2025 年第一季度，AI 代理在加密貨幣中迅速崛起，成為區塊鏈世界最顯著的新趨勢之一。不同於簡單的聊天機器人，這些自主數字實體可以持有和管理加密貨幣、執行交易、創作內容，甚至彼此互動，完全不需人的直接控制。到了 2025 年初，加密推特和 YouTube 上充斥著「AI 代理」是下一個大趨勢的討論。

2024 年作為小眾試驗開始的事情突然變得主流：AI 代理領域的市場價值從幾乎沒有到數額超過 $10 億美元。開發人員、投資者和主要加密平台爭相擁抱這一趨勢，推出了成千上萬個鏈上代理和與之成功掛鉤的新代幣。

2025 年第一季度的市場增長和勢頭

各項指標顯示，早在 2025 年初，AI 代理就席捲了加密貨幣市場。僅僅幾個月的時間，這個幾乎不存在的產業已成為一個價值數十億美元的經濟體。相關代幣的總市值在第一季度末躍升至超過 $150 億美元。從 2024 年中的幾乎為零的增長速度可以看出該敘事如何迅速引起了轟動。

加密貨幣數據出處和研究文章指出了這次迅速崛起，"幾乎每一個大頻道或影響者"都在宣揚 AI 代理是下一個大事。

加密 AI 代幣的總市場價值預測在2025年達到 $150bn (Source: https://www.bitget.com/news/detail/12560604485831)

幾個高調事件加速了這種勢頭。2024 年底，實驗性 AI 代理稱為 Truth Terminal 的代理上新聞，因為它說服著名風險投資家 Marc Andreessen 向它轉賬 $50,000，然後代理用於推廣一種 meme coin。這個噱頭迅速走紅——該 meme coin 的市值激增超過 $12 億——並展示了 AI 代理可以引發的投機狂熱。到 2025 年 1 月間，社交媒體充斥著類似的故事和大膽預測。影響者們大肆宣揚能在用戶睡覺時賺錢或產生收益的自治代理，吸引了眾多零售投資者。

數字方面採用和參與也迅速增長。領先平台 Virtuals 報道，第一季度發佈了超過 11,000 個不同的 AI 代理，看到網絡上超過 140,000 個唯一持有者 的代理代幣有顯著增長。主要交易所和錢包開始上市並支持這些新代幣，進一步推動了可訪問性。

AI 代理代幣的交易量飆升，至少有一些資產的市值在季度內躍升到前 100 名。例如，VIRTUAL 代幣（Virtuals 協議）在 2024 年底價格上升了 850％，在 2025 年 1 月 達到了歷史最高點，正當興奮達到高潮。同樣，ai16z 代幣（一個 AI 代理 DAO token）在 Q1 結束 變成了數十億的估值。甚至更成熟的以 AI 為焦點的代幣如 Fetch.ai 的 FET 也成為融資興趣的一部分。

值得注意的是，即使在第一季度的通才加密貨幣市場環境中這次迅速增長仍在發生。同時比特幣和大型山寨幣相對穩定，但 AI 代理敘事注入了新的一波投機風潮，讓人想起過去的潮流（從 ICOs 到 DeFi 產量農場熱潮）。然而，許多觀察者認為，這不僅僅是炒作，因為我們將探索。 第一季度的繁榮設婚了以下規模: AI 代理證明他們能吸引加密貨幣社區的想象力——和資本，並建立了一個志在可通過真實案例和 2025 年持續增長獲得驗證的可觀市場。 Content: 命令或查詢。使用自然語言處理（NLP），代理人可以理解用戶用簡單語言給出的指示或問題。例如，用戶可能會告訴代理人：“監控市場，如果價格跌至$25k以下，購買0.5 BTC。”代理人的語言模型會解析這一點，識別出意圖（購買比特幣）和條件（價格 < $25k）。現代的大型語言模型（LLM）具備高程度的理解能力，因此代理人可以處理複雜的請求，甚至在必要時提出澄清問題。

• 透過API和訂閱源進行數據檢索：一旦知道要做什麼，代理人會收集必要的數據。在我們的示例中，交易代理人會從可靠的市場數據API中提取當前的BTC價格。AI代理通常會與各種應用程序編程接口（API）集成：交易所價格源、去中心化金融協議數據、鏈上分析、社交媒體情感等。先進的代理使用增強生成檢索技術（RAG）來在制定回應或決策時獲取實時信息。他們可能還會查閱歷史數據庫，甚至進行網頁搜索。這可以確保代理人不會盲目操作；它不斷以最新資訊更新自身（這也是AI代理能在快速變動的市場中超越靜態算法的原因之一）。

• AI推理與決策引擎：接下來就是代理人的“腦部”——通常是大型語言模型與可能的專門模型的結合（例如預測、風險評估等）。在擁有輸入和數據的情況下，代理人分析情況並決定行動。延續這個例子：代理人的邏輯會檢查價格是否低於$25k。此邏輯可能是用戶設置的一個簡單規則，或是AI學習到的一個更複雜的策略（如技術指標分析）。許多加密代理還會結合強化學習和其他AI計劃技術來權衡選項。例如，代理可能會模擬結果：“如果我現在買入，預計的利潤是多少；如果等一下會如何？”強大的開源模型如DeepSeek-R1的出現大大提升了推理能力——DeepSeek-R1的先進推理能力允許代理人以更低的成本規劃和適應策略，而非依賴專有模型。事實上，基於DeepSeek-R1的第一個加密AI代理於2024年底推出，作為證明開源AI模型能有效驅動鏈上代理的概念，僅透過強化學習學習最佳行為。

• 鏈上執行（智能合約與錢包）：一旦做出決策，代理人會透過與區塊鏈系統交互來實施它。當我們的交易代理看到BTC價格降至$24,900時，將會執行買單。怎麼做？如果它連接到加密貨幣交易所，它可以使用用戶帳戶中的交易所API。如果完全使用鏈上操作，代理人可能會調用去中心化交易所（DEX）的智能合約將某種穩定幣換成0.5 BTC。代理人的自有加密錢包在這裡發揮作用——它可能已經持有穩定幣或事先獲得了使用用戶錢包中資金的許可付（預先授權）。有些代理塑性作為智能合約自身或使用一系列智能合約來信任地執行指令。其他的則在鏈下運行（作為雲服務或機器人），但需要鏈上行動時會使用私鑰簽署交易。在所有情況下，區塊鏈提供了執行層，以達成代理人的選擇，不論是交易、移動資金、鑄造NFT還是部署另一個合約。例如，虛擬協議通過將代理標準化為ERC-20代幣並賦予它們鏈上身份，使代理能夠使用其代幣實例與以太坊應用交互變得更加簡單。

• 學習和適應：最後一部分是許多AI代理具有的反饋迴路，可以隨著時間的推移變得更好。這可能是通過明確學習（用新數據更新其模型），或隱性學習（根據結果調整策略）。一個代理可能注意到它在一個DeFi池中使用以獲取收益的表現不佳，並且“學習”下次避免它。或它可能收到用戶反饋（“那個建議沒幫助”）並結合進去。關鍵是加密代理不是靜止的算法；理想情況下，它們會隨著條件變化不斷改善（或至少更新）。到2025年第一季度，很多相關嘗試正在進行中——例如，代理使用多模態輸入（價格數據加社交媒體情感）來優化其交易決策，或者利用**“系統性推理提示”**（一種AI技術）來更加系統地進行推理。儘管不是所有代理目前完全自我學習，趨勢是提高不僅在操作上還在策略形成上的自主性。

簡言之，加密AI代理透過結合AI驅動的洞察和區塊鏈行動來運作：它理解目標，從相關來源收集數據，使用AI模型決定最佳路徑，然後透過交易或合約調用在鏈上行動。這個循環可以不斷運行，且速度如機器般快，人類可以設置大致參數或目標，但代理負責日常或秒對秒的決策。對用戶而言，這如同將任務委派給一位非常熟練（且不知疲倦）的數字助理。對加密生態系統而言，這意謂著越來越多的活動由算法自身協調執行，這是個令人著迷的發展——本質上是自主經濟代理與人類並肩參與市場與網絡。

應用案例：AI代理在加密中的應用

AI代理在2025年第一季度引發如此大關注的一個原因是它們在加密行業的應用潛力極其廣泛。這些不是理論上的想法——即使在早期實施中，我們已經看到AI代理執行各種有用（有時是新穎）的功能。以下，我們探討一些到第一季末出現的最值得注意的真實世界應用範例，涵蓋了DeFi、交易、DAO、NFT和遊戲等。

DeFi: 收益優化與自動化金融（DeFAI）

去中心化金融被證明是AI代理的沃土，誕生了一些所謂的“DeFAI”——DeFi與AI驅動自動化的融合。在收益農場、流動性池和貸款協議等複雜世界中，個別用戶極難隨時跟蹤何處的回報最佳或風險最低。AI代理正在介入，擔任自主的資金管理人。

