有时候电脑装新的 AI 软件，搞不好的时候我反而懒得自己折腾。
直接让另一个 AI 去帮我调教它。
让它分析问题、改配置、跑测试。
很多时候还真的能搞定。
有时候看着这个过程其实挺有意思的
软件在帮软件解决问题。
慢慢就会发现，现在很多事情已经不只是“人操作软件”了，而是软件在和软件一起工作。
比如一个 AI 写代码，
另一个 AI 负责测试，
再一个系统帮你部署。
整套流程其实已经很接近自动化运行。
但当这些系统越来越多的时候，一个问题就会慢慢出现：
这些自动化系统之间怎么协作？
如果每个系统都是独立运行，其实很难形成规模。
因为任务怎么分配、资源怎么使用、执行过程怎么记录，都需要一套统一的结构。
所以我最近在看一些 AI + Crypto 项目时，反而更关注那些在搭“协作网络”的方向。
像 @Fabric Foundation 的思路就挺有意思。
它不是只做一个 AI 工具，而是在尝试搭一个机器可以协同运行的网络。
不同节点、系统甚至自动化程序，都可以在这个网络里执行任务。
当任务被完成、计算被执行、资源被使用的时候，这些行为都会被记录下来。
这样一来，很多协作过程就不需要人工去确认了。
而 $ROBO 在这个结构里，其实更像是网络里的运行单位。
当节点参与协作、提供资源或者执行任务的时候，都可以通过它形成激励。
我觉得这个方向挺有意思的一点是,
它不只是一个应用，而更像是在搭一个运行环境。
就像互联网早期一样，一开始大家只是做网站，但后来慢慢出现了各种平台和服务。
如果未来 AI 系统越来越多，那机器之间的协作网络可能会变得越来越重要。
现在这个阶段当然还比较早，很多东西也还在慢慢发展。
但有时候看着 AI 帮 AI 调教软件的时候其实就能感觉到,
自动化系统之间的协作，可能会越来越常见。
而网络结构，也许也会跟着一起变化。
