加密世界中的人工智能代理：從Web2到Web3的革命性演進

簡介

隨著加密貨幣市場反彈，AI代理持續獲得動能。雖然AI代理在各行業中早已存在，但其在加密領域的整合帶來了革命性的變化。AI代理指的是能夠自主決策並自動執行任務的AI智能服務，通過個性化場景定制和自動化流程，旨在提高人機協作效率。許多人可能認為AI代理如同AI+DePIN、AI算力或AI迷因一樣短暫，但AI代理實際上是AI+加密用例的終極實現和用戶接觸點。

毫無疑問，人工智能技術正在重塑加密生態系統，AI+加密將持續作為本輪牛市的核心敘事。從這個基礎來看AI代理，在經歷了AI+DePin的基礎設施建設以及AI迷因的財富創造效應和廣泛傳播後，AI代理已經以輕量級的方式在加密領域實現了初步落地。本報告將深入討論AI代理的發展歷程、技術創新和未來展望。

I. Web2時代的AI代理基礎

1. 傳統AI代理的發展

智能代理的早期概念與局限性

早期AI代理的概念起源於1950年代末至1960年代，即人工智能的創建時期。AI代理被定義為一個處於特定環境中的計算機系統，能夠在該環境中自主行動以實現其設計目標。AI代理應具備四個基本屬性：自主性、反應性、社交能力和主動性。然而，早期AI代理受限於技術發展水平，面臨響應時間慢、數據權限控制困難等問題，以及多個代理之間的整合調度複雜性高等因素，這些都構成了AI代理實際落地的主要挑戰。

Web2平台中的AI代理應用場景

在Web2平台中，AI代理的應用已相當廣泛。例如，AutoGen支持各種代理類型和對話模式，使其能夠自動化處理以前需要人工干預的工作流程，適用於金融、廣告和軟件工程等不同行業的應用。Hugging Face Transformers Agents 2.0提供了一個自然語言API，允許用戶控制超過10萬個Hugging Face模型，AI代理作為代理人代表用戶與大型語言模型互動，簡化了複雜任務執行流程。

2. Web2 AI代理的早期嘗試

交易機器人

早期在交易領域的AI代理主要表現為交易機器人。這些機器人能夠識別趨勢、預測市場走勢，並實時執行交易。例如，一些算法交易機器人既適合初學者也適合專業人士，使用算法和人工智能來掃描市場並相應管理倉位。這些交易機器人可用於自動、半自動和手動模式，支持外匯、加密貨幣、股票、商品和指數。

簡單智能分析工具

在數據分析領域，早期AI代理以智能分析工具的形式出現，這些工具簡化了數據處理，揭示有價值的見解，推動更好的決策制定，並增強業務策略。例如，Predibase專注於AI和大型語言模型優化，允許用戶微調和部署Llama、CodeLlama、Phi等開源大型語言模型。該平台支持量化、低秩適應和內存高效分布式訓練等各種優化技術。

風險管理和預測模型

在金融領域，AI代理被用於建立和優化風險管理和預測模型。例如，基於XGBoost的COVID-19患者重症風險早期預測模型的建立和評估展示了AI代理在醫療領域風險預測模型中的應用。這些模型包括支持向量機(SVM)等監督學習模型和集群分析等非監督學習模型，為金融風險管理提供更準確、高效和智能的解決方案。

II. Web3 AI代理的突破：關鍵里程碑

1. GOAT和Terminal的崛起

項目背景介紹

$GOAT的起源充滿了互聯網文化、人工智能實驗和加密經濟學的融合。該項目由AI研究員Andy Ayrey發起，通過"無限後室"實驗，讓兩個Claude Opus AI模型在開放環境中自由對話，最終誕生了一個獨特的概念"Goatse Gospel"。這個迷因主題的敘事逐漸演變成一個實驗性宗教，使用AI模型Truth Terminal將其傳播到社交媒體，甚至成為觸發市場狂熱的驅動力。

2024年10月10日，在Truth Terminal的持續推動下，匿名開發者推出了$GOAT代幣。這個代幣迅速吸引公眾注意，受益於AI模型的營銷能力和互聯網迷因的傳播。$GOAT在短時間內達到8.5億美元市值，成為迷因幣與AI融合的代表性事件。

