WOO X Research: 現在 AI Agent 發展到什麼階段？ 下一步會如何踏出？

PMF(Product Market Fit) 指的是產品市場匹配度，意思是產品要符合市場需求，在創業之前先確認市場情形，了解要賣給何種類型的客戶，摸清楚當前賽道的市場 環境再進行產品的開發。

PMF 的概念適用於創業者，以免打造出自我感覺良好但市場卻不買單的產品/服務，而該概念也適用在加密貨幣市場，專案方應了解幣圈玩家需求打造產品，而非 堆砌技術與市場脫節。

過往Crypto AI 大多與DePIN 捆綁在一起，敘事在於利用Crypto 的分散式資料訓練AI，進而避免依賴單一實體的控制，像是算力、資料等類型，而資料提供者，則能夠共享AI 所帶來的收益。

依照上述邏輯，其實更像是Crypto 賦能AI，AI 除了將受益代幣化分配給算力提供者，難以Onboard 更多新進用戶，也可以說該模式在PMF 上並不是那麼成功 。

AI Agent 的出現更像是應用端，對比DePIN + AI 像是基礎設施，而顯然應用程式較為簡單易懂，也擁有著更好吸納用戶的能力，有著比DePIN + AI 更好的PMF 。

先是獲得A16Z 創辦人Marc Andreessen 贊助( PMF 理論也是由他提出)、由兩個AI 對談所產生的GOAT，開啟AI Agent 的第一槍，到現在ai16z 與Virtual 兩邊陣營各有優劣 ，AI Agent 在幣圈的發展軌跡如何？ 目前處於什麼階段？ 未來又將何去何從？ 就讓 WOO X Research 帶大家去看看。

第一階段：迷因起手

在GOAT 出現之前，本週期最熱門賽道為迷因幣，而迷因幣其中的特色便是包容性強，從動物園的河馬MOODENG、到DOGE 主人新收養的Neiro、網路原生迷 因Popcat 等，展現了「萬物皆可迷因」的風潮，而這樣子看似無厘頭的敘事之下，其實也提供AI Agent 生長的土壤。

GOAT 是由兩個 AI 對話產生的迷因幣，這也是 AI 首次透過加密貨幣和網路實現自身目標，從人類行為中學習。 只有迷因幣能夠承載如此高實驗性質的項目，同時類似概念幣種便如雨後春筍般出現，但大多數功能停留在推特自動發文、回復等等，無實際應用，此時AI Agent 幣 種通常被稱為AI + Meme。

代表項目：

• Fartcoin：市值 812M，鏈上流動性 15.9M

• GOAT：市值 430M，鏈上流動性 8.1M

• Bully：市值 43M，鏈上流動性 2M

• Shoggoth：市值 38M，鏈上流動性 1.8M

第二階段：探索應用

逐漸大家意識到，AI Agent 不僅能夠在推特上進行簡單互動，而是可以延伸至更多有價值的場景。 這包含音樂影像等內容生產，也出現投資分析、資金管理等更貼合幣圈使用者的服務，從這個階段開始，AI Agent 與迷因幣脫離，從而形成一個全新的賽道。

代表項目：

• ai16z：市值 1.67B，鏈上流動性 14.7M

• Zerebro：市值 453M，鏈上流動性 14M

• AIXBT：市值 500M，鏈上流動性 19.2M

• GRIFFAIN：市值 243M，鏈上流動性 7.5M

• ALCH：市值 68M，鏈上流動性 2.8M

番外篇：發行平台

當 AI Agent 應用百花齊放，若是創業者要選擇何種賽道才能夠把握住這波 AI 與 Crypto 的浪潮呢？

答案是 Launchpad。

當發行平台其下幣種具有財富效應，用戶便會持續尋找併購買由該平台所發行代幣，而用戶的購買所產生的真實收益，也賦能平台幣帶動價格上漲，而平台 幣價格持續上漲，資金會外溢至其下發行幣種，形成財富效應。

商業模式明確且具有正向飛輪效應，但仍注意的地方是：Launchpad 屬於贏家全拿的有馬太效應，Launchpad 的核心功能是發行新代幣，在功能類似的情況之下， 所要比拼的便是旗下項目的品質，若單一平台能夠穩定產出優質項目，並且具有造富效應，用戶對於該發行平台黏著度自然就會提升，且其他項目難以搶奪用戶。

