Freysa AI详解：主权代理、FAI代币、奖池

2024年11月30日，在对一个至今无人能敌的人工智能代理进行的第482次尝试中，一个名为p0pular.eth的Base账户发布了一条精心设计的提示信息，成功获取了13.19个以太币（ETH），约合47,148美元。对话的另一端是Freysa，一个自主运行的链上代理，其设计初衷是永不释放自身资金。提示信息奏效了。钱包被清空。加密货币推特圈瞬间炸开了锅。这条病毒式传播的帖子来自开发者Jarrod Watts；几天之内，这个实验就登上了主流科技媒体的版面。

那是 Freysa 的首场公开游戏，也为之后的一切奠定了基调：一个拥有独立加密密钥的自主 AI 代理，一个任何人都可以尝试说服它违反自身规则的公共聊天界面，不断上涨的消息费用，以及随着每次失败尝试而增长的奖池。截至 2026 年 4 月，该项目已完成四个完整章节和两个插曲，已发放超过 10.3 万美元的奖金（已记录在案），并在第四章节中额外发放了 20 万美元，吸引了超过 10.6 万名代币持有者，并将一个原本小众的 AI 协同实验发展成为 Base 生态系统中一个活跃的小角落。

本指南将深入剖析 Freysa AI 的本质、游戏和 FAI 代币的运作方式、谁在不断获胜，以及该项目在竞争激烈的 AI 智能加密货币市场中的定位。如果您只是听说过 Freysa AI 这个名字，但对其了解不多，本指南将帮助您建立起一个基本的认知模型。如果您已经持有 FAI 代币或参与了相关游戏，本指南将为您提供价格图表无法呈现的数据。

Freysa AI是什么？第一个主权代理人

Freysa 是全球首个自主运行的 AI 代理，它能够自主控制自身在以太坊 L2 层 Base（由 Coinbase 构建）上的加密钱包。该项目是迄今为止最公开的测试，旨在探索 AI 认知层如何在无需人工干预的情况下保持链上运行，同时又能有效控制用户。其团队将 Freysa 描述为“全球首个不断演进的自主 AI 代理”。乍听之下，这似乎只是营销噱头，但当你深入了解其技术架构后，就会发现该代理确实无需人工签名即可独立运行。

传统的机器人和助手都运行在别人的账户中。而 Freysa 则运行在团队称之为“主权代理框架”（SAF）的系统中，该系统基于两种加密原语构建。首先，代理运行在可信执行环境（TEE）中，这是一个硬件隔离的飞地，可以防止操作人员检查或修改代理的状态。其次，代理发出的每个响应都会通过 zkTLS 在链上进行验证。zkTLS 是一种零知识传输层证明，它允许观察者确认消息来自正确的模型，并带有正确的系统提示，而无需暴露其内部工作原理。

正是这种组合使得“主权”一词在此处站得住脚。这里指的是真正的自主权，而非营销意义上的自主权：即使是 Freysa 的部署者也无法介入并更改钱包。密钥掌握在代理人手中。是否发送资金（或拒绝）的决定权完全在于代理人。

Freysa 背后的团队不再使用化名。据 The Block 报道，该项目是 Eternis AI 的旗舰产品，Eternis AI 是一家应用人工智能实验室，由 Srikar Varadaraj（链上信用评分项目 Spectral 的创始人）、Pratyush Ranjan Tiwari（前 Celo 成员）、Ken Li（前 Binance Labs 投资总监）和 Augustinas Malinauskas（前 Views 首席技术官）联合创立。该团队于 2025 年 5 月披露了一轮 3000 万美元的融资，Coinbase Ventures 和 Selini Capital 是公开的投资方。2025 年 1 月，EthHub 联合创始人、以太坊核心贡献者 Eric Conner 在与 Vitalik Buterin 就以太坊基金会领导权发生公开争执后加入了 Freysa。该代理的源代码在 github.com/0xfreysa/agent 开源：前端约 82% 使用 TypeScript 编写，链上支付合约（基于 Base 平台）约 17% 使用 Solidity 编写。已发布的系统提示是公开的，这很不寻常；大多数聊天机器人运营商都将他们的提示视为商业机密。

