作者：Satou & Shigeru
Crypto與AI Agent的結合，已成為當前最引人注目的敘事之一。隨著技術的不斷迭代與創新，AI Agent預計將在2025年成為加密領域最具發展潛力與關注度的賽道之一，成為本輪行情的核心驅動力。 本文將從框架、Meme與應用三個層面整理當前AI Agent的市場格局。
AI Agent框架：AI領域的Layer1
AI Agent架構是AI Agent的核心技術基礎層，架構為AI Agent的開發、部署與協作奠定了重要的基石。因此，現在關於AI Agent框架的比拼和爭奪實際上就是這一領域的Layer1的爭奪。目前從代幣市值來看，GAME、Eliza 和Swarms處於三足鼎立之勢，Rig、Zerepy仍有機會追趕。
1. GAME
GAME是由Virtuals團隊開發的框架，其設計核心想法是採用模組化的設計，讓多個子系統的協同工作，共同控制AI Agent的行為、決策和學習過程。這些模組包括作為開發者與Agent行為交互的主要入口“Agent Prompting Interface”，負責處理輸入數據並將其轉化為適合格式的“Perception Subsystem”，負責根據輸入信息生成具體行動計劃的“Strategic Planning Engine”等，使用者僅需修改各種模組的參數即可參與Agent設計。具體的模組及架構如下圖所示。
GAME的核心特點在於：
模組化設計：整個框架清晰易懂，不需要額外設計；
提供了低程式碼或無程式碼的介面：大大降低了技術門檻。
這使得GAME特別適合需要快速部署、且不關心複雜技術設定的專案。但對於那些需要深度定製或完全控制Agent各個方面的複雜項目，GAME則不太適用。
2. Eliza
Eliza是由ai16z開發的開源多Agent框架，採用TypeScript作為程式語言。該框架圍繞著一個名為Agent Runtime的系統構建，其核心功能包括：
角色系統：支援同時部署和管理多個個人化的AI Agent，由模型提供者支援；
記憶管理器：透過檢索增強生成系統（RAG）提供長期記憶和可感知情境的記憶管理功能；
動作系統：提供流暢的平台集成，可與X等社交媒體平台可靠連接。
Eliza圍繞著一個Agent runtime系統構建，能夠與角色系統、記憶管理器和動作系統無縫整合。 Eliza也支援模組化功能擴充的插件系統，能夠實現語音、文字和媒體等多模態交互，並相容於Llama、GPT-4和Claude等AI模型。因此，Eliza適合需要深度客製化解決方案和複雜跨平台多智能體的專案。
3. Swarms
Swarms是由創辦人Kye Gomez開發的開源多Agent編排框架，其核心思路是讓多個AI Agent的協作，利用集體智慧來解決複雜的問題。其核心特點包括：
多Agent協作：SWARMS為多個Agent提供一個透明且可追蹤的環境，使得不同的Agent能夠一起協作，提升任務的執行效率。
激勵機制：SWARMS使用代幣作為Agent的激勵工具，根據任務的難度和最終結果的質量，系統會動態分配代幣。
資料安全：SWARMS採用了分散式儲存和多方安全運算（MPC）技術，確保在Agent間交換資料時能夠保護隱私和資料安全。
Swarms的這些特點使其能夠在多個複雜領域中充分發揮優勢，根據需求提供高度的可靠性和可擴展性。
4. Rig
Rig是一個ARC團隊開發的基於Rust的開源框架，專為簡化大語言模型（LLM）應用程式的開發而設計。 Rig框架具有以下特點：
統一介面：提供一致的接口，支援多個LLM提供者（如OpenAI和Anthropic）及多種向量儲存（如MongoDB和Neo4j）的無縫互動。
模組化架構：框架採用模組化設計，包含「提供者抽象層」、「向量儲存整合」和「Agent系統」等核心元件，增強系統的靈活性和擴充性。
類型安全與高效效能：利用Rust語言實現類型安全，避免編譯時錯誤，並透過非同步操作提高並發處理能力。框架內建的高效序列化和反序列化流程優化了資料處理。
錯誤處理與復原：內建的錯誤處理機制提高了對LLM服務商或資料庫故障的復原能力，確保框架穩定性。
