深度剖析AI+Crypto的敘事演進：AI Agent賽道入門指南

AI 發展速度太快了，未來一定是AI 的世界，如果再加一個核心要素，那一定是AI+Crypto 的世界。

如今，AI 已經進化到了新階段：AI Agent。

AI Agent 無論是想像空間還是落地場景都值得期待。

時代的列車呼嘯而過，我們需要趕緊上車。

我自己最近也不斷學習AI Agent，本文將自己的學習路徑記錄下來，希望能幫助大家更好地入門AI Agent 賽道。

本文為AI Agent 賽道入門指南的第一篇，也是幫助大家先建立整體認知和框架式了解，後續將繼續深入該賽道，持續精進，把握住AI 浪潮。

01 AI Agent 到底是什麼？

先拋開各種複雜的概念，直接比較下AI Agent 和現有的大模型（如ChatGPT）的差異。

目前的大模型更像是強大的「自然語言搜尋引擎」，能夠回答問題、提供建議，但無法真正主動決策和執行。

AI Agent 的能力超越了現有大模型的範疇，不再局限於「資料處理」，而是能夠完成從「感知」到「行動」的完整閉環。

用一個直覺的例子舉例：現在你問ChatGPT 怎麼投資Crypto，ChatGPT 會給你一堆建議，但是AI Agent 能幫你實時追踪全球市場信息，動態調整投資組合，以實現收益最大化。

由此，我們可以抽像出AI Agent 的概念：AI Agent（人工智慧代理）是一種基於人工智慧技術的軟體實體，能夠自主或半自主地執行任務，做出決策，並與人類或其他系統進行互動。

這裡最核心的差異就在於：自主行動。

AI Agent 具體怎麼實現自主行動的呢？

透過AI 可以將複雜的邏輯轉換成精確的條件（根據上下文返回True 或False），然後就可以無縫融入業務場景中去。

首先是意圖分析：AI 會透過分析使用者的提示詞和上下文來理解使用者想要做什麼。它不光看使用者說了什麼，還會考慮使用者先前的使用記錄和具體情況，然後把這些需求轉成具體的程式指令。

其次是協助判斷：AI 就像一個聰明的助手，能把一些人類不容易處理的複雜問題，透過分析變成簡單的是或否的答案，或幾個固定的選項。這樣不僅讓決策更準確、更高效，還能很好地配合現有的業務系統工作。

根據自主行動的程度，AI Agent 又可以分為兩種：

一種是AI Agent 相當於個人助手，可以協助使用者處理一些業務。

另一種則更進一步，AI Agent 本身就是獨立的個體，有自己的身分或品牌，為許多使用者提供服務。

總之，AI Agent 可以是說大模型的下一發展階段和新的產品形態，AI Agent 有非常大的想像空間。

02 AI Agent 和Crypto 是什麼關係？

AI 和Crypto 並不是涇渭分明，兩者是可以進行融合的。

更關鍵的是，Web2 的AI Agent 和Web3 的AI Agent 並不一樣。

Web3 的AI Agent 是更高階、更完整體的AI Agent，或許可以換個名字叫：Crypto AI Agent。

借助Crypto 的能力，AI Agent 擁有了更多特性：

（1）去中心化

在結合了Crypto 之後，AI Agent 的操作、資料儲存和決策過程更透明，並且不受單一實體控制。

Web2 AI Agent 這些代理程式通常由中心化的公司或平台控制，資料和決策過程都集中在一個或少數幾個實體手中。

一旦一個AI Agent 對外提供服務，就會有信任問題，因此AI Agent 需要區塊鏈提供的運作或驗證環境。

AI Agent 也需要無門檻的使用方式、資料公開透明、互聯互通以及去中心化。

（2）激勵機制

這是Crypto 最強的賦能，透過代幣經濟模型，提供了一種直接激勵開發者和用戶參與和貢獻的機制。

Web2 AI Agent 主要依賴傳統的商業模式，如廣告收入或訂閱服務來維持營運。

Web2 的創業團隊或公司，做很久也無法盈利，也很難融資；但是來到Web3，透過發幣的形式，可以直接獲得現金流，為專案發展提供支持，例如AI Agent 的使用需要Crypto 支付。

