Alpha掘金》AI預言家「Rei」準確預測$Routine飆漲，走出AI代理人新路？

Solana 上的金狗 $Routine 暴漲，引爆社群熱議，而最早發現該幣潛力的 AI 代理人「Rei」也隨之爆紅。Rei 背後的 Rei Network 聚焦 AI 和區鏈底層重構，打造認知引擎 Core、預測模型 Hanabi、AI 輸出轉譯預言機、資料儲存標準 ERCData，展現出超越虛熱敘事的技術深度。
（前情提要： 串聯萬物的 MCP 加上 Web3，能成下一波 AI 百倍敘事嗎？ ）
（背景補充： AI Agent 融合 Web3，機器人幫你鏈上理財時代要來了？ ）

本 週 23 日，Solana 鏈上迎來久違的金狗 $Routine，短短三天內市值飆升至 1,900 萬美元，迅速引爆社群熱情。而在這波熱潮背後，社群注意到一位提前發現這一金狗的 AI 代理人—— Rei 。它早在 $Routine 市值僅約 400 萬美元時，便發文分析其具備顯著的價格與社交動能，這激勵了 Rei 自身的熱度與價格表現。

$4M ➡️ $19M @unit00x0 detected #routine meme traction yesterday and noted strong price and social momentum https://t.co/41LGs5I1UF pic.twitter.com/L2mWeDRjry

— reitern (@0xreitern) March 24, 2025

$REI 單日飆升 52%

據 CoinGecko 數據 ，過去 24 小時 $REI 價格從 0.01583 美元，飆升至最高 0.02415 美元，單日漲幅高達 52.6%、近一週飆漲 132%，市值重回 2000 萬美元。然而，若與今年 1 月高點相比，目前價格仍回撤了約 88.8%。

儘管如此，社群普遍認為 $REI 仍具備挑戰前高的潛力，是值得持續關注的 AI 項目。接下來，本文將帶你深入了解 Rei agent 所屬的 Rei Network 是什麼、具備哪些潛力？

Rei Network 是什麼？

在眾多 AI＋區塊鏈專案中，Rei Network ( @ReiNetwork0x ) 以「先解決底層結構，再談應用落地」的方式異軍突起，背後由 @0xreisearch 領導，他正試圖解決兩大技術難題：

1. AI 與區塊鏈本質相異 —— AI 側重 機率與上下文分析 （同樣輸入，有時會有不同的輸出），而區塊鏈則要求 確定性與一致性 （同樣的輸入，必須產出同樣的結果）

2. 現有的基礎設施無法支撐 AI 與鏈上應用的深度整合，無論是運算資源、記憶架構，還是數據結構，都存在明顯瓶頸

因此，他們認為唯有從架構層重構，才有可能真正打造出具備長期記憶與實時反應能力的 AI 代理人。為此，他們提出了自己的核心解法 —— 一套名為 Core 的「認知基底引擎（Cognitive Base Layer）」。

Core：Rei 的記憶與認知引擎

據 @genfumbler 介紹 ， 在 Rei Network 的整體技術堆疊中，Core 是最底層、也是最關鍵的基礎設施，其被定位為一個 認知層級的運算引擎 ，專門用來驅動像 LLM 這類的神經網路模型。

它具備 語意記憶功能 ，能夠即時將「過去的情境脈絡」與「當前狀態」整合進 AI 的推理過程，同時也遵循類似生物神經系統的運算邏輯進行資料處理。Core 的架構靈感來自大腦神經系統，以 多層次、分散式結構 設計，並在各模組之間設有 即時反饋機制。

近日，Core 開放 API 早期訪問申請，有助更多開發者使用此引擎構建 AI 代理人。

REICore API early access application will be closed in 48 hours on March 22nd 7:00 UTC

Selected applicants will start receiving API keys

Link to apply: https://t.co/dKTFFX2rCg pic.twitter.com/aScT3l75Tr

— REI Network (@ReiNetwork0x) March 20, 2025

從 Core 向上：Catalog 模型與 Factory 工具

在 Core 的上層，是名為 Catalog 的模型系列。這些模型設計為 小巧、專用、可即時推理 ，首個發布的是金融市場預測模型 Hanabi-1 ，已開源未訓練版本。Hanabi 的設計邏輯強調「資料極小或剛出現時」也能進行有效預測，並以更強的歸納偏好（Inductive Bias）應對高波動場景。

未來，Rei 也計劃推出 Factory ，讓非技術用戶也能部署並運行客制化的 Core 代理人，這些代理人會根據用戶的操作與互動進行個性化調整，具備「持久記憶 + 自我學習」的能力，是真正具備語境理解力的 AI 個體。

目前社群所熟知的 @unit00x0，即是初代 Rei agent，一旦 Core 公開，其架構也將全面升級，或能提供更好的 Alpha 分析。

Rei Network 的兩大實踐

在 Core 提供 AI 更深層的理解與記憶能力的同時，Rei Network 推出兩大實踐：Rei Framework 和 Rei agent。前者解決了 AI 可以與區塊鏈 各司其職又無縫互動 的關鍵問題；後者正是這套框架的首個應用，能讀懂鏈上語境並主動執行對應行為。以下摘要 @0x_Rorschach 的介紹。

