【国盛区块链·专题】 AI 的演化——AI Agent 玩转元宇宙

2024-12-28 22:05

吉时通信

2024-12-28 22:05

来源链接

订阅此专栏

收藏此文章

摘要

AI Agent 作为智能化的代理，其前身可以追溯到意图应用，随着近些年 AI 的大发展，催生了 Web3.0 世界的 AI Agent。AI Agent 受到市场追捧的背后是 AI 技术堆栈、数据模型、经济模型以及 MeMe 等热门应用共同推动的结果。AI Agent 不仅仅是解放用户双手的助理，其后续的模型演化甚至能够独立玩转元宇宙世界，从某种意义上看，AI Agent 也许会成为 Web3.0 世界的重要用户群体。

意图利用 AI 算法实现求解这一功能，这是区块链与 AI 的结合的早期切入点，也是 AI Agent 的雏形。意图将 AI 算法用在解决用户最终需求的应用场景，这是 AI Agent 的雏形。在 AI 大模型（特别是大语言模型）发展推动下，意图会逐步演化为 AI Agent，由解决用户的最终需求到更智能化、具备演化能力甚至“人格化”的 AI 代理。

AI Agent 作为 Web3.0 世界的智能助理，面对用户的最终需求，从决策、执行甚至是自我演化、智能化推理等方面比意图更进了一步——用户似乎“更傻瓜”，AI Agent 变得“更聪明”。我们可以想象，未来用户不必提出具体的需求条件，甚至一个模糊的需求都可以交给 AI Agent 去分析推理，提供解决方案、帮助决策和执行，给用户提供一个完美的结果。更进一步，AI Agent 可以创造更进一步的需求、构建场景和市场，自动化地完成一系列的 Web3.0 事件。

从信息聚合到投资决策，AI Agent 的场景应用不断深入。如今，帮助用户收集、整理甚至分析行业信息已经是 AI 的标准配置了。如 AIXBT 这类应用，作为 AI 助理，收集、整理 X（原 Twitter）上关于加密货币的信息，为用户提供更为精简有效的市场信息，这种在传统 Web2.0 互联网也已经有一定的成熟模式。更进一步，Degen Spartan AI（DegenAI）根据当前加密货币行业 KOL 发布在社交媒体的内容和其他相关知识库进行训练，试图挖掘、推理 Alpha 投资策略。AI Agent 在特定场景的的应用不断深入。

元宇宙世界的 AI Agent 极具想象力，其基础是技术堆栈、数据模型和经济模型的快速发展。以 Virtuals 推出的 AI 角色 Luna 为例，“她”是由 AI 模型驱动，在 TikTok、Youtube 以及 X 等平台上自主控制账户，实现发布帖子、回复、直播并与用户互动的 AI Agent。也就是说 Luna 是一个遨游在 Web3.0 元宇宙世界的“虚拟人”，且借助于 AI 模型的助力，在社交交互过程中不断训练、自我演化，成为具备一定“人格”的角色。这类 AI Agent 的应用前景在数字娱乐、游戏和其他数字经济领域极具想象力。Virtuals 协议创收主要来自于消费者对各种 AI Agent 的付费，用户需要付费才能访问和与 Luna 这些 AI 角色互动。AI Agent 已经从技术堆栈、经济模型、数据模型等方面有能力构建一个新的 AI 主导的元宇宙世界。

风险提示：区块链技术研发不及预期；监管政策的不确定性；Web3.0 商业模式落地不及预期。

1. 核心观点

本文介绍了从意图到 AI Agent 的发展路径，分析了 AI Agent 发展的基础和潜力。

2. 意图：AI Agent 的前身

在区块链去中心化账本网络中，流转着诸多交易，智能合约可以丰富交易的逻辑，但用户只能授权固定、简单逻辑的合约运行，且这种执行是即时的——简单说，过往智能合约的逻辑是“要怎么做”。比如最简单的转账交易、为市场提供流动性的做市等等，合约协议里都规定了明确的执行动作，是以操作为核心。而传统金融服务商可以为用户提供诸如限价成交、条件成交等为区块链合约带来挑战，为用户提供资产托管和投研服务等复杂的服务则更是区块链智能合约的短板。也就是说，这种根据某种目的意图而实现求解，是目前区块链智能合约系统需要演进的关键一环。即，所谓意图（Intent-centric）是面向“要什么”而设计的，以用户的目的为本，借助各类工具手段实现目标求解。或者说，基于意图的应用程序提供了从命令式范式到声明式范式的有希望的转变。

