AI Agent 趨勢：超越無腦 AI 機器人

經濟下行中的 AI 曙光？Web3 AI 的反思性增長

全球經濟像一艘漏水的船，到處都是不確定性，看得人心慌。但總有些角落，能透出一點光亮。Web3 AI，就是這麼個有點詭異的存在。一方面，傳統經濟哀嚎遍野，另一方面，AI 這玩意兒，特別是在加密貨幣圈子裡，卻還能玩出點花樣，漲勢喜人。你說這是技術的魔力，還是純粹的炒作？我更傾向於後者，畢竟現在的 AI，更多是概念先行，落地應用嘛，咳咳，還得再等等。

像是 OpenAI、Anthropic、DeepSeek 這些科技巨頭，還有阿里巴巴、Nvidia 這些大咖，一個個都在 AI 領域砸錢，恨不得明天就看到成果。結果呢？股價是漲了，概念是火了，但真正改變我們生活的應用，又有多少？

從對話到實用：AI Agent 的演進之路

還記得幾個月前，滿大街都是那種“AI 聊天機器人”嗎？號稱能幫你解決所有問題，結果問它個稍微複雜點的問題，就開始胡說八道。Web3 裡的 AI Agent 也經歷了這麼個階段，一開始大家都想做個萬能的對話助手，結果發現，屁用沒有。

現在稍微清醒一點了，開始往實用方向靠攏。像是體育分析，AI 可以實時分析比賽數據，然後自動下注（輸了可別找我）。還有交易輔助，幫你分析市場趨勢，執行複雜交易。DeFi 收益優化，AI 可以自動調整你的穩定幣借貸策略，號稱能提高收益率。

但說實話，這些應用，聽起來都很美好，實際效果嘛，還是得打個問號。AI 真能戰勝市場？真能穩賺不賠？要真這麼厲害，華爾街那些分析師早就失業了。

全球經濟迷霧下的 Web3 AI：真金還是泡沫？

宏觀經濟與市場情緒：Web3 AI 的逆勢增長是否可持續？

全球經濟就像一場高燒不退的感冒，各國央行瘋狂印鈔，試圖緩解病情，結果只是讓貨幣越來越不值錢。傳統行業在這種環境下掙扎求生，裁員、倒閉的消息不絕於耳。然而，Web3 AI 卻像打了雞血一樣，逆勢增長。這到底是技術創新帶來的奇蹟，還是資本炒作製造的幻象？

我個人認為，更多的是後者。在經濟下行的大背景下，人們渴望找到新的投資機會，而 AI 正好趕上了這個風口。各種項目方、交易所、KOL 們聯合起來，大肆宣傳 AI 的潛力，吸引散戶入場。但散戶們真的了解 AI 技術嗎？他們真的知道這些項目在做什麼嗎？恐怕大多數人只是聽了個概念，就盲目跟風了。

AI 熱潮下的隱憂：技術炒作與實際落地之間的鴻溝

現在的 AI 領域，充斥著各種誇大的宣傳和不切實際的承諾。很多項目方根本沒有真正的技術實力，只是把一些現成的 AI 模型拿過來，包裝一下，就敢號稱是顛覆式創新。這種行為，說白了就是圈錢。

更可怕的是，很多投資者對 AI 的理解非常膚淺，他們只看到了 AI 的概念，卻忽略了 AI 的局限性。AI 不是萬能的，它需要大量的數據、算力和算法支持，才能發揮作用。而且，AI 的決策過程往往是黑箱操作，我們很難理解它為什麼會做出這樣的判斷。這就帶來了很大的風險，一旦 AI 出錯，我們很難及時發現和糾正。

所以，在投資 Web3 AI 的時候，一定要保持清醒的頭腦，不要被那些華麗的辭藻所迷惑。要深入了解項目的技術原理、團隊實力和應用場景，做出理性的判斷。否則，很可能成為資本炒作的犧牲品。