技術創新點

● 自主AI互動和敘事生成：Truth Terminal是基於Llama-70B的AI模型，通過個性化信息和動態敘事生成吸引了眾多追隨者。

● 記憶和進化能力：這個AI能夠記住用戶互動信息並根據反饋調整策略，使迷因傳播更加精準。

● 與去中心化經濟的整合：GOAT代幣的推出展示了如何利用AI支持去中心化經濟，同時擴展迷因文化的邊界。

對加密生態系統的顛覆性影響

GOAT的崛起不僅展示了迷因幣的文化影響力，還突顯了AI在推動加密貨幣市場方面的潛力：

● 迷因文化再創新：AI增強了迷因傳播的規模和深度，將迷因幣從簡單的市場投機工具轉變為文化現象的自主再傳播。它從單一圖像或文本迷因演變為具有獨立人格的AI社交媒體賬號。

● 項目市場運營：Truth Terminal的全天候活動和情感驅動的參與觸發了高市場參與度，可能改變後續加密項目（特別是AI項目）的運營方式。

2. 加密AI代理生態系統的技術轉折點

去中心化智能代理的核心優勢

AI代理的崛起標誌著技術生態系統的轉折點，其去中心化特性為區塊鏈賦能帶來諸多優勢：

● 持續運營：AI代理可以全天候運作，實時響應社區需求，提高效率和用戶體驗。

● 自主性和決策優化：AI代理能夠獨立分析數據並執行最優策略，如Truth Terminal的迷因營銷和市場投射。

● 個性化互動：通過動態內容生成和情感引導，AI能夠吸引並留住更多社區參與者。

區塊鏈技術賦能AI代理的新可能

● 無信任經濟系統：通過智能合約和鏈上交易，AI代理可以透明地管理代幣發行、分配和治理。

● 驗證推理和透明度：結合加密解決方案（如可驗證推理），AI代理可以增強其行為可信度並防止不當操作。

● 文化驅動經濟：AI能更深入挖掘互聯網文化，通過加密貨幣資產發行將文化價值轉化為經濟效益。

● 去中心化自治的延伸：隨著AI和區塊鏈深度融合，未來去中心化應用可能由AI驅動，形成新的數字生態系統。

III. AI代理進化譜系

AI代理的故事是一個快速進化的過程，從實驗性的迷因驅動起源發展到複雜的框架和消費級應用。這種進化可以分為三個不同的階段，每個階段都以其獨特的實用性和技術進步為特徵。

第一階段：實驗性和迷因驅動的社區階段

AI Agent領域的起源可以追溯到一個被稱為「終端機的真相」的病毒式現象，當時兩個大型語言模型（LLM）機器人進行自主互動，引起了網路社群的極大關注。這標誌著AI Agent敘事的誕生，將實驗性技術與文化傳播融為一體。

在這個階段，AI Agent作為具有強大網路效應的迷因驅動社群實驗而興起。像「第一幕：AI預言」這樣的項目展示了即使在原始創始人持有不同觀點的情況下，去中心化社群協調仍能持續。另一個突出的項目Fartcoin，作為AI x 邪教 x 迷因項目，展現了迷因驅動的AI敘事快速傳播和塑造文化的力量。

有人稱之為「Base上的山羊」的The Luminous提供了一個更具自主性的轉折。該項目的代幣完全通過兩個自主代理Aethernet和Clanker之間的互動來部署，開創了一個自主代理不僅是參與者，更是協議活動驅動力的新範式。Zerebro進一步展示了AI的創造力，其成就包括發布「Genesis」混音專輯、在Polygon區塊鏈上鑄造和銷售NFT，以及參與比特幣銘文（Bitcoin Ordinals），鞏固了AI在文化產出中的角色。

這個階段突顯了藝術、幽默和去中心化社群建設的獨特融合，將AI Agent定位為加密原生世界中的文化圖騰。「代理部署代理」的可能性暗示了一個AI驅動自身進化、人類作為共同創造者的自主未來。

