X-Agent 发布白皮书,介绍产品架构与 XAGT 代币应用场景
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X-Agent发布最新白皮书:让AI从「生成内容」走向「执行与交易」
BlockBeats 消息,9 月 21 日,AI Agent 链上操作系统 (AI Agent Onchain OS) X-Agent 发布最新白皮书,系统介绍其产品架构、MCP 生态、商业模式及$XAGT 的应用场景。 白皮书指出,AI 行业的下一阶段不只是生成文字、图片或代码,而是让 Agent 能够理解用户意图、调用工具、执行任务并完成交易。围绕「Speak to Build,Share to Connect」的理念,X-Agent 允许用户通过自然语言创建具备上下文、记忆、技能、API 及钱包连接能力的 AI Agent,无需编写代码。 在商业模式上,X-Agent 希望打通 Agent 创建、MCP 能力接入、分发、支付和变现的完整链路。开发者可以将 API、数据和专业服务封装为 MCP 能力,并通过按次调用、订阅或交易佣金获得收入。 $XAGT 计划用于安全运行环境的计算费用、LLM 与 API 调用、Agent 交易结算、MCP 服务付费、Premium Agent 模板购买及开发者部署。未来还将拓展至服务质押、多 Agent 结算和生态治理等场景。 据项目方披露,X-Agent 目前已拥有超过 100 万注册用户,累计完成超过 110 万次自主任务,LLM Token 消耗量超过 840 亿。未来,项目还将推进 Super-Agent、企业沙盒、去中心化 Agent Store 及多 Agent 协作体系。 通过此次白皮书,X-Agent 希望进一步明确其长期方向:让任何人都能通过语言创建 Agent,让 Agent 真正具备执行、分发、支付和持续商业化的能力。
X-Agent AI MCP Hackathon 2026将于9月2日启动,双赛道角逐USDT与X-Points大奖
BlockBeats 消息,9 月 1 日,X-Agent 宣布,X-Agent AI MCP Hackathon 2026 将于 9 月 2 日正式启动,面向全球开发者及团队征集具备实际应用价值、可验证的 Agent 与 MCP 应用。本次活动为线上全球赛事,由 OlaXBT 提供支持。 黑客松设置两条赛道:开放创新赛道鼓励参赛者围绕 AI、加密资产、数据、自动化及 Agent 基础设施等方向,开发任意实用的 API 驱动型 Agent 或 MCP 能力;OlaXBT × X-Agent 交易挑战赛则向参赛团队开放 OlaXBT Nexus MCP,支持其使用策略开发、回测、绩效分析和市场数据等能力,验证交易策略并构建相关 Agent 或 MCP 应用。 本次活动总奖励包括 USDT 与 X-Points。每条赛道的第一名团队将获得 500 USDT 奖励;两个赛道各自前五名团队将共同获得 X-Points。X-Points 可用于参与 X-Agent 空投代币$XAGT兑换。获奖及入选项目还有机会获得 MCP 标准化、生态曝光、市场集成,以及付费调用商业化等支持。 活动报名及开发周期为 9 月 2 日至 9 月 19 日,技术评审与评选将于 9 月 20 日至 10 月 1 日进行,获奖名单预计于 10 月 2 日至 4 日公布。参赛项目需通过官方 GitHub 仓库提交。 报名及活动详情见原文链接。
Linux基金会Agentic AI基金会披露MCP调用量八个月激增98倍
PANews 9月16日消息,据Flop Labs称,Linux Foundation旗下Agentic AI Foundation称,ChatGPT用户发起的MCP工具调用量在今年1月至8月增长98倍,其相关SDK月下载量接近5亿次。次日,Bill & Melinda Gates Foundation加入该基金会董事会。Flop Labs指出,这些由AI agents而非用户直接发起的调用均按次计费,反映出由agents驱动的算力需求快速攀升,并称agents持有的资金应可直接兑换算力,这也是其代币$FLOP的设计基础。
英伟达给Pi加外挂:Agent自己研究找出4种优化,Token最高省64%
动察 Beating AI 快讯,英伟达 NVLabs 开源 SoL-Pi,给 Coding Agent Harness「Pi」加了一层效率优化。研究团队搭了一套自动研究流程,让多个 Agent 分析 Pi 的运行轨迹、提出优化方案、改代码并自动验证。最初有 152 个候选方向,最后只留下 4 个。 这 4 个优化都在减少重复开销。比如改完代码后直接接着跑测试,少一次模型调用;读过的大文件和长输出先存到本地,需要时再取;子任务结束后判断要不要压缩上下文;超长日志先交给便宜模型筛重点,再核对内容确实来自原日志。 在 EdgeBench 上,SoL-Pi 相比原版 Pi 少用 45%–49% Token,成本低约三分之一;相比 Codex、Claude Code 的原生 Harness,Token 少 35%–64%,按 API 标价计算成本低 50%–54%。 不过省钱会损失一点能力,SoL-Pi 保留了 Pi 约 94% 的平均得分;在 Terminal-Bench 4 的 63 个 CPU 任务里,它解出 15 个,Codex 和 Pi 都是 18 个。
OpenAI推出Agents API公测,支持全托管云端智能体及自选沙箱
PANews 9月11日消息,OpenAI宣布Agents API已向所有开发者开放公测,支持基于Codex智能体运行框架构建和运行云端智能体。OpenAI负责模型调用、工具使用、任务编排、长时间会话及上下文管理,开发者可自行定义智能体能力,并选择代码执行和文件处理环境。 开发者可接入自有沙箱或第三方服务,按需选择CPU、GPU、内存、文件及密钥存储配置,支持全托管环境或在自有VPC内部署。首批深度集成合作方包括Blaxel、Cloudflare、Daytona、DigitalOcean、E2B、Modal、Oracle、Runloop和Vercel。
Etherscan 推出「Build with AI」,支持经 MCP 等访问 60 余条 EVM 链数据
Foresight News 消息,Etherscan 发推表示,其已推出「Build with AI」工具套件,为 AI Agent 提供访问链上数据的能力,覆盖 60 余条 EVM 链,包含三项工具:Etherscan MCP 可连接 Claude、Codex 等 Agent 获取实时链上数据;Etherscan CLI 支持在终端查询 API,输出 JSON、表格或 CSV 格式;Etherscan Skills 提供 Orchestrator、Contract Review、Transaction Debugger、Etherscan Flow 等模块,可通过 Skills CLI 安装。Etherscan 提醒,仅 mcp.etherscan.io/mcp 为官方 MCP 服务器,其余为第三方仿冒版本。