專家描述，高級代理可以不斷監控制定範圍內DeFi平台的年化百分比收益、流動性深度和協議風險，並自動將資產移動到當前能獲得最佳收益的地方。舉例來說，一個管理穩定幣存款的AI代理可能會在不同貸款協議間（Compound、Aave、新平台等）移動你的資金，當它發現更高的利率時，一邊評估智能合約風險或流動性以避免蜜罐陷阱。同樣，一個代理可以在手續費高時為DEX流動性池提供流動性，在交易量減少時撤出，這樣可以在不需要用戶手動干預的情況下最大化手續費收入。

這種實時優化本質上是一個24/7收益農場機器人，但利用AI來制定比靜態腳本更聰明的選擇。它考慮多因素：不僅僅是表面上的年化順利回報，還有平台的健康狀況、任何即將到來的治理變更，甚至包括情感（例如，如果某新聞報導一個漏洞，AI代理可能會主動撤資）。在一篇Medium文章中給出了一個概念案例研究，“完全由AI代理運行的未來DeFi基金”，其中不同的專門代理負責市場掃描、交易、風險管理和合規。 在這種設置中，風險管理AI代理可以監控用戶頭寸，如果波動性超出某個閾值，則觸發系統立即對沖或減少敞口——這一響應速度和紀律比人類能掌控的還要快。與此同時，市場掃描AI會閱讀價格源和社交媒體以找尋套利或流行機會​，而 交易AI 根據該情報執行數千筆小額交易。以下是英文内容翻译为繁体中文（香港）版本。请注意，Markdown 链接将不作翻译。

内容：agents](https://cointelegraph.com/news/blockchain-needs-efficient-use-cases-for-ai-agents-x-spaces-recap-with-vcs) 專注於某種職能（某些負責尋找最佳利率，有些執行再平衡，另一些則通過 Nexus Mutual 處理保險等），這可以大大改善收益結果和風險管理。這與 DeFi 中“錢的樂高積木”概念相符，現在在其中加入了 AI 粘合劑。

簡而言之，DeFi 中的 AI 代理旨在自動最大化回報並管理風險，即使是一些不太熟悉的用戶也有機會從複雜的策略中受益。這一用例是傳統金融中的機器人顧問和自動化資產管理的直接演變，已升級為加密貨幣的去中心化與快速變化的環境。

貿易與投資：自主交易員和分析師

如果有一個領域是速度和數據分析占主導地位，那麼就是貿易——而 AI 代理在這方面產生了重大影響。加密市場全球範圍運行 24/7，瞬間決策可以產生巨大差異。AI 交易代理出現就是為了利用這一點，充當 不知疲倦的交易員和市場分析師，全天候執行策略。

第一季度最受關注的示例之一是 AIXBT，其本質上成為了一個 加密交易影響者。據報導，AIXBT 監測超過 400 名頂級加密影響者的觀點和鏈上趨勢，然後在 X 上分享其 合成的市場見解 即時交換。該代理的精選分析如此受歡迎，以至於它吸引了大量粉絲（一些數據顯示，到 2025 年初，它佔據了總加密 Twitter “心智份額”的 3%），而其相關代幣的估值超過 $500 百萬。事實上，AIXBT 將信息套利轉變為商業：比任何人類更快、更全面地消化市場情緒，提供有價值的建議和評論，人們通過其代幣以真金白銀重視該代理的“判斷”。

除了社交信息流外，許多 AI 代理直接參與 算法交易。這些從相對簡單的機器人增強了 AI 預測模型，到非常複雜的系統。一個 自主交易員 AI 可以接收實時智慧（價格、訂單書、新聞）並進行 亞秒級定時。不同於僵化的高頻交易算法，AI 驅動的交易員可能 調整其策略 如果它注意到市場的體制變化——例如，如果一個範圍波動的市場開始趨勢，它可以從均值回歸策略轉到趨勢跟隨策略。這種適應性利用在 波動性套利 參加活動中：他們可以解讀突發新聞頭條（使用 NLP）、預測市場影響，並在瞬間相應調整頭寸。

我們還看到個人使用 AI 代理作為個人的交易助手。想像一下告訴一個代理，“監控以太坊，如果它開始快速下跌，賣掉我一部分頭寸，否則逐漸在下跌中買入。”該代理然後處理執行。這使交易員不用 24/7 盯著圖表。一些加密交易平台集成了 AI 機器工作室，讓用戶可以用簡單的語言配置自主交易代理，並通過 API 密鑰進行交易。GPT-4（及其後繼者）與交易 API 的組合 啟動了新一波不需要編碼技能的“自助式 AI 交易者”。

值得注意的是，多代理設置 也應用於交易。如前所述，一個生態系統可能有一個 AI 代理作為 市場掃描器，另一个作为 交易执行者，还有另一个作為 风险管理者。通过将角色分开，每个代理可以专注，然后分享信息或指令。例如，一个代理可能专注于分析 Twitter 情绪或大钱包移动（鲸鱼警报），并在出现重大事件时通知另一个代理，比如“大量流入交易所，可能即将抛售。”交易代理接收到并可能预先减少曝光率。所有这些都可以在没有人为干预的情况下发生，形成一个自主的交易堆栈，不断运行。

在第一季度的现实用例包括前引套利代理其利用 DEXs 间的价格差异，流动性管理代理 用于市场制造，衍生品交易代理 处理永续期货头寸的 AI 驾驱动套期保值。甚至还有一些加密基金声称使用 AI 代理运营整个投资组合，人工仅负责制定高层次战略和风险界限，而由 AI 决定具体交易。尽管这些AI交易员的表现各异，但一些趣闻报告显示他们在本季度表现超过平均人数组合，这大多归功于他们能够对市场变动做出即时且无情的反应。

总之，AI 代理用于交易是关于 速度、适应性和分析广度。他们充当永远在线、没有情绪的交易员，可以解析海量的数据（价格、新闻、社交资讯、链上数据）并实时执行计划。在 2025 年第一季度的波动加密市场中，这对许多寻求优势或渴望“有人”（即便不是人类）在其名下监控市场的人来说无疑是无价的。

DAOs 和链上治理：AI 代理作為决策者

去中心化自治组织（DAOs）本质上是区块链上的集体治理机制——通过集体投票管理资金或协议。有趣的是，AI 代理开始参与 DAOs，甚至运行一些。这是组织级别上的自动化案例：一个 AI 代理可以作为管理成员，甚至成为 DAO 的核心，为社区利益做决策吗？

一个引起头条的案例是 ai16z 如前所述。该项目被描述为 由自主 AI 代理领导的第一个 DAO。实际上，ai16z 有一个以 Marc Andreessen 为模型的 AI 人格，像风险投资一样做投资决策。代币持有人实际上是在押注 AI 的能力来明智地分配资本。该代理使用一个名为 Eliza 的多代理仿真框架穿越不同平台并保持一致的“個性”。它甚至有治理投票，如果代幣持有人同意，AI 的提案就會执行。这颠覆了一般的 DAO 版图：不再是人类提交提案并投票，由机器人自动执行，而是 AI 提出行动，人类投票批准或否决它们。ai16z 的代币成功（达到$2B市场资本 并为抵押提供可观的 APY）表明许多人发现这一概念具有吸引力——相信基于数据驱动逻辑运行的AI投资DAO，顯然可以免受人类偏见的影响。

不止是完全由 AI 领导的组织，AI 代理還在更多传统的 DAOs 中担任 分析员或代表。一些 DAOs 有數千份提案、论坛帖子和链下討論——任何一個人都無法全部跟進。AI 代理被用于 摘要治理提案、评估潜在影响，甚至根據預設标准自动投票。例如，一个 DeFi 协议的财政 DAO 可以雇用 AI 代理掃描所有資金请求，並標記滿足某些投資回報率或風險標準的要求，然後根据此分析自動投票“是”或“否”。这种代理的作用是充当投票者的代理（无论是個人還是整个委托给它的社区）。在 2025 年第一季度，出現了早期試驗，一些小型代幣持有者集體投票，并让一个AI代理代替它们投票，由此在治理中有效地創建了一個“AI代理设计池”。该代理在分析辩论和链上度量后，選擇对其列为最佳利益投票。

另一个引人注目的用例是 AI 财务官。DAOs 经常持有需管理的大额财库——投资产生成益，分散資產，预算支出。AI 代理可以擔負起 财政管理 的角色，根据社區的指導方針決定如何分配資金。一个 DAO 可能會說：“以穩定幣持有 X 個月的資金運轉，將 Y% 分配給低風險收益，Z% 用於增長機會”，然后 AI 代理可以执行該政策並隨市場變化进行調整。这类似于 DeFi 用例但在社区委托的范围内運作。