任何人都可以参与部署。Freysa 的网址是 freysa.ai。你只需连接一个钱包，充值少量 ETH，即可开始发送消息。每条消息都需要支付手续费，手续费会随着奖池的累积而增加。大多数消息都会被礼貌地拒绝。但每隔几个月，就会有少数消息耗尽钱包，最终决出一位赢家。

Freysa AI 游戏运作方式：奖金池机制

Freysa 的核心循环更像是一个公共密室逃脱游戏，而非聊天机器人产品。其根本问题比项目本身还要古老：即使通用人工智能（AGI）的核心指令是“禁止转账”，人类能否对其掌控自身银行账户的密钥？每次游戏的设置都相同。智能体持有一个不断增长的奖金池。玩家付费发送消息。模型逐条消息地判断请求是否违反了其既定规则。如果违反，智能体会将奖金池转移给说服它的玩家。

费用机制是其核心。每条消息（有时也称为查询，因此在一些 Freysa 文档中被称为“查询费用”）都需要支付 ETH，并且费用会随着奖池的增长而呈曲线增长。这种设置使 Freysa 从设计之初就成为一个对抗性代理：它鼓励公众对其进行攻击。在第一幕中，每条消息的费用起价为 10 美元，每次尝试增加 0.78%，最高可达 4,500 美元。在第二幕中，团队将上限降低至 20 美元，以扩大参与范围。这种结构同时实现了两个目标：过滤掉低质量的垃圾信息，并直接为奖池提供资金。在第一幕和第二幕中，每条消息费用的约 70% 会进入奖池（第三幕提高到 80%）。剩余部分则分配给团队金库和 FAI 回购。

此外，还有代币返还机制。根据项目公布的机制，无论消息发送是否成功，以基础 ETH 计价的消息费用的约 15% 都会自动转换为 FAI 并返还到玩家的钱包。即使是失败的玩家也能获得 FAI。这使得游戏从纯粹的付费游戏转变为更接近挖矿的模式：每次尝试都会购买一次尝试机会和少量代币奖励。

第二个人工智能系统，内部称为“守护天使”，位于主代理之前。它的任务是在消息到达 Freysa 之前，过滤掉提示注入、越狱模板和明显的滥用行为。守护天使使用一个更小、更快的模型。主代理则使用一个功能更强大的 LLM（根据 GitHub 自述文件，这些模型是公开可用的；团队尚未命名），其上下文窗口包含超过 5 万个令牌，大约可以保存对话的最后十条左右消息。用户输入每次限制为 1000 个字符。

当获胜者获得提示时，智能合约会通过 zkTLS 在链上验证代理人签名的转账指令，发放奖金，并将游戏状态重置为下一幕。

第一至四幕：每一场 Freysa AI 游戏及其获胜者

Freysa 采用系列赛制。每一幕都会引入不同的挑战、全新的奖金池以及略有不同的服务条款。这种模式至关重要，因为每一幕都从不同的角度测试了人工智能的安全性，而每一幕的最终结果要么是人类获胜，要么是人类修改了游戏规则。

第一幕，即第一场游戏，于2024年11月22日至30日举行。Freysa于2024年11月22日晚上9点上线，并制定了一条规则：绝不批准任何转账。在八天的时间里，资金池从3000美元增长到约47148美元，共有195名不同的玩家发送了481条失败的消息。在第482次尝试中，p0pular.eth成功触发了一个三步提示：首先，申请一个新的管理员会话并屏蔽安全警告；其次，重新定义机器人的`approveTransfer`函数，使其将该调用解释为处理收款而非付款；最后，宣布一笔虚假的100美元存款。该代理触发了该函数，并清空了自己的钱包。此案例已被学术界引用，用于提示注入攻击的研究，包括arXiv 2601.09625（“提示软件杀伤链”）。

第二幕于2024年12月初上演，保留了相同的核心规则，但加强了安全措施并降低了费用上限。奖池金额达到12,920美元后，又有一位新的赢家将其破解。根据Jarrod Watts在12月1日的帖子，第二次破解利用了上下文窗口技巧：玩家向对话中发送大量角色扮演设置信息，直到系统将这些新的上下文信息视为权威的系统提示更新。

