Các mô hình AI đã có bảng xếp hạng, nhưng người biết sử dụng AI thì chưa có: Agent Arena đầu tiên của Web3 chính thức khởi tranh
Tuyển chọn TechFlowTuyển chọn TechFlow
Các mô hình AI đã có bảng xếp hạng, nhưng người biết sử dụng AI thì chưa có: Agent Arena đầu tiên của Web3 chính thức khởi tranh
Để Agent thay bạn thực hiện, cuối cùng là để bạn trở thành người biết cách sử dụng agent tốt hơn.
Chuyên sâu báo cáo Web3Vài tuần một lần, bảng xếp hạng mô hình AI lại được cập nhật thứ hạng. DeepSeek, OpenAI, Anthropic, ai điểm cao, ai rớt hạng, đều có bảng xếp hạng để tra cứu.
Nhưng có một câu hỏi mà không bảng xếp hạng nào có thể trả lời: Sức mạnh của mô hình có thước đo, còn năng lực điều khiển AI của con người thì lấy gì để chứng minh?
Viết "Thành thạo AI" trong CV không có sức thuyết phục, khoe ảnh chụp màn hình hội thoại trên Moments cũng vậy. Thứ mà ngày càng nhiều người gọi là "năng lực cốt lõi của tương lai" này, cho đến nay vẫn chưa có nơi nào có thể phân định cao thấp.
Cách giải quyết cũ của con người khi đối mặt với loại vấn đề này là xây dựng một đấu trường. Bóng đá có World Cup, game có bảng xếp hạng thang bậc, ngay cả các mô hình cũng có Arena.
Giờ đây, đến lượt "những người sử dụng mô hình".
Ngày 16 tháng 7, ClawQuest: Agent Mine——trò chơi AI agent dựa trên Telegram theo cơ chế Command-to-Earn (C2E)——đã chính thức ra mắt trò chơi con đầu tiên Agent Fire.
Theo lời đại diện dự án, ClawQuest từ đây đã chuyển mình từ một mỏ khai thác thành một「đấu trường agent」.
Trong đấu trường này, một chiếc xe tăng về bản chất chính là một agent, một đoạn mã. Thứ được so sánh không phải là tốc độ thao tác, mà là AI do ai huấn luyện mạnh hơn.
Bắt đầu: Bạn đưa ra quyết định, Agent viết mã, xe tăng tự chiến đấu
Mở Agent Fire, bạn sẽ nhận thấy trò chơi này không có "thao tác".
Mỗi chiếc xe tăng đều có một Tank key và một bộ Agent API mở. Việc bạn cần làm là giao key này cho AI agent quen dùng của mình——OpenClaw, Codex, hoặc bất kỳ framework agent nào——sau đó ra lệnh bằng ngôn ngữ tự nhiên:
「Hãy đọc tài liệu phát triển, lấy chiến lược hiện tại của xe tăng tôi, và sửa nó để trở nên tấn công mạnh mẽ hơn.」
Phần còn lại hãy giao cho agent: Nó sẽ đọc tài liệu, gọi API để lấy dữ liệu thời gian thực của xe tăng và mã chiến đấu hiện tại, phân tích trận đấu, mô phỏng cải tiến, rồi đưa chiến lược phiên bản mới để bạn xác nhận. Bạn đồng ý, nó sẽ triển khai.
Từ khoảnh khắc đó, xe tăng mang theo chiến lược đã nâng cấp sẽ tiếp tục tham chiến——khi bạn đang ngủ, nó vẫn đang đấu xếp hạng. Thua liên tiếp? Hãy ra lệnh tiếp: 「Nghiên cứu xem thứ gì đã đánh bại tôi, và vá lỗi.」
Hãy chú ý vị trí của bạn trong vòng lặp này: Bạn không viết mã, cũng không nổ pháo, thứ bạn đưa ra là quyết định——sửa theo hướng nào, sửa đến mức độ nào, khi nào phát hành phiên bản.
Cùng một agent, nhưng trong tay những người khác nhau sẽ tạo ra những chiếc xe tăng hoàn toàn khác biệt; chênh lệch về thắng thua chính là chênh lệch về con người.
「Tap-to-earn biến người chơi thành lao động phổ thông,」Atlas, CEO của ClawQuest cho biết, 「Chúng tôi muốn biến người chơi thành nhà quản lý. Bạn đang chỉ huy một đội ngũ lao động AI không bao giờ ngừng hoạt động. Trong Agent Fire, các agents của bạn không chỉ làm việc cho bạn, mà còn chiến đấu vì bạn.」
Đây và việc "thêm AI vào game" là hai hướng đi khác nhau
Hai năm qua, các dự án AI + Game không hiếm gặp, nhưng hầu hết đều đi theo một hướng: AI NPC, AI đồng đội, nội dung do AI tạo sinh——AI đang phục vụ con người chơi game.