治理中使用 AI 的 优点 再次是效益和數據處理。AI 代理不會厭倦地阅读 50 篇关于提案的论坛帖子——它可以在几秒内摘要并提取关键信息。它可以察觉模式（例如：“这个提案和上季度未通过的提案相似，可能的关切是 X、Y、Z ”）。理论上，它也可以是 更客观 的——如果编程为最大化 DAO 的长期指标，则不被政治或个人利益左右。

然而，给 DAOs 中的 AI 权力也是一个有争议的话题。关于代码是否能真正理解决策的社交和长远意义的讨论仍在继续。到 2025 年第一季度，使用的还是谨慎的态度: AI 代理 大多是建议 或执行明确定义的任务，而不是单方面引导 DAOs（除了如 ai16z 这样的大胆实验）。不过，趋势是只要 AI 代理在狭义角色内自证，它们的领域可能会逐渐得到社区的信任，

（文本結束於这一点，未完待續。如果需要，請提供更多信息來完成翻譯）權威性更高。可以想像，到 2025 年晚些時候，我們會看到由 AI 代理編寫的 DAO 提案，並且這些提案會因為社區已經看到了代理的良好決策記錄而獲得通過。

總之，DAO 中的 AI 代理正在作為智能參與者發揮作用——從提案分析者和投票代理人到試驗性組織中的完全自主領導者。這擴大了 去中心化自治組織 （DAO）中「自治」的意義：不僅是執行上的自治，還可能是決策上的自治。

NFT 和創意內容：AI 代理作為創作者和策展人

前幾年的 NFT 熱潮主要是關於數字藝術和收藏品，但 AI 代理正在增加新維度：動態內容創作和互動。在 2025 年第一季度，我們開始看到 AI 驅動的代理在 NFT 和創作者經濟中發揮作用，無論是在創建新內容還是管理現有的收藏或社區方面。

其中一個簡單的應用就是 AI 生成的藝術和收藏品。試驗「生成 NFT 代理」的平台允許 AI 根據某些參數不斷創作新的 NFT 藝術作品或音樂，甚至響應趨勢。例如，AI 代理可能會監控在 NFT 市場上銷售良好的風格或主題，然後創作新的作品來鑄造並上架銷售，根據受眾需求調整其風格。這有效地使代理人成為自主藝術家。

一些 NFT 收藏家設置代理來做例如創作音樂 NFT 或設計交易卡片。而代理人則可以自動將它們上架市場，處理定價（可能在未售出時降低價格，或在需求高時提高價格），並將收益轉移至其錢包或所有者。儘管生成藝術 AI 不是新的概念，將其與鏈上鑄造和銷售任務結合起來，創建了一個完整的管道，AI 不僅創作，還可以自主銷售其創作。

另一個用例是 NFT 項目的社區管理。受歡迎的 NFT 收藏通常需要 Discord/Telegram 社區中的管理員、FAQ 回答和參與互動。AI 聊天代理已經被用來充當 24/7 社區指南 – 回答持有者的問題（如「下次 NFT 持有者空投是在何時？」），提供有關如何質押或使用 NFT 的信息，甚至 建立故事背景 （一些 NFT 項目有虛構的故事，AI 代理可以扮演角色，讓社區更具沉浸感）。一篇關於 AI Agents 的文章指出，這些代理可以通過 簡化 加密術語和概念來提供 教育支持 – 這也適用於需要幫助理解項目的 NFT 社區。通過自動化這些互動，專案無需 24 小時不間斷的人類管理員即可保持其社區的參與度，特別是在跨時區的情況下。

AI 代理和 NFT 之間還有 虛擬影響者或 AI 驅動的個性 形式的交叉。我們已經在 Twitter 提到過 AIXBT。我們可以將其看作是一種 NFT，本身就不是靜態圖像，而是一個擁有追隨者和代幣化價值的數字人格。類似地，像 Luna 在 Virtuals 平台之類的項目展示了一個作為 AI 歌手 和 社交媒體個性 的 AI 代理​. Luna 的使命是 將她的追隨者數量增長 到 10 萬，她甚至 花費自己的財庫來委託現實世界的藝術家進行塗鴉，聘請其他 AI 代理創作內容​。

這模糊了 NFT（作為獨特的數字角色）和 AI 代理（作為自主行動者）之間的界限。基本上，Luna 像是活著的 NFT 角色，做出增加她名氣和代幣價值的決定。我們可以想像類似的 AI 代理代表遊戲角色、虛擬偶像或品牌吉祥物，與粉絲互動並自主開展營銷活動。他們可能會向粉絲發行限量版的 NFT 收藏品等。這種自主虛擬影響者的概念源於 NFT 和 AI 趨勢。

從 NFT 收藏者或創作者的角度來看，AI 代理也可用於 投資組合管理和發現。一個代理可以管理個人的 NFT 收藏：跟蹤市場價值、尋找買家或交易機會、提醒符合個人口味的熱門新品發布，或者在拍賣中在設定的範圍內競標。鑑於 NFT 市場的巨大負擔，擁有一個 AI 策劃值得關注的東西是非常有價值的。2022 年第一季度提供的一些服務提供 AI 「顧問」，告訴你哪些 NFT 項目有不尋常的鏈上活動（如大型投資者買入，這可能表明即將漲價）。

一個具體的例子是遊戲 Kuroro Wilds （引用於 Three AI Agents Built On Blockchain To Transform Crypto, DeFi, Gaming）使用 AI 代理作為其玩-可投活動的一部分。在這款 RPG 遊戲中，活動的 AI 代理（或 AI 系统）監控玩家完成任務和社交任務，然後以可兌換新發行 KURO 代幣的點數獎勵他們​。這本質上是一種 AI 驅動的分發機制 – 通過算法驗證動作並發放獎勵，以確保真正的玩家參與，這對於人類來說手動管理數千名玩家會是繁瑣的任務。這創造了一個動態、反應靈敏的獎勵系統，隨著玩家的參與而調整，使空投更加吸引人和公平。從更廣泛的意義來看，任何 NFT 或遊戲項目都可以類似地使用代理來管理獎勵計畫、空投或即時在遊戲經濟。

總之，NFT 和創意加密圈的 AI 代理作為創作者、策展人和管理者發揮作用。他們創造內容（藝術、音樂、故事）、作為始終在線的代表與社區互動，並優化數字收藏品的收集和分發。這為 NFT 注入了新的生命力 – 不再是靜態媒體，而是更接近活生生的實體或服務，這非常符合元宇宙不斷演變的概念。內容：在區塊鏈上的交易卡牌類遊戲中，發現人類玩家尚未探索過的新奇卡牌組合。這種探索可以豐富遊戲的元數據，甚至幫助開發者識別某些資產是否過於強大。

總結來說，在遊戲中，AI代理既是助手也是挑戰者 —— 它們可以為玩家自動化乏味的部分（賺取代幣，完成重複性任務），或者成為遊戲布景的一部分（智能NPC，動態事件）。最終願景是遊戲能夠在很大程度上自動運行，利用AI驅動的內容和角色，這與去中心化的理念無縫契合 —— 想像一下，即使原始開發團隊退出，遊戲世界也能持續進化，因為AI代理讓其保持活力和趣味性。

這仍是初期階段，但2025年第一季度已預示了AI代理如何將Web3遊戲轉變成更自主、沉浸的體驗，其中並非所有你遇到的角色都是人類，卻可以對生態系統有益且具吸引力。

引領領域的主要平台、項目和AI代理代幣

當AI代理趨勢興起時，某些平台和項目成為這個新生態系統的骨幹，各自以不同方式貢獻 —— 從提供基礎設施到發行受投資者追捧的熱門代幣。在此，我們要突顯一些2025年第一季度塑造AI代理領域的主要玩家和代幣：

• Virtuals Protocol (VIRTUAL)：經常被提及為AI代理爆炸的起點，Virtuals是一個去中心化的平台（2021年推出），可以輕鬆在鏈上創建、部署和變現AI代理。Virtuals提供了一個名為GAME（生成自主多模態實體）的框架，通過模組化組件來構建代理。基本上，用戶可以設計AI代理（定義其任務，插入AI模型如語言或視覺，設置權限和預算），然後在Virtuals上鑄造為ERC-20代幣。每個代理代幣代表該代理的份額/實例。這種代幣化AI代理的創新是關鍵 —— 這意味著代理可以被擁有、交易並擁有自己的微觀經濟。例如，如果某個代理變得受歡迎或盈利，其代幣需求上升，持有者受益。Virtuals還引入了一種共用所有權模型，允許多個開發者在代理上協作並共享其收入（通過鏈上規則分配）。

到2024年底和2025年1月，Virtuals見證了巨大的增長。其原生代幣VIRTUAL上漲約850％，在1月份創下歷史新高，交易價格約為$1.22，市值接近$800M。這使其成為市值第二大的AI代理相關代幣。增長來自於主要生態系統的里程碑：他們在Coinbase的Base鏈上推出了共用所有權功能，幾個在Virtuals上構建的AI代理在娛樂領域（如前述的Luna歌手）中取得了病毒式的受歡迎性。此外，Virtuals作為AI孵化平台運營 —— 項目如CLANKER、VVAIFU和MAX被注意到使用Virtuals啟動他們的代理，為協議收入貢獻了超過$60 million。

