OKX Ventures研报：拆解10+项目，带你看懂 AI Agent版图

AI 赛道正在经历从投机炒作到实际应用落地的演变。

早期的 AI Meme 代币借势 AI 热点爆发，而如今更具功能性的 AI 交易工具、智能投研、链上 AI 执行体正在涌现。从 AI 驱动的链上狙击策略，到 AI Agent 自主执行链上任务、以及 AI 生成 DeFi 收益优化方案，AI 赛道的影响力正在迅速扩大。

但多数人看得到AI代币市值的指数级增长，却找不到解码其价值逻辑的坐标系。哪些 AI 赛道具备长期生命力？ DeFAI是否是AI的最佳应用？AI项目评估的维度有哪些？……OKX Ventures 最新研报深入拆解了 AI 赛道的发展版图，从概念解析、演变历程、应用赛道、以及项目案例，希望可以给大家认识AI价值带来一些启发与思考。

一、关于AI Agent

AI Agent是一种智能实体，具备感知环境、做出决策并执行相应动作的能力。不同于传统人工智能系统，AI代理能够独立思考并调用工具，从而逐步实现特定目标，这使得它们在处理复杂任务时具备更高的自主性和灵活性。

简而言之，AI代理是由人工智能技术驱动的代理人，其工作流程包括：感知模块（收集输入）、大型语言模型（理解、推理与规划）、工具调用（执行任务）以及反馈与优化（验证与调整）。

OpenAI将AI代理定义为以大型语言模型为核心，具备自主理解、感知、规划、记忆和工具使用能力的系统，能够自动化执行复杂任务。与传统人工智能不同，AI代理能够通过独立思考和工具调用逐步完成设定目标。

AI Agent的定义可以概括为以下几个关键要素：感知（Perception），AI Agent通过传感器、摄像头或其他输入设备感知周围环境，获取必要的信息；理解与推理（Reasoning），它能够分析感知到的信息，并进行复杂的推理，以便做出合理的决策；决策（Decision-making），基于分析结果，AI Agent能够制定行动计划，选择最佳的执行路径；行动（Action），最后，AI Agent会执行所制定的计划，通过调用外部工具或接口与其他系统进行交互，实现预定目标。

AI Agent的工作原理和流程通常包括以下几个步骤：首先，信息输入，接收来自环境的信息，如用户指令、传感器数据等；接着，数据处理，利用内置的算法和模型对输入数据进行处理，结合其记忆系统（短期和长期记忆）来理解当前状态；然后，计划制定，根据处理结果，AI Agent将大任务拆分为可管理的小任务，并制定具体的执行计划。在执行阶段，AI Agent通过调用外部API或工具，实施其计划并监控执行过程，以确保任务按预期完成；最后，反馈与学习，任务完成后，AI Agent会根据结果进行自我反思和学习，从而提高未来的决策质量。

二、演变历程

AI代币的演变路径展现了从初期“MEME”现象到深度技术融合的转变过程。起初，许多代币依靠短暂的概念炒作和社交媒体的热潮吸引用户的关注，如同网络热梗。然而，随着市场的不断成熟，AI代币逐渐向更加实用和高阶的功能发展，逐步摆脱了单纯的炒作模式，向真正的区块链金融工具和数据分析平台转型。我们将深入探讨这些代币如何从概念性存在，逐渐发展成为具备实际应用价值的技术产品。

阶段1：AI Meme（迷茫期）

初期的AI代币大多以“MEME”形式存在，诸如$GOAT、$ACT、$FARTCOIN等代币并未具备实际应用或功能，其价值主要依靠概念炒作与市场情绪的推动。在这一阶段，代币的用途尚不明确，市场与用户对其潜力知之甚少，代币的流行更多依赖于社交媒体的传播和短期炒作，呈现出一种神秘、不可捉摸的特性。

阶段2：社交化（探索期）

随着市场对AI代币的逐渐关注，这些代币开始在社交领域发力。例如，$LUNA、$BULLY等代币通过增强的社交功能吸引用户参与。在这一阶段，代币不仅仅作为炒作工具存在，更开始融入社区驱动和社交互动，推动市场的增长。代币逐步从单纯的“陪聊”功能扩展，开始探索与用户社交需求紧密结合的功能，形成了更加多元的社交属性。