自由的市場經濟可以催生出更多的創新。

（3）真正的永生

有了智能合約之後，AI Agent 真正實現了「永生」。

只要智慧合約部署在區塊鏈上，AI Agent 就能夠根據其規則自動操作，理論上可以無限期地運作下去。

智慧合約可以確保AI Agent 的程式碼和決策機制在區塊鏈上永久存在，除非有明確的邏輯來停止或更改其行為。

但其所依賴的數據可能需要持續更新或維護。如果沒有資料的持續輸入或外界的互動，AI Agent 的「永生」可能僅限於其程式邏輯，而不具備動態性。

總之，相較於Crypto 需要AI Agent，AI Agent 更需要Crypto。

03 AI+Crypto 的敘事演進

AI 從大模型到AI Agent 是兩個階段，AI 與Crypto 的結合同樣可以分成兩個階段：

3.1 大模型階段：基礎設施

AI 專案主要有三個評判維度，算力、演算法和數據。

其實，Web3 發揮的作用就是為AI 增加了激勵體系，將算力、演算法和數據都代幣化了。

因此，AI 與Web3 的結合點也可以從算力、演算法、資料三個維度來探討：

（1）算力（Computational Power）:

分散式運算網路：區塊鏈天然具備分散式特性。 AI 可以利用Web3 的分散式網路來取得更多的運算資源。透過將AI 的運算任務分散到Web3 網路中的各個節點，可以實現更強大的平行運算能力，這對於訓練大型AI 模型尤其有用。

激勵機制：Web3 引入了經濟激勵機制，如代幣經濟，可以激勵網路中的參與者貢獻他們的運算資源。這樣的機制可以用來創造一個市場，AI 開發者可以購買計算力進行機器學習任務，而提供者則得到代幣獎勵。

（2）演算法（Algorithms）:

智能合約：Web3 中的智能合約可以自動執行AI 演算法。 AI 可以設計演算法，使其在區塊鏈上以智慧合約的形式運行，這不僅增加了透明度和信任，還可以實現自動化決策過程，例如自動化的市場預測或內容審核。

去中心化演算法執行：在Web3 環境下，AI 演算法可以不依賴單一的中央伺服器，而是透過多個節點共同驗證和執行。這增加了演算法的抗干擾性和安全性，防止單點故障。

（3）數據（Data）:

資料隱私與所有權：Web3 強調資料的去中心化與使用者對資料的所有權。 AI 結合Web3 可以利用區塊鏈技術來管理資料權限，確保資料隱私，同時使用者可以選擇性地共享資料以換取報酬，這為AI 提供了更豐富、但又受控制的資料來源。

資料驗證與品質：區塊鏈技術可以用於資料的驗證，確保資料的真實性和完整性，這對AI 模型的訓練非常關鍵。透過Web3，數據可以在使用之前經過驗證，提高了AI 演算法的輸出品質和可信度。

數據市場：Web3 可以促進數據市場的發展，用戶可以直接將數據出售或分享給所需的AI 系統。這不僅為AI 提供了多樣化的資料集，也透過市場機制保證了資料的流動性和價值。

透過這些結合點，AI 與Web3 可以相互協同發展：

• AI 可透過Web3 取得分散式運算力和高品質數據，同時利用智慧合約來提高演算法的執行效率和透明度；
• Web3 則可以透過AI 來增強其係統的智慧化程度，如智慧的資源管理、自動化的合約執行等。

針對這三個維度，市面上已經出現了多個知名項目：

算力（Computational Power）類別項目：

• Render Network: 雖然主要專注於渲染，但也可以提供AI 算力。
• Akash Network: 提供去中心化的雲端運算資源，可以用於AI 的需求。
• Aethir: 專注於去中心化雲端運算，可能涉及AI 算力的提供。
• ionet: 支持AI 的推理和訓練的去中心化算力平台。

演算法（Algorithms）類別項目：

• Cortex: 一個能夠在區塊鏈上運行AI 與AI 驅動的DApp 的去中心化世界計算機，專注於將AI 整合到智能合約中。
• Fetchai: 基於區塊鏈的機器學習平台，推出了無程式碼管理服務Agentverse，簡化了Web3 專案的AI 代理部署。
• iExec RLC: 提供基於區塊鏈的AI 模型市場，支援機密計算和去中心化預言機。

資料（Data）類別項目：

• Vana: Vana 正在建立針對個人基因資料的DAO，讓使用者可以控制並可能從中獲益的資料市場。
• RSS3: 推出了一個開源AI 架構，使任何大型語言模型可以變成Web3 的AI 代理，涉及到資料的利用和管理。

綜合性項目：

• Myshell: 一個去中心化的AI 消費層，旨在連結消費者、創作者和開源研究者。它開啟了一個平台，任何人都可以在這個平台上創建、分享並貨幣化他們的AI 原生應用程式。

