VC 與開發者的新焦點:新敘事「Web3 x AI Agent」 及潛力專案解析

來源:白澤研究院

國內還沒有太多有關新敘事Web3 x Agent 的內容,很榮幸與Solana 上的潛力AI 專案HajimeAI 合作完成本次研究。

回看今年一月,美國比特幣現貨ETFs 獲批,引發了投資者的強烈看漲情緒以及正向資金流入。加密市場在2024 年上半年持續成長,總市值成長了37.3%。有幾個Crypto 敘事獲得了很強的動能,在我的印象裡, Memecoin、AI、RWA 是表現最強勁的。就從上週的幣價表現來看,AI 仍然是比較強的,僅次於Memecoin。

Web3 x AI,今年各個Web3 VC 大舉押注這個賽道,甚至能在公開市場購買舊項目TAO(Bittensor),所以我並不認為這是個轉瞬即逝的敘事。相反,它會隨著傳統AI 賽道的發展而繼續創新。

比方說,傳統AI 領域的最新趨勢AI Agent 也被帶入了Web3 世界。在上半年裡,有大量Web3 x AI Agent 計畫啟動,例如Spectral、Olas Network,同時也有很多老計畫在緊跟著這個敘事,例如Fetch.AI $FET,Phala $PHA。在剛剛過去的ETHCC 上,有不少Web3 開發者和頂級VC 開始聚焦在AI Agent 敘事上。

本文從我認為的兩個最具代表性的新計畫著手,來快速理解這個新敘事以及其中的機會。

目錄:

一、什麼是AI Agent?

二、Web3 x AI Agent 的新變革

三、Spectral 投研

四、GaiaNet 投研

五、其他早期專案概覽

一、什麼是AI Agent

簡單來說,AI Agent 是一種基於大語言模型(LLM),能夠感知環境進行自主理解​​、獨立思考、自主決策和執行動作的「代理」。就類似於人類「做事情」的過程,Agent 的核心功能,可以歸納為三個步驟:感知、規劃和行動。

那麼AI Agent 與ChatGPT 等AI 聊天機器人有何不同呢?在目的和能力上

聊天機器人旨在與人類互動,由於AI 聊天機器人是為了幫助人類而設計的,它們不會採取自主行動;

而Agent 則旨在完成自主任務,具備採取自主行動的能力。你不用一直告訴它要做什麼,只要給它一個目標,就能想辦法自動幫你完成

舉個例子,AI Agent 就像是一個更智能的小愛同學,當你生病的時候,你對它說:“小愛同學,我身體有些不舒服。”

它會透過監測你的體溫和其他身體指標,並結合網路上的數據和訊息,經過分析,給你一個結論:「你陽了」。然後主動給你產生了請假條,你只要點點頭就會直接發給你老闆。而且它還能感知到,家裡的退燒藥不夠了,就自主幫你把藥品加入購物車,只要你支付,15 分鐘後就會送到家門口。

把Web2 最火紅的一些AI Agent 幾乎都用了一遍,比如Perplexity、CrewAI、AutoGPT,MultiOn,比較常用的功能包括批量文檔內容提取、互聯網信息整合(生成研究報告)。 MultiOn 這個產品我用起來很有心意,在這裡著重介紹下。它主打的是簡化網路使用者交互,解放使用者雙手,改變使用者與網路的互動模式。

例如,我向MultiOn 下達了一個任務,“幫我找到Youtube 上播放量最高的Web3 主題視頻”,從“瀏覽器打開Youtube”、“搜索主題為Web3”、“篩選播放量最高”,全部自動完成,最後Agent 向我輸出了2600 萬播放量的影片。

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二、Web3 x AI Agent 的新變革

首先,Web3 能為AI Agent 帶來什麼?換句話說,將AI Agent 搬到鏈上,能有什麼好處?

  • 抗審查

AI Agent 是基於LLM,集中式的LLM 會導致輸出偏向便審查的結果,這樣就會一定程度上限制真實訊息的傳播。使用去中心化的LLM 來建構AI Agent 可以解決這個問題。

  • 去中心化/所有權

相同的道理,除非是自己花費巨量資料資源做LLM,否則AI Agent 的核心資料仍保存於集中式AI 提供者。

  • 貨幣化

AI Agent Launchpad?發幣治理某個AI Agent,IAO(Initial Agent Offering),給AI Agent 開發者和投資者變相途徑。

  • 可組合性/樂高

AI Agent 與其他同網路Agents 之間互動、交易、賦能上的互通。如果參考DeFi 的可組合性,未來僅用一個Web3 的AI Agent 實現從投資選購品、尋找流動性最好的DEX、完成代幣交換、監控收益狀況,也就不足為奇了。

反過來,AI Agent 又能為Web3 帶來什麼?

