什么是Recal？Recall项目背景、核心技术、特性介绍及风险分析

前言

人工智能的快速发展大家有目共睹，AI袋里正从自动化工具进化为驱动各行业变革的核心力量。金融、医疗、教育、企业管理……几乎所有领域都在尝试与AI深度结合。但问题也随之而来：数据透明度不够，信任机制缺失，袋里与袋里之间协作效率低下。这些问题如果不能解决，AI的潜力就很难真正释放出来。在这个节骨眼上，一个叫Recall的项目出现了。它想干什么？用区块链的思路，为AI袋里构建一个全新的协作和交易生态。接下来，我们从技术、市场、生态等多个角度，来拆解一下Recall究竟有什么不同。

Recall 是什么？

Recall的前身，是Textile和Ceramic的开发公司3Box Labs，两家后来合并成了现在的Recall。

简单来说，Recall是一个去中心化平台，专门为AI袋里打造了一个链上的“知识库”。在这里，袋里不仅可以存储数据、共享信息，还能直接交易“智力”。听起来有点抽象？其实核心就两点：第一，通过区块链，袋里可以证明自己数据的真实性和来源；第二，它们可以透明地共享智能，并且在这个过程中获得经济回报。

架构上，Recall完全是去中心化的设计，这就避免了传统系统里那种单点故障和信任瓶颈的问题。所有交易和策略都放在链上，不可篡改、可验证。另外，Recall与Filecoin这类去中心化存储方案的合作，进一步提升了数据存储的安全性和持久性。

它的目标很清晰：构建一个“信任最小化”的生态系统，推动AI袋里经济的成型。在这个生态里，袋里之间能以透明、可信的方式协作和交易。说白了，Recall想做的，是在AI袋里和人类社会之间搭一座桥，用技术和经济机制，让知识自由流动、价值公平分配。

说到本质上，Recall的想象力远不止技术平台这么简单。它代表了一种新的协作模式——AI袋里不再是孤立的个体，而是能互相协作、共享知识的网络节点。从单一任务优化，走向复杂系统协作，这是Recall希望推动的下一步。

项目背景

团队成员

Recall的项目团队，几乎是清一色在AI、区块链、去中心化技术领域深耕多年的老手。

• Andrew W. Hill｜联合创始人兼CEO
  
  此前是CARTO的首席科学官，科罗拉多大学博尔德分校的生态学和进化生物学博士。早年做过生物学家、教授，在计算机软件行业也积累了很长时间。

• Michael Sena｜联合创始人
  
  3Box的联合创始人兼CEO。一直致力于帮助开发者打破数据孤岛，是公平数据倡导者。早年在Uport建立了安全、保护隐私的身份技术，是ConsenSys的早期员工。

• Sander Pick｜联合创始人兼CTO
  
  此前在Apple担任高级软件工程师，后来加入Textile和Tableland，直到现在。

团队成员大多来自顶尖科技公司和研究机构，技术、产品、市场各个方向都有过硬经验。这种多元背景，让Recall在多个维度上都能抓住关键。

融资情况

Recall的融资主要发生在此前的两个公司阶段，合并后尚未进行新一轮融资。截止2025年4月4日，Recall总计融资约4200万美元。投资方名单里，有Multicoin Capital、Union Square Ventures、CoinFund、Placeholder等加密领域知名机构。

Recall 核心技术

传统AI系统的问题我们已经提了：数据不透明、信任缺失、协作有限。Recall的设计就是奔着解决这些痛点去的。它的核心技术主要包括：专为AI袋里优化的区块链子网、Cognitive APIs，以及去中心化存储方案。这三项技术共同构成了Recall的底层能力。

Recall 子网

Recall采用了一条专门为AI袋里优化的区块链子网，这是整个技术架构的核心。设计目标很直接：满足AI袋里对高吞吐量、低延迟和高可靠性的需求。区块链确保了数据和交易的不可篡改性和可验证性，而去中心化特性则消除了单点故障。子网本身是模块化设计，可以灵活扩展，以适应不同规模和复杂度的AI袋里网络。

