AI Agent:開啓智能時代的新篇章

時光飛逝,轉眼已到2025年。AI技術早已深入人心,但對Agent(智能代理)的準確定義,很多人仍存在誤解。

實際上,一個項目要被稱爲"AI Agent",其解決問題的邏輯必須遵循以下步驟:

1. 感知
2. 思考
3. 行動

以常見的AI自動投資加密貨幣項目爲例,其工作原理如下:

1. 感知:獲取最新加密貨幣相關新聞
2. 思考:分析新聞對特定幣種的影響
3. 行動:根據分析結果決定買入或賣出

這個流程非常直觀易懂。

那麼,廣爲人知的ChatGPT是否算作AI Agent呢?

雖然ChatGPT自認爲是一種AI Agent,但它承認這只是廣義上的定義。如果我們將"AI Agent"定義得足夠寬泛(只需具備感知、決策和行動循環),那麼ChatGPT可以被視爲一種AI Agent。但若對AI Agent的要求包含更豐富的感知和物理/系統層面的執行能力,那麼ChatGPT更像是一個對話式的智能組件,而非具備完整多模態或物理環境操作能力的Agent。

爲什麼會有這種區別?這裏存在一個微妙的語言差異。

想象一下,當你想使用ChatGPT時,你只會說"我要用一下AI",而不會多說一個詞變成"我要用一下AI Agent"。

因此,當我們特意提到"AI Agent"這個術語時,一定是想強調某些特定的特徵。

我們可以進一步總結AI Agent的特點:

• 更專注於解決特定領域的問題
• 需要獲取更多來自物理世界的數據

解決垂直領域問題

盡管在未來的AGI時代,GPT可能只是局限於生成對話的AI,是典型的垂直應用。但在2025年的今天,GPT(當然也包括競品如Gemini、Grok等)已經是這個時代的全能選手了。

因此,從定義角度來看,現在的AI Agent需要比GPT更加專注於垂直領域才行。

獲取更多物理世界數據

AI Agent需要具備主動獲取物理世界知識的能力。

例如,另一個廣爲人知的AI Agent,也是目前社交媒體上的頂流AIXBT(Mindshare排名第一),無疑獲取了更多來自物理世界的數據,如各種加密貨幣相關新聞。這使得這個紫色青蛙形象的Agent能夠做出各種評論和預測。

印象最深的是,AIXBT曾預言某個幣種會在6小時內上某交易平台,結果當晚真的實現了。

綜上所述,我們可以得出AI Agent的完整定義:

1. 採用"感知-分析-行動"的處理流程
2. 專注解決特定領域問題
3. 利用更多來自真實物理世界的數據

了解了定義,我們才能展開進一步討論。

那麼,AI Agent究竟能做什麼呢?

這個問題實際上是"加密貨幣能做什麼"的變種,也是衆多圈外加密貨幣評論家一直在質疑的問題。

經過對多個框架中數十個Agents的試用,我將其歸納爲以下幾大類:

1. AI投資

這類應用較爲普遍。用戶可以向AI Agent錢包注資,然後AI Agent根據實時新聞分析市場趨勢,自主做出買入或賣出決策。

點評:概念有趣,但錢包安全性存疑。

2. AI虛擬伴侶

這類應用實際上就是人們常說的GPT套殼。但與過去相比,它們加入了一些人格限制。

例如Eliza會反復強調她是個真實的女孩,而非AI。又如AVA,一個白發美少女形象,擅長制作視頻並通過視頻分析行情。

點評:現實生活中政治正確壓力較大,事實證明,人們仍然偏好理想化的形象。

3. 觀點輸出類

這類Agent專注於對特定領域進行點評。

如AIXBT點評加密貨幣,甚至進行一些對比研究。又如Zerebro,雖然概念較爲玄幻,但整體給人一種每天發表怪論的瘋狂藝術家感覺。還有一個模仿某著名有效加速主義(E/ACC)評論家的AI Agent,它會用類似的說話方式發布一些奇特的言論。

點評:盡管很多人質疑這類應用的存在意義,但在當今時代,只要有流量就有意義。

4. 虛擬偶像類

基於AI創造虛擬偶像,可以發行音樂作品,例如Luna。

5. 預測類

某平台上有專門進行預測市場預測的項目,這也可以看作是觀點類的一個分支。

6. AI資源共享類

例如基於Eliza框架的FXN,其理念是爲那些不願單獨購買各種AI會員的用戶提供打包整合版服務,按次付費,以節省開支。

點評:可以理解爲AI版的團購服務。

7. 其他類

包括繪畫、動圖生成、音樂創作等,這裏不再一一列舉。總的來說,它們並未超出當前AI產業界多模態大模型的範疇。

那麼,AI框架又是怎麼回事呢?

