Action Model：用你的数字行动训练AI，并奖励积分
人工智能的下一次进化可能不是关于生成更好的答案，而可能是在采取有意义的行动、完成实际工作，并与做出贡献的人分享创造的价值。
人工智能正在改变人们工作、研究、构建产品以及和数字平台互动的方式。然而，当今的AI经济在很大程度上仍然集中在少数几家控制模型、基础设施和产品的科技公司手中。
@ActionModelAI正在追求一个不同的愿景：一个AI生态系统，人们通过数字行动做出贡献、因符合资格的参与而获得奖励，并有可能分享他们帮助训练的技术所创造的长期价值。
其生态系统汇聚了三个核心概念：一个大型行动模型（Large Action Model，LAM）、通过Actionist实现的AI驱动自动化，以及一个名为ActionFi的基于任务的激励系统。
但每个组成部分具体做什么？奖励系统如何运作？在投入时间之前，用户应该了解什么？
让我们来看看完整图景。
1. 什么是Action Model AI？
Action Model正在构建一个大型行动模型（Large Action Model，LAM），这是一个旨在理解和在数字环境中执行行动的AI系统。
传统的大型语言模型主要处理和生成语言。它们可以解释流程、编写代码、总结文档，并推荐某人下一步应该做什么。
一个面向行动的模型旨在更进一步。它需要理解实现某个结果所需的步骤顺序，并与之交互以完成这些步骤所需的软件。
考虑一个简单的例子。
你让一个AI助手研究十个潜在商业伙伴，将他们的详细信息整理到电子表格中，起草个性化的外联消息，并准备一份摘要。
传统助手可能会提供说明、研究和草稿。一个面向行动的系统旨在跨相关应用程序执行工作流，验证进度，并返回已完成的工作供审查。
从产生信息到执行工作的转变是Action Model背后的核心思想。
该项目还强调了一个更广泛的所有权问题：如果人们贡献了有助于改进AI的行动和训练数据，他们是否应该有一种方式来参与生态系统的奖励和治理？
Action Model的答案是围绕训练贡献、自动化产品和拟议的$LAM代币构建一个面向社区的生态系统。
2. 了解Action Model生态系统
理解该项目最简单的方法是将其主要组成部分分开来看。
Action Model：智能层
大型行动模型是生态系统旨在发展的核心智能。
其目的是学习数字任务是如何执行的，包括导航界面和完成工作流所需的交互顺序。
数字行动的例子包括打开网站、导航菜单、填写表单、与仪表盘交互，以及遵循一系列步骤完成任务。
目标是帮助AI系统不仅理解用户想要什么，还理解如何执行它。
Actionist：自动化层
Actionist是将指令转化为可执行工作的产品。
它专注于AI员工和智能体（agent），这些智能体可以跨应用程序协调任务、遵循时间表并返回结果供审查。
潜在用例包括研究潜在客户、准备报告、起草邮件、更新客户记录以及协调周期性业务工作流。
Actionist描述了一个流程：用户指定结果，系统规划工作，AI智能体执行步骤，重要的结果或操作可以发送回来供批准。
这不同于仅仅提供响应的聊天机器人。目标是完成一个工作流。
ActionFi：贡献与奖励层
ActionFi将合作方定义的数字任务与激励连接起来。
它不是只关注点赞、转发和曝光量，而是旨在奖励在真实网站和应用程序上执行的合格操作。
合作方可能希望用户完成新手引导、探索产品功能、配置仪表盘，或执行其他明确定义的工作流。
ActionFi旨在通过Action Model浏览器扩展来验证所需活动，并根据活动规则分发奖励。
更广泛的想法是，真实的产品使用可能比表面的社交参与更有价值。
这三个组件相互连接，但服务于不同的目的：Action Model开发智能，Actionist将AI应用于工作，ActionFi激励参与。
3. Large Action Model有什么不同？
语言模型和行动模型之间的区别在于它们处理任务的方式。
语言模型可能解释如何在网站上完成交易。一个面向行动的系统旨在导航相关界面并执行必要的步骤，具体取决于其权限和安全控制。