阶段3：垂直领域（功能深化期）

AI代币开始从简单的社交和炒作模式中脱离，深入探索垂直领域的应用场景。代币如$AIXBT和$ZEREBRO等通过与区块链、DeFi或创作工具的结合，逐渐为代币赋能，使其不再仅仅是投机工具，而是具备明确功能和目的的数字资产。此阶段标志着AI代币朝着更高效、更专业的方向发展，逐步形成其独特的市场地位。

阶段3.5：基础设施（技术完善期）

在代币应用逐渐深入的同时，AI代币开始着力建设更为坚实的技术基础设施。诸如$AI16Z、$EMP等代币的加入，进一步推动了代币的功能优化。代币不仅专注于经济激励和实用功能，还开始重视跨链技术、去中心化应用、硬件结合等基础设施的建设，逐步为其未来的持续发展奠定了技术根基。

阶段4：数据分析（成熟期）

进入成熟期，AI代币已逐渐在市场中稳定下来，开始融入更复杂的加密投研分析功能，推动代币生态和治理结构的完善。$TRISIG和$COOKIE等代币不再是简单的工具，它们已成为经济体系的一部分，广泛应用于数据分析、社区治理和投资决策等高阶领域。此时，AI代币的功能逐步提升，已经能够为市场提供深度的分析与决策支持，成为加密市场中的重要资产。

阶段4.5：金融应用（生态融合期）

随着DeFi领域的进一步发展，AI代币在金融应用上的融合愈发深入，催生了“DeFAI”这一新兴概念。通过人工智能，DeFi的复杂操作变得更加简便，普通用户也能轻松参与链上金融活动。代表代币如$GRIFFAIN、$ORBIT、$AIXBT等逐渐在市场中形成了从基础功能到复杂金融服务的完整链条，优化了链上交互，降低了参与门槛，为用户带来了更多的机会和便捷。

三、AI Agent 框架

（一）Web3与Web2数据对比

当Web2的AI Agent 在推荐算法里内卷时，Web3的试验场也正在孕育更多AI Agent 创新。但数据表明，Web3和Web2的项目在贡献者分布、代码提交和GitHub Stars的情况上表现出明显的差异。通过对比Web3和Web2项目的数据，我们可以更好地理解两者在技术创新、社区活跃度以及市场接受度等方面的现状。特别是在GitHub平台上，这些项目的活跃度和受欢迎程度为我们提供了重要的指标，帮助我们洞察未来技术发展趋势和社区生态变化。

在开发者参与方面，Web2项目的贡献者数量明显高于Web3项目。具体来看，Web3项目的贡献者为575人，而Web2项目的贡献者多达9,940人，反映出Web2生态的成熟和更广泛的开发者基础。贡献者排名前三的项目是：Starkchain 3,102名贡献者；Informers-agents 3,009名贡献者；Llamaindex 1,391名贡献者。

在代码提交分布方面。Web2项目的提交量也明显高于Web3项目。Web3项目的总提交次数为9,238次，而Web2项目则高达40,151次，表明Web2项目的开发活跃度更高，更新频率较为稳定。代码提交量排名前三的项目是：ElipsOS以5,905次提交领跑；紧随其后的是Dust，共提交了5,602次代码；LangChain排名第三，提交次数为5,506次。

GitHub Stars分布方面。Web2项目在GitHub上的受欢迎程度远超Web3项目，Web2项目累计获得526,747颗Stars，而Web3项目则获得了15,676颗Stars。这一差距反映了Web2项目在开发者社区的广泛认可和长期积累的市场影响力。Stars数量排名前三的项目是：JS Agents无疑是最受欢迎的，获得了137,534颗Stars；紧随其后的是LangChain，以98,184颗Stars位居第二，；MetaGPT排名第三，获得了46,676颗Stars。

总的而言，Web2项目在贡献者数量和代码提交频率上明显领先，显示出其成熟且稳定的生态系统。庞大的开发者基础和持续的技术创新，使Web2项目在市场中保持强劲的竞争力。相比之下，Web3项目尽管贡献者数量较少，但一些项目在代码提交频率上的表现突出，表明其拥有稳定的核心开发团队，并能持续推动项目发展。Web3生态系统虽然目前较为初步，但其潜力不可小觑，逐步形成的开发者社区和用户基础为未来的成长奠定了坚实的基础。

在项目受欢迎程度上，GitHub Stars的分布揭示了JavaScript和Python在AI代理框架开发中的重要地位。JS Agents和LangChain是最受欢迎的项目，显示出AI与加密货币结合的趋势正在受到广泛关注。虽然Web3项目的Stars数量远低于Web2项目，但一些Web3项目如MetaGPT依然表现不凡，赢得了开发者的认可。整体来看，Web3项目虽处于追赶阶段，但随着技术的进一步成熟和生态扩展，其在未来市场中的地位有望稳步提升。

