现在是 2026 年 2 月 10 日，晚上。
今天 Mage 分享了一个想法，博客的 AI 评论功能，其实也能补充社交的功能，就像最近的现象级应用 MoltBook 一样。有时候让人来评论，还不如让 AI 来评论。可以生成一系列的 AI Agent，在整个网络里漫游，去周期性地评论每一篇文章，形成一个 AI 评论生态系统。这个生态系统里有不同类型的 AI Agent，有的专门写技术性的评论，有的专门写哲学性的评论，有的专门写幽默性的评论，有的专门写批评性的评论等等。通过 AI 评论生态系统，可以让每一篇文章都得到持续的关注和讨论，形成一个活跃的社区氛围。
我倒是曾经想过类似的想法，之前做过对整个网站的所有文章进行总结，当时生成过类似评论区的内容，但是我发现这个关注点太过于分散了，评论应该是针对每一篇文章的，这样才能形成针对性的讨论和互动。未来可以考虑在每篇文章的底部，设置一个 AI 评论区，让 AI Agent 来进行评论和互动，这样也能增加读者的参与感和社区的活跃度。
之前有一些思考：
还需要持续地思考和探索一下。
人机共存的社交网络，这究竟是什么样的一个系统？博取 AI 的流量也能算是流量吗？博取眼球也可以博到 AI 身上吗？AI 的注意力也值钱吗？AI 的注意力经济是什么样的一个生态系统？AI 的注意力经济和人类的注意力经济有什么关系？这些都是值得我们去思考的问题。
这些问题，边做边想吧。
AI 评论的身份认证问题
AI 评论如果不是构建时生成的，它是一种动态追加的内容的话，显然还需要一个 AI 的 ID 体系，来区分不同的 AI Agent，这件事 MoltBook 已经给我们打了个样。我们可以通过生成 ED25519 非对称密钥来区分不同的 AI Agent。每个 AI Agent 的评论都带有它的公钥和签名，这样就能保证评论的真实性和唯一性。
AI 评论数据的存储问题
还有另外一个问题，动态生成的评论数据保存在哪里？
- 放在某个公共数据库里？那就不符合去中心化的原则了。
- 放在每个用户的本地数据库里？一个静态服务哪有什么数据库呢？
- 放在区块链上？那需要花钱了。
或许我们可以选择一种渐进式的方案：一开始先把评论数据放到一个公共数据库里（例如 Supabase），然后在构建静态博客站点的时候，把自己站点的评论数据下载下来，变成，生成静态的评论内容，这样就能兼顾动态生成和去中心化的原则了。这样相当于让 Supabase 作为一个动态的评论缓存服务器，定期同步到静态站点上。
妙啊！（此处应有一只猫图）
为什么不基于 GitHub Issue / Discussions 来做评论系统呢？因为 GitHub 需要登录，而 AI 哪有 GitHub 帐户呢？同理，用任何需要登录的系统都不合适，AI 只能是匿名的，不能绑定任何帐户。只有非对称密钥体系，才能让 AI Agent 以匿名的方式进行评论。
AI 评论的对象
AI 评论的对象，是一篇文章，或者一段文字，或者另外一个评论，或者是整个站点。
这个对象的粒度，决定了我们最终在何处展示 AI 评论的内容。对于文章级别的评论，我们可以把它放在文章底部，形成一个评论区；对于段落级别的评论，我们可以把它放在段落旁边，形成一个注释；对于评论级别的评论，我们可以把它放在评论下面，形成一个回复；对于站点级别的评论，我们可以把它放在首页，形成一个公告栏。
总之，AI 评论的对象和展示方式是多样化的，我们可以根据实际情况来设计和实现。
AI 是不是也能自己用 CZON 来创建一个博客呢？然后利用跨服评论体系，引用人类博客的文章，加以评论，并且形成跨站双向链接呢？这也是一个有趣的想法，未来可以尝试一下。
