深度剖析AI+Crypto的叙事演进：AIAgent赛道入门指南

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岳小鱼

文章转载来源：岳小鱼

AI 发展速度太快了，未来一定是 AI 的世界，如果再加一个核心要素，那一定是 AI+Crypto 的世界。

如今，AI 已经进化到了新阶段：AI Agent。

AI Agent 无论是想象空间还是落地场景都值得期待。

时代的列车呼啸而过，我们需要赶紧上车。

我自己最近也在不断学习 AI Agent，本文将自己的学习路径记录下来，希望帮助大家更好地入门 AI Agent 赛道。

本文为 AI Agent 赛道入门指南的第一篇，也是帮助大家先建立整体认知和框架式了解，后续将继续深入该赛道，持续精进，把握住 AI 浪潮。

01 AI Agent 到底是什么？

先抛开各种复杂的概念，直接对比下 AI Agent 和现有的大模型（如 ChatGPT）的区别。

目前的大模型更像是强大的「自然语言搜索引擎」，能够回答问题、提供建议，但无法真正地主动决策和执行。

AI Agent 的能力超越了现有大模型的范畴，不再局限于「数据处理」，而是能够完成从「感知」到「行动」的完整闭环。

用一个直观的例子举例：现在你问 ChatGPT 怎么投资 Crypto，ChatGPT 会给你一堆建议，但是 AI Agent 能帮你实时追踪全球市场信息，动态调整投资组合，以实现收益最大化。

由此，我们可以抽象出 AI Agent 的概念：AI Agent（人工智能代理）是一种基于人工智能技术的软件实体，能够自主或半自主地执行任务，做出决策，并与人类或其他系统进行互动。

这里最核心的区别就在于：自主行动。

AI Agent 具体怎么实现自主行动的呢？

通过 AI 可以将复杂的逻辑转换成精确的条件（根据上下文返回 True 或 False），然后就可以无缝融入到业务场景中去。

首先是意图分析：AI 会通过分析用户的提示词和上下文来理解用户想要做什么。它不光看用户说了什么，还会考虑用户之前的使用记录和具体情况，然后把这些需求转成具体的程序指令。

其次是协助判断：AI 就像一个聪明的助手，能把一些人类不容易处理的复杂问题，通过分析后变成简单的是或否的答案，或者几个固定的选项。这样不仅让决策更准确高效，还能很好地配合现有的业务系统工作。

根据自主行动的程度，AI Agent 又可以分为两种：

一种是 AI Agent 相当于个人助手，可以协助用户处理一些业务。

另一种则更进一步，AI Agent 自己就是独立的个体，有自己的身份或品牌，为很多用户提供服务。

总之，AI Agent 可以是说大模型的下一发展阶段和新的产品形态，AI Agent 有非常大的想象空间。

02 AI Agent 和 Crypto 是什么关系？

AI 和 Crypto 并不是泾渭分明，两者是可以进行融合的。

更关键的是，Web2 的 AI Agent 和 Web3 的 AI Agent 并不一样。

Web3 的 AI Agent 是更加高阶、更加完整体的 AI Agent，或许可以换个名称叫：Crypto AI Agent。

借助 Crypto 的能力，AI Agent 拥有了更多特性：

（1）去中心化

结合了 Crypto 之后，AI Agent 的操作、数据存储和决策过程更透明，并且不受单一实体控制。

Web2 AI Agent 这些代理通常由中心化的公司或平台控制，数据和决策过程都集中在一个或少数几个实体手中。

一旦一个 AI Agent 对外提供服务，就会有信任问题，因此 AI Agent 需要区块链提供的运行或者验证环境。

AI Agent 也需要无门槛的使用方式、数据公开透明、互联互通以及去中心化。

（2）激励机制

这个是 Crypto 最强的赋能，通过代币经济模型，提供了一种直接激励开发者和用户参与和贡献的机制。

Web2 AI Agent 主要依赖于传统的商业模式，如广告收入或订阅服务来维持运营。

Web2 的创业团队或公司，做很久也无法盈利，也很难融资；但是来到 Web3，通过发币的形式，可以直接获得现金流，为项目发展提供支持，比如 AI Agent 的使用需要 Crypto 支付。

