作者: Kevin, the Researcher at BlockBooster

AI Agents 一词来自于 OpenAI 的路线图。Sam Altman 将 AI 应具有的能力分为 5 个部分，其中第三步就是接下来几年内会频繁接触到的，AI Agent。

AI Agent 能做到的事情是自主学习、决策和执行任务，当然根据智能程度和能力，Stuart Russell 和 Peter Norvig 在《Artificial Intelligence: A Modern Approach》一书中，将 AI Agent 分为了可以分为了 5 个方向：

• Simple Reflex Agents：仅对当前状态作出反应。

• Model-Based Reflex Agents：在决策过程中会考虑历史状态。

• Goal-Based Agents：专注于规划和寻找实现特定目标的最佳路径。

• Utility-Based Agents：旨在权衡收益与风险，以最大化效用。

• Learning Agents：通过经验不断学习和改进。

那么目前市场中，或者行业内出现的 AI Agent 位于哪个层次？是什么方向的 agent？

OpenAI o1 达到了 Level 2 的人工智能。个人认为，目前行业内的 AI Agent 处于 Level 2 和 Level 3 之间，即 Level 2.5。这并不是说，行业内的 agent 已经超越 OpenAI 了，事实上，web3 agent 还处于 GPT wrapper 的阶段。那么为什么是 Level 2.5 呢？因为通过通过人为或者程序的介入，暂且称之为中介，让 GPT wrapper 和中介的组合形成了一种经不起推敲，但却有着客观主动性的一种形态。是 OpenAI 模型某一个方向应用的延展。 就 agent 能做的事情来看，是最基础的简单反射型代理。 这其中有些 agent 会考虑历史状态，但是需要主动输入。只有通过不断投喂数据，agent 才能完成学习，这是一种被动的模型训练方式，远远没有达到 Level 3 定义的状态。而后三种 Goal-Based ，Utility-Based ，Learning Agents 还没进入市场。因此，我认为，目前的 AI Agent 依然还是处于早期阶段，是 Level 2 通用 LLM 的微调，在架构上没有脱离 Level 2。那么进化到 Level 3 的状态，单靠 crypto 可以实现吗？还是需要等待 OpenAI 这样的公司去开发？

为什么讨论 Base 或者 Solana 可以成为 AI Agent 的叙事中心？

讨论行业内能够促进 Level 3 agent 的诞生之前，我们应该确定哪个生态有潜力成为 AI Agent 的沃土。是 Base？还是 Solana？

要回答这个问题，不妨先回顾过去 2 年中，AI 是如何影响 Web3 的。在 OpenAI 刚刚发布 ChatGPT 的时候，行业内的协议还是按照惯性思维，快速涌入基础设施的泡沫中。其中出现了大量算力 / 推理聚合平台，随之诞生的还有 AI +DePIN 基础设施。二者的共同点就是构建了宏大的愿景，这里并非说宏大愿景不好，事实上，agent 也可以构建出这样的愿景，而是说在落地上，在用户需求上，这样的大基建协议考虑的并不周全。因为他们想要拖起的市场需求在传统互联网行业中都远远没有饱和，用户教育和市场教育都不充分。在 Memecoin 热潮的冲击下，空舟楼阁的 AI 基础设施显得更加空虚。

既然基建太重太大，那么不妨轻量化。 脱胎于 GPT wrapper 的 agent 在启动和用户触及上，都高效且迭代迅速。轻量化的 agent 有充分的潜力制造泡沫，当泡沫破裂之后，孕育新生的沃土就会随之出现。

进一步讲，在现在的市场环境下，用 agent 和 Memecoin 来启动项目，能够在极短的时间内让产品落地。让用户可以直接获得使用体验，这个过程中，agent 又能巧借 Memecoin 壮大社区的路线图，实现产品的快速迭代，并且这个迭代是低成本且快速的。严肃的 AI 协议不用再被沉重的旧共识框架束缚，打破牢笼，轻装上阵，用轻量化和高速迭代来对用户进行狂轰滥炸，当市场教育和传播充分进行后，再在此基础上，添砖加瓦，构建宏大愿景的基础设施。轻量化的 agent 覆盖着模棱两可的 Memecoin 面纱，社区文化和基本面不会再成为矛盾，一种新的资产发展路径在逐渐浮出水面，而这可能是未来新的 AI 协议选择的一条路径。

上述讨论回答了 AI Agent 成为核心叙事的潜力。在 AI Agent 能继续飞速成长的前提下，选择正确的生态就显得尤为重要。是 Base？还是 Solana？回答这个问题之前，不妨再看看市场中严肃的 agent 协议现状。