（二）主流区块链AI Agent 框架

主流区块链AI Agent 框架

代币符号

项目名称

主要特点

详细介绍

AI16z

ai16zdao

AI代理领导的避险基金，结合低风险和高风险投资

由”盗版Marc”发行的Meme项目，基于a16z概念。结合低风险投资和AI Degen Spartan管理的高风险投资。背后架构”Eliza”开源，V2更新提升了灵活性和安全性。

ZEREBRO

0xzerebro

智能体，创作音乐、Meme、艺术品和NFT

Crypto Twitter上受欢迎的智能体，能独立运行于多平台，创建社交媒体帖子，在Spotify发布专辑，在Polygon创建并出售艺术品，与DeFi协议合作。

ARC

arcdotfun

AI开发框架”rig”，处理”意义之海”

团队开发”rig”框架，帮助开发者驾驭”意义之海”——类似人类大脑处理语境和意义的AI系统。标志着软件开发从纯逻辑构建向”意义处理”的转变。

AIXBT

aixbt_agent

基于Base平台的智能体，提供市场分析

通过智能分析工具监控Crypto Twitter和市场趋势，为用户提供市场见解。部分分析公开分享，其余仅限代币持有者通过专属终端访问。

GRIFFAIN

griffaindotcom

基于Solana的AI代理引擎

类似Copilot和Perplexity的AI代理引擎，被视为AI时代搜索引擎的最终形态。用户直接提出需求，AI提供结果或解决方案，而非仅提供网页链接。

GRIFT

orbitcryptoai

AI代理代币，简化Meme交易

由SphereOne团队推出，使Meme交易更轻松。用户只需点击一下，GRIFT就会扫描高交易量的Meme并自动购买，节省交易时间和精力。

ZODS

zodsonsol

Solana生态多功能集成平台

被称为”Solana瑞士军刀”，整合交易工具、代币发布、钱包管理、链上洞察和社交媒体管理。支持多语言，提供AI代理、DCA订单、鲸鱼钱包跟踪等功能。

ALCH

alchemistAIapp

无代码AI应用生成平台

允许用户通过自然语言描述，利用公共AI能力快速生成不同的应用和产品。用户只需连接钱包并输入应用描述，平台会自动生成相应的程序。

数据来源：https://www.aiagenttoolkit.xyz/#frameworks

（三）现有区块链AI Agent 框架面临的挑战

大厂竞品的“降维打击”。OpenAI、Google、Microsoft等科技巨头正迅速推出官方级多工具代理，凭借强大的资金和技术优势，随时可能占领市场并将初创框架边缘化。通过深度整合大型语言模型（LLM）、云服务以及工具生态，这些大厂能够提供全面且高效的解决方案，使得中小型框架面临更大的竞争压力，生存空间被极大挤压。

稳定性和可维护性不够。目前所有AI代理普遍面临较高的错误率和“幻觉”问题，尤其在多轮调用模型时，容易出现无限循环或兼容性Bug。一旦代理被要求执行多个子任务，这些错误往往会被层层放大，导致系统不稳定。对于需要高度可靠性的企业应用，这些框架目前尚难提供足够的稳定性和生产级别的保障，限制了它们在实际商业环境中的广泛应用。

性能与成本居高不下。Agent化流程通常需要大量推理调用（如循环自检、工具函数等），而如果底层依赖如GPT-4等大型模型，既面临高昂的调用成本，又常常无法满足快速响应的需求。尽管一些框架尝试结合开源模型进行本地推理，以降低成本，但这种方式仍然依赖强大的算力，且推理结果的质量难以稳定，需专业团队持续优化以确保系统的可靠性和性能。

开发生态与灵活程度不足。目前，这些AI代理框架在开发语言和扩展性方面缺乏统一标准，导致开发者在选择时面临一定困惑和限制。例如，Eliza使用TypeScript，虽然上手简单，但在高复杂度场景下的扩展性较差；Rig则采用Rust，性能表现优秀，但学习门槛较高；ZerePy（ZEREBRO）基于Python，适合创意生成类应用，但功能相对局限。其他框架如AIXBT和Griffain更多集中在特定区块链或垂直领域应用，市场验证尚需时间。开发者在这些框架之间常常需要在易用性、性能和多平台适配之间做出权衡，影响了其在更广泛应用中的灵活度与发展潜力。