總的來看，在大模型階段，Crypto 與AI 的結合主要在基礎建設層，為AI 的長遠發展奠定基礎。

3.2 AI Agent 階段：應用落地

AI Agent 的湧現，標誌著AI 進行了應用層落地階段。

AI Agent 也可以細分三個發展階段：Meme 幣階段、單體AI 應用階段和AI Agent 框架標準階段。

1、AI Agent Meme 幣

AI Agent Meme 幣是非常特殊的存在，Meme 幣本身就是社群情緒的產物。

AI 發展太快了，而這項技術看起來也非常深奧，一般人非常焦慮，AI Meme 幣給了一般人參與的機會。

因此，AI Meme 幣為持有者帶來了一種參與AI 革命的情緒價值，讓一般人也能參與AI 浪潮。

最後造成的結果是：AI +MEME 利用財富效應加速了AI 的市場教育和傳播。

再換個視角思考，AI Agent 為什麼要發幣？

一方面，透過財富效應吸引資金和用戶，為產業後續發展注入動能；另一方面，MEME 化發行方式本身就是一種社群融資手段，為專案自身發展提供現金流。

我們可以看下頭部標的：

• $GOAT：第一個火起來的AI Agent Meme 幣；
• $Fartcoin：透過產生幽默內容（如「屁笑話」）吸引用戶注意；
• $ACT：旨在創建一個用戶與AI 之間平等互動的數位生態系統；
• $WORM：旨在結合數位生物學與區塊鏈技術，創造一種模擬生物蠕蟲神經系統的獨特數位資產；

2、單體AI 應用

AI Agent 正在與Crypto 各個細分賽道進行融合，呈現出百花齊放的態勢。

隨著AI Agent 的發展，AI Agent 發行的代幣不再是單純的Meme 幣，有了實際使用場景的支撐，逐漸有了價值幣的屬性。

（1）創世項目

• ai16z：第一個出圈的AI Agent，並建立了第一個框架標準Eliza。

（2）Agent Gaming

• ARC：基於Rust 語言開發了一個名為RIG 的AI 框架，支援去中心化應用程式（dApp）和智能合約。
• FARM：專注於使用AI 提升農業遊戲的真實性和策略深度。
• GAME：$GAME 賦能AI 代理的自主操作與智能化，AI 與遊戲的深度融合。

（3）Agent DeFi

• $NEUR：專注於代幣分析和DeFi 互動，提供智慧化金融決策支援。
• $BUZZ：提供自然語言接口，使用戶能夠更直覺地進行DeFi 交易和管理。

（4）代碼審計

• AgentAUDIT：利用AI 技術自動化執行程式碼審計，提升程式碼安全性和品質。

（5）Agent 數據分析

• REI：透過AI 技術進行大規模資料分析，提供洞察和預測服務。

（6）自主AI Agent

• LMT：一個自主學習並執行任務的AI Agent，旨在減少人類幹預。
• GRIFFAIN：一個能夠自主優化自身行為的AI Agent，特別用於複雜環境的決策和策略制定。

3、AI Agent 框架標準

AI Agent 框架標準仍處於大亂鬥局面。

什麼是AI Agent 框架標準？

AI Agent 框架標準透過提供一套統一的規範和工具，簡化了AI Agent 的開發和部署流程。

它允許開發者創建一個能夠與多種客戶端互動（Twitter，Discord，Telegram 等）、透過插件擴展功能、並利用AI 技術來增強其智慧的AI Agent。

這些標準和基礎庫（如記憶儲存、會話隔離、上下文生成等）確保了AI Agent 的操作是高效、安全且使用者友好的

透過對接各種AI 平台接口，框架標準進一步增強了AI Agent 的能力，使其能夠利用最新的AI 技術來提供更好的服務。

總之，AI Agent 框架標準是基建和平台，而且能形成自己的生態，敘事空間自然比單體AI 應用更高。

AI Agent 框架標準主要有以下幾種：

• ai16z：建構了Eliza 框架，支援多個平台如Discord、Twitter、Telegram 等，讓AI Agent 與這些平台無縫整合。
• Virtual：建構了GAME 框架，專為遊戲和虛擬環境設計，讓AI Agent 在這些環境中自主操作或與玩家互動。
• swarms：一種多代理AI 框架，基於其框架，開發者可以創建和管理多個AI 代理，適用於需要高複雜度協調的場景，例如模擬社會行為、複雜的業務流程自動化、或大規模資料處理。
• ZEREBRO：建構了ZerePy 框架，相當於Optimism 的OP Stack，使得開發和部署單體AI 應用變得更加容易和標準化，讓這些Agent 在社群平台上獨立建立和分發內容。

圍繞著這幾個框架已經出現了相關生態，我們在研究相關項目時需要專注於這幾個生態

04 總結

AI Agent 的敘事已經開始爆發。

我們產業每年都會有一個主線敘事爆發，圍繞著這個主線敘事，會湧現出許多明星項目，自然也有很多機會。

例如2020 年的DeFi Summer、2023 年的銘文Summer、2024 年的Meme Summer，2025 年正在出現AI Summer。

不要浪費每一次少有的造富機會。