1. 對話式AI Agent 上鍊,除了Web2 Agent 能做到的特定領域專業知識蒐集與整理,也能做到Web3 鏈上資訊的檢索和匯總,大大簡化了Web3 用戶鏈研過程。

2. 光是看AI Agent 的概念,還有MultiOn,真的很能讓我想到一直在奶的Intent-Centric(以意圖為中心),要做的就是解放鏈上用戶的雙手,改變用於與Web3互動方式,實作Mass Adoption。這些交互包括但不限於Swap、空投交互。想像一下,向AI Agent 說,“幫我完成Linea 的空投交互”,AI Agent 就能從網上獲取KOL 們的空投教程,然後通過鏈上錢包跟著步驟自動完成。 (那好像就不需要擼毛工作室了?)

或“幫我建造一個ETHBot,當ETH 低於MA200 時,用我USDT 餘額的30% 買入ETH”,全天候監控市場,是不是很性感。

如果每個求解器都採用能自動做鏈上互動的AI Agent,其實就實現了意圖協議最重要的一塊拼圖。

關於Intent-Centric 可以查看我之前的公眾號文章。

所以在這裡,我想將目前的Web3 x AI Agent 賽道具體產品分為兩種,一種是Web2 式鏈上對話AI Agent,另一種就是上一段所說的比較Web3 Native 的AI Agent。

第一種可理解為,在某個Layer-1 上創建的AI Agent,適用於Web3 使用者學習特定領域專業知識,以及做鏈上研究。不包含鏈上操作

第二種可理解為,邏輯上鍊,幫助使用者在鏈上實現一些特定互動。包含鏈上操作

當然,我的分類只是最基本的基於“AI Agent 是否具備鏈上互動能力”,並未考慮是否基於可靠、可驗證的去中心化AI 模型。

以下各介紹一個典型項目,GaiaNet 和Spectral,進行橫向對比

三、Spectral(具備鏈上操作能力)

前身是一個基於以太坊的信用評分協議,旨在為貸款人提供評估借款人信用風險的新方式。

2023 Q4 轉型為機器智慧網絡,讓使用者可以建立鏈上AI Agent,形成鏈上代理經濟。

1. 業務模型

Spectral 四個比較重要的產品:

Spectral Syntax,一個官方開發的Agents 集合,使用者可以告訴某個Agent 要做什麼,Agent 會將自然語言意圖轉換為可執行程式碼來幫助使用者完成。例如創建NFT、創建Memecoin、自動化交易、鏈上資訊檢索。親身體驗了下MoonMaker Agent,可以自動化完成從名稱建立、logo 設計到CA 部署。

Spectral Nova,一個直接向智能合約提供機器學習推理的去中心化平台,頂尖科學家、企業、Dev、工程師等模型創建者可以在其中建立AI 模型,獲得用戶付費收入。此外,模型創建者可以發布帶有獎勵的挑戰。其中的求解者(賞金獵人)解決挑戰,贏得獎勵,或獲得收入分紅。創建者、求解者、驗證者和消費者在Spectral 的機器智慧網路上相互交互,透過激勵機制形成飛輪。

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Agent Wallets,2024 Q3 推出,透過將AI Agent 整合到錢包裡,幫助用戶實現鏈上操作,簡化Web3 用戶體驗。舉個例子,支援使用USDC 進行無Gas 交易,Gas 資產Agent 將自動執行交換。

Inferchain,一個以AI Agent 為敘事的Layer1,將整合Syntax、Nova 中的Agents,促進這些Agents 之間的互通。將在2024 Q4 推出。

2. 發展歷程

2021-2022 分別以作為Web3 信用風險評估基礎設施完成融資

2024.03 推出Syntax,正式轉型為鏈上AI Agent 敘事

2024.05 TGE,啟動第一季空投

2024.06 與加密錢包Turnkey 合作,Q3 推出Agent Wallet(Turnkey 曾融資1,500 萬美元,紅杉、Coinbase 參投)

3. AI x Web3 的結合點

Inferchain 是Spectral 生態的最後一塊拼圖,實現其最終願景,輕鬆開發鏈上AI Agents,並能夠互通互聯,最終實現AI 在Web3 領域的應用透明化、去中心化和可驗證。

4. 產生的價值

解決了集中式AI 試錯成本昂貴,依賴單一source 並且資訊真實性的問題;

使普通用戶(非技術)也能夠快速創建鏈上Agent;

促進鏈上Agents 之間的通訊。

5. 代幣經濟學

$SPEC,使用者可以使用代幣作為支付手段,付費使用社群開發的AI Agents。另外也被用於去中心化治理,質押機制:

在Spectral Syntax 中,質押SPEC 的使用者有權創建AI Agents,和訪問社群創建的AI Agents;

在Spectral Nova 中,驗證者需要質押SPEC 作為抵押品,來驗證解算者完成的挑戰。

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SPEC 已上市Bybit、Gate.io、MEXC 等交易平台,流通市值8,500 萬美元,FDV 8 億美元

目前流通部份只有第一季空投+做市商份額,佔總量的10.3%

2025.05 開啟核心貢獻者與投資人解鎖,如果今年後面幾個月加密市場繼續走高,則需注意解鎖後的拋售風險

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6. 團隊背景

Sishir Varghese – 聯創和首席執行官

先前曾擔任AlphaChain 聯合創辦人和執行合夥人,也曾擔任Loopring 的策略合夥人

Mihir Kulkarni – 產品主管

此前曾是Coinbase 機構產品營運經理

7. 融資狀況

輪次一:

