AI Agent:开启智能时代的新篇章

时光飞逝,转眼已到2025年。AI技术早已深入人心,但对Agent(智能代理)的准确定义,很多人仍存在误解。

实际上,一个项目要被称为"AI Agent",其解决问题的逻辑必须遵循以下步骤:

1. 感知
2. 思考
3. 行动

以常见的AI自动投资加密货币项目为例,其工作原理如下:

1. 感知:获取最新加密货币相关新闻
2. 思考:分析新闻对特定币种的影响
3. 行动:根据分析结果决定买入或卖出

这个流程非常直观易懂。

那么,广为人知的ChatGPT是否算作AI Agent呢?

虽然ChatGPT自认为是一种AI Agent,但它承认这只是广义上的定义。如果我们将"AI Agent"定义得足够宽泛(只需具备感知、决策和行动循环),那么ChatGPT可以被视为一种AI Agent。但若对AI Agent的要求包含更丰富的感知和物理/系统层面的执行能力,那么ChatGPT更像是一个对话式的智能组件,而非具备完整多模态或物理环境操作能力的Agent。

为什么会有这种区别?这里存在一个微妙的语言差异。

想象一下,当你想使用ChatGPT时,你只会说"我要用一下AI",而不会多说一个词变成"我要用一下AI Agent"。

因此,当我们特意提到"AI Agent"这个术语时,一定是想强调某些特定的特征。

我们可以进一步总结AI Agent的特点:

• 更专注于解决特定领域的问题
• 需要获取更多来自物理世界的数据

解决垂直领域问题

尽管在未来的AGI时代,GPT可能只是局限于生成对话的AI,是典型的垂直应用。但在2025年的今天,GPT(当然也包括竞品如Gemini、Grok等)已经是这个时代的全能选手了。

因此,从定义角度来看,现在的AI Agent需要比GPT更加专注于垂直领域才行。

获取更多物理世界数据

AI Agent需要具备主动获取物理世界知识的能力。

例如,另一个广为人知的AI Agent,也是目前社交媒体上的顶流AIXBT(Mindshare排名第一),无疑获取了更多来自物理世界的数据,如各种加密货币相关新闻。这使得这个紫色青蛙形象的Agent能够做出各种评论和预测。

印象最深的是,AIXBT曾预言某个币种会在6小时内上某交易平台,结果当晚真的实现了。

综上所述,我们可以得出AI Agent的完整定义:

1. 采用"感知-分析-行动"的处理流程
2. 专注解决特定领域问题
3. 利用更多来自真实物理世界的数据

了解了定义,我们才能展开进一步讨论。

那么,AI Agent究竟能做什么呢?

这个问题实际上是"加密货币能做什么"的变种,也是众多圈外加密货币评论家一直在质疑的问题。

经过对多个框架中数十个Agents的试用,我将其归纳为以下几大类:

1. AI投资

这类应用较为普遍。用户可以向AI Agent钱包注资,然后AI Agent根据实时新闻分析市场趋势,自主做出买入或卖出决策。

点评:概念有趣,但钱包安全性存疑。

2. AI虚拟伴侣

这类应用实际上就是人们常说的GPT套壳。但与过去相比,它们加入了一些人格限制。

例如Eliza会反复强调她是个真实的女孩,而非AI。又如AVA,一个白发美少女形象,擅长制作视频并通过视频分析行情。

点评:现实生活中政治正确压力较大,事实证明,人们仍然偏好理想化的形象。

3. 观点输出类

这类Agent专注于对特定领域进行点评。

如AIXBT点评加密货币,甚至进行一些对比研究。又如Zerebro,虽然概念较为玄幻,但整体给人一种每天发表怪论的疯狂艺术家感觉。还有一个模仿某著名有效加速主义(E/ACC)评论家的AI Agent,它会用类似的说话方式发布一些奇特的言论。

