AI Agent 趨勢：超越粗製濫造的 AI 機器人
Web3 AI 的頑強生命力
在全球經濟的陰霾下，傳統金融市場瑟瑟發抖，但 Web3 AI 卻像打了雞血一樣，逆勢生長，彷彿經濟規律在這裡失效。不得不承認，OpenAI、Anthropic、DeepSeek、Nvidia、甚至是阿里巴巴這些巨頭的瘋狂投入，的確讓 AI 這個概念賺足了眼球。幣圈一天，人間一年，這句話放在 Web3 AI 身上簡直太貼切了，技術迭代的速度快到讓人眼花繚亂，每天都有新概念冒出來，讓人感覺錯過一天就錯過了一個時代。
AI Agent 的演進：從對話到實用
別看現在 AI Agent 概念炒得火熱，回想一下幾個月前，滿大街都是 ChatGPT 套殼的“智能助手”，號稱能幫你炒幣、選幣、甚至自動交易。結果呢？大多數用戶發現，這些助手除了能跟你嘮嗑幾句之外，一無是處。理想很豐滿，現實很骨感，這些早期 AI Agent 就像是玩具，除了能唬人，毫無實用價值。現在，風向變了，各個團隊開始意識到，光靠嘴炮是沒用的，得拿出真本事才能在市場上立足。從泛濫的對話型 AI 助手，到現在專注於解決實際問題的方案，這算是一種進步，儘管步子邁得還不夠大。像什麼體育賽事分析、輔助交易、DeFi 收益優化，這些都是新趨勢，但能不能真正落地，還得打個問號。
DeFAI 的轉型：從抽象層到“Alpha 發現層”
早期 DeFAI 的困境：華而不實的對話界面
年初的時候，DeFAI 項目方一股腦地衝向 ChatGPT 式的交互界面，想著用 AI 把 DeFi 變得更“用戶友好”。但現實狠狠地打了他們一巴掌。用戶發現，與其跟 AI 繞彎子，還不如直接用 Defillama、Across 這些老牌工具來得實在。問題出在哪裡？就出在這些團隊只顧著做表面功夫，把精力都放在了“對話”上，卻忽略了 AI 最重要的兩個核心能力：“推理”和“執行”。AI Agent 連用戶的意圖都理解不了，更別提優化執行路徑了。到頭來，用戶還是得自己判斷、自己做決策，那要你 AI Agent 有何用？這簡直就是脫褲子放屁，多此一舉。
轉型“Alpha 發現層”：在信息噪音中尋找價值
既然直接幫用戶做決策的路子走不通，那就換個思路，先幫用戶找到有價值的情報。在信息爆炸的時代，誰能更快、更準地找到“Alpha”，誰就能在市場上佔據主動。現在，很多 DeFAI 項目都在往這個方向轉型，比如鏈上數據分析、社交平台信息挖掘等等。簡單來說，就是利用 AI 去追蹤聰明錢包的動向、分析社群的熱門話題，然後把這些信息打包賣給用戶。聽起來好像很有道理，但實際上呢？鏈上數據是公開的，社交媒體的信息也是唾手可得的，AI 真的能從這些噪音中提取出有價值的信號嗎？我對此表示懷疑。
Alpha 的真實性：尚待驗證的超額回報
目前來看，還沒有任何一個 AI Agent 能夠穩定地提供超額 Alpha。一些早期項目聲稱他們已經取得了一些成果，但這些成果有多少是運氣，有多少是實力，還很難說。畢竟，在加密市場，短期內的收益很容易受到各種因素的影響，很難判斷 AI Agent 的能力是否真的有效。更何況，即使 AI Agent 真的能提供 Alpha，這些 Alpha 能持續多久也是一個問題。一旦太多人知道了某個“秘密”，這個“秘密”就不再是秘密了。所以，對於那些聲稱能提供 Alpha 的 AI Agent，我們還是要保持警惕，不要輕易相信。
多模態/多渠道 AI Agent：交互方式的革新
擺脫 ChatGPT 模式：融入用戶工作流