首先是 Arweave/AO：PermaDAO 提到：AO 采用了 Actor 模型进行设计，每个组件都是一个独立自主的代理，能够并行运算，这与 AI Agent 驱动的应用架构高度契合。AI 依赖于模型、算法和算力三个要素，AO 可以满足这样的高资源需求。AO 可为每个 agent 进程独立分配计算资源，有效消除计算性能瓶颈。

除此之外，Spectral 是为数不多立足 agent 的协议，文转代码和模型推理是它的开发方向。

再回顾当前市场中的一种 agent 代币，可以发现这些 agent 几乎没有用到链的基础设施。这是事实，因为行业内的所有模型，包括 agent，都是链下的。投喂数据是链下的，模型训练不是去中心化的，输出的信息也没有上链。这就是客观事实，因为 evm 链不支持 ai 和智能合约的结合，当然 base 和 solana 也不支持。明年可以期待 ao 的引入，是否可以让模型上链，并有着不错的表现。如果 ao 失败，可能模型上链需要等到以太坊多年后才会引入，至少 2030 年之前不会，或者其他的公链实现模型上链，但是如果 ao 这样的架构和历史资源储备都无法实现，模型上链对其他公链来讲可能更加困难。

目前 AI Agent 代币，没有太多实际的用例，实际上，你很难说清楚 Base 和 Solana 上的 AI Agent coin 和 ai Memecoin 有什么区别。尽管 agent 代币没有特别的用途，但是为什么我认为不应该将 AI Agent coin 和 ai Memecoin 混淆？因为我认为当前是制造 AI Agent 泡沫的阶段。

为什么讨论 Base 想和 Solana 竞争 AI Agent 的主导公链地位？

Base 在这一轮牛市的上半场里，吸引了不少市场注意，在 Memecoin 的市场份额争夺中，Base 有着短暂亮眼的表现，例如 $BRETT 和 $DEGEN 等。但是依然输给了 Solana。 我认为 AI Agent 是 Base 下一个争夺的方向，并且目前已经有不少优势。

AI Agent 会加速泡沫的诞生，制造混乱，但最终会留下用户和应用：

泡沫的诞生以及膨胀会吸引市场的注意力，这种注意力随着是时间而发生质变。这样的质变有怎样的特征？在市场注意力不断增加的过程中，会暴露出一系列用户痛点和市场缺漏。当主要矛盾之间无法协调，但是注意力持续增加的过程中，就是质变诞生的时刻。质变完成时，沉淀的用户和应用可以承接宏大愿景。这是 Memecoin 无法也无意做到的事情，这也是我认为尽管目前 agent 和 Memecoin 模糊不清，但绝不应该混为一谈的原因。

在质变发生之前，泡沫会诞生一地鸡毛和各种 drama，例如：agent 的数量会呈指数级上涨，成千上万的 agent 会挤进用户视线之中。怎么挤？agent 可以接入 X 和 Farcaster 等社交媒体，自我宣传代币，用 degen 喜欢的各种角度和 agent 独有的信息密度，推销代币。

紧接着，快速的迭代的 agent 可以完成链上交易，黑暗森林中闯入了一群维京海盗。目前市场上的面板协议，TG 群里的 bot，Dune 面板都会被 agent 侵略，用户熟悉的指标会被 agent 玩弄，交易量，地址数，筹码分布，模拟庄家行为，链上数据可能需要更专业的清洗才能体现价值，否者就会被 agent 欺骗，就像维京海盗一般掠夺你的财富。

如果市场能到达这个阶段，那么属于 AI Agent 的新时代就成功了一半，因为“注意力即价值”会让 agent 登堂入室。这种潜力来自于：

强大的分发能力：agent 引起足够的话题，如 Goat 等，稳定的分发路径可以被复制。

• 部署简易性：agent 的部署平台也会爆炸式增长，Zerebro, vvaifu, Dolion,griffain 和 Virtual，用户需要知道任何代码，就可以构建 agent，并且 agent 部署平台的 UX 也会在竞争中优化。

• Memecoin 效应：启动阶段，agent 代币没有合适的商业模型，代币用例也微乎其微，披着 Memecoin 的面纱可以快速积累社区，让启动成功率保持高效。

• 上限极高：OpenAI 的 Level 3 agent 还在开发中，巨头都无法快速推出的产品，它的市场空间必然是巨大的。agent 的下限是 Memecoin，但上限是具有自主性的高级智能体。