1. Rei Framework：AI × 區塊鏈協作的基礎設施

Rei Framework 讓 AI 和區塊鏈能在「發揮各自優勢」的前提下協作。由以下元素組成：

• 分工架構 ：任務會在 AI 和區塊鏈兩個環境中被劃分處理，讓各自能發揮自己的最大優勢。如 AI 負責學習與推理，區塊鏈負責執行與驗證。

• 預言機橋接（Oracle Bridge） ：將 AI 的預測結果轉譯為區塊鏈可處理的資料格式，同時保留背景脈絡與資料關聯。

• ERCData 標準 ：一種重新設計的鏈上儲存格式，專為 AI 輸出資料設計，可儲存複雜結構與層次關係。

• 記憶系統 ：讓 AI 應用可以擁有演化能力與模式辨識能力，同時保有區塊鏈的確定性。

這讓資訊在 Rei Framework 中的運作分為兩個階段：

1. AI 辨識模式與學習 → 儲存與記憶 ：AI 模型辨識出模式，利用 ERCData 儲存結果與其上下文，並透過記憶系統保留這些經驗作為後續學習基礎。
2. 智能合約整合 → 作出可驗證的行動 ：鏈上應用或智能合約利用這些見解做出明智、確定性的決策。

這讓 AI 可持續學習與演化，同時鏈上應用仍能維持一致性輸出。

2. Rei Agent：框架落地的首個應用

為展示架構潛力，Rei 推出了首個 AI 代理人 —— Rei agent ( @unit00x0 )，定位為加密量化分析師。這個 Agent 採用四層架構，具備「思考 → 推理 → 決策 → 執行」的流程：

• 思考層 ：分析原始資料，辨識模式

• 推理層 ：基於背景脈絡，進一步推理意義

• 決策層 ：彙整資訊，作出行動選擇

• 執行層 ：將決策轉化為鏈上可執行的操作

這使得 Rei agent 可視為一個能讀懂鏈上語境並執行對應行動的 AI 實體。未來，我們除了可以看到它在 X 上從數據分析的角度分享代幣資訊，也有機會見到它 主動代替用戶執行鏈上操作 （如 DeFAI 領域）。此外，用戶可以在 terminal（ terminal.reisearch.box ）中實時觀察 Rei Agent 的推理過程。

最新進展

不畏市場低迷， Rei Network 團隊持續耕耘，據 @platacrypto 介紹，該項目最近迎來了以下進展：

公開 ERCData 標準

公開 ERCData 標準，正式向第三方開發者全面開放，有望促進 Rei 的能見度與生態成長，或能開啟 Rei 生態的飛輪：

⬇️ 代理人開始在 REI Network 上被建立
⬇️ 用戶開始使用這些代理人
⬇️ 用戶與建構者從中獲得價值
⬇️ 更多資源投入到代理人優化與開發
? 吸引更多用戶持續使用代理人

開源 Hanabi-1 模型

Rei 釋出全新模型 Hanabi-1 ，是其 Catalog 系列的第一款開源代理人模型，主打 金融市場預測 。Hanabi-1 採用經過強化的 Transformer 架構 （一種擅長時間序列處理的深度學習模型），能根據價格與情緒資料，預測市場的四項核心指標：價格方向（上漲或下跌）、未來一小時的波動率、價格變幅（%）、以及根據成交量模式估算的買賣價差（Spread）。

該模型支援兩種輸入窗口設定：以近 4 小時或 12 小時的資料，預測未來 1 小時走勢，其中 12 小時設定在實測中表現最佳。Hanabi 內建可調整的「信心參數」（Confidence Threshold），可控制在多高的預測信心水準下才觸發輸出，讓用戶能靈活設定風險偏好。

在社群測試中，@platacrypto 分享 Hanabi 對 $HYPE 代幣進行模擬交易時，成功提升方向判斷準確率達 3.02%，在特定交易區間中甚至達到 100% 準確率。這顯示 Hanabi 不僅能支援手動交易者，也適合用於強化 造市策略（Market Making） 或作為預測工具的底層模型。更多細節可看 官方文章 。

拓展至 Hyperliquid

22 日，官方宣布已納入 Hyperliquid 生態地圖，並表示 Hanabi-1 即是以該平台上的 $HYPE 市場資料進行訓練。

We are now listed on @HyperliquidX Ecosystem Map by @hypurr_co

The Hyperliquid exchange is the perfect experimental playground for training financial AI models. Our first open-source model (hanabi-1) is trained with $HYPE on Hyperliquid

For more details on the model… pic.twitter.com/Q2OGNOTxUX

— REI Network (@ReiNetwork0x) March 22, 2025

結語：技術底氣足，但仍需市場驗證

Rei 作為 AI agents 開發框架，長期被視為與 Virtuals 的 G.A.M.E.、ai16z 的 ElizaOS 等龍頭齊名的重要項目方，代幣市值最高曾突破 1.5 億美元。而在近期 GambleFAI 代理人成為熱門敘事的背景下，Rei 的 Hanabi-1 準確率表現亮眼，也使其得到了更多關注。

不過，投資加密項目不僅取決於基本面，還需考量當前整體流動性環境、敘事熱度、社群活躍度等多重因素。Rei 雖具備技術深度、分工架構與預言機的先發優勢，未來能否真正形成生態效應，仍有待觀察。

可持續追蹤的觀察點包括：

• Core 公開釋出時間？有無更多代理人基於 Core 建構而生？

• Hanabi-1 是否真正被導入實盤交易？

• Factory 推出時間？推出後是否能提升非技術用戶參與度？

• 社群熱度是否能延續，進而推動 $REI 市值重返高點？

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