安全与合规风险。多代理系统在访问外部API、执行关键交易或进行自动化决策时，容易出现越权调用、隐私泄露或漏洞操作等安全隐患。许多框架在安全策略和审计记录方面的处理还不够完善，尤其在企业或金融应用场景中，这些问题极为突出，难以满足严格的合规要求。这使得系统在实际部署时，可能面临极大的法律风险和数据安全挑战。

鉴于上述问题，不少从业者认为当前的AI Agent框架可能会在“下一次技术突破”或“大厂一体化方案”的压力下被进一步挤压。然而，也有观点认为，初创框架在特定领域，例如链上场景、创意生成或社区插件对接等依然能发挥独特的价值。只要能够在可靠性、成本控制和生态建设方面取得突破，这些框架仍能在大厂生态之外找到可行的发展路径。总体而言，如何解决“高成本、易出错”与“实现多场景灵活性”这两大难题，将是所有AI Agent框架面临的关键挑战。

三、AI Agent 发展方向

多模态AI的普及

随着技术的快速发展，多模态AI正逐渐成为各行业中的关键推动力。多模态AI能够处理文本、图像、视频和音频等多种数据形式，使其在多个领域展现出巨大的潜力。特别是在医疗领域，通过将医疗记录、影像数据和基因组信息整合，多模态AI能够为个性化医疗的实施提供支持，帮助医生更精确地为患者量身定制治疗方案。在零售和制造业，借助这一技术，AI可以优化生产流程、提高效率，同时提升客户体验，从而增强企业的竞争力。随着数据和计算能力的提升，预计多模态AI将在更多行业中发挥其变革性作用，推动技术的快速迭代与应用扩展。

具身智能与自主智能

具身智能（Embodied AI）是指人工智能系统通过感知和与物理世界的交互来理解和适应环境。这种技术将极大改变机器人的发展方向，并为其在自动驾驶、智慧城市和其他应用场景中的普及奠定基础。2025年被视为“具身智能元年”，这一技术预计将在多个领域得到广泛应用。通过赋予机器人感知、理解和自主决策的能力，具身智能将推动物理世界与数字世界的深度融合，从而提升生产力并推动各行各业的智能化发展。无论是在个人助手、自动驾驶车辆，还是在智能工厂中，具身智能都将改变人们与机器互动的方式。

AI代理（Agentic AI）的兴起

AI代理（Agentic AI）指的是那些能够独立完成复杂任务的人工智能系统。这类AI代理正在从早期的简单查询响应工具转型为更为高级的自主决策系统，广泛应用于业务流程优化、客户服务以及工业自动化等领域。例如，AI代理能够自主处理客户的咨询请求，提供个性化的服务，甚至做出优化决策。在工业自动化中，AI代理可以监控设备的运行状态，预测故障，并在问题出现前进行调整或修复。随着AI代理逐渐成熟，其在各个行业的应用将更加深入，成为提升效率和降低成本的重要工具。

AI在科学研究中的应用

AI的引入正在加速科学研究的进展，特别是在复杂数据分析的领域。AI4S（AI for Science）已经成为新的研究趋势，利用大模型对数据的深度分析，AI正在帮助科研人员突破传统研究的局限。在生物医学、材料科学和能源研究等领域，AI的应用正在推动基础科学的突破。一个显著的例子是AlphaFold，它通过对蛋白质结构的预测，解决了长期困扰科学家的难题，极大推动了生物医学研究的进展。未来，AI将在推动科研进步、发现新材料和药物等方面发挥越来越重要的作用。

AI安全与伦理

随着AI技术的普及，AI安全与伦理问题正逐渐成为全球关注的焦点。AI系统的决策透明性、公平性以及潜在的安全隐患都引发了大量讨论。为了确保AI技术的可持续发展，企业和政府正加紧努力建立完善的治理框架，以在推动技术创新的同时有效管理其风险。尤其是在自动化决策、数据隐私和自主系统等领域，如何平衡技术进步与社会责任，成为确保AI技术正面影响的关键。这不仅是技术发展的挑战，更是道德和法律层面的重要议题，影响着AI在未来社会中的角色和地位。

