AI 代理叙事兴起，哪些项目值得提前关注？

撰文：深潮 TechFlow

AI 概念，永远不缺市场。

作为一个贯穿全年的叙事，无论加密大盘涨跌，总有 AI 项目表现惊人。在不同的盘点和展望文章中，你几乎能清一色的看到对 AI 的看好。

但是，AI 是一个非常大的概念，押注其中的哪些细分项目才更有把握？

一个相对稳妥的选择是，将短期的热点事件当做催化剂，寻找概念上直接相关的加密项目。

比如 AI 代理。

1月11日，ChatGPT 正式上线了商店功能。和传统的应用不同，GPT 商店不需要用户有任何的编程经验，只要用简单的自然语言输入希望GPT实现的功能，系统就会制作出一个专属定制的AI聊天机器人。

说白了，这就是一个AI代理商店，其中包含着大量能够按照一定的逻辑代替你去处理一些固定任务的机器人。依托GPT的号召力，可以预见商店中的应用会出现井喷，其中或许也可能产生与 Crypto 相关的代理机器人。

这些机器人好不好用是一回事，洞见 AI 代理概念的流行则是另一回事。

也几乎是在同一时间，知名加密 VC Pantera 在最近发布的一篇长文中，明确表示2024年自己对 AI 代理和 Web3 的结合有兴趣。

如果将 GPT 的应用商店当成一个引信，将顶级 VC 的关注看作一阵风，AI 代理叙事是否会在今年被引燃？

我们无法预测未来，但可以未雨绸缪。

那么，现在我们更应该搞清楚的是：

AI 代理的原理究竟是怎样的，又有哪些加密项目可能直接因此受益？

AI代理，关加密行业什么事？

首先需要弄清楚 AI 代理到底如何运作，这样有利于我们识别哪些加密项目是真的属于AI代理的范围，哪些是在蹭概念。

GPT商店里的机器人，最多让人对AI代理有一个感性认识；但从原理上来说，到底怎样的产品算AI代理？

笔者认为，判断一个产品是不是AI代理，可以简单抓住问题的关键：

使用AI技术的程序或设备，能够自动执行任务或为用户提供帮助。

从简单的聊天机器人到复杂的自动化系统，都可以被认为是AI代理。但这些玩意至少要具备如下条件：

自动化能力：能够在没有或很少人类干预的情况下执行任务。

感知环境：可以通过传感器或数据输入感知其操作环境。

决策制定：能够根据其编程和接收到的数据来做出决策。

学习与适应：具备学习的能力，能够根据新数据和经验改进其表现。

交互性：可以与人类用户或其他系统交互，响应请求或提供信息。

但如果我们把以上特征抽象一下，就会发现AI代理有点像智能合约 --- 给定预设条件，自动执行结果。

所以如果我们要识别一个项目究竟是真用上了AI代理，还是在用智能合约蹭AI概念，其实可以简单的通过以下这个维度来识别：

有没有主动性。

智能合约没有自主性；它们只根据事先编写的规则来被动反应（Reactive），没有能力根据外部环境的变化做出自主决策。一个例子：你设置某个价格，到时买入某个代币。

相比之下，AI代理通常被认为是主动的（Active），可以收集数据、学习、做出决策，并在没有外部命令的情况下自行启动任务。一个例子：监控市场数据，在AI自己认为利润合适的价格时，买入某个代币。

明白这一点区别后，再来看看 AI 代理和加密行业到底有什么联系。

知名加密项目 Space and Time的联创 @chiefbuidl 做出了一个非常经典且形象的比喻：

加密货币像现金，区块链像收银机，Dapp 像POS机，而 AI 代理像收银员。

细品这句话，当加密货币像现金一样用户交易时，背后的公链们实际上在负责记录和算账；而Dapp充当与POS机类似的交易界面，AI代理则成为了收银员的角色，直接跟你说：

你甭管钱怎么用，账怎么记；你只需要大概告诉我意图，我自动帮你把钱花出去，并给到你想要的服务。

在这个链条里，加密货币、区块链和Dapp其实晦涩难懂，AI代理反而是最有可能贴近用户打交道，化繁为简的那一环。

所以，AI代理关加密行业的事，可以想办法让加密产品的使用体验变得更好（包括但不限于交易体验）。

哪些加密项目与AI代理相关？

那么，哪些项目会和AI代理概念产生关系？

或许我们可以将项目分成两类，一类是项目本身就有提供AI代理的能力，让别人使用；另一类项目则是用上了AI代理，提升自己原来产品的体验。

类型一：直接做AI代理业务的加密项目

Autonolas($OLAS): 为加密项目效率优化而生的AI代理

Autonolas 是一个直接与AI代理关联的项目，它的业务就是为加密行业设计AI代理，以处理不同场景中的任务。

具体说来，Autonolas 技术栈包括：

自主代理服务

可组合的自主应用程序

保护代理服务并激励发展的链上协议