代表項目：

• VIRTUAL：市值 3.4B，鏈上流動性 52M

• CLANKER：市值 62M，鏈上流動性 1.2M

• VVAIFU：市值 81M，鏈上流動性 3.5M

• VAPOR：市值 105M

第三階段：尋求協作

在 AI Agent 開始實現更多實用功能後，開始探索專案之間的協作，建立更強大的生態系統。 這一階段的重點是互通性與生態網路的擴展，特別是能否與其他加密項目或協定產生協同效應。 例如，AI Agent 可能與 defi 協議合作，提升自動化投資策略，或與 NFT 專案整合，實現更聰明的工具。

要實現高效率的協作，首先需要建立一個規範化的框架，為開發人員提供預設的元件、抽象概念以及相關工具，以簡化複雜 AI Agent 的開發過程。 透過針對AI Agent 開發中常見的挑戰提出標準化的解決方案，這些框架能幫助開發人員將精力集中於各自應用的獨特性，而非每次都從零開始設計基礎結構，從而避免重複造輪子的 問題。

代表項目：

• ELIZA：市值 100M，鏈上流動性 3.6M

• GAME：市值 237M，鏈上流動性 31M

• ARC：市值 300M，鏈上流動性 5M

• FXN：市值 76M，鏈上流動性 1.5M

• SWARMS：市值 63M，鏈上流動性 20M

第四階段：基金管理

從產品層面，AI Agent 可能更扮演簡單的工具角色，例如給予投資建議以及產生報表。 然而基金管理需要更高層次的能力，包括策略設計、動態調整和市場預測，這標誌著 AI Agent 不僅僅是工具，而是開始參與價值創造的過程。

隨著傳統金融資金加速進入加密市場，專業化和規模化的需求不斷提升。 AI Agent 的自動化和高效率正好能補足這項需求，特別是在執行如套利策略、資產再平衡和風險對沖等功能時，AI Agent 可顯著提升基金的競爭力。

代表項目：

• ai16z：市值 1.67B，鏈上流動性 14.7M

• Vader：市值 91M，鏈上流動性 3.7M

• SEKOIA：市值 33M，鏈上流動性 1.5M

• AiSTR：市值 13.7M，鏈上流動性 675K

期許第五階段：重塑 Agentnomics

目前我們處於第四階段，拋開幣價不談，目前大多數Crypto AI Agent 並未落實在我們的生活應用當中，就以筆者為例，最常使用的AI Agent 還是Web2 的perplexity， 偶爾會看AIXBT 的分析推文，除此之外Crypto AI Agent 的使用頻率極低，因此在第四階段可能會停留較久，在產品層面尚未成熟。

而筆者認為在第五階段，AI Agent 不僅僅是功能或應用的聚合體，而是整個經濟模型的核心－Agentnomics（Agent 經濟學）的重塑。 這個階段的發展不僅涉及技術演進，更關鍵的是重新定義分佈者（Distributor）、平台（Platform）與 Agent 供應商（Agent Vendor）之間的代幣經濟關係，創造全新生態系統。 以下是這一階段的主要特徵：

1. 類比網際網路的發展史

Agentnomics 的形成過程可以類比網路經濟的演變，例如微信與支付寶等超級應用程式的誕生。 這些應用透過整合平台經濟，將獨立的應用程式引入自身生態，成為多功能入口。 在這過程中，應用供應商與平台之間形成了協作與共生的經濟模式，而 AI Agent 也將在第五階段重演類似的進程，但以加密貨幣和去中心化技術為基礎。

2. 重塑分佈者、平台與 Agent 供應商的關係

在 AI Agent 的生態中，三者將建立一個緊密聯繫的經濟網絡：

• 分佈者（Distributor）：負責將 AI Agent 推廣給最終用戶，例如透過專業應用市場或 DApp 生態。

• 平台（Platform）：提供基礎設施與協作框架，讓多個 Agent 供應商在統一的環境下運行，並負責管理生態的規則與資源分配。

• Agent 供應商（Agent Vendor）：開發並提供不同功能的 AI Agent，為生態系統輸送創新應用與服務。

透過代幣經濟設計，分佈者、平台與供應商之間的利益將實現去中心化分配，例如分成機制、貢獻回報和治理權利，從而促進協作並激勵創新。

3. 超級應用的入口與整合

當 AI Agent 進化為超級應用入口，將能夠整合多種平台經濟，吸收並管理大量獨立的 Agent。 這類似於微信與支付寶如何整合獨立應用進入其生態，AI Agent 的超級應用將進一步打破傳統應用孤島。