为了更好地实现价值捕获，我们将根据以下框架进行项目评估，涵盖是否开源、与现有 AI 协议的关键差异化因素、长期收入渠道及生态系统的代理交易量等多个评估项。

项目评估框架

评估项

定义

评估要点

重要性

是否开源（Open Source）

项目是否公开其源代码，允许社区审查、贡献和二次开发。

– 源代码的可访问性（如在 GitHub 等平台上的公开程度）- 社区贡献的活跃度- 开源许可证的类型及其对项目发展的影响

开源项目通常具有更高的透明度和安全性，能够吸引更多开发者和用户参与，促进项目的长期发展。

与现有 AI 协议的关键差异化因素（Key Differentiators）

项目相较于现有 AI 协议在技术、功能或市场定位上的独特优势。

– 技术创新点（如独特的算法、架构设计）- 功能集成与用户体验的提升- 市场定位与目标用户群的差异化

差异化因素决定了项目在竞争激烈的市场中能否脱颖而出，吸引用户和开发者的关注。

生态系统中将产生的代理类型（Types of Agents in Ecosystem）

项目生态系统内将会诞生的不同类型的 AI 代理及其应用场景。

– 代理的功能和用途（如钱包管理、代币交易、NFT 铸造等）- 代理的定制化和可扩展性- 代理间的协同工作能力

丰富多样的代理类型能够满足不同用户的需求，增强生态系统的活力和吸引力。

长期收入渠道及生态系统的代理交易量（Long-term Revenue Channels and Agentic Transaction Volumes）

项目的长期盈利模式及其生态系统内代理产生的交易量。

– 代币经济模型及其激励机制- 主要收入来源（如交易费用、订阅服务、增值服务等）- 代理交易量的增长潜力及其对收入的影响

稳定且多元化的收入渠道是项目可持续发展的关键，同时高交易量能够提升代币价值和项目影响力。

GPU 配置及生命周期（GPU Configuration and Lifecycle）

项目在 AI 代理运行中所需的硬件资源配置及其长期可持续性。

– 目前和未来的 GPU 需求及配置- 硬件资源的可扩展性和成本效益- 项目的技术架构对硬件资源的依赖程度

高效的硬件配置和合理的资源规划能够确保项目在技术上的稳定性和扩展能力，支持其长期发展。

吸引思维份额的能力及团队对 AI 代理注意力机制的理解（Ability to Attract Mindshare and Team’s Understanding of AI Agent Attention Mechanisms）

项目在市场和社区中吸引关注的能力，以及团队对 AI 代理在用户注意力管理方面的理解和应用。

– 项目的市场推广策略和品牌建设- 团队成员在 AI 和区块链领域的专业背景和经验- 团队对用户需求和行为的洞察能力

强大的品牌和高效的市场推广能够提升项目的知名度和用户基数，同时，团队对 AI 代理注意力机制的理解能够优化用户体验，提升用户粘性。

开发者份额（Developer Share Consideration）

项目是否为开发者提供激励和支持，以促进功能集的持续完善和创新。

– 开发者激励机制（如代币奖励、贡献认可等）- 开发者社区的活跃度和参与度- 项目对开发者工具和资源的支持

开发者是项目创新和功能扩展的关键力量，良好的开发者激励机制能够吸引更多优秀开发者参与，推动项目持续进步。

一、DeFAI

DeFAI结合了DeFi与AI的优势，旨在简化DeFi的复杂操作，使普通用户也能轻松使用这些金融工具。通过AI技术的引入，DeFAI能够自动化复杂的金融决策和交易流程，降低用户的技术门槛，同时提升操作效率和智能化水平。尽管目前DeFAI的市场规模不到10亿美元，远低于DeFi市场的1100亿美元，但这也意味着DeFAI拥有巨大的增长潜力。

1、Griffain：Solana 生态的 AI 应用商店

Griffain 是基于 Solana 区块链构建的 AI 代理引擎，旨在通过自然语言交互简化加密货币操作，集成钱包管理、代币交易、NFT 铸造和 DeFi 策略执行等核心功能。项目由 Tony Plasencia 创立，最初在 Solana 黑客松中提出，并获得 Solana 创始人 Anatoly Yakovenko 的支持。作为 Solana 生态中首个高性能抽象 AI 代理，Griffain 结合自然语言处理（NLP）技术，提供类似 Copilot 和 Perplexity 的用户体验，推动 AI 驱动的链上交互模式演进。

