AI 概念，永遠不缺市場。

作為一個貫穿全年的敘事，無論加密大盤漲跌，總有 AI 項目表現驚人。在不同的盤點和展望文章中，你幾乎能清一色的看到對 AI 的看好。

但是，AI 是一個非常大的概念，押注其中的哪些細分項目才更有把握？

一個相對穩妥的選擇是，將短期的熱點事件當做催化劑，尋找概念上直接相關的加密項目。

比如 AI Agent。

1 月 11 日，ChatGPT 正式上線了商店功能。和傳統的應用不同，GPT 商店不需要使用者有任何的程式撰寫經驗，只要用簡單的自然語言輸入希望 GPT 實現的功能，系統就會製作出一個專屬客製的 AI 聊天機器人。

說白了，這就是一個 AI Agent 商店，其中包含著大量能夠按照一定的邏輯代替你去處理一些固定任務的機器人。依託 GPT 的號召力，可以預見商店中的應用會出現井噴，其中或許也可能產生與 Crypto 相關的代理機器人。

這些機器人好不好用是一回事，洞見 AI Agent 概念的流行則是另一回事。

也幾乎是在同一時間，知名加密 VC Pantera 在最近發佈的一篇長文中，明確表示 2024 年自己對 AI Agent 和 Web3 的結合有興趣。

如果將 GPT 的應用商店當成一個引信，將頂級 VC 的關注看作一陣風，AI Agent 敘事是否會在今年被引燃？

我們無法預測未來，但可以未雨綢繆。

那麼，現在我們更應該搞清楚的是：

AI Agent 的原理究竟是怎樣的，又有哪些加密項目可能直接因此受益？

AI Agent ，關加密產業什麼事？

首先需要弄清楚 AI Agent 到底如何運作，這樣有利於我們識別哪些加密項目是真的屬於 AI Agent 的範圍，哪些是在蹭概念。

GPT 商店裡的機器人，最多讓人對 AI Agent 有一個感性認識；但從原理上來說，到底怎樣的產品算 AI Agent？

筆者認為，判斷一個產品是不是 AI Agent，可以簡單抓住問題的關鍵：

使用 AI 技術的程式或設備，能夠自動執行任務或為使用者提供幫助。

從簡單的聊天機器人到複雜的自動化系統，都可以被認為是 AI Agent。但這些玩意至少要具備如下條件：

自動化能力：能夠在沒有或很少人類干預的情況下執行任務。
感知環境：可以通過傳感器或數據輸入感知其操作環境。
決策制定：能夠根據其程式撰寫和接收到的數據來做出決策。
學習與適應：具備學習的能力，能夠根據新數據和經驗改進其表現。
互動性：可以與人類使用者或其它系統互動，響應請求或提供資訊。

但如果我們把以上特徵抽象一下，就會發現 AI Agent 有點像智能合約 --- 給定預設條件，自動執行結果。

所以如果我們要識別一個項目究竟是真用上了 AI Agent，還是在用智能合約蹭 AI 概念，其實可以簡單的通過以下這個維度來識別：

有沒有主動性。

智能合約沒有自主性；它們只根據事先編寫的規則來被動反應（Reactive），沒有能力根據外部環境的變化做出自主決策。一個例子：你設置某個價格，到時買入某個代幣。

相比之下，AI Agent 通常被認為是主動的（Active），可以收集數據、學習、做出決策，並在沒有外部命令的情況下自行啟動任務。一個例子：監控市場數據，在 AI 自己認為利潤合適的價格時，買入某個代幣。

明白這一點區別後，再來看看 AI Agent 和加密產業到底有什麼聯繫。

知名加密項目 Space and Time 的聯合創始人 Scott | Dashlord 做出了一個非常經典且形象的比喻：「加密貨幣像現金，區塊鏈像收銀機，DApp 像 POS 機，而 AI Agent 像收銀員。」

細品這句話，當加密貨幣像現金一樣使用者交易時，背後的公鏈們實際上在負責記錄和算帳；而 DApp 充當與 POS 機類似的交易界面，AI Agent 則成為了收銀員的角色，直接跟你說：

