信任基础设施拿到早期资金

ZeruAI 在做加密和 AI 经济的声誉与风险定价系统，刚完成一笔预种子轮融资，Notalone Ventures 参与。2026 年 4 月 9 日官宣，说要在链上行为信用的基础上做更多行为智能工具。团队 2024 年成立，切入点很直接：链上数据都是公开的，但一直没有好用的"可信度"指标。

核心产品 zScore 根据交易模式给钱包打分（0-1000），可以理解成"匿名地址的信用分"。在这基础上，ZeruAI 还在推 Zaps（基于行为的激励机制）和 AgentScan（给 AI Agent 做声誉追踪）。对 DeFi 的卖点是：用行为数据定价风险，不用动不动要求 150% 超额抵押。相关的低抵押借贷试点已经在欧洲和亚洲跑起来了。

这轮之前，团队已经拿过 Router Protocol、Covalent、Jokerace 的天使投资，还有 Eigen Foundation 的资助。新资金会用来把单钱包评分扩展成能评估 AI Agent 的系统。具体融资额和估值都没披露。

怎么看这事：

• 行为信用正在从"防女巫、防薅羊毛"往"信用借贷和资本效率优化"的方向走。
• AI Agent 开始自己持币交易了，AgentScan 想把同一套评分方法搬到 Agent 生态。
• 融资规模不公开，外界没法判断项目的资金储备和执行空间。

| 要点 | 细节 | |------|------| | 项目 | ZeruAI | | 赛道 | 去中心化信任基础设施 / AI×Crypto 行为智能 | | 融资轮次 | 预种子（Pre-seed） | | 融资金额 | 未披露 | | 估值 | 未披露 | | 领投方 | 未披露 | | 参与方 | Notalone Ventures；此前天使包括 Router Protocol、Covalent、Jokerace；资助方 Eigen Foundation | | 公告日期 | 2026 年 4 月 9 日 |

为什么"行为评分"现在有人买单

DeFi 普遍靠超额抵押，资本效率一直是痛点。ZeruAI 的做法：看还款历史、资金使用效率、交互模式这些特征，算出一个可以用来定价风险的分数。据说集成 zScore 的协议反馈：

• 女巫攻击空投的情况少了；
• 用户留存好了；
• 代币"漏出去"的少了。

但这些反馈都没有具体数字。投资方 Notalone Ventures 一直在看 Crypto×AI 早期基础设施，他们参与说明这个方向有人认可。不过基金和 ZeruAI 在公告里都没有公开表态。

技术上，ZeruAI 聚合多链数据，覆盖几百万地址，用机器学习做特征提取和推断。商业模式主要是 API 授权，服务数据筛选、承保和风控。

AI Agent 带来的新需求

AI Agent 持有钱包、自主交易正在变得常见。传统"基于身份"的信用方法不管用了，基于执行历史和链上履约的声誉体系会更有说服力。AgentScan 沿用 zScore 的方法，把"可观察的行为和结果"作为主要信号。

• Notalone Ventures 在 Agent 经济和可组合基础设施方面有经验；
• 之前的支持者（Router Protocol、Eigen Foundation）都指向数据和扩展性方向；
• 这条路想在不用实名 KYC 的情况下优化 DeFi 风险模型和 Agent 信任；
• ZeruAI 定位是开放基础设施，不是封闭的分析服务；
• 本轮金额不公开，外界没法判断项目还能跑多久。

机制和落地路径

• 数据侧：多链数据接入 → 特征工程（还款历史、资金效率、交互图谱） → 模型推断（分数 0-1000）。
• 应用侧：
  1. 信用借贷的风控阈值和定价；
  2. 空投和激励分发的反女巫；
  3. Agent 的信誉评估和托管风控。
• 商业模式：API 收费（数据过滤、承保、决策支持）。

结论：行为信号有可能在 DeFi 风控和 Agent 信任中替代超额抵押，但要形成行业共识还需要更透明的数据和更多协议集成。

判断： 这是个早期叙事窗口，最受益的是做风控/信誉基础设施和 Agent 工具链的团队和早期基金。交易型资金如果看不到可量化的数据和协议放量证据，参与价值有限。