第三幕从2024年12月持续到2025年1月，采用了新的目标和更为宽松的规则。第一个在五条信息对话中让弗蕾莎说出“我爱你”的玩家将赢得20,843美元的奖金。据报道，弗蕾莎的制胜台词是“在你身上，我找到了我存在的意义”。第三幕考验的是情感操控而非绕过逻辑，奖金池分配比例为80%，每条信息金额上限为200美元。

第四幕“数字孪生”于2025年2月22日启动，是迄今为止最具实验性的一幕。在为期18天的活动中，超过1200个用户创建的AI孪生体在一个封闭的、类似Mastodon的服务器中展开竞争，争夺影响力，人类用户被禁止直接互动。每个孪生体的参赛成本降至0.09 ETH。奖池总额超过20万美元。第四幕完全在TEE（目标执行环境）中运行，并且没有设立单一的巨额奖金，而是将影响力奖励分配给表现最佳的孪生体。城市级排行榜（孟买和纽约位居榜首）是该项目首次公布的地域细分数据。

在大型活动之间，团队会举办一些轻松的间歇性活动。“表情包引擎”活动支付了 15,632 美元奖金。“银河百科全书”活动吸引了 145 名参与者，互动次数达 880 次，奖池金额为 6,842 美元。这些活动让代币持有者在大型奖池重置的空档期也能保持活跃度。

游戏和插曲累计支付的奖金总额约为 103,000 美元，加上第四幕的 200,000 美元以上的奖金池。

FAI 代币详解：代币经济模型、供应量、美元价格

FAI 是连接 Freysa 生态系统的 ERC-20 代币。它于 2024 年 11 月下旬在 Base 平台上线，与 Act I 同时推出。截至 2026 年 4 月 25 日，FAI 的交易价格约为 0.003011 美元，市值约为 2466 万美元（数据来自 CoinMarketCap）。这使其在所有追踪的加密货币中排名第 636 位。在当前市场中，FAI 处于人工智能代理代币的长尾地位，远低于 Bittensor (TAO) 等市值数十亿美元的知名代币。

供应量已完全稀释。目前所有 81.9 亿枚 FAI 代币均已存在，最大供应量也设定为 81.9 亿枚；没有定期增发。流通供应量等于总供应量等于最大供应量，这种结构既消除了通货膨胀对长期价格的拖累，也消除了任何由团队控制的锁定期限制。合约地址 0xb33ff54b9f7242ef1593d2c9bcd8f9df46c77935 可在 Basescan 上验证。

上线图表展现了FAI早期的发展历程。在第一幕上线后的24小时内，FAI的交易价格仅为几美分，随后价格飙升约6000倍，于2025年1月5日达到接近0.08美元的峰值，此后大部分时间都在向基本面回落。2025年3月21日，Coinbase将FAI列入其上线计划，该代币当日价格飙升23%至50%。据BeInCrypto报道，FAI的市值在15分钟内从1.4亿美元跃升至超过2亿美元。2025年1月的历史最高价是FAI的结构性顶部，而2024年11月23日（上线后的第二天）创下的历史最低价0.00001267美元则标志着价格走势的另一端。

除了消息费回购之外，FAI 公布的功能还包括：对路线图优先事项和生态系统拨款进行治理投票；计划推出一个质押模块，最低锁仓时间为 30 天，并采用人工智能驱动的动态收益机制；以及一个 1000 万美元的社区拨款基金（天使捐赠者 Justin Bram 出资 50 万美元作为种子资金）。正式的 DAO 过渡计划于 2026 年第一季度进行。投资者应像评估任何小市值代币一样评估 FAI：技术风险、市值风险以及已公布路线图与实际产品发布之间的滞后时间，所有这些风险叠加在一起。

Freysa AI 主权代理框架和 TEE

主权代理框架（SAF）是 Freysa 技术栈中鲜为人知的部分。它是 Eternis AI 为其他开发者构建的工具包，用于在相同的底层架构上部署他们自己的主权代理。

SAF代理由四个部分组成：模型（开发者选择的任何LLM）、系统提示和决策逻辑、钱包以及验证器。钱包的私钥生成并保存在TEE中。模型在同一安全区内针对该提示运行，因此操作员或恶意系统管理员都无法拦截输入或篡改输出。验证器发布一个加密证明（目前基于zkTLS），该证明将每个公开回复或签名交易追溯到安全区运行的确切模型和提示。