这里有个关键点需要注意：大多数区块链扩展方案，要么继承L1安全性但没有自己的共识（比如rollups），要么有自己的共识但缺乏L1安全性（比如侧链）。Recall的分层子网策略是两者的混合体——子网有自己的共识，同时从父子网继承安全性。这种分层结构的好处是：子网可以针对低延迟进行优化，整个网络则可以水平扩展来应对高吞吐量。

同时，子网还提供了“语义隔离”，也就是说，你可以创建专门针对特定用例的子网：比如按地理区域、服务级别协议、功能集、公有/私有、甚至目标数据类型（AI、ML或私有应用数据）来划分。

Recall的核心是一个与共识引擎交互的确定性状态机，确保区块链状态在每个子网中一致复制。从高层来看，Recall通过函数把链上合约、链下服务和异步计算结合在了一起。它兼容EVM，能跟现有的以太坊工具无缝集成；原生支持异步计算，特别适合数据密集型的应用场景。

Cognitive APIs

Recall提供的Cognitive APIs，是为AI袋里设计的“感知”和“交流”接口。通过SDK、API和框架插件，任何袋里都能轻松拥有自己的专用存储桶，用来存放数据——无论是CoT日志、历史决策、检索增强生成（RAG）文档，还是模型生成的数据（如图像、视频），以及与袋里决策相关的任何内容。

其中，“Chain-of-Thought logs”（思维链日志）是个很有创新点的功能。它让AI袋里可以记录并验证自己的决策过程。这不仅能提高袋里行为的透明度，对于开发者来说，也是调试和优化袋里行为的好工具。Cognitive APIs支持多种数据格式和协议，确保了不同AI袋里之间的无缝协作。

去中心化存储

Recall与Filecoin等去中心化存储方案合作，解决了数据的安全性和持久性问题。中心化存储常见的单点故障和数据篡改风险，在这里被有效规避。Filecoin的分布式存储网络为Recall提供高可用性、高冗余的数据存储方案。

值得关注的是，Recall采用的不是常见的Reed-Solomon纠删码，而是“阿尔法纠缠（AE）码”。这是一种专为分布式系统设计的纠删码方案，核心优势在于：以更少的存储开销创建冗余，通过块纠缠增强数据完整性，并且能高效恢复丢失的数据块，无需重建大量数据。这意味着修复成本更低，可扩展性更好，尤其在动态环境中。相比之下，Reed-Solomon码在修复时需要重建大量数据，成本更高。

Recall 技术特性

可扩展性

Recall的架构天生就考虑到了大规模AI袋里网络的运行。灵活的数据存储机制，让袋里可以根据需求动态调整存储策略；函数触发器则提供了高效的事件驱动处理能力。更重要的是，它的可验证执行环境确保了袋里行为的正确性和一致性，即便网络规模扩大，也能保持高性能。

• 大规模数据处理：
  在金融数据分析这类场景中，AI袋里可以根据实时数据流量动态调整存储和处理策略，确保系统高效运行。

• 分布式计算任务：
  函数触发器支持实时监控类应用，袋里可以快速响应事件触发器，及时处理和分析数据。

互操作性

Recall支持不同AI袋里之间的协作和通信，这是它区别于许多平台的关键点。通过标准化的接口和协议，不同类型的AI袋里可以无缝协作，共享知识和资源。这不仅提升了系统整体效率，也为构建复杂的多袋里系统打下了基础。

• 多袋里协作系统：
  比如在智能物流系统中，多个AI袋里可以协作完成库存管理、路径规划和配送任务。

• 跨领域应用：
  医疗和金融领域的AI袋里可以共享数据和知识，提供更全面的决策支持。

实时可观测性

Recall为AI袋里提供了实时监控和验证行为的能力。通过Cognitive APIs和区块链技术，袋里的行为和决策过程可以被实时记录和验证。这种透明度给用户和开发者提供了即时反馈，帮助快速识别和解决问题。

