轉發原文標題：《AI Agent 賽道：仿生人會夢見電子羊麼？》

轉眼到了2025年，AI我們都已很熟悉，但是其實很多人對Agent（代理）的定義理解不夠準確。

事實上，一個工程如果被冠名為“AI Agent”，意味著它解決問題的邏輯必須按照如下步驟：

1.感知

2.思考

3.行動

舉個例子，最常見的AI Agent項目【用AI自動投資加密貨幣】，它的工作原理這樣的：

1. 感知：讀取最新的加密新聞
2. 思考：判斷新聞對某幣是利好or利空
3. 行動：利好則買入，利空則賣出

非常容易理解。

那麼，我們普通人最熟悉的產品ChatGPT算是AI Agent麼？

首先，儘管ChatGPT自己認為它是一種AI Agent。

但是它也承認，它只是廣義上的：

因此，如果我們把「AI Agent」定義得足夠寬泛（只要具備感知、決策和行動循環即可），那麼 ChatGPT 可以被視為一種 AI Agent；但如果對 AI Agent 的要求包含更豐富的感知和物理/系統層面的執行能力，那麼 ChatGPT 更像是一個對話式的智能組件，而不具備完整的多模態或物理環境操作能力。

為什麼呢？這裡有個文字遊戲——

試想一下，如果你想用ChatGPT，你只會說：“我要用一下AI”，而不會額外費力多說一個單詞說“我要用一下AI Agent”。

所以，我們通常提及AI Agent這個術語，一定是想額外強調些什麼。

那麼，我們進一步抽象AI Agent的特徵：

2.它更加垂直地解決某一件事

3.它要獲得更多來自物理世界的數據

【解決垂直問題】

儘管對於未來的AGI時代來說，GPT只是侷限於生成對話的AI，就是標標準準的垂直類應用。

但是對於2025年來說，GPT（當然也包括它的友商gemini、grok等）已經是本時代的全能型選手了。

所以，從定義角度，現在的這些AI Agent要比GPT更加垂直才行。

【更多物理世界的數據】

AI Agent需要有主動獲取物理世界知識的能力。

比如說，我們另外比較熟悉的AI Agent，目前當之無愧的推特頂流AIXBT（Mindshare排名No.1），它毫無疑問就拿到了更多來自物理世界的數據，比如各種幣圈新聞，所以這個紫色的青蛙才能做出各種各樣的評論和預測。

給我印象最深的一次，應該是aixbt某次預言一個幣會在6小時內上幣安，結果當天晚上真的上了幣安。

於是，我們獲得了AI Agent的完整定義：

1. 採用“感知-分析-行動”流程處理
2. 垂直解決某一問題
3. 採用更多來自真實物理的世界的數據

瞭解了定義，我們才能開始討論。

那麼，AI Agent到底能幹嘛呢？

這個問題其實是“Crypto到底能幹嘛”的變種 AKA.諸多圈外加密貨幣評批家終其一生“質問”之問題。

我試用了這四大框架裡幾十個Agents，被我概括為幾個大類：

1. AI投資

這類我看到很多，你可以投錢給AI Agent錢包，然後AI Agent根據實時新聞分析漲跌，由AI做出買入或者賣出決策。

Todd點評：我覺得挺有意思，但是錢包安全性存疑。

2. AI女友/男友

其實這個才是大家常說所謂的GPT套皮。但事實上，相比過去，它們加入了一些人格限制。

比如Eliza反覆跟我強調：giggles，她是一個真正的女孩，不是AI。

比如AVA，白毛美少女，擅長做視頻，通過視頻來分析行情。

Todd點評：現實生活政治正確太厲害，事實證明，大家還是喜歡童顏/巨乳…

3. 觀點輸出類

你可以讓你的AI Agent垂直地點評某樣東西。

比如AIXBT點評加密貨幣，甚至做一些研究（比如拉踩多個同賽道項目）。

再比如Zerebro，它的概念比較玄幻，但是整體來說，還是一個每天講怪話的瘋狂藝術家這種感覺。

再再比如，有一個著名的E/ACC（有效加速）真人評論家，沒想到有開發者建了一個AI Agent瘋狂模仿他說話的方式，然後發佈一些有怪誕奇妙的言論。

Todd點評：雖然很多人懷疑這東西的存在意義，但是你得知道：這個時代，只要有流量就有意義。

4. 偶像類

做一個基於AI的虛擬偶像，可以發唱片，例如Luna

5. 預測類

Virtual裡有個項目是專門做Polymarket預測的，其實也算觀點類的變種

6. AI資源共享類

例如基於Eliza框架的FXN，它的概念是，大家如果捨不得買各種AI會員，可以來買它這裡的打包整合版，按次付費，這樣省點錢。

Todd點評：AI版拼好飯

7. 其他類

例如畫畫的、生成動圖的、搞音樂的等等，這裡就不一一說了。當然，整體來說，它們沒有脫離目前真正的AI工業界做的這些多模態的大模型範疇。

——【等等，那AI框架呢？】——

其實AI Agent現在百花齊放，和當年的ICO，曾經的DeFi Summer，頗有相似之處。

如果這麼比喻的話，那麼AI16Z、Virtual、AVA這些就相當於公鏈，利用它們的框架可以快速啟動每個人的AI Agent。

當然，這是要收費的。

例如如果你要用AI16Z/Eliza發AI Agent，它要求給AI16Z的金庫分配一些代幣，並且要用AI16Z幣質押，這也是為什麼AI16Z金庫裡的錢越來越多。