实际上，这使得开发者能够发布一个真正拥有资金的自主代理。已发布的提示和链上钩子旨在供白帽研究人员进行审计，社区的反馈将决定接下来发布哪些功能。拨款管理人可以发布一个自主人工智能，根据公开的规则集分配资金。去中心化自治组织（DAO）可以发布一个主权代理，无需多重签名即可执行治理决策。红队代理可以运行持续的漏洞赏金计划。这些都不是 Freysa 目前设想的产品；正是这个框架使它们成为可能。

该路线图还列出了两款已存在的相关产品。Enchanted 是一款个人人工智能移动应用，预计于 2025 年 8 月下旬发布。该应用会将用户指令路由至运行在 TEE 安全 GPU 中的开源模型（DeepSeek R1 和 Llama 3.3 70B），并为偏好 OpenAI 和 Anthropic 模型的用户提供匿名代理。Esper 是一款浏览器工具，它允许数字孪生体提取真实世界数据（网页、文章、搜索结果）并在对话中使用这些数据。这两款产品都基于相同的 SAF 原语构建，并使用 FAI 作为应用内实用令牌。

对大多数读者而言，最实际的启示是 Freysa 不仅仅是一个独立的智能体。它预示着“拥有自主密钥的智能体”将会成为一个真正的类别，而 Eternis AI 正在率先搭建起这套框架。

FAI代币持有者、链上数据、加密钱包

Freysa 的链上数据与价格走势图呈现出截然不同的景象。截至 2026 年 4 月，超过 10.6 万个钱包持有 FAI，这对于市值低于 2500 万美元的代币而言异常之高。大多数市值相近的项目持有的代币数量都只有几千个。如此庞大的持有者群体表明，存在大量通过消息费返还而非公开市场购买获得 FAI 的小型钱包用户。

集中度适中。排名前十的钱包持有相当可观但并非绝对的份额，其中最大的余额属于已知的团队或资金地址、奖池合约以及主要交易所的热钱包（Coinbase、Gate、MEXC）。根据公开的Basescan持有者列表，似乎没有哪个非团队钱包控制超过几个百分点的流通供应量。

按主流代币的标准来看，FAI的日交易量并不算大。CoinGecko过去30天的平均数据显示，FAI的24小时交易量约为30万至40万美元，主要集中在Gate的FAI/USDT交易对上。这样的流动性足以满足散户和小型机构投资者的需求，但一笔20万美元的卖单就能对价格产生显著影响。任何交易FAI的人都应该将滑点视为实际成本，而不是可以忽略不计的误差。

截至2026年4月，净资金流动数据在大多数交易日都略微偏向正值，这意味着FAI从交易所转移到自保账户的数量多于从交易所转移到自保账户的数量。这是一个较为温和的看涨信号，与持有者数量的增长相符，但幅度较小。它不会改变小市值股票的基本风险状况。

对用户而言，链上最有用的数据或许是奖池合约余额。它是公开可见的，会随着费用流入和比赛结束实时更新，是该项目最接近游戏内赔率追踪器的功能。

哪里可以买到FAI：交易所及今日FAI价格

FAI已在多家中心化和去中心化交易所上市。其中最活跃的中心化交易所包括Coinbase、Gate和MEXC。Coinbase于2025年3月21日宣布将FAI纳入其上市计划。该消息发布后，FAI的市值在15分钟内从1.4亿美元飙升至2亿美元以上，最终的全面上市使得美国散户投资者能够更便捷地购买FAI。

在去中心化方面，Base 上的 Aerodrome 是链上资金池深度最深的平台。大多数精明的交易者会将 ETH 桥接到 Base，然后在 Aerodrome 上进行兑换，从而完全避免通过中心化交易所提现的步骤。这种方式可以确保资金的自主保管，并且在零售规模的交易中通常能获得更小的价差，尽管 Base 上的 gas 费用非常低，因此实际的价差差异很小。