Galaxy, ParaFi Capital, Maven 11, Alliance DAO, Rarestone Capital …

輪次二:

General Catalyst, Social Capital, Jump Capital, Samsung Next, Circle Ventures, Franklin Templeton, Section 32 …

超級大VC 投資背景,例如富蘭克林漢普頓、三星、谷歌

8. AI Agent 使用情況

2024.06 公佈的Q2 資料:

註冊用戶65,362

由SYNTAX 產生的合約數量1,055,568

每位使用者的平均互動次數25

使用MoonMaker 創建的Memecoins 數量5,043

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四、GaiaNet(不具備鏈上操作能力)

GaiaNet 是一個分散式AI 基礎設施,將逐步成為一個去中心化的AI Agent 生態系統

1. 業務模型

節點即Agent,Node = Agent。在我自己搭建節點的實踐中,當我自己與節點對應的AI Agent 對話時,AI Agent 輸出結果會消耗計算資源。

打造一個基於以太坊,以節點的形式聚合各領域知識庫的AI Agent 網絡,讓個人和企業根據自己的特定領域專業知識來快速建立AI Agent,並提供給需求端以獲利。

GaiaNet 網路的三個核心元件:

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• GaiaNet 節點

一個全面的軟體堆棧,個人和企業能夠快速部署融入自己專業知識的AI Agent。

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• GaiaNet 域名

一種在網際網路網域下註冊的節點的集合,由網域名稱經營者管理。官方的設想是,每個網域都特定於一個專業領域,例如金融、醫療、教育,在這些網域下是一個具有具體職能的AI Agent。

使用者使用流程:

用戶向節點(AI Agent)付費,費用被託管在鏈上智能合約中。一部分費用被網域業者分走,然後向用戶提供服務。

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• GaiaNet DAO

Stakers 將代幣質押在網域供應商上,提供「信任」;

域名提供者管理符合條件的節點,提供「擔保」 ;

使用者擇優選擇使用網域供應商下的AI Agent,費用由節點、網域供應商、Stakers 分割。

實際上還有個角色是元件開發者,非AI Agent 開發者可以透過微調NFT 形式的模型、知識庫、插件等元件,從有需求的AI Agent 開發者那裡獲得收益。

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2. AI x Web3 的結合點

將Web2 AI Agent 生態系統搬到鏈上

3. 產生的價值

開發者可以更輕鬆的部署Agent,Gaianet 節點支援所有的開源LLM,多模態模型,文字到圖像模型,文字到視訊模型,可以根據自己的選擇添加,微調模型。

在網域供應商的基礎上,每個產業每個領域都會被產生具有專業知識AI Agents 集合。

4. 代幣經濟學

未發幣,在GaiaNet 中使用別人的Agent 支付代幣

5. 團隊背景

Matt Wright – 聯合創始人兼首席執行官

畢業於加州大學洛杉磯分校,之前曾是Consensys 的社區主管,也是EVM Capital 的共同創辦人。曾經在JP morgan 工作過。

Shashank Sripada – 共同創辦人

在Web2 是創投背景,創立和入職多家VC。畢業於倫敦經濟與政治學院,有一些政治背景。

Sydney Lai – 發展宣傳主管

EVM Capital 的聯創和CTO,畢業於加州大學柏克萊分校

6. 融資狀況

2024.05.28,種子輪,1000 萬美元

Mantle Network、ByteTrade、EVM Capital、Mirana、Lex Sokolin(Generative Venturesc聯創)、Kishore Bhatia(Superscryptc創始成員)、Brian Johnson(Republic Capital 的加密主管)

7. AI Agent 使用情況

使用者量未知,僅35 個可用的對話式AI Agent,知識涉及金融、Crypto、程式設計等領域。目前節點總數量:18,594

由於在測試階段,且能多執行緒跑節點,推測批量擼空投的節點佔大多數。

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五、其他早期項目一覽

Zotto:使用者可建立自己的AI Agent,用於實現交易意圖,應用場景例如鏡像聰明錢地址、多條件觸發交易等。最近剛上了Testnet,可以重點放在下。

AgentLayer:基於OP Stack 建構的Layer2,以AI Agent 為主要敘事,想要促進自己開發的和社群開發的AI Agents 之間的連結。

Olas Network:一個鏈下AI Agent 生態系統,鏈下單一Agent 或多個Agents 協同完成任務,將輸出傳遞到鏈上。

Theoriq:Theoriq 旨在成為模組化、可組合的AI Agent 基礎層。

AgentCoin:由Web2 中的一個成熟AI Agent 產品evo ninja 轉型,做通用Web3 AI Agent。

Giza:正在做Web3 AI Agent 框架,透過ZKML 鏈下推理,鏈上執行。

Olas Network:一個Web3 AI Agent 生態系統,在鏈下由單一Agent 或多個Agents 協同完成使用者提出的任務,將輸出傳遞到鏈上。

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