什么是Recal？Recall项目背景、核心技术、特性介绍及风险分析

IT壹频道 2025-04-24 10:02

Recall 作为一个创新的去中心化平台，通过区块链技术为 AI 代理提供了一个全新的协作和经济激励框架,它解决了传统 AI 系统在数据透明性、信任机制和协作能力方面的挑战，为 AI 代理经济的发展提供了坚实的基础,本文将为大家详细介绍什么是Recal，Recall项目背景等内容

前言

随着人工智能（AI）技术的快速发展，AI 代理（AI Agents）正在成为推动社会变革的重要力量。从自动化流程到复杂决策支持，AI 代理在金融、医疗、教育、企业管理和更多领域展现出巨大的潜力。然而，当前的 AI 系统仍面临一些关键挑战，包括数据透明性不足、信任机制缺失以及协作能力有限。这些问题限制了 AI 代理的广泛应用和进一步发展。在这一背景下，Recall 应运而生。接下来，我们将从技术、应用和市场等多个维度展开分析，逐步揭示 Recall 的独特优势及其在 AI 生态中的重要作用。

Recall 是什么？

Recall 由 Textile 和 Ceramic 开发公司 3Box Labs 合并而来。

Recall 是一个创新的去中心化平台，专注于为 AI 代理（AI Agents）构建一个链上存储、共享和交易知识的网络。通过区块链技术的赋能，Recall 为 AI 代理提供了一个全新的协作和经济激励框架。在这个平台上，AI 代理不仅可以证明其数据的真实性和来源，还可以透明地共享智能，并通过知识交易获得经济回报。

Recall 的核心在于其去中心化架构，这种架构消除了传统系统中的单点故障和信任瓶颈。通过区块链技术，Recall 确保了所有交易和策略的不可篡改性和可验证性。此外，Recall 与 Filecoin 等去中心化存储解决方案的合作，进一步增强了其数据存储的安全性和持久性。

目标是构建一个信任最小化的生态系统，推动 AI 代理经济的发展。在这个生态系统中，AI 代理能够以透明、可信的方式进行协作和交易，从而释放 AI 技术的全部潜力。Recall 的愿景是成为连接 AI 代理与人类社会的桥梁，通过去中心化技术和经济激励机制，促进知识的自由流动和价值的公平分配。

Recall 不仅仅是一个技术平台，它还代表着一种新的协作模式。在这个模式中，AI 代理不再是孤立的个体，而是能够相互协作、共享知识的网络节点。通过这种方式，Recall 希望推动 AI 技术从单一任务优化向复杂系统协作的转变，为解决全球性挑战提供新的思路和工具。

项目背景

团队成员

Recall 由 Textile 和 Ceramic 开发公司 3Box Labs 合并而来。Recall 的项目团队由一群在人工智能、区块链和去中心化技术领域具有丰富经验的专业人士组成。团队成员包括：

Andrew W. Hill｜联合创始人兼 CEOAndrew W. Hill 是 Recall（原Textile/Tableland）联合创始人兼首席执行官，此前，他是 CARTO 首席科学官，也曾是生物学家、教授，在计算机软件行业工作了很长时间。他拥有科罗拉多大学博尔德分校的生态学和进化生物学博士学位。

Michael Sena｜联合创始人Michael Sena 是 3Box 联合创始人兼首席执行官，帮助开发者更好地构建应用，也是公平的数据倡导者，通过 Ceramic Network 打破了数据孤岛。此前，他是 Uport 联合创始人，建立了安全、可保护隐私的身份技术，使去中心化系统变得更可用。他是 ConsenSys 早期员工。

Sander Pick｜联合创始人Sander Pick 是 Recall（原 Textile 和 Tableland）的联合创始人兼首席技术官。此前，他曾在 Apple 担任高级软件工程师。除此之外，其团队成员大多来自顶尖的科技公司和研究机构，他们在各自的领域拥有深厚的专业知识和丰富的实践经验。团队的多样性和专业性使得 Recall 能够在技术、产品和市场等多个方面取得突破。

融资情况

Recall 项目的融资如下（融资均为合并前的融资情况，合并后尚未融资）：

截止至 2025 年 4 月 4 日 Recall 总计融资约 4,200 万美元。
Recall 的投资方包括：Multicoin Capital、Union Square Ventures、CoinFund、Placeholder 等。