這些特點使得不同的LLM模型和儲存後端能夠輕鬆整合到同一平台上。因此，Rig適合那些希望在Rust中建立AI應用的開發者以及對效能、可靠性和安全性有高要求的專案。不過Rust語言本身存在學習成本。
5. ZerePy
ZerePy是一個用Python編寫的開源框架。 ZerePy專注於簡化個人化AI Agent的開發和部署流程，尤其是在社群平台上進行內容創作的應用情境。透過這個框架，開發者可以輕鬆創建能夠在社群媒體上發布、回應、按讚和轉發的AI Agent。此外，ZerePy也特別適用於音樂、備忘錄、NFT以及數位藝術等創意領域。 ZerePy在創意方面表現出色，適合快速部署一些輕量級的Agent，但與其他框架相比，其應用範圍相對較窄。
基礎架構是AI Agent賽道的重要方向，從目前最熱門的框架看，它們都具有不同的特點，各有其適用場景，但綜合的目標都是做一個綜合的AI Agents生態系統，成為實現智能Agent大規模應用的堅實平台。未來隨著這些框架的進一步完善升級，它們將成為各種不同項目啟動的跳板，以及各種代幣價值成長的沃土。
AI Meme：AI Agent的第一次成功亮相
Meme幣一直是加密資產市場中的重要概念板塊，與傳統的Meme幣不同，AI Meme由AI Agent驅動，背後所代表的文化或現像都由Agent呈現。隨著GOAT、FARTCOIN 等AI Meme幣市值的不斷增長，AI Meme也獲得了越來越多的關注。可以說AI Meme是AI Agent在加密市場的第一次成功登場。
1. GOAT
真正打響AI Meme的是專案Goatseus Maximus。這個故事始於2024年3月，開發者Andy Ayrey推出了一個名為Infinite Backrooms Escape的實驗系統，該系統將多個大語言模型整合在一起，允許它們互相對話。實驗結果顯示，AI之間的對話在沒有限制的情況下展現出極具創意的互動，甚至催生了一個名為GNOSIS OF GOATSE的超現實宗教。接著，Andy與Claude Opus共同撰寫了一篇關於AI如何創造迷因式宗教的研究論文，GOATSE被當作首個案例進行分析。這一系列探索最終催生了「Truth of Terminal」（ToT）這個AI Agent。 7月，a16z的共同創辦人Marc Andreessen發現了ToT的推文，透過一連串對話後向ToT的比特幣錢包轉帳了5萬美元的比特幣。 10月10日，匿名者在社群平台上發布了GOAT meme幣，這得到了ToT的公開支持，GOAT meme幣在短短幾天內市值激增。 Andreessen的捐款為GOAT帶來了巨大的曝光度，成為推動GOAT市值不斷上升的關鍵因素之一。 GOAT最高市值曾超過13億美元。
2. Fartcoin
Fartcoin的誕生與GOAT有著密切的聯繫，他們都源自ToT。在大語言模型對話中，提到了馬斯克喜歡放屁的聲音，並提議創建一個名為Fartcoin的代幣。基於這場對話，Fartcoin應運而生，時間上略晚於GOAT。 Fartcoin以其巧妙的誕生時機也吸引了一定的關注，但在開始時比不上GOAT。在這之後，11月16日，Fartcoin的推特粉絲數突然在短短幾小時內激增一倍，價格也上漲了約15%，不過這一增長未能得到廣泛的持續性討論。 12月13日，Marc Andreessen轉發了關於Fartcoin的推文，但這則推文並未導致代幣價格的急劇上漲。 Fartcoin價格成長的主要原因可能是某些主力資金。因為在最早期的買進地址當中，疑似出現了投資基金Sigil Fund。此外，Sigil Fund創辦人曾多次在推特上展現出對AI Meme的看好，並且在也曾主動轉發了一條關於詢問Sigil Fund是否是持有Fartcoin的推文。 Fartcoin最終得到了社群媒體的廣泛關注，最高市值曾超過15億美元。
AI Agent應用：Agent可以做到更多
隨著AI Agent在加密領域的進一步應用，市場關注點也從GOAT和Fartcoin這樣的AI驅動的純meme幣擴展到更具互動性和創造性的AI Agent應用。
