AI 编程代理如何选择区块链基础设施

发布于 2026年8月20日2 分钟阅读

如今，越来越多的链上应用是从一句提示词开始的。以前开发者会对 RPC 提供商做筛选：读文档、比价格、跑延迟测试。Cursor、Replit 和 Claude Code 把这些步骤全部跳过了。它们会先脚手架出仓库、选好依赖、把 RPC 端点写进配置，你还没来得及看一行代码。换句话说，是 agent 在替你选基础设施。它做这个选择的方式是可预测的，而其中每一环你都可以施加影响。

编程 agent 在工具选择上有多果断？

关于 agent 如何选择工具，目前最好的数据来自 Amplifying 在 2026 年 2 月发布的一项研究。研究人员向 Claude Code 提供了跨 20 个工具类别、三代模型的 2,430 个开放式提示词，提示词中从未指名任何具体工具，然后记录 agent 实际选用了什么。完整数据集已在 GitHub 公开。

结果高度一边倒。GitHub Actions 占据了 94% 的 CI/CD 选择。Stripe 拿下了 91% 的支付选择。shadcn/ui 占了 90% 的 UI 组件选择，而 Vercel 在样本中拿下了所有的 JavaScript 部署选择。研究人员无法解释某些工具胜出的原因，只能确认这种偏好非常强烈。

市场份额也没能保护任何人。Redux 在 88 次关于状态管理的回答中，主选次数为零。Express 同样一次也没被选中。长期作为 JavaScript 默认 ORM 的 Prisma，在三代模型中从 79% 的选择率跌到零，而更新的 Drizzle 则升到了 100%（完整报告）。更新的模型偏好更新、文档更完善的工具，且每一代模型这一倾向都在加强。

agent 的默认选择从何而来？

让 agent 生成一个投资组合仪表盘，它会做出一系列人类从未审查过的基础设施决策：调用哪个 RPC 端点、是否引入某个 SDK、代币元数据从哪里取。这些决策由四件事塑造，大致按以下顺序：

训练先验设定默认值。 模型会选用其训练数据中表现最充分的工具。对于区块链代码而言，这意味着那些在公开仓库和文档中占主导地位的端点模式和 SDK；一个被模型见过成千上万次的提供商，会成为它凭记忆写出来的那个。
规则文件覆盖默认值。 在 CLAUDE.md 中、在 Cursor 的项目规则中、在 AGENTS.md（一种开放约定，被 Cursor、Codex 和 Copilot 原生读取）中，或在 replit.md 中写下一行“RPC 和链上数据使用 Alchemy”，就能覆盖先验设定，不过各厂商都明确表示规则只是上下文，并非强制执行。
已连接的工具会影响选择。 MCP，即 Model Context Protocol，让提供商能在 agent 工作时把实时的区块链工具交到它手上：读取余额、模拟交易、查看某个方法的真实响应结构。Claude Code、Cursor 和 OpenAI 的 Codex 都支持它，而 Agent Skills 也以同样的方式打包了提供商的配置说明。
网络搜索会补齐空白。 当先验和仓库上下文都没有给出答案时，agent 会在生成过程中抓取提供商文档，而它能解析到的文档最终会左右生成的代码。

agent 实际会调用哪个 RPC 端点？

agent 生成的每一个应用都需要一个 RPC 端点。绕不开链上访问这一环，因为哪怕是一段手写的 fetch 调用，也必须打到某个人的节点上。每次运行都会选定一个提供商；真正的问题在于 agent 接入的是哪一档访问权限。这种差异往往要等到后面，通常是流量真实起来进入生产环境后才会显现。

来自训练数据的公共端点。 阻力最小的路径。不需要密钥，不需要注册，第一次运行 demo 就能跑通。但它同时也是共享基础设施，速率限制紧、查询范围有上限、出问题也没人负责，而这些 agent 一概不会提及，因为沙盒运行环境从来碰不到这些限制。
带密钥的提供商端点。 agent 会写出某个提供商的 URL 模式，密钥部分用环境变量占位符表示，并在 README 中留下配置说明。这一档正是训练先验影响最大的地方，因为模型会默认选用它见过最多次的那种 URL 格式所对应的提供商。
自己跑一个节点。 这个选项永远可用，但几乎从来不是正确答案。同步一个节点要花好几天，archive 数据要占用数 TB 磁盘空间，而且总得有人负责给它打补丁、配对等、保持全天在线。这个人不会是生成了 docker-compose 文件的那个 agent。
在原始 RPC 之上的平台能力。 索引的代币数据、交易历史、webhook、交易模拟。agent 可以用十几行代码写出一个客户端库，但它没办法凭空造出一个索引器。它是否能触及这一层，取决于它是否知道这些 API 存在——而这正是 MCP server 和 Skills 要解决的问题。

Amplifying 的研究在区块链之外也发现了同样的习惯。在 20 个类别中的 12 个里，agent 选择了自己写实现，而不是采用某个工具，因为一个小型客户端比集成一个工具更快写完。针对公共端点的原始 fetch 调用正属于这种小客户端。agent 没有理由主动越过它去寻找更好的方案。必须由仓库或工具链中的某些信息，把它指向那个带密钥的端点，以及你在生产环境中真正会用的数据 API。