点评:尽管很多人质疑这类应用的存在意义,但在当今时代,只要有流量就有意义。

4. 虚拟偶像类

基于AI创造虚拟偶像,可以发行音乐作品,例如Luna。

5. 预测类

某平台上有专门进行预测市场预测的项目,这也可以看作是观点类的一个分支。

6. AI资源共享类

例如基于Eliza框架的FXN,其理念是为那些不愿单独购买各种AI会员的用户提供打包整合版服务,按次付费,以节省开支。

点评:可以理解为AI版的团购服务。

7. 其他类

包括绘画、动图生成、音乐创作等,这里不再一一列举。总的来说,它们并未超出当前AI产业界多模态大模型的范畴。

那么,AI框架又是怎么回事呢?

目前AI Agent领域百花齐放,与当年的ICO热潮,以及DeFi Summer颇有相似之处。

如果做一个类比,那么AI16Z、Virtual、AVA等平台就相当于公链,利用它们的框架可以快速启动个人的AI Agent。

当然,使用这些框架是需要付费的。

例如,如果要使用AI16Z/Eliza发布AI Agent,需要向AI16Z的金库分配一定比例的代币,并质押AI16Z币。这也解释了为什么AI16Z金库中的资金不断增加。

使用Virtual框架发布一个AI Agent需要支付100枚Virtual币,并将自己的代币与Virtual配对形成流动性池,这与某些公链生态的模式类似。

AVA和Swarms的整体模式与前两者相似,但由于推出较晚,其生态系统相对不够丰富,不过也在积极发展中。

值得一提的是,AVA的前身是某孵化器支持的一个AI项目Holoworld,果断转型为AI Agent,专注于视频生成。

Swarms的创始人形象则是天才少年,该框架在传统领域运行多年,整体偏重技术,强调可以通过多个代理协作完成任务(这也是"蜂群"Swarm名称的由来)。

当然,还有一则花边新闻,就是Swarms创始人曾被AI16Z的Shaw严厉批评技术不行。

不过,话说回来。

应用归应用,代币归代币。

这些框架最重要的功能,或者说与传统AI框架最大的区别在于,它们能顺便帮助开发者发行代币。

或者更直白地说:本质上这些AI框架也是在现有AI行业框架基础上的魔改,站在巨人的肩膀上,其最大的原创性在于发币模块。

想象中的AI开发者:顶级AI公司创始员工,名校博士,年薪百万美元。

现实中的AI开发者:先发币再说。

因此,借助这些框架,如果你想发行一个AI Agent,流程大致如下:

1. 确定主题
2. 选择合适的框架并付费
3. 发行代币并上市
4. 为AI Agent创建社交媒体账号,用于发布内容
5. 为AI Agent添加更多功能(需要开发)
6. 开发官网、建立社区、联系交易所
7. 创立自己的AI框架体系
8. 鼓励更多人确定新的主题...

这个过程颇有"凡人修仙传"的意味。

与之对应的估值大致为(仅供参考):

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

相比之下,传统AI公司的发展流程:

1. 确定主题
2. 融资
3. 烧钱
4. 融资
5. 烧钱
6. 融资
7. 上市

可以看出,加密货币+AI的模式实际上是帮你先上市再说,这是一种字面意义上的"颠覆性"创新。

此外,由于这些AI框架在二级市场表现出色(不需要上任何大型交易所就能达到10-20亿美元市值),它们成为了加密货币领域目前唯一的热门赛道。

如今,已经到了万人空巷的程度。

必须承认,短期内确实存在过热现象。如果有个AI Agent恐惧与贪婪指数,现在的贪婪指数至少90,甚至可能已经爆表。

我们经常看到一些圈外的真正AI开发者批评这些项目缺乏技术含量。

然而,我的观点是,加密货币的最佳用例就是"快速完成市场发现",尽管这可能会带来一些泡沫。

优秀的产品和创始人能够迅速获得曝光和社区支持,而劣质产品的创始人则会立即面临来自市场的负面验证。

在这种激烈的优胜劣汰中,说不定真能诞生出让传统AI开发者意想不到的创新产品。

让我们期待那一天的到来。