这需要几种能力：
- 感知（Perception）：理解界面和可用控件。
- 规划（Planning）：将目标分解为更小的、有序的步骤。
- 执行（Execution）：与网站和应用程序交互。
- 验证（Verification）：检查预期操作是否成功。
- 适应（Adaptation）：当界面或工作流发生变化时作出响应。
这些是面向行动的AI的通用要求，而不是对每种能力在每个环境中都能完美工作的保证。
网站会变化，界面可能不可预测，有些操作会带来财务或运营风险。因此，可靠的自动化需要权限控制、清晰的执行记录，并在适当时由人工批准。
机会是巨大的：如果AI能更好地使用人们已经在使用的软件，自动化就可以扩展到那些缺乏专用API或专门集成的业务流程中。
4. ActionFi解析：奖励行动而非关注
ActionFi是生态系统中最具特色的部分之一，因为它针对的是Web3激励活动中的一个常见问题。
许多加密活动奖励社交参与。用户关注账号、点赞帖子、转发公告并发布内容以换取积分或奖励。
这些活动可以帮助项目获得曝光，但它们不一定证明人们使用了产品。
一个活动可能产生数千次社交互动，却只吸引到极少的活跃用户。
ActionFi试图通过关注可验证的数字行动来改变激励结构。
原则很简单：
不是只奖励人们谈论产品的内容，而是奖励他们在产品上实际执行的合格操作。
根据活动的不同，任务可包括：
- 创建账户并完成新手引导。
- 探索产品的指定功能。
- 执行符合条件的交易。
- 配置仪表盘或数字工具。
- 完成技术工作流。
- 执行其他合作方定义的任务。
不是每个活动都会包含所有这些项目。合作方决定任务要求、资格标准、奖励池和活动持续时间。
ActionFi如何运作
1. 合作方创建活动。
项目或公司定义希望用户完成的任务，并建立活动的奖励结构。
2. 用户选择任务。
参与者查看要求并访问相关的合作方平台。
3. 用户执行要求的操作。
参与者在合作方的网站或应用程序上完成指定的工作流。
4. 浏览器扩展验证活动。
ActionFi使用Action Model浏览器扩展来检查所需步骤是否已完成。任务的验证规则决定该活动是否符合资格。
5. 符合条件的参与者获得奖励。
根据活动不同，奖励可能包括LAM Points、合作方代币、稳定币、基于排行榜的分配或抽奖式奖励。
每个活动的确切奖励机制需要单独查看。
为什么这种方法很重要
对合作方来说，潜在的好处是可衡量的产品参与，而不仅仅是关注度。
对用户来说，它创造了通过完成符合条件的任务来赚钱的机会。
对Action Model来说，经过验证的工作流可能产生人们如何与软件交互的结构化示例，支持其更广泛的模型开发目标。
这构成了产品采用、用户激励和AI训练之间潜在的反馈循环。
仍然需要区分预期模式和已经验证的结果。长期价值将取决于验证质量、数据的实用性、合作方需求以及留住真实用户的能力。
5. ActionFi对比InfoFi与SocialFi
这些术语描述了围绕在线参与组织激励的不同方式。
SocialFi：将社交参与变现
SocialFi将社交网络和金融激励连接起来。根据平台不同，用户可能通过内容创作、社区参与、受众增长或社交互动来赚钱。
其优势在于帮助项目和创作者建立社区。
当参与成为主要目标，参与者优化点赞或粉丝数量而非有意义的贡献时，它的弱点就暴露出来。
InfoFi：激励信息和注意力
InfoFi通常将信息生产、研究、内容、注意力或声誉与奖励联系起来。
在Web3中，这可能意味着奖励项目分析、教育性帖子、原创内容以及其他帮助信息流通的贡献。
设计良好的InfoFi可以帮助有用的信息触达受众。设计不佳的系统可能鼓励重复发帖、低质量内容和参与刷量。
ActionFi：激励经过验证的数字活动
ActionFi将焦点转向在数字产品和平台上完成任务。
一个SocialFi活动可能奖励社区参与。一个InfoFi活动可能奖励对某个项目的详细分析。一个ActionFi活动可能奖励用户完成合格的产品工作流。