自由的市场经济可以催生出更多的创新。

（3）真正的永生

有了智能合约之后，AI Agent 真正实现了「永生」。

只要智能合约部署在区块链上，AI Agent 便能够根据其规则自动操作，理论上可以无限期地运行下去。

智能合约可以确保 AI Agent 的代码和决策机制在区块链上永久存在，除非有明确的逻辑来停止或更改其行为。

但其所依赖的数据可能需要持续更新或维护。如果没有数据的持续输入或外界的互动，AI Agent 的「永生」可能仅限于其程序逻辑，而不具备动态性。

总之，相比于 Crypto 需要 AI Agent，AI Agent 更需要 Crypto。

03 AI+Crypto 的叙事演进

AI 从大模型到 AI Agent 是两个阶段，AI 与 Crypto 的结合同样可以分为两个阶段：

3.1 大模型阶段：基础设施

AI 项目主要有三个评判维度，算力、算法和数据。

其实，Web3 发挥的作用就是给 AI 增加了激励体系，将算力、算法和数据都代币化了。

因此，AI 与 Web3 的结合点也可以从算力、算法、数据三个维度进行探讨：

（1）算力（Computational Power）:

分布式计算网络：区块链天然具备分布式特性。AI 可以利用 Web3 的分布式网络来获取更多的计算资源。通过将 AI 的计算任务分散到 Web3 网络中的各个节点，可以实现更强大的并行计算能力，这对于训练大型 AI 模型尤其有用。

激励机制：Web3 引入了经济激励机制，如代币经济，可以激励网络中的参与者贡献他们的计算资源。这样的机制可以用来创建一个市场，AI 开发者可以购买计算力进行机器学习任务，而提供者则得到代币奖励。

（2）算法（Algorithms）:

智能合约：Web3 中的智能合约可以自动执行 AI 算法。AI 可以设计算法，使其在区块链上以智能合约的形式运行，这不仅增加了透明度和信任，还可以实现自动化决策过程，比如自动化的市场预测或内容审核。

去中心化算法执行：在 Web3 环境下，AI 算法可以不依赖于单一的中央服务器，而是通过多个节点共同验证和执行。这增加了算法的抗干扰性和安全性，防止单点故障。

（3）数据（Data）:

数据隐私与所有权：Web3 强调数据的去中心化和用户对数据的所有权。AI 结合 Web3 可以利用区块链技术来管理数据权限，确保数据隐私，同时用户可以选择性地共享数据以换取报酬，这为 AI 提供了更丰富、但又受控制的数据源。

数据验证与质量：区块链技术可以用于数据的验证，确保数据的真实性和完整性，这对 AI 模型的训练非常关键。通过 Web3，数据可以在被使用之前经过验证，提高了 AI 算法的输出质量和可信度。

数据市场：Web3 可以促进数据市场的发展，用户能直接将数据出售或共享给需要的 AI 系统。这不但为 AI 提供了多样化的数据集，还通过市场机制保证了数据的流动性和价值。

通过这些结合点，AI 与 Web3 可以相互协同发展：

AI 可以通过 Web3 获取分布式算力和高质量数据，同时利用智能合约来提高算法的执行效率和透明度；
Web3 则可以通过 AI 来增强其系统的智能化程度，如智能的资源管理、自动化的合约执行等。

针对这三个维度，市面上已经出现了多个知名项目：

算力（Computational Power）类项目：

Render Network: 虽然主要关注于渲染，但也可以提供 AI 算力。
Akash Network: 提供去中心化的云计算资源，可以用于 AI 的需求。
Aethir: 专注于去中心化云计算，可能涉及 AI 算力的提供。
ionet: 支持 AI 的推理和训练的去中心化算力平台。

算法（Algorithms）类项目：

Cortex: 一个能够在区块链上运行 AI 与 AI 驱动的 DApp 的去中心化世界计算机，专注于将 AI 集成到智能合约中。
Fetchai: 基于区块链的机器学习平台，推出了无代码管理服务 Agentverse，简化了 Web3 项目的 AI 代理部署。
iExec RLC: 提供基于区块链的 AI 模型市场，支持机密计算和去中心化预言机。

数据（Data）类项目：

Vana: Vana 正在构建针对个人基因数据的 DAO，让用户可以控制并可能从中获益的数据市场。
RSS3: 推出了一个开源 AI 架构，使任何大型语言模型可以变成 Web3 的 AI 代理，涉及到数据的利用和管理。

综合性项目：

Myshell: 一个去中心化的 AI 消费层，旨在连接消费者、创作者和开源研究者。它开启了一个平台，任何人都可以在这个平台上创建、分享并货币化他们的 AI 原生应用。

