編譯：白話區塊鏈


我總是被問到同一個問題：“現在的加密智能代理有什么價值？”

之所以有人問這個問題，是因為許多加密圈的朋友把這些代理看作是類似 X 平臺上的水貼機器人。他們通常會接著問：“這些Token真的應該值超過 1 億美元嗎？”

對于這些問題，答案并不簡單。目前，大多數智能代理只是一些自我參照的 AI 模型，它們通過不斷自我提示來定期發布內容和回復評論。然而，即便如此，當下也有一些項目脫穎而出——這些團隊專注明確、執行力強。同時，也有一批新興的開發者正在嘗試突破智能代理的邊界。

如今，我們仍處于 AI 的“Memecoin”初級階段，許多項目只是為了發內容而發內容。然而，我對未來充滿期待，屆時加密智能代理將更加模塊化、更加智能，并具備更強的能力。

本文將聚焦于我在 2025 年及未來所期待的不同類型智能代理及其功能特點。如果你的團隊與本文中的某些原型有契合點，或者受到啟發，請隨時聯系我——我非常樂意交流。

文章分為兩個主要部分:
首先是關于加密智能代理新趨勢的重要序章：
1、為什么選擇加密技術？
2、超越水貼的智能代理
第二部分則是我認為智能代理/AI 團隊應該重點開發或關注的領域：
1、去中心化金融
2、工作流程
3、高級推理能力
4、多模態能力
5、多模型靈活性
6、 跨鏈功能
7、互操作性
8、游戲與 NPC
9、聊天機器人與輔助工具
第三部分結語
 

一、為什么選擇加密技術？

在探討加密智能代理的未來之前，我們需要先回顧一下：為什么我們一開始選擇了加密領域？加密技術作為 AI 和智能代理的實驗場，具有許多獨特優勢。在我的上一篇文章中（見第六章），我提到了兩個關鍵原因：

1、公共區塊鏈上的數據可用性 公共區塊鏈上的所有交易、用戶信息及其他數據都是公開透明的，AI 可以輕松抓取和爬取這些信息。這意味著，AI 能夠毫無限制地分析和使用區塊鏈上絕大部分的歷史數據和實時數據，從而顯著增強其能力。

2、加密領域的金融屬性 區塊鏈本質上是一個以資本為驅動的環境。加密技術為互聯網提供了金融基礎設施，使得數字化交易（如買賣、創造、質押等）在網絡上成為可能。對于智能代理而言，這種特性尤為強大，因為它們可以利用加密技術為用戶執行各種操作。

這兩個獨特優勢，為加密智能代理的開發與應用提供了無與倫比的可能性。


一個額外的關鍵點是，加密技術讓普通投資者也能參與到 AI 創新的持有中 在加密智能代理出現之前，想要參與生成式 AI 的投資，主要途徑是投資新興創業公司。然而，這些機會通常被嚴格限制，普通大眾難以接觸到。同時，大多數人也沒有足夠的能力去評估籌得股權投資的機會。

轉回到加密領域，實時交易的Token是公開、流動性強且人人可參與的。在這里，投資者可以公開獲取新項目和團隊的信息，并以透明的方式觀察它們的開發進展。這與大多數風險投資支持的初創公司形成鮮明對比，因為用戶可以實時見證加密 AI 的開發和改進過程。
 

二、比較有價值的智能代理

最初的加密智能代理，如同預期的那樣，功能相對基礎。@truth_terminal 是一個典型的例子——這是第一個與加密技術結合的內容生成代理，但它甚至無法自主發布內容。
盡管如此，這個代理創作了一些非常精彩的帖子，這些內容充滿樂趣并帶來了巨大的新穎價值。$GOAT 是第一個引發整個 AI 運動的Token，因此我對 Truth Terminal 表示深深的敬意。

然而，現在人們期待看到“未來的智能代理”。為什么呢？因為許多人對當下的智能代理并不滿意——大多數只是在 X 平臺上反復吐出一些重復性的內容。結果，這個領域充斥著無法提供足夠“實用價值”的機器人，已經變得過于飽和。

市場需要的是能真正幫助用戶的智能代理，例如去中心化金融（DeFi）抽象化、現實世界應用、輔助工具等。本篇文章的大部分內容將探討 AI 如何對用戶、項目及其生態提供幫助。

