花了点时间，仔细看了下 Ammo 新发的白皮书，感触良多。以下，分享下若干启发：
1）市场对于AI Agent的追求本质上在于，不满足AI只是一个Copilot模式的查询工具，用户问什么AI对应作答，而应该更像Buddy模式的陪伴生长模式，能够理解、思考和主动创造价值并推送给人。这是AI Agent能被抬上一个叙事高度的关键；
2）传统web2的AI单体模式起家主打“工具化实用主义”，在多模态协作上容易形成数据源头孤岛，很难真正意义上智慧级突破，web3虽说提出了AI Agent个体自主化意识形态，但距离目标实现还很远，AI的自主决策远比想象中要复杂。让AI做辅助自动化学习和路径推荐，人通过反馈增强AI自主学习的“共生模式”才能真正意义上成为接下来AI Agent的主导方向；
3）AMMO定义了一个名为metaSpace的抽象的空间，让围绕AI Agent的一切数据以Vector向量的形式在空间内可调配，好比区块链最初定义了Hash，才有了之后一切上链的协议和应用形态一样。这种以Vector为始的发端的形态不仅可以为web3服务，本身也是一种适用于web2多模态的框架标准，再配合在其之上的MAS多模态协作系统，可以把AI当前在学术方向的“智库”导向变成向工作、游戏、教育等实际应用场景的“实用”导向；
4）如何通俗理解呢？我们把metaSpace视为一个大型的购物中心，每一个功能层都属于一个SubSpace，每个区域都有不同的知识库，而Buddies系统就是一个智能导购系统，Goal Buddies作为专业导购精选一些高质量的商品为你推荐；而User Buddies则更像是私人助理一样能根据你的消费习惯和预算给出定制化方案；AiPP则像总服务台一样收集回馈建议，改进服务质量；
整体来说，要让AI Agent通过metaSpace+Buddies+AiPP人机反馈系统等必备组件运转起来，真正加速AI Agent的批量化生产和实用落地；
5）白皮书更多展示了一个链下AI Agent多模态协作框架和工程实现思路，一些组合链上的定义标准，包括ID身份系统、Memory记忆系统、Character特征系统、Context上下文管理、Oracle预言机系统等组件定义还需要进一步攻克探索（我之前常说的“链化”通用标准框架）；
以上。