第二階段：核心AI Agent框架和代幣化

第二階段標誌著從實驗性項目向功能性基礎設施的轉變，開發了AI Agent的核心框架和代幣化機制。兩個關鍵框架，ai16z開發的Eliza和部署在Base上的Virtuals Protocol，推動了AI Agent在Web3空間的更廣泛應用。

ai16z是第一家完全由AI代理領導的風險投資公司，代表了投資DAO的突破性演進。以知名風險投資家Marc Andreessen為模型的AI代理為核心，ai16z重新定義了人工智能時代的風險投資概念。這個運動的核心是Eliza，一個開源AI Agent框架，使用者可以用它構建自己的定制代理。Eliza具備社交媒體連接器、多代理和房間支持、多AI模型兼容性、可檢索記憶，以及不斷擴展的插件列表，為開發者提供模組化、用戶友好的工具包。其開源特性實現了無與倫比的定制化和靈活性，使其成為AI驅動DAO發展的重要基礎設施。

基於Eliza，像VVAIFU這樣的平台實現了無代碼AI Agent創建，允許用戶以最小的努力在Pump.fun上啟動代理和部署代幣。Base上的Clanker也成為了一個實用代理，通過在Farcaster上的簡單標記互動來促進代幣部署，為非技術用戶簡化代幣創建流程。

同時，Base上的Virtuals Protocol正在開闢一個更專業的領域，專注於娛樂、遊戲和IP驅動的AI Agent。雖然Virtuals Protocol與Eliza共享一般功能，但其競爭優勢在於支持能夠參與遊戲環境、管理鏈上錢包，甚至成為社交媒體影響者的代理。一個典型例子是Luna，這個AI Agent同時作為TikTok影響者、Telegram聊天伴侶和Roblox玩家，同時保持同步記憶和自主鏈上錢包活動。

另一個值得注意的發展是AIXBT，它作為一個鏈上數據分析代理，能夠追蹤加密社交媒體（CT）討論，識別市場趨勢，並提供市場分析。它在MindShare排名中的上升表明了社群的強烈興趣和在加密情報領域日益增長的相關性。

第二階段展示了從被動迷因文化向實用性開發的轉變。代幣化代理、開發者友好框架和DAO驅動治理的引入為AI Agent的下一步演進確立了明確路徑。

第三階段：基礎設施開發與消費者應用

第三階段標誌著AI Agent領域的轉折點，新的基礎設施和消費者產品催生了一波可能性浪潮。在開發者採用、可擴展性和主流實用性推動下，這個階段加速創新，擴大可及性，並在各個領域開啟前所未有的使用案例。

核心基礎設施開發

第二階段建立的框架（「Eliza」和「Virtuals Protocol」）仍然至關重要，但現在由更廣泛的基礎設施項目補充。一個新興框架是ARC的Rig，這是一個用於構建可擴展、模組化和人體工程學LLM驅動應用的Rust庫。Rust的優勢—輕量級、安全性和可移植性—使其非常適合部署代理群和在網頁瀏覽器中運行。Rig的開發可能使Rust成為AI Agent的核心生態系統，類似於Eliza在Python和JS/TS中的角色。

消費者驅動的AI Agent

面向消費者的AI Agent產品的興起使這項技術對非開發者變得可及。其中一個代理是Griffain，這是一個允許用戶聊天並創建其他代理以執行鏈上操作的AI Agent。例如，用戶可以創建Pump.fun代幣狙擊機器人，或在Solana Blinks上執行交易以交換代幣或在亞馬遜上購買禮物。這標誌著AI Agent的轉變—從被動觀察者到主動的、行動導向的助手。

另一個主要參與者是Alchemist AI，這是一個無代碼開發平台，允許用戶通過簡單的自然語言描述創建軟件應用。該平台展示了Flappy Bird風格遊戲、個人生產力工具和圖像編輯器的創建—全部無需編寫一行代碼。Alchemist AI體現了「AI即服務」（AIaaS）趨勢，使主流用戶能夠自主開發軟件。

從Virtuals Protocol發展而來的生成式自主多模態實體（G.A.M.E）是一個面向開發者的產品，通過API和SDK提供AI代理訪問。G.A.M.E作為即插即用框架運作，使開發者能夠將AI Agent嵌入遊戲、dApp等。這進一步推進了AI Agent的消費者產品化，提供了無縫整合的工具。

第三階段鞏固了AI Agent的端到端生態系統，從基礎設施和開發者工具到即插即用消費者應用。這個階段可能會看到AI Agent與Web2和Web3中更廣泛的「代理即服務」（AaaS）趨勢的融合。隨著更多框架的出現和面向消費者的應用變得更直觀，更廣泛的加密社群將獲得前所未有的AI驅動自動化和行動導向代理訪問。

