拆解10+項目，帶你看懂 AI Agent版圖
AI 賽道正在經歷從投機炒作到實際應用落地的演變。
早期的 AI Meme 代幣借勢 AI 熱點爆發，而如今更具功能性的 AI 交易工具、智慧投研、鏈上 AI 執行體正在湧現。從 AI 驅動的鏈上狙擊策略，到 AI Agent 自主執行鏈上任務、以及 AI 生成 DeFi 收益優化方案，AI 賽道的影響力正在迅速擴大。
但多數人看得到AI代幣市值的指數級增長，卻找不到解碼其價值邏輯的座標系。哪些 AI 賽道具備長期生命力？ DeFAI是否是AI的最佳應用？AI項目評估的維度有哪些？
OKX Ventures 最新研報深入拆解了 AI 賽道的發展版圖，從概念解析、演變歷程、應用賽道、以及項目案例，希望可以給大家認識AI價值帶來一些啓發與思考。
本次報告內容比較豐富，爲了便於大家閱讀，我們將其拆分爲（上）、（下）兩篇。此篇爲「上篇」。
一、關於AI Agent
AI Agent是一種智慧實體，具備感知環境、做出決策並執行相應動作的能力。不同於傳統人工智慧系統，AI代理能夠獨立思考並調用工具，從而逐步實現特定目標，這使得它們在處理複雜任務時具備更高的自主性和靈活性。
簡而言之，AI代理是由人工智慧技術驅動的代理人，其工作流程包括：感知模塊（收集輸入）、大型語言模型（理解、推理與規劃）、工具調用（執行任務）以及反饋與優化（驗證與調整）。
OpenAI將AI代理定義爲以大型語言模型爲核心，具備自主理解、感知、規劃、記憶和工具使用能力的系統，能夠自動化執行復雜任務。與傳統人工智能不同，AI代理能夠通過獨立思考和工具調用逐步完成設定目標。
AI Agent的定義可以概括爲以下幾個關鍵要素：感知（Perception），AI Agent通過傳感器、攝影機或其他輸入設備感知周圍環境，獲取必要的資訊；理解與推理（Reasoning），它能夠分析感知到的資訊，並進行復雜的推理，以便做出合理的決策；決策（Decision-making），基於分析結果，AI Agent能夠制定行動計劃，選擇最佳的執行路徑；行動（Action），最後，AI Agent會執行所制定的計劃，通過調用外部工具或接口與其他系統進行交互，實現預定目標。
AI Agent的工作原理和流程通常包括以下幾個步驟：首先，資訊輸入，接收來自環境的資訊，如用戶指令、感測器數據等；接著，數據處理，利用內建的算法和模型對輸入數據進行處理，結合其記憶系統（短期和長期記憶）來理解當前狀態；然後，計劃制定，根據處理結果，AI Agent將大任務拆分為可管理的小任務，並制定具體的執行計劃。
在執行階段，AI Agent透過調用外部API或工具，實施其計劃並監控執行過程，以確保任務按預期完成；最後，回饋與學習，任務完成後，AI Agent會根據結果進行自我反思和學習，從而提高未來的決策品質。
二、演變歷程
AI代幣的演變路徑展現了從初期「MEME」現象到深度技術融合的轉變過程。
起初，許多代幣依靠短暫的概念炒作和社交媒體的熱潮吸引用戶的關注，如同網路熱梗。然而，隨著市場的不斷成熟，AI代幣逐漸向更加實用和高階的功能發展，逐步擺脫了單純的炒作模式，向真正的區塊鏈金融工具和數據分析平臺轉型。
我們將深入探討這些代幣如何從概念性存在，逐漸發展成為具備實際應用價值的技術產品。
階段1：AI Meme（迷茫期）
初期的AI代幣大多以「MEME」形式存在，諸如$GOAT、$ACT、$FARTCOIN等代幣並未具備實際應用或功能，其價值主要依靠概念炒作與市場情緒的推動。
在這一階段，代幣的用途尚不明確，市場與用戶對其潛力知之甚少，代幣的流行更多依賴於社交媒體的傳播和短期炒作，呈現出一種神祕、不可捉摸的特性。
階段2：社交化（探索期）
隨著市場對AI代幣的逐漸關注，這些代幣開始在社交領域發力。例如，$LUNA、$BULLY等代幣透過增強的社交功能吸引用戶參與。
在這一階段，代幣不僅僅作為炒作工具存在，更開始融入社區驅動和社交互動，推動市場的增長。代幣逐步從單純的「陪聊」功能擴展，開始探索與用戶社交需求緊密結合的功能，形成了更加多元的社交屬性。
