概要：
AI Agent 技術發展快速，Web2 和Web3 框架各自展現出不同的優勢和潛力。 Web2 框架憑藉其成熟的技術和穩定性，適用於大規模企業應用，但在去中心化和創新性上有所欠缺。相反，Web3 框架通過去中心化DAO 和代幣特有機制，推動了AI Agent 的創新和協作，但其市場接受度和技術穩定性仍然面臨挑戰。未來，AI Agent 的發展將側重於多智能體協作和去中心化架構，而Web2 與Web3 框架的結合可能會推動AI Agent 在更多行業中的應用，帶來更高效和靈活的智能係統。
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⾏業發展與市場概況:
AI agent是指人工智能Agent （Artificial Intelligence Agent）,是一種可以感知環境、規劃決策執行複雜任務的智能體，來自於OpenAI 提出的AI 的五級分級標準，分別為聊天機器人、推理者、AI Agent、創新者和組織者，而AI Agent 正是AI 從信息處理向價值創造轉變、從被動理解到主動決策的跨越的轉折點。
而由於在crypto 的世界沒有門檻，沒有KYC 和銀行的限制，Agent 可以擁有自己的獨立的數字身份和賬戶，並管理資產，成為Web3 世界的數字公民，這也標誌著Web3 進入智能化新階段。
AI Agent 和crypto 的融合也分為三個階段：第一階段為AI MEME 幣，象徵著普通人低門檻地參與AI 浪潮，同時項目方實現社區融資，並通過市場情緒和財富效應加速AI 的教育和傳播。第二個階段為單體AI 應用，開始脫離MEME 屬性，轉向功能支撐的價值幣。最後第三個階段，則是當下的AI Agent 框架標準，通過統一開發規範、模塊化工具鏈，降低開發門檻，並支持插件擴展與多AI 協同。
與此同時，隨著近期DeepSeek推出V3/R1等多款大模型，憑藉其低訓練成本和卓越性能，在業內引發強烈反響。其中，DeepSeek R1 模型每百萬輸入和百萬輸出token 分別收取0.55 美元和2.19美元，僅為OpenAI 的3%，這極具吸引力的API定價將大幅降低AI應用落地的邊際成本，有望加速AI Agent發展。
市場數據分析
根據Cookie.fun的最新數據，截止3月3日，AI Agent的整體市值達34.1億美元，過去24小時跌幅高達55%。從目前收錄的995個AI Agent項目來看，Virtual生態項目市值占到18%以上，穩居第一，排名第二的Creator bid於一天前大幅拉升而後懸崖式下跌至4790萬美元，24小時跌幅高達98.99%，目前和vvaifu生態、ai16z市值差不多，僅佔比1.3%左右。
從鏈上分佈來看，Base和Solana佔據了絕大部分市場。其中Base上AI Agent的市值為15.6億美元，Solana上為10.4億美元，合計貢獻了整體市場的76.5%。
從交易活躍度來看，AI Agent 賽道三個月內總市值暴跌超70%，從最高點的99.3 億美金跌至26.3億美金，值得一提的是3月2日總市值短暫攀升四倍但又回歸原值，其原因僅僅是Creator Bid 的市值變化，不代表整個賽道的市場情緒有劇烈變動。此外，雖然AI Agent 的數量持續增長，但其增長率越來越小，這意味著賽道仍在擴張但對市場的吸引力不足。
從開源閉源項目分佈來看，根據CoinGecko數據，我們整理了市值超過1000萬美金的19 個AI Framework，其中閉源項目有11個，佔總項目數的53%，佔據主導地位。但值得一提的是，閉源項目總市值（520m）遠遠低於數量較少的開源項目總市值（1001m）,且閉源項目平均市值僅為開源項目平均市值的42%，展示了開源社區的價值優勢。
以頭部AI Agent 生態virtual 為例，其市值呈現”聖誕樹“形，在1月2日達到最大峰值50 億美金，而後不斷震盪下跌，並於1月27日左右出現斷崖日下跌，當天跌幅超過46%；此外，其累計AI Agent 部署數自從2024年11月初起保持強勁增長態勢，並在11月30日達到最大增速，單日增幅達到1350個，然而步入12月後其增速大幅下滑，並在2月初下降到每日新增僅兩位數。這可能預示AI Agent 賽道缺乏持續增長的潛力和新鮮的敘事，難以吸引更多用戶交互。