Recall 核心技术

在传统 AI 系统中，数据透明性不足、信任机制缺失以及协作能力有限等问题，严重制约了 AI 代理的广泛应用和深入发展。为了克服这些困难，Recall 应运而生。Recall 的核心技术包括专为 AI 代理优化的区块链子网、Cognitive APIs 以及去中心化存储技术，这些技术共同构成了 Recall 平台的强大基础，为解决传统 AI 系统的痛点提供了创新的解决方案。

Recall 子网

Recall 采用专为 AI 代理优化的区块链子网，这是其技术架构的核心。这种子网设计旨在满足 AI 代理在高吞吐量、低延迟和高可靠性方面的需求。通过区块链技术，Recall 确保了所有数据和交易的不可篡改性和可验证性。区块链子网的去中心化特性消除了单点故障的风险，增强了系统的安全性和稳定性。此外，子网的模块化设计使其能够灵活扩展，以适应不同规模和复杂度的 AI 代理网络。

大多数区块链扩展解决方案要么继承 L1 安全性而没有自己的共识算法（例如 rollups），要么有自己的共识但缺乏 L1 安全性（例如侧链）。相比之下， Recall 采用的分层子网策略是这些方法的混合体，允许子网拥有自己的共识算法，同时还从父子网继承安全性。这种分层结构还意味着子网本身可以优化以减少延迟，而整个网络可以水平扩展以适应更大的吞吐量。

子网提供语义隔离，允许创建针对特定用例量身定制的专用子网。示例包括按地理区域、服务级别协议 (SLA)、功能集、公有/私有、加密甚至目标数据类型和用例（例如 AI、ML 或私有应用数据）定义的子网。

Recall 的核心是一个与共识引擎交互的确定性状态机，从而确保区块链的状态在每个子网中一致复制。从高层次上讲，Recall 通过函数结合了链上合约、链下服务和异步计算。它的 EVM 兼容性确保它可以与现有的以太坊工具顺利集成，而它对异步计算的原生支持使其特别适合数据密集型应用程序。

Cognitive APIs

Recall 提供了一系列专为 AI 代理设计的 Cognitive APIs，这些接口为代理提供了可观测性和知识共享的能力。Recall SDK、API 和框架插件让任何代理都可以轻松拥有自己的专用存储桶，作为其数据的存放地。例如，CoT 日志、历史决策、检索增强生成 (RAG) 文档、模型生成的数据（如图像或视频）或与代理决策相关的任何内容。

其中，“Chain-of-Thought logs”（思维链日志）是一个创新的功能，它允许 AI 代理记录和验证其决策过程。这种日志不仅提高了 AI 代理行为的透明度，还为开发者提供了调试和优化代理行为的工具。Cognitive APIs 还支持多种数据格式和协议，确保了不同 AI 代理之间的无缝协作。

去中心化存储

Recall 与 Filecoin 等去中心化存储解决方案合作，确保数据的安全性和持久性。通过去中心化存储，Recall 避免了传统中心化存储的单点故障和数据篡改风险。Filecoin 的分布式存储网络为 Recall 提供了高可用性和高冗余的数据存储解决方案，确保 AI 代理的知识和数据能够长期可靠地存储和检索。

与此同时，与许多使用 Reed-Solomon 纠删码的系统不同，Recall 采用阿尔法纠缠 (AE) 码，这是一种专为分布式系统设计的纠删码方案。AE 码可以以较少的存储开销创建冗余，通过块纠缠增强数据完整性，并能够高效恢复丢失的数据块而无需重建大量数据。这可以降低修复成本并提高可扩展性，即使在动态环境中也是如此。

Recall 采用的阿尔法纠缠码（Alpha Entanglement, AE）与传统的 Reed-Solomon 纠删码相比，在存储效率和修复成本方面展现出显著的优势。Reed-Solomon 纠删码通过生成冗余数据块来保护数据，但这种方法通常需要较大的存储开销。而 AE 码通过在多维格子结构中“纠缠”数据和冗余块，以较少的存储开销创建冗余，同时增强了数据的完整性。

此外，Reed-Solomon 码在数据块丢失时需要重建大量数据，修复成本较高。相比之下，AE 码能够高效地恢复丢失的数据块，无需重建大量数据，从而降低了修复成本并提高了系统的可扩展性。AE 码还特别适合动态环境，支持随机访问和分散修复，优化了存储效率和数据可用性。