階段3：垂直領域（功能深化期）
AI代幣開始從簡單的社交和炒作模式中脫離，深入探索垂直領域的應用場景。代幣如$AIXBT和$ZEREBRO等通過與區塊鏈、DeFi或創作工具的結合，逐漸為代幣賦能，使其不再僅僅是投機工具，而是具備明確功能和目的的數字資產。
此階段標誌著AI代幣朝著更高效、更專業的方向發展，逐步形成其獨特的市場地位。
階段3.5：基礎設施（技術完善期）
在代幣應用逐漸深入的同時，AI代幣開始著力建設更為堅實的技術基礎設施。諸如$AI16Z、$EMP等代幣的加入，進一步推動了代幣的功能最佳化。
代幣不僅專注於經濟激勵和實用功能，還開始重視跨鏈技術、去中心化應用、硬體結合等基礎設施的建設，逐步為其未來的持續發展奠定了技術根基。
階段4：數據分析（成熟期）
進入成熟期，AI代幣已逐漸在市場中穩定下來，開始融入更複雜的加密投研分析功能，推動代幣生態和治理結構的完善。$TRISIG和$COOKIE等代幣不再是簡單的工具，它們已成為經濟體系的一部分，廣泛應用於數據分析、社區治理和投資決策等高階領域。
此時，AI代幣的功能逐步提升，已經能夠為市場提供深度的分析與決策支持，成為加密市場中的重要資產。
階段4.5：金融應用（生態融合期）
隨著DeFi領域的進一步發展，AI代幣在金融應用上的融合越來越深入，催生了「DeFAI」這一新興概念。通過人工智慧，DeFi的複雜操作變得更加簡便，普通用戶也能輕鬆參與鏈上金融活動。
代表代幣如$GRIFFAIN、$ORBIT、$AIXBT等逐漸在市場中形成了從基礎功能到複雜金融服務的完整鏈條，最佳化了鏈上交互，降低了參與門檻，為用戶帶來了更多的機會和便捷。
三、AI Agent 框架
（一）Web3與Web2數據對比
當Web2的AI Agent 在推薦算法裡內卷時，Web3的試驗場也正在孕育更多AI Agent 創新。但數據表明，Web3和Web2的項目在貢獻者分佈、代碼提交和GitHub Stars的情況上表現出明顯的差異。通過對比Web3和Web2項目的數據，我們可以更好地理解兩者在技術創新、社區活躍度以及市場接受度等方面的現狀。
特別是在GitHub平臺上，這些項目的活躍度和受歡迎程度為我們提供了重要的指標，幫助我們洞察未來技術發展趨勢和社區生態變化。
在開發者參與方面，Web2項目的貢獻者數量明顯高於Web3項目。具體來看，Web3項目的貢獻者為575人，而Web2項目的貢獻者多達9,940人，反映出Web2生態的成熟和更廣泛的開發者基礎。
貢獻者排名前三的項目是：Starkchain 3,102名貢獻者；Informers-agents 3,009名貢獻者；Llamaindex 1,391名貢獻者。
在代碼提交分佈方面。Web2項目的提交量也明顯高於Web3項目。Web3項目的總提交次數為9,238次，而Web2項目則高達40,151次，表明Web2項目的開發活躍度更高，更新頻率較為穩定。
代碼提交量排名前三的項目是：ElipsOS以5,905次提交領跑；緊隨其後的是Dust，共提交了5,602次代碼；LangChain排名第三，提交次數為5,506次。
GitHub Stars分佈方面。Web2項目在GitHub上的受歡迎程度遠超Web3項目，Web2項目累計獲得526,747顆Stars，而Web3項目則獲得了15,676顆Stars。
這一差距反映了Web2項目在開發者社區的廣泛認可和長期積累的市場影響力。
Stars數量排名前三的項目是：JS Agents無疑是最受歡迎的，獲得了137,534顆Stars；緊隨其後的是LangChain，以98,184顆Stars位居第二，；MetaGPT排名第三，獲得了46,676顆Stars。
總的而言，Web2項目在貢獻者數量和代碼提交頻率上明顯領先，顯示出其成熟且穩定的生態系統。龐大的開發者基礎和持續的技術創新，使Web2項目在市場中保持強勁的競爭力。