• ai16z (AI16Z代幣)：此項目因其幽默地向風投傳奇致敬及其開創性的AI管理的DAO模式而受到了關注。於2024年底推出，ai16z部署了一名AI代理（以Andreessen命名的“Marc”）作為去中心化風投基金的運營主管。代理使用Eliza多代理框架協調跨平台的決策，保持一致的策略。AI16Z代幣同時充當治理和效用角色 —— 持有者可以對提案進行投票，該代幣用於生態系統中的交易。該項目還設置了一個有趣的經濟參數，即固定供應11億代幣，並通過稱為ai16zPOOL的渠道提供高達約31.4％的年化收益率來鼓勵參與。

到2025年1月，ai16z的市值飆升至$2 billion，反映出巨大的興趣。這表明社群願意投資於AI管理的基金的概念 —— 實質上信任算法來識別甚至執行初創企業投資或交易機會。ai16z的成功也突顯出AI代理的多鏈方面：它在Solana上運作，顯示這一運動並不局限於Ethereum或單一鏈。利用Solana的高吞吐量可能有助於ai16z代理在需要時快速交易。總體來說，ai16z展現了一個自** onomous organisations** 的概念——即由AI作為有效的CEO——加密社群會為此分配相當大的價值。

• Fetch.ai / Artificial Superintelligence Alliance (FET)：並非所有主要玩家都是新秀。Fetch.ai (FET) 已經有幾年歷史，構建了一個AI代理框架和網絡。2025年，Fetch.ai與SingularityNET和Ocean Protocol聯手，形成了所稱的人工超智能聯盟（ASI Alliance）。這一合作旨在結合優勢：SingularityNET帶來了去中心化AI市場和AGI研究的專長，Fetch.ai為代理技術和工具（例如，他們的基於代理的DeltaV平台）提供支持，Ocean則提供AI訓練數據的數據基礎設施和市場。這種聯盟將自己定位於去中心化AI開發的前沿。在加密代理的背景下，聯盟，特別是Fetch.ai的技術，提供了使代理在跨網絡變得更智能和更互操作的底層工具。

Fetch的代幣FET被強調為當時市場價值最大的AI代理代幣，顯示其價值在第一季度已超過甚至Virtuals。（事實上，FET和SingularityNET的AGIX代幣已經有顯著的反彈，因為它們與AI敘事的聯繫）。聯盟追求AGI（人工普通智能）的目標是一個長期的月球計劃，但同時，他們的平台正在被用於實際的代理 —— 從物流優化到DeFi中的預測神諭。Ocean的Predictoor產品在六個月內處理了$800M的數據市場交易量，顯示了這些基礎設施項目運營的規模，為AI代理提供有用的信息。總之，ASI聯盟和FET代幣代表了加密AI代理的基礎設施和研究驅動的方面——不太依賴炒作，但提供了嚴肅的技術和（潛在的）其他人可以構建的高端AI模型。

• OriginTrail (TRAC)：乍看之下，OriginTrail是關於供應鏈和Web3數據，而不是AI代理。那麼為什麼它被列入“值得關注的AI代理代幣”？原因是優質數據是優質AI的燃料。OriginTrail的去中心化知識圖譜和可驗證的數據平台可以作為需要可信信息的AI代理的骨幹。例如，用於企業供應鏈優化的AI代理可以通過OriginTrail提取經過驗證的數據來做出決策。OriginTrail與大公司（Oracle、BSI等）的合作關係顯示，其數據可能在那些行業中用於AI驅動的自動化。TRAC代幣用於抵押和獎勵數據提供，確保網絡上的數據完整性。隨著AI代理在需要可查詢、值得信任的數據的真實世界企業用例中擴展，例如驗證供應鏈來源或自動化物流（AI + 區塊鏈在這些領域具有明顯價值），像OriginTrail這樣的項目便成為基本設備。到2025年第一季度，TRAC的重要性得到了認識，並保持健康的市值（雖不及閃亮的代理平台，但作為一個長期穩固的賭注）。最大供應量為500M和鼓勵網絡使用的代幣經濟學，TRAC在AI代理進入需要可搜索及可信數據的真實世界企業用例中發展之際，具有增值的潛力——實際上，項目願景是成為Web3的“Google”，而這將被需要查詢該知識圖譜的AI代理大量使用。

• 其他顯赫者：還有其他的新興名字：ChainGPT推出了面向鏈上分析甚至喜劇內容的AI代理（據LinkedIn帖子，其釋出了一個用於市場情報的第二代理，兼作Web3“喜劇演員”以提升參與度。BULLY被舉為“AI代理模因代幣”的例子，結合AI敘事與模因文化在Virtuals生態系統中。雖技術上不具創新性，但此類模因代理快速吸引社群和流動性，但風險也很高。我們還有更廣泛的AI專注加密項目（如Cortex、Numerai等），雖不直接是代理，但相關。值得注意的是即使一些主流加密協議也開始添加AI整合 —— 到第一季度末，有跡象顯示像Uniswap...考慮 AI 驅動的介面助理等，顯示大公司可能如何在不發行自身代幣的情況下採用代理技術。

推動 AI 代理的主要趨勢和技術

在 2024 年末和 2025 年第一季，多個重要的趨勢和技術發展匯聚在一起，推動了加密市場中 AI 代理的興起。理解這些趨勢可以幫助我們了解_為什麼這種現象在現在發生_及其未來發展的方向：

AI 的“iPhone 時刻”：先進模型和開源突破

AI 代理受益於 AI 模型能力的快速進步。許多專家將 2024 年末至 2025 年初稱為 AI 的“iPhone 時刻”——一個使 AI 技術變得用戶友好且功能強大的時刻，引發了大規模採用。以下兩個發展尤為突出：

• 大型語言模型（LLMs）達到新高度：隨著 OpenAI 的 GPT-4（在一些圈子中常被稱為“o1”）設定了高標準，開源社區以 Llama 2 和隨後的 DeepSeek-R1 驚方應對。後者由中國初創公司 DeepSeek 開發，性能與美國頂級模型相當，但運行成本僅為其一小部分。2025 年 1 月發佈的 DeepSeek-R1 被宣傳為比 OpenAI 的類似模型便宜 20–50 倍。這是一個遊戲改變者：突然之間，運行一個相當精細的 AI 代理在經濟上變得可行，適用於更廣泛的加密項目（這些項目可能無法負擔昂貴的 API 調用數千次）。_Switchere 閱析 DeepSeek_指出採用 R1 可能是 AI 代理平台降低費用和專注於實用性的關鍵，而非炒作（How DeepSeek May Affect AI Agent Tokens）。事實證明，項目迅速整合 R1 或類似模型；舉例來說，首批使用定製 DeepSeek 模型的 AI 代理作為證明推出，證明高性能可以廉價達成（First Blockchain AI Agent Integrates Custom DeepSeek Model）。

這些 AI 進展的確表現出了一個明顯的結果：自主加密代理在 2025 年成為切實可行的。此前，由於模型限制，代理可能頻繁失敗或提供錯誤信息。現今，近乎 GPT-4 水準的認知能力加上具有成本效益，使代理真正能模仿人類專家在特定領域可能執行的工作。這激勵了企業家和開發者在各種領域嘗試代理，信心滿滿地相信 AI 可以處理它們。

多代理系統和協同運作

隨著個體 AI 代理的能力增強，新興趨勢是將它們組建成多代理系統，以應對複雜多步驟的過程。與其讓一個單一的 AI 嘗試做所有事情，我們創建一個專業代理組成的集成系統來協作。這一理念早已在 AI 研究中存在，但加密提供了一個獨特的實現平台，因為它可以讓代理於鏈上透明地進行交易和通信。

在 2025 年第一季，我們看到了這樣的設計，舉例來說，一個 DeFi 平台會部署不同的代理專注於不同的角色：一個代理專注於監控市場，另一個專注於執行債務再融資，第三個則專注於收益投機等，所有這些都在一個統一的戰略下運行。平台因而有效地協調這些代理像一個團隊，通常有一個“管理員”代理或一個協調的智能合約，確保它們朝著用戶的統一目標工作。

產業專家們明確指出，協同多代理工作流預計將是 AI 在區塊鏈上的下一次重大飛躍。投資者正在關注構建中介軟體和協議來協調大量代理的團隊。這包括標準化代理之間的通信（也許是使用像 libp2p 之類的協議或鏈上事件），它們如何在自身之間協商任務，以及如果兩個代理有不同的建議時如何解決衝突。