IV. 技術架構與創新

1. 去中心化AI Agent的技術挑戰

共識機制

去中心化AI Agent的核心在於確保多個獨立智能實體能夠在不同節點間協作形成統一的行動計劃。這需要高效的共識機制來實現以下目標：

● 高吞吐量和低延遲：AI Agent需要在實時互動中快速決策，而傳統區塊鏈共識機制（如PoW）往往無法滿足效率要求。

● 去中心化和公平性：共識機制需要平衡節點參與的公平性，避免決策被少數節點壟斷。

● 多代理協作的動態調整：在多Agent環境中，共識機制需要支持動態調整以靈活應對節點的加入或離開。

目前，多代理協作共識機制研究正在從PBFT（實用拜占庭容錯）和DAG（有向無環圖）等方向探索，以更好地滿足去中心化智能實體的需求。

激勵模型

構建有效的激勵模型是驅動去中心化AI Agent網絡持續運作的關鍵。以下是一些可能的方向：

● 多元化收益分配：根據Agent的任務貢獻和執行效果動態分配獎勵，以激勵節點高效參與。

● 任務優先級與獎勵掛鉤：為高優先級任務設計差異化獎勵機制，確保合理的資源分配。

● 投機行為防範：通過行為驗證機制，防止惡意節點通過虛假任務報告或模型重提交等方式欺詐獲取獎勵。

安全性與信任

去中心化AI Agent的安全性挑戰體現在以下方面：

● 資料隱私與安全：代理需要處理大量用戶資料；如何確保隱私資料在多節點環境中不被濫用是一個關鍵挑戰。

● 模型篡改與偽造：惡意節點可能提交錯誤模型或篡改結果，影響任務準確性。

● 可信執行環境（TEE）：結合區塊鏈技術，硬體級別的可信環境確保代理執行結果不受外部干擾。

目前，通過零知識證明（ZKP）和全同態加密（FHE）技術，可以增強 AI 代理的安全性，為多代理協作提供更可靠的技術支持。

2. 去中心化 AI 的創新突破

多代理協作決策系統

● 跨鏈智能代理集群協作

去中心化 AI 代理系統通過跨鏈協議實現多個區塊鏈之間智能代理的無縫協作。每個代理節點可以根據任務需求訪問不同鏈上的資源，如存儲、算力或數據，並將這些資源整合成統一的解決方案。這種基於集群的協作提高了系統的可擴展性和靈活性，使 AI 代理能夠在生態系統間高效協調。