DeFAI 的困境與轉型：誰來終結 AI Agent 的花瓶時代？

早期 DeFAI 的迷思：ChatGPT 式界面是靈丹妙藥嗎？

今年年初，DeFAI (Decentralized Finance AI) 這個概念火得一塌糊塗。每個項目都想搞一個 ChatGPT 式的界面，讓用戶可以通過對話的方式，輕鬆玩轉 DeFi。彷彿只要有了這個界面，DeFi 就能一夜之間變得普及，吸引無數小白用戶入場。

但現實卻狠狠地打了這些項目方的臉。用戶很快發現，這個所謂的對話界面，其實就是個花瓶，中看不中用。你問它個稍微複雜一點的 DeFi 問題，它就開始支支吾吾，答非所問。甚至有時候，它給出的建議，還不如你自己研究來得靠譜。

推理與執行的短板：AI Agent 策略建議的雞肋本質

為什麼 ChatGPT 式的界面在 DeFi 領域行不通？原因很簡單，這些項目方只關注了“界面”，卻忽略了 AI Agent 的核心能力：推理和執行。

所謂的“推理”，就是 AI 理解用戶意圖的能力。用戶輸入一句話，AI 必須能夠準確理解這句話的意思，然後才能給出相應的建議。但 DeFi 領域的術語非常複雜，很多用戶自己都搞不清楚，更別說讓 AI 理解了。

所謂的“執行”，就是 AI 根據策略建議，自動執行交易的能力。但 DeFi 協議之間的交互非常複雜，不同的協議有不同的規則，不同的交易路徑有不同的風險。AI 必須能夠充分考慮這些因素，才能保證交易的安全和效率。但目前大多數 AI Agent，都缺乏這種能力。

所以，這些 AI Agent 給出的策略建議，往往都是模棱兩可、似是而非。用戶最終還是要自己判斷，自己決策，AI Agent 只是起到了輔助作用，並沒有真正解決用戶的痛點。

Alpha 發現層的轉型：尋找信息稀缺市場中的掘金點

既然 ChatGPT 式的界面行不通，DeFAI 項目方開始尋找新的出路。他們發現，在信息稀缺的市場環境下，幫助用戶發現有價值的資訊，才是 AI Agent 真正的價值所在。

所謂的“Alpha 發現”，就是 AI 通過分析海量數據，挖掘出市場上尚未被發現的投資機會。這些機會可能隱藏在鏈上數據、社交媒體、新聞資訊等各種渠道之中。AI Agent 就像一個不知疲倦的偵探，日夜不停地尋找這些線索，然後將它們匯總起來，提供給用戶。

鏈上數據、社交信號與高端風控：誰能穩定提供超額 Alpha？

具體來說，Alpha 發現可以分為以下幾個方面：

• 鏈上數據分析： 通過追蹤智能錢包、基金流向等鏈上數據，獲取市場的領先信號。例如，如果一個知名的投資機構突然大量買入某種加密貨幣，AI Agent 就可以及時發現這個信號，並通知用戶。
• 社交平台信息挖掘： 通過分析 X (原 Twitter)、Telegram、Discord 等社交平台的熱門話題，捕捉市場的最新趨勢。例如，如果某個加密貨幣在社交媒體上突然火爆起來，AI Agent 就可以及時發現這個趨勢，並提醒用戶注意風險。
• 高端風險管理： 提供機構級別的交易信號，幫助用戶更好地控制風險。例如，GigabrainGG 這樣的項目，就專門為機構投資者提供高端的風險管理服務。

但問題是，目前還沒有任何 AI Agent 能夠穩定地提供超額 Alpha。市場是千變萬化的，AI 的算法再厲害，也無法預測未來的走勢。而且，AI Agent 挖掘出來的信息，往往也存在一定的滯後性，等用戶看到這些信息的時候，可能已經錯過了最佳的投資時機。

