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回归价值锚点Web3 AI Agent如何跨越MEME陷阱?

48天前 32 技术

作者:链上观

最近和一些创业者、VC聊完有个共同的感受,大家对AI + Crypto赛道的预期依然坚定,但对web3 AI Agent的叙事演变却都略显迷茫。该怎么办呢?我梳理了若干后续AI叙事的潜在变局方向,供参考:

1)AI Agent用MEME化发币不再是优势,甚至“谈币色变”,如果项目没有PMF支撑而唯有一套Tokenomics空转,很自然会被扣上纯MEME炒作的帽子,只是挂着羊皮的狼而已,和AI关系不大;

2)原本AI Agent > AI Framwork > AI Platform > AI DePIN的落地顺序可能会被调整,当Agent市场泡沫破裂,Agent就成了大模型微调、数据算法等技术成型后的“承载体”,若没有背后的核心技术支撑,仅凭一个AI Agent很难有再秀肌肉的机会;

3)一些本来做AI 数据、算力、算法等服务平台的项目会超过AI Agent成为关注焦点,或者说,即使有新AI Agent推出,由这些AI 平台项目打造的Agent会更有市场说服力。毕竟能运作起一个AI平台的项目,团队班底、技术底子都比一个仅基于框架低成本部署的Dev要靠谱很多;

4)web3 AI Agent不能再和web2的团队硬刚拼刺刀了,得找寻web3 差异化的方向耕耘。web2 Agent重在Utility,所以低成本部署开发平台的逻辑行得通,但web3 Agent重在Tokenomics,过度强调低成本部署只会激发更多资产发行的泡沫出来;毫无疑问,web3 AI Agent应结合区块链分布式共识架构做创新开拓(我首页置顶文章有详细描述);

5)AI Agent最大的优势是“应用前置”,属于“胖协议、瘦应用”的逻辑,但协议该怎么胖?如何调动闲置算力资源、用分布式架构驱动算法低成本应用优势,激活金融、医疗、教育等更垂直化的细分场景才行。而应用又该怎么瘦?让AI Agent自主化管理资产、自主意图交易、自主多模态交互等等都不是一蹴而就的,不能试图一口吃个大胖子,细分拆开需求,慢慢落地,不然一个DeFai场景的成熟标准也得消磨一两年光景;

6)web2领域的MCP协议 和Manus自动化执行多模态等等,都对web3领域的创新有启发作用,直接基于MCP +Manus 延伸开发适合web3应用场景,或者可用分布式协作框架做MCP之上的增强业务场景。不要上来就谈颠覆一切,能在已有的产品协议基础上适当优化,发挥web3不可取代的差异化优势足够了。web2也好,web3也罢都处于此次AI LLMs大革新进程中,意识形态无所谓,能真正推动AI技术发展进程才重要。

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