本文来自：@0x3van
编译｜比特币行情网（@OdailyChina）
译者｜Azuma（@azuma_eth）
AI 是本周期的主旋律，许多人都坚信这是一个将持续存在且不断发展的的赛道。反过来，也有很多合理的批评存在，认为如今的大多数 AI Agent 都是敷衍了事，我们还需要 3-5 年的时间才能让这项技术变得更有意义。
作为前言，Crypto x AI 的项目类别跨越了多个层级。Crypto x AI的真正技术前景大多与通过 Crypto 经济引导更好的推理或提供对计算的去中心化访问有关。Delphi 的这篇文章是了解整个堆栈的良好开始。
不过，这篇文章重点讨论的是我们在 Agent 方面的现状。虽然在堆栈的更底层有令人兴奋的创新，但 Agent 似乎已经吸引了主流加密货币社区的注意力。随着 Crypto x AI Agent 的不断发展，以下是值得关注的 5 个趋势。
价值累积开始变得重要。为什么会这样？
退一步说，为什么会有人持有资产？人们用美元换取资产有两个主要原因：
由于赶上了会带来新买家的叙事轮换，他们可以把资产以更高的价格卖给别人；
随着时间的推移，该资产会给他们带来更多的现金流。
@izebel_eth 曾在他的文章《旧币更坏，新币更好》中写道，唯一重要的事情是资金的流动。以下两个原因反映了两种看涨的资金流动：
新持有者增长；
代币沉没（偏向于通缩）；
然而，在大多数情况下，我们并没有看到任何类似于真正的代币通缩或价值累积的情况。通过代币使用代理终端（如 AIXBT）更类似于质押，而不是传统的价值累积。
这也是 Virtuals、ai16z、zerebro 和 arc 等框架最近大受欢迎的原因。ai16z 最初主要是一个投资 DAO，自从发布了即将推出的 launchpad 和代币价值累积相关的详细信息后，它已成为此类协议中的佼佼者。
如今，框架 launchpad 的空间已经非常饱和，先发效应助推了他们的成功。围绕着这些 launchpad 的效用有很多合理的怀疑，因为许多代理本身毫无用处。不过，那些框架（eliza V2 launchpad、zentients、arc 及其 handshake 计划）也没有推出他们的主要产品。如果它们成功吸引了开发者和用户，它们可能会继续引领整个赛道。
为什么框架会继续存在？
无论 Agent 是否具备真正价值，用于启动 Agent 的框架都会表现良好，因为它们仍然与投机有着“产品市场契合度”（PMF）。框架 launchpad 允许用户同时拥有工厂 赌场。在一定程度上，Virtuals 已在 Base 生态中取代了 pump.fun 的位置。
更乐观的是，随着技术的进步，领先的框架可能会推出更先进的 Agent，而 Eliza 等开源软件库的发展速度会更快。其中许多启动平台还将成为群组和 Agent 间通信的协调层，这将使用它们的代币进行某种形式的价值转移。有关 Eliza 价值捕获的更多深度文章，比如 Teng Yan 上周写的的这篇。
Virtuals、ai16z、Zerebro、arc 是该赛道目前的主要玩家，但 launchpad 空间正变得越来越饱和。迭代速度最快、可扩展性最强、功能最独特的框架最值得关注。
大多数 Agent 只有 meme 代币，没有效用。要想让 Agent 行业发展壮大，下一轮 Agent 必须进一步完善用例。新的机会将来自那些可真正积累价值以及能够行动的 Agent。我认为，在未来一年内，一级 Agent 将跃升至三级 Agent。
我们首先将在 DeFi 领域看到了这一点。我们将看到更多的终端让人们用自然语言或语音表达想要的结果，以及那些可在幕后执行任务的 Agent。现有的钱包和协议也将集成代理，以改善用户体验。
代表项目如下：Wayfinder、griffain、Hey Anon、Limitus、neur。
你可以从 0xJeff 的文章中进一步了解相关内容。
注意力驱动的 Agent 将发展出更复杂的个性以及多媒体互动性。这可能会引发下一波游戏和元宇宙技术的浪潮。
现有 Agent 的一个问题是，它们开始变得越来越相似，成为商品化的、被夸大的聊天机器人。虽然一些 Agent 项目将转向基础设施（许多项目已经在这样做了），一些开始思考有用的产品/应用，而其他一些可能会继续走注意力代币的路线。然而，下一代注意力的 Agent 将更好，发展出更复杂的人格并提供更大的互动可能性。这可以通过视听表现形式，或赋予 Agent 三维存在和实体身体来实现。
这方面已经有了早期尝试，Jeffy 曾写过一篇关于给 Zerebro 植入身体的文章，还有一些备受关注的 KOL Agent 则直接通过短视频等视听形式推出。Slopfather 和 Ropirito 是两个早期采用了视频模式的 Agent。