这三种模式可以互补。一个项目可能使用InfoFi来教育人们，用SocialFi来建立社区，用ActionFi来鼓励产品采用。
ActionFi的独特主张是，它旨在验证超越社交指标的行动，包括可能无法通过传统API暴露的基于浏览器的活动。
这并不会自动让每个行动都有价值。一个已完成的任务仍可能是低质量的、因错误原因被激励的，或不太可能带来长期使用。活动设计仍然至关重要。
6. Action Model浏览器扩展
浏览器扩展是用户活动与生态系统之间的重要桥梁。
ActionFi使用它来验证符合资格的任务，而更广泛的Action Model训练系统旨在从数字交互中学习。
官方网站表示，用户可以启用或暂停训练、调整设置，以及屏蔽某些网站或类型的流量。它还说明，敏感网站、密码和支付字段默认被排除在外。
这些是重要的隐私承诺，但用户应查看当前的文档和扩展权限，以了解该实现的确切运作方式。
在启用训练之前，请考虑：
- 哪些网站和交互类型可以被观察？
- 哪些信息在本地处理？如果有的话，哪些信息会被传输？
- 敏感字段和个人信息如何被排除？
- 你能否检查、暂停或删除已记录的训练会话？
- 扩展需要哪些权限？
- 安全问题和未授权访问如何处理？
该项目声明不存储个人数据，训练关注的是交互结构而非个人内容。这些声明应参照当前的技术和隐私文档来评估。
隐私很重要，因为从浏览器交互中学习的AI系统必须区分有用的工作流信息和敏感的个人活动。
一个强大的设计应该明确这种区分，并给予用户有意义的控制。
7. LAM Points与$LAM代币
奖励系统是人们探索Action Model的另一个主要原因。
该项目表示，用户可以通过以下活动获得LAM Points：
- 基于浏览器的训练。
- ActionFi活动。
- 推荐。
- 任务和其他符合条件的活动。
- 发布被其他用户采用的工作流。
官方网站声明，LAM Points计划在代币生成事件（Token Generation Event，TGE）时转换为$LAM。
然而，网站的FAQ表示尚未公布TGE日期。因此，用户应区分当前记录的积分和流动的、可交易的代币。
用户应该理解什么？
- 积分不等于现金。积分余额本身并不能确定有保证的代币分配或市场价值。
- 转换规则很重要。最终结果取决于官方转换机制、资格规则、分配时间表以及任何适用的条件。
- 活动质量可能很重要。项目表示奖励可取决于已验证的活动、贡献质量和当前计划规则。
- 代币价值存在不确定性。即使代币被分配，它们的市场价格、流动性和未来用途也无法得到保证。
任何参与者都应依赖官方公告来了解最终代币供应、分配、归属安排、资格标准和TGE详情。
不要假设每个积分都会以固定比率转换，也不要认为今天的积分余额能预测未来的收益。
8. 推荐、任务与贡献倍率
除了背景训练和ActionFi任务之外，生态系统还提供其他参与途径。
推荐
用户可以通过推荐链接邀请其他人。推荐计划可以帮助项目增长，但奖励率、资格条件和任何限制都应在当前仪表盘中查看。
任务
任务提供结构化的活动，可能向用户介绍生态系统、其产品或合作方活动。
对于尚未准备好安装浏览器扩展或完成更复杂工作流的人来说，它们是很好的起点。
训练倍率和进度
项目还提出了训练等级和基于贡献的倍率。这些可能影响在当前规则下从符合资格活动中获得的积分。
倍率不应被解释为有保证的财务回报。它们的效果取决于被计数的活动、适用的计划规则以及项目宣布的任何变化。
最佳做法是优先进行有用、合法的参与，而不是在不理解要求的情况下追逐每一个倍率。
9. ActionFi奖励：合作方代币与稳定币
ActionFi活动可能提供超出LAM Points的奖励。
项目公布的活动说明描述了由合作方资助的奖励池，可以包括合作方代币或稳定币。一些活动可能根据合格活动和排行榜分配奖励，而另一些可能包括抽奖式分配。
这很重要，因为可能存在两种不同的激励机制：
- 生态系统贡献：用户根据Action Model的规则获得LAM Points或其他计划积分。
- 合作方活动奖励：用户根据该活动的具体条款，获得由参与项目资助的奖励。
