刚看到 @OpenledgerHQ Alpha Dev Drop 又上传了个新的视频，一开始我没太在意，结果在他们周报汇总的页面点开重新看了一遍之后感觉离“人人都能造 agent”不远了。 视频的内容并不复杂，刚开始是在Openledger上面手动回复推特的回复,视频后半段的内容是一个实习生用 Alpha Protocol 基于 OpenLedger，做了一个专属的 AI 客服助手。全流程就主打一个丝滑! 之前搞AI Agent应用，总是绕不过两个坑： 1️⃣流程太重，动不动就要懂 LangChain、RAG、prompt 编排、数据预处理、部署框架，前后端联调一整套，还没上线人就麻了! 2️⃣部署门槛高，不是专业的根本搞不动，搞完了也难验证、难追踪，更别提把它放到链上跑策略了。 而Alpha Protocol + OpenLedger结合出来的客服助手，能够在 OpenLedger 上读取用户的链上身份信息，查询链上交易，直接生成链上反馈或操作建议。都是通过自然语言驱动，不需要客服懂代码，关键是整个过程是运行在链上的。 @OpenledgerHQ 本身就是把链上数据变成可读、可组合、可用的 API。以前要查用户在某个协议的资金流动、钱包行为、资产分布，全靠 Subgraph 或自己搭节点跑 ETL，很麻烦。OpenLedger 直接开放接口和数据集，像读数据库一样获取数据。 从产品视角上面来讲不是为了展示 LLM 能力，也不是为了展示链上交互的技术深度，而是在解决实际的问题是更好的做出用户支持。因为链上信息复杂、客服不懂链、用户更不懂怎么问。 这只是应用结合的一小步，往后看却是一大步。后期完全可以扩展成更多场景，如链上财务分析、用户画像、治理建议生成等。 想到这儿，感觉后期的项目都可以直接让 AI Agent 跟用户互动，用链上真实数据、智能判断和语义解释去搭建信任。所想即所得！