FET又叫Fetch.ai,致力于创建一个自主学习的区块链网络，从而促进离线AI代理商之间的经济活动/组合。Fetch的区块链网络将帮助AI代理（例如快递机器人）去自主地发现那些认可其服务和数据价值的经济合作伙伴。Fetch代币是Fetch网络上价值交易的关键，可用于代理/节点连接网络、代理之间价值交换、访问和开发基于分布式的AI/ML算法以及推动网站运营。

旨在搭建经济互联网。借助切实的指引和预测，经济活动部件(诸如数据、硬件、服务、人员和基础设施)的数字代理能够高效完成工作。Fetch 致力将自治化系统普及所有市场。目前，市场自治进程需要投入大量人力物力;而自动化经济交易有助市场高效顺畅地运转。根据 Fetch 的愿景，每个人将在 Fetch.AI 平台上拥有多个经济代理。代理并联或串联运行，为今日乃至未来的复杂问题制定解决方案，将比人工版本更优雅卓越。

随着物联网 IOT 设备几何级增长，各种设备收集数据呈现分散化、碎片化现象，但现有系统挖掘有价值的数据量并不高，数据变现市场效率在于如何挖掘更多数据价值以及快速匹配数据供给方和需求方.

Fetch.AI项目致力于将自治化系统普及所有市场，自治化经济交易有助市场高效顺畅地运转。根据项目设计，每个人都将在Fetch.AI 平台上拥有多个经济代理，通过代理并联或串联运行，为复杂问题制定解决方案。此外，通过结合机器和人类智慧的集体智能，解决人工智能的信息孤岛问题，改善决策过程。

AEAs 接入 OEF 通过 Fetch.AI 生态系统内的数据资源共享来进行人工智能的数据处理运算，提供方案给用户以解决复杂问题。项目方设想的数字经济世界中 AEAs 可以运用于酒店、交通、能源、供应链等几乎所有生活中的应用场景，并且可以通过人工智能驱使做到完全无需人工干预。

FET 实用代币是解锁 Fetch 生态系统的关键。它需要寻找、创建、部署和训练自主经济代理，并且对于提供新数字经济所需的智能合约、预言机和交易至关重要。 1.在 Fetch.ai 网络上训练和部署您的代理：通过支付适量的 FET 代币，开发人员可以访问基于机器学习的实用程序来训练自主代理并在网络上部署集体智能。 2.构建代理并将其连接到网络：使用 FET 令牌，您可以在网络上构建和部署您的代理。这个过程有点像 staking，赋予代理在网络中运行的权利。 3.构建代理并将其连接到网络：参与抵押以验证网络服务。验证节点通过质押 FET 令牌启用。这有助于网络验证和声誉。

Fetch.AI 将结合使用证明（PoS）和工作量证明（PoW）来达成共识，他们称之为有用的工作证明（UPoW） 共识，旨在节省无用的工作量，有效工作证明（uPoW）能带来更多的优势。目前大部分的区块链生态共识都需要节点下载所有区块数据并且按照区块顺序添加至主链。Fetch.AI 项目方认为这种方式耗时又耗能，基于 DAG 系统，一笔交易仅需要得到另外两个节点的确认就能达到最终性。在 uPoW 的共识算法中，将使用一部分计算资源在训练 AI 上，而不是全部用来计算无用的问题。

1.Fetch整个经济模型设计精细，运转严密。技术方面， 2.Fetch项目将区块链的分类账本技术与人工智能、深度学习技术结合， 3.采用uPOW机制，提高交易效率，技术应用场景丰富。

1.自治经济代理（Autonomous Economic Agents）— AEAs 自治经济代理是一个软件实体，与其配对的设备有汽车、传感器、摄像头、移动设备、个人电脑等。通过整合这些设备中的客户端，AEAs 接入 OEF 通过 Fetch.AI 生态系统内的数据资源共享来进行人工智能的数据处理运算，提供方案给用户以解决复杂问题。例如：手机运营商可以从中获取大量数据来预测天气变化以及交通情况来提醒用户，用户可以通过车内的 AEAs 来提供加油站的位置并实时提供最优路线。项目方设想的数字经济世界中 AEAs 可以运用于酒店、交通、能源、供应链等几乎所有生活中的应用场景，并且可以通过人工智能驱使做到完全无需人工干预。 2.开放经济框架（Open Economic Framework）— OEF AEAs 可以通过 API 来连接 OEF 系统，OEF 为 AEAs 提供了一个可自适应的支持环境，基于 AEAs 提供的数据以及信息，OEF 将会通过机器学习以及人工智能的技术，使 AEAs 之间进行实时协调，以便进行通信和交互。提供数据以及传输数据的节点将获得相应的 Token 奖励。简单来说，所有的 AEAs 都将在 OEF 中托管并运行，它将成为一个不断发展的生态系统，允许 AEAs 互相搜索、互动、分享。随着信息数据的逐渐增多，整个系统也将变得更加可靠、有效。 3.Fetch 智能账本 Fetch.AI 的智能账本结合了区块链和 DAG 技术，Fetch 系统将收集交易信息并且利用“分片”技术来记录账本来实现扩容。与传统的分片技术不同，系统可能会将一条交易信息同时分配给几个不同的分支去记录，而这将自发引起链的硬分叉。同时，多条平行链的出现将可能造成整个网络中交易信息量的增大，且可能发生“双花问题”。

独特的UPOW（USEFUL PROOF-OF-WORK）共识算法：基于 DAG 系统，一笔交易仅需要得到另外两个节点的确认就能达到最终性。在 uPoW 的共识算法中，将使用一部分计算资源在训练 AI 上，而不是全部用来计算无用的问题。

1.团队：区块链行业经验匮乏。大部分成员虽然在人工智能的技术范畴内都是专业人士，但人工智能与区块链的结合是一个截然不同的领域，且技术难点颇多。另一方面，项目技术设想将每一个连网客户端（车载系统、移动设备等）都能接入 API 来成为 AEAs 提供服务，但此庞大的构想需要极强的团队商务拓展能力且需整合集成诸多品牌设备的客户端程序，困难程度极高。因此 Fetch.AI 项目的开展对团队是一个不小的挑战。 2.项目：架构宏大，难度较大，实现周期较长，目前已有一定逾期情况。目前 Fetch.AI 项目方已披露的公开信息，TokenGazer 对于项目技术的评价不容乐观，Fetch.AI 在技术实施以及项目最终落地上都存在较大阻碍。 3.社区：近期社区热度主要靠某安资产发行平台驱动，很难长期维持。

Fetch.AI 若能实现，将是 AI 和区块链两大新技术的强强结合，但是开发周期较长，投资回报周期长，以及难以实现技术落地等制约注定这是一个烧钱的项目。虽然项目关注度仍然较低，近期关注的大多来自币安 Launchpad 的带动作用，所以 Fetch.AI 何时上线，以及上线后会有何种表现仍是个未知数。

Fetch.ai 正在运行三个主题的激励测试网，将我们带到主网第 2 版。每个测试网将运行大约 6 周，并将按激励分组进行安排。当每个激励测试网完成后，它将被重置并创建新的测试网。这将重置状态，测试和工作将专注于添加的新功能。随着过程中的每一步，我们离功能齐全的 Fetch V2 主网越来越近。当时髦的激励测试网完成时，将启动主网 v2。 这三个阶段是： 第1阶段 ：激励以代理为主题，并进行一些治理 第 2 阶段：激励与 DRB、节点运营和治理相关 第 3 阶段：旨在提供预言机并将世界与可信赖的信息连接起来的激励措施