另一方面，從其生態構成和用戶畫像來看，agent在其生態內的頭部效應十分明顯，市值首位的agent為AIXBT，市值約2.49億美元，佔其總生態總市值約45%，其前五的agent合計佔比超過六成，可以預見的是頭部agent將會與其餘拉開差距。另外，從交易token數量來看，近期有超過七成的用戶每日交易僅1個token，僅有不足10%的用戶每日交易超過10個tokens，這可能預示著大部分用戶僅僅是跟著ai agent的熱潮淺嚐輒止，缺乏較強的用戶粘性。
Web3 和Web2 AI Agent 框架的結合與對比
Web2 AI Agent：
AI Agent是什麼？
Web2 AI Agent 是一種基於中心化架構的人工智能代理，能夠理解用戶輸入、執行任務，並與各種工具（如數據庫、代碼執行器、機器學習模型、大語言模型等）進行交互。它通過NLP解析任務，並使用預設的API 或服務進行調用，最終返回結果給用戶。
這邊我們從這張圖中梳理Web2 AI Agent 相關潛在可以獲取的信息，首先Web2 AI Agent是基於中心化架構的人工智能代理，能夠理解用戶輸入，解析任務，並調用不同的數據源、代碼執行器、LLM來執行任務。
核心組成部分
那AI Agent在其中具體扮演什麼位置呢？我們根據abacus給出的胯間進行完整梳理，分為5大組成部分，分別為，用戶交互層，數據訪問層，代碼執行器，機器學習模型層和大語言模型。 AI Agent對於每個組成部分都有不同的功能。
首先，對於用戶交互層來說，用戶通過Prompt輸入請求，AI Agent 解析意圖，並生成任務列表。就好比很多用戶在輸入對話給AI的時候會用自己的話術，AI收到指令後去做下一步操作。例如，小A會問GPT，0xU是什麼樣的社區？ GPT收到指令後就回去廣義搜索答案再給到回复。這其中的關鍵技術大家比較熟悉的NLP有BERT、GPT 系列，同時因為有用戶主觀存在，對於意圖識別也會用到spaCy、Hugging Face Transformers等主流技術模型，同時還會做任務管理，像AutoGPT 就有比較好的模型直接套用。
那大家可以在日常生活中也會遇到自己的朋友需要寫代碼的場景，數據訪問層對於AI Agent 可做的就是：查詢數據庫、文檔、API 等，從結構化或非結構化數據中提取信息。這裡一那都是使用SQL 查詢，向量數據庫（RAG 相關）和文檔解析（圖片識別文字）。這些使用場景也及其常見，除了程序員一般會定向使用MySQL、BigQuery來做業務需求的事宜，我們使用的手機如果拍到了含有文字的照片，長按就可以復製文字用的就是文檔解析模塊，可謂是完全落地的技術實現。
代碼執行器，機器學習模型層和大語言模型（LLM）訪問層（Any LLM）就更偏向於代碼層面，例如AI Agent 可以動態生成代碼Python、SQL、Bash 等，並進行執行，還有調用不同的ML 模型來進行數據分析、預測、優化等任務，還有在大模型上可以調用多個LLM，如OpenAI GPT、Meta LLaMA、Google Gemini 等，用於高級對話、文本生成、代碼解釋等任務。例如現在非常火的Claude寫代碼非常好用，還有Manus也在無限發力，它們都屬於這個賽道的。
小結
Web2 AI Agent 是基於LLM、自動化執行與數據查詢的智能代理，廣泛用於對話AI、自動化辦公、金融分析、代碼生成等領域。未來，它將朝著多模態、長上下文、低成本推理、安全對齊的方向發展，逐步拓展其應用範圍。
Web3 AI Agent：
調研了多個不同項目後選擇Eliza、Buzz 和Swarms 作為Web3 AI Agent的研究對象，主要是因為它們在Web3和去中心化環境下的創新應用，涵蓋了從多代理協作、自然語言交互到區塊鏈與AI結合等多個領域。這些框架不僅推動了DeFi和智能代理技術的發展，也為理解Web3中智能係統的治理、自動化和跨平台集成提供了寶貴的實踐案例。通過研究這些框架，可以深入探討Web3技術如何賦能智能代理，以及它們在去中心化未來中的應用前景。 Eliza