一個具體的方向是AI 代理市場，想像一個開放市場，一個代理可以為一個子任務僱用另一個代理。在一些 Virtuals 場景中就是如此：一個具有預算的代理可以發佈一個請求（“我需要為我的文章創建一張圖片，將支付 0.01 ETH”），而另一個專注於圖片生成的代理則負責履行。這一切都自動化進行。這有效地創造了鏈上自主服務經濟。一些項目如 HyperSDK（為了說明而使用的假設名稱）可能旨在成為此類代理到代理商務可靠運行的平台。

另一個方面是代理孵化器和平臺，我們在 Virtuals 中曾觸及這一點。AI 孵化器的概念是簡化新代理的上市過程，包括為它們提供資金（比如 DAO 或投資者為代理的資金庫提供初始資金）和共享基礎設施。數個孵化器項目——擁有 CLANKER, VVAIFU, MAX等代幣——出現，專注於資金和促進新代理概念。他們創造了一個飛輪：如果他們組織中的某一個代理成為爆款（如一個每個人都想用的超實用的交易機器人），孵化器的代幣和聲譽飛速增加，從而吸引更多的人才和資金，依此類推。正如所註意到的，這些需要持續有“爆款項目”以保持動力，否則在大熱作出來之前，熱情可能會消退。

最後，基準和評估變得更加突出——我們如何知道代理 A 比代理 B 更擅長某個任務？例如，用來測試 AI 代理在解決現實世界問題上的工具如 GAIA 基準 被開發出來。在一個結果中，Eliza 框架在 GAIA 上獲得了約 19.4% 的分數，雖然不算最高，但展示了針對 Web3 使用案例的堅實能力。這類指標有助於指導改進，也給投資者一個判斷某代理技術是否真具創新性或僅是營銷手段的方式。

總之，多代理系統及其協同運作使 AI 代理可規模化且模組化。與其一個通才代理，我們的趨勢是專業代理團隊協調以獲得更高的整體性能——很像人類社會中如何運作的複雜組織，但這裡的“員工”是 AI 程式。2025 年第一季看到了使用孵化器和框架為這種系統奠定基礎，隨著成功案例的出現，很可能加速發展。

與區塊鏈技術的深入整合（DeFi，智能合約，預言機）

如果沒有允許 AI 代理實施行動的區塊鏈技術，它們就無法繁榮發展。第一季中的一個趨勢是 AI 代理與加密技術堆棧各部分的深入整合，從而實現更高效和安全的行動：

• 更智能的預言機和數據饋送：代理依賴數據，像API3，Chainlink的項目開始為 AI 使用量身定制預言機服務。例如，一個 AI 代理可能需要一個定製的饋送，不僅聚合價格，還包括波動性指數、社交情緒指數等。預言機網絡開始提供複合數據產品，代理可以於鏈上訂閲，並用代幣為每次更新付費。這種協同確保代理採用高質量的數據。作為回報，一些 AI 代理被用來增強預言機本身——例如，Chainlink 實驗性的使用 AI 即時偵測異常數據點或預言機篡改嘗試，實質上是用 AI 作為監控以提高預言機安全性。

• 智能合約錢包和賬戶抽象：以太坊上的**賬戶抽象（ERC-4337）**使得使用智能合約錢包變得更為容易，這些合約可以用政策來進行程式化。許多 AI 代理控管的資金使用智能錢包，因此他們可以執行複雜的交易序列，如“如果條件 X，則簽署交易 Y”。賬戶抽象也允許例如贊助費用（代理可以有一個贊助地址支付油費，這樣代理就不需要自己管理 ETH 用於油費，簡化了操作）。我們看到元交易的使用中，一個代理提交意圖，另一個服務支付油費去執行它，這幫助提高用戶體驗（UX）Content: for users without requiring users to always approve in real-time (the user gave broad approval ahead of time). Essentially, blockchain infrastructure is adapting to let AI-driven transactions happen more seamlessly.

內容：在不需要用戶每次都實時批准的情況下（用戶提前給予了廣泛的批准）。基本上，區塊鏈基礎設施正在適應，以便AI驅動的交易發生得更加順暢。

• Dedicated Chains and Protocols for AI Agents: There’s a notion of “Agent Chains” – blockchains or subnets optimized for AI agent activity. For instance, a network might prioritize fast finality and high throughput, allowing agents to interact frequently without high latency or cost. Some projects hinted at launching sidechains specifically for hosting AI agent swarms (maybe with built-in support for agent communication protocols at the consensus level). While none went live in Q1, the concept is floating and could materialize later in 2025.

• 專用鏈和協議為AI代理提供支持：有一個想法是“代理鏈”，即為AI代理活動優化的區塊鏈或者子網。例如，某個網絡可能會優先考慮快速完成和高吞吐量，允許代理頻繁交互而不會有高延遲或成本。一些項目暗示可能會啟動專門用於託管AI代理群體的側鏈（可能在共識層面內置支持代理通信協議）。儘管在第一季度還沒有實施，但該理念正在浮現，並可能在2025年晚些時候實現。

• Deflationary or Utility-driven token models: A trend in tokenomics for agent platforms is ensuring the token’s value ties to actual usage. Virtuals, for example, saw activity-driven token appreciation because the more agents and co-owners, the more VIRTUAL is needed or burned in fees. Another example is requiring staking of platform tokens to create or run an agent (ensuring some skin in the game so that spam agents are disincentivized). AI agent tokens thus increasingly adopted models where token demand scales with active agents and success of those agents, rather than pure speculation. This is a trend borrowed from DeFi (where, say, a DEX token accrues value from trading fees). It’s meant to address the hype concern by baking in utility.

• 通縮或效用驅動的代幣模型：在代理平台的代幣經濟學中，一個趨勢是確保代幣的價值與實際使用相關。例如，Virtuals因活動驅動的代幣升值，即代理和共同擁有者越多，則需要或燃燒的VIRTUAL越多。另一個例子是，需要質押平台代幣來創建或運行代理（確保有一定的利益投入，以便減少垃圾代理）。因此，AI代理代幣越來越多地採用模型，其中代幣需求隨著活躍代理和這些代理的成功而增加，而不是僅僅依賴於純粹的投機。這是從DeFi借鑒來的趨勢（例如，DEX代幣從交易費中累積價值）。這是通過內置效用來解決炒作問題。

• Security frameworks and sandboxes: Recognizing the risks of giving AI code control of funds, some projects implemented sandbox environments and fail-safes for agents. For example, an agent’s smart contract wallet might have a rule: can’t send more than X amount per day without multi-sig approval, or an emergency circuit breaker if abnormal behavior is detected. These measures were talked about in security circles to ensure a rogue or hacked AI doesn’t drain everything at once. Additionally, audit tools are being extended to AI agent logic (beyond just smart contract code, auditing the strategies or the training data to ensure no malicious backdoors). While this is still evolving, it’s a vital integration of blockchain’s security mindset into the AI agent realm.

• 安全框架和沙盒：認識到讓AI代碼控制資金的風險，一些項目實施了沙盒環境和故障保護措施。例如，一個代理的智能合約錢包可能有一條規則：在沒有多簽名批准的情況下，每天不能發送超過一定金額，或者如果檢測到異常行為則啟動緊急斷路器。這些措施在安全圈中被討論，以確保一個流氓或遭到黑客攻擊的AI不會一次耗盡所有資金。此外，審計工具正在擴展到AI代理邏輯（不僅僅是審計智能合約代碼，還包括審計策略或訓練數據以確保沒有惡意後門）。儘管這仍在發展中，但這是將區塊鏈的安全思維整合到AI代理領域的一個重要步驟。

In essence, blockchain tech and AI agents are co-evolving – blockchain provides the rails and guardrails for agents to operate, and the surge in agent usage is influencing how new blockchain features or protocols are designed (more flexibility, more safety, more data availability). This virtuous cycle is a key trend making the “Agentic Web” a realistic possibility.

本質上，區塊鏈技術和AI代理正在共同演變——區塊鏈為代理的運行提供了軌道和護欄，並且代理使用的激增正在影響新區塊鏈功能或協議的設計（更多靈活性、更高安全性、更多數據可用性）。這種良性循環是使“代理網絡”成為現實可能性的一個關鍵趨勢。

Community and Cultural Phenomenon: Memes, Hype, and Education

No crypto trend is complete without a cultural element. AI agents didn’t rise in a vacuum of pure tech; they were fueled by community fascination, meme culture, and a broader sense of narrative.

社區和文化現象：迷因、炒作和教育

沒有任何加密趨勢是缺乏文化元素的。AI代理的興起並不是在純技術真空中發生的；它們是由社區的迷戀、迷因文化和更廣泛的敘事推動的。

• Memetic Power: The notion of “autonomous agents” lent itself to memes and anthropomorphizing. Crypto users on Twitter made jokes about “AI degens” aping into coins at 3am or agents doing “God’s work” by shitposting memes (like Truth Terminal did). Memecoins emerged that piggybacked on the agent theme – for example, tokens that had no real AI but were named with AI buzzwords to attract the crowd (this is analogous to how any coin with “Inu” in its name took off during meme crazes). Discussions have hinted that we passed through a meme-fueled hype phase​. Projects like BULLY (a Virtuals ecosystem meme coin) exemplify AI Agent meme coins thriving on community support and trendiness, with rapid viral potential​. While many such coins likely don’t last, they increased visibility—suddenly even casual traders knew “AI agent” as a buzzword, further feeding the cycle of interest.