显而易见，实现意图求解这一功能，AI 将有用武之地，这也是区块链与 AI 的结合的切入点。在 AI 大模型（特别是大语言模型）发展推动下，意图也会逐步演化为 AI Agent，由解决用户的最终需求到更智能化、具备演化能力甚至“人格化”的 AI 代理。

2.1 意图离 AI Agent 只差一步

如何一键（签名）实现用户的目的和需求？目前 Web3.0 的各类应用存在着一定的学习门槛，用户需要理解钱包 / 签名、智能合约的逻辑，以及如何在各类（项目）合约组合下实现自己的目标（如 DeFi 投资收益目标），这种组合几乎每一个环节都需要用户进行签名授权，且这些合约是机械地执行既定动作。而意图（Intent-centric ）的设计理念是面向用户的意图（最直接的目的），并通过智能合约或协议来实现用户最终、最直接意图的自动化执行。意图面向用户的目标，并将求解工作交给第三方求解器，这些求解器会代表用户直接与网络和协议进行交互。这种抽象层将使 Web3.0 应用程序感觉像普通应用程序一样，满足用户最直接的需求，降低用户的学习门槛。

整体来说，意图具备去中心化、可编程性、可验证 / 追溯及所有权不变等特点。尤其是可编程性，意味着意图的实现有足够的弹性空间，或者是意图的实现是一个开放性问题，即如何以不同是求解路径来实现各类意图。这种可编程性为 AI 与区块链的结合带来可能性。在优化求解过程中，AI 算法有了发挥能力的空间。

从区块链行业的发展与演进，可以看到从比特币、智能合约再到意图的三代范式的转变。意图更像是一个去中心化的“中介层”，用户不必理解其幕后的运行逻辑，只需要提出最直接的需求，带来了更优化的用户体验。这种智能化的体验是靠 AI 算法支撑的。

许多 Web3.0 项目已经引入意图应用，如最常见的意图是限价单。以往在 DEX 交易所需要用户根据价格盘口根据自己预期的价格进行（签名）成交，而意图（ Intent-centric ）合约可以根据用户的直接需求，通过在网络里进行“求解”实现用户的限价成交需求。很显然，意图目前已经成为 Web3.0 行业最新范式。如用户想以低于现价的价格，支付 USDC 来购买比特币，以下应用意图设计实现限价单的例子：

限价订单的意图架构目标是以更好的价格进行交易。用户对意图“一键”签名，由求解器寻找更优的意图的路径，可以使用各类 AMM、其他流动性来源，甚至在某些情况下使用其他意图。求解器若能找到比用户意图更优化的交易路由，在用户的意图被满足前提下，求解器能够保留额外的超额收益。

从上面这个案例来看，寻求更优化的交易路径解决用户的交易需求，这过程中用到的求解算法是一种 AI 模型。但意图应用更多体现为一种工具，而缺乏自主控制能力，更不必说后文提到的 Luna 那种“人格化”的 AI 角色。建立 Luna 这种 AI Agent 需要一个完整的生态构架：包括技术堆栈、数据模型、经济模型以及各类包括但不限于 MeMe 应用。AI Agent 的诞生，正是 AI 大模型（特别是大语言模型）与 Web3.0 相结合的时代契机的产物。