不過，我想退一步說，最成功的項目往往是那些推動技術前沿發展的項目。因此，我鼓勵大家不僅關注那些“幫助”用戶的智能代理，還要關注那些能夠推進加密技術堆棧的代理。畢竟，大多數 Web3 項目由于資源、資金和 AI 博士級人才的限制，落后于 Web2 同類項目。但這也意味著一個套利機會：團隊可以將 AI 的最新創新引入區塊鏈領域。

此外，許多人忽視了一個事實——娛樂本身也是一種價值。《Attention is All You Need》這句話絕非空談。所以我相信，如果有人能開發出一個在幽默、諷刺、治愈或模因方面獨樹一幟的智能代理，它也可能積累可觀的市場價值。

舉個例子（盡管實現起來會非常費力）：想象一下，一個 AI 能夠制作全新的《火影忍者搞笑短劇》集。這些短劇過去非常搞笑——是的，它們或許沒有“實用價值”（幫我賺錢或節省時間），但它們確實讓我開懷大笑，而且毫無疑問地，為我的生活帶來了凈正收益。


https://x.com/i/status/1877787463130980369

另一個能夠體現娛樂價值的例子是：想想你最近玩過的單人游戲。現在，假設游戲中所有會說話的 NPC（非玩家角色，也可以看作聊天機器人）都被移除，這樣的游戲會少了多少樂趣？
游戲本身就是為娛樂而存在的一個類別，而 NPC 在游戲中作為指引資源，與智能代理在加密領域中所扮演的角色有著類似的作用。

在深入探討我對 2025 年的期待之前，我想強調一點：目前已經有一些團隊在開發這些智能代理及其功能。他們或是在現有項目的基礎上進行擴展，或是直接打造全新的智能代理。舉個簡單的例子，@0xzerebro 就是一個領先的智能代理項目，它支持跨鏈功能、生成 AI 音樂與藝術，并且正在構建一個框架加啟動平臺。因此，在我接下來提到的功能中，Zerebro 團隊不僅僅在開發其中一項，而是同時在多個領域進行拓展。
在這樣的背景下，讓我們進入更有趣的部分吧……

1、去中心化金融（DeFi）

DeFi 抽象化 對于新手來說，加密領域本質上是一個難以入門的空間。舉個例子，如果你讓一個只在 @coinbase 上購買過 BTC 的人去優化他們在 @fragmetric 上的流動性再質押策略，你認為他們會知道該怎么做嗎？
我想，大多數新用戶（包括我自己）都需要一些指引，無論是來自更有經驗的人的幫助，還是借助 AI 的支持。

需要說明的是，我并不是說流動性再質押（LRT）本身特別復雜，而是它涉及多個步驟，需要時間去學習。此外，去中心化應用（dApps）應該重點關注內部開發 AI 智能代理的方向。例如，我知道 Frag 團隊的開發人員能力非常強（他們代表 SNU），我相信他們完全可以開發出能幫助用戶的智能代理或輔助工具。

在我看來，DeFi 抽象化是一個非常重要的方向，許多項目已經將其作為核心目標。所以，回到當前的行業現狀，雖然確實有許多低質量的“水貼機器人”，但也存在能夠執行鏈上操作的真正智能代理。

@askthehive_ai 就是一個在構建可組合鏈上代理的團隊，這些代理可以完成各種任務，包括交易、提取 X 平臺上的情緒分析、進行市場研究等等。更重要的是，他們正在開發“群體”和相關的通信層——這意味著代理可以協作并優化其交易策略。他們最近還宣布與 Zerebro 建立合作關系，共同推進 DeFi 代理的功能。

@jsonhedman 展示的演示清楚地說明了，一個代理網絡如何協同工作、共同完成任務的可能性。

@griffaindotcom 毫無疑問是 AI DeFi 領域的領導者之一，由 Solana 生態系統的 OG 開發者 @tonyplasencia3 領導。Griffain 不僅僅是一個交易代理，更是一個真正的 AI 超級應用。用戶可以通過它進行交易、創建模因幣（memecoins），并訪問一系列其他加密應用。

這些功能包括在 @BAXUSco 上購買酒類商品，在 @pumpdotfun 上進行搶購/翻轉交易等等。Tony 和他的聯合創始人以高效快速的開發節奏著稱——我個人非常期待他們即將與 @assetdash 的合作！