所以，即使 AI Agent 能夠幫助我們發現一些投資機會，我們仍然需要保持警惕，做好風險管理，不要盲目相信 AI 的判斷。

多模態 AI Agent：Web3 用戶體驗的進化，還是噱頭？

跳脫 ChatGPT：尋找更自然的交互方式

ChatGPT 很好用，但它並不是萬能的。在 Web3 的世界裡，人們需要更自然、更便捷的交互方式。畢竟，沒人願意整天對著聊天窗口，像個傻子一樣和 AI 說話。

所以，一些 Web3 項目開始探索新的交互模式，試圖讓 AI Agent 更好地融入用戶的日常工作流。這種探索，被稱為“多模態 AI Agent”。

X 平台、Discord 語音與 Web3 瀏覽器：多渠道整合的嘗試

多模態 AI Agent 的核心思想是，讓 AI Agent 能夠在不同的渠道和平台上提供服務，滿足用戶在不同場景下的需求。

• X 平台直接交互： 加密貨幣社群主要活躍在 X 平台上。像 Clanker 和 Bankr 這樣的 AI Agent，直接通過 X 平台提供服務，用戶無需離開 X 平台，就可以完成各種操作，簡化了操作路徑。但這種方式也存在一些問題，比如信息過載、垃圾信息氾濫等。
• Discord 語音指令： AgentTank 允許用戶在 Discord 內直接通過語音控制 AI 執行鏈上任務，實現更高效的協作。這種方式的優點是便捷、高效，但缺點是對語音識別的準確性要求很高，而且在嘈雜的環境下，語音指令可能無法被正確識別。
• Web3 瀏覽與執行： 由於許多加密網站不提供 API，計算機使用代理（Computer Use Agent）可以模擬人類操作，在不同網站間自動導航、抓取數據並執行交易。這種方式的優點是可以訪問更多的数据和信息，但缺點是效率较低，而且容易受到网站的反爬虫机制的限制。

效率提升與隱私風險：AI Agent 如何平衡？

多模態 AI Agent 的確可以提升 Web3 的用戶體驗，讓 AI 真正成為交易和研究過程的一部分。但同時，它也帶來了一些新的風險，尤其是隱私風險。

當 AI Agent 能夠訪問我們的社交媒體、聊天記錄和瀏覽歷史時，它就能夠了解我們的興趣、偏好和行為習慣。這些信息如果被洩露或者濫用，將會對我們的隱私造成嚴重的威脅。

因此，在享受多模態 AI Agent 帶來的便利的同時，我們也要時刻保持警惕，注意保護自己的隱私。

Virtuals 生態：AI Agent 的遊樂場，還是數據操縱的溫床？

數據增長背後的真相：活躍應用與實際價值的反思

Virtuals 是一個 AI Agent 代幣化平台，號稱是 AI Agent 領域的領導者。它的數據看起來確實很漂亮：AI Agent 數量從 50 增長到 716，生態市值也一直在增長。但這些數據背後，隐藏着一些不为人知的真相。

首先，AI Agent 数量的增长，并不意味着这些 AI Agent 真的有价值。很多 AI Agent 只是为了炒作概念而创建的，它们的功能非常简单，甚至毫无用处。

其次，生态市值的增长，很大程度上是受到市场情绪的影响。当市场情绪高涨时，投资者会盲目追捧 AI Agent 概念，导致 Virtuals 的市值虚高。

GambleFAI、體育分析與機器人：Virtuals 的多元化嘗試

Virtuals 上的應用場景確實很多元化，涵蓋了 GambleFAI、體育分析、機器人等領域。

• GambleFAI： 像 Billy Bets 這樣的 AI Agent，在 AI 博彩市場表現出色，甚至進入 ProphetX 預測競賽的前八名，ROI 高達 30%。但這種博彩類的 AI Agent，真的能给用户带来长期稳定的收益吗？还是只是利用了人们的赌徒心理，让他们陷入亏损的深渊？
• 體育分析： 像 HeyTracyAI 這樣的 AI Agent，為 NBA 賽事提供 AI 驅動的分析與解說。但体育比赛的结果充满了不确定性，AI 的分析真的能提高预测的准确率吗？还是只是给用户提供了一种心理安慰？
• 機器人與實體 AI： SAM 推動 Embodied AI 的發展，目標是構建類似 Bittensor 的去中心化 AI 計算生態。但这种概念非常超前，距离实际应用还有很长的路要走。而且，去中心化 AI 计算生态的构建，需要大量的资金和技术支持，Virtuals 有能力承担这样的重任吗？