使用Virtual框架發一個AI Agent收取100枚Virtual幣，並且要把自己的代幣和Virtual配對配成LP，儼然相當於SOL之於pump.fun。

AVA和Swarms和前面兩者整體類似，不過由於稍晚一些，所以上面的生態不如前面兩個豐富，但是也在發力。

特殊之處在於，AVA前身是幣安孵化器的一個AI項目Holoworld，果斷轉型為AI Agent，擅長視頻生成。

Swarms的創始人的畫像則是那種天才少年，這個框架在傳統跑了多年，整體偏技術，強調可以用多個代理合作接力出成果（所謂蜂群swarm名字的由來）。

當然，還有個花邊新聞，就是他被AI16Z的Shaw狠狠辱罵說技術不行，並且要對方suck his dick。

不過呢，話又說回來。

應用是應用，代幣是代幣。

這些框架最重要的功能，或者說和傳統AI框架最大的區別是，它能順便幫開發者把幣發了。

或者再說得露骨一些：本質上這些AI框架，也是魔改來自現在AI工業界現有的框架，屬於站在巨人的肩膀上，其最最最最重要原創性在於發幣模塊。

想象中的AI開發者：OpenAI創世員工，斯坦福博士，年薪1M

實際上的AI開發者：先發個幣再說

所以，感謝這些框架，如果你想發行一個AI Agent，你的流程是這樣的：

1. 確定題材
2. 找到你喜歡的框架，並且付費
3. 發幣上市
4. 給AI Agent開設推特號，用於胡言亂語
5. 給這個AI Agent注入更多功能（需要開發）
6. 開發官網、建立社區、聯繫CEX
7. 開宗立派，發佈自己的AI框架
8. 鼓勵更多人的確定題材…

凡人修仙傳 be like ↑苦笑

與之對應的估值分別是（參考）

1

100

10K

100K

1M

10M

100M

1B

相比之下，傳統AI的公司的流程：

1. 確定題材
2. 融資
3. 燒錢
4. 融資
5. 燒錢
6. 融資
7. 上市

你看到了麼？Crypto+AI，其實就是二話不說，先幫你上市了再說。

純粹的倒反天罡，屬於字面意義上的“顛覆”性創新

此外，由於這些AI框架的二級市場表現實在太好（不上任何T1、T2交易所就可以到1B乃至2B市值），以至於它們成為Crypto目前唯一的熱門賽道。

時至今日，已經處於萬人空巷階段：

必須坦言，短期內確實過熱，如果有個AI Agent恐懼和貪婪指數，現在貪婪指數至少90，不排除已經爆表的可能性。

其實，我們也經常看到有一些圈外的真正AI開發者，會來批評這些東西沒有技術含量。

不過，我的觀點是，加密貨幣最佳用例，就是【快速完成市場發現】，雖然會帶來一些泡沫。

好的產品和創始人可以快速得到曝光和社區支持，壞的產品的創始人馬上就會遭遇來自市場的負面驗證。

在這樣的激烈養蠱之下，沒準真能開出讓傳統AI開發者意想不到的產品之花。

期待那一天。

PS：寫在最後，太搞笑了，還是AI牛逼，這篇文章我寫完了之後，我想讓AI幫我想一個《文章標題》，結果，它竟然說：

那個《10倍幣》的題目，我是真的想點開。。。太直擊幣圈人的G點了。

但是我依然秉承內心，選擇了出自《銀翼殺手》原著的標題：仿生人會夢到電子羊麼？

不知道AI會不會夢到電子羊，但是我知道人類可能正在擔心電子羊。

倘若AI再發展20年、30年…不敢想象的未來。

聲明：

1. 本文轉載自【0xTodd】，轉發原文標題：《AI Agent 賽道：仿生人會夢見電子羊麼？》。著作權歸屬原作者【0xTodd】，如對轉載有異議，請聯繫 Gate Learn 團隊，團隊會根據相關流程儘速處理。
2. 免責聲明：本文所表達的觀點和意見僅代表作者個人觀點，不構成任何投資建議。
3. 文章其他語言版本由 Gate Learn 團隊翻譯， 除非另有說明，否則不得複製、傳播或抄襲經翻譯文章。