你甭管錢怎麼用，帳怎麼記；你只需要大概告訴我意圖，我自動幫你把錢花出去，並給到你想要的服務。

在這個鏈條里，加密貨幣、區塊鏈和 DApp 其實晦澀難懂，AI Agent 反而是最有可能貼近使用者打交道，化繁為簡的那一環。

所以，AI Agent 關加密產業的事，可以想辦法讓加密產品的使用體驗變得更好（包括但不限於交易體驗）。

哪些加密項目與 AI Agent 相關？

那麼，哪些項目會和 AI Agent 概念產生關係？

或許我們可以將項目分成兩類，一類是項目本身就有提供 AI Agent 的能力，讓別人使用；另一類項目則是用上了 AI Agent，提升自己原來產品的體驗。

類型一：直接做 AI Agent 業務的加密項目

Autonolas（$OLAS）：為加密項目效率優化而生的 AI Agent

Autonolas 是一個直接與 AI Agent 關聯的項目，它的業務就是為加密產業設計 AI Agent，以處理不同場景中的任務。

具體說來，Autonolas 技術棧包括：

自主代理服務。
可組合的自主應用程式。
保護代理服務並激勵發展的鏈上協議。

其中的重點就是自主代理服務。

構成這些服務的 AI Agent 可以從世界上任何 AI 模型中提取數據。每個 GPT、LMM 或子網都包括在內（這意味著甚至可以與 $TAO 形成聯動）。通過服務協調，用於處理特定任務的模型，被分配給某些代理。

那麼這些代理具體可以做什麼？

從 Autonolas 官網給出的產品合集來看，其涉及到的與加密產業相關的業務包括但不限於使用 AI Agent 來預測市場、預測某些協議的 APY 收益、充當預言機提供更準確的鏈下數據、幫助 DAO 進行治理、自動管理運維智能合約和自動建立 DeFi 資金池等等。

總體上看，一切與加密項目相關的流程化操作都有 AI Agent 的用武之地。

而 Autonolas 的另兩個業務則基於自主服務展開。通過這些基礎自主服務，可以讓其它開發者自由組合其中的功能，以形成自己的應用程式；同時，Autonolas 也可以建立一個應用商店，允許開發者註冊和貨幣化他們的服務。

從數據上看，該項目的 AI Agent 服務使用量還在持續增加。由於不挑合作的項目，Autonolas 理論上可以成為所有加密項目的標配，為自己項目中需要自動化的地方加上一層 AI Agent 能力。

其代幣 $OLAS 於去年 7 月在鏈上流動性池上線，當時的價格在 0.1 美金左右，目前價格 4.6 美金左右，市值已來到 2 億美金。

不過考慮到 AI 的貫穿敘事和項目在業務上預期產生的作用，目前的市值和價格並不算特別被高估。作為比較，同為 AI 敘事但業務有所不同的 $TAO，市值為 15 億美金左右。

Fetch.ai（$FET）：老項目，服務於全產業的 AI Agent

Fetch.AI（$FET）也專注於構建和推廣 AI Agent 服務。這些代理被設計成模塊化構件，可以通過程式撰寫來執行特定任務。這些代理能夠自主連接、搜尋和交易，從而創建動態市場，改變傳統的經濟活動。

與 $OLAS 相比，Fetch 算是一個老項目。其於 2017 年成立，2019 年 12 月上主網。目前前已接入 Cosmos 的 IBC ，也算 Cosmos 生態中的一個 AI 項目。

不過 Fetch 並不只是面向加密項目來做AI Agent，而是將其服務延伸到了不同產業。從官方給出的示例來看，其業務可以觸達電商、汽車、法律、物聯網和氣象等多種服務。

此外，Fetch 的另一個特色是開發者友善。

Fetch 還推出了 Agentverse，一種無程式碼管理服務，可簡化人工智慧代理的部署。就像傳統的無程式碼平台（Replit）和 Github 的 Copilot 等服務讓大眾可以編寫程式碼一樣，Fetch 正努力以自己獨特的方式進一步實現 Web3 開發的民主化。

