朋友在投研机构做分析，天天抱怨工具太多： ChatGPT 负责问答，Perplexity 查资料，Notion 做记录，最后还得人工整合。 他说：“我不需要十个 AI，我只需要一个能干活的 AI。” 这让我想起了 @SentientAGI 的 GRID + Spaces。 它把多智能体协作封装成一个统一网络， 让研究、规划、汇报这种复杂任务，一键生成。 攻城狮认为，这才是真正的“AI 工程化”—— 不是再多一个模型，而是多模型能一起工作。 1/ 最近看到 @SentientAGI 发布的最新动态： GRID 模块再次升级，Spaces 功能正式上线。 从实验室模型到开放 AGI 网络的应用化，这是一个关键拐点。 攻城狮认为，这波升级不只是“功能更新”，而是整个开源 AI 生态的一次范式跃迁。 2/ 先简单说下它的动作： GRID 升级后，能把多 agent、模型、数据源统一调度； Spaces 则是用户层入口，能把复杂任务变成结构化成果，比如研究报告、市场分析、行程规划； 开放网络正从“白名单测试”迈向“真实用户场景”，这是从概念验证到生态落地的信号。 3/ 很多人问：Sentient 到底在解决什么问题？ 攻城狮一句话总结：开源模型“可用但不可赚”，而 Sentient 想让它既能开源，又能生存。 过去，开源开发者训练的模型一旦上传，就被二改、套壳、商用，原创者却拿不到任何收益。 Sentient 通过 OML 指纹机制 + 加密稽核协议，让模型拥有真正的“数字产权”。 4/ 攻城狮觉得，Sentient 的三层逻辑特别值得关注： ① OML 协议层：确立模型归属、验证调用、分配收益。 ② GRID 智能网络层：汇聚多智能体与数据源，形成生态协作。 ③ Spaces 用户层：让普通用户无需懂技术，也能使用和组合 AGI。 这套结构的巧妙之处在于：它既保留了“开放性”，又引入了“可持续激励”。 5/ 攻城狮更关注的是它的“工程哲学”： 在别人卷大模型、卷闭源 API 时，Sentient 却在卷“协议层”和“信任机制”。 AI 的未来不止是谁的参数更多，而是谁能让 模型协作可追溯、可分润、可治理。 这才是真正能长期跑通的开放生态。 6/ 当然，攻城狮也要泼点冷水： OML 指纹在多轮再训练下的稳定性还需验证； TEE 框架落地成本高，短期内不适合所有开发者； 社区治理体系刚起步，还没完全防住“巨鲸控制”问题。 但这恰恰说明，它还在走一条“先原型、后标准”的道路。 7/ 攻城狮认为，Sentient 的战略比多数“去中心化 AI 项目”更完整。 它不是算力市场，也不是单一模型平台，而是在搭建 开放 AI 的底层经济结构： 模型 → 网络 → 用户 → 收益分配 → 治理，这才是一条闭环。 8/ 一句话总结： 如果说 OpenAI 是“企业版 AGI”，那 Sentient 想做的，是“人类版 AGI”。在这个由少数巨头垄断的时代， Sentient 的尝试像是在开辟另一条通往未来的支路。 攻城狮不确定它能否最终成功，但可以肯定的是 —— 它代表了一个值得被认真对待的方向。(Crypto攻城狮丨Lion)