AI Agent叙事演变的六大潜在方向深度解析

作者：Haotian

近期与创业者和投资机构交流后，大家对AI + Crypto赛道的预期依然坚定，但对于web3 AI Agent的叙事演变却显得有些迷茫。对此，我梳理了若干可能影响AI叙事方向的潜在变局，供参考：

1）AI Agent通过MEME化发币已不再是优势，甚至引发「谈币色变」的现象。如果一个项目缺乏产品市场契合（PMF），仅靠一套Tokenomics空转，很容易被贴上纯MEME炒作的标签，成为挂着羊皮的狼，与AI本身并无太大关联。

2）原本AI Agent > AI Framework > AI Platform > AI DePIN的落地顺序可能会发生变化。当Agent市场的泡沫破裂后，AI Agent将成为大模型微调、数据算法等技术成熟后的「承载体」。如果没有核心技术支撑，仅凭一个AI Agent很难再有展示实力的机会。

3）一些专注于AI数据、算力、算法等服务平台的项目可能会超越AI Agent成为关注焦点。即使有新的AI Agent推出，由这些AI平台项目打造的Agent将更具市场说服力。毕竟，能够运作起一个AI平台的团队在技术和团队背景上，比基于框架低成本部署开发的团队更为可靠。

4）web3 AI Agent不能再与web2团队硬碰硬竞争，而是需要寻找web3差异化的发展路径。web2 Agent注重Utility，因此低成本部署开发平台的逻辑行得通；但web3 Agent的核心在于Tokenomics，过度强调低成本部署只会催生更多资产发行的泡沫。毫无疑问，web3 AI Agent应结合区块链分布式共识架构进行创新开拓。

5）AI Agent的最大优势在于「应用前置」，属于「胖协议、瘦应用」的逻辑。但如何让协议变得「胖」？关键在于调动闲置算力资源，利用分布式架构驱动算法低成本应用的优势，激活金融、医疗、教育等更垂直化的细分场景。而应用又该如何变得更「瘦」？让AI Agent实现自主化资产管理、自主意图交易、自主多模态交互等功能并非一蹴而就，不能试图一口吃成胖子。细分需求，逐步落地，否则一个DeFi场景的成熟标准可能需要耗费一两年的时间。

6）web2领域的MCP协议和Manus自动化执行多模态等创新，为web3领域的探索提供了启发。可以直接基于MCP + Manus延伸开发适合web3的应用场景，或者利用分布式协作框架在MCP基础上增强业务场景。不要一开始就谈颠覆一切，能够在现有产品协议的基础上适当优化，发挥web3不可替代的差异化优势已经足够。无论是web2还是web3，都处于此次AI大模型革新的进程中，意识形态并不重要，真正推动AI技术发展才至关重要。