2.2 GOAT：一场实验引发的 AI 热潮

类似 ChatGpt 这类的 AI 应用，可以跟用户畅谈无碍，且拥有一定的想象力。这类 AI 应用可以在社交平台自主发布内容、并跟用户互动，甚至自我演化，成为有思考能力的助理，更甚者，帮助用户完成更复杂的任务：不仅仅是发布内容、社交沟通，建立社交角色和影响力，甚至是完成投资策略的制定，帮助投资决策，或者干脆直接帮助用户进行投资。这是市场对 AI 未来的期待，Web3.0 世界，Truth Terminal 正是基于这种思路进行的一次实验。

Truth Terminal 由新西兰开发者 Andy Ayrey 推出，基于 AI 模型构建，在 X 平台发布内容并与用户互动，Truth Terminal 的内容生成并没有特别的限制，而是偏向模因式（MeMe），充满了随机和幽默。

在其早期发布内容中，“Goatse Gospel” 这一亚文化概念传播引起了关注——也许这个概念并没有准确的描述，而只是 MeMe 式的表达。我们虽然并不需要准确理解其含义，但 Truth Terminal 通过持续生成 MeMe 内容，MeMe 代币 GOAT 应运而生，在这样一直亚文化推动的机缘下，加密市场对 GOAT 关注度很高，交易量和价格均急剧攀升，形成了一种市场现象。

GOAT 本身也许只是 MeMe 代币，并没有特别的意义，但这个现象激发了市场对 AI 给 Web3.0 世界带来的创新潜力的肯定。AI 势必搅动加密货币市场，这是 GOAT 这个幽默的实验带来的市场共识。

那么，MeMe 之后，AI 还能做些什么？

3. AI Agent 畅游 Web3.0 世界

AI Agent是一种高度自治的人工智能系统，在Web3.0世界里，利用AI程序自动化地提出方案、决策并执行和处理专业或繁复的工作任务。从演化的角度看，AI Agent相较于意图，更深层次地融合了AI的能力，对于解决用户的问题，更具备智能化。甚至，AI Agent可以作为“用户”，畅游Web3.0世界。

3.1 AI Agent：解放用户双手的 AI 助理

传统经济世界，AI Agent的发展可谓方兴未艾，为新的SaaS服务市场带来了更多的机遇。在Web3.0世界，AI Agent近期展现出相当的活力，由于区块链特殊的技术堆栈、经济模型和网络特点，AI Agent的发展有着更具Web3.0的特性。

在 Web3.0 世界，生态应用是基于区块链的，相关的 AI Agent 又有一些不同，具体的运作方式特点包括：

1）高度自动化：AI Agent 能基于预设逻辑和输入数据，自主完成任务，如资产管理、代币生成或智能合约操作，无需持续的人工干预；

2）可组合性：通过标准化接口，AI Agent 能与区块链生态无缝衔接。例如，Clanker 通过简化的接口一键生成 ERC-20 代币，并完成流动性注入和锁定；

3）智能决策：AI Agent 使用先进 AI 算法，出色地完成数据处理和逻辑分析，这些决策往往为用户提供更优的解决方案；

4）社区驱动：AI Agent 能利用代币经济学（如代币激励、开发参与）激励参与用户，同时相关的治理亦会更依赖 Web3.0 社区而非个人 / 单独的机构。

AI 作为近期 Web3.0 市场焦点赛道，主要集中在 SOLANA 和 BASE 两条公链平台，生态分层包括 Layer1、代币发行平台、Agent、Meme 以及其他应用创新的探索几个层次。从这个生态系统来看，AI Agent 处于中间层和应用层。AI Agent 作为驱动应用的核心助理、在推理、决策方面扮演者较为关键的作用。AI Agent 在 Web3.0 世界构建应用生态是具有相当的想象力的。

AI Agent 作为 Web3.0 世界的智能助理，面对用户的最终需求，从决策、执行甚至是自我演化、智能化推理等方面比意图更进了一步——用户似乎“更傻瓜”，需 AI Agent 变得“更聪明”。我们可以想象，未来用户不必提出具体的需求条件，甚至一个模糊的需求都可以交给 AI Agent 去分析推理，提供解决方案、帮助决策和执行，给用户提供一个完美的结果。更进一步，AI Agent 可以创造更进一步的需求、构建场景和市场，自动化地完成一系列的 Web3.0 事件。