通過 Agentverse，使用者可以輕鬆啟動他們的第一個代理，這大大降低了使用先進人工智慧技術的門檻。

不過，作為一個頗具歷史的項目，Fetch 的實際產品卻仍處在願望單階段，並沒有完全對公眾開放。這一點也讓人懷疑項目是否真的在扎實做事。

代幣方面，$FET 則作為網路 Gas 費用，另外還用於節點質押，以維護網路運行。其市值已經來到了 5 億美金，筆者認為相對於 $OLAS 來說性價比更弱，上漲空間相對有限。但依舊可以當成一個相對 Beta 的項目進行看待，在 AI Agent 敘事有催化劑時或許也會迎來一定的漲幅。

PAAL AI（$PAAL）：專注於構建加密使用者的 AI 助手

PAAL 的目標是創建一個由人工智慧驅動的平台，易於訪問、使用者友善，並且能夠在不斷變化的加密貨幣和區塊鏈技術世界中提供全面的知識、支持和工具。

項目希望為使用者提供自己的個人人工智慧助手，他們可以依靠它來獲取準確可靠的資訊、客製和可擴展性方面的幫助以及對加密生態系的更深入瞭解。

具體來看，實際上我們可以將 PAAL 理解成一個加密版的 GPT 和交易 BOT。

PAAL 的主要 AI 工具包括：

Mypaal：即上文提到的具備一定知識的 AI 機器人，回答使用者提出的各種關於加密項目的問題；
Autopaal：充當加密專家，提供以加密貨幣為中心的研究、見解和分析，監控市場趨勢並通知使用者特定情況；
Autopaal X （未上線）：以上兩個工具的高級版，增加了自動交易的功能，並且與 $PAAL 質押者分享收入，為質押提供額外激勵。

如果從概念上看，PAAL 確實也能算得上一個 AI Agent，但是業務面相對前面兩個項目更加聚焦，目前只服務於加密使用者們的交易和學習。如果不糾結具體區別，我們甚至可以直接可以將其理解為一個高級的交易 BOT。

目前代幣 $PAAL 總市值在 1 億美金左右，與前面兩個項目相比市值更低；但考慮到其業務的狹窄，且與加密市場的行情強相關，整體的想象力筆者認為並沒有 $OLAS 那麼高。

類型二：用AI Agent 補強原有業務的項目

以上幾個項目都是直接在做 AI Agent，而還有一些項目則是主業並不完全是 AI Agent，而是將該功能整合到了原有業務中，以提高自己的表現。

由於篇幅所限，這類項目的原理我們就不做更加細緻的介紹，在此僅進行羅列：

Root Network（$ROOT）：為元宇宙、遊戲和 Web3 使用者體驗專門優化過的 Layer1，由 Futureverse 這家公司提供 AI 和元宇宙技術上的支持。目前已可以整合 AI Agent 能力到該網路支持的遊戲中，以提升遊戲的體驗。
Parallel （$PRIME）：由 Paradigm 投資的科幻背景卡牌對戰遊戲。該遊戲目前利用人工智慧角色來創建新的遊戲內物品，這些物品可以儲存在人工智慧角色自己的錢包內，等於一個創建遊戲資產的 AI Agent。
Oraichain（$ORAI）：一家提供 AI Layer1 數據經濟和 Oracle 服務的公司，其目的是打造一個可信的 AI 工具，為 Web3、可擴展的 DApps 和數據經濟提供支持。項目近期提供一個叫做 DeFi Lens 的代幣分析工具，同時加入了 AI Agent 能力來對代幣進行預測分析。

由於精力所限，我們沒有列出市場上所有與 AI Agent 相關的項目。

但無論是上述直接或間接與 AI Agent 相關的項目，除了 AI 這個火熱的概念之外，更需要看它們的 AI Agent 是否真的落到了實處，即 AI Agent 業務本身是否能用，而非一紙空談。

AI 的泡沫很大，加密項目蹭上 AI 熱度的泡沫可能更大。

關注那些基本面更加扎實的項目，更有利於在貫穿全年的 AI 大敘事中，捕獲堅實且可持續的價值。

本文經授權轉載自：《深潮 TechFlow》

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