观点: 现在 AI Agent 发展到什么阶段？下一步会如何迈出？

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 A16Z 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 ai16z 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 38M，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：

• ai16z：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 68M，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 62M，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 Web2 的 Perplexity，偶尔会看 AIXBT 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——Agentnomics（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：

1. 类比互联网的发展历史

Agentnomics 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。

2. 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。

3. 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。

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