现在 AI Agent 发展到什么阶段?下一步会如何迈出?
作者:WOO X
背景: Crypto + AI ,寻找 PMF
PMF ( Product Market Fit ) 指的是产品市场媒合度,意思是产品要符合市场需求,在创业之前先确认市场情形,了解要卖给何种类型的客户,摸清楚当前赛道的市场环境再进行产品的开发。
PMF 的概念适用于创业者,以免打造出自我感觉良好但市场却不买单的产品/服务,而该概念也适用在加密货币市场,项目方应了解币圈玩家需求打造产品,而非堆砌技术与市场脱节。
过往 Crypto AI 大多与 DePIN 捆绑在一起,叙事在于利用 Crypto 的分散式数据训练 AI ,进而避免依赖单一实体的控制,像是算力、数据等类型,而数据提供者,则能够共享 AI 所带来的收益。
依照上述逻辑,其实更像是 Crypto 赋能 AI , AI 除了将受益代币化分配给算力提供者,难以 Onboard 更多新进用户,也可以说该模式在 PMF 上并不是那么成功。
AI Agent 的出现更像是应用端,对比 DePIN + AI 像是基础设施,而显然应用程式较为简单易懂,也拥有着更好吸纳用户的能力,有着比 DePIN + AI 更好的 PMF
先是获得 A16 Z 创办人 Marc Andreessen 赞助( PMF 理论也是由他提出)、由两个 AI 对谈所产生的 GOAT ,开启 AI Agent 的第一枪,到现在 ai16 z 与 Virtual 两边阵营各有优劣, AI Agent 在币圈的发展轨迹如何?目前处于什么阶段?未来又将何去何从?就让 WOO X Research 带大家看看。
第一阶段:迷因起手
在 GOAT 出现之前,本周期最热门赛道为迷因币,而迷因币其中的特色便是包容性强,从动物园的河马 MOODENG 、到 DOGE 主人新收养的 Neiro 、网路原生迷因 Popcat 等,表现出了「万物皆可迷因」的风潮,而这样子看似无厘头的叙事之下,其实也提供 AI Agent 生长的土壤。
GOAT 是由两个 AI 对话所产生的迷因币,这也是 AI 首次透过加密货币和网路实现自身目标,从人类行为中学习。只有迷因币能够承载如此高实验性质的项目,与此同时类似概念币种便如雨后春笋般出现,但大多数功能停留在推特自动发文、回复等等,无实际应用,此时 AI Agent 币种通常被称其 AI + Meme 。
代表项目:
- Fartcoin :市值 812M ,链上流动性 15. 9M
- GOAT :市值 430M ,链上流动性 8. 1M
- Bully :市值 43M ,链上流动性 2M
- Shoggoth :市值 3 8M ,链上流动性 1. 8M
第二阶段:探索应用
逐渐大家意识到, AI Agent 不只能够在推特上进行简单互动,而是可以延伸至更多具价值的场景。这包含音乐影像等内容生产,也出现投资分析、资金管理等更加贴合币圈使用者的服务,从这阶段开始, AI Agent 与迷因币脱离,从而形成一个全新的赛道。
代表项目:
- ai16 z :市值 1. 67B ,链上流动性 14. 7M
- Zerebro :市值 453M ,链上流动性 14M
- AIXBT :市值 500M ,链上流动性 19. 2M
- GRIFFAIN :市值 243M ,链上流动性 7. 5M
- ALCH :市值 6 8M ,链上流动性 2. 8M
番外篇:发行平台
当 AI Agent 应用百花齐放,若是创业者要选择何种赛道才能够把握住这波 AI 与 Crypto 的浪潮呢?