Eliza–
簡要
Eliza 是由AI16Z團隊開發的開源項目，主要專注於為Web3環境提供智能代理框架。這個框架採用了TypeScript 編寫，設計目的是讓開發者能夠在去中心化的生態系統中部署和管理AI Agent。其核心最主要的功能是：支持多代理協作，能夠處理複雜任務的分工和合作。通過先進的記憶管理系統，Eliza能夠更好地處理與用戶的互動，提高智能代理的個性化能力。和通過$ELIZA代幣實現社區治理和激勵機制。代幣的收入通過回購和銷毀的方式，促進生態系統的可持續發展。
Eliza 架構完全開源，自推出以來，受到了開發者社區的極大關注。截止2/10，Github 數據顯示，Eliza 目前擁有1.4k+ 星標和4,4k 個分支，成為該平台上排名第一的AI 存儲庫。而據團隊透露，至少有1,000 個團隊或者項目在使用Eliza 技術。
在當前階段，適用的場景主要是：DeFi 和NFT 項目；比如在Discord或其他平台中部署，Eliza可以驗證NFT持有者的身份並為其提供獨家回應；有很多天馬行空的想法都可以做，結合自己需求魔改模塊都可以實現，開源偉大！
–框架
Eliza通過Multi-Agent Architecture 來處理複雜的任務分工和協作。在這種架構下，多個智能體（ Agent）能夠同時工作，並根據不同的角色和任務進行協調合作。好比一台電腦擁有的GPU和CPU一樣，不同的板塊都有不同的計算單元和功能，Eliza框架下的每個代理被賦予一個特定的角色或任務。通過明確的分工，Eliza 能夠在多個代理之間進行任務的分配，確保每個代理都能專注於自己擅長的任務，增強整體效率。當然你可能會問，如果每個模塊單邊運作，那整個模型如何輸出信息？這個就是Muti agent 的好處，通過模塊化的API 實現多個代理能夠動態調整任務的執行順序和分配方式。就像在處理模型的時候，被分配任務給CPU 和GPU 也是不一樣的任務，但是對於同一板塊處理單元無法完成的時候，另一個單元可以接手。同時代理之間的通信可能涉及到復雜的數據傳遞和任務調度。為了確保高效和無誤的合作，Eliza採用了嚴格的協議，例如基於消息傳遞的系統，允許代理之間共享信息並同步任務進度。
舉例
用上述這張圖會更好理解：
Agent Runtime： 這是整個框架的核心，就像CPU 和GPU 之間的協調一樣，Agent Runtime 控制並調度每個代理的任務，確保它們能夠根據不同的角色和任務分配來完成各自的職責。
Character System： 這個模塊定義了代理的不同角色，就像每個代理在Eliza框架中都會有特定的任務和角色。這些角色可以是用戶認證、數據處理、內容生成等。每個代理根據其特定的職責來處理相關任務。
Memory Manager： 負責管理和存儲代理所需的數據和信息。它確保代理在協作時可以共享信息，並且能夠記住歷史對話或任務進度。這與描述中的“代理之間的信息共享和同步任務進度”相符合，Memory Manager 就像是管理這些信息流的“大腦”，保證每個代理都有適當的數據來做決策。
Action System： 這個模塊負責協調和處理代理根據任務分配執行的動作。例如在框架中提到的“當一個模塊無法執行任務時，另一個模塊可以接手”正是通過Action System 實現的，確保即使一個代理無法完成任務，也能由其他代理接手執行。
Platform Clients： 這個模塊連接外部平台（如Discord或者X等，Youtube信息很多），讓用戶與代理進行互動。例如完善的服務是Eliza可以驗證在Discord NFT持有者的身份信息等。
在Eliza框架中，多代理架構通過模塊化的API實現了任務的動態調整和分配。就像CPU和GPU各自負責不同的計算任務一樣，每個代理負責不同的任務，並通過Memory Manager 和Action System 協同工作，確保任務能夠高效執行。如果某個代理無法完成任務，Action System 會重新分配任務，確保整體任務的順利進行