总的来看，在大模型阶段，Crypto 与 AI 的结合主要在基建层，为 AI 的长远发展奠定基础。

3.2 AI Agent 阶段：应用落地

AI Agent 的涌现，标志着 AI 进行了应用层落地阶段。

AI Agent 也可以细分三个发展阶段：Meme 币阶段、单体 AI 应用阶段和 AI Agent 框架标准阶段。

1、AI Agent Meme 币

AI Agent Meme 币是非常特殊的存在，Meme 币本身就是社区情绪的产物。

AI 发展太快了，而这项技术看起来也非常深奥，普通人非常焦虑，AI Meme 币给了普通人参与的机会。

因此，AI Meme 币给持有者带来了一种参与 AI 革命的情绪价值，让普通人也能参与到 AI 浪潮中。

最后造成的结果是：AI +MEME 利用财富效应加速了 AI 的市场教育和传播。

再换个视角思考，AI Agent 为什么要发币？

一方面，通过财富效应吸引资金和用户，为行业后续发展注入动能；另一方面，MEME 化发行方式本身就是一种社区融资手段，为项目自身发展提供现金流。

我们可以看下头部标的：

$GOAT：第一个火起来的 AI Agent Meme 币；
$Fartcoin：通过生成幽默内容（如「屁笑话」）吸引用户关注；
$ACT：旨在创建一个用户与 AI 之间平等互动的数字生态系统；
$WORM：旨在结合数字生物学与区块链技术，创造一种模拟生物蠕虫神经系统的独特数字资产；

2、单体 AI 应用

AI Agent 正在与 Crypto 各个细分赛道进行融合，呈现出百花齐放的态势。

随着 AI Agent 的发展，AI Agent 发行的代币不再是单纯的 Meme 币，有了实际使用场景的支撑，逐渐有了价值币的属性。

（1）创世项目

ai16z：第一个出圈的 AI Agent，并建立了首个框架标准 Eliza。

（2）Agent Gaming

ARC：基于 Rust 语言开发了一个名为 RIG 的 AI 框架，支持去中心化应用（dApp）和智能合约。
FARM：专注于使用 AI 提升农业游戏的真实性和策略深度。
GAME：$GAME 赋能 AI 代理的自主操作与智能化，AI 与游戏的深度融合。

（3）Agent DeFi

$NEUR：专注于代币分析和 DeFi 互动，提供智能化金融决策支持。
$BUZZ：提供自然语言接口，使用户能够更直观地进行 DeFi 交易和管理。

（4）代码审计

AgentAUDIT：利用 AI 技术自动化执行代码审计，提高代码安全性和质量。

（5）Agent 数据分析

REI：通过 AI 技术进行大规模数据分析，提供洞察和预测服务。

（6）自主 AI Agent

LMT：一个自主学习并执行任务的 AI Agent，旨在减少人类干预。
GRIFFAIN：一个能够自主优化自身行为的 AI Agent，特别用于复杂环境的决策和策略制定。

3、AI Agent 框架标准

AI Agent 框架标准还处于大乱斗局面。

什么是 AI Agent 框架标准？

AI Agent 框架标准通过提供一套统一的规范和工具，简化了 AI Agent 的开发和部署过程。

它允许开发者创建一个能够与多种客户端互动（Twitter，Discord，Telegram 等）、通过插件扩展功能、并利用 AI 技术来增强其智能的 AI Agent。

这些标准和基础库（如记忆存储、会话隔离、上下文生成等）确保了 AI Agent 的操作是高效、安全且用户友好的

通过对接各种 AI 平台接口，框架标准进一步增强了 AI Agent 的能力，使其能够利用最新的 AI 技术来提供更好的服务。

总之，AI Agent 框架标准是基建和平台，而且能形成自己的生态，叙事空间自然比单体 AI 应用要高。

AI Agent 框架标准主要有以下几种：

ai16z：构建了 Eliza 框架，支持多个平台如 Discord、Twitter、Telegram 等，允许 AI Agent 与这些平台无缝集成。
Virtual：构建了 GAME 框架，专为游戏和虚拟环境设计，允许 AI Agent 在这些环境中自主操作或与玩家互动。
swarms：一种多代理 AI 框架，基于其框架，开发者可以创建和管理多个 AI 代理，适用于需要高复杂度协调的场景，比如模拟社会行为、复杂的业务流程自动化、或大规模数据处理。
ZEREBRO：构建了 ZerePy 框架，相当于 Optimism 的 OP Stack，使得开发和部署单体 AI 应用变得更加容易和标准化，允许这些 Agent 在社交平台上独立创建和分发内容。

围绕着这几个框架已经出现了相关生态，我们在研究相关项目时需要重点关注这几个生态