这些机制不应混淆。获得积分并不自动使某人符合所有合作方奖励的资格，完成一个任务也不保证获得奖品——如果活动使用竞争性或抽奖式分配的话。
在参与之前，请查看奖励池、任务要求、排名标准、截止日期、地区限制和分配条件。
10. Actionist：把AI变成数字员工
Actionist是生态系统的自动化产品。
它的目标是让人们用日常语言描述期望的结果，然后让AI智能体在受支持的应用程序中规划并执行必要的工作。
当前Actionist网站描述了围绕五个阶段构建的工作流：
- 描述（Describe）：指定你想要的结果。
- 规划（Plan）：将目标分解为步骤和依赖关系。
- 执行（Act）：让AI智能体在受支持的工具中执行工作。
- 审批（Approve）：审查重要操作和结果。
- 重复（Repeat）：安排工作流或在条件变化时触发它们。
示例包括准备销售报告、研究潜在客户、起草后续邮件、组织项目信息以及协调重复性任务。
潜在优势是减少在应用程序之间切换和手动重复例行工作的时间。
Actionist还强调可见的执行历史、范围限定的权限和人工审批检查点。这些控制很重要，因为AI智能体可能犯错、误解指令或尝试一个有后果的操作。
对于敏感的工作，用户应保持适当的访问限制，并让有重大影响的决策经过人工审查。
11. 工作流创建与潜在创作者经济
Action Model的生态系统也将工作流创建确定为一种可能的参与途径。
工作流将一系列操作打包成其他用户可以运行或适应的内容。例如，创作者可以开发一个用于收集研究、组织数据或准备定期报告的工作流。
如果其他人采用一个有用的工作流，它的价值就可能超过一次性贡献。
官方Action Model网站将发布被他人使用的工作流列为赚取LAM Points的方式之一。一些项目页面还描述了某些贡献等级的工作流相关好处。
然而，任何利润分享安排、市场资格或基于代币的好处的细节都应参照当前官方条款核实。在条件确认之前，公布的好处或拟议的功能不应被视为有保证的付款。
更广泛的机会是明确的：创作者可以贡献可复用的自动化，而不是完全依赖帖子和受众覆盖。
12. 大使与创作者网络
Action Model还宣传了创作者和社区大使的机会。
这些计划面向那些能够解释技术、创建原创内容、教育用户并帮助生态系统成长的人。
潜在贡献包括：
- 教育性的X帖子（原Twitter）和讨论串。
- 产品操作演示和教程。
- 解释Action Model、ActionFi和Actionist的文章。
- 可视化讲解和短视频。
- 社区支持和反馈。
- 活动参与和产品试验。
该项目宣传了为选定的创作者提供付费机会、独家奖励、早期访问权、直接合作和社区认可。
这些机会取决于选拔和计划条款；不应假设每个申请人都能获得或有保证。
对创作者来说，最有力的方法是产出原创、有用的内容，并展示对产品的真实理解，而不是简单重复宣传口号。
13. 隐私、安全与用户控制
隐私是Action Model公开定位的核心。
项目声称其浏览器扩展旨在从交互结构而非存储个人内容中学习。它还描述了暂停训练、屏蔽网站和管理训练设置的控制选项。
这些是有意义的设计目标。但隐私声明不能替代对实现的理解。
在安装扩展之前，用户应查看官方隐私政策、技术文档、权限列表以及任何可用的安全评估。
还值得将基于浏览器的训练与AI自动化区分开。观察用户交互的扩展和代表用户执行任务的AI智能体具有不同的风险特征。
对于浏览器训练，关键问题是捕获了哪些交互数据以及如何处理它们。
对于自动化，关键问题包括智能体可以访问哪些应用程序、它可以更改什么，以及它何时必须请求批准。
一个值得信赖的生态系统需要清晰的权限边界、合理的默认设置、透明的数据处理方式，以及让用户控制参与的方法。
14. 主要风险与开放性问题
Action Model的概念很有趣，但审慎的评估也应考虑不确定性。
代币不确定性
LAM Points的价值取决于最终的代币分配和转换规则。未来代币的市场价值同样存在不确定性。
活动可持续性
合作方活动可以吸引用户，但临时激励不一定能产生忠诚客户或长期的产品使用。
