賽道遇冷，垂直領域的AI Agent能否打破僵局？

原文標題：Vertical Agents: The Crypto-Native Agent Use Cases

原文作者：Defi 0x Jeff，steak studio 負責人

原文編譯：Ashley，BlockBeats

編者按：本文探討了 Web2 和 Web3 中 AI Agent 的應用。Web2 已廣泛採用 AI Agent 來提升效率，涵蓋銷售、營銷等領域。而 Web3 則通過結合區塊鏈技術，开闢了新的應用場景，尤其在 DeFi 和去中心化領域。Web3 Agent 通過代幣激勵、去中心化平臺和鏈上數據，具備了超越 Web2 Agent 的潛力。作者指出，雖然短期內 Web3 面臨挑战，但其獨特優勢使其在中長期有望與 Web2 競爭並重新定義行業格局。

以下為原文內容（為便於閱讀理解，原內容有所整編）：

當我們審視 Web3 之外的一般應用場景時，從大企業到小公司，許多公司已經开始將 AI Agent 融入到日常運營中——銷售、營銷、財務、法律、IT、項目管理、物流、客戶服務、工作流自動化——幾乎所有可以想象的領域。

我們已經從人工手動處理數字、執行重復任務、填寫 Excel 表格，過渡到擁有自主運作、 24/7 在线的數字工作者（AI Agent）。這些 Agent 不僅更加高效，而且成本顯著降低。

Web2 公司愿意為 AI 驅動的銷售和營銷 Agent 支付 5 萬到 20 萬美元甚至更多。許多 Agent 提供商通過 SaaS 訂閱模式或基於消費的模式（按代幣使用量收費）運營高度盈利的業務。

Web2 AI Agent 應用場景

Apten_AI

AI + SMS Agent，促進銷售/營銷過程。

Bild_AI

讀取建築藍圖，提取材料/規格數據，並根據收集的數據估算成本。

Casixty

營銷 Agent，識別 Reddit 上的流行話題，自動化響應，增加品牌參與度。想象一下這個產品應用於 CT！

這些例子展示了 AI Agent 如何已經在傳統行業中轉型，自動化手動任務並優化工作流。雖然 Web2 公司已迅速採用 AI 驅動的 Agent，但 Web3 領域也已开始接受這項技術——但有一個關鍵區別。

Web3 AI Agent 不僅僅專注於運營效率，還將區塊鏈技術整合進來，解鎖全新的應用場景。

Web3 AI Agent：不止是「廢話文學」機器人

幾個月前，大多數 Web3 Agent 僅僅是 Twitter 上的對話機器人。然而，行業格局已經發生了顯著變化。這些 Agent 現在正在與各種工具和插件集成，使它們能夠執行更復雜的操作。

sendaifun

Solana AI Agent 套件，支持從基本的代幣管理到復雜的 DeFi 操作。

ai16z dao

集成了 100 多個插件，從社交媒體互動到自動化交易和 DeFi 操作。

Co d3 xOrg, @Almanak__

無代碼基礎設施，允許用戶創建自主交易 Agent。

gizatechxyz

專為投資者定制的自主 DeFi 助手。

DeFi 是加密貨幣中最大的行業（TVL 超過 1000 億美元），最具影響力的加密原生 AI Agent 應用場景屬於 DeFAI。

DeFi 中的 AI Agent 不僅僅是通過 NLP 界面簡化復雜的體驗。它們還利用鏈上數據解鎖新的機會。

區塊鏈提供了大量結構化數據——憑證、交易歷史、盈虧、治理活動、借貸模式等。AI 可以處理、分析並從這些數據中提取洞察，自動化工作流並增強決策能力。

由加密技術驅動的 Web2 垂直 Agent

我們也在見證 Web2 垂直 Agent 與加密原生模型的融合。一個典型例子是 virtuals_io 在 Solana 上的推出。

_PerspectiveAI

由 AI 驅動的事實核查，持續通過社區反饋進行改進。

Roboagent 69

充當個人助理，預定航班、出租車、購买雜貨以及安排會議。

HeyTracyAI

由 AI 驅動的體育評論與分析，從 NBA 开始。

與 SaaS 模式不同，這些 Agent 通常依賴於代幣門控機制，用戶必須質押或持有一定量的代幣才能獲得高級權限，同時保持免費基礎層級訪問。收入通過代幣交易費用和 API 使用費產生。

Web3 AI Agent 能與 Web2 初創公司競爭嗎？

短期內，Web3 團隊在找到產品與市場契合點，並實現有意義的採用方面存在挑战。他們需要至少 100 萬到 200 萬美元的年化經常性收入才能有效競爭。然而，在中長期，Web3 模型具有固有的優勢：

通過代幣激勵和對齊推動的社區驅動增長。

全球流動性和可訪問性，去中心化和非托管平臺消除了採用的障礙。

此外，DeepSeek 的崛起以及 Web2 AI 人才對开源 AI 的興趣進一步加速了加密與 AI 的協同效應。

加密原生 AI Agent 的關鍵應用場景

DeFAI – 抽象層、自動化交易 Agent，以及質押/借貸/借款解決方案，作為 DeFi 基礎設施的前端，同時提升 DeFi 產品的效率。

研究與推理 Agent – 由 AI 驅動的研究副駕駛，分析數據，去除噪音，並生成可操作的洞察。最近我最喜歡的是安全 Agent，例如：

@soleng_agent – 分析 GitHub 倉庫的 DevRel Agent。

@CertaiK_Agent – 基於 AI 的審計服務，識別潛在威脅（很快將推出 Agent 評分系統）。

數據驅動的 AI Agent – 利用鏈上數據和社交數據驅動自主決策與執行。

這三個領域代表了加密原生 AI Agent 最具前景的應用方向。

結論

市場已整合超過一個月，山寨幣和 Agent 相關代幣經歷了大幅回調。然而，我們正在接近一個階段，代幣的基本面變得更加清晰。

Web2 垂直 Agent 已經證明了其價值，許多公司愿意支付可觀的費用來實現 AI 驅動的自動化。同時，Web3 垂直 Agent 仍處於早期階段，但其潛力巨大。通過結合基於代幣的激勵、去中心化訪問和與區塊鏈數據的深度集成，Web3 AI Agent 有機會超越 Web2 的同類產品。

核心問題仍然是：Web3 垂直 Agent 是否能夠達到與 Web2 相當的採用水平，還是將通過利用區塊鏈原生優勢，重新定義整個行業格局？

隨着 Web2 和 Web3 中的垂直 AI Agent 持續發展，它們之間的界限可能會變得模糊。那些能夠成功融合兩者最佳特性——利用 AI 的高效性和區塊鏈的去中心化——的團隊，可能會塑造下一代數字經濟中的自動化與智能。

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