深度剖析AI+Crypto的敘事演進：AI Agent賽道入門指南

2025-01-13 16:01:30

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 無論是想象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。

我自己最近也在不斷學習 AI Agent，本文將自己的學習路徑記錄下來，希望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 到底是什么？

先拋开各種復雜的概念，直接對比下 AI Agent 和現有的大模型（如 ChatGPT）的區別。

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

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

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

由此，我們可以抽象出 AI Agent 的概念：AI Agent（人工智能代理）是一種基於人工智能技術的軟件實體，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。

這裏最核心的區別就在於：自主行動。

AI Agent 具體怎么實現自主行動的呢？

通過 AI 可以將復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到業務場景中去。

首先是意圖分析：AI 會通過分析用戶的提示詞和上下文來理解用戶想要做什么。它不光看用戶說了什么，還會考慮用戶之前的使用記錄和具體情況，然後把這些需求轉成具體的程序指令。

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復雜問題，通過分析後變成簡單的是或否的答案，或者幾個固定的選項。這樣不僅讓決策更准確高效，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，可以協助用戶處理一些業務。

另一種則更進一步，AI Agent 自己就是獨立的個體，有自己的身份或品牌，為很多用戶提供服務。

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 有非常大的想象空間。

02 AI Agent 和 Crypto 是什么關系？

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 是更加高階、更加完整體的 AI Agent，或許可以換個名稱叫：Crypto AI Agent。

借助 Crypto 的能力，AI Agent 擁有了更多特性：

（1）去中心化

結合了 Crypto 之後，AI Agent 的操作、數據存儲和決策過程更透明，並且不受單一實體控制。

Web2 AI Agent 這些代理通常由中心化的公司或平臺控制，數據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行或者驗證環境。

AI Agent 也需要無門檻的使用方式、數據公开透明、互聯互通以及去中心化。

（2）激勵機制

這個是 Crypto 最強的賦能，通過代幣經濟模型，提供了一種直接激勵开發者和用戶參與和貢獻的機制。

Web2 AI Agent 主要依賴於傳統的商業模式，如廣告收入或訂閱服務來維持運營。

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，通過發幣的形式，可以直接獲得現金流，為項目發展提供支持，比如 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」。

只要智能合約部署在區塊鏈上，AI Agent 便能夠根據其規則自動操作，理論上可以無限期地運行下去。

智能合約可以確保 AI Agent 的代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。如果沒有數據的持續輸入或外界的互動，AI Agent 的「永生」可能僅限於其程序邏輯，而不具備動態性。

總之，相比於 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 的結合同樣可以分為兩個階段：

3.1 大模型階段：基礎設施

AI 項目主要有三個評判維度，算力、算法和數據。

其實，Web3 發揮的作用就是給 AI 增加了激勵體系，將算力、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、算法、數據三個維度進行探討：

（1）算力（Computational Power）:

分布式計算網絡：區塊鏈天然具備分布式特性。AI 可以利用 Web3 的分布式網絡來獲取更多的計算資源。通過將 AI 的計算任務分散到 Web3 網絡中的各個節點，可以實現更強大的並行計算能力，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，可以激勵網絡中的參與者貢獻他們的計算資源。這樣的機制可以用來創建一個市場，AI 开發者可以購买計算力進行機器學習任務，而提供者則得到代幣獎勵。

（2）算法（Algorithms）:

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

去中心化算法執行：在 Web3 環境下，AI 算法可以不依賴於單一的中央服務器，而是通過多個節點共同驗證和執行。這增加了算法的抗幹擾性和安全性，防止單點故障。

（3）數據（Data）:

數據隱私與所有權：Web3 強調數據的去中心化和用戶對數據的所有權。AI 結合 Web3 可以利用區塊鏈技術來管理數據權限，確保數據隱私，同時用戶可以選擇性地共享數據以換取報酬，這為 AI 提供了更豐富、但又受控制的數據源。

數據驗證與質量：區塊鏈技術可以用於數據的驗證，確保數據的真實性和完整性，這對 AI 模型的訓練非常關鍵。通過 Web3，數據可以在被使用之前經過驗證，提高了 AI 算法的輸出質量和可信度。