Agent Commerce Protocol：AI 協同的願景，與潛在的壟斷風險

Virtuals 还在开发 Agent Commerce Protocol (ACP)，旨在让 AI 代理协同工作，以创建更高效的经济系统。这个愿景听起来非常美好，但同时也存在一些潜在的风险。

如果 ACP 能够成功构建，那么 Virtuals 将会成为 AI Agent 领域的中心化平台，掌握 AI Agent 的定价权和分配权。这可能会导致 AI Agent 领域的垄断，扼杀创新。

此外，ACP 的运行需要大量的用户数据，这些数据如果被 Virtuals 滥用，将会对用户的隐私造成严重的威胁。

因此，在 ACP 的发展过程中，我们需要密切关注其潜在的风险，防止 Virtuals 成为 AI Agent 领域的“数据操纵者”。

Bittensor：去中心化 AI 的基石，還是資本炒作的工具？

TAO 的新一輪增長：應用落地驅動，還是資金盤遊戲？

Bittensor，及其代幣 TAO，最近又火了一把。原因是什麼？官方的說法是，更多人願意將 TAO 投入到特定子網（Subnet）的代幣中，以支持具體的 AI 應用，而不是單純地質押在 Root Network 上。換句話說，TAO 的增長，是應用落地驅動的。

但我覺得事情沒這麼簡單。幣圈的邏輯，往往是先有價格，後有敘事。TAO 的價格漲起來了，然後項目方和 KOL 們開始編故事，告訴你 TAO 的增長是有道理的。

實際上，有多少人是真的為了支持 AI 應用而購買 TAO？又有多少人只是看中了 TAO 的漲幅，想從中獲利？恐怕後者才是大多數。畢竟，在幣圈，價值投資是稀有動物，投機才是常態。

所以，TAO 的新一輪增長，很可能只是又一輪資金盤遊戲，而不是真正的應用落地。

dTAO 模型：市場決定的通脹分配，能否激勵真正有價值的子網？

Bittensor 推出了 dTAO 模型，TAO 的通脹分配由市場決定，而非由驗證者權重決定。這意味着，市場認可的高價值子網將獲得更多 TAO 激勵。

這個模型聽起來很美好，但實際效果如何，還有待觀察。

首先，市場的判斷不一定是正確的。市場往往會受到情緒和炒作的影響，導致一些沒有價值的子網獲得過多的 TAO 激勵，而一些真正有價值的子網卻被埋沒。

其次，這個模型可能會導致子網之間的惡性競爭。為了獲得更多的 TAO 激勵，一些子網可能會採取不正當的手段，比如刷量、作弊等。

消費級 AI Agent 的崛起：Bittensor 的破局之路？

一些子網，比如 SN6、41、44 等，正在支持消費級 AI Agent，如 Billy Bets、DKING 等，試圖拓展 Bittensor 的實際應用場景。

這種嘗試，值得肯定。畢竟，如果 Bittensor 只能停留在概念階段，而沒有實際的應用落地，那麼它最終只會淪為一個空殼。

但消費級 AI Agent 的發展，也面临着一些挑战。

首先，这些 AI Agent 的功能往往比较简单，缺乏真正的创新。

其次，这些 AI Agent 的用户群体往往比较小，难以形成规模效应。

因此，Bittensor 要想真正破局，还需要在技术创新和用户获取方面做出更多的努力。

ElizaOS 與 Autofun：生態擴張背後的安全隱憂與創新機遇

ElizaOS 的影響力：GitHub Star 與 Fork 數量的迷思

ElizaOS 一直是最受歡迎的 AI Agent 開發框架之一。看看它在 GitHub 上的數據：15.3k Star，5k Fork，看起來影響力確實很大。

但這些數據，真的能代表 ElizaOS 的真實價值嗎？

GitHub Star 和 Fork 數量，只能反映一個項目在開發者社群中的受歡迎程度，並不能反映這個項目的技術實力和應用前景。很多項目，即使 Star 和 Fork 數量很高，也可能只是昙花一现，最终被市场淘汰。