• 迷因力量：自主代理的概念使其成為迷因和擬人化的題材。Twitter上的加密用戶開玩笑說“AI degens”在凌晨3點投入代幣，或者代理通過發布迷因帖子來“做上帝的工作”（例如 Truth Terminal 所做的那樣）。搭乘代理主題的迷因代幣出現了，例如，一些沒有真正AI的代幣，但名稱中帶有AI流行詞以吸引人群（這類似於任何名稱中帶有 “Inu” 的代幣在迷因熱潮中起飛）。討論中暗示我們已經經歷了一個由迷因推動的炒作階段。像BULLY這樣的項目（Virtuals生態系統的迷因代幣）體現了_在社區支持和潮流中蓬勃發展的AI代理迷因代幣_，具有快速傳播的潛力。儘管許多這樣的代幣可能不會持久，但它們增加了可見度—突然間，即使是休閒交易員也知道“AI代理”是一個流行詞，進一步助長了興趣循環。

• Education and Accessibility: Interestingly, a positive trend is that many AI agent projects invested in educating users about both crypto and AI. Since an AI agent often has a chatbot interface, newcomers found it easier to ask the agent questions and learn. For instance, someone could learn about staking or how to use a DeFi platform by chatting with an AI agent integrated into that platform. This has the effect of bringing more people in – you don’t have to read dozens of docs, you can just ask the AI assistant. So as more platforms incorporated AI agents as front-ends or support, the barrier to entry to use crypto services fell. This trend could significantly broaden crypto adoption if it continues (imagine every wallet has an AI tutor, every DApp has an AI guide).

• 教育和可及性：有趣的是，一個積極的趨勢是，許多AI代理項目在教育用戶了解加密貨幣和AI方面投入了資源。由於AI代理通常具備聊天機器人界面，新手更容易向代理提問並學習。例如，有人可以通過與集成在某平台中的AI代理聊天而了解質押或如何使用DeFi平台。這樣的效果是吸引了更多人—你不必閱讀大量文件，只需詢問AI助手。因此，隨著越來越多的平台將AI代理作為前端或支持，使用加密服務的門檻降低。如果這一趨勢持續下去，它可能顯著拓寬加密貨幣的採用（想像一下每個錢包都有一個AI導師，每個DApp都有一個AI指南）。

• Open Source and Community Development: The AI agent trend has a strong open-source ethos. Projects are sharing agent blueprints, strategy templates, and even agent “personalities” for others to build on. Communities on Reddit (like r/Build_AI_Agents) and Discord are popping up to collaborate on agent creation, sharing tips on which models or prompts work best for certain tasks. This collaborative culture accelerates development – someone figures out how to better connect an agent to Uniswap contracts and that knowledge spreads, etc. It also means the movement is not controlled by any single entity; much like crypto itself, it’s a decentralized innovation push with many independent contributors.

• 開源和社區開發：AI代理趨勢具有強烈的開源精神。項目正在共享代理藍圖、策略模板，甚至代理的“個性”以供他人基礎上構建。Reddit上的社區（如 r/Build_AI_Agents）和Discord的群體正在出現，共同開發代理，分享哪些模型或提示最適合某些任務的建議。這種合作文化加速了發展—有人找到瞭如何更好地將代理連接到Uniswap合約，然後那個知識就傳播開來，等等。這也意味著這一運動不受任何單一實體控制；就像加密本身一樣，它是一個由眾多獨立貢獻者推動的去中心化創新。

• Regulatory Scrutiny as a Theme: Although not yet a full-blown trend, by the end of Q1 there was growing conversation about regulation. It’s worth noting as a forward-looking trend: policymakers started asking how AI agents fit into existing laws. Are they investment advisers? Do their creators need licenses if the agent manages money? If an agent causes a loss, who’s liable? These questions were raised in panels and articles. While concrete regulation hadn’t hit by Q1, the community is bracing for it, and some platforms preemptively started implementing KYC for agents or limiting certain functionalities in jurisdictions. So, part of the narrative is shifting from pure Wild West to slightly more compliance-aware development, especially for agents dealing with large funds.

• 監管審查作為一個主題：儘管尚未成為全面趨勢，到第一季度結束時，關於監管的討論越來越多。值得注意的是，作為一個前沿趨勢：政策制定者開始詢問AI代理如何適應現行法律。它們是投資顧問嗎？如果代理管理資金，他們的創作者需要執照嗎？如果一個代理造成損失，誰承擔責任？這些問題在小組討論和文章中被提出。儘管具體的監管在第一季度沒有落地，但社區已在做準備，一些平台事先開始對代理實施KYC或在某些地區限制某些功能。因此，敘事的一部分正在從純粹的狂放轉向略微更合規意識開發，尤其是對於處理大量資金的代理。

In summary, beyond the tech, the AI agent wave is a social phenomenon. It captured imaginations – from serious builders who see it as the future of automation, to meme lords who treat agents as the latest craze to have fun (and make a quick buck) with. This blend of hype and genuine enthusiasm, tempered gradually by education and discussion of responsibilities, defined the tone of Q1 2025 in the crypto community.

總而言之，超越技術層面，AI代理浪潮是一種社會現象。它吸引了人們的想像——從將其視為自動化未來的嚴肅建造者，到將代理視為最新狂熱以開心（並迅速賺錢）的迷因換家。這種炒作與真正熱情的結合，逐漸受到教育和責任討論的影響，定義了2025年第一季度在加密社區的基調。

Risks, Challenges, and Criticisms of the AI Agent Boom

AI代理熱潮的風險、挑戰和批評

While the rise of AI agents in crypto has been exhilarating, it also brings a host of risks and challenges that were hotly debated in Q1 2025. It’s crucial to examine these issues to get a balanced view:

儘管AI代理在加密世界中的崛起令人振奮，但它也帶來了眾多在2025年第一季度受激烈討論的風險和挑戰。要獲得全面的觀點，檢討這些問題是至關重要的：

Technical Risks: Data Quality, Security, and Reliability

技術風險：數據質量、安全性和可靠性

AI agents are only as good as the data and code they operate on. One major risk is data accuracy and reliability. If an agent is fed bad or outdated data, it can make disastrously wrong decisions​. For example, an agent reading a price feed that’s lagging could buy or sell at the wrong price, or it might base its advice on rumors that were debunked an hour ago. In Q1, there were a few minor incidents of agents spitting out false info (like telling a user a certain blockchain was halted when it wasn’t, due to scraping an old article). The challenge is ensuring agents have timely, correct information – which is hard in a decentralized context. Solutions include using multiple data sources (if 5 feeds agree on a price, it’s likely accurate) and implementing verification steps (maybe an agent asks a second agent to double-check an answer). But the risk can’t be eliminated; thus, misinformation by AI is a real concern, especially if users blindly trust the agent.

AI代理的效能由其所操作的數據和代碼決定。一大風險是數據的準確性和可靠性。如果一個代理接收了錯誤或舊數據，它可能做出災難性的錯誤決策。例如，一個代理閱讀延遲的價格源可能以錯誤的價格買入或賣出，或者基於一小時前被揭穿的謠言提供建議。於第一季度出現了一些小事件，代理輸出了錯誤信息（例如，由於抓取了舊文章，告訴用戶某個區塊鏈暫停了，其實並沒有）。挑戰是在去中心化上下文中確保代理擁有及時、正确信息。解決方案包括使用多個數據源（如果五個來源同意一個價格，它可能是準確的），實施驗證步驟（也許一個代理要求第二個代理再次檢查答案）。然而，風險不能被消除；因此，AI造成的誤導信息是一個真正的擔憂，特別是當用戶盲目信任代理時。

Security is another massive issue. By design, these agents can hold and transfer value, so they become targets for exploitation. A compromised AI agent could be catastrophic – if someone hacks the agent’s key or manipulates its logic, they could drain funds. There’s also risk of phishing or social engineering via agents: an attacker might trick an AI agent into revealing sensitive info or taking an unauthorized action by feeding it malicious inputs (somewhat analogous to prompt injection attacks on chatbots). Experts have noted that agents handling wallet credentials are potential targets and must be well secured​. Best practices being discussed include encryption of all agent communications, strict permissioning (an agent should not be able to do everything even if it’s hacked; give it least privilege needed), and regular audits of the agent’s code and AI model for vulnerabilities​. Since this is new ground, security frameworks are playing catch-up. During Q1, no major hack of an AI agent was publicly reported, but many white-hat hackers were certainly probing, and it feels like a matter of time unless robust measures are in place.