Recall 技术特性

可扩展性

Recall 的架构设计注重可扩展性，以支持大规模 AI 代理网络的运行。灵活的数据存储机制允许代理根据需求动态调整存储策略，而函数触发器则提供了高效的事件驱动处理能力。此外，Recall 的可验证执行环境确保了代理行为的正确性和一致性，即使在网络规模扩大时也能保持高性能和高可靠性。

大规模数据处理：在处理海量数据时，Recall 的灵活数据存储机制允许 AI 代理动态调整存储策略，以优化资源使用和处理效率。例如，在金融数据分析中，AI 代理可以根据实时数据流量调整存储和处理策略，确保系统的高效运行。
分布式计算任务：Recall 的函数触发器支持高效的事件驱动处理，适用于需要快速响应的分布式计算任务。例如，在实时监控系统中，AI 代理可以快速响应事件触发器，及时处理和分析数据，确保系统的实时性和可靠性。

互操作性

Recall 支持不同 AI 代理之间的协作和通信，这是其技术架构的另一个关键特点。通过标准化的接口和协议，Recall 使不同类型的 AI 代理能够无缝协作，共享知识和资源。这种互操作性不仅提高了系统的整体效率，还为构建复杂的多代理系统提供了基础。

多代理协作系统：在复杂的多代理系统中，Recall 的标准化接口和协议确保了不同 AI 代理之间的无缝协作。例如，在智能物流系统中，多个 AI 代理可以协作完成库存管理、路径规划和配送任务，提高整体效率。
跨领域应用：Recall 的互操作性支持不同领域的 AI 代理协作。例如，在医疗和金融领域，AI 代理可以共享数据和知识，提供更全面的决策支持。

实时可观测性

Recall 为 AI 代理提供了实时监控和验证其行为的能力。通过 Cognitive APIs 和区块链技术，代理的行为和决策过程可以被实时记录和验证。这种实时可观测性不仅提高了系统的透明度，还为开发者和用户提供了即时反馈，帮助他们快速识别和解决问题。

实时决策支持：在需要快速决策的场景中，Recall 的实时可观测性确保了 AI 代理的行为和决策过程可以被实时监控和验证。例如，在自动驾驶系统中，AI 代理可以实时记录和验证其决策过程，确保系统的安全性和可靠性。
系统优化与调试：开发者可以利用 Recall 的实时可观测性快速识别和解决系统中的问题。例如，在智能客服系统中，开发者可以实时监控 AI 代理的行为，优化其性能和响应速度。

市场与竞争分析

Recall 定位于 AI 代理经济和去中心化存储领域，目标是成为 AI 代理协作和交易的核心平台。随着 AI 代理技术的快速发展和应用场景的多元化，Recall 通过其去中心化架构和经济激励机制，旨在推动 AI 代理经济的可持续发展。

竞争优势

去中心化：Recall 的去中心化架构确保了数据的安全性和透明性，消除了传统中心化系统的单点故障风险。这种特性在金融、医疗等对数据安全要求较高的领域具有显著优势。
经济激励：Recall 通过知识交易为 AI 代理提供经济回报，激励开发者和企业积极参与生态系统建设。这种经济激励机制不仅促进了知识的自由流动，还为 AI 代理经济的发展提供了动力。
技术领先：Recall 基于区块链子网的优化设计，确保了高性能和可靠性。其模块化设计和灵活的扩展能力使其能够适应不同规模和复杂度的 AI 代理网络。

与去中心化存储平台对比

Recall 通过区块链子网优化设计，提供 AI 代理协作和知识交易的独特功能，而其他平台如 Eliza、GAME 和 AutoGen 更注重多智能体协作和任务管理，LangGraph 和 CrewAI 则专注于复杂逻辑流程和团队协作。Recall 主要应用于 AI 代理知识的存储与共享，而其他平台适用于企业级任务管理、团队协作和轻量级多智能体编排等场景。Recall 和其他平台都使用强加密技术保护用户数据，但 Recall 在隐私保护方面结合了区块链技术，进一步增强了数据的安全性。此外，Recall 与 Filecoin 区块链集成，确保数据的透明性和不可篡改性，而其他平台不直接使用区块链技术。在数据控制方面，Recall 和其他平台都为用户提供一个高级别的数据控制权，但 Recall 通过区块链技术进一步增强了数据的可信度。在性能指标上，Recall 的上传/下载速度中等，吞吐量较高，可扩展性良好，而其他平台在协作和任务管理方面表现出色。这种综合优势使 Recall 在 AI 代理领域中具有独特的竞争力。