不过，我认为会有更多的 Agent 项目加入这些功能，以使 Agent 变得更具活力。该领域的产品契合点（PMF）将通过消费层实现，个人用户可能希望创建个性化的 Agent 伴侣，或是与 KOL 进行互动。这种情况已经在加密货币之外逐渐普及，一些用户会在像 character.ai 这样的网站上与 AI 同伴交谈数百个小时，谷歌最近以 27 亿美元的价格收购了这家公司。
此外，这些 3D Agent 可能会在现有的消费层，特别是游戏和元世界中找到市场契合点。Agent 可以为故事中的世界增添更深层次的背景故事。想象一下让某个 Agent 来充当 NPC，它能够完全独立地完成任务或是玩游戏，且拥有不断发展的记忆和个性。真正的游戏自主世界可能将通过 Agent 实现。
代表项目如下：
soulgraph 旨在提供工具，让 Agent 拥有更多定制的个性和记忆；
Holoworld AI 与欧莱雅、Bilibili 和福克斯等公司建立了 Web2 合作关系，以创建数字化身。
还有一些游戏、元宇宙、虚拟世界、自主 Agent 等领域的代表项目：
Hyperfy 是一个元宇宙平台，允许任何人创建虚拟世界，并采用 Eliza 插件；
Parallel Colony 是一款 AI 模拟游戏，其中的 Agent 就是玩家，你可以与他们对话；
Digimon 是一款类似宠物小精灵的生物游戏，游戏中的生物会根据互动进行精神进化；
SMOL 同样使用了 Eliza 框架，游戏中的角色是由 LLM 驱动的 Agent，可根据你的指令在虚拟世界中采取行动。
去中心化代理组织（Decentralized Agentic Organizations）是 DAO 演进的下一种形式。蜂群或多 Agent 系统令人兴奋，因为它们可以协调和执行更先进的战略，类似于经营一家公司。由许多不同类型的专业 Agent/模型组成的异质蜂群协同工作，可能比单一的大型模型性能更强。
虽然完全自主的 Agent 和蜂群可能离我们还很遥远，但 DAO 的下一次迭代很可能关于人与群体的互动。这将减少**的低效，并降低人类执行的成本和时间。在资金流动的背景下，赚取收入的 Agent 下一步就是赚取收入的完整组织。
代表项目如下：
Agent 蜂群基础设施：SwarmNode.ai、FXN 等项目是专门从事多 Agent 框架及协调工作的基础架构项目，Zerebro 和 ai16z 等更主流的 Agent 代理框架也已表态有意在该层进行构建。
DAO launchpad：我们看到的大部分早期流量都集中在投资型 DAO 之上。我相信 daos.fun 将是第一个主要的 DAO launchpad，它孕育了 ai16z。还有娶她一些较新的启动平台，如 daos.world，其中像 3BC 这样的 AI 驱动型基金正在受到关注。
目前，大多数 Agent 都需要高度的人工干预。下一波 Agent 将朝着真正自主的方向发展，这将从管理自己的资金开始。
Agent 和加密货币的契合点在于加密货币为真正的经济型 Agent 提供了金融路径。然而，大多数 Agent 都不会控制自己的财库，或者是将财库交由人类团队管理。要实现真正的经济型 Agent，Agent 必须能够自主管理自己的资金。这可以让 Agent 行为开始进化，因为你可以对 Agent 施加经济约束，让它必须为自己的推理成本买单，这就为 Agent 世界引入了达尔文主义，他们必须赚取收入才能生存。
代表项目如下：
Freysa 是首批控制自己 Agent 的代理之一，并且表现出色（包括赢得了马斯克的关注）。最近，他们刚刚宣布正在构建一个框架，让 Agent 在 TEE Agent 控制密钥中拥有可验证的自主权；
Lit Protocol 也有一个 Agent 框架，可让自主 Agent 通过私钥的存储和执行系统进行链上交易；
Galadriel 推出了一个名为 Proof of Sentience 的 SDK，使开发者能够在链上对 Agent 进行全面验证。
加密货币的用户体验本身对人类用户就不友好。但 Agent 不会在意这种摩擦。我们将始于人与 Agent 的交互，但加密货币 AI 的发展方向则是 Agent 与 Agent 的交互，届时成群的自主 Agent 将在链上互动和交易，并负责自己的经济状况。
要使 Agent 拥有经济权力，使它们能够激励行为（支付服务费用）并在现实世界中协调实际活动，它们需要具备控制和部署资本的能力。加密货币是这些 Agent 的“母星” —— 区块链将使 Agent 能够参与到无需许可的金融活动中。稳定币和性能优异的 Layer 1 则是实现成本高效、全天候、全球性交易的理想工具。
超越当前的炒作和叙事，我们有充分的理由对链上的 Agent 经济保持长期兴奋。许多的真实用例，包括 DAO 以及能够创收型 Agent 等等要比我们想象的近得多。
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