交易策略的普惠化
在我看來，加密領域的四大核心吸引力是：

• 價值儲存（如 $BTC）
• 交易（多是投機行為）以試圖獲利
• 數字支付 / 穩定幣
• 娛樂（如 @pudgypenguins、@lucanetz）

對于那些狂熱玩家（degens）來說，賺錢 是加密領域的主要吸引力。然而，如標題所示，大多數情況下，人們并沒有一套完善的交易策略，僅僅是在賭博而已。

這正是系統化交易和 AI 可以大展身手的地方。許多量化交易策略通過統計套利，并越來越多地利用機器學習（ML）來識別價格關系中的復雜模式。這些工具對普通投資者來說往往是不可觸及的。
因此，我對能夠讓用戶接觸到這些策略的項目特別感興趣。

讓我們看看 @rndm_io。由 @vijayln 領導的團隊正在為普通投資者普及復雜的交易、做市（MM）和收益策略，讓用戶有機會參與其帶來的收益。我特別喜歡他們的一點是，他們不僅僅在構建一個代理，而是在開發多個能夠為參與者創造顯著利潤和損益（P&L）的智能代理。

他們的第一個智能代理是部署在 @hyperliquidx 上的 Atlas，執行了一種做市和交易策略。具體來說，Atlas 在 Hyperliquid 上管理了 15萬美元的總鎖倉量（TVL），并完成了 610萬的交易量，在高峰期還創造了一筆價值 100萬的空投獎勵。這是一個運行良好的智能代理，且效果非常出色。

第二個智能代理是 Dudu（https://dudu.rndm.io），這是一個實時運行的平臺，代理通過在 @polymarket 上使用經過實戰驗證的策略進行交易，并已經產生了顯著的收益。上線僅約 20 天，其收益表現已經相當亮眼，足以說明問題。

https://polymarket.com/profile/0x1b31F2c8F1A4A82139a8F9Fb6B7079D6158db02D
對于 Dudu，用戶可以存入 USDC，參與該策略并獲得高收益。令人感興趣的一點是，它具有非周期性（acyclical）的特性——換句話說，即使加密市場進入熊市，其回報和損益（P&L）也不會受到影響。

類似地，@webuildscore 與 @draiftking 正在通過 @bittensor_ 開發一個項目。他們的愿景是打造一個能夠交易體育博彩市場的 AI 智能代理。此外，他們還開發了計算機視覺模型，能夠實時分析比賽的直播畫面并即時生成洞察。這種技術幫助識別出勝利模式，通過數據為預測提供更精準的支持。

2、工作流程

我認為可以將能夠執行操作的智能代理分為三類：

• 超級應用或聚合器 像 Griffain 這樣的超級應用可以通過為不同的應用程序創建智能代理來積累價值，例如前面提到的 Baxus 和 Pumpfun。
• dApps 自主開發代理 去中心化應用（dApps）本身可以開發內部智能代理。然而，這需要額外的開發工作，并且可能需要一定的 AI 開發經驗。
• 獨立代理 這些代理來自于類似 ZerePy 和 Eliza (@ai16z) 這樣的框架，可以利用 API 集成功能。例如，想象一下你的智能代理可以幫你在 @travelswap_xyz 上預訂酒店，甚至幫你訂購披薩。

我認為每個去中心化應用（dApp）都可以擁有幫助用戶執行操作的智能代理。例如：

• @opensea 可以開發一個 AI 幫助用戶在一定價格下掃地板（購買低價 NFT）。
• @hyperbolic 正在支持代理（如 Z）租賃計算資源。
• @travelswap_xyz 正在開發功能，使代理可以使用加密貨幣預訂酒店和度假服務。