相比之下，Web3項目儘管貢獻者數量較少，但一些項目在代碼提交頻率上的表現突出，表明其擁有穩定的核心開發團隊，並能持續推動項目發展。Web3生態系統雖然目前較為初步，但其潛力不可小覷，逐步形成的開發者社區和用戶基礎為未來的成長奠定了堅實的基礎。
在項目受歡迎程度上，GitHub Stars的分佈揭示了JavaScript和Python在AI代理框架開發中的重要地位。JS Agents和LangChain是最受歡迎的項目，顯示出AI與加密貨幣結合的趨勢正在受到廣泛關注。
雖然Web3項目的Stars數量遠低於Web2項目，但一些Web3項目如MetaGPT依然表現不凡，贏得了開發者的認可。整體來看，Web3項目雖處於追趕階段，但隨著技術的進一步成熟和生態擴展，其在未來市場中的地位有望穩步提升。
（二）主流區塊鏈AI Agent 框架。
| 代幣符號 | 項目名稱 | 主要特點 | 詳細介紹 |
|---|---|---|---|
| AI16z | ai16zdao | AI代理領導的避險基金，結合低風險和高風險投資 | 由「盜版Marc」發行的Meme項目，基於a16z概念。結合低風險投資和AI Degen Spartan管理的高風險投資。背後架構「Eliza」開源，V2更新提升了靈活性和安全性。 |
| 澤雷布羅 | 0xzerebro | 智慧體，創作音樂、Meme、藝術品和NFT | Crypto Twitter上受歡迎的智慧體，能獨立運行於多平臺，創建社交媒體帖子，在Spotify發佈專輯，在Polygon創建並出售藝術品，與DeFi協議合作。 |
| ARC | 街機 | AI開發框架rig，處理「意義之海」 | 團隊開發「rig」框架，幫助開發者駕馭「意義之海」——類似人類大腦處理語境和意義的AI系統。標誌著軟體開發從純邏輯構建向「意義處理」的轉變。 |
| AIXBT | aixbt_agent | 基於Base平臺的智慧體，提供市場分析 | 通過智慧分析工具監控Crypto Twitter和市場趨勢，為用戶提供市場見解。部分分析公開分享，其餘僅限代幣持有者通過專屬終端訪問。 |
| 格里芬 | Griffaindotcom | 基於Solana的AI代理引擎 | 類似Copilot和Perplexity的AI代理引擎，被視為AI時代搜尋引擎的最終形態。用戶直接提出需求，AI提供結果或解決方案，而非僅提供網頁連結。 |
| 格里夫特 | 軌道密碼 | AI代理代幣，簡化Meme交易 | 由SphereOne團隊推出，使Meme交易更輕鬆。用戶只需點擊一下，GRIFT就會掃描高交易量的Meme並自動購買，節省交易時間和精力。 |
| ZODS | 唑松索爾 | Solana生態多功能集成平臺 | 被稱為「Solana瑞士刀」，整合交易工具、代幣發佈、錢包管理、鏈上洞察和社交媒體管理。支持多語言，提供AI代理、DCA訂單、鯨魚錢包跟蹤等功能。 |
| 阿爾奇 | 煉金術士AIapp | 無代碼AI應用生成平臺 | 允許用戶通過自然語言描述，利用公共AI能力快速生成不同的應用和產品。用戶只需連接錢包並輸入應用描述，平臺會自動生成相應的程序。 |
來源：https://www.aiagenttoolkit.xyz/#frameworks
（三）現有區塊鏈AI Agent 框架面臨的挑戰
大廠競品的「降維打擊」。OpenAI、Google、Microsoft等科技巨頭正迅速推出官方級多工具代理，憑藉強大的資金和技術優勢，隨時可能佔領市場並將初創框架邊緣化。通過深度整合大型語言模型（LLM）、雲服務以及工具生態，這些大廠能夠提供全面且高效的解決方案，使得中小型框架面臨更大的競爭壓力，生存空間被極大擠壓。
穩定性和可維護性不夠。目前所有AI代理普遍面臨較高的錯誤率和「幻覺」問題，尤其在多輪調用模型時，容易出現無限循環或相容性Bug。一旦代理被要求執行多個子任務，這些錯誤往往會被層層放大，導致系統不穩定。對於需要高度可靠性的企業應用，這些框架目前尚難提供足夠的穩定性和生產級別的保障，限制了它們在實際商業環境
