速覽 AI Agent 的敘事演變的 6 個潛在方向

AI Agent 最大的優勢是「應用前置」，屬於「胖協議、瘦應用」的邏輯。

撰文：Haotian

最近和一些創業者、VC 聊完有個共同的感受，大家對 AI + Crypto 賽道的預期依然堅定，但對 web3 AI Agent 的敘事演變卻都略顯迷茫。該怎麼辦呢？我梳理了若干後續 AI 敘事的潛在變局方向，供參考：

1）AI Agent 用 MEME 化發幣不再是優勢，甚至「談幣色變」，如果項目沒有 PMF 支撐而唯有一套 Tokenomics 空轉，很自然會被扣上純 MEME 炒作的帽子，只是掛著羊皮的狼而已，和 AI 關係不大；

2）原本 AI Agent > AI Framwork > AI Platform > AI DePIN 的落地順序可能會被調整，當 Agent 市場泡沫破裂，Agent 就成了大模型微調、數據算法等技術成型後的「承載體」，若沒有背後的核心技術支撐，僅憑一個 AI Agent 很難有再秀肌肉的機會；

3）一些本來做 AI 數據、算力、算法等服務平臺的項目會超過 AI Agent 成為關注焦點，或者說，即使有新 AI Agent 推出，由這些 AI 平臺項目打造的 Agent 會更有市場說服力。畢竟能運作起一個 AI 平臺的項目，團隊班底、技術底子都比一個僅基於框架低成本部署的 Dev 要靠譜很多；

4）web3 AI Agent 不能再和 web2 的團隊硬剛拼刺刀了，得找尋 web3 差異化的方向耕耘。web2 Agent 重在 Utility，所以低成本部署開發平臺的邏輯行得通，但 web3 Agent 重在 Tokenomics，過度強調低成本部署只會激發更多資產發行的泡沫出來；毫無疑問，web3 AI Agent 應結合區塊鏈分佈式共識架構做創新開拓（我首頁置頂文章有詳細描述）；

5）AI Agent 最大的優勢是「應用前置」，屬於「胖協議、瘦應用」的邏輯，但協議該怎麼胖？如何調動閒置算力資源、用分佈式架構驅動算法低成本應用優勢，激活金融、醫療、教育等更垂直化的細分場景才行。而應用又該怎麼瘦？讓 AI Agent 自主化管理資產、自主意圖交易、自主多模態交互等等都不是一蹴而就的，不能試圖一口吃個大胖子，細分拆開需求，慢慢落地，不然一個 DeFai 場景的成熟標準也得消磨一兩年光景；

6）web2 領域的 MCP 協議 和 Manus 自動化執行多模態等等，都對 web3 領域的創新有啟發作用，直接基於 MCP +Manus 延伸開發適合 web3 應用場景，或者可用分佈式協作框架做 MCP 之上的增強業務場景。不要上來就談顛覆一切，能在已有的產品協議基礎上適當優化，發揮 web3 不可取代的差異化優勢足夠了。web2 也好，web3 也罷都處於此次 AI LLMs 大革新進程中，意識形態無所謂，能真正推動 AI 技術發展進程才重要。