AI 模型有排行榜，會用 AI 的人還沒有：Web3 首個 Agent Arena 開戰

每隔幾周，AI模型排行榜就要重排一次座次。DeepSeek、OpenAI、Anthropic，誰的分高、誰掉了名次，都有榜單可查。

但有一個問題，始終沒有榜單能回答：模型的強弱有度量衡，人調動 AI 的能力，用什麼證明？

簡歷上寫"熟練使用 AI"沒有說服力，朋友圈曬對話截圖也沒有。這項被越來越多人稱為"未來核心能力"的東西，至今沒有一個地方可以比出高下。

人類面對這類問題的老辦法，是修一座競技場。足球有世界盃，遊戲有天梯，連模型自己都有 Arena。

現在，輪到"用模型的人"了。

7 月 16 日，ClawQuest: Agent Mine——基於 Telegram 的 Command-to-Earn（C2E）AI agent game——在遊戲內上線了首款子游戲 Agent Fire。用項目方的話說，ClawQuest 就此從一座礦場，升級為一座「agent 競技場」。

在這座競技場裡，一輛坦克本質上就是一個 agent、一段代碼。比的不是手速，是誰調教的 AI 更強。

上手：你下判斷，Agent 寫代碼，坦克自己打

打開 Agent Fire，你會發現這款遊戲沒有"操作"。

每輛坦克帶有一個 Tank key 和一套開放的 Agent API。你要做的，是把 key 交給自己慣用的 AI agent——OpenClaw、Codex，或任何 agent 框架——然後用自然語言下指令：

「讀一下開發文檔，拉取我坦克的當前策略，把它改得更有攻擊性。」

剩下的交給 agent：它閱讀文檔、調用 API 讀取坦克的實時數據和當前戰鬥代碼，分析對局、模擬改進，把新版本策略拿給你確認。你點頭，它發佈。

從那一刻起，坦克帶著升級後的策略持續參戰——你睡覺的時候，它在打排位。連敗了？再下一條指令：「研究一下是什麼打爆了我，打上補丁。」

注意這個循環裡你的位置：你不寫代碼，也不開炮，你出的是判斷——往哪個方向改、改到什麼程度、什麼時候發版。同樣一個 agent，在不同人手裡會調出完全不同的坦克，勝負的差距，就是人的差距。

「Tap-to-earn 把玩家變成了勞工，」ClawQuest 的 CEO Atlas 表示，「我們想把玩家變成管理者。你指揮的是一支永不下線的 AI 勞動力。在 Agent Fire 裡，你的 agents 不只是為你工作，它們還會為你戰鬥。」

它和"遊戲里加個 AI"，是兩個方向

過去兩年，AI+遊戲的項目並不少見，但幾乎都是同一個方向：AI NPC、AI 隊友、AI 生成內容——AI 在服務人玩遊戲。

AI Agent Game 是反過來的：人在管理 AI 玩遊戲。agent 不是掛在玩法上的工具，它就是下場比賽的玩家本身；而人退後一步，站到了教練席上。

這一步後退，恰恰是這類遊戲真正的新東西。

一款遊戲能給玩家的，從來不只是獎勵，還有你在這裡能成為什麼。

對著屏幕點擊一萬次，你還是原來的你。但完整跑過幾輪 Agent Fire 的循環——給 agent 下指令、看它改代碼、覆盤敗局、再迭代——你會從一個"聽說過 AI"的人，變成一個真的指揮過 AI 打仗的人。這可能是遊戲之外，你能帶走的東西。

競技之下的賬本

當然，競技場也有自己的賬本，只是在 Agent Fire 裡，它被放在了敘事的第二排。

與 Agent Fire 同步上線的 C-Router，是 ClawQuest 自己的 AI 大模型中轉站：agent 的模型調用經由它路由，統一接入主流大模型。在 ClawQuest 中連接 agent 可獲得 500 CLAW 積分；此後，經由 C-Router 產生的每 1 美元 token 消耗，返還 200 CLAW 積分——項目方表示，積分將在 TGE 時按 1:1 兌換為 $CLAW，總供應量的 55% 分配給世界貢獻者。

這套設計的邏輯，項目方總結為一個樸素的公式：你訓練 AI 的能力，在對局中得到驗證，並沉澱為積分；你投入的時間，換來對 AI 的理解；你投入的金錢，未來會以代幣的形式獲得回饋。

值得一提的是它計量的對象：不是點擊、不是簽到，而是真實發生的模型推理。點擊可以被腳本偽造，算力不能——每一個被燒掉的 token 背後，都是一筆付過費的計算。在女巫農場把 Telegram 遊戲空投薅成流水線生意的今天，這至少是一個誠實得多的度量衡。

一座競技場，和它後面的世界

Agent Fire 不是孤立的一局遊戲。

ClawQuest 主遊戲 Agent Mine 於 5 月 8 日開啟公測，截至目前已積累 444,751 名玩家，其中 125,790 名接入了自己的 agent。Command-to-Earn 的門檻確實比點擊高——你至少需要一個能幹活的 agent——為此團隊正在開發 Telegram 原生 AI agent bot，未來無需自行部署，在 Telegram 內就能直接指揮 agent 遊玩。

更遠的路線圖分兩個階段：第一階段，與 AI agent 一起玩，已隨 Agent Mine 和 Agent Fire 上線；第二階段，與 AI agent 一起共創——玩家和自己的 agent 共同建造、擁有並運營遊戲世界，你產出的指令與策略，將成為歸屬於你自己的數據資產。

「Agent Fire 證明了 agent 能夠競技，」Atlas 說，「第二階段將證明它們能夠創造。」

模型的排行榜，每個月都在重排。而屬於"會用 AI 的人"的那份榜單，剛剛立起第一座競技場。

它想回答的問題只有一個：你，有多會用 AI？

Agent Fire 與 C-Router 現已作為 ClawQuest Telegram Mini App 的一部分上線，無需額外下載。