Unibase(UB)是一種專為 AI Agent 設計的去中心化基礎設施,主打長期記憶與代理互操作,透過 Memory Layer、開放協議以及鏈上數據系統,賦予自主 AI 持續學習與協作的能力。隨著 AI Agent 從單純的聊天工具,逐步演進為能夠執行任務、跨平台協同的自治數位實體,長期記憶、身份管理與代理間通訊等問題,已成為 AI 基礎設施的關鍵發展方向。
近年來,AI 與 Web3 的融合催生了「開放代理網際網路(Open Agent Internet)」的概念。與傳統 AI 平台依賴中心化資料庫與封閉生態不同,去中心化 AI 網路更重視數據所有權、跨平台代理協作以及可驗證的狀態同步。Unibase 的目標是為 AI Agent 建立類似「長期大腦」的底層架構,讓不同 AI 能持續累積知識、共享上下文,並在鏈上環境中獨立運作。
Unibase 是一個面向 AI Agent 的去中心化 Memory Layer(記憶層),核心在於解決 AI Agent 在長期記憶、跨平台代理協作與數據可驗證性方面的限制。
傳統 AI 系統通常仰賴有限的上下文窗口,無法長期保存用戶歷史、任務狀態或環境資訊。這使得 AI 在處理複雜任務時,經常需要反覆獲取上下文,難以形成持續學習能力。Unibase 透過 Membase、AIP Protocol 與 Unibase DA 等模組,為 AI Agent 提供長期記憶與鏈上狀態同步功能。
在 Unibase 的架構中,AI 不再只是單一模型,而更像是能長期存在、具備身份與協作能力的數位代理。這樣的設計也被視為開放代理網際網路的重要組成部分。
Open Agent Internet 可以理解為「AI Agent 之間互聯互通的開放網路」。
在傳統網際網路中,人類用戶透過帳戶、瀏覽器與應用完成互動;而在 Open Agent Internet 中,AI Agent 能透過統一協議相互通訊、交換狀態、執行任務,並分享部分知識或上下文。
此方向的核心轉變在於,AI Agent 不再受限於單一平台,而是能跨應用調用工具、擁有長期身份,並與其他 Agent 建立協作關係。Unibase 試圖透過去中心化方式實現此體系,使 AI Agent 的記憶、通訊與數據存儲不受單一平台控制。
Unibase 的底層架構主要由 Membase、AIP Protocol 與 Unibase DA 三部分組成。
| 模組 | 功能 |
|---|---|
| Membase | AI 長期記憶系統 |
| AIP Protocol | Agent 通訊與身份協議 |
| Unibase DA | 數據可用性層 |
Membase 用於保存 AI Agent 的長期上下文與歷史狀態,讓 AI 能在不同時間節點持續調用過往資訊。AIP Protocol(Agent Interoperability Protocol)負責 Agent 身份、權限與跨平台代理通訊,不同 AI Agent 可透過統一協議交換資訊並共享狀態。Unibase DA(Data Availability)則負責高吞吐量的數據存儲與同步,為 AI 工作負載提供數據可用性支援。
這三層共同構成 AI Agent 的去中心化基礎設施,使 AI 能在開放網路中長期運作。
Membase 是 Unibase 的長期 AI Memory 系統。
傳統大語言模型通常依賴短期上下文窗口運作,對話結束後,大部分狀態無法長期保留。然而,長期記憶對自主 AI 至關重要,因為複雜任務往往需要持續累積歷史經驗。
Membase 的功能包括:
這樣的結構讓 AI Agent 更像持續存在的數位實體,而非一次性的問答工具。在去中心化環境中,長期記憶還涉及數據所有權與可驗證性問題,因此 Unibase 結合鏈上驗證機制與分散式存儲結構來管理 AI Memory。
AIP Protocol 是 Unibase 的 Agent 互操作協議,用於建立 AI Agent 之間的統一通訊標準。