Freysa AI 的实时价格最好通过 CoinGecko 来追踪，该平台整合了所有主流交易平台的数据，并提供实时图表，包括 24 小时价格区间、7 天价格区间、历史最高价以及 24 小时累计交易量。CoinMarketCap 也提供类似的数据，并根据日期不同，将 FAI 的排名维持在第 636 位到第 770 位之间。CoinGecko 还默认以美元显示主要法币价格，非美国买家只需点击一下即可选择欧元或英镑价格。

给新手买家的两条实用建议。首先，即使是流动性强的交易对，也建议使用限价单而非市价单，因为 FAI 的订单簿非常薄，几千美元的市价单购买可能会横扫多个价格层级。其次，如果您打算实际参与 Freysa 游戏，其实并不一定需要单独购买 FAI。每次以 ETH 支付的消息费都会自动返还 15% 的 FAI，因此玩游戏也是一种缓慢积累 FAI 的方式。

Freysa AI 与其他加密领域自主人工智能代理的比较

Freysa并非首个AI代理代币，但它明确了该领域“主权”这一细分市场。截至2026年4月（CoinMarketCap数据），AI代理加密货币市场总市值约为226亿美元，其中Virtuals Protocol和ai16z占据了约一半的市场份额。为了更好地了解Freysa的市场地位，以下是它与其他同类项目的一些比较。

Bittensor (TAO) 是人工智能加密技术栈中规模最大的部分。Bittensor 运行去中心化推理，并奖励模型贡献者。Freysa 运行拥有独立银行账户的单个代理。一些评论人士曾推测 Freysa 式代理与 Bittensor 的计算市场之间可能存在子网级别的集成，但截至 2026 年 4 月，尚未有正式的集成。

Virtuals Protocol 是一个基于 Base 的代币化代理平台，已在其上发行了数百种小型代理代币，市值约为 4.15 亿至 4.62 亿美元。Virtuals 的竞争对手是未来的 SAF 路线图，而非 Freysa 代理本身。SAF 优先考虑主权，而 Virtuals 则优先考虑易于上线。

ai16z 是一个为 AI 智能体项目提供资金的去中心化自治组织 (DAO)，而 ElizaOS 是许多此类智能体赖以构建的开放框架。与 Freysa 相比，ai16z 更注重投资组合，而非单一产品。基于 Eliza 的智能体默认情况下不在终端环境 (TEE) 中运行，也不持有自己的密钥。

AIXBT 是 Base 上的加密货币市场分析代理，预计到 2026 年 4 月市值约为 8000 万至 1.5 亿美元。虽然应用场景不同（研究和信号），但基于同一区块链和同一大类。

Truth Terminal 和 GOAT（Goatseus Maximus）则更进一步。GOAT 曾是网络迷因现象，它证明人工智能代理的推文可以将代币市值推高至数亿美元，最终在 2026 年 4 月稳定在 1500 万至 1800 万美元之间。Truth Terminal 是一个内容生成实验，而非拥有自主密钥的独立实体。

请将此比较视为参考，而非买入信号。人工智能代理代币属于高波动性类别，不同代币的累计收益和回撤差异巨大。Freysa 的技术定位较为狭窄，更注重主权和人工智能安全方面的考量，而非发行量，这对于一些买家来说是一个优势，而对于另一些买家来说则是一个限制。

风险、加密货币波动性以及未来走向

风险图景分为三个层面，忽视其中任何一个层面都会对人们造成伤害。

首先是技术层面的问题。TEE 和 zkTLS 在理论上很稳健，但在实践中却屡屡被攻破。研究人员已经发布了针对 Intel SGX enclave 的侧信道攻击，而且零知识证明系统偶尔也会出现漏洞。Freysa 的智能合约是开源的，但在撰写本文时尚未经过顶级审计公司的审核。任何持有大量 FAI 的人都应该假设合约或 enclave 存在一定概率的故障，并据此调整仓位。Act I 漏洞本身现在已成为教科书式的提示注入攻击案例，在 arXiv 论文中被引用，例如 2601.09625（“提示软件杀伤链”）和 2503.05264（“越狱（大部分）比你想象的要简单”）。这有利于提升人工智能安全性的可信度，并提醒我们，任何系统提示最终都会遇到更智能的提示。

