 PoW（工作量證明）或以太坊的 PoS（權益證明）不一樣，PoAI 評價的不是算力或持幣量，而是 AI 貢獻的真實價值。

換句話說，PoAI 就像「AI 的挖礦機制」，只是挖的不是算力，而是有價值的數據和資訊。

2. 可組合的子網架構

Kite AI 建立在 Avalanche 的多鏈架構上，允許用戶自訂子網（Subnets），並針對不同產業客製化設計規則。

舉例而言：

・醫療子網：數據提供者與模型開發者共享收益，並遵守 GDPR 等隱私規範。

・金融子網：專注高速交易，並建立專屬的合規規則。

・遊戲子網：將遊戲玩家的行為與 AI 模型貢獻掛鉤，形成遊戲內的獎勵經濟。

這種架構就像積木，開發者能快速組裝符合需求的 AI 應用，不必受限於單一規則。

3. AI 原生執行層

傳統區塊鏈在處理大型 AI 模型時效率有限，但 Kite AI 的執行層專為 AI 計算優化，能支援推理、微調與訓練。

以往要跑 AI 模型，開發者可能需要依賴 AWS 或 Google Cloud 這類雲端服務，但在 Kite AI 上，他們可以直接在鏈上完成這些任務，同時確保數據透明與可驗證。

4. 隱私保護的記憶管理

Kite AI 的去中心化記憶系統能追蹤數十億筆 AI 互動記錄，並保留來源可驗證性。

像是在醫療應用裡，病人的隱私數據會經過加密處理，只能以「可驗證的證明」方式參與模型訓練，不會暴露個人資訊。這樣既符合監管規範，又保障使用者隱私。

5. 跨鏈生態兼容性

目前 Kite AI 已與 Eigenlayer、Sui、Polygon 等專案合作，加強跨鏈互操作性。

而在測試網上，Kite AI 已經推出像 Professor 和 Sherlock 這類的 Agents。前者能回答知識問題，後者則幫忙搜尋與調查。這些 Agent 讓用戶有更直觀的體驗，也能成為開發者可重複利用的工具。

核心團隊與融資狀況

根據 Kite AI 提供的公開資訊，團隊核心成員分別是來自科技與金融領域，具有深厚的 AI 和區塊鏈背景。

・Chi Zhang（共同創辦人兼 CEO）：Chi 同時也是 ZettaBlock 的共同創辦人兼 CEO，專注於為 Web3 打造關鍵的數據基礎設施。擁有 UC Berkeley 統計學博士與經濟學碩士學位，曾在 Databricks 主導資料工程產品開發，並於 dotData 擔任創始數據科學領導人，專注於 AutoML 技術。

・Scott Shi（共同創辦人兼 CTO）：Scott 同樣身兼 ZettaBlock 的共同創辦人兼 CTO，並在 Kite AI 擔任技術長。他畢業於伊利諾大學香檳分校（UIUC），曾在 Uber 擔任 Tech Lead／Staff Software Engineer，累積多年大型分散式系統與資料基礎設施的經驗。

其他成員則來自 Google、BlackRock、Deutsche Bank、McKinsey、eBay、NEAR Foundation 等知名機構。