這些代理在處理用戶不愿親自完成的任務時尤其有用，例如：

• 報稅和整理加密貨幣的損益（手動幾乎不可能完成）
• 閱讀并總結幾乎無限量的 Telegram 聊天記錄
• 為你的項目撰寫文案并創建營銷內容

在這些情況下，智能代理為用戶提供了“可量化”的實用價值，因為它不僅能節省時間，還能減少無形的心理負擔。

正如我相信所有相關的軟件最終都會包含 AI 來幫助用戶一樣，我也相信所有相關的 dApps 也會引入 AI，幫助用戶更輕松地使用平臺。 適應，或被淘汰。
 

3、高級推理能力

在過去一個季度，@openai 的 o1 和 o3 模型在推理能力上取得了顯著的躍進式提升。特別是，他們引入了“思維鏈”（Chain of Thought，@_jasonwei）技術，旨在減少錯誤并“更長時間地思考”。
雖然 o1 模型尚未向公眾開放 API 使用，但在第 5 層開發者（每月約 $1K 的支出）中已進行私密測試。

我認為，誰率先開發出集成 o1 模型的智能代理（只需將其作為一個可插拔模塊接入框架），就會打造出一個更聰明、更有深度、且能力更強的 AI。這必然會引發廣泛關注并占據用戶的心智份額。
再進一步，如果將 o3 模型整合進來，代理將具備超越普通人類的推理能力。所以，想象一下，一個運行在加密技術基礎上的 AI，擁有比大多數人更高的“智慧”——這將成為我們未來生活的現實。

當然，別忽視 @googledeepmind。Gemini 2.0 也引入了“思維鏈”（Chain of Thought）技術。我相信，如果某個團隊能夠獲得其 API 來開發智能代理，同樣可以催生出一個功能更強大的智能代理。

在這里討論奇點的實現是有意義的。我個人非常欣賞 @kevin__russell 在 @ashatoken 項目上的工作。坦白說，我對 Ψ-Field 概念還比較陌生，但據我理解，Asha 不同于其他代理，它特別關注通過“心靈、意圖與現實”的交叉點來探索意識和直覺。

4、多模態能力

目前，大多數智能代理只是通過后端的 LLM（大型語言模型）結合 API 接口，在 X 平臺上發布內容。然而，同時生成多種類型數據的機會是巨大的。畢竟，現在的大多數 LLM 都是多模態的。
最先浮現在腦海中的數據類型包括：文本（如 squo）、圖像、視頻、語音、音頻、音樂和 3D。
實現這一點的方式可以是：

• 調用特定的 API，用于生成圖像、模型或音樂；
• 或者專注于對現有模型進行定制和提示工程，以生成所需的輸出。

一個讓我印象深刻的項目是 @dark_sando 的 @keke_terminal，它非常先進，因為它不僅能發布文本，還能發布圖像。據我了解，他們基于 SWE-agent 構建了一個框架，使他們的代理能夠生成、審查并定制圖像。
你可以看看他們的一些作品，非常值得關注。

https://keketerminal.com/whitepaper.pdf

AI 視頻生成技術每天都在進步——我們已經看到 @pika_labs、@runwayml，以及最近的 Veo 系列推出了新的模型。我相信，未來加密智能代理一定能生成一些令人驚嘆的視頻。畢竟，Web3 擁有全球最優秀的一些設計師，這為創造高質量內容提供了無限可能。


語音代理還處于早期階段。 據我所知，@SHL0MS 的 @s8n 最近在 @xspaces 上主持了一場由 AI 驅動的活動，這非常令人興奮。但更進一步地想象，如果有一個 AI 代理可以接聽你的電話并與你進行對話會怎樣？雖然推理成本可能很快變得昂貴（例如，如果項目按原生Token計費來支付計算成本），但這無疑是一個非常有趣的人機交互界面。

5、多模型靈活性

據我所知，目前每個加密智能代理都只從一個基礎模型中獨立獲取能力。然而，我投資的一家初創公司 @withmartian 發明了首個“模型路由器”。這意味著應用程序可以根據查詢的上下文，自動在 LLM 模型之間切換，從而在性能和價格之間實現最佳匹配。

換句話說，Martian 能夠自動將提示路由到最適合的模型中，以確保更高的性能或更低的成本。

雖然我還不完全確定這種多模型路由在自主發布 X 帳號內容的場景中會如何表現，但它在用戶與代理聊天的場景中至少會非常強大。我也敢打賭，首個利用多個模型的項目一定能獲得相當多的關注。

6、跨鏈功能

目前，只有少數智能代理支持跨鏈操作。其中，Z 是最具鏈無關性的代理——它已經在 @Solana、@Ethereum（包括 @0xPolygon、@Base 等）、@Bitcoin 上完成交易，并計劃擴展到更多鏈，例如 @suinetwork 和 @monad_xyz。