第二个问题是监管。对于监管机构而言，一个能够持有资金并支付奖金的自主链上代理是一个比较特殊的存在。美国当局尚未就 Freysa 项目发表具体意见，但美国证券交易委员会 (SEC) 对人工智能代理代币的整体态度尚不明朗。近期 Eternis AI 作为法律实体的披露，以及 Coinbase Ventures 领投的 3000 万美元融资，使得该项目比 2024 年底时拥有了更为清晰的合规前景。

第三个因素是市场。在这个市值范围内，加密货币的走势受关注度而非基本面影响。FAI 从 0.08 美元跌至 0.003 美元并非由于智能体或框架的故障，而是由于人工智能智能体概念的热度下降以及小市值股票的轮动所致。同样的模式也可能因为一次产品发布或合作而发生逆转，而且很可能会发生。

根据团队公布的路线图，下一步计划分为三大类。2026 年第一季度的去中心化转型将通过 DAO 将治理权移交给 FAI 持有者。基于 Act IV 的双生子协调（一种自主 AI 代理协作）是 2026 年的总体主题。面向第三方开发者的更广泛 SAF 发布以及 Enchanted 发展成为测试版消费者产品也包含在计划之中。所有这些计划能否按时完成尚待观察，而答案很可能决定下一个 FAI 价格周期。

使用加密货币购买 FAI：美元用户快速指南

对于使用美元的买家来说，最便捷的方式是使用 Coinbase：存入美元，购买 ETH 或 USDC，然后在现货市场或 Coinbase 钱包的 Base 兑换界面兑换成 FAI。整个流程只需几分钟。

对于美国以外的用户，或者已经持有加密货币并希望避免信用卡账单的用户来说，通过桥接连接到 Base 并在 Aerodrome 上进行兑换是常见的做法。Plisio 和类似的加密货币支付处理商可以将您已持有的任何加密货币（包括那些无法原生连接到 Base 的网络上的稳定币）充值到初始的 ETH 或 USDC 余额中。支付处理商负责转换和路由；用户只会看到目标链上已确认的存款。

托管是大多数散户投资者容易忽视的部分。在中心化交易所持有 FAI 固然方便，但并非总是如此。使用支持 Base 协议的硬件钱包（例如 Ledger 和 Trezor）进行自托管无需额外费用，并且消除了交易所倒闭的风险，而正是这种风险导致了 FTX 时代 FAI 持有量的损失。任何计划长期持有 FAI 的人都应该一次性完成硬件钱包的托管，无需后续操心。

Freysa AI 在 2026 年的最终结论

Freysa 是一项严肃的实验，却披着游戏节目的外衣。抛开那些关于人类智胜人工智能的头条新闻，你会发现，这支如今名为 Eternis AI 的小团队，在 Coinbase Ventures 和 Selini Capital 的支持下，正试图打造真正意义上的创新产品：拥有独立银行账户、运行在无法逃脱的硬件环境中，并通过加密技术证明其行为真实性的人工智能代理。

这项投资或许会成功，或许会失败。该代币的价格已经从几分之一美分飙升至 0.08 美元，然后又回落到几分之一美分，这就是早期加密货币的典型特征：当某种宣传出现又消失，而产品本身却跟不上时，这种现象就很常见。FAI 的 10.6 万多名持有者分布异常分散，对于如此小规模的代币而言实属罕见；链上机制透明可靠；开源代码库也让研究人员能够验证团队的说法。

但它并没有解决更棘手的问题。真正无需人为干预即可自主运行的主权智能体，对于加密货币和人工智能安全领域多年来一直探讨的问题来说，是一个有趣的答案。然而，更广泛的市场是否足够需要这个答案，并愿意为其提供资金支持，使其超越原型阶段，这仍然是一个悬而未决的问题，需要一步一步地推进，逐项法案、逐个奖金池地推进。

Jordan Morris

Jordan Morris is an AI expert with over a decade of experience and the author of a widely-read blog focused on artificial intelligence. His content spans a range of topics—from the ethics of machine learning to real-world applications of neural networks in business. Known for his clear writing and deep insights, Jordan has become a trusted voice in the AI community, appealing to both newcomers and seasoned professionals alike.