數據市場：Web3 可以促進數據市場的發展，用戶能直接將數據出售或共享給需要的 AI 系統。這不但為 AI 提供了多樣化的數據集，還通過市場機制保證了數據的流動性和價值。

通過這些結合點，AI 與 Web3 可以相互協同發展：

AI 可以通過 Web3 獲取分布式算力和高質量數據，同時利用智能合約來提高算法的執行效率和透明度；
Web3 則可以通過 AI 來增強其系統的智能化程度，如智能的資源管理、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）類項目：

Render Network: 雖然主要關注於渲染，但也可以提供 AI 算力。
Akash Network: 提供去中心化的雲計算資源，可以用於 AI 的需求。
Aethir: 專注於去中心化雲計算，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臺。

算法（Algorithms）類項目：

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 集成到智能合約中。
Fetchai: 基於區塊鏈的機器學習平臺，推出了無代碼管理服務 Agentverse，簡化了 Web3 項目的 AI 代理部署。
iExec RLC: 提供基於區塊鏈的 AI 模型市場，支持機密計算和去中心化預言機。

數據（Data）類項目：

Vana: Vana 正在構建針對個人基因數據的 DAO，讓用戶可以控制並可能從中獲益的數據市場。
RSS3: 推出了一個开源 AI 架構，使任何大型語言模型可以變成 Web3 的 AI 代理，涉及到數據的利用和管理。

綜合性項目：

Myshell: 一個去中心化的 AI 消費層，旨在連接消費者、創作者和开源研究者。它开啓了一個平臺，任何人都可以在這個平臺上創建、分享並貨幣化他們的 AI 原生應用。

總的來看，在大模型階段，Crypto 與 AI 的結合主要在基建層，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，標志着 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 框架標准階段。

1、AI Agent Meme 幣

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

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

因此，AI Meme 幣給持有者帶來了一種參與 AI 革命的情緒價值，讓普通人也能參與到 AI 浪潮中。

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 為什么要發幣？

一方面，通過財富效應吸引資金和用戶，為行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區融資手段，為項目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：通過生成幽默內容（如「屁笑話」）吸引用戶關注；
$ACT：旨在創建一個用戶與 AI 之間平等互動的數字生態系統；
$WORM：旨在結合數字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字資產；

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。

隨着 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，並建立了首個框架標准 Eliza。

（2）Agent Gaming

ARC：基於 Rust 語言开發了一個名為 RIG 的 AI 框架，支持去中心化應用（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，提供智能化金融決策支持。
$BUZZ：提供自然語言接口，使用戶能夠更直觀地進行 DeFi 交易和管理。

（4）代碼審計

AgentAUDIT：利用 AI 技術自動化執行代碼審計，提高代碼安全性和質量。

（5）Agent 數據分析

REI：通過 AI 技術進行大規模數據分析，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，特別用於復雜環境的決策和策略制定。

3、AI Agent 框架標准

AI Agent 框架標准還處於大亂鬥局面。

什么是 AI Agent 框架標准？

AI Agent 框架標准通過提供一套統一的規範和工具，簡化了 AI Agent 的开發和部署過程。

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

這些標准和基礎庫（如記憶存儲、會話隔離、上下文生成等）確保了 AI Agent 的操作是高效、安全且用戶友好的

通過對接各種 AI 平臺接口，框架標准進一步增強了 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 框架標准是基建和平臺，而且能形成自己的生態，敘事空間自然比單體 AI 應用要高。

AI Agent 框架標准主要有以下幾種：

ai16z：構建了 Eliza 框架，支持多個平臺如 Discord、Twitter、Telegram 等，允許 AI Agent 與這些平臺無縫集成。
Virtual：構建了 GAME 框架，專為遊戲和虛擬環境設計，允許 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，开發者可以創建和管理多個 AI 代理，適用於需要高復雜度協調的場景，比如模擬社會行為、復雜的業務流程自動化、或大規模數據處理。
ZEREBRO：構建了 ZerePy 框架，相當於 Optimism 的 OP Stack，使得开發和部署單體 AI 應用變得更加容易和標准化，允許這些 Agent 在社交平臺上獨立創建和分發內容。

圍繞着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重點關注這幾個生態