从应用层到基础设施，Warden的全栈AI战略

来谈谈Warden Protocol，在AI Agent赛道群雄并起的当下，Warden没有走垂类细分，而直接选了一条“大而全”的路子，它要怎么做呢？

简单来说，Warden的野心覆盖了App-Studio-Hub-Chain四层架构，从C端获客、开发工具、分发变现到底层基础设施，整条产业链一把梭。

这种打法在AI Agent领域并不多见，大部分项目要么死磕应用层比如virtuals，要么专注于底层链的性能，比如Kite AI，要么会尝试走数据分析，比如

Unifai Network…

做垂类方向最大的优势是容易被卡脖子，比如在上一波AI Agent热潮冷寂后的Virtuals很容易被短期的热度反噬。

这可能是Warden选择全栈路线的底层逻辑：

1）抗周期能力强，应用层不行？开发工具可以继续服务builder。链上交易量下降？Studio层面还能沉淀技术积累。这种多点支撑的架构比单点突破更能熬；

2）数据闭环和协同效应：App层的用户行为数据可以反哺Studio的工具优化，Hub的分发数据能指导Chain层的性能调优。这种垂直整合一旦跑通，竞争对手很难模仿；

当然。全栈路线也并非万能药，挑战也很明显。

除了战线会拉很长之外，团队精力、资金投入和社区注意力也会被稀释，很容易因为生态的某个短板出现木桶短板效应。但话说回来，一旦某个环节的产品足够亮眼，也会带动其他模块的同步闭环增长。

所以，很明显，Warden目前把重点锁定到了BetFlix这个产品上了。

虽然预测市场赛道已经很卷，Polymarket、 Kalshi等占据了大部分流量，但预测市场无疑就是AI Agent发挥应用价值的最大应用场景。

想想看，AI Agent驱动下的预测市场可以解决诸如信息不对称、高频交易体验等多个传统预测市场的痛点，Agent可以实时抓取链上链下数据，分析社交媒体情绪，然后自动执行交易策略。

如果，Warden再能和x402协议深度整合，让AI Agent具备原生支付能力，这个基于预测市场场景突围的故事就更圆满了。