从对话助手到智能执行，AI Agent 下一步如何破局？

撰文：0xJeff

编译：Asher

随着全球经济不确定性加剧，市场情绪持续低迷，而 Web3 AI 依然是最具反射性增长的赛道之一。

AI 创新的快速推进（如 OpenAI、Anthropic、DeepSeek、Nvidia、阿里等科技巨头的布局）使其保持了极高的关注度。

目前，AI 板块的总市值在 3 月跌至 40 亿美元低点后，近期已回升至 60 亿美元。尽管整体市场环境承压，仍有团队在坚持探索适用于加密生态的 AI Agent 场景。从早期泛滥的对话型 AI 助手，到如今更专注于实际问题的解决方案，出现了一些新的趋势：

• 体育分析与自动投注：AI Agent 实时分析赛事数据，并自主执行下注决策；

• 交易辅助与执行：智能辅助型 AI Agent 可以分析市场趋势，并执行复杂交易；

• DeFi 收益优化：代理系统可实时调整稳定币借贷策略，以优化收益率。

今年早些时候，DeFAI 的热门趋势是构建 ChatGPT 式的界面，作为用户与 DeFi 协议的交互层。然而，实践表明，仅仅提供一个对话界面并不能带来良好的用户体验。其问题在于大多数团队在「推理层」（理解用户意图）和「执行层」（优化执行路径）上投入不足，导致 AI Agent 在提供策略建议时仍然依赖用户的额外判断。例如，与其通过 AI Agent 来选择最优交易路径，不如直接使用 Defillama Aggregator、Across 或 Pendle 等成熟工具。

因此，许多项目正在向「Alpha 发现层」转型，即帮助用户发现市场中最具价值的信息。在一个信息稀缺的市场环境下，找到最佳的「掘金点」才是关键。例如：

• 链上数据分析：追踪智能钱包、基金流向，获取领先信号；

• 社交平台信息挖掘：分析 X、Telegram、Discord 的热门话题，捕捉趋势；

• 高端风险管理：如 GigabrainGG，提供机构级别的交易信号。

目前，尚未确定已有 AI Agent 能够稳定提供超额 Alpha，但一些早期成果已开始展现价值。

传统的 ChatGPT 风格交互方式并不适用于所有场景，Web3 AI Agent 正在探索新的交互方式，使其更自然地融入用户的日常工作流。

• X 平台直接交互：加密货币社群主要活跃在 X 平台，因此，像 Clanker 和 Bankr 这样的代理正在直接通过 X 平台提供服务，简化用户的操作路径；

• Discord 语音指令：AgentTank 允许用户在 Discord 内直接通过语音控制 AI 执行链上任务，实现更高效的协作；

• Web3 浏览与执行：由于许多加密网站不提供 API，计算机使用代理（Computer Use Agent）可以模拟人类操作，在不同网站间自动导航、抓取数据并执行交易。

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