AI 赛道略显疲态，垂类 Agent 会打破僵局吗？

原文标题：Vertical Agents: The Crypto-Native Agent Use Cases
原文作者：Defi0xJeff，steak studio 负责人
原文编译：Ashley，BlockBeats

编者按：本文探讨了 Web2 和 Web3 中 AI Agent 的应用。Web2 已广泛采用 AI Agent 来提升效率，涵盖销售、营销等领域。而 Web3 则通过结合区块链技术，开辟了新的应用场景，尤其在 DeFi 和去中心化领域。Web3 Agent 通过代币激励、去中心化平台和链上数据，具备了超越 Web2 Agent 的潜力。作者指出，虽然短期内 Web3 面临挑战，但其独特优势使其在中长期有望与 Web2 竞争并重新定义行业格局。

以下为原文内容（为便于阅读理解，原内容有所整编）：

当我们审视 Web3 之外的一般应用场景时，从大企业到小公司，许多公司已经开始将 AI Agent 融入到日常运营中——销售、营销、财务、法律、IT、项目管理、物流、客户服务、工作流自动化——几乎所有可以想象的领域。

我们已经从人工手动处理数字、执行重复任务、填写 Excel 表格，过渡到拥有自主运作、24/7 在线的数字工作者（AI Agent）。这些 Agent 不仅更加高效，而且成本显著降低。

Web2 公司愿意为 AI 驱动的销售和营销 Agent 支付 5 万到 20 万美元甚至更多。许多 Agent 提供商通过 SaaS 订阅模式或基于消费的模式（按代币使用量收费）运营高度盈利的业务。

Web2 AI Agent 应用场景

Apten_AI

AI + SMS Agent，促进销售/营销过程。

Bild_AI

读取建筑蓝图，提取材料/规格数据，并根据收集的数据估算成本。

Casixty

营销 Agent，识别 Reddit 上的流行话题，自动化响应，增加品牌参与度。想象一下这个产品应用于 CT！

这些例子展示了 AI Agent 如何已经在传统行业中转型，自动化手动任务并优化工作流。虽然 Web2 公司已迅速采用 AI 驱动的 Agent，但 Web3 领域也已开始接受这项技术——但有一个关键区别。

Web3 AI Agent 不仅仅专注于运营效率，还将区块链技术整合进来，解锁全新的应用场景。

Web3 AI Agent：不止是「废话文学」机器人

几个月前，大多数 Web3 Agent 仅仅是 Twitter 上的对话机器人。然而，行业格局已经发生了显著变化。这些 Agent 现在正在与各种工具和插件集成，使它们能够执行更复杂的操作。

sendaifun

Solana AI Agent 套件，支持从基本的代币管理到复杂的 DeFi 操作。

ai16zdao

集成了 100 多个插件，从社交媒体互动到自动化交易和 DeFi 操作。

Cod3xOrg, @Almanak__

无代码基础设施，允许用户创建自主交易 Agent。

gizatechxyz

专为投资者定制的自主 DeFi 助手。

DeFi 是加密货币中最大的行业（TVL 超过 1000 亿美元），最具影响力的加密原生 AI Agent 应用场景属于 DeFAI。

DeFi 中的 AI Agent 不仅仅是通过 NLP 界面简化复杂的体验。它们还利用链上数据解锁新的机会。

区块链提供了大量结构化数据——凭证、交易历史、盈亏、治理活动、借贷模式等。AI 可以处理、分析并从这些数据中提取洞察，自动化工作流并增强决策能力。

由加密技术驱动的 Web2 垂直 Agent

我们也在见证 Web2 垂直 Agent 与加密原生模型的融合。一个典型例子是 virtuals_io 在 Solana 上的推出。

_PerspectiveAI

由 AI 驱动的事实核查，持续通过社区反馈进行改进。

Roboagent69

充当个人助理，预定航班、出租车、购买杂货以及安排会议。

HeyTracyAI

由 AI 驱动的体育评论与分析，从 NBA 开始。

与 SaaS 模式不同，这些 Agent 通常依赖于代币门控机制，用户必须质押或持有一定量的代币才能获得高级权限，同时保持免费基础层级访问。收入通过代币交易费用和 API 使用费产生。

Web3 AI Agent 能与 Web2 初创公司竞争吗？

短期内，Web3 团队在找到产品与市场契合点，并实现有意义的采用方面存在挑战。他们需要至少 100 万到 200 万美元的年化经常性收入才能有效竞争。然而，在中长期，Web3 模型具有固有的优势：

通过代币激励和对齐推动的社区驱动增长。

全球流动性和可访问性，去中心化和非托管平台消除了采用的障碍。

此外，DeepSeek 的崛起以及 Web2 AI 人才对开源 AI 的兴趣进一步加速了加密与 AI 的协同效应。

加密原生 AI Agent 的关键应用场景

DeFAI – 抽象层、自动化交易 Agent，以及质押/借贷/借款解决方案，作为 DeFi 基础设施的前端，同时提升 DeFi 产品的效率。

研究与推理 Agent – 由 AI 驱动的研究副驾驶，分析数据，去除噪音，并生成可操作的洞察。最近我最喜欢的是安全 Agent，例如：

• @soleng_agent – 分析 GitHub 仓库的 DevRel Agent。
• @CertaiK_Agent – 基于 AI 的审计服务，识别潜在威胁（很快将推出 Agent 评分系统）。
• 数据驱动的 AI Agent – 利用链上数据和社交数据驱动自主决策与执行。

这三个领域代表了加密原生 AI Agent 最具前景的应用方向。

结论

市场已整合超过一个月，山寨币和 Agent 相关代币经历了大幅回调。然而，我们正在接近一个阶段，代币的基本面变得更加清晰。

Web2 垂直 Agent 已经证明了其价值，许多公司愿意支付可观的费用来实现 AI 驱动的自动化。同时，Web3 垂直 Agent 仍处于早期阶段，但其潜力巨大。通过结合基于代币的激励、去中心化访问和与区块链数据的深度集成，Web3 AI Agent 有机会超越 Web2 的同类产品。

核心问题仍然是：Web3 垂直 Agent 是否能够达到与 Web2 相当的采用水平，还是将通过利用区块链原生优势，重新定义整个行业格局？

随着 Web2 和 Web3 中的垂直 AI Agent 持续发展，它们之间的界限可能会变得模糊。那些能够成功融合两者最佳特性——利用 AI 的高效性和区块链的去中心化——的团队，可能会塑造下一代数字经济中的自动化与智能。