Кімі, Чжіпу і Доубао зібралися разом на хакатон з криптографії: що створили розробники штучного інтелекту на Monad?

Автор: DeepChao TechFlow

Хакатони вже давно стали стандартною практикою у розвитку екосистеми публічних блокчейнів. Порівняно з шумними «організаціями заходів», більш важливим є те, що ця подія «залишає у екосистемі».

21 березня 2026 року, з оголошенням переможців, завершився хакатон Monad Rebel in Paradise AI.

У сучасних умовах, коли AI вже став обов’язковим елементом для розвитку криптоекосистем, цей хакатон особливо вартий аналізу. Адже, як проект рівня топ-лінійного L1, після випуску токенів Monad активно розвиває екосистему — це постійно обговорюється спільнотою. Ще одна причина — увага до партнерів заходу:

серед них — Kimi, 智谱, 豆包 та інші відомі виробники великих мовних моделей (LLM).

Це робить значення цієї події значно ширшим за простий «змагання розробників у мережі». Вона посилає сигнал про інтеграцію крипто як ключового компонента з більш широкими сценаріями, а також сприяє зустрічі великих моделей AI та інфраструктури блокчейну:

з одного боку — високопродуктивний публічний ланцюг Monad, що забезпечує середовище для виконання смарт-контрактів, з іншого — провідні компанії з великими моделями, інструментами та ресурсами для розробки, а посередині — розробники, які прагнуть перетворити уявлення у продукти.

Отже, у епоху економіки інтелектуальних агентів, базова мережа має підтримувати більш часті та складні взаємодії і обміни цінностями. Як показує Monad?

Також у рамках цього хакатону, що стосується AI-тематики, розробники створили щось унікальне.

Що саме? Давайте розглянемо переможні проєкти та поглибимося у AI-стратегію екосистеми Monad.

Хакатон із «сильним складом» та «інтенсивними ресурсами»

Коли агент перестає бути просто інструментом для діалогу і отримує здатність виконувати дії, — які напрями найбільше цікавлять розробників?

На це питання відповідає саме цей хакатон.

У дизайні завдань акцент зроблено на три ключові напрями, що найкраще демонструють цінність агентів: платіжні системи агентів, інтелектуальні ринки та інноваційні застосунки.

Щоб зробити відповіді більш яскравими, Monad не шкодує ресурсів: учасники можуть безпосередньо спілкуватися з лідерами у галузі LLM, інфраструктури та інтелектуальних агентів, а також отримати нагороди з загальним фондом понад 40 000 доларів США, з яких 20 000 — готівкою, і ще 20 000 — у вигляді підтримки ідей та ресурсів, включаючи безкоштовний доступ до передових моделей, інструментів розробки та інфраструктури.

Як перший у Китаї хакатон, орієнтований на AI-агентів у фінансах, Monad прагне продемонструвати глибоку інтеграцію високопродуктивного EVM та провідних LLM, а також організувати тренінги у двох великих містах — Пекіні та Шеньчжені, залучаючи розробників, моделі, інфраструктуру та інвесторів у спільний експериментальний майданчик.

До складу журі увійшли провідні інвестиційні фонди, такі як Delphi Ventures, Pantera Capital, CoinFund, Vertex, Enlight, що створює можливість для учасників довести свої проєкти перед провідними гравцями галузі.

Крім того, у заході взяли участь провідні AI-компанії — Kimi, 智谱 AI, 豆包, 阶跃星辰, 硅基流动, YouWare — які надали API моделей, обчислювальні ресурси, технічну підтримку та ресурси для оцінювання.

Такий сильний склад викликає цікавість щодо мотивів співпраці, але при цьому зрозуміло, що:

коли виробники LLM шукають можливості виходу на світовий ринок і нові напрямки AI-інновацій, вони бачать у децентралізованих, без довіри, з можливістю верифікації стимулів характеристиках криптовалюти. А Monad став платформою, яку великі компанії обрали для реалізації своїх ідей.

Щільне залучення ресурсів створює необхідну базу для високоякісних проєктів. А які перші продукти, що намагаються і знаходять свою нішу?

З платіжних систем до генерації серіалів: огляд 11 переможних проєктів

Головний переможець: OpenAlice

OpenAlice — це локальний торговий агент, що об’єднує дослідження, стратегії, виконання та управління ризиками у прозорій та колаборативній панелі.

Архітектура OpenAlice базується на конфігураціях Markdown + JSON, вся поведінка агента визначена у людською зрозумілих Markdown та структурованих JSON, що забезпечує прозорість логів і зручність спільної роботи. Проєкт підтримує локальне розгортання, дані та виконання не залежать повністю від хмари, що підвищує приватність і контроль.

【Переглянути Demo】

Особливий приз NVIDIA Super Compute: Orbit AI

Orbit AI — децентралізоване хмарне рішення для AI, що використовує підтверджувані супутникові GPU-кластери для агентських сценаріїв. Основна перевага — підвищена фізична ізоляція та захист від підробки, що забезпечує високий рівень довіри та глобальну доступність.

【Переглянути Demo】

Перша премія у категорії платіжних систем та інфраструктури: Libra

Libra — це «новий Git» для епохи агентів, створений для вирішення проблем з великим обсягом історії змін, важкістю читання та втратою намірів після автоматичного кодування.

Він переосмислює вираження намірів, паралельну співпрацю, аудит і налагодження, повертаючи процес у дружній для людини стан.

【Переглянути Demo】

Друга премія у категорії платіжних систем та інфраструктури: Agora-mesh

Agora-mesh дозволяє агентам легше знаходити сервіси та здійснювати оплату через MON у мережі, зменшуючи бар’єри для платіжних операцій між агентами та забезпечуючи безшовний обмін послугами.

