AI agents 這個字來自於 OpenAI 的路線圖。 Sam Altman 將 AI 應具備的能力分成 5 個部分，其中第三步就是接下來幾年內會頻繁接觸到的，AI agent。

AI agent 能做到的是自主學習、決策和執行任務，當然根據智慧程度和能力，Stuart Russell 和Peter Norvig 在《Artificial Intelligence: A Modern Approach》一書中，將AI agent 分為了可以分為了 5方向：

· Simple Reflex Agents：僅對目前狀態作出反應。

· Model-Based Reflex Agents：在決策過程中會考慮歷史狀態。

· Goal-Based Agents：專注於規劃和尋找實現特定目標的最佳路徑。

· Utility-Based Agents：旨在權衡收益與風險，以最大化效用。

· Learning Agents：透過經驗不斷學習與改進。

那麼目前市場中，或是產業內出現的 AI agent 位於哪個層次？是什麼方向的 agent？

OpenAI o1 達到了 Level 2 的人工智慧。個人認為，目前業界的 AI agent 處於 Level 2 和 Level 3 之間，即 Level 2.5 。這並不是說，業界的 agent 已經超越 OpenAI 了，事實上，web3 agent 還處於 GPT wrapper 的階段。那為什麼是 Level 2.5 呢？因為透過人為或程序的介入，暫且稱之為中介，讓 GPT wrapper 和中介的組合形成了一種經不起推敲，但卻有著客觀主動性的一種形態。是 OpenAI 模型某一個方向應用的延展。就 agent 能做的事情來看，是最基礎的簡單反射型代理。這其中有些 agent 會考慮歷史狀態，但需要主動輸入。只有透過不斷投餵數據，agent 才能完成學習，這是一種被動的模型訓練方式，遠遠沒有達到 Level 3 定義的狀態。而後三種 Goal-Based，Utility-Based，Learning Agents 還沒進入市場。因此，我認為，目前的 AI agent 依然還是處於早期階段，是 Level 2 通用 LLM 的微調，在架構上沒有脫離 Level 2 。那麼進化到 Level 3 的狀態，單靠 crypto 可以實現嗎？還是需要等待 OpenAI 這樣的公司去開發？

為什麼要討論 Base 或 Solana 可以成為 AI agent 的敘事中心？

討論行業內能夠促進 Level 3 agent 的誕生之前，我們應該確定哪個生態有潛力成為 AI agent 的沃土。是 Base？還是 Solana？

要回答這個問題，不妨先回顧過去 2 年中，AI 是如何影響 Web3 的。在 OpenAI 剛發布 ChatGPT 的時候，業界的協議還是按照慣性思維，快速湧入基礎設施的泡沫中。其中出現了大量算力 / 推理聚合平台，隨之誕生的還有 AI +DePIN 基礎架構。二者的共同點就是建構了宏大的願景，這裡並非說宏大願景不好，事實上，agent 也可以建構出這樣的願景，而是說在落地上，在用戶需求上，這樣的大基建協議考慮的並不周全。因為他們想要拖起的市場需求在傳統網路產業中都遠遠沒有飽和，用戶教育和市場教育都不充分。在 Memecoin 熱潮的衝擊下，空舟樓閣的 AI 基礎設施顯得更加空虛。

既然基建太重太大，那麼不妨輕量化。脫胎於 GPT wrapper 的 agent 在啟動和用戶觸及上，都高效且迭代迅速。輕量化的 agent 有充分的潛力製造泡沫，當泡沫破裂之後，孕育新生的沃土就會隨之出現。

進一步講，在現在的市場環境下，用 agent 和 Memecoin 來啟動項目，能夠在極短的時間內讓產品落地。讓使用者可以直接獲得使用體驗，這個過程中，agent 又能巧借 Memecoin 壯大社群的路線圖，實現產品的快速迭代，而這個迭代是低成本且快速的。嚴肅的AI 協議不用再被沉重的舊共識框架束縛，打破牢籠，輕裝上陣，用輕量化和高速迭代來對用戶進行狂轟濫炸，當市場教育和傳播充分進行後，再在此基礎上，添磚加瓦，建構宏大願景的基礎建設。輕量化的 agent 覆蓋著模棱兩可的 Memecoin 面紗，社區文化和基本面不會再成為矛盾，一種新的資產發展路徑正在逐漸浮出水面，而這可能是未來新的 AI 協議選擇的一條路徑。

上述討論回答了 AI agent 成為核心敘事的潛力。在 AI agent 能繼續快速成長的前提下，選擇正確的生態就顯得格外重要。是 Base？還是 Solana？在回答這個問題之前，不妨再看看市場中嚴肅的 agent 協議現況。

