“当别的项目还在吹AI叙事，Rayls已经在链上给AI装上了‘灵魂引擎’。” 在过去一年中，AI 项目遍地开花，但绝大多数只是把模型结果上链、把 prompt 当资产，缺乏一个能真正让 AI 与区块链逻辑深度结合的底层框架。 **问题在于，AI 智能体依然是“离链存在”，无法与智能合约进行原生交互，也无法实现链上自主决策。**这导致AI项目普遍陷入“伪去中心化”的困境。 Rayls Labs 正是在这个痛点下诞生——它要做的，是为AI提供链上原生的认知与行动能力，让智能体不仅能“思考”，还能“在链上行动”。 Rayls的核心技术是一个模块化AI执行层（Modular AI Execution Layer），它像是AI的“操作系统”，能够让模型调用链上函数、触发交易、甚至执行策略。 不同于传统的API调用，Rayls通过链上执行逻辑确保AI的每一次行为都具备可验证性与激励闭环。这种结构让AI从被动响应变为主动参与者——在DeFi、社交、甚至治理场景中，都能以独立身份运行。 例如，一个DeFi智能体可以自动优化收益策略；一个SocialFi角色可以在DAO内提案和投票，而所有这些行为都源于Rayls的执行层架构。 在实际应用上，Rayls不仅仅是“AI agent平台”，而是打造**AI经济体（AI Economy Layer）**的底座。 它通过可组合的模块系统，让不同AI组件像积木一样拼接形成更复杂的智能逻辑。 比如，交易AI可与社交AI组合，形成具备“情感驱动”的投资行为模型；再比如，游戏AI可以与链上奖励逻辑结合，实现“自主成长的虚拟角色”。 Rayls目前已吸引多家合作方在测试其AI-Contract交互接口，其中@cookiedotfun 就计划在游戏互动场景中集成Rayls模块，为用户创造具备链上人格记忆的角色互动体验。 代币与生态层面上，Rayls采用“智能体驱动经济模型”：每个AI Agent在运行时都需支付Gas与算力费用，这些费用部分将以$RAYLS代币结算，用于网络安全与执行节点奖励。生态则通过“Agent-to-Earn”机制推动增长——用户训练、部署、共享AI模型都能获得代币激励。@cookiedotfuncn 社区正在帮助Rayls扩展亚洲开发者生态，使更多独立AI开发者接入该网络，实现从模型上传到链上执行的无缝路径。 当然，这样的前沿体系也面临一定风险。AI行为的不可预测性与智能体自治带来的合约安全问题，是Rayls必须优先解决的挑战。 此外，执行层的可扩展性仍取决于底层区块链性能，过度依赖L2或特定Rollup可能限制其通用性。但Rayls团队在执行架构中引入了动态验证机制，使AI执行结果能在不同链间快速同步，某种程度上缓解了这一风险。 总体而言，Rayls Labs正在开辟一个全新赛道：**让AI真正成为链上原住民。**它并不是在讲一个“AI+区块链”的老故事，而是在构建一个AI可以自主操作、协作和交易的去中心化生态。如果说OpenAI让机器学会了思考，那么Rayls让它们第一次“学会行动”。在未来的AI经济中，Rayls极有可能成为智能体文明的底层引擎。 @RaylsLabs @cookiedotfun @cookiedotfuncn #RaylsLabs #AIonChain #Web3 #DeAI #CryptoResearch #AgentFi