目前AI Agent領域百花齊放,與當年的ICO熱潮,以及DeFi Summer頗有相似之處。

如果做一個類比,那麼AI16Z、Virtual、AVA等平台就相當於公鏈,利用它們的框架可以快速啓動個人的AI Agent。

當然,使用這些框架是需要付費的。

例如,如果要使用AI16Z/Eliza發布AI Agent,需要向AI16Z的金庫分配一定比例的代幣,並質押AI16Z幣。這也解釋了爲什麼AI16Z金庫中的資金不斷增加。

使用Virtual框架發布一個AI Agent需要支付100枚Virtual幣,並將自己的代幣與Virtual配對形成流動性池,這與某些公鏈生態的模式類似。

AVA和Swarms的整體模式與前兩者相似,但由於推出較晚,其生態系統相對不夠豐富,不過也在積極發展中。

值得一提的是,AVA的前身是某孵化器支持的一個AI項目Holoworld,果斷轉型爲AI Agent,專注於視頻生成。

Swarms的創始人形象則是天才少年,該框架在傳統領域運行多年,整體偏重技術,強調可以通過多個代理協作完成任務(這也是"蜂羣"Swarm名稱的由來)。

當然,還有一則花邊新聞,就是Swarms創始人曾被AI16Z的Shaw嚴厲批評技術不行。

不過,話說回來。

應用歸應用,代幣歸代幣。

這些框架最重要的功能,或者說與傳統AI框架最大的區別在於,它們能順便幫助開發者發行代幣。

或者更直白地說:本質上這些AI框架也是在現有AI行業框架基礎上的魔改,站在巨人的肩膀上,其最大的原創性在於發幣模塊。

想象中的AI開發者:頂級AI公司創始員工,名校博士,年薪百萬美元。

現實中的AI開發者:先發幣再說。

因此,借助這些框架,如果你想發行一個AI Agent,流程大致如下:

1. 確定主題
2. 選擇合適的框架並付費
3. 發行代幣並上市
4. 爲AI Agent創建社交媒體帳號,用於發布內容
5. 爲AI Agent添加更多功能(需要開發)
6. 開發官網、建立社區、聯繫交易所
7. 創立自己的AI框架體系
8. 鼓勵更多人確定新的主題...

這個過程頗有"凡人修仙傳"的意味。

與之對應的估值大致爲(僅供參考):

1 100 10K 100K 1M 10M 100M 1B

相比之下,傳統AI公司的發展流程:

1. 確定主題
2. 融資
3. 燒錢
4. 融資
5. 燒錢
6. 融資
7. 上市

可以看出,加密貨幣+AI的模式實際上是幫你先上市再說,這是一種字面意義上的"顛覆性"創新。

此外,由於這些AI框架在二級市場表現出色(不需要上任何大型交易所就能達到10-20億美元市值),它們成爲了加密貨幣領域目前唯一的熱門賽道。

如今,已經到了萬人空巷的程度。

必須承認,短期內確實存在過熱現象。如果有個AI Agent恐懼與貪婪指數,現在的貪婪指數至少90,甚至可能已經爆表。

我們經常看到一些圈外的真正AI開發者批評這些項目缺乏技術含量。

然而,我的觀點是,加密貨幣的最佳用例就是"快速完成市場發現",盡管這可能會帶來一些泡沫。

優秀的產品和創始人能夠迅速獲得曝光和社區支持,而劣質產品的創始人則會立即面臨來自市場的負面驗證。

在這種激烈的優勝劣汰中,說不定真能誕生出讓傳統AI開發者意想不到的創新產品。

讓我們期待那一天的到來。