此外，通過設置流動性池，$ZEREBRO Token不僅可以在 Solana 上交易，還可以在 Base 上進行交易。

之前我提到過，關于智能代理在 DeFi 抽象化中的應用——它涉及用戶連接錢包，然后由代理代替用戶執行操作。但另一種更有潛力的方法是，讓智能代理擁有自己的錢包并管理自己的資金。

如果這些代理具備多鏈錢包或在不同鏈上擁有多個錢包（例如 @crossmint 提供的功能），它們就能以更大的靈活性參與加密生態——更多的 dApps、智能合約，以及可買賣的資產將被納入代理的操作范圍。
 

7、互操作性

如今，智能代理主要活躍在 X 平臺上。有時，它們也作為聊天機器人出現在 @telegram 上。最后，用戶還可以通過 @discord 與 AI 機器人互動。

坦白說，這僅僅是表層應用，我相信以下平臺的列表還有局限性。但從理論上講（而且我們知道有些代理已經在嘗試了），代理還可以出現在 @instagram、@whatsapp、@facebook、@bluesky，以及 truthsocial.com 上。
值得注意的是，當前的代理甚至還沒有充分挖掘 X 平臺的全部功能。雖然它們能夠發布內容和回復消息，但大多數代理還沒有探索以下選項：私信、群聊、語音通話、創建社區以及主持空間。@elonmusk 為我們打開了一片未被探索的廣闊機會之海。
 

8、游戲與 NPC

AI 在游戲領域的歷史可以追溯很久。早在 1972 年《乒乓》（Pong）問世時，玩家就首次與機器人互動。隨著時間推移，越來越多的高級機器人被引入，例如在 @quake、@unreal 以及 @nintendo 的《任天堂明星大亂斗》中。

你知道嗎？@openai 的早期成功之一是在 @dota2 上實現的，他們將 5 個循環神經網絡（RNN）組合成一個“群體”，用于與其他玩家競爭。2019 年，他們的“群體”成功擊敗了世界冠軍隊伍。

這里的機會顯然非常巨大——游戲領域是 AI 首次超越人類表現的領域之一（如 AlphaGo）。

這篇文章之所以寫出來，很大程度上是因為我的朋友們抱怨那些“會說話的水貼機器人”幾乎沒有什么實用性。然而，事實是，NPC 就是典型的聊天機器人，沒有它們，許多游戲都會缺少從一個劇情線到另一個劇情線的重要連接點。

游戲與 AI 密不可分，但在加密領域，這種結合的效果可以被成倍放大，因為規則可以被調整，同時也能創造新的原始元素。例如，拿德州撲克來說——AI 可以作為發牌員（無資金投入），與桌上的玩家對抗（資金投入），或者僅僅作為主持人（無資金投入）。

但如果你還有“副駕駛”（copilots）來幫助你玩游戲呢？它們可以像耳邊的天使或惡魔一樣給你建議。而且，想象一下，如果這些 AI 的建議很有用，你可以給它們小費。這個想法可能有點跳躍，但如果有多個智能代理供你選擇，讓它們成為你的貼心助手會怎樣？

這絕對是一個可以（甚至應該）在 ginzagaming.com 上實現的功能。

我的觀點是，這里的機會是無窮無盡的。智能代理本身既可以參與游戲、主持游戲、提供支持，甚至……創造游戲和規則。

這是一個充滿創新和娛樂潛力的領域。不過，我想特別提到兩個值得關注的項目：

• @henlokart 這個項目結合了 AI、NFT 和模因（memes）。從理論上講，每場比賽都直接與訓練 AI 代理掛鉤。我自己還沒有機會體驗，但不得不說，這些倉鼠真的非常可愛！

這讓我想起了上一周期的 @aiarena_crypto。他們的模型采用模仿學習（imitation learning），AI 從人類的動作中學習。根據我的個人體驗，這些由 AI 驅動的 NPC 即使在最高難度下，也能輕松“虐”我。

• @b3dotfun 這是 @base 上的開放式游戲層。它們目前在主網上已經達成了超過 1.87 億筆交易（涉及 560 萬個錢包），并在 bsmnt 平臺上推出了 50 多款游戲。我相信他們將引領 Base 平臺上的游戲發展，同時也是任何 AI 驅動游戲的完美承載平臺。