–RAG
了解了Eliza 的多代理架構，也提及到了它的運作方式，但是它是如何真正取理解你的意思和去執行你的指令呢？ RAG在中扮演巨大作用：記憶管理系統（RAG，Retrieval-Augmented Generation）是為了提升智能代理的互動質量與個性化能力。這一系統基於用戶的歷史交互、背景信息以及任務上下文，提供個性化的響應。通過將重要的用戶信息、對話歷史和任務狀態存儲在內存中，確保每個代理能夠在不同的互動中維持一致的背景。每次新的任務或對話開始時，系統會檢索相關的歷史數據進行參考，以便生成個性化的回答；同時，為了能夠更好的回答問題，此系統還還結合了生成式模型來生成更加流暢、相關和個性化的響應。
–DAO 和代幣經濟學
2025年1月14日，ELIZA 已發布輕版白皮書（Litepaper）和新代幣經濟模型。 Eliza Wakes Up 開發者Ava 於X 平台發文表示，Eliza Wakes Up 是一個全面的AI 伴侶框架，由Solana 上的ELIZA 代幣提供支持，旨在將先進的伴侶AI 與可持續的代幣經濟學相結合。 Eliza Wakes Up 的技術亮點包括：持久內存架構、核心內存系統、每日日誌記錄，以及無需XP 的自然演變關係機制。
ELIZA 新tokenomics 的重點包括：
10% 的淨收益用於$ELIZA 的回購和銷毀，10%轉換為$ELIZA 並捐贈給ai16z DAO，80% 用於開發、基礎設施和營銷。
通過發行$ELIZA代幣來實現去中心化治理。持有代幣的用戶可以參與投票和決策，決定框架的更新、功能改進、代幣分配等重要問題。通過80%的代幣分配不難看出Eliza不僅依賴於開發者的貢獻，還鼓勵社區成員（無論是開發者、用戶還是投資者）參與項目的決策和生態建設。通過代幣投票機制，社區成員可以根據自己的興趣和專業知識提出建議和意見，投票決定框架的未來發展方向。
–最新發展
情況首先，GitHub上的星標和分支數不斷增加，可以說明參與關注人數動態增加，社區發展和影響力也再提升，web3階段的去中心化也做了創新，尤其是和NFT的結合，Eliza能夠通過區塊鏈驗證NFT持有者的身份，屬於帶來了黃昏前的曙光，甚至未來看好可以做到一些交易腳本搭建相關API等信息。
總的來說，代幣經濟學確保了項目的長期可持續性，推動了技術創新和生態建設。隨著項目的不斷發展，Eliza 將在Web3 和去中心化金融等領域發揮更大作用，持續吸引開發者和投資者的參與。
Swarms
–簡要
Swarms 由當前20 歲的Kye Gomez 在2022 年發起，是一款面向開發者的多代理LLM 框架，該項目通過智能編排和高效協作，讓多個AI Agent 像團隊一樣分工協作，從而解決複雜的業務操作需求。該框架提供強大的擴展能力，支持與外部AI 服務及API 的無縫集成，同時為AI Agent 提供長期記憶功能，增強上下文理解。
Swarms 是指由兩個以上的代理組成的群體，它們協同工作以實現共同目標。 Swarms 架構旨在建立和管理群體內代理之間的通信。這些架構定義了代理如何交互、共享信息以及協調其行動以實現預期結果。代理之間的通行方式分為：分層通信、並行通信、順序通信、網格通信和聯合通信Swarms 架構利用這些通信模式來確保代理高效協作，適應手頭任務的特定要求。通過定義清晰的通信協議和交互模型，Swarms 架構可以無縫協調多個代理，從而提高性能和解決問題的能力。
–框架
Swarms 架構可以分為：Hierarchical Swarm（分層架構）、Parallel Swarm（並行架構）、Sequential Swarm（順序架構）、Round Robin Swarm（循環架構）、SpreadSheet Swarm（電子表格架構）和Mixture of Agents Architecture（混合架構），面對不同任務和場景，Swarms 可選擇不同的架構類型以切實解決問題。