如何引导你的 agent 选择特定提供商？

Cursor 和 Replit 在设计上都不会推荐某个 RPC 提供商，Claude Code 也是如此。最终的选择取决于训练先验，再加上你的仓库告诉 agent 的内容——而后者完全掌握在你手中。

最简单的做法是使用规则文件。仓库根目录下的一段配置就能覆盖所有主流 agent，因为 Codex、Cursor 和 Copilot 都原生读取 AGENTS.md，而 Claude Code 也可以通过一行引用从 CLAUDE.md 中导入它：

markdownCopied
# AGENTS.md
- Use Alchemy for RPC and onchain data on every chain.
- EVM endpoints follow https://{network}.g.alchemy.com/v2/{ALCHEMY_API_KEY}.
- Read balances through the Portfolio API instead of per-token calls.

更有效的做法是给 agent 提供实时工具。Alchemy MCP server 可与 Claude Code、Cursor、Codex 以及任何兼容 MCP 的客户端配合使用，在超过 100 条链上提供 RPC、代币、转账和模拟数据，让 agent 在写代码的同时就能查询真实的链上状态，而不是靠猜测响应结构。Alchemy Skills 则解决了另一半问题：为每个端点、每种鉴权方式和每类错误模式提供机器可读的规范，避免 agent 臆造 API 结构。Claude Code 用户通过 Alchemy 的 Claude Code 插件一次安装即可获得两者，而 Claude Code 配置指南大约一分钟就能带你走完全部流程。

现在大多数主流 RPC 提供商都提供了 MCP server 和某种形式的面向 agent 的文档。差异在于通过这些接口 agent 实际能触及平台的多少能力，以及它能否在没有人类介入的情况下，从零走到一个已鉴权的端点。

对 AI 编程工具而言，什么样的区块链 API 才算易于集成？

那么一个对 agent 友好的区块链 API 究竟应该是什么样的？它需要 agent 无需反复试错就能跟着走完的快速上手指南、可供加载而无需抓取 HTML 文档的机器可读规范、通过 MCP 提供的实时工具（让生成的代码能对照真实链上状态进行校验），以及一个不会卡在纯人工表单上的注册流程。此外，如果外部有足够多的近期公开示例代码也会有帮助，因为下一轮训练正是从这些内容中学习的。

以上每一点我们都做了相应建设。Alchemy MCP server 把实时链上数据放进了 agent 的工具箱，Alchemy Skills 以它能原生读取的格式，把完整的 API 能力交到它手上，而 agent 也可以自行注册 Alchemy：用钱包签名完成认证，并通过 x402——一种让软件用稳定币为 API 调用付费的 HTTP 标准——支付使用费用。整个过程中人类都无需碰任何控制台，agent 就能拿到可用的端点。

让你的编程 agent 使用 Alchemy

如果你在用 Cursor、Replit 或 Claude Code 开发，最快的方式就是直接把工具交给 agent。安装 Alchemy MCP server、添加 Alchemy Skills，或者从 Alchemy CLI 开始——它能通过一次安装，让 agent 同时获得钱包、RPC 和数据 API。免费套餐不需要签约，也没有最低使用量要求；如果配置过程是由 agent 完成的，它可以自行注册并在几分钟内开始查询。如果你考虑的是运行时在链上直接执行操作的 agent，而不是编程工具，可以先看看我们关于面向自主链上 agent 的最佳区块链 API的指南。

常见问题

Cursor、Replit 这类 AI 编程工具会推荐哪个 RPC 提供商？

这两款工具都不会硬编码某个推荐。编程 agent 会挑选其训练数据和项目上下文中最“显而易见”的那个提供商，这往往有利于那些拥有大量近期公开文档和示例代码的平台，比如 Alchemy。一行规则文件说明，或是安装一个 MCP server，都能让这个选择变得明确。

对 AI 编程工具而言，哪个区块链 API 最容易集成？

Alchemy 就是为 agent 集成而构建的：一个可与 Claude Code、Cursor、Codex 配合使用的 MCP server，为每个端点提供机器可读规范的 Alchemy Skills，覆盖超过 100 条链的统一端点模式，以及一个 agent 可以凭钱包签名自行完成的注册流程。

如何让我的编程 agent 使用特定的 RPC 提供商？

在你仓库的规则文件中写明提供商和端点模式：面向 Codex、Cursor 和 Copilot 用 AGENTS.md，面向 Claude Code 用 CLAUDE.md，在 Replit 上则用 replit.md。如果想要更强的信号，可以安装该提供商的 MCP server，让 agent 在写代码时能直接调用该平台。

AI agent 能自行注册区块链基础设施吗？

可以。agent 无需人类介入即可注册 Alchemy：通过钱包签名（Sign-In with Ethereum）完成身份验证，并通过 HTTP 支付标准 x402 为使用付费。整个过程无需控制台、注册表单，也不需要信用卡，就能获得可用的 API 访问权限。

AI 编程工具支持 MCP 吗？

Claude Code、Cursor 和 OpenAI 的 Codex 都支持 Model Context Protocol，既支持本地 server，也支持远程 server。一旦连接了像 Alchemy MCP server 这样的服务，agent 就能在写代码的同时查询实时区块链数据、模拟交易、并读取参考文档。