验证质量
基于浏览器的验证可以扩展可衡量任务的类型，但其可靠性取决于实现方式和被评估的具体任务。
隐私与安全
任何处理浏览器活动或操作应用程序的系统都需要强大的保障措施。用户应查看可用的技术证据，而不是只依赖营销声明。
模型性能
一个大型行动模型必须应对不断变化的界面、模糊的指令、失败的操作和意外情况。模型的实际质量将取决于它在真实环境中的表现。
奖励公平性
积分和合作方奖励的分配需要清晰的标准。用户应了解什么算数、排名如何决定，以及活动规则是否可能改变。
代币长期用途
$LAM、模型开发、治理、工作流使用和生态系统收入之间的关系，对项目的长期可持续性至关重要。
这些问题并不会使想法失效。它们指出了随着生态系统发展而需要仔细审视的领域。
15. 如何开始使用Action Model AI
对于想要探索生态系统的用户，一个合理的起步路径是：
1. 访问官方网站。
前往 https://actionmodel.com/ 并查看可用的产品和参与选项。
2. 创建账户并检查资格。
遵循官方的入门流程。项目将访问描述为基于邀请的，因此根据当前规则，用户可能需要邀请或推荐。
3. 查看浏览器扩展。
在启用之前，检查其官方列表、权限、隐私文档和训练设置。
4. 探索ActionFi。
查看可用的活动，选择你理解并能合法完成的任务。开始前阅读奖励条件。
5. 跟踪你的贡献。
使用仪表盘查看记录的活动和积分。请记住，积分余额并不保证特定的代币支付。
6. 如果需要自动化，探索Actionist。
访问 https://actionist.ai/ 了解可用的自动化功能，并判断它们是否适合你的工作。
7. 关注官方更新。
查看项目网站和官方X账号，了解活动公告、计划变更、代币详情和产品发布。
官方X：https://x.com/ActionModelAI
16. 更大的图景：从注意力经济到行动经济
互联网多年来一直在衡量点击、曝光、粉丝和参与度。Web3为其中许多活动添加了代币激励，创造了新的赚钱方式，但也带来了操纵指标的新理由。
Action Model正在探索一个不同的方向。
它不将在线参与主要视为注意力，而是旨在把激励与有用的行动联系起来，并将行动数据应用于AI开发。
预期循环是：
用户完成数字任务 → 合格操作被验证 → 参与者获得符合条件的奖励 → 结构化行动数据支持AI开发 → 自动化产品将行动导向的智能投入实际工作。
这一模式的成功取决于任务是否创造真实价值、验证是否可信、AI是否不断改进，以及奖励系统是否可持续。
如果这些环节能连接起来，生态系统可以在人类贡献和AI发展之间建立更直接的关系。
这并不意味着SocialFi和InfoFi会消失。内容、研究和社区建设仍然重要。但基于行动的激励可以提供一种方式来认可传统参与指标所遗漏的贡献。
最后思考
Action Model AI围绕一个简单但雄心勃勃的理念构建：AI应该能够做的不只是说话，而帮助构建它的人应该有机会参与其成功。
其生态系统将行动导向智能的大型行动模型、用于AI驱动自动化的Actionist，以及用于奖励合格数字任务的ActionFi结合在一起。LAM Points、推荐、任务、工作流创建和创作者计划在其各自规则下提供了额外的参与途径。
该论点最有力的部分，是尝试将真实的数字活动与AI训练和产品采用连接起来，而不是完全依赖注意力指标。
最大的问题同样重要：模型能否可靠运行？隐私能否得到保护？合作方活动能否创造持久价值？最终的代币和奖励机制能否透明且可持续？
这些是随着Action Model发展需要关注的事情。
AI的未来不应仅以模型能生成什么来衡量。还应该以它们能完成什么、谁帮助它们改进，以及它们创造的价值如何分享来衡量。
🌐 官方网站：https://actionmodel.com/
🐦 官方X：https://x.com/ActionModelAI
🤖 Actionist：https://actionist.ai/
探索这个生态系统，阅读官方条款，并依据其真实产品和可衡量的进展来判断这个机会，而不是仅仅依据积分或承诺。