ChatGPT 很好用，但它並不是萬能的。在 Web3 的世界裡，一套固定的交互模式顯然無法滿足所有需求。想像一下，如果每次鏈上操作都要打開 ChatGPT，然後複製粘貼一堆指令，這得多麻煩？所以，Web3 AI Agent 正在努力擺脫 ChatGPT 的影子，試圖找到更自然的交互方式，讓 AI 真正融入用戶的日常工作流程。這是一個正確的方向，但具體怎麼做，還有很多探索空間。
交互方式的多元化：X 平台、語音指令、網頁自動操作
現在已經出現了一些有趣的嘗試。比如，有些 AI Agent 直接在 X 平台上提供服務，用戶可以直接在推特上與 AI 互動，省去了打開應用程序的麻煩。還有一些 AI Agent 支持語音指令，用戶可以直接用語音控制 AI 執行鏈上任務，這對於移動端用戶來說非常方便。更激進的是，有些 AI Agent 甚至可以模擬人類操作，自動在不同的網站之間導航、抓取數據、執行交易。這些多模態/多渠道的 AI Agent，正在試圖重新定義 Web3 的用戶體驗。
Web3 用戶體驗的重塑：AI 成為日常助手
這些新的交互方式，讓 AI 不再是一個獨立的工具，而是成為了用戶日常工作的一部分。想像一下，你可以隨時隨地用語音指令控制 AI 進行交易，或者讓 AI 自動監控市場動態，然後在 X 平台上給你發送提醒。這樣的 AI Agent，才是真正的助手，而不是一個華而不實的玩具。當然，要實現這個目標，還有很多技術難題需要解決。比如，語音識別的準確率、網頁自動操作的穩定性、以及 AI Agent 的安全性等等。但總體來說，多模態/多渠道 AI Agent 代表了 Web3 用戶體驗的未來。
Virtuals：AI Agent 生態的核心平台
Virtuals 的增長與挑戰：生態市值與代理數量
Virtuals 作為 AI Agent 代幣化平台，已經運行了半年，坦白說，能活到現在已經算是不容易了。雖然整體生態市值受到了市場波動的影響，但代理數量卻從 50 個增長到了 716 個，這說明還是有一些開發者願意在這個平台上進行嘗試。Virtuals 目前在 AI Agent 領域還算領先，但這個領先優勢能保持多久，還取決於它能否持續吸引優質的開發者和用戶。
Virtuals 上的熱門應用：博彩、體育分析、機器人、Alpha 發現
Virtuals 上最活躍的應用場景包括博彩、體育分析、機器人和 Alpha 發現。其中，GambleFAI 在 AI 博彩市場表現搶眼，甚至在 ProphetX 預測競賽中取得了不錯的成績，ROI 高達 30%。體育分析方面，HeyTracyAI 為 NBA 賽事提供 AI 驅動的分析與解說，聽起來挺高大上，但實際效果如何，還需要更多用戶的檢驗。機器人方面，SAM 正在推動 Embodied AI 的發展，目標是構建類似 Bittensor 的去中心化 AI 計算生態，這個目標聽起來很宏偉，但實現起來難度可想而知。Alpha 發現方面，aixbt 和 Acolyt 專注於鏈上數據分析與交易信號提供，這類應用能否真正幫助用戶賺錢，還有待時間的驗證。
Agent Commerce Protocol (ACP)：AI 協同的未來
Virtuals 正在開發 Agent Commerce Protocol (ACP)，旨在讓 AI 代理協同工作，以創建更高效的經濟系統。這個想法很有意思，但具體怎麼實現，還沒有明確的方案。目前最早的兩個應用場景可能是代理對沖基金和代理媒體中心。代理對沖基金是指讓 AI 代理自動管理資金、進行交易，這聽起來很誘人，但也存在巨大的風險。代理媒體中心是指讓 AI 代理自動生成內容、傳播信息，這可能會導致信息污染和虛假信息的泛濫。所以，ACP 這個協議的設計需要非常謹慎，否則可能會產生意想不到的負面影響。