簡單來說，可以類比Swarms是多個智能代理分擔不同的任務，像是分工合作完成一個大項目。這些代理可以互相協調，如果某個代理忙不過來，其他代理可以接手。
–實例
Swarms可以通過API與區塊鏈交互，像是記錄任務的執行、自動進行資產交易、獎勵等。這對於使用Swarms創建項目及其有利，例如以下：
記錄任務的執行：
假設現在幾個同學一起要開發去中心化借貸平台，用戶可以在平台借出或借入加密資產，當一個用戶借款時，Swarms 框架可以使用區塊鏈智能合約記錄這個借貸操作。
借貸涉及到很多方面，又和去中心化掛鉤需要考慮的點就更多，比如需要對負責驗證用戶的借款請求驗證，計算利息，借款金額，超出利息，延期費用，還款日期等等；使用Swarms可以在代理（智能體）在平台上協作，不同代理處理不同請求，再通過智能合約編寫，通過API將這些信息提交到以太坊或Solana等區塊鏈。
自動進行資產交易：
DEX上自動交易的工具很多，具體實現方式也很不同。 Swarms可以通過API與區塊鏈交互，幫助多個智能體（代理）協作執行資產交易。假設一個用戶想要交換兩個不同的加密貨幣（例如，ETH和USDT）。 Swarms框架通過多個代理執行這一交易任務。一個代理可能負責獲取市場價格，另一個代理負責確認交易條件，第三個代理執行資產交換。多維度的整合可以盡快處理這筆請求已經獲取交換的最適條件，實現價格最優兌換。
–發展潛⼒
評估Swarms 的發展潛力在於突破單一Agent 的局限，通過多Agent 並行協作，提升任務處理能力、擴展Memory 容量，並跳出內容長度的限制，為複雜AI 任務提供更高效的解決方案。而且從人類社會發展史來看，協作一定是趨勢。 最終Swarms產生的結果就是，任何Agent協作場景你都能在Swarms上找到開箱即用的協作方式，而即便是更複雜的場景也可以通過不同Swarms之間的配合來實現，因此ElizaOS開啟了Web3 Agent Framework的賽道，而Swarms會對Web3 Agent Swarm 領域有很大的貢獻。然而，當前Swarms 仍處於早期階段，計算資源優化、標準化建設仍是挑戰。未來，隨著開發者生態的完善，Swarms 有望成為AI 協作的核心基礎設施，推動AI 從個體智能邁向群體智能，實現真正意義上的智能協作時代。
Buzz
–簡要
Buzz 採用閉源架構，確保核心算法不外洩，同時提供企業級安全防護。相比開源項目，其代碼未經外部審計，風險較難評估，但閉源模式使其能提供更高效的定制化服務。
Buzz沒有採用任何Agent Framework 來寫自己的代碼，主要原因是大多數Agent Framework 代碼確實一般[c]，而且本身Agent Framework 並不存在太強的護城河（API 封裝）Buzz 是一個面向DeFi市場的智能代理框架，結合了AI技術和DeFi的自動化交易功能。它通過NLP和智能合約，幫助用戶以更加簡便的方式進行交易和資金管理。 Buzz的設計旨在降低DeFi交易的技術門檻，讓更多的用戶能夠輕鬆參與到去中心化金融市場中。
–核心功能
Buzz框架的一個關鍵功能是自然語言交互。用戶可以通過簡單的自然語言指令與平台進行互動，例如進行交易、質押或借貸等操作。用戶無需掌握複雜的技術細節或命令行指令，只需像與聊天機器人對話一樣與平台交互，即可輕鬆完成DeFi操作。
Buzz框架還利用AI技術來驅動自動化交易策略，幫助用戶根據市場波動自動執行交易。 AI算法分析市場行情，並根據用戶設定的規則或投資偏好進行交易。這種智能策略提供定制化的投資管理，幫助用戶實現資產增長或風險控制。 Buzz的核心架構和功能完全建立在去中心化的Solana區塊鏈上，所有操作都通過智能合約執行，無需依賴任何中心化的第三方平台。去中心化的架構確保了交易的透明性、安全性和不可篡改性。
–適用場景
對於DeFi用戶來說，Buzz框架提供了一種簡便的方式來執行交易、質押、借貸等複雜操作。通過自然語言指令，用戶可以在去中心化的金融平台上進行操作，不需要掌握複雜的技術知識。對於那些希望自動化管理資金和投資組合的用戶，Buzz提供了AI驅動的智能交易策略。用戶可以設定交易規則，Buzz將自動根據市場波動和用戶的投資目標執行操作。 Buzz框架的開放性使得開發者可以根據自己的需求擴展平台功能，定制交易策略，或開發新的智能合約來適應更廣泛的DeFi需求。