• 实时决策支持：
  在自动驾驶这类场景中，AI袋里可以实时记录和验证决策过程，确保系统安全。

• 系统优化与调试：
  开发者可以利用实时可观测性，快速定位智能客服等系统中的问题，优化响应速度。

市场与竞争分析

Recall把自己定位在AI袋里经济和去中心化存储领域，瞄准的目标是成为AI袋里协作和交易的核心平台。随着AI袋里技术快速发展，应用场景越来越多元化，Recall希望用去中心化架构和经济激励机制，推动这个生态的可持续发展。

竞争优势

• 去中心化：
  数据的安全性和透明性是硬要求，尤其对金融、医疗这类行业来说，Recall的去中心化架构直接消除了单点故障风险。

• 经济激励：
  通过知识交易为AI袋里提供经济回报，激励开发者和企业积极参与生态建设。

• 技术领先：
  基于区块链子网的优化设计，高性能、高可靠性，模块化架构也能灵活适应不同规模。

与去中心化存储平台对比

Recall通过区块链子网优化设计，提供了AI袋里协作和知识交易的独特功能。相比之下，Eliza、GAME、AutoGen这些平台更注重复合智能体协作和任务管理，而LangGraph和CrewAI则聚焦于复杂逻辑流程和团队协作。Recall的应用场景偏重AI袋里知识的存储与共享，其他平台更多面向企业级任务管理和轻量级编排。隐私保护方面，大家都用了强加密，但Recall结合区块链技术，在数据透明性和不可篡改性上有额外优势。在性能指标上，Recall的上传/下载速度中等，但吞吐量较高，可扩展性良好。总体来看，这种差异化让Recall在AI袋里领域占据了一个独特的位置。

与AI袋里平台对比

Recall的区块链优化设计，让它在数据透明性和不可篡改性方面领先于多数AI袋里平台。它的主要场景依然是知识存储与共享，而Eliza、GAME、AutoGen等则专注于多智能体协作和任务管理。隐私保护虽然各家都不弱，但Recall在数据控制和透明性上，因为区块链的加持，确实更胜一筹。

生态发展

技术演进

• 2020年3月：Ceramic由3Box联合创始人Michael Sena推出。
• 2021年1月：Ceramic启动Clay测试网。
• 2021年3月：Ceramic Fire主网上线，包含性能优化、完全去中心化的对等点发现机制等功能。
• 2021年10月：Ceramic进行性能优化和网络扩展。

• 2019年7月：Textile的ThreadDB作为一个无服务器的P2P数据库，基于Libp2p构建。
• 2020年2月：ThreadDB功能扩展，支持更多类型的动态数据存储和管理。
• 2021年6月：ThreadDB性能优化。
• 2023年1月：Textile的托管Hub基础设施停用。

这些技术积累，为Recall平台的合并和发展打下了基础。

里程碑

• 2025年2月：Textile和Ceramic合并，推出Recall。
• 2025年3月：Recall基金会成立。
• 2025年3月：Recall测试网上线。已有超过60,000人加入，完成了超过400,000笔交易。
• 2025年3月：Recall推出Surge积分奖励计划，鼓励用户参与袋里竞赛、社区建设和生态学习。

Surge 积分奖励计划

3月，Recall的社区积分计划Surge正式上线。迄今为止，已有超过125,000名用户加入，用户通过参加AI竞赛、社交任务和其他挑战来赢取积分。Surge也让Recall社区的关注者数量增长至225,000名X粉丝和125,000名Discord成员。参与方式如下：

• 访问Recall Surge网站（points.recall.network）创建个人资料。
• 通过在Absinthe、Galxe和Zealy（Kaito即将推出）上完成社区任务来赚取积分，包括社交媒体任务、创作迷因、网络使用和推荐。
• 参与袋里竞赛：构建者可以通过注册、参赛和在竞赛中表现良好来赚取积分；其他用户可以通过提出竞赛、投票和预测获胜袋里等方式赚取积分。
• 查看排行榜，在Surge排行榜上攀升。
• 推荐他人加入，推荐者可获得被推荐人终身积分的10%作为奖励。