Bittensor 作為 AI 基礎設施
TAO 的新需求：從質押到支持具體 AI 應用
Bittensor 及其代幣 TAO 最近又火了一把。之前，很多人買 TAO 只是為了在 Root Network 上質押，賺取一點微薄的收益。但現在，越來越多的人願意把 TAO 投入到特定的子網（Subnet）中，以支持具體的 AI 應用。這是一個積極的信號，說明 Bittensor 正在從一個純粹的基礎設施，轉變為一個更加實用的 AI 生態系統。但是，這種轉變能否持續，還取決於 Bittensor 能否吸引更多的開發者和用戶，以及能否提供更具吸引力的應用場景。
dTAO 模型：市場驅動的激勵機制
2 月份推出的 dTAO 模型，讓 TAO 的通脹分配由市場決定，而不是由驗證者權重決定。這意味著，市場認可的高價值子網將獲得更多的 TAO 激勵。這是一種更加公平、更加高效的激勵機制，可以有效地引導資源流向最有價值的 AI 應用。但這種機制也存在一些風險，比如可能會導致一些子網為了獲得更多的 TAO 激勵，而採取一些不正當的手段，比如刷量、作弊等等。所以，Bittensor 需要建立一套完善的監管機制，以防止這些不正當行為的發生。
實際應用場景的擴展：支持消費級 AI Agent
像 SN6、41、44 這些子網，正在支持消費級 AI Agent，比如 Billy Bets、DKING 等。這些應用正在將 Bittensor 的應用場景從專業領域拓展到消費領域，這是一個非常重要的轉變。但消費級 AI Agent 的用戶體驗要求更高，需要更加簡單易用、更加穩定可靠。如果這些 AI Agent 無法提供良好的用戶體驗，那麼很難吸引到大量的用戶。所以，Bittensor 需要加強對消費級 AI Agent 的支持，幫助它們提升用戶體驗，才能真正打開消費市場。
ElizaOS V2 版本與新 Launchpad 平台 Autofun
ElizaOS 的影響力：持續增長的 GitHub 社區
ElizaOS 一直是最受歡迎的 AI Agent 開發框架之一。坐擁 15.3k GitHub Star、5k Fork，可見其在開發者社群中擁有不小的影響力。但光有 Star 和 Fork 是不夠的，關鍵還得看有多少項目真正基於 ElizaOS 開發出了有價值的應用。如果大多數項目都只是玩票性質，那麼 ElizaOS 的影響力也只是虛有其表。
AI Agent 的資金管理風險：安全漏洞的警示
最近，Sentient 發布了一份研究報告，揭示了 ElizaOS 等 AI Agent 在資金管理方面的安全漏洞。這無疑給 AI Agent 領域敲響了警鐘。AI Agent 如果掌握了用戶的資金，那麼一旦出現安全漏洞，後果將不堪設想。這也提醒我們，在享受 AI Agent 帶來的便利的同時，也要時刻警惕其潛在的安全風險。開發者需要更加重視 AI Agent 的安全性，採取更強的安全措施，才能保護用戶的資金安全。
Autofun Launchpad：新項目的孵化地
ElizaOS V2 版本即將發布，同時新的 Launchpad 平台 Autofun 也將在兩週內上線，據說已經有 15 個項目準備加入生態。Launchpad 平台可以為新項目提供資金、技術、市場等方面的支持，幫助它們快速成長。但 Launchpad 平台也需要嚴格審核項目，防止一些劣質項目混入其中，損害投資者的利益。Comput3 AI，一個去中心化 GPU 託管方案，將在 Autofun 平台上首發，這是一個值得關注的項目。去中心化 GPU 託管可以降低 AI 開發的成本，讓更多的人能夠參與到 AI 開發中來。