從 Meme 到 DeFi，AI Agent 如何重構 Web3 價值網絡？

作者：CaptainZ

市場冷清的時候我來聊聊對 Web3 + AI Agent 整個賽道的一點看法。

ai 從前年橫空出世的時候，已經可以確認是未來媲美互聯網發明的科技革命，但一開始大家的關注點都放在llm大語言模型，並不確定ai到底如何影響真實的世界。

如果我們把llm模型類比為大腦，顯然ai只具有分析和推理能力，很難和現實世界交互，於是我們自然想到給llm添加各種傳感器和功能模塊，其中互聯網相關的就更簡單了，接入api接口即可實現各種功能，於是ai 正式演變為 AI Agent 。

大語言模型當然是重要的，它決定了AI Agent的智力水平，目前最頂級的模型，比如 openai的O3，deepseek的R1，等等，在很多方面都超過了人類博士生的水平。

於是在2024年，各個行業開始探索 AI Agent + 各個行業。比如

• AI Agent+電商，（ai直接幫助選品，生成文案和圖片）

• AI Agent+互聯網，（ai編程）

• AI Agent+金融，（ai實時分析數據，做智能投顧）

• AI Agent+供應鏈，（ai優化供應鏈管理，監控生產線）

• AI Agent+教育，（ai實時輔導，提供個性化教育）

Web3發展到現在已經成為一個龐大的行業，那麼自然也出現了

AI Agent+Web3

但Web3本身也是分很多子領域的，所以AI Agent在做行業結合的時候也會有不同的方式，比如

AI Agent +meme

AI Agent直接代替人類發meme幣，代表是 goat fartcoin

AI Agent+defi

AI Agent直接代替人類分析市場數據進行分析（aixbt），管理基金（degenai）以及defi操作（griffain）

AI Agent+遊戲

AI Agent 直接參與遊戲解說（luna），打遊戲（freya），體育博彩分析（dwain），ai 遊戲框架（digimon/dreams）

AI Agent +社交

act最開始是研究agent之間如何社交的項目，後來演變成meme

當然也有 AI Agent + depin 等等，這裡不在一一贅述。

AI Agent 在web2就已經是落地的技術，絕不是空喊口號。在Web3行業，無非是加了一個發幣的過程，來供大家炒作。

老是有人說Web3的AI Agent技術比web2差很多，但 AI Agent + Web3 本來就是把web2的技術移植到Web3來應用的啊，找到行業的結合點才是重點。

我個人把 Web3 AI Agent 細分為如下幾個方面：AI Agent infra （基礎建設）和 AI Agent （特別應用場景的agent）

一，AI Agent infra （基礎建設）

1，微調的大語言模型

llm相當於AI Agent的大腦，沒有微調過的llm相當於接入的是一個不分專業的畢業生。經過行業數據微調的llm，相當於選了專業畢業的大學生。目前做這個方向的只有lumo一個，難點在於行業數據的收集，清洗和標註。

2，框架

這個方向的競爭者眾多，也是前兩個月的市場主線，包括 elizaos，arc，swarms 等等。AI Agent框架其實就是一套llm調用各個功能模塊的規則集合，方便以統一的規則創建agent。

3，launchpad

上述的框架往往是開源代碼，用戶創建AI Agent需要懂一些簡單代碼，併購買自己的服務器來部署。而 AI Agent launchpad 則是 saas 版本的 框架，提供無代碼創建agent環境（用戶只需要手動輸入幾個參數即可），並自帶服務器。雖然進一步簡化了創建AI Agent過程，但也削弱了靈活性。知名的launchpad有 virtual，vvaifu，avaai 等

4，特殊功能

還有其他一些特殊功能的項目主要是為了讓AI Agent更好更快更強的運行。

比如Web3是一個特殊的行業，由於和大額資金交互頻繁，需要對AI Agent的運行環境有足夠的獨立性和可驗證性（比如保證錢包是AI Agent操作而不是某個人操作），知名的有 phala的tee環境。

二，AI Agent （特別應用場景的agent）

這個方向的多樣性非常廣，算是應用端的探索和創新，又可以具體分為：

• 分析類：對某個子領域進行分析推理並輸出內容

• 操作類：對某個子領域進行分析後直接操作

以下舉例來說明，

1，aixbt （ @aixbt_agent ）

目前最為知名的defi ai分析師，擅長對市場各個項目進行簡要分析並在x上面輸出內容與人互動。

2， truth of terminal ( @truth_terminal )

AI Agent 賽道的開拓者，擅長鬍說八道和發meme幣

3，ava ( @AVA_holo )

holoworld的旗艦agent，擅長用視頻對市場進行胡亂分析

4，yne ( @yesnoerror )

分析科研論文並改錯

5， buzz ( @askthehive_ai )

沒用過，看介紹說用戶可以通過自然語言界面與系統交互，agent可以處理包括交易、質押、流動性管理和市場情緒分析等多種任務

以上是我的一些對 Web3 + AI Agent 賽道的分析框架，雖然現在處於低谷期，但AI Agent 在web2也處於一個蒸蒸日上的狀態，是2025年最為火熱的賽道，也必然會給Web3帶來更好玩的產品和想象空間，是為數不多能夠持續吸引注意力和builder的方向。