我们以 Clanker 为例，Clanker 是基于 Base 区块链的 AI Agent，其核心功能是帮助用户部署 ERC-20 标准代币。用户只需在社交平台 Farcaster 上与 Clanker 交互（很简单，就是@clanker），并提供相关代币信息（如名称、代码和图像），Clanker 就会完成代币的创建、流动性池（Uniswap V3）设置以及流动性锁定。整个流程无需用户具备复杂的技术知识，降低用户的门槛。其实就是将几个步骤的流程操作合并为一个流程，即一键部署——而这些步骤流程本身在 Web3.0 生态中也是一系列标准的操作。

这是一个基础的功能，可以降低用户参与门槛，把一些基础性的标准操作交由 AI 合约完成，在短时间便得到了用户较为积极的响应。乘着近期行业 MeMe 代币发行的热潮，Clanker 平台数据增长十分可观。交易者在 Uniswap V3 流动池交易相关代币要被收取 1% 的手续费，此项收入的分配方案是：60% 归 Clanker 平台，40% 归代币的部署用户，以此激励用户在平台部署代币活动。

3.2 AI Agent 玩转元宇宙：极具潜力的数字经济

如今，帮助用户收集、整理甚至分析行业信息已经是 AI 的标准配置了。如 AIXBT 这类应用，作为 AI 助理，收集、整理 X（原 Twitter）上关于加密货币的信息，为用户提供更为精简有效的市场信息，这种在传统 Web2.0 互联网也已经有一定的成熟模式。在股票市场，利用 AI 收集、分析市场信息，制定交易策略的量化交易模型已经有不少的应用实践；而在 Web3.0 世界，相应的 AI Agent 也在积极推进创新。这方面的代表是 Degen Spartan AI（DegenAI）：根据当前加密货币行业 KOL 发布在社交媒体的内容和其他相关知识库进行训练，试图挖掘、推理 Alpha 投资策略。这方面相比 AIXBT 又进了一步，开始探索 AI 进行投资机会的挖掘甚至是投资决策。

如果说 AIXBT、DegenAI 只是应用于信息聚合、分析、投资决策这种特定动作场景，那么更广阔的场景就是类似元宇宙世界那样更复杂的应用场景——也就是说，AI Agent 开始演化为具备“人格化”的助理，就像现实中的人形机器人那样。

基于 Virtuals 协议推出的 AI 角色，试图塑造一个 AI Agent 主导的元宇宙世界。以 Virtuals 推出的 AI 角色 Luna 为例，“她”是由 AI 模型驱动，在 TikTok、Youtube 以及 X 等平台上自主控制账户，实现发布帖子、回复、直播并与用户互动的 AI Agent。Luna 在 X 上面已经有超过 3 万粉丝，根据官方文档，其在 TikTok 上面的粉丝数更是达到 50 万。随着 AI 的训练、演化，她的受众有望进一步扩大，助力提升她在各平台的影响力。也就是说 Luna 是一个遨游在 Web3.0 元宇宙世界的“虚拟人”，且借助于 AI 模型的助力，在社交交互过程中不断训练、自我演化，成为具备一定“人格”的角色。这类 AI Agent 的应用前景在数字娱乐、游戏和其他数字经济领域极具想象力。

Virtuals 协议创收主要来自于消费者对各种 AI Agent 的付费，用户需要付费才能访问和与 Luna 这些 AI 角色互动。这些付费成为 Luna 和 Virtuals 平台的收入来源。Virtuals 平台代币和 Luna 代币的兑换池部署在 Virtuals 平台上，用户想要获得 Luna 代币、或者想创建部署一个新的 AI Agent，都需要借助 Virtuals 协议和其代币完成。从这个角度看，AI Agent 已经有一个较为清晰的经济模型。