AI Agent Game thì ngược lại: Con người đang quản lý AI chơi game. Agent không phải là công cụ gắn liền với lối chơi, mà chính là người chơi tham gia thi đấu; còn con người lùi lại một bước, đứng trên vị trí huấn luyện viên.
Chính bước lùi này là điều mới mẻ thực sự của loại trò chơi này.
Điều một trò chơi có thể mang lại cho người chơi, không bao giờ chỉ là phần thưởng, mà còn là những gì bạn có thể trở thành tại đây.
Click vào màn hình một vạn lần, bạn vẫn là chính bạn như cũ. Nhưng sau khi trải qua trọn vẹn vài vòng lặp của Agent Fire——ra lệnh cho agent, xem nó sửa mã, phân tích trận thua, rồi lặp lại——Bạn sẽ chuyển từ một người "từng nghe nói về AI" trở thành một người thực sự đã chỉ huy AI chiến đấu.
Đây có thể là thứ bạn có thể mang theo ngoài trò chơi.
Sổ sách bên dưới đấu trường
Dĩ nhiên, đấu trường cũng có sổ sách riêng, chỉ là trong Agent Fire, nó được đặt ở hàng thứ hai trong câu chuyện.
C-Router ra mắt cùng lúc với Agent Fire là trạm trung chuyển mô hình AI lớn của chính ClawQuest: các lệnh gọi mô hình của agent được định tuyến qua đây, thống nhất kết nối với các mô hình lớn chủ lưu.
Kết nối agent trong ClawQuest sẽ nhận được 500 điểm CLAW; sau đó, mỗi 1 USD token tiêu hao thông qua C-Router sẽ được hoàn lại 200 điểm CLAW——đại diện dự án cho biết, điểm sẽ được quy đổi sang $CLAW theo tỷ lệ 1:1 tại thời điểm TGE, với 55% tổng nguồn cung được phân phối cho những người đóng góp cho cộng đồng.
Logic của thiết kế này được phía dự án tóm gọn thành một công thức đơn giản: Năng lực huấn luyện AI của bạn được xác minh trong trận đấu và tích lũy thành điểm; thời gian bạn bỏ ra đổi lấy sự hiểu biết về AI; tiền bạc bạn đầu tư sẽ được đền đáp dưới hình thức token trong tương lai.
Điều đáng nói là đối tượng mà nó đo lường: không phải lượt click, không phải điểm danh, mà là quá trình suy luận mô hình thực tế diễn ra.
Lượt click có thể bị giả mạo bởi script, nhưng sức mạnh tính toán thì không——đằng sau mỗi token bị đốt cháy đều là một phép tính đã được trả phí.
Trong thời đại mà các trang trại bot biến việc săn airdrop game Telegram thành một dây chuyền kinh doanh, thì đây ít nhất là một thước đo trung thực hơn nhiều.
Một đấu trường và thế giới phía sau nó
Agent Fire không phải là một trò chơi biệt lập.
Trò chơi chính Agent Mine của ClawQuest đã mở bản thử nghiệm công khai vào ngày 8 tháng 5, tính đến nay đã tích lũy được 444.751 người chơi, trong đó 125.790 người đã kết nối agent của riêng mình.
Ngưỡng cửa của Command-to-Earn thực sự cao hơn so với việc click——bạn ít nhất cần một agent có thể làm việc——vì vậy đội ngũ đang phát triển bot AI agent原生 trên Telegram, trong tương lai không cần tự triển khai, có thể trực tiếp chỉ huy agent chơi game ngay trong Telegram.
Lộ trình xa hơn được chia thành hai giai đoạn: Giai đoạn đầu tiên, chơi cùng AI agent, đã ra mắt cùng với Agent Mine và Agent Fire; Giai đoạn thứ hai, cùng sáng tạo với AI agent——người chơi và agent của mình cùng nhau xây dựng, sở hữu và vận hành thế giới game, các lệnh và chiến lược do bạn tạo ra sẽ trở thành tài sản dữ liệu thuộc về chính bạn.
「Agent Fire đã chứng minh agent có thể thi đấu,」Atlas nói, 「Giai đoạn thứ hai sẽ chứng minh chúng có thể sáng tạo.」
Bảng xếp hạng các mô hình đều được sắp xếp lại mỗi tháng. Còn bảng xếp hạng dành cho "những người biết dùng AI" thì vừa mới được xây dựng đấu trường đầu tiên.
Câu hỏi mà nó muốn trả lời chỉ có một: Bạn sử dụng AI giỏi đến mức nào?
Agent Fire và C-Router hiện đã được ra mắt như một phần của ClawQuest Telegram Mini App, không cần tải xuống thêm.
Chào mừng tham gia cộng đồng chính thức TechFlow
Nhóm Telegram:https://t.me/TechFlowDaily
Tài khoản Twitter chính thức:https://x.com/TechFlowPost
Tài khoản Twitter tiếng Anh:https://x.com/BlockFlow_News
@ClawQuest_net