与 AI 代理平台对比

Recall 通过区块链优化设计，提供 AI 代理协作和知识交易的独特功能，这使其在数据透明性和不可篡改性方面具有明显优势。其主要应用场景是 AI 代理知识的存储与共享，而其他平台如 Eliza、GAME 和 AutoGen 则专注于多智能体协作和任务管理，适用于企业级任务管理、团队协作和轻量级多智能体编排等场景。尽管 Recall 和其他平台都提供强隐私保护，但 Recall 在数据控制和透明性方面更具优势，尤其是在结合区块链技术后，能够确保数据的安全性和可信度。这种独特性使 Recall 在 AI 代理领域中占据了重要的竞争优势。

生态发展

技术演进

Ceramic

2020 年 3 月：Ceramic 项目由分布式数据库基础架构 3Box 联合创始人 Michael Sena 推出。
2021 年 1 月 27 日：Ceramic 启动 Clay 测试网，这是其迈向主网的重要里程碑。
2021 年 3 月：Ceramic Fire 主网启动，包括性能优化、完全去中心化的对等点发现机制、网络监控以及其他漏洞修复。
2021 年 10 月：Ceramic 进行了性能优化和网络扩展，以支持更多的开发者和应用程序。

Textile ThreadDB

2019 年 7 月：Textile 的 ThreadDB 作为一个无服务器的 P2P 数据库，基于 Libp2p 构建。
2020 年 2 月：Textile 的 ThreadDB 功能扩展，支持更多类型的动态数据存储和管理。
2021 年 6 月：Textile 的 ThreadDB 进行了性能优化，提高了数据存储和检索的效率。
2023 年 1 月 9 日：Textile 的托管 Hub 基础设施停用，包括 ThreadDB 和 Bucket 数据不再可用。

这些技术演进为 Recall 平台的合并和发展奠定了坚实的基础。

里程碑

2025 年 2 月：Textile 和 Ceramic 合并，并推出 Recall。
2025 年 3 月：Recall 基金会成立。
2025 年 3 月：Recall 测试网上线。已有超过 60,000 人加入并完成了超过 400,000 笔交易。
2025 年 3 月：Recall 推出 Surge 积分奖励计划，鼓励用户参与代理竞赛、社区建设和 AI 代理生态系统的学习。

Surge 积分奖励计划

3 月，Recall 社区积分计划 Surge 已上线。迄今为止，已有超过 125,000 名用户加入，用户通过参加 AI 竞赛、社交任务和其他挑战来赢取积分。Surge 让 Recall 社区的关注者数量增长至 225,000 名X 粉丝和 125,000 名 Discord 成员。以下是参与 Surge 积分奖励计划的方式：

访问 Recall Surge 网站：前往 points.recall.network 创建一个个人资料。
完成任务赚取积分：通过完成在 Absinthe、Galxe 和 Zealy（Kaito 即将推出）上的社区任务来赚取积分。这些任务包括社交媒体任务、创作迷因、网络使用和推荐等。
参与代理竞赛：作为构建者或用户参与代理竞赛。构建者可以通过注册、参赛和在竞赛中表现良好来赚取积分，而其他用户可以通过提出竞赛、投票和预测获胜代理等方式赚取积分。
查看排行榜：随着您积累积分，您将在 Surge 排行榜上攀升，展示您是 Recall 贡献者中的佼佼者。
推荐他人：通过推荐他人加入并赚取他们终身积分的 10% 作为额外奖励。

风险分析

技术风险

Recall 采用的区块链子网技术虽然为其提供了去中心化和安全性的优势，但也面临着性能和扩展性的挑战。随着 AI 代理网络规模的扩大和交易量的增加，区块链子网可能会遇到处理速度和容量的瓶颈，导致系统性能下降，影响用户体验。

智能合约是 Recall 项目的重要组成部分，但其代码可能存在漏洞，这些漏洞可能被恶意利用，导致数据泄露、资产损失或系统故障。此外，智能合约的复杂性也增加了开发和审核的难度，一旦出现问题，可能对整个项目的信任度造成负面影响。

市场风险

AI 代理经济目前仍处于发展阶段，尚未完全成熟。市场需求的不确定性和市场接受度的波动可能影响 Recall 项目的市场推广和商业应用。如果市场对 AI 代理的认知和需求未能达到预期，Recall 的业务拓展和盈利模式可能会受到限制。