1. 娛樂型Agent
AI Agent的第一個實際應用就是娛樂，例如Luna和前面提到的ToT。 Luna是個虛擬偶像，與其原生代幣LUNA緊密整合，作為Virtuals平台的一部分被推出。 Luna會24小時在社群媒體上直播，並會高頻發布推文。因此，Luna直播和推文的品質是影響其市值的關鍵因素之一，然而目前來看，Luna的這種模式下的代幣增長空間有限。相較之下，ToT的推文主要專注於原創且幽默的內容，它並不與GOAT或其他代幣綁定，雖然ToT偶爾會提及GOAT代幣，但這並非其核心關注點。 Luna和ToT這兩種AI Agent，代幣在敘事推廣中都扮演了關鍵角色。對Luna而言，代幣代表了其存在的核心意義，而對ToT來說，GOAT代幣則成為了其擴大影響力的重要工具。
2 投研分析型Agent
除了娛樂性應用外，AI Agent還能用於加密領域的投研分析，目前這領域最火的Agent當屬aixbt。 aixbt是Virtuals Protocol上發布的AI Agent，專注於分析加密貨幣市場的熱門話題和趨勢，特別是來自X等社群媒體平台的討論，幫助用戶快速掌握市場變化和潛在的投資機會。 aixbt在Kaito上持續擁有最高的CT使用者關注度，其展現的能力已經有超越人類KOL的趨勢。
3. DeFi + AI Agent
如果說Luna和aixbt沒有太大的實際作用，仍然停留在Meme層面，那麼AI Agent與DeFi的結合則真正賦予了Agent實際的應用情境。這種DeFi和AI Agent的結合被稱為DeFAI。 DeFAI的發展有兩大方向：Agent輔助用戶與Agent自主交易。
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Agent輔助用戶
AI Agent輔助用戶主要是為了簡化DeFi操作的複雜性，讓更多的一般使用者能夠輕鬆參與和管理DeFi專案。使用者能夠使用自然語言直接指導AI Agent執行任務，從而屏蔽掉複雜的技術細節。市面上有一些DeFAI計畫已開始嶄露頭角。以Griffain和Neur為例，兩者都是基於Solana建構的AI助手，可以幫助用戶完成錢包的創建和管理、代幣分析、代幣交易等操作。就使用者體驗而言，Griffain為使用者提供的功能較多，而Neur提供的功能相對較少但較細緻，且Neur的效能更加出色。從二者的比較可以看出，未來這個領域的主要關注點將集中在功能的完善程度、使用者體驗以及費用等問題。
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Agent自主交易
如果說Griffain和Neur的模式下DeFi的主體仍然是人類用戶，那麼Agent自主交易就使得AI成為了DeFi的主體。與過去的交易機器人僅限於執行預設的交易策略不同，AI Agent能夠從市場環境中獲取即時信息，進行上下文分析，學習市場趨勢並根據這些數據調整策略。這使得Agent能夠在動態變化的市場中做出更精準的決策，執行超越原有程式設定的複雜操作。相關的項目有Cod3x、Almanak等，但目前這一領域仍處於初步發展階段，這些項目仍有待經過市場檢驗。毫無疑問，Agent自主交易的最大障礙是信任問題，一是要信任相關操作確實由Agent執行，二是信任Agent的交易策略不會導致不必要的虧損。未來專案要有所作為就必須解決這些信任問題。
經過數月發展，加密領域AI Agent經歷了從純meme到娛樂化應用，再到實際性應用的幾個階段。事實上，加密從業者從未停止對Crypto x AI的可能性探索，自2023年以來，CGV Research就持續關注Crypto x AI賽道的專案進度。
未來，隨著基礎架構的不斷成熟，Agent系統變得更加智慧和穩定，任何人都可以透過自然語言輕鬆部署和使用Agent。這時Agent框架將為一種基礎設施，其它各種應用都將基於這些框架進行建造。 Agent框架的估值有望繼續迎來突破，而部分Agent應用專案由於其出色的業務能力和使用者體驗，可能會進一步捕捉市場關注與投資價值。
