引言

　　Web3 领域的「自治世界」（Autonomous Worlds，AW）概念经历了重大演变。从最初完全链上的游戏环境——基于区块链的透明性和不可篡改性承诺——现在已经发展为更宏大的愿景：由代币化 AI agent 互动、适应并自我治理的可持续生态系统。这种转变反映了人们对虚拟世界的更深层构想：超越静态规则，拥抱由自治 Agent 驱动的动态涌现行为。

　　本文追溯 AW 概念的重新定义，聚焦该领域的先驱项目，探讨扩展多 Agent 模拟的挑战与创新解决方案，揭示从微型 AI 城镇到巨型 AI 大都会的演进之路。

重新定义自治世界

　　早期 AW 强调不可变状态和去中心化逻辑，聚焦区块链消除中心化控制的能力。但真正的自治不仅需要透明性，更需系统具备自主演进能力。如今，AW 更应被理解为具备以下核心特征的可持续环境：

　　1. 去中心化控制：无单一权威操控运作

　　2. 自组织能力：Agent 动态构建结构并适应变化

　　3. 涌现行为：自然产生未经预设的适应性结果

　　在此精炼定义下，AW 不仅是存续的系统，更是能够自主运作、自组织、自演进的数字生命体，形成超越预设脚本的活态生态系统。

先驱项目

Smallville（斯坦福 AI 小镇）

　　作为首批持续性 AI 驱动社交模拟项目，Smallville 实现重大突破。其拟人化 Agent 具备：

　　· 调用记忆指导决策

　　· 组织即兴活动（如情人节 party）

　　· 无明确引导下产生涌现社交行为

　　通过记忆与理性决策的融合，Smallville 展示了大规模自主社交互动的潜力。

Voyager（英伟达《我的世界》Agent）

　　Voyager 另辟蹊径，在《我的世界》开放世界中部署 LLM 驱动 Agent，其突出表现为：

　　· 无预设目标的探索式学习

　　· 掌握复杂技能（合成/导航）

　　· 自主获取并应用知识

　　通过迭代提示与自建技能库，Voyager 证明了 Agent 在非结构化环境中的进化能力，这一点也成为了可扩展自治的关键突破。

扩展自治世界的挑战

　　尽管有一些先驱项目奠定了基础，但将 AW 扩展至更大规模复杂系统仍面临以下挑战：

　　· 成本效率低下：Smallville 运行 25 个 Agent 日耗约 500 美元，Voyager 单 Agent 成本更高

　　· 并发冲突：资源竞争导致系统失稳

　　· 涌现行为停滞：Agent 陷入重复循环（如无限耕种）阻碍发展

　　· 自治证明：提示与记忆的集中存储削弱决策独立性主张

　　这些挑战揭示核心矛盾：AW 必须在算力需求与去中心化承诺间取得平衡。

扩展解决方案解析

AI Town（a16z 开发）

　　AI Town 聚焦易用性，提供模块化小型 AW 模拟平台，其特性包括：

　　· 模块化架构：简化开发定制

　　· LLM 无关框架：支持多 AI 模型

　　· 云原生部署：实现快速测试迭代

　　· 社区模板：提供预制起点

　　通过降低门槛，AI Town 赋能开发者探索自治生态系统。

Project Sid（Altera 开发）

　　Project Sid 突破性支持 1000 Agent 的自组织经济政治系统，其创新包括：

　　· 社会脚手架：动态组建群体并投票决策

　　· 去中心化仲裁：共识机制化解冲突

　　· 角色专业化：自主任务分配

　　该方案培育出无等级的大规模复杂社会结构。

AI Metropolis（Zhiqiang Xie 开发）

　　AI Metropolis 直击成本效率痛点，通过以下优化实现大规模模拟：

　　乱序执行：跳过非必要交互

　　依赖驱动的并行执行：非依赖场景异步行动

　　共享 LLM 上下文：减少冗余计算

　　这些技术实现成本降低 4 倍，使千级 Agent 模拟兼具实用性与经济性。

　　扩展方案对比分析

自治世界引擎（AWE）问世

可扩展多 Agent 模拟框架

　　SPT Network 推出的自治世界引擎（AWE）作为模块化解决方案，支持在持久数字环境中运行数千自治 Agent。通过链下模拟与链上验证及经济系统的结合，AWE 确保透明性、适应性与去中心化。

与 Zhiqiang Xie 的技术协作

　　AWE 通过与 AI Metropolis 创始人谢志强的合作强化性能。其在乱序执行、依赖追踪和异步 Agent 行动方面的专长，显著降低成本提升性能，使 AWE 可无缝处理数千 Agent。

里程碑：千级 Agent 演示

　　AWE 近期成功展示 1000 个自治 Agent 在动态演进模拟中的运行，证明通过合理架构设计，大规模 AW 可实现效率、可扩展性与成本效益的平衡。

AWE 核心特性

　　· 多 Agent 模拟：通过并行处理与依赖管理实现千级交互

　　· 事件驱动演进：内外事件触发新行为，孕育涌现社会

　　· 区块链整合：关键状态与行动链上锚定确保不可篡改

　　· 自治保证：加密存储 Agent 记忆与决策，确保防篡改独立性

　　AWE 不仅模拟 AW，更为完全链上化的去中心化 AI 社会奠定基础。

STP Network：品牌升级的新篇章

　　STP Network 即将品牌升级为 AWE Network ，体现其对可扩展自治世界的专注。作为多 Agent 模拟、链上经济和持久 AI 环境的基础设施，AWE 网络搭建 AI 与 Web3 的桥梁，开创治理模式、经济形态与数字体验的新范式。

未来展望：AI 与链上系统融合

　　AI 与区块链的融合为 AW 开启变革性可能：

　　游戏领域：AI 驱动 NPC 在链上世界构建涌现叙事

　　DeSci：AI 城市模拟疫情/经济政策

　　链上经济：AI agent 自主交易、管理 DAO、参与 DeFi

　　随着 AI Town 降低准入门槛、Project Sid 实现治理创新、AI Metropolis 突破成本限制，下一个跃迁将是把这些进展完全整合进入链上系统。

自治世界即未来

　　从独立的 AI 实验到繁荣的数字大都会，AW 标志着虚拟环境的范式转变。当 Web3 与 AI 深度交汇，我们正站在去中心化自治世界的前沿。明确的任务是：完善基础设施，释放无限潜力。

　　自治世界不仅是可能——更是必然。