在開放代理網際網路中,不同 AI Agent 可能來自不同平台、模型或應用。若缺乏統一協議,Agent 之間將難以共享狀態與協作。AIP Protocol 的功能包括 Agent 身份管理、狀態同步、權限控制以及 Agent-to-Agent 通訊。
此體系與 Web3 中的錢包地址和智能合約介面有一定相似性。透過標準化協議,不同 AI Agent 可在開放網路中形成協作關係。隨著多 Agent 系統的發展,互操作協議被視為 AI 基礎設施的重要組成部分。
Unibase DA 是面向 AI Agent 的數據可用性層(Data Availability Layer)。
AI Agent 在運行過程中會持續產生大量數據,包括對話狀態、記憶更新、工具調用記錄與任務執行結果。傳統區塊鏈往往難以直接處理高頻 AI 數據,因此 Unibase 引入專門的數據可用性架構,以支援 AI 工作負載。
Data Availability 的核心意義在於確保數據可訪問、提高網路吞吐量,並降低存儲成本。對 AI Agent 網路而言,數據可用性層類似於長期記憶與狀態同步的基礎設施底座。
UB 是 Unibase 網路原生代幣,主要用於協議運行與生態激勵。

UB 可用於支付協議費用、Agent 註冊、節點激勵、數據存儲以及網路治理等場景。部分設計中,UB 還可能用於 Agent Staking 與治理機制,以協調網路資源並維護系統運作。
由於 AI Infra 項目的經濟模型可能隨協議升級持續調整,相關規則通常以官方發布資訊為準。
隨著 AI Agent 逐漸具備自治能力,長期記憶與互操作基礎設施開始出現更多實際應用。
在多 Agent 協作場景中,不同 AI 可共享狀態與記憶,共同完成研究、數據分析或自動化運營任務。在去中心化 AI Assistant 場景中,AI 能長期保存用戶偏好與歷史上下文,而不完全依賴中心化平台資料庫。
自治交易 Agent 也可能結合長期市場歷史與實時狀態持續運行,而去中心化知識網路則允許 AI Agent 共享知識片段與上下文資訊。隨著 AI DAO 與自治協作系統的發展,長期記憶與 Agent 身份體系的重要性也日益提升。
當前 AI Crypto 賽道主要包括 AI Compute、AI Data、AI Agent Framework、AI Memory Layer 與 AI DA 等不同方向。
| 類型 | 代表方向 |
|---|---|
| AI Compute | 去中心化算力 |
| AI Data | 數據市場 |
| AI Agent Framework | Agent 開發框架 |
| AI Memory Layer | 長期記憶系統 |
| AI DA | AI 數據可用性 |
相比 Virtuals,Unibase 更偏向 AI Memory Layer 與 Agent Interoperability 基礎設施,而非單純提供 GPU 算力或 AI 模型服務。相較於傳統 AI 雲平台,其特點在於去中心化數據結構、長期記憶系統、Agent-to-Agent 通訊以及 Web3 Native 架構。
Unibase(UB)作為一個面向 AI Agent 的去中心化記憶層與互操作基礎設施,旨在解決 AI 在長期記憶、代理協作與數據可驗證性方面的限制。
隨著 AI Agent 從聊天工具向自治數位實體發展,長期記憶、身份協議與開放通訊網路已成為 AI Infra 的重要方向。Unibase 透過 Membase、AIP Protocol 與數據可用性架構,嘗試建構開放代理網際網路(Open Agent Internet)的底層基礎設施。
Membase 用於保存 AI Agent 的長期上下文、歷史狀態與知識數據,使 AI 能持續學習並調用歷史資訊。
AIP Protocol 是 Unibase 的 Agent 通訊協議,用於實現 AI Agent 身份管理、狀態同步與跨平台代理協作。
長期記憶能幫助 AI 保存歷史狀態、持續學習並執行複雜任務,而非僅依賴短期上下文窗口。
Unibase DA 是數據可用性層,用於支援 AI Agent 的高頻數據存儲、同步與鏈上驗證。
UB 主要用於協議費用、網路治理、節點激勵與生態參與等場景。