首先是Arweave/AO：PermaDAO 提到：AO 採用了Actor 模型進行設計，每個組件都是一個獨立自主的代理，能夠並行運算，這與AI Agent 驅動的應用架構高度契合。 AI 依賴模型、演算法和算力三個要素，AO 可以滿足這樣的高資源需求。 AO 可為每個 agent 進程獨立分配運算資源，有效消除運算效能瓶頸。

除此之外，Spectral 是少數立足 agent 的協議，文轉程式碼和模型推理是它的開發方向。

再回顧目前市場中的一種 agent 代幣，可以發現這些 agent 幾乎沒有用到鏈的基礎設施。這是事實，因為行業內的所有模型，包括 agent，都是鏈下的。投餵資料是鏈下的，模型訓練不是去中心化的，輸出的資訊也沒有上鍊。這就是客觀事實，因為 evm 鏈不支持 ai 和智能合約的結合，當然 base 和 solana 也不支持。明年可以期待 ao 的引入，是否可以讓模型上鍊，並有著不錯的表現。如果ao 失敗，可能模型上鍊需要等到以太坊多年後才會引入，至少2030 年之前不會，或者其他的公鏈實現模型上鍊，但是如果ao 這樣的架構和歷史資源儲備都無法實現，模型上鍊對其他公鏈來講可能更加困難。

目前AI agent 代幣，沒有太多實際的用例，實際上，你很難說清楚Base 和Solana 上的ai agent coin 和ai Memecoin 有什麼區別。儘管 agent 代幣沒有特別的用途，但為什麼我認為不應該將 ai agent coin 和 ai Memecoin 混淆？因為我認為目前是製造 AI agent 泡沫的階段。

為什麼要討論 Base 想和 Solana 競爭 AI agent 的主導公鏈地位？

Base 在這一輪牛市的上半場裡，吸引了不少市場注意，在Memecoin 的市場份額爭奪中，Base 有著短暫亮眼的表現，例如$BRETT 和$DEGEN 等。但依然輸給了 Solana。我認為 AI agent 是 Base 下一個爭奪的方向，目前已經有不少優勢。

AI agent 會加速泡棉的誕生，製造混亂，但最終會留下使用者和應用：

泡沫的誕生以及膨脹會吸引市場的注意力，這種注意力隨著是時間而發生質變。這樣的質變有怎樣的特徵？在市場注意力不斷增加的過程中，會暴露出一系列用戶痛點和市場缺漏。當主要矛盾之間無法協調，但是注意力持續增加的過程中，就是質變誕生的時刻。質變完成時，沉澱的使用者和應用可以承接宏大願景。這是 Memecoin 無法也無意做到的事情，這也是我認為儘管目前 agent 和 Memecoin 模糊不清，但絕不應該混為一談的原因。

在質變發生之前，泡沫會誕生一地雞毛和各種drama，例如：agent 的數量會呈指數級上漲，成千上萬的agent會擠進用戶視線之中。怎麼擠？ agent 可以接觸 X 和 Farcaster 等社群媒體，自我宣傳代幣，用 degen 喜歡的各種角度和 agent 獨有的訊息密度，推銷代幣。

緊接著，快速的迭代的 agent 可以完成鏈上交易，黑暗森林中闖入了一群維京海盜。目前市面上的面板協議，TG 群組裡的bot，Dune 面板都會被agent 侵略，用戶熟悉的指標會被agent 玩弄，交易量，位址數，籌碼分佈，模擬莊家行為，鏈上資料可能需要更專業的清洗才能體現價值，否者就會被agent 欺騙，就像維京海盜一般掠奪你的財富。

如果市場能到達這個階段，那麼屬於 AI agent 的新時代就成功了一半，因為「注意力即價值」會讓 agent 登堂入室。這種潛力來自於：

· 強大的分發能力：agent 引起足夠的話題，如 Goat 等，穩定的分發路徑可以被複製。

· 部署簡易性：agent 的部署平台也會爆炸性成長，Zerebro, vvaifu, Dolion, griffain 和Virtual，使用者需要知道任何程式碼，就可以建置agent，並且agent 部署平台的UX 也會在競爭中最佳化。

· Memecoin 效應：啟動階段，agent 代幣沒有合適的商業模型，代幣用例也微乎其微，披著Memecoin 的面紗可以快速積累社區，讓啟動成功率保持高效率。

· 上限極高：OpenAI 的 Level 3 agent 還在開發中，巨頭都無法快速推出的產品，它的市場空間必然是巨大的。 agent 的下限是 Memecoin，但上限是具有自主性的高級智能體。

