VC 和开发者的新焦点：新叙事「Web3 x AI Agent」 及潜力项目解析

来源：白泽研究院

国内还没有多少有关新叙事 Web3 x Agent 的内容，很荣幸与 Solana 上的潜力 AI 项目 HajimeAI 合作完成本次研究。

回看今年一月，美国比特币现货 ETFs 获批，引发了投资者的强烈看涨情绪以及正向资金流入。加密市场在 2024 年上半年继续增长，总市值增长了 37.3%。有几个 Crypto 叙事获得了很强的动能，在我的印象里， Memecoin、AI、RWA 是表现最强劲的。就从上周的币价表现来看，AI 仍然是比较强的，仅次于 Memecoin。

Web3 x AI，今年各个 Web3 VC 大举押注这个赛道，甚至能在公开市场购买老项目 TAO（Bittensor），所以我并不认为这是个转瞬即逝的叙事。相反，它会随着传统 AI 赛道的发展而继续创新。

比方说，传统 AI 领域的最新趋势 AI Agent 也被带入到了 Web3 世界。在上半年里，有大量 Web3 x AI Agent 项目启动，例如 Spectral、Olas Network，同时也有很多老项目在紧跟这个叙事，例如 Fetch.AI $FET，Phala $PHA。在刚刚过去的 ETHCC 上，有不少 Web3 开发者和顶级 VC 开始聚焦在 AI Agent 叙事上。

本文从我认为的两个最具代表性的新项目着手，来快速理解这个新叙事以及其中的机会。

目录：

一、什么是 AI Agent？

二、Web3 x AI Agent 的新变革

三、Spectral 投研

四、GaiaNet 投研

五、其他早期项目概览

一、什么是 AI Agent

简单来说，AI Agent 是一种基于大语言模型（LLM），能够感知环境进行自主理解、独立思考、自主决策和执行动作的“代理”。就类似于人类“做事情”的过程，Agent 的核心功能，可以归纳为三个步骤：感知、规划和行动。

那么 AI Agent 与 ChatGPT 等 AI 聊天机器人有何不同呢？在目的和能力上

聊天机器人旨在与人类互动，由于 AI 聊天机器人是为了帮助人类而设计的，它们不会采取自主行动；

而 Agent 则旨在完成自主任务，具备采取自主行动的能力。你不用一直告诉它要做什么，只要给它一个目标，就能想办法自动帮你完成

举个例子，AI Agent 就像是一个更加智能的小爱同学，当你生病的时候，你对它说：“小爱同学，我身体有些不舒服。”

它会通过监测你的体温和其他身体指标，并结合互联网上的数据和信息，经过分析，给你一个结论：“你阳了”。然后主动给你生成了请假条，你只要点点头就会直接发给你老板。而且它还能感知到，家里的退烧药不够了，就自主帮你把药品加入购物车，只要你支付，15 分钟后就会送到家门口。

把 Web2 最火的一些 AI Agent 几乎都用了一遍，比如 Perplexity、CrewAI、AutoGPT，MultiOn，比较常用的功能包括批量文档内容提取、互联网信息整合（生成研究报告）。MultiOn 这个产品我用起来很有心意，在这里着重介绍下。它主打的是简化互联网用户交互，解放用户双手，改变用户与互联网的互动模式。

例如，我向 MultiOn 下达了一个任务，“帮我找到 Youtube 上播放量最高的 Web3 主题视频”，从“浏览器打开 Youtube”、“搜索主题为 Web3”、“筛选播放量最高”，全部自动完成，最后 Agent 向我输出了 2600 万播放量的视频 。

二、Web3 x AI Agent 的新变革

首先，Web3 能为 AI Agent 带来什么？换句话说，将 AI Agent 搬到链上，能有什么好处？

AI Agent 基于 LLM，集中式的 LLM 会导致输出偏向便审查的结果，这样就会一定程度上限制真实信息的传播。使用去中心化的 LLM 搭建 AI Agent 可以解决这个问题。

相同的道理，除非是自己花费巨量数据资源做 LLM，否则 AI Agent 的核心数据仍然保存于集中式 AI 提供商。

AI Agent Launchpad？发币治理某个 AI Agent，IAO（Initial Agent Offering），给 AI Agent 开发者和投资者提供变相途径。

AI Agent 与其他同网络 Agents 之间交互、交易、赋能上的互操作。如果参考 DeFi 的可组合性，未来仅用一个 Web3 的 AI Agent 实现从投资选品、寻找流动性最好的 DEX、完成代币交换、监控收益情况，也就不足为奇了。

反过来，AI Agent 又能为 Web3 带来什么？

1. 对话式 AI Agent 上链，除了 Web2 Agent 能做到的特定领域专业知识搜集与整理，也能做到 Web3 链上信息的检索和汇总，大大简化了 Web3 用户链研过程。

2. 仅仅看 AI Agent 的概念，还有 MultiOn，真的很能让我想到一直在奶的 Intent-Centric（以意图为中心），要做的就是解放链上用户的双手，改变用于与 Web3 交互方式，实现 Mass Adoption。这些交互包括但不限于 Swap、空投交互。想象一下，向 AI Agent 说，“帮我完成 Linea 的空投交互”，AI Agent 就能从网上获取 KOL 们的空投教程，然后通过链上钱包跟着步骤自动完成。（那好像就不需要撸毛工作室了？）

或者“帮为我构建一个 ETHBot，当 ETH 低于 MA200 时，用我 USDT 余额的 30% 买入 ETH”，全天候监控市场，是不是很性感。

如果每个求解器都采用能自动做链上交互的 AI Agent，其实就实现了意图协议最重要的一块拼图。

关于 Intent-Centric 可以查看我之前的公众号文章。

所以在这里，我想将目前的 Web3 x AI Agent 赛道具体产品分为两种，一种是 Web2 式链上对话 AI Agent，另一种就是上一段所说的比较 Web3 Native 的 AI Agent。

第一种可理解为，在某个 Layer-1 上创建的 AI Agent，适用于 Web3 用户学习特定领域专业知识，以及做链上研究。不包含链上操作

第二种可理解为，逻辑上链，帮助用户在链上实现一些特定交互。包含链上操作

当然，我的分类只是最基本的基于“AI Agent 是否具备链上交互能力”，并未考虑是否基于可靠、可验证的去中心化 AI 模型。

下面各介绍一个典型项目，GaiaNet 和 Spectral，进行横向对比

三、Spectral（具备链上操作能力）

前身是一个基于以太坊的信用评分协议，旨在为贷款人提供评估借款人信用风险的新方式。

2023 Q4 转型为机器智能网络，允许用户构建链上 AI Agent，形成链上代理经济。

1. 业务模型

Spectral 四个比较重要的产品：