AI 賽道略顯疲態,垂類Agent會打破僵局嗎?
BlockBeats 律動財經 2025-02-16 10:30

編者按:本文探討了 Web2 和 Web 3 的應用程式中。 Web2 已廣泛採用 AI Agent 提升效率,涵蓋銷售、行銷等領域。而 Web3 則透過結合區塊鏈技術,開啟了新的應用場景,尤其在 DeFi 和去中心化領域。 Web3 Agent 透過代幣激勵、去中心化平台和鏈上數據,具備了超越 Web2 Agent 的潛力。作者指出,雖然短期內 Web3 面臨挑戰,但其獨特優勢使其在中長期可望與 Web2 競爭並重新定義產業格局。
以下為原文內容(為便於閱讀理解,原內容有所整編):
當我們審視 Web3 以外的一般應用場景時,從大企業到小公司,許多公司已經開始將 AI Agent 融入到日常營運中——銷售、行銷、物流、服務
我們已經從手動手動處理數字、執行重複任務、填寫 Excel 表格,過渡到擁有自主運作、24/7 線上的數位工作者(AI Agent)。這些 Agent 不僅更加高效,而且成本顯著降低。
Web2 公司願意為 AI 驅動的銷售和行銷 Agent 支付 5 萬到 20 萬美元甚至更多。許多 Agent 供應商透過 SaaS 訂閱模式或基於消費的模式(按代幣使用量收費)經營高度獲利的業務。
Web2 AI Agent 應用場景
Apten_AI
AI + SMS Agent,促進銷售/行銷過程。
Bild_AI
讀取建築藍圖,提取材料/規格數據,並根據收集的數據估算成本。
Casixty
行銷 Agent,辨識 Reddit 上的流行話題,自動化回應,增加品牌參與度。想像一下這個產品應用在 CT!
這些例子展示了 AI Agent 如何已經在傳統行業中轉型,自動化手動任務並優化工作流程。雖然 Web2 公司已迅速採用 AI 驅動的 Agent,但 Web3 領域也開始接受這項技術——但有一個關鍵區別。
Web3 AI Agent 不只專注於營運效率,還將區塊鏈技術整合進來,解鎖全新的應用場景。
Web3 AI Agent:不只「廢話文學」機器人
幾個月前,大多數 Web3 Agent 只是 Twitter 上的對話機器人。然而,產業格局已經發生了顯著變化。這些 Agent 現在正在與各種工具和插件集成,使它們能夠執行更複雜的操作。
sendaifun
Solana AI Agent 套件,支援從基本的代幣管理到複雜的 DeFi 操作。
ai16zdao
整合了 100 多個插件,從社群媒體互動到自動化交易和 DeFi 操作。
Cod3xOrg, @Almanak__
無程式碼基礎設施,讓使用者建立自主交易 Agent。
gizatechxyz
專為投資人訂製的自主 DeFi 助理。
DeFi 是加密貨幣中最大的產業(TVL 超過 1,000 億美元),最具影響力的加密原生 AI Agent 應用情境屬於 DeFAI。
DeFi 中的 AI Agent 不僅僅是透過 NLP 介面簡化複雜的體驗。它們還利用鏈上數據解鎖新的機會。
區塊鏈提供了大量結構化資料-憑證、交易歷史、盈虧、治理活動、借貸模式等。 AI 可以處理、分析並從這些數據中提取洞察,自動化工作流程並增強決策能力。
由加密技術驅動的 Web2 垂直 Agent
我們也在見證 Web2 垂直 Agent 與加密原生模型的融合。一個典型例子是 virtuals_io 在 Solana 上的推出。
_PerspectiveAI
由 AI 驅動的事實核查,持續透過社群回饋進行改進。
Roboagent69
充當個人助理,預定航班、出租車、購買雜貨以及安排會議。
HeyTracyAI
由 AI 驅動的運動評論與分析,從 NBA 開始。
與 SaaS 模式不同,這些 Agent 通常依賴代幣門控機制,用戶必須質押或持有一定量的代幣才能獲得高級存取權限,同時保持基礎層級存取權限。收入透過代幣交易費用和 API 使用費產生。
Web3 AI Agent 能與 Web2 新創公司競爭嗎?
短期內,Web3 團隊在找到產品與市場契合點,並實現有意義的採用方面存在挑戰。他們需要至少 100 萬到 200 萬美元的年化經常性收入才能有效競爭。然而,在中長期,Web3 模型具有固有的優勢:
透過代幣激勵和對齊推動的社群驅動成長。
全球流動性和可訪問性,去中心化和非託管平台消除了採用的障礙。
此外,DeepSeek 的崛起以及 Web2 AI 人才對開源 AI 的興趣進一步加速了加密與 AI 的協同效應。
加密原生 AI Agent 的關鍵應用情境
DeFAI – 抽象層、自動化交易 Agent,以及質押/借貸/借款解決方案,作為 DeFi 基礎設施的前端,同時提升 DeFi 產品的效率。
研究與推理 Agent – 由 AI 驅動的研究副駕駛,分析數據,去除噪音,並產生可操作的洞察。最近我最喜歡的是安全 Agent,例如:
@soleng_agent – 分析 GitHub 倉庫的 DevRel Agent。
@CertaiK_Agent – 基於 AI 的審計服務,識別潛在威脅(很快就會推出 Agent 評分系統)。
資料驅動的 AI Agent – 利用鏈上資料與社群資料驅動自主決策與執行。
這三個領域代表了加密原生 AI Agent 最具前景的應用方向。
結論
市場已整合超過一個月,山寨幣和 Agent 相關代幣經歷了大幅回調。然而,我們正在接近一個階段,代幣的基本面變得更加清晰。
Web2 垂直 Agent 已經證明了其價值,許多公司願意支付可觀的費用來實現 AI 驅動的自動化。同時,Web3 垂直 Agent 仍處於早期階段,但其潛力巨大。透過結合基於代幣的激勵、去中心化存取和與區塊鏈數據的深度集成,Web3 AI Agent 有機會超越 Web2 的同類產品。
核心問題仍然是:Web3 垂直 Agent 是否能夠達到與 Web2 相當的採用水平,還是將透過利用區塊鏈原生優勢,重新定義整個產業格局?
隨著 Web2 和 Web3 中的垂直 AI Agent 持續發展,它們之間的界限可能會變得模糊。那些能夠成功融合兩者最佳特性——利用 AI 的高效性和區塊鏈的去中心化——的團隊,可能會塑造下一代數位經濟中的自動化與智慧。
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