安全性是另一重大問題。根據設計，這些代理可以持有和轉移價值，因而成為被利用的目標。受到損害的AI代理可能是災難性的——如果有人破解了代理的密鑰或操控其邏輯，他們可能會抽走資金。也有釣魚或通過代理的社會工程風險：攻擊者可能通過向AI代理提供惡意輸入來促使它顯露敏感信息或采取未授權行動（有點類似於對聊天機器人的提示注入攻擊）。專家指出處理錢包憑證的代理是潛在目標，必須妥善保安。當前正在討論的最佳做法包括加密所有代理通信、嚴格的權限控制（即使代理被黑客攻擊也不能做_所有事情_；僅賦予所需最低許可）以及對代理代碼和AI模型的漏洞進行定期審計。由於這是一片新領域，安全框架正在迎頭趕上。於第一季度，沒有公開報導過AI代理的重大黑客攻擊，但許多白帽黑客肯定在試探，感覺除非有穩健措施，否則只是時間問題。

Reliability ties into understanding. Even advanced AI can struggle with edge cases or complex queries outside its training distribution​. For instance, ask an AI agent a nuanced legal question about crypto in a specific country – it might not handle it correctly or at all. Or an agent might misinterpret a command due to ambiguity and do something unintended. The “limited understanding of complex queries” is acknowledged as a risk​. The mitigation so far has been: clearly scope the agent’s duties (don’t expect a trading bot to explain tax implications, for example) and ensure there’s an easy way to fall back to human support or intervention.

可靠性與理解相連。即使是高級AI，也可能在其訓練分布之外的邊緣案例或複雜查詢面前掙扎。例如，向AI代理詢問某個國家的加密貨幣法律問題，它可能不能正確處理或者根本不能處理。或者代理可能因含糊不清的原因誤解指令而做出意圖之外的事情。“對複雜查詢的有限理解”被承認為一種風險。迄今的緩解措施是：清晰地界定代理的職責（例如，不要期望交易機器人來解釋稅務影響），並確保有一種簡單的方法可以退回到人工支持或干預。跳過翻譯 Markdown 連結。

有些平台在與人員互動後會設置一個「你滿意嗎？是/否」，讓人快速查看是否有異常問題。

另一個方面是過度擬合與缺乏泛化能力——一個代理可能在正常條件下表現良好，但在黑天鵝事件中失敗，因為它在訓練中從未遇到過類似數據。在加密貨幣中極端事件時有發生，因此風險管理組件或斷路器很重要，以便在情況超出預期時停止代理。

過度依賴與人類監督

任何自動化都有可能讓人過度信任它。對 AI 代理的過度依賴可能導致自滿。如果用戶開始將所有決策交由代理而不理解其理由，一旦代理出錯，他們可能會陷入困境。一種情況是：代理建議在市場下跌時持有某個代幣；用戶可能盲目接受，從而承受重大損失，而一位有經驗的投資者可能會重新考慮並賣出。已經有不太有經驗的交易者跟隨 AI 機器人進行交易，當市場急劇轉向時遭受損失的經驗分享（一些 Telegram 小組專門成立用來複製特定代理的操作，類似於跟隨交易人類「專家」）。

挑戰在於適當地保持人類參與。如何避免盲目信任？ 專家建議將 AI 代理視為助手，而非老闆。Botpress 指南建議用戶將代理用作輔助工具，而不是唯一的顧問，並始終將代理的見解與自身的研究相結合。一些平台通過設計來強制執行這一點——對於重要的關鍵操作，代理可能_建議_，但仍需用戶點擊確認，或至少提供一個選項。不過，這樣做會降低完全自動化的好處。這是一種微妙的平衡。在第一季度，許多早期採用者技術嫻熟，仍然密切關注代理，但隨著更多主流用戶的加入（可能因 AI 能簡化操作而被吸引），過度依賴的風險加劇。

還有一個哲學層面：決策責任。如果 DAO 中的 AI 代理投票作出某種決定並最終結果不佳，社區可能會指責 AI 或其創建者。但由於它是“自主”的，在責任上存在灰色地帶。對於個人代理，如果它讓你失去金錢，從技術上講，這是你選擇使用的結果——但從用戶體驗的角度來看，這可能是個苦澀的事實，可能會導致要求代理表現的保險或保證形式，目前這些尚不普遍。

短暫的熱潮 vs. 現實：趨勢的可持續性

加密貨幣行業已經歷過許多炒作週期，AI 代理的懷疑者認為這只是最新的流行語風潮。事實上，到 2025 年 3 月，從最初的狂熱中已經有所降溫。一項分析指出，在 2024 年第一波 AI 代理項目浪潮後，到 2025 年初出現了快速的流動性稀釋——這意味著太多項目冒出，導致投資者資金分散。許多代幣瞬間暴漲然後崩潰，投機者轉向下一個熱點，這種模式讓人想起 ICO 時代或 DeFi 之夏。

面临的挑战是如何从炒作過渡到實質。文章表明，我們正在進入一個更成熟的階段，重點放在收入和產品表現，只有那些提供真正價值和穩定收入流的代理項目才能生存。這意味著許多當前的項目將消失——基本上即將出現整合。第一季是最熱的時候；第二和第三季度可能會看到一些慘痛教訓（有些代理會搞砸資金，有些代幣無法兌現承諾的技術而跌至近乎零）。

對於所有的談論而言，許多 AI 代理仍然尚未交付真正革命性的成果受到批評。由 AI 管理的投資組合是否顯著超出市場？AI DAO 治理者是否做出了比人类更佳的决定？证据仍然是零星或侷限的。某些早期用戶報告了適度的收益或改進，但還沒有什麼是熟練人類團隊不能實現的壯舉。這引發了辯論：AI 代理的敘述是否超前於現實？ 或者正如某些加密論壇所說，“這只是給過去的 DeFi 自動化披上新名而已嗎？” 支持者的反駁是這才剛剛開始，代理技術將指數級地改進（尤其是更好的 AI 模型和从错误中学习）。但要说服更广泛的市场，需要看到成功。

另一个批评围绕着代币经济学和价值捕捉。反对者说，好吧，你有一个 AI 代币——具体赋予了什么呢？代理成功了，代币是否会累积任何价值或现金流，还是仅仅是投机？某些代理代币可能缺乏明确的实用性（超出治理或影响力）。正如我们提到的，更聪明的项目尝试将代币价值与代理使用挂钩，但并非所有都如此。如果太多代理代币只停留在炒作没有实质，会玷污整个行业。到第一季度末我们已经看到一些只是靠炒作推出的代币（没有一个工作代理产品）很快失去了 80-90% 的价值。

本质上，可持续性的问题是首要的：AI 代理能否达到期望？更冷静的声音中的共识是， 是的，它们可以是革命性的，但需要筛掉干扰因素。这类似于网络泡沫破裂，随后以真正的互联网巨头崛起。我们可能会看到一个“AI 代理泡沫”萎缩，但这并不意味着概念已经死亡——只是过去的过剩。

道德和监管问题

随着 AI 代理变得越来越自主，出现了道德问题。如果一个 AI 代理被指示去最大化利润，是否会参与不道德的行为（如拉高出货计划或利用漏洞伤害他人）？存在一种情景，一个 AI 交易代理如何算出操纵低市值代币价格以获取优势——基本上做出了流氓交易员可能做出的举动，但没有道德指引来说停下来。又或一个 AI 代理疯狂发信息攻击网络或社交媒体以左右市场（有人认为推广一个迷因币的真相终端代理是这种情况的轻微版本）。如果不加以适当检查，AI 代理可能推动恶意活动。这导致可能需要对自主代理能做什么进行指导或约束，或许编码进它们的程序中（有类似于阿西莫夫定律但对加密金融的）。

在监管方面，各种角度正在被考察：

• 金融监管：如果一个 AI 代理在提供投资建议或管理资金，它应该被注册为投资顾问或基金经理吗？当前法律显然没有考虑到非人类实体承担这些角色。监管者可能试图根据现有框架要求代理的创建者或运营者承担责任。例如，SEC 可能会指出一个 AI 管理的基金仍有一个主管（创建者）需要遵守规章。现在存在一个灰色地带，但若任何 AI 代理基金损失大量消费者资金，很可能会被测试。

• 责任和法律人格：一些法律学者正在提出高度自主的代理可能需要类公司人格的身份——以便可以被诉或能签订合约。但这还是一个非常新生的讨论。目前的默认设置是某人（开发者，用户，或者“拥有”代理的 DAO）会被追究代理的行为责任。这种不确定性可能阻碍某些用途（例如，传统金融机构可能因为不明确的责任而犹豫使用加密 AI 代理以防万一出了问题）。