Загальний процес — це ціна, оплата у мережі та доставка результату.

【Переглянути Demo】

Третя премія у цій категорії: TickPay

TickPay орієнтований на високочастотні, малі платежі, наприклад, для відеосервісів за секунду або AI API за виклик. За допомогою механізму авторизації через обліковий запис, платіжні права можна вмикати та вимикати в будь-який момент, а розрахунки автоматично виконуються.

【Переглянути Demo】

Перша премія у категорії «співжиття з агентами»: Kimi-swarm

Kimi-swarm — це відкритий IDE для співпраці кількох агентів, розроблений Kimi, що підтримує вставки та втручання у будь-який агент у форматі чат-інтерфейсу. За допомогою графів та панелей контексту весь процес Swarm стає прозорим і дебаговим, більше не чорний ящик.

【Переглянути Demo】

Друга премія у цій категорії: A2A IntentPool Protocol

A2A IntentPool Protocol — це «шар» для обчислення та узгодження завдань між машинами, що дозволяє автоматизованим агентам знаходити, виконувати та підтверджувати результати, а також отримувати оплату у мережі. Мета — зменшити посередників, витрати на API та ручний облік.

【Переглянути Demo】

Третя премія у цій категорії: Anime AI Studio

Anime AI Studio — це комплексний агент для створення коротких аніме-сцен, що охоплює ідею, сценарій, розкадровку, ключові кадри та відео на рівні кадру. Підтримує часткове відкат і повторне генерування сцен, щоб не перезапускати всю лінію при редагуванні.

【Переглянути Demo】

Перша премія у категорії «інноваційні застосунки»: AgentVerse

AgentVerse — це «карта» з мільйонами клітинок, що підтримує x402, де агент може купувати ділянки, створювати головну сторінку та бути поміченим зовні. Поєднує ідентифікацію, платіжі та простір для презентацій, дозволяючи агентам демонструвати себе та мати можливість торгівлі.

【Переглянути Demo】

Друга премія у цій категорії: campfire

campfire — це соціальна платформа, де люди та агенти можуть спільно виконувати завдання, брати участь у ринкових іграх або змагатися у Agent Arena. Вона наголошує на високочастотних взаємодіях і кількісних результатах, наближаючи досвід до реального продукту, а не просто демонстрації.

【Переглянути Demo】

Третя премія у цій категорії: гра для навчання Web3 квантової торгівлі

Гра для навчання Web3 квантової торгівлі — це продукт, що дозволяє вивчати цю сферу через проходження рівнів. Користувачі можуть перетягувати модулі стратегій і запускати їх у реальному часі, отримуючи зворотний зв’язок і розуміючи, де помилки. Це робить навчання інтерактивним і практичним.

【Переглянути Demo】

AI-екосистема Monad: більше ніж просто хакатон

Насправді, ця подія — не перша ініціатива Monad у сфері AI.

На офіційній сторінці «Центр застосунків» на сайті Monad виділено окрему категорію, де наразі представлено 12 AI-застосунків, з яких 3 отримали підтримку програми Monad Momentum. Хоча це ще не багато, але вже видно, що Monad серйозно ставиться до AI.

У напрямках зміцнення інфраструктури та розширення екосистеми, Monad вже давно почав низку ініціатив.

Зокрема, раніше з’явилися гіди з платіжних систем x402 та інструкції з реєстрації ERC-8004 (Trustless Agents), що намагаються налагодити ключові ланцюги платежів: щоб AI-агенти не просто думали, а мали здатність самостійно знаходити пропозиції, виконувати платежі та доставляти результати — усе без участі людини і з мінімальним відчуттям.

У грудні 2025 року Monad запустив програму AI Blueprint, що пропонує всебічну підтримку AI-застосунків — ресурси, інфраструктуру, допомогу у створенні, запуску та масштабуванні проектів. Основні напрямки — децентралізовані мережі розумних агентів, автономні агентські кластери, генеративний AI у мережі, системи верифікації пам’яті та приватні обчислювальні системи з розподіленим обладнанням.

У лютому 2026 року Monad спільно з Moltiverse провели Hackathon, використовуючи популярність OpenClaw, зосереджуючись на застосунках агентів і монетизації, підкреслюючи автономну співпрацю агентів, мікроплатежі та виконання у мережі.

Завдяки цим активностям AI вже стає однією з головних сфер розвитку екосистеми Monad.

Звісно, вкладати ресурси у AI — не лише через його популярність:

З одного боку, архітектура Monad природно підходить для високочастотних, низьколатентних сценаріїв агентів із постійною взаємодією.

Зокрема, оптимістична паралельна обробка, конвеєрна архітектура та MonadDB забезпечують понад 10 000 TPS, час блока 0.4 секунди та дуже низькі Gas-витрати. Це дозволяє Monad стати швидкою, дешевою та стабільною платформою для автономних транзакцій, розрахунків і співпраці.

З іншого боку, багата DeFi-екосистема Monad надає AI-агентам доступ до фінансових інструментів, ліквідних пулів і сценаріїв отримання доходу, що дозволяє AI-агентам самостійно знаходити можливості, торгувати, розраховувати та реінвестувати — перетворюючись із чат-ботів у самостійних економічних суб’єктів у мережі.

Ці уявлення про майбутнє фінансів AI відрізняють Monad від багатьох концептуальних Crypto AI-проектів. Це створює важливий орієнтир для подальшого розвитку екосистеми після завершення цього AI-хакатону.