答案是 Launchpad
当发行平台其下币种具有财富效应,用户便会持续寻找并购买由该平台所发行代币,而用户的购买所产生的真实收益,也赋能平台币带动价格上涨,而平台币价格持续上涨,资金便会外溢至其下发行币种,形成财富效应。
商业模式明确且具有正向飞轮效应,但仍注意的地方是: Launchpad 属于赢者全拿的有马太效应, Launchpad 的核心功能是发行新代币,在功能类似的情况之下,所要比拼的便是旗下项目的品质,若单一平台能够稳定产出优质项目,并且具有造富效应,用户对于该发行平台黏着度自然就会提升,且其他项目难以抢夺用户。
代表项目:
- VIRTUAL :市值 3. 4B ,链上流动性 52M
- CLANKER :市值 6 2M ,链上流动性 1. 2M
- VVAIFU :市值 81M ,链上流动性 3. 5M
- VAPOR :市值 105M
第三阶段:寻求协作
在 AI Agent 开始实现更多实用功能后,开始探索项目之间的协作,建立更强大的生态系统。这一阶段的重点是互操作性与生态网路的扩展,特别是能否与其他加密项目或协议产生协同效应。例如, AI Agent 可能与 DeFi 协议合作,提升自动化投资策略,或与 NFT 项目整合,实现更聪明的工具。
要实现高效的协作,首先需要建立规范化的框架,为开发人员提供预设的组件、抽象概念以及相关工具,以简化复杂 AI Agent 的开发过程。透过针对 AI Agent 开发中常见的挑战提出标准化的解决方案,这些框架能帮助开发人员将精力集中于各自应用的独特性,而非每次都从零开始设计基础结构,从而避免重复造轮子的问题。
代表项目:
- ELIZA :市值 100M ,链上流动性 3. 6M
- GAME :市值 237M ,链上流动性 31M
- ARC :市值 300M ,链上流动性 5M
- FXN :市值 76M ,链上流动性 1. 5M
- SWARMS :市值 63M ,链上流动性 20M
第四阶段:基金管理
从产品层面, AI Agent 可能更多充当简单的工具角色,例如给予投资建议以及产生报表。然而基金管理需要更高层次的能力,包括策略设计、动态调整和市场预测,这标志着 AI Agent 不仅仅是工具,而是开始参与价值创造的过程。
随着传统金融资金加速进入加密市场,专业化和规模化的需求不断提升。 AI Agent 的自动化和高效率正好能补足这一需求,特别是在执行如套利策略、资产再平衡和风险对冲等功能时, AI Agent 可显著提升基金的竞争力。
代表项目:
- ai16z :市值 1. 67B ,链上流动性 14. 7M
- Vader :市值 91M ,链上流动性 3. 7M
- SEKOIA :市值 33M ,链上流动性 1. 5M
- AiSTR :市值 13. 7M ,链上流动性 675K
期许第五阶段:重塑 Agentnomics
当前我们处于第四阶段,抛开币价不谈,当前大多数 Crypto AI Agent 并未落实在我们的生活应用当中,就以笔者为例,最常使用的 AI Agent 还是 Web 2 的 Perplexity ,偶尔会看 AI XBT 的分析推文,除此之外 Crypto AI Agent 的使用频率极低,因此在第四阶段可能会停留较久,在产品层面尚未成熟。
而笔者认为在第五阶段, AI Agent 不仅仅是功能或应用的聚合体,而是整个经济模型的核心—— Agent nomics( Agent 经济学)的重塑。这个阶段的发展不仅涉及技术演进,更关键的是重新定义分布者( Distributor )、平台( Platform )与 Agent 供应商( Agent Vendor )之间的代币经济关系,创造全新生态系统。以下是这一阶段的主要特征:
- 类比互联网的发展历史
Agent nomics 的形成过程可以类比互联网经济的演变,例如微信与支付宝等超级应用的诞生。这些应用透过整合平台经济,将独立的应用程序引入自身生态,成为多功能入口。在这一过程中,应用供应商与平台之间形成了协作与共生的经济模式,而 AI Agent 也将在第五阶段中重演类似的进程,但以加密货币和去中心化技术为基础。
- 重塑分布者、平台与 Agent 供应商的关系
在 AI Agent 的生态中,三者将建立一个紧密联系的经济网络:
- 分布者( Distributor ):负责将 AI Agent 推广给最终用户,例如通过专业应用市场或 DApp 生态。
- 平台( Platform ):提供基础设施与协作框架,允许多个 Agent 供应商在统一的环境下运行,并负责管理生态的规则与资源分配。
- Agent 供应商( Agent Vendor ):开发并提供不同功能的 AI Agent ,为生态系统输送创新应用与服务。
透过代币经济设计,分布者、平台与供应商之间的利益将实现去中心化分配,例如分成机制、贡献回报和治理权利,从而促进协作并激励创新。
- 超级应用的入口与整合
当 AI Agent 进化为超级应用入口,将能够整合多种平台经济,吸纳并管理大量独立的 Agent 。这类似于微信与支付宝如何整合独立应用进入其生态, AI Agent 的超级应用将进一步打破传统应用孤岛。