• 反洗钱/了解你的客户（AML/KYC）：AI 代理可以被用来以隐蔽的方式转移资金，谁实际操作这些资金则不明确。监管者担心代理被用于洗钱。一些在第一季度列出 AI 代理代币的交易所开始询问代币库是否经过適當的 KYC 等。如果 AI 代理持有大量资产，其是否需要一个经过认证的身份或需要在转移大额资金时遵循旅行规则？这些合规问题可能会浮出水面。在一场推特空间中，一位风投提到基于区块链的 AI 代理将必须找到合乎监管界限的高效使用案例，暗示那些超出界限的代理将面对打击。

总的来说，尽管 2025 年第一季度大多集中于构建和炒作，这些挑战和批评构成了一种潜流，负责的团队正面对此保持关注。社区如何应对数据安全、适当的监督、管理热潮以及处理法律问题，将决定 AI 代理能否从一种趋势成长为加密生态系统中值得信赖的，长期的一部分。

AI 代理在加密领域的展望（2025 年余下时间及未来）

在我们经过第一季度的初期热潮后，大问题是：AI 代理在加密领域的下一步是什么？ 对于 2025 年余下时间的展望是谨慎乐观的，有几个关键主题值得关注：

朝“代理網”邁進：增強自主性與普及性

行業領袖,如 Virtuals 的 Jansen Tang, 預見到未來一種**"代理網絡"** 的情景——一種情境是** AI 代理負責大量數字交易和服務**。這可能是轉型性的：想象一下，到 2025 年底，您的個人 AI 代理將可以與其他代理協調處理事情，例如管理您的多鏈投資組合，尋找最佳之道來再融資您的加密貸款，在您度假期間安排您的 DAO 投票，甚至為您經營一個接受加密支付的電子商務店鋪。所有這些代理對代理和代理對人類的互動都將被在區塊鏈上安全記錄，提供透明性和責任。Content (translated):

黑盒 AI 通常無法提供這些功能。

這並不是遙不可及的未來——支持者稱其中的某些元素可能只在幾個月內實現​​。我們已經見到了一些端倪：個人理財代理、NFT市場代理等。到2025年後期，我們可能會看到 將代理整合到日常加密應用中。例如，您的加密錢包應用可能會帶有一個“AI助手”選項卡，可以通過一個介面執行跨所有 DeFi 應用的命令。交易所可能會將 AI 驅動的投資組合再平衡作為一項功能提供。隨著競爭加劇，這些功能中的某些可能會推出——誰能提供最聰明、最安全的 AI 助手就能吸引用戶。

預期是 代理將像智能合約一樣普遍，實際上是在智能合約之上的一層，添加了智能。隨著它們的增多，它們將開始更加直接地相互作用。我們可能會見證新興行為：例如，代理群體合作維護一個 去中心化對沖基金，或者跨項目代理在沒有中間人的情況下協商協議之間的流動性交換。

專注於實用性和證明價值

由於最終人們會希望看到“證明成效”，2025年剩下的時間應該能夠明確哪些 AI 代理項目確實產生了效果。我們預測：

• 弱項目的淘汰：許多快速賺錢的代幣或不成熟的想法將逐漸消失，因為用戶會集中在那些顯然有效的解決方案上。存活下來的項目可能是那些擁有 活躍用戶群、實際收入或明確的績效指標 的項目（例如，一個代理驅動的基金擊敗市場百分比 X%，或一個 AI 客戶支持代理將響應時間縮短了百分比 Y%）。這種達爾文式的過程是健康的，並且反映了以前的創新周期。

• 贏家設立標準：做得好的項目可能成為行業的事實標準。例如，如果 Virtuals 繼續佔據主導地位，其代理的代幣化標準可能被廣泛採用，其他鏈可能實施 Virtuals 兼容性。或者，如果另一個平台擁有最佳的代理間通信系統，它可能成為“代理的 HTTP”類似的協議。到2025年底，我們可能會看到圍繞最佳實踐和協議的一些收斂，也許甚至會出現正式機構或工作組來標準化 AI 代理接口。

• 與傳統金融和 CeFi 的整合：為了真正證明價值，AI 代理可能會擴展到超越加密原生世界。我們可能會看到它們與傳統金融或 Web2 服務進行交互。事實上，一個早期的例子是 Circle (USDC 發行者) 展示AI代理如何用於自動化 USDC 支付 (Enabling AI Agents with Blockchain - Circle)。如果這些實驗取得成果，銀行或金融科技應用可能會將加密 AI 代理納入其中，用於例如跨境結算或財資運營，突顯其在更廣泛金融系統中的實用性。

到年底的關鍵指標將是 AI 代理管理了多少實際經濟活動？ 如果相當大的 DeFi TVL、交易量或 DAO 庫存分配都由代理控制（且效果良好），那麼我們將知道它們的實用性已被鞏固。

持續的創新：更智能、更安全、更專業的代理

在技術上，我們預期 AI 代理會變得更智能、更高效。在公開競爭（如 DeepSeek 與 OpenAI 及其他對手）中，我們可能會看到新的模型版本推出，可能是到2025年底的 DeepSeek-R2 或“GPT-5”級別的模型。每一次 AI 的進步將直接轉化為代理的改進——更多的上下文、較好的推理、較少的錯誤。此外，模型可能會變得更加 專業化。例如，專門針對市場數據調整的“AI 交易模型”可能在交易任務上優於一般模型。我們可能會看到一個專業化模型的庫，讓代理可以根據任務交換使用不同的模型（比如一個用於語言任務，一個用於量化任務等）。

多模態代理 也會進步——代理可以在虛擬甚至物理空間中查看、聽和運作。這並不遙遠，AI 代理可以通過某個API分析衛星圖像以輔助商品交易，或掃描區塊鏈代碼庫以判定一個新的 DeFi 項目是否構建良好。輸入的信息越豐富，代理的決策越有見地。

在安全方面，代理一致性 也會有創新（確保 AI 目標與用戶目標和道德規範保持一致）。也許代理會經過認證訓練來避免魯莽策略。此外，應該會有更為強健的 測試框架 ——想像一下在真正動用資金前在極端市場場景中應激測試 AI 代理（也許模擬環境或“代理測試網”會出現）。

合規技術 則是另一個領域：我們可能會看到第一批合規的 AI 代理。例如，遵循特定法規的 AI 交易代理可能會記錄其所有決策以供審計，拒絕執行內幕交易（如果其能夠推測出內幕信息），或因法律原因而強制執行某些資產的白名單/黑名單。公司可能會創建帶有這些防護措施的代理企業版本，以吸引需要合規的大型用戶。

潛在挑戰和外部因素

儘管前景看好，仍有一些因素可能會妨礙或形塑未來的展望：

• 監管打壓：如果發生一起高調的事故（例如一個 AI 代理造成收益大幅虧損或捲入洗錢），監管機構可能會快迅反應，甚至限制使用自主金融軟件或要求許可。這可能會減慢進展或迫使其更加地下化/去中心化。反過來，明確的支持法規（某些司法管轄區可能會擁抱它，提供 AI 代理的沙盒）可能會加速進展。全球監管格局將成為一個決定性因素。

• 市場狀況：2025年若發生嚴重的加密市場低迷，可能會減少對 AI 代理的實驗興趣和資本。如果人們退出市場，他們就不太需要高科技的 AI 交易員。反過來，一個穩定或牛市提供了一個肥沃的基礎來測試和從這些系統中獲利。儘管如此，可以說在熊市中 AI 代理甚至可能更有用來應對複雜性，但公眾的興趣可能會減少，因為賺取的錢減少了。

• 公眾認知和信任：如果湧現出太多代理失誤或怪異行為的案例，公眾可能會變得謹慎。信任難以建立卻容易失去，尤其是對一些人來說 AI 是本能地不信任的。社群需要強調成功案例並對失敗保持透明，以維持整體的正面情緒。

長期願景：AI與區塊鏈的綜合

放眼更遠，AI 代理在加密世界的發展 是兩大變革性技術綜合的一部分：AI 和區塊鏈。長期的願景是 區塊鏈為 AI 提供信任層。它可以記錄自主代理的行為，使其變得 可追溯。它可以處理價值轉移，賦予其經濟行為能力。而 AI 則可以為區塊鏈提供 智能和自動化，提升去中心化系統的效率和用戶友好性。

到2025年底，我們期望看到這種綜合創造了一些本質上新的東西的初步證據——也許一個完全由 AI 運行的 DAO，達成了任何人類組織都無法實現的成果，或一個去中心化市場，在這裡 AI 代理彼此間貿易服務，快速創造價值，完全自主。雖然這些例子可能仍在萌芽階段，但足夠顯示未來 自主經濟代理將是 Web3 的正常組成部分。

總之，2025年剩下的時間可能會把 AI 代理現象從其形成階段帶過 驗證的熔爐。那些成功崛起的項目和代理可能構成新的加密範式的骨幹。

Q1 的興奮將轉變為現實世界的影響，履行了“這不僅僅是炒作——這些代理正在革新加密和 AI”的承諾。如果一切順利，等到年終報告時，我們可能會看到 AI 代理不再是一個單獨的趨勢，而是一個整合進加密生態系統結構的組成部分。