我发现了一个很有意思的点：Sentient 可能是目前少数能把「网页抓取」和「链式引用」真正用到 AI 回答里的项目。 这听起来好像没什么大不了的，但当你真正用过之后，你会发现这个功能的价值远比想象中要大。 大部分 AI 的问题：你根本不知道它说的对不对 我们用 AI 的时候，最大的痛点是什么？ 不是它回答得不够详细，也不是它不够聪明，而是：你根本不知道它说的对不对。 比如你问它：「哪个 L2 项目值得参与？」 它会给你一堆项目名、术语和看似专业的建议： "Arbitrum 生态成熟，TVL 高" "zkSync 技术领先，社区活跃" "Starknet 有长期潜力" 听起来很有道理，但问题来了： 这些信息是从哪来的？ 是模型记忆里的旧数据，还是实时抓取的新信息？ 如果我想验证，我该去哪里查？ 大部分 AI 不会告诉你。它只会给你一个"看起来很专业"的答案，然后你要么选择相信，要么自己去 Google 一遍。 这就是为什么很多人用 AI 的时候会觉得"不踏实"——因为你不知道它的信息来源是什么。 Sentient 的做法：给你答案的同时，给你来源 Sentient 的做法不一样。 当你问它：「哪个 L2 项目值得参与？」 它不仅列出 Arbitrum、zkSync、Starknet，还自动附上真实链接： 而且这些链接不是死链，不是随便贴的，而是能跳转到具体内容页的、实时网页。 你可以点进去看： 这个项目的最新动态是什么 社区讨论在说什么 官方文档怎么写的 这种体验就像：AI 不再是一个"黑盒"，而是一个"研究助手"——它帮你找资料、整理信息、给出结论，但同时也把所有的 source 都摆在你面前，让你自己验证。 这是其它 AI 比不了的。 技术上怎么做到的？智能 Agent 网格系统 这背后靠的是 Sentient 的智能 Agent 网格系统（The Grid）。 Dobby 只是其中一个 Agent 实例，但它的工作流程很有代表性： 1. 实时抓取网页 每次回答前，Agent 会先去抓取相关网页——不是靠模型记忆，而是真的去网上找最新信息。 2. 提取内容 抓取到网页后，Agent 会提取关键内容，过滤掉无关信息。 3. 自动附上引用 在回答中，Agent 会自动把引用的网页链接附上，让你知道信息来源。 4. 用自然语言结构化输出 最后，Agent 会把这些信息整理成自然语言，给你一个清晰、有逻辑的答案。 整个流程是动态的，不靠模型记忆，靠实时搜索 + 筛选 + 结构整理。 这就是为什么 Sentient 的回答总是能带上最新的链接和信息——因为它每次都是"现场去找"，而不是"从记忆里翻"。 从数据看效果：这不是噱头，是真功夫 我看了一下 Sentient 的数据，发现这个功能不是噱头，而是真的在用： 🐶 从数据看效果： 目前 Dobby 回答中引入真实链接的占比超 60%+ 每次回答平均调用 4~10 个网页 链接类型包括 News、Doc、Twitter、官网、Dashboard 等 对应的网页内容抓取刷新间隔最短可达 10 秒 这说明它不是随便贴链接，而是真的抓了、看了、引用了。 而且这个抓取频率（最短 10 秒）意味着：如果有项目刚发了新公告，Sentient 可能比你自己刷 Twitter 还快知道。 为什么这个功能重要？因为加密世界需要"可验证" 在加密世界，信息的可验证性比任何时候都重要。 因为： 信息变动快：项目今天说要做 A，明天可能就改成 B 了 项目真假混杂：有些项目看起来很靠谱，实际上是空气 有出处的内容才能被验证：如果你不知道信息来源，你就无法判断真假 靠记忆回答的 AI，很容易被忽悠——因为它可能记住的是旧信息，或者是错误信息。 而 Sentient 能通过链接告诉你它回答的来源，这意味着： 你可以交叉验证 你可以追溯信息源头 你可以判断这个信息是不是最新的 这种"可验证性"，在加密世界里，就是信任的基础。 对不同人群的价值：从创作者到投资者到新手 这种引用机制，对不同人群都有实际价值： 对内容创作者来说 这种引用机制能快速定位 source。 你不用自己去 Google 半天，Sentient 已经帮你把相关链接都找好了，你只需要点进去看、验证、引用。 这能大大提高内容创作的效率。 对投资者来说 可以交叉验证，不被模型语言骗。 AI 说这个项目好，但你可以点开链接，看看社区在讨论什么、官方文档怎么写的、最新动态是什么。 这样你就不会被 AI 的"看起来很专业"的回答给忽悠了。 对新手来说 就像有人手把手整理好资料，让你直接点进去看结论。 你不用自己去搜索、筛选、判断——Sentient 已经帮你做了第一步，你只需要跟着链接走，就能快速了解一个项目。 这种回答方式非常实用。 行业视角：为什么"链式 Agent 网络"是 AGI 的重要路径 从更大的视角来看，Sentient 的这种做法，代表了一个重要的方向：链式 Agent 网络。 在所有 AI 工具都在内卷"回答内容"的时候，Sentient 选择内卷"引用来源"。 技术难度更高，但实用价值也更大。 因为： 单一模型的记忆是有限的：再大的模型，也不可能记住所有信息 实时信息才是最有价值的：尤其在加密世界，昨天的信息今天可能就过时了 可验证性是信任的基础：如果 AI 不能告诉你信息来源，你就无法信任它 而 Sentient 的"链式 Agent 网络"，恰好解决了这些问题： 通过多个 Agent 协作，覆盖更广的信息源 通过实时抓取，确保信息是最新的 通过链接引用，让信息可验证 如果 AGI 要真的走向共识，Sentient 这类"链式 Agent 网络"会是一个重要路径。 结论：AI 不应该是黑盒，而应该是透明的助手 回到最开始的问题：为什么 Sentient 的这个功能重要？ 因为它改变了我们和 AI 互动的方式。 以前，AI 是一个"黑盒"——你问它问题，它给你答案，但你不知道答案是怎么来的。 现在，Sentient 让 AI 变成了一个"透明的助手"——它不仅给你答案，还告诉你答案的来源，让你自己验证、判断、决策。 这才是 AI 应该有的样子。 尤其在加密世界，信息的真假、快慢、新旧，往往决定了你的决策质量。 而 Sentient 的"带链接的回答"，恰好解决了这个痛点。 因为这个方向，确实值得关注。 一句话总结：Sentient 让 AI 不再是"黑盒"，而是"透明的研究助手"——它不仅告诉你答案，还告诉你答案的来源。这在信息真假难辨的加密世界里，是真正的刚需。 @SentientAGI @sandeepnailwal