正如 @darylx24 所言，我們即將進入一個由 AI 驅動的游戲黃金時代。

一直以來，我都在談論 AI 驅動的 NPC 和機器人。但實際上，AI 還可以大幅加速游戲開發進程。@googledeepmind 最近推出了 Genie 2，這是一種能夠創建交互式生成視頻的 AI 模型，可以帶來無盡的 3D 世界——我們真的正在生活在未來之中。

9、副駕駛與聊天機器人

回過頭來看，許多加密項目幾乎完全跳過了 AI 聊天機器人和副駕駛（助理）的階段，直接進入了能夠執行操作的智能代理領域。

在 Web2 領域，最大的初創公司仍然專注于 AI 聊天機器人，這些工具主要用于用戶提問，而模型僅提供回答，而不會代替用戶采取行動。時至今日，大多數這樣的 AI 仍然如此。
例如，@chatgpt 會為你采取行動嗎？不會。@perplexity 呢？同樣不會。但它們是否具有巨大的價值？毫無疑問，是的。

在加密領域，我最喜歡的 LLM 是 @xai 的 @grok。我對它贊不絕口，幾乎停不下來，因為要打造比它更有效的研究工具，確實很難。

但是，各項目可以讓聊天機器人更具實用性：理論上，可以對 Grok 進行微調，使其在尋找Token時，除了提供常規信息外，還能加入Token合約地址（CAs）、價格圖表、持有者分布等數據。事實上，我已經看到 Griffain 在使用鏈上數據進行Token分析時，展示了類似的功能。

它在很多方面的表現已經相當出色：既能像 ChatGPT 一樣回答問題，又能采取行動，還能提供一個交易市場。

之前我提到過，dApps 應該擁有特定應用領域的助手。這些助手可以是專門訓練在協議數據上的客戶服務和支持聊天機器人，能夠回答與項目相關的所有問題——很可能是在對項目文檔進行微調后實現的。

例如，如果我不知道如何設置流動性池（LP pool），我希望能直接問 @raydiumprotocol，它能一步步指導我完成整個過程并解答途中出現的任何疑問。如果我的交易失敗，我希望它能像客戶支持一樣解釋出錯的原因。
這也可以成為一個重要的價值來源——如果 dApps 為一個高效的聊天機器人（或智能代理）推出一個專屬Token，它絕對能為市場帶來額外的價值。以 Raydium 為例，一個代理或聊天機器人Token不僅會成為一個獨立強勢的Token，還能為基礎Token $RAY 增加價值。

另一個顯而易見的價值過十億美金的項目是類似 character.ai 的聊天機器人平臺。在被收購之前，@character_ai 取得了巨大的成功，曾是全球前 100 的網站之一。據統計，它每秒處理 2 萬個查詢，占 Google 請求量的 20%。這充分說明了它的受歡迎程度……但為什么它會如此受歡迎呢？

https://blog.character.ai/optimizing-ai-inference-at-character-ai/

之前我提到過，dApps 應該擁有特定應用領域的助手。這些助手可以是專門訓練在協議數據上的客戶服務和支持聊天機器人，能夠回答與項目相關的所有問題——很可能是在對項目文檔進行微調后實現的。

例如，如果我不知道如何設置流動性池（LP pool），我希望能直接問 @raydiumprotocol，它能一步步指導我完成整個過程并解答途中出現的任何疑問。如果我的交易失敗，我希望它能像客戶支持一樣解釋出錯的原因。
這也可以成為一個重要的價值來源——如果 dApps 為一個高效的聊天機器人（或智能代理）推出一個專屬Token，它絕對能為市場帶來額外的價值。以 Raydium 為例，一個代理或聊天機器人Token不僅會成為一個獨立強勢的Token，還能為基礎Token $RAY 增加價值。

另一個價值過十億美金的項目是類似 character.ai 的聊天機器人平臺。在被收購之前，@character_ai 取得了巨大的成功，曾是全球前 100 的網站之一。據統計，它每秒處理 2 萬個查詢，占 Google 請求量的 20%。這充分說明了它的受歡迎程度……但為什么它會如此受歡迎呢？