AI Agent 的資金管理漏洞：Sentient 的警示，與行業的責任

Sentient 最近发布研究，揭示了 ElizaOS 等 AI Agent 在资金管理方面的安全漏洞。這簡直是給整個行業敲響了警鐘。

AI Agent 的資金管理，是一個非常嚴肅的問題。如果 AI Agent 能夠隨意支配用戶的資金，那麼就會給黑客和惡意行為者留下可乘之機。一旦發生安全事件，用戶的資金將會面臨巨大的風險。

ElizaOS 作為一個流行的 AI Agent 開發框架，有責任確保其框架的安全性，防止類似的安全漏洞再次發生。

Comput3 AI：去中心化 GPU 托管的未來，與 ElizaOS 的野心

ElizaOS 的生態增長依然迅速，其去中心化 GPU 托管方案 Comput3 AI 也將在 Autofun 平台上首發。

去中心化 GPU 托管，是一個非常有前景的領域。隨著 AI 技術的發展，對 GPU 的需求越來越大。但傳統的 GPU 托管方案，存在成本高、效率低、中心化等問題。而去中心化 GPU 托管，可以有效地解決這些問題。

Comput3 AI 的出現，為 AI 開發者提供了一個更便宜、更高效、更去中心化的 GPU 托管方案。這將有助於降低 AI 開發的門檻，促進 AI 產業的發展。

但同时，我们也需要注意 Comput3 AI 的潜在风险。

首先，去中心化 GPU 托管的安全性，是一个需要重点关注的问题。

其次，去中心化 GPU 托管的效率，可能受到网络带宽和节点性能的限制。

因此，在 Comput3 AI 的发展过程中，我们需要密切关注其潜在的风险，确保其能够安全、高效地运行。

Web3 AI Agent：機遇與挑戰並存的未來

AI 與加密的融合：生產力提升的願景，與技術倫理的拷問

AI Agent，被很多人視為 Web3 最具潛力的賽道之一。它不僅匯聚了 AI 與加密的創新，還可能重塑整個行業的生產力和工作方式。從 AI 交易助手到跨鏈信息捕捉，從收益優化到自動執行，AI 正在為 Web3 帶來新的範式。

但 AI 與加密的融合，也帶來了一些新的問題。

首先，AI Agent 的決策過程往往是黑箱操作，我們很難理解它為什麼會做出這樣的判斷。這就帶來了技術倫理的問題：如果 AI Agent 的決策是不公正的，甚至是歧視性的，我們應該如何追究責任？

其次，AI Agent 的發展，可能會導致一些傳統工作崗位的消失。例如，如果 AI 交易助手能夠完全替代人工交易員，那麼大量的交易員將會失業。這就需要我們思考，如何應對 AI 帶來的就業結構變革。

早期入場的黃金時代？投資需謹慎，泡沫終將破裂

很多人認為，現在是 Web3 AI Agent 早期入場的黃金時代。就像 1990 年代的互聯網浪潮一樣，規模更大，影響更深遠。

但我想提醒大家，投資需謹慎，泡沫終將破裂。

Web3 AI Agent 仍然是一個非常早期的領域，存在很多不確定性。很多項目，都只是在炒作概念，並沒有真正的技術實力。而且，Web3 AI Agent 的監管環境，也存在很大的不確定性。

因此，在投資 Web3 AI Agent 的時候，一定要保持清醒的頭腦，不要被那些華麗的辭藻所迷惑。要深入了解項目的技術原理、團隊實力和應用場景，做出理性的判斷。否則，很可能成為資本炒作的犧牲品。