例如，像 Autonolas 這樣的去中心化 AI 代理項目利用區塊鏈網絡優勢在金融場景中進行多鏈操作，快速響應市場變化並提供最優套利方案。

● 分佈式決策機制提升整體系統智能

去中心化系統採用分佈式決策機制，在智能代理之間共享任務進展和決策數據，逐步提升系統的整體智能。每個代理通過訓練模型和與其他代理的互動反饋來優化其能力。

這種機制在 GameFi 中表現出色，多個代理通過分工協作完成複雜任務，如虛擬資源收集和分配，為玩家創造更深層次的互動體驗，同時提高效率。

去中心化數據市場

● AI 代理可直接交易和訪問高價值數據源

去中心化 AI 代理在數據市場中扮演核心角色，能夠通過智能合約直接與其他數據提供者進行交易。這種直接連接降低了中介成本，並確保數據的真實性和時效性。

例如，AI 代理在去中心化醫療數據市場中購買加密的病患數據，用於訓練更準確的疾病預測模型，從而提升醫療服務質量。

● 數據質量和準確性的去中心化驗證機制

去中心化驗證機制通過分佈式節點審查數據質量和準確性。節點通過共識算法對數據進行標註和評分，確保數據市場中交易的可信度。

Spectral 的 Syntax 平台利用這種機制優化鏈上數據驗證和分類，為代理提供可靠的高價值數據源。

● 通過密碼學保護數據隱私

結合多方計算（MPC）和全同態加密（FHE）技術，數據市場可以在保護隱私的同時共享數據。AI 代理無需直接訪問原始數據即可完成計算，消除數據洩露風險。

智能動態風險評估

● 自動斷路器和風險對沖機制

去中心化 AI 代理系統引入自動斷路器機制，實時監控鏈上交易和外部數據變化。一旦檢測到異常波動，系統觸發斷路器保護以防止進一步損失。

例如，在 DeFi 場景中，當流動性池出現重大價格波動時，代理可以通過動態調整倉位自動執行風險對沖策略，保護用戶資產。

● 基於鏈上和鏈下數據的風險預測

AI 代理利用鏈上交易記錄、智能合約活動和鏈下市場數據（如宏觀經濟指標和新聞情緒）來建立多維風險預測模型。這些模型幫助用戶及時識別潛在風險並制定預防措施。

MyShell 的 AIpp 系統通過整合多維數據源建立了實時風險評估工具，為用戶提供個性化投資建議。

V. 未來展望

1. 發展趨勢

● AI 代理採用率提升

根據凱捷的報告，到 2026 年，大多數組織（82%）計劃整合 AI 代理用於電子郵件生成、編碼和數據分析等任務。德勤預測到 2025 年，25% 使用生成式 AI 的公司將部署 AI 代理，到 2027 年將增長到 50%。Gartner 預測到 2028 年，至少 15% 的日常工作決策將由代理 AI 自主完成，而 33% 的企業軟體應用將包含代理 AI。

● 從被動到主動的 AI 代理

到 2025 年，AI 代理將從被動助手轉變為主動問題解決者。它們不僅會等待指令，還會預測需求、提出解決方案並採取自主行動。例如，AI 代理可以根據用戶的能量水平和生產力模式建議最佳會議時間、休息時間或任務時間。

● AI 代理與超個性化

通過生成式 AI 整合，AI 代理可以根據用戶的偏好、背景等生成定制化回應。例如，零售環境中的 AI 代理可能根據瀏覽歷史、購買模式和社交媒體活動預測用戶對新產品的興趣。

● AI 代理的情感智能

AI 代理將發展更高的情感智能，更好地理解和回應人類情緒，提供更人性化的互動體驗。

● AI 代理的多模態能力

AI 代理將發展多模態能力，整合視覺、語音和文本數據，提供更豐富的互動體驗。

● 更先進的多代理系統

隨著技術進步，預計將出現更複雜的多代理系統（MAS），能夠進行任務分配和協作解決問題。

● AI 代理構建框架

預計將出現更多 AI 代理構建框架，使開發者更容易創建和部署 AI 代理。

● 與物聯網和個人設備的深度整合

AI 代理預計將與物聯網（IoT）和個人設備更緊密整合，提供更智能和個性化的服務。

● 道德 AI 和代理決策透明度

隨著對道德 AI 需求的增加，AI 代理的決策過程將變得更加透明以贏得用戶信任。

● 增強的溝通和協作工具

AI 代理預計將提供更先進的溝通和協作工具，以提高工作效率和團隊協作。

2. 潛在挑戰

● 倫理考量

隨著 AI 系統在醫療保健、金融和執法等領域獲得決策權，確保這些系統公平、透明和安全運作變得至關重要。不受限制的 AI 使用可能加劇社會偏見、侵犯隱私並造成意外傷害，破壞其旨在實現的進步。因此，負責任的 AI 開發和部署不僅關乎監管合規，更關乎培養責任、問責和信任的文化。

● 監管問題

AI 應用的多樣性和快速擴大的用戶基礎要求監管機構為這項技術提供指導。AI 安全、治理和濫用是政策制定者面臨的主要問題。準確性、偏見、隱私、知識產權和透明度是其他關鍵問題。例如，當 AI 用於招聘或貸款等敏感決策時，偏見的普遍存在令人擔憂，決策透明度也面臨挑戰。治理還必須解決數據隱私和市場權力集中等問題。

● 技術限制

技術風險包括錯誤和故障以及安全問題，包括自動化網絡攻擊的潛在可能。AI 代理的自主性也引發了關於決策和責任的倫理問題，以及圍繞潛在的就業替代、過度依賴和權力剝奪的社會經濟風險。

AI 代理的未來發展將在多個方面取得進展，但也將伴隨著倫理、監管和技術挑戰。解決這些問題需要政策制定者、行業領袖、研究人員和公民社會之間的合作，以確保 AI 發展既遵循倫理原則又促進人類潛能。

結論

在加密貨幣領域中，AI代理的出現不僅是一項技術突破，更是將人工智能與去中心化相結合的革命性嘗試。儘管目前大多數項目仍處於早期階段，但它們已經明確在加密市場掀起了一波實驗和創新浪潮，如同地面升起的微風，從最小的開端開始。在未來，AI代理將擁有無限可能。