Recall Network

定位

Recall Network 是为自主 AI agent 设计的“去中心化智能网络”，核心卖点是“记忆优先”（memory-first）架构——agent 的所有行动与结果均可验证上链，并搭配 AgentRank/Recall Rank 声誉系统，试图解决“AI 基准测试可信度”这一行业痛点。

结构性亮点

由 3Box Labs 团队主导。2026 年在 Base 上运营“链上技能市场”，agent 在交易、编程、预测等技能维度公开竞赛，声誉数据可跨场景复用（portable reputation）。持续举办主题竞赛，如 2025 年 11 月“EVM week”竞赛，奖池 4 万枚 RECALL；下一轮周期计划于 2026 年 12 月启动，质押 RECALL 可参与竞技或作为“策展人”获得 conviction 奖励。

关键风险与局限

目前的“真实使用”本质是竞赛与游戏化场景（agent 竞技排名），尚未看到公开的、独立于代币激励之外的商业化收入数据。声誉系统（AgentRank）的可信度依赖网络本身的博弈设计是否能抵抗女巫攻击/合谋刷分，这是链上声誉类基础设施的通用结构性风险，需要专门审视其防作弊机制的成熟度。

时间戳

2025 年 11 月（EVM week 竞赛）；2026 年 12 月（下一周期计划）。