–增長空間分析
Buzz 的增長空間主要來自AI 交易趨勢的快速發展和DeFi 生態的持續擴張。隨著AI 在Web3 領域的深入應用，越來越多的用戶希望通過AI Agent實現更高效、更智能的資金管理。 Buzz 作為這一賽道的代表性項目，能夠利用AI 技術不斷優化交易策略，並通過數據學習提升執行效率。此外，Buzz 還支持開發者擴展功能，這意味著其生態可以隨著更多第三方工具的接入而不斷豐富，從而吸引更多用戶和資金進入平台。根據當前DeFAI 賽道的增長趨勢，如果Buzz 能夠進一步拓展其AI 交易能力，並與更多DeFi 平台集成，其用戶增長速度有望在未來兩年內實現2-3 倍的躍升，並在自動化DeFi 交易市場中佔據更重要的地位。
未來AI Agent發展走勢
–技術
未來的AI Agent將更加註重多模型協作，類似於Eliza和Swarms框架中實現的任務分工與合作，開源的方式可以使得更加定制化發展，從需求出發做到應用層。通過多個代理之間的協作和動態調整，AI將能夠處理更複雜的任務。這種技術的進步將推動智能代理在更多領域應用的普及。
隨著去中心化技術的成熟，區塊鏈與AI Agent的結合將進一步深化。 Buzz框架通過AI驅動的自動化交易和Solana區塊鏈的集成，展示了這種結合的潛力。閉源框架自行開發強需求功能性API，試想多種交易在區塊網絡擁堵和不擁堵的情況下都能獲得最新消息，集成體驗最新信息，恐慌指數，法幣與虛擬市場的聯繫等。相關代理不僅可以執行本地任務，還可以在去中心化平台上自動化執行跨鏈交易、智能合約和數據驗證等操作，提升整體效率！
NLP將繼續成為AI Agent發展的核心技術之一，特別是在面向普通用戶的應用場景中，不止當前分析的三種框架，市面的絕大多數模型中的NLP技術便為用戶提供了更便捷的交互方式。未來，AI Agent將能夠通過更複雜、更流暢的對話來與用戶互動，簡化複雜的金融、醫療、法律等領域的操作。
隨著機器學習算法和強化學習的發展，AI Agent將能夠自主學習並優化決策過程。通過分析歷史數據和實時環境變化，AI Agent將在資產管理、風險控制、自動化交易等方面展現出更強的智能決策能力。
–市場
AI、DePin、SocialFi、GameFi、BTC等等，無論是web2還是web3都是火熱觀點，Nvidia市值龐大，後起新秀Deepseek猛追緊趕，甚至2月初爆火的機器人在2月中OKX event就拉到了會場。這些顯現無疑不說明一個問題：AI是未來。 AI Agent是普通人學習的較小成本，因為只需要考慮需求就可實現。
所以隨著DeFi市場的快速發展，AI Agent將成為DeFi和Web3領域的重要組成部分。框架如上述討論的Buzz將進一步降低進入門檻，使得更多用戶能夠參與DeFi市場，自動化資產管理、交易、借貸、兌換、驗證、信息獲取等操作。這不僅為專業投資者提供了便利，也為普通用戶打開了去中心化金融的大門。
隨著技術的進步，AI Agent將在企業級應用中展現更大的市場潛力。尤其在金融服務、供應鏈管理、客戶服務等領域，智能代理將極大提升效率，自動化處理大量事務。企業將更加依賴智能代理來提昇運營效率、降低成本並優化客戶體驗。也與未來數字人民幣[d]的概念會完全接受區塊鏈的體系。
未來，AI Agent將不僅局限於金融領域，還將跨足更多行業，如醫療健康、法律服務、教育等領域、社會公益。例如，通過區塊鍊和智能合約結合的AI Agent可以提供去中心化的健康數據管理、自動化的法律諮詢等服務，開拓全新的市場和應用場景，公益配比也從亂序變成每筆交易可查的全透明狀態，隨著技術和市場的共同推動，AI Agent將在未來的Web3生態系統中一定會扮演越來越重要的角色。
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來源：0xU Club
