KY 分享了 HolmesAI 的创立背景、技术创新与未来展望，并且深入探讨了 AI 与 Web3 融合的机遇与挑战。
文章作者：0x9999in1
文章来源：ME
HolmesAI旨在帮助用户通过Persona复刻自己的思维和智慧，从而创建 “想用户所想，行用户所思”的AI Agent，彻底解放人类的创造时间。
在今年的新加坡 Innoblock 2025 现场，HolmesAI 联合创始人 KY 接受了 ME 的专访。作为一位在云计算、AI 和安全领域深耕多年的资深技术专家，KY 分享了 HolmesAI 的创立背景、技术创新与未来展望，并且深入探讨了 AI 与 Web3 融合的机遇与挑战。
创立契机与目标：解决用户痛点，打造个性化 AI
KY 分享道，HolmesAI 的创立源于对 AI 应用中用户痛点的观察。他注意到，用户在使用 AI 时，常将同一问题输入多个模型，期望获得贴合其个人需求的答案。然而，用户输入通常简短，难以让 AI 准确理解意图。KY 表示：「用户希望 AI 能自动识别他们的上下文，例如素食主义者希望 AI 默认过滤肉类相关内容。这种个性化的默认上下文是用户需求的核心。」
为此，HolmesAI 致力于开发一个平台，通过插件让 AI 根据用户的个人背景生成更精准的答案，适用于不同模型或 Agent。KY 说道：「我们希望解决用户在跨模型交互时缺乏个性化上下文的问题。」他进一步从 AI 未来发展角度提出，当算力和模型不再有瓶颈，AI Agent 的差异化将取决于用户的独特品味与经验。他指出：「个人品味和经验不可替代且具价值。我们希望将这些经验转化为 AI 可识别的上下文，使用户提问时获得更匹配的答案。」
基于此，HolmesAI 计划构建一个去中心化的知识交易市场，将用户的经验乃至偏好上链，实现交易与变现。KY 总结道：「我们的目标有两个：解决用户痛点，以及让个人经验在 AI 生态中创造价值。」
数据隐私与所有权：保护敏感信息，协作解决确权
Persona即个性化知识库，能够使得各行各业Agent实现高度拟人化，从根本上解决传统AI Agent缺乏个性化的问题。在谈到 HolmesAI 通过「Persona」实现 AI Agent「像用户一样思考和行动」时，KY 阐述了数据隐私与用户数据所有权的处理方式。他坦言，文本类数据的溯源与确权是个难题，难以验证上传数据的原创性。KY 表示：「我们无法验证用户上传数据的原始来源，但可以确保其在平台流转过程中的安全性。」
具体而言，HolmesAI 在数据上传后会移除与推理无关的敏感信息，如身份证号码、手机号码或位置信息，并将数据转化为加密的 AI 可识别格式，确保流转安全。KY 分享道：「我们会在数据处理时清理敏感信息，并加密存储，保障整个流转周期的安全。」对于数据确权与纠纷，HolmesAI 计划与第三方项目合作，通过去中心化信任机制解决问题，以确保平台的透明度和可信度。
AI 与 Web3 融合：去中心化管理与收益分享
在 AI 与 Web3 融合的背景下，KY 分享了 HolmesAI 如何利用区块链技术实现 AI 资源的去中心化管理与收益分享。他将 AI 资源分为模型、算力和数据，HolmesAI 主要聚焦数据管理。KY 表示：「我们希望通过区块链技术，打造一个用户数据和知识可交易的市场。」
在收益分享方面，例如 100 人贡献算力和数据训练一个模型，模型使用时的收益如何分配？KY 指出，HolmesAI 将借助第三方平台实现收益分配，「我们负责数据上链后的收益管理，分配机制则通过与合作伙伴协作完成。」这种模式通过经济激励吸引更多用户参与，解决传统 AI Agent 个性化不足的问题，提升 AI 的适配性。
融资资金分配：产品优化与市场建设并重
据报道，HolmesAI 获得 300 万美元融资，并得到 HashKey Group 的孵化支持。KY 分享道，这笔资金将均分两用：一半用于产品迭代，优化用户体验；另一半投入市场建设，激励知识创作者将经验和配置上链。
KY 表示：「我们将一半资金用于打造更流畅的产品，另一半用于吸引优质知识库创作者，完善用户需求与创作者供给的匹配。」他展望，HolmesAI 将通过持续优化产品和扩展市场，吸引更多用户与创作者，形成良性循环，构建更繁荣的生态。
应对挑战：隐私、合规与偏见的平衡
KY 坦言，HolmesAI 在推动人类创造力时面临多重挑战。首先是数据隐私的区域性合规，例如欧盟《通用数据保护条例》(GDPR) 要求本地用户数据不得离开区域数据中心。KY 表示：「我们计划在欧盟等地设立节点，移除敏感信息并转化为知识模型，以符合合规要求。」他还提到，各国主权 AI 趋势为去中心化网络的全球化推广带来挑战，需要妥协解决。
另一个挑战是 AI 决策的偏见与潜在有害内容。KY 分享道，HolmesAI 设计了社区验证机制，由不同地区的验证者制定标准，筛选有害内容。但他指出，标准制定因文化差异而复杂：「用于判断偏见的标准本身，也可能带有主观偏见。」为此，HolmesAI 计划通过社区讨论与投票完善筛选机制，并考虑区域化节点以应对差异化需求，例如中国 56 个民族的习惯差异。KY 坦言：「目前没有完美方案，需持续探索。」
结语
KY 在采访中展现了 HolmesAI 在 AI 与 Web3 融合领域的清晰定位。从解决用户痛点到构建去中心化知识库交易市场，HolmesAI 以个性化和透明度为核心，致力于让 AI Agent 更贴合用户需求，同时为知识库创作者提供变现机会。面对隐私、合规与偏见等挑战，HolmesAI 通过技术创新与社区治理寻求平衡，展现了其在全球 AI 生态中的雄心。
KY 最后表示：「我们期待 HolmesAI 为用户带来更多惊喜，为 AI Agent 的未来发展开辟更大空间。」随着技术与生态的持续完善，HolmesAI 正迈向一个更加个性化和去中心化的 AI 新时代。