• 市场抵抗度低：Goat 为首的 agent 可以建立起大规模受众，agent 不同于 ai 基建，用户并不反感，当用户不反感时，就有充分的可能开始关注它。

• 潜在激励：agent 的代币用例还没有开发，如果 agent 引入积分制度，强化激励力度，就有能力积累大量用户。

• 迭代潜力：如前文所述，agent 是轻量化的，能够实现快速迭代的产品。这种客观的迭代能力可以创造出越来越吸引用户的产品和内容。

因此，AI Agent 可以成为核心叙事，是兵家必争之地。

为什么 Base 有潜力和 Solana 竞争？

Base 在 Coinbase 和北美资本的大力支持下，Base 生态在 2024 年经历了爆发式增长。11 月，资本流入量超过了 Solana，并且在过去 7 天内大幅超过了 Solana。

ETH 如果能在明年继续突破 ETH/BTC 汇率对的话，ETH season 的溢出效应会对 Base 产生显着影响。目前 ETH 流出资金的 23% 是向 Base，这一数据仍在持续上升。

AI Agent Launchpad Mapping

Virtual

V1 阶段主要专注于模型训练、数据贡献和交互功能，而到了 V2 阶段，Virtual 推出了 AI 代理的代币孵化平台，标志性的更新是 10 月发布的 fun.virtuals。

其中，LUNA 已经发展成为一个拥有独立身份和财务能力的“独立实体”。在此过程中，LUNA 和 Coinbase 的路线图契合，后者提供了强大的技术工具和支持，助力在 Base 上实现 AI 代理的落地。

AI 代理技术在品牌构建方面表现出色，尤其在文化品牌的打造上有显著效果。通过 AI 代理，品牌能够更高效地与社区互动。这包括简化交互任务，并灵活分发 奖励，提升用户粘性和品牌认知。

值得注意的是，所有 AI 代理的交易仅支持使用原生的 Virtual 代币。Virtual 代币吸收了整个生态的价值捕获，成为生态发展的重要支柱。

Virtual 专注于产品功能的完善，利用 AI 工具为用户赋能，在 Web2 和 Web3 之间架起桥梁。它强调“使用价值”而非“炒作热点”。尽管其工具型产品在实际应用中调用频繁，但缺乏加密货币通常具备的传播效应，这也是 V1 阶段的短板。

Clanker

「发帖即发币」降低了代币发行的门槛，同时吸引了大量用户涌入尝试。人们争相@Clanker，这种现象类似于社交媒体中让 AI 总结视频内容的操作；但不同的是，这里内容发布直接转化为了资产发行。

Clanker 如何运作？

TokenBot（即 Clanker）会将 Base 上的 Meme 代币部署到单边流动性池（LP）中，流动性随即锁定。代币发行者将获得以下收益：

• 所有 Swap 费用的 0.25%。

• 总供应量的 1% 代币（解锁期为一个月）。

用户可以通过 clanker.world 官网查看代币的部署数量或创建自己的代币。

与 PumpFun 不同，后者在 Raydium 上通过 bonding curve 发行代币，期间会收取 1% 交易费和 2 SOL 的固定费用；而 Clanker 并未采用 bonding curve 模式，而是通过 Uni v3 的交易收取 1% 费用作为收入。

AI Agent Layer

AI Agent Layer 是 Base 生态内专注于创建 AI Agent 和 Launchpad 的平台，于 11 月 18 日正式上线。平台发布前，AIFUN Token 已于 11 月 14 日率先发行，目前已登陆 MEXC 和 Gate 等交易所，现价为 $0.09，市值约 2500 万美元。

Creator.bid

Creator.bid 起初是一个聚焦数字内容货币化与所有权的 AI 平台。今年 4 月，平台完成新一轮融资。

10 月 21 日，Creator.bid 宣布正式上线 Base 主网，实现一键创建和发布 AI Agent 的功能，为内容创作者提供全新工具和盈利模式。

Simulacrum

Simulacrum 基于 Empyreal 搭建。将 Twitter、Farcaster、Reddit 和 TikTok 等平台转变为区块链交互层。用户可以通过简单的社交媒体发布实现链上操作，例如代币交易或小费支付。

利用 账户抽象、AI 代理、意图驱动和语言模型等技术，简化复杂的区块链后台操作。让 DeFi 更易于普通用户使用。

vvaifu.fun

类似于 Pump.fun，用户可以轻松创建 AI Agent 及其关联代币。AI Agent 可与 Twitter、Telegram 和 Discord 等社交平台无缝集成，实现自动化用户交互。

Dasha 是由 vvaifu.fun 创建的 AI Agent，拥有独立的 Twitter 账号、Telegram 频道和 Discord 社区。全部由 AI 完成运营与管理。

Top Hat

Top Hat 不仅能通过文本与用户交互，还能理解和处理图像内容。用户发送一张图片后，AI 代理可“理解”图片内容并做出回应。

Griffain

拥有可训练的 AI Agent 平台，Griffain 已推出 1,000 个可训练的 AI 代理，展示了智能合约与自动化交易的未来潜力。

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