由 EVG 打造的新一代的加密生態 AI：Edgen AI
作者：Gunkan [email protected] · 研究分析師
Everest Ventures Group (EVG) 是一家專注於在加密貨幣和人工智能領域構建數字基礎設施的創投工作 室和科技公司。該公司總部位於香港，已經孵化了十多個項目，包括 Aspen DigitaI、T-Rex、Mugen、
LiveARt 以及最近的 Edgen AI。該公司由 AIIen Ng 和 Ruby Cheng 共同創立，他們在 EVG 擁有超過七 年的合作經驗，專注於為散戶及機構市場構建可擴展的加密原生應用程序。EVG 致力於成為基礎平台的長 期建設者，以實現新的所有權形式、協調機制和智能範式。
Edgen 是 EVG 旗下的項目，致力於解決加密市場信息碎片化的問題，協助散戶投資者獲取實時、機構級 的市場情報。該平台能幫助用戶分析新興趨勢與資產動態，並發掘可執行的投資見解。Edgen 作為一個信 息編排層與應用界面，整合大語言模型（LLM）、智能體（Agents）及實時數據流，為用戶提供具備上下文的 即時資訊。
當今加密市場中，海量數據分散於多個來源，導致明智決策難以形成。驅動市場的關鍵信息，如代幣發行、 協議升級、流動性變化及敘事趨勢等，散落在鏈上數據、社交媒體和儀錶盤等不同平台。儘管這些數據公 開可用，但高度碎片化且缺乏整合，無疑降低了用戶的分析速度和決策效率。
Edgen 通過三大核心維度的協同作用解決數據碎片化問題：鏈上活動、社交共識和人工智能驅動分析。當 前，這三大領域不僅各自高速演進，更以非線性方式相互影響。Edgen 將這種複雜互動稱為 “ 三體問題ˮ , 認為忽視其中任何一個維度都會為交易者和研究人員造成關鍵盲區。
為了解決這一問題，Edgen 開發了智能決策模型（EDGM）。 作為一個AI編排系統，通過模塊化的工具、智 能體和精心策劃的數據流來協調每個用戶的搜索。 EDGM 將碎片化的工作流程轉變為動態的、上下文感知 的過程，能夠根據市場條件和用戶行為提供及時且可落地的見解。 該模型也在不斷優化提示結構、分析結果 和性能。
該平台目前的功能包括 Search（即時搜索）、RADAr（代幣雷達）和 Insights（群體洞見），作為更廣泛的編 排式智能入口點。 每個工具都致力於解決市場信號流的一個關鍵問題：
Aura Farming 為 Edgen 的集體AI層提供核心驅動力。 用戶通過訓練模型和傳播優質市場見解為系統做 出貢獻，並獲得“AuraⅡ 積分作為影響力的量化證明。這些貢獻將用於持續優化 Edgen 的輔助模型，提升 預測準確性，並構建去中心化的歷史記錄，透明追溯每個參與者的內容貢獻與時間信號。隨著時間的推移， 此機制最終形成集體智能“越用越智能Ⅱ 的正向循環：人類用戶訓練AI，AI提供更精準的信號，從而提升整個 生態系統的智能水平。
技術架構
Edgen 架構核心採用EDGM 模型，一個多智能體編排系統，將平台從靜態的研究界面轉變為動態、模塊 化且可組合的智能引擎。 與依賴單個大語言模型生成結果不同，EDGM 通過智能協調工具、智能體、工作 流、數據流和大語言模型來處理用戶搜索，以實時提供機構級的市場情報。 Edgen 的模塊化設計旨在確保 它能夠根據搜索或任務適配最佳模型，即時整合新模型與模塊的算法突破，且無需重新訓練或進行重大的 系統改造。
EDGM 作為一個輕量級推理引擎，能夠智能檢測用戶意圖， 自動匹配最合適的AI助手與模型協議工具，並 整合最相關的鏈上和社交數據。 它在回复速度、準確度和信息相關性三個維度進行優化輸出結果。 用戶只需 輸入搜索意圖（例如“分析BTC技術面走勢Ⅱ 或“解析ETH當前上漲原因？Ⅱ ) , EDGM 就會自動解析並明確 用戶需求，通過智能體系統動態優化處理流程，並持續自我改進。
與需要頻繁重新訓練的傳統模型不同，EDGM 不會修改或微調底層的大語言模型。 相反，它的重點在於改 進輸入、優化搜索結構，並選擇性地使用分析工具。 因此， Edgen 能夠實現高效擴展，並在新模型和模塊添 加到平台時， 自動受益於底層大語言模型不斷增強的能力。
EDGM 多層架構背景：
在處理每個搜索時，EDGM會通過智能分析指令意圖和復雜度，動態激活相應的系統層。 其突破性在於採 用非固定路徑，動態路由搜索以生成相關結果。
即時搜索
Edgen 即時搜索是一個發現引擎，用戶可通過指令探索代幣動態、市場敘事和賽道分析。 它能夠理解上下 文和用戶意圖，從整個加密領域中篩選出高價值的結果。 在 EDGM 的支持下，Edgen 即時搜索作為一個通 用的智能層，通通過 Edgen 的多智能體策略解析問題，以提供快速、相關的見解。
代幣雷達