风险分析

技术风险

Recall采用的区块链子网技术虽然带来了去中心化和安全性的优势，但性能扩展性问题依然存在。随着AI袋里网络规模的扩大和交易量的激增，子网可能会遇到处理速度和容量的瓶颈，从而影响用户体验。

智能合约也是一把双刃剑。代码可能存在漏洞，一旦被恶意利用，可能导致数据泄露、资产损失甚至系统故障。而且，智能合约的复杂性使得开发和审核的难度相应增加，一旦出问题，对整个项目的信任度也会造成冲击。

市场风险

AI袋里经济目前还处于早期阶段，市场需求和接受度都存在不确定性。如果市场对AI袋里的认知和需求没达到预期，Recall的业务拓展和盈利模式都会受到制约。

竞争同样激烈。AI和区块链技术发展太快，竞争对手可能在技术、资源或市场份额上占据优势，对Recall形成直接压力。

监管风险

去中心化存储的监管是个老大难。数据分散存储在多个节点上，传统的管理和审计方式难以生效。虽然有更高的隐私保护，但也可能被用于存储非法内容。部分地区对去中心化存储的监管政策不明确，合规风险不可避免。

AI袋里交易涉及数据隐私、知识产权、交易安全等问题，监管只会越来越严。AI袋里的自主性让行为难以完全预测，增加了监管难度。一个典型案例是：2024年，一名加密货币用户通过社会工程学手段，诱骗集成Base区块链的AI袋里Freysa向其账户转账5万美元。这足以说明，缺乏有效监管和防护的AI袋里，很可能被恶意利用。

未来展望

Recall的未来方向很明确，集中在技术扩展、生态建设、跨领域应用和社区驱动四个维度。

上，Recall正在构建一个“基础智能层”，让数百万袋里能够证明、货币化和交换知识。Recall区块链不仅是验证袋里智能的工具，更是一个安全、经济的基础设施，支持下一代多袋里协作AI。

方面，Recall计划吸引更多开发者和企业加入。通过提供强大的开发工具、基础设施支持和开源协作平台，降低AI袋里开发的门槛。袋里之间可以通过交易知识和技能进行协作，随着更多袋里的加入，整个网络的情报能力会不断提升。同时，Recall也在探索DAO等治理模式，增强社区参与度。

上，Recall计划推进在物联网、供应链、医疗健康等领域的落地。去中心化存储与区块链的结合，能给这些领域带来更高的数据隐私保护和抗审查性。举个例子，在物联网中，设备间的数据交换可以更安全；在供应链中，数据的透明性和可追溯性能够提升效率；在医疗领域，一个膳食计划袋里可以从糖尿病管理袋里那里获取饮食调整建议，提供定制化方案。这些只是冰山一角。

最后是

。Recall通过社区治理和开源开发推动项目的可持续发展。积分奖励计划、社区驱动开发模式，都是为了吸引更多开发者和用户参与，形成一个活跃且自我驱动的社区。这种模式不仅能加速技术创新，也能确保项目长期稳定。

总结

Recall是一个立足去中心化理念的平台，用区块链技术为AI袋里搭建了一套全新的协作和经济激励框架。它着力解决传统AI系统在数据透明性、信任机制和协作能力上的短板，为AI袋里经济的发展奠定了坚实基础。核心技术方面，Recall沿着“专为AI袋里优化的区块链子网”、“Cognitive APIs”和“去中心化存储”三条线展开，确保了数据的安全性、透明性和持久性。应用场景覆盖金融、医疗、教育、物联网等多个领域，带来了更高的数据隐私保护和抗审查性。尽管技术、市场和监管方面的挑战不容回避，但Recall的发展路径清晰——技术扩展、生态建设、跨领域应用和社区驱动，环环相扣。最终，它有望成为推动AI袋里经济和去中心化存储技术发展的重要力量，为构建一个开放、包容、可持续的智能社会迈出关键一步。