· 市場抵抗度低：Goat 為首的agent 可以建立起大規模受眾，agent 不同於ai 基建，用戶並不反感，當用戶不反感時，就有充分的可能開始關注它。

· 潛在激勵：agent 的代幣用例尚未開發，如果 agent 引入積分制度，強化激勵力度，就有能力累積大量用戶。

· 迭代潛力：如前文所述，agent 是輕量化的，能夠實現快速迭代的產品。這種客觀的迭代能力可以創造出越來越吸引使用者的產品和內容。

因此，AI agent 可以成為核心敘事，是兵家必爭之地。

為什麼 Base 有潛力和 Solana 競爭？

Base 在 Coinbase 和北美資本的大力支持下，Base 生態在 2024 年經歷了爆發式增長。 11 月，資本流入量超過了 Solana，並且在過去 7 天內大幅超過了 Solana。

ETH 如果能在明年繼續突破ETH/BTC 匯率對的話，ETH season 的溢出效應會對Base 產生顯著影響。目前 ETH 流出資金的 23% 是向 Base，這數據仍在持續上升。

AI agent Launchpad Mapping

Virtual

V1 階段主要專注於模型訓練、資料貢獻和互動功能，而到了V2 階段，Virtual 推出了AI代理商的代幣孵化平台，標誌性的更新是 10 月發布的 fun.virtuals。

其中，LUNA 已發展成為一個擁有獨立身分和財務能力的「獨立實體」。在此過程中，LUNA 和 Coinbase 的路線圖契合，後者提供了強大的技術工具和支持，以協助在 Base 上實現 AI 代理的落地。

AI 代理技術在品牌建構方面表現出色，尤其在文化品牌的打造上有顯著效果。透過 AI 代理，品牌能夠更有效率地與社群互動。這包括簡化互動任務，並靈活分發 獎勵，提升使用者黏性和品牌認知。

值得注意的是，所有 AI 代理的交易僅支援使用原生的 Virtual 代幣。 Virtual 代幣吸收了整個生態的價值捕獲，成為生態發展的重要支柱。

Virtual 專注於產品功能的完善，利用 AI 工具為使用者賦能，在 Web2 和 Web3 之間架起橋樑。它強調「使用價值」而非「炒作熱點」。儘管其工具型產品在實際應用中調用頻繁，但缺乏加密貨幣通常具備的傳播效應，這也是 V1 階段的短板。

Clanker

「發文即發幣」降低了代幣發行的門檻，同時吸引了大量用戶湧入嘗試。人們爭相 @Clanker，這種現象類似於社交媒體中讓 AI 總結影片內容的操作；但不同的是，這裡內容發布直接轉化為了資產發行。

Clanker 如何運作？

TokenBot（即 Clanker）會將 Base 上的 Meme 代幣部署到單邊流動性池（LP）中，流動性隨即鎖定。代幣發行者將獲得以下收益：

· 所有 Swap 費用的 0.25% 。

· 總供應量的 1% 代幣（解鎖期為一個月）。

使用者可以透過 clanker.world 官網查看代幣的部署數量或建立自己的代幣。

與PumpFun 不同，後者在Raydium 上透過bonding curve 發行代幣，期間會收取1% 交易費和2 SOL 的固定費用；而Clanker 並未採用bonding curve 模式，而是透過Uni v3 的交易收取1% 費用作為收入。

AI Agent Layer

AI Agent Layer 是Base 生態內專注於創建AI agent 和Launchpad 的平台，於11 月18 日正式上線。在平台發布前，AIFUN Token 已於 11 月 14 日率先發行，目前已登陸 MEXC 和 Gate 等交易所，現價為 $ 0.09 ，市值約 2,500 萬美元。

Creator.bid

Creator.bid 起初是聚焦數位內容貨幣化與所有權的 AI 平台。今年 4 月，平台完成新一輪融資。

10 月21 日，Creator.bid 宣布正式上線Base 主網，實現一鍵創建和發布AI agent 的功能，為內容創作者提供全新工具和獲利模式。

Simulacrum

Simulacrum 是基於 Empyreal 建構。將 Twitter、Farcaster、Reddit 和 TikTok 等平台轉變為區塊鏈互動層。用戶可以透過簡單的社群媒體發布實現鏈上操作，例如代幣交易或小費支付。

利用 帳戶抽象化、AI 代理、意圖驅動和語言模型等技術，簡化複雜的區塊鏈後台操作。讓 DeFi 更易於一般使用者使用。

vvaifu.fun

類似Pump.fun，使用者可以輕鬆建立AI agent 及其關聯代幣。 AI agent 可與 Twitter、Telegram 和 Discord 等社交平台無縫集成，實現自動化用戶互動。

Dasha 是由 vvaifu.fun 創建的 AI agent，擁有獨立的 Twitter 帳號、Telegram 頻道和 Discord 社群。全部由 AI 完成營運與管理。

Top Hat

Top Hat 不僅能透過文字與使用者交互，還能理解和處理圖像內容。用戶發送一張圖片後，AI 代理可「理解」圖片內容並回應。

Griffain

擁有可訓練的AI agent 平台，Griffain 已推出1, 000 個可訓練的AI 代理，展現了智慧合約與自動化交易的未來潛力。

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