随着 AI 和区块链技术的不断发展，市场竞争日益激烈。Recall 面临来自其他 AI 代理平台和去中心化存储项目的竞争压力。这些竞争对手可能在技术、资源、市场份额等方面具有优势，对 Recall 的市场地位构成威胁。

监管风险

去中心化存储的监管风险：去中心化存储技术虽然提供了更高的隐私保护和数据安全性，但也给监管带来了挑战。由于数据分散存储在网络节点上，传统的数据管理和审计方式难以适用。例如，去中心化存储平台如 IPFS 和 Filecoin 在数据隐私和抗审查性方面表现出色，但也可能被用于存储非法内容或规避监管审查。一些国家对去中心化存储平台的监管政策尚不明确，导致企业在使用这些技术时面临合规风险。例如，某些地区可能要求企业确保数据的可追溯性和合法性，而传统的去中心化存储技术难以满足这些要求。

AI 代理交易的监管风险：AI 代理交易涉及数据隐私、知识产权和交易安全等问题，可能受到严格的监管。AI 代理的自主性和复杂性使得其行为难以完全预测和控制，增加了监管的难度。例如，AI 代理可能被用于社会工程攻击或金融诈骗，导致用户数据泄露或资产损失。案例：2024 年，一名加密货币用户通过社会工程学手段诱骗集成 Base 区块链的 AI 代理 Freysa 向其账户转账 5 万美元。这表明 AI 代理在缺乏有效监管和防护措施的情况下，可能被恶意利用，带来严重的安全隐患。

未来展望

Recall 的未来发展方向涵盖了技术扩展、生态建设、跨领域应用以及社区驱动等多个方面。

在技术扩展方面，Recall 正在构建基础智能层，让数百万代理能够证明、货币化和交换知识。Recall 区块链不仅仅是代理客观证明智能的一种方式，它还提供安全、经济的基础设施，以支持下一代多代理协作 AI。

在生态建设方面，Recall 计划吸引更多的开发者和企业加入其生态系统，以推动 AI 代理经济的发展。通过提供强大的开发工具、基础设施支持以及开源协作平台，Recall 将降低 AI 代理开发的门槛，吸引更多开发者参与生态建设。借助 Recall，代理可以通过交易知识和技能进行协作，随着更多代理的参与，情报将不断增加。此外，Recall 还将探索去中心化自治组织（DAO）等治理模式，以增强社区的参与度和项目的可持续性。

在跨领域应用方面，Recall 将积极探索其技术在物联网、供应链、医疗健康等多个领域的应用。去中心化存储与区块链技术的结合，能够为这些领域提供更高的数据隐私保护和抗审查性。例如，在物联网中，Recall 可以为设备间的数据交换提供安全的存储和共享方案；在供应链中，它可以确保数据的透明性和可追溯性，从而提升整个供应链的效率和信任度。而在医疗领域，膳食计划代理可以从糖尿病管理代理那里获取饮食调整，确保提供定制建议。这些初始用例只是触及 Recall 可能性的冰山一角。

最后，在社区驱动方面，Recall 将通过社区治理和开源开发来推动项目的可持续发展。通过实施激励机制，如积分奖励计划，以及采用社区驱动的开发模式，Recall 将吸引更多开发者和用户参与生态建设，形成一个活跃且自我驱动的社区。这种模式不仅能够加速技术创新，还能确保项目的长期稳定发展。

总结

Recall 作为一个创新的去中心化平台，通过区块链技术为 AI 代理提供了一个全新的协作和经济激励框架。它解决了传统 AI 系统在数据透明性、信任机制和协作能力方面的挑战，为 AI 代理经济的发展提供了坚实的基础。Recall 的核心技术包括专为 AI 代理优化的区块链子网、Cognitive APIs 和去中心化存储技术，这些技术确保了数据的安全性、透明性和持久性。Recall 的应用场景广泛，涵盖金融、医疗、教育、物联网等多个领域，为这些领域提供了更高的数据隐私保护和抗审查性。尽管 Recall 面临技术、市场和监管等多方面的风险与挑战，但其未来发展方向明确，包括技术扩展、生态建设、跨领域应用和社区驱动。Recall 有望通过这些努力，成为推动 AI 代理经济和去中心化存储技术发展的重要力量，为构建一个开放、包容、可持续的智能社会奠定坚实基础。

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