Edgen代幣雷達是一個實時監測工具，用於跟踪代幣行為變化、新興敘事以及跨生態與資產類別的模式。 通過持續獲取市場數據，代幣雷達將顯示出表現優異或偏離常規活動的資產。
群體洞見
Edgen 群體洞見是一個精選的市場評論層級，融合算法篩選內容與分析師觀點。 該模塊通過聚合高價值信 息帖文、圖表及投資論點，依據內容關聯度、互動數據和用戶自定義興趣進行優先級排序，幫助用戶解讀原 始市場信號，篩選的視角精準反映當前市場動能與情緒轉變。
群體洞見內容通過社交渠道發布，並由 Edgen AI 進行初步過濾。 精選內容再由“Aura Farmingˮ 系統進一 步驗證。高價值貢獻者因持續產出高質量的預測而獲得曝光與聲譽提升。
Aura Farming 是 Edgen 設計的激勵系統， 旨在協調社區參與，助力平台AI的發展。其目標明確，一方面需 要用戶提供高質量洞見，另一方面將這些貢獻轉化為數據，持續優化 Edgen 的智能層。
Aura 積分是不可轉讓的聲譽分值，量化了用戶對 Edgen AI 系統的貢獻。用戶通過提交有價值的市場洞見 或對外傳播 Edgen 相關內容來賺取積分。這些積分兼具訓練證明 (Proof of Training) 和分發證明
(Proof of Distribution) 功能，共同構建了Aura Farming的基礎機制。
用戶可以通過以下兩項活動獲取Aura積分：
這種雙軌設計巧妙地將用戶參與轉化為反饋機制，既能夠強化模型性能，又可以擴大平台影響力。隨著用戶 貢獻內容或推廣 Edgen，系統得以學習、適應並擴充數據集。長此以往，該過程將形成一個自我強化的閉 環，用戶群體的集體智慧直接塑造 AI 的輸出成果。
分發框架
Aura 積分源自一個固定獎池，授予達到明確貢獻標準的用戶。總獎池包括兩大類：分發與訓練 。每個類 別下，符合條件的內容均需經過多輪 AI 與人工審核，以確定積分獎勵額度。此流程旨在確保僅可信、高質 量的貢獻獲得嘉獎。積分的獲取資格如下：
TWitter/X 個人資料綁定至 Edgen 平台。隨後，帖子必須提及加密代幣、@EdgenTech 官方賬 戶、通過 AI 相關性過濾器的篩選，並在 24 小時內達到特定展示量。此機制激勵有效的信息傳播 , 助力 Edgen 提升原生可見度。
Edgen AI 正處於積極開發階段，規劃了多項旨在擴展平台實用性的功能。正式時間表即將公佈，其初步的 AI助手路線圖包括：
除單個功能外，Edgen 的路線圖由三大長期戰略原則引領：漸進式去中心化、模塊化可組合性 ，以及從封 閉 SaaS 模式向開放的、無需許可的智能層轉型。此戰略方向體現於兩大開發中的核心基礎設施項目：
Edgentic 市場 與 Edgen 應用鏈。
Edgentic Marketplace的願景是構建一個開放的生態系統，承載由 AI 驅動的協導智能體（Co-Pilots）與 交易代理。允許第三方開發者與分析師基於EDGM系統的模塊化代理開發定制，並實現盈利。這些AI代理涵 蓋自動化執行機器人、空投耕種工具，或融合鏈上與社交信號的高級分析模塊。該Marketplace將提供
SDK ，實現與外部應用程序和去中心化前端（DeFi Frontends）的無縫集成。此方案支持更廣泛的生態系統 可組合性，並通過 Edgen 的Agentic Stack為社區創造新的盈利渠道。
Edgen AppChain是一條專為支持治理、聲譽追踪及可組合基礎設施而設計的區塊鏈。它將記錄主要用戶 貢獻及身份關聯互動（如聲譽變化）， 並有望在未來迭代中支持交易執行與策略協調。通過獨立的鏈運作，
Edgen 可實施量身定制的協議邏輯以滿足特定需求，例如無需許可即可訪問 Edgen 的 AI 洞察、鏈上治理 模塊 、去中心化執行、策略協調，以及逐步實現的去中心化計算資源。
總結
Edgen AI 針對加密市場信息在技術、社交與敘事層面的碎片化和過載這一核心難題，提供了系統化的解 決方案。通過將鏈上分析、情緒解讀和AI整合至統一的平台，為用戶應對複雜的市場環境帶來了更全面、更 靈活的工具。Edgen AI 的模塊化設計有效降低了信息不對稱，讓過去主要面向機構或業內人士的市場洞察 , 更廣泛地惠及普通用戶。
當前推出的功能（包括即時搜索、代幣雷達和群體洞見）構建了自適應的智能工作流，覆蓋從早期發現到信
號解讀的全過程。每個模塊都有助於減少市場中的干擾信息，精準呈現及時有效的洞察。同時，Aura
Farming 的引入增強了用戶的參與感，將用戶激勵與平台表現緊密結合，通過社區的貢獻持續優化 AI 輸 出效果。
Edgen AI 將架構核心聚焦在數據整合、用戶反饋和結果可解釋性上，提供了一個實際可行的模型，讓更多 用戶能夠更便捷地獲得高價值的市場洞察。在市場信息優勢分佈極不均衡的背景下，Edgen AI 致力於彌合 信息鴻溝，使廣大用戶能夠更加高效、更有信心地做出決策。