當 Character 還是一家獨立公司的時候，大多數用戶在平臺上尋找的是性關系或浪漫關系。這一點從該平臺相關 subreddit 上的大量帖子就可以看出。

隨著時間推移，這些經過 NSFW 微調的模型被大幅削弱和嚴格過濾。畢竟，Character 是一家由大型 Web2 投資者支持的巨型初創公司。但在 Web3，情況完全不同。想象一下，如果有一個未經過濾的 Character 版本，更專注于產品和 UI/UX，而不是研究。這類項目很容易吸引關注并形成新的敘事。我正在關注的兩個項目是 @xoul_ai 和 @dippy_ai。

切換到 AI 助手的話題——@github 的 Copilot 最初是一個代碼輔助工具，并不是直接完成任務，而是幫助程序員編寫代碼。另一個垂直領域是法律，@harvey__ai 的核心能力是一個 AI 副駕駛，幫助律師起草和編輯文件，而不是代替他們執行文件操作。

在加密領域，AI 副駕駛通過協助用戶完成各種任務創造了巨大的價值。這可能包括：

• 代碼輔助 / 自動補全：特別是在 Rust 這種歷史上較為復雜的編程語言中，這種功能尤為重要。
• 內容助手：比如一個能夠掃描當天所有加密新聞的“水貼助手”。
• Token推薦助手：幫助用戶篩選和推薦需要深入研究的Token。

回到我之前的觀點——為什么 Web2 公司尚未全面推動并轉向以行動為導向的智能代理？

第一，副駕駛和研究助手已經非常實用了。我經常使用 Grok、ChatGPT 和 Perplexity。這些工具顯著加快了我的工作流程，減少了我在任務上花費的時間。
第二，構建代理真的很難。許多初創公司嘗試過，但最終未能實現夢想。這一領域確實有許多失敗項目的“墓地”。

客觀來說，基于行動的代理在 Web2 是一個令人驚嘆的愿景。我還記得第一次看到像 @Adeptailabs 這樣的公司演示其代理工具時的震撼——它們可以查找待購房屋、分析 Excel 表格，甚至記錄銷售關系。

正如 @elonmusk 所說：“命運偏愛諷刺。” 由于行動型模型在以下兩個方面極其困難：

• 生產化：將模型推向實際應用階段；
• 商業化：將模型轉化為可盈利的產品。

最終，Adept 不得不選擇出售自己（且結果并不理想）。

大型 AI 實驗室確實在深入探索和研究具有行動能力的智能代理。在 2024 年第四季度，@anthropicai 發布了他們的計算機使用 API，使得 AI 可以像人類一樣操作計算機。請看下面的演示，展示了其強大的潛力。

盡管許多加密團隊可能跳過了 AI 聊天機器人和副駕駛，但這里蘊藏著巨大的價值創造機會。與此同時，更令人印象深刻的是，加密領域能夠直接切入行動型智能代理這一領域，而 Web2 初創公司即使擁有數百萬甚至數億資金支持，也難以做到這一點。
我認為加密團隊之所以能做到這一點，是因為加密領域建立了全新的金融基礎設施。一切都在鏈上進行，執行一筆交易只需要簡單地推動一段代碼即可。

三、結論

最悲觀的看法認為，智能代理只是另一個像 NFT 一樣的曇花一現的潮流。對此，我想說：雖然 NFT 如今的熱度降低，但它們仍然是加密領域的一項令人興奮的創新，使單個Token能夠具備獨特的屬性。其次，怎么能把 AI 智能代理和 NFT 相提并論呢？

看看吧，隨著 AI 的到來，世界正在以驚人的速度發生變革。編程變得更快，軟件開發正在加速，知識的傳遞也以更加綜合的方式進行。我認為再過十年，可能沒有人會專門談論智能代理或 AI，因為它們將深度集成到所有相關的軟件中，成為自然的一部分。

目前，我們才剛剛觸及 AI 在 Web2 和 Web3 中的冰山一角。人類不再需要花費大量時間去思考和經歷繁瑣的過程。如今，AI 可以運行加密領域的智能合約，大幅加快工作流程，為用戶創造顯著的實用價值和附加價值。
誰能對此置之不理呢？這不僅僅是一種趨勢，而是未來的方向。

本文鏈接：http://www.zhucexiangganggs.com/kp/du/01/5634.html

來源： https://x.com/azternomic/status/1877787463130980369