Fetch.AI结合机器学习（ML）和人工智能（AI）、多代理系统、去中心化分类账本技术，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。Fetch的目标是“使需要大量人工干预的市场自动化”

Fetch 项目瞄准海量数据交易市场,让这些工作交由软件代理去完成，用区块链构建去中心化可信账本，AI/ML 智能预测模型提高高价值数据发现及交易效率，OEF 框架搭建 AEAs 之间的交易市场环境及规范，基于 Fetch 网络降低整个数据交易市场的摩擦成本。

项目实现机制

在网络运行上引入了 AEA 智能经济体和 OEF 经济架构，过程采用了智能学习和开发算法，从而将孤立在世界各地的数据经济体相互连接，智能执行，随着参与人群的增多，网络变得更加高效。

代币使用场景

Fetch.AI（FET）代币用作Fetch.AI网络上的价值交换。它是所有交易手续费的付款方式，也是在账上注册的可退款方式，代币也可以被质押以保护整个网络。

采用算法

Fetch 采用 uPoW, 即有效工作量证明。uPoW 更像 PoW 和 PoS 的结合，Fetch 通过 PoS 协议产生新区块，交易由两个块确认记录在有向无环图 DAG 上，PoW 区块链网络再对 DAG 交易记录进行全网验证，网络不再存在 IOTA 等有向无环图（DAG）区块链中的 coordinator 角色。

uPoW 主要解决比特币网络 PoW 工作量证明大量无效算力浪费以及算力集中的现象，Fetch 网络由聚焦计算到聚焦工作量，允许部分计算力较低的节点通过验证工作也能获得一些区块奖励，Fetch 还会调节与交易费用有关的 PoW 问题难度，低算力节点可以参与小额交易记账获得奖励。值得一提的是，Fetch 网络的分布式计算平台算力可以用于训练 ML 算法。

技术特点

1、AEA自主经济代理：AEE层中的代理是现实中的硬件实体，不需要任何外部的操作就能运行。每一个代理对应一个钱包的地址，用于接收和发送Fetch代币。代理可以分为很多种，比如存在于硬件设备中的控制器（在一辆自动驾驶车中，代理就是告诉汽车如何开的设备）。买方代理发出一个购买数据请求到OEF层后，OEF层会把购买申请告诉拥有相应数据的卖方代理，卖方代理同意并发送数据，由OEF层转发给买方。

2、独特的UPOW（USEFUL PROOF-OF-WORK）共识算法：简单来讲就是弄了一条PoW的主链，然后结合分片技术把数据打包在这条主链上，每个分片采用的是DAG系统。这样做的目的是用DAG确认有价值的事务，节省出网络中的算力来训练AI。

总结

Fetch项目结合了区块链和 AI，描绘了一幅未来在物联网机器世界中具备 AI 能力的 AEAs 代替背后利益者，或者自主在虚拟世界进行经济活动的蓝图，可以把 Fetch 项目想象成一个机器社会，这里面的 AEAs 就是现实经济活动的“人”或者公民，而 Fetch 的 OEF 就是自由市场经济环境，底层的区块链就是记录经济活动的总账本。