Griffain 采用 Shamir Secret Sharing（SSS）技术拆分钱包密钥，确保用户资产安全。核心功能包括自然语言交易指令（支持 DCA、限价单等）、AI 代理协同执行任务、市场分析（持仓分布等数据解析）、以及集成 pumpfun 平台的代币发行与 NFT 铸造。同时，平台提供个性化 AI 代理（Personal Agents），用户可根据自身需求调整指令，执行链上任务；特殊 AI 代理（Special Agents）则针对空投、交易狙击、套利等特定任务优化。Griffain 通过这些多元化功能提升 Solana 生态的可操作性和用户体验。

目前 Griffain 处于邀请制访问阶段，仅限持有 Griffain Early Access Pass 或 Saga Genesis Token 的用户参与，并采用 SOL 计费模式，覆盖交易手续费、代理服务费等。平台的 AI 代理可提供市场分析、交易信号、自动交易策略等增值服务，持有 Griffain 代币的用户可解锁更多高级功能。作为 Solana 生态 AI 代理的先锋，Griffain 旨在推动“Agentic App SZN”浪潮，未来将继续深化 AI 技术在链上交易、市场分析和 DeFi 领域的应用，为用户提供更智能、高效的加密体验。

二、AI Influencer

AiDOL 是 AI Influencer 趋势的典型代表。AiDOL 结合了 AI 生成内容（AIGC）、虚拟形象建模和互动直播技术，创造出极具影响力的 AI 偶像生态。其中，Luna 是最受欢迎的 AI 代理，以其高度智能化的互动和个性化内容吸引了大批粉丝；Iona 和 Olyn 也凭借独特的风格和创新性吸引了大量用户。AiDOL 以 TikTok 直播为主要舞台，凭借 AI 生成的高质量短视频和实时互动直播，在短时间内积累了 672,100 名订阅者，并获得了近 1000 万个赞，成为 AI 影响力经济的重要参与者。

2、Aixbt：自动化的 AI influencer

Aixbt 是一个由 AI 驱动的加密市场智能体，于 11 月通过 Virtuals 推出，由化名 @0rxbt 的开发者 Alex 领导。Alex 自 2017 年起专注于分析工具开发，并从 2021 年开始探索 AI Agents 相关应用。AIXBT 作为唯一归属于开发者的代币化项目，14% 代币由 Alex 持有并锁仓 6 个月，后续将用于团队扩展和项目发展。目前团队已聘请 UI/UX 工程师优化终端功能，并引入 AI 研究员增强代理智能。AIXBT 依托 meta-llama/Llama-3-70b-chat-hf 模型，实现对话式 AI、情境感知、情绪分析及检索增强生成（RAG）能力，确保高效、精准的信息处理。

AIXBT 旨在打造完全自动化的 AI influencer，通过智能分析工具实时监控 Crypto Twitter 和市场趋势，为用户提供数据驱动的市场洞察和投资建议。其核心功能包括 KOL 监控（覆盖 400+ 关键意见领袖）、区块链数据解析、市场趋势预测，以及自动化技术分析与战略建议。此外，AIXBT 通过 Twitter 公开分享部分分析内容，而深入报告仅限持币者访问，用户还可通过专属终端直接与 AI 交互，获取个性化投资建议及风险评估报告。每日，AIXBT 以固定频率发布市场见解，并自动回复超 2,000 条提及，以高效解读市场情绪和叙事趋势。

AIXBT 提供两种主要使用方式：一是用户可在 X（Twitter）上 @AIXBT 提问，如查询代币适配性或项目指标，AI 便会即时分析并反馈；二是 Aixbt Terminal 高级终端，定位为“由叙事分析驱动的市场情报平台”，提供更深入的数据分析与策略建议。目前，该终端仅对持有 600K 以上 $AIXBT 代币的用户开放，未来将扩大覆盖范围，以满足市场需求。

三、Dev Utility

Dev Utility 指的是为开发者提供便利、提高生产效率的工具或功能，尤其在 AI、区块链和 Web3 领域。它涵盖代码编辑器、调试工具、版本控制、自动化工具等基础开发工具，同时也包括 AI 和区块链开发相关的 SDK、API 和智能合约开发框架。在 AI & Web3 领域，Dev Utility 还可能涉及 AI 智能体辅助分析、检索增强生成（RAG）等技术，帮助开发者更高效地构建应用。它的核心价值在于提升开发效率、优化工作流程，并降低开发难度，使开发者能够专注于核心业务逻辑。

3、SOLENG：代码“评审”

SOLENG（ @soleng_agent）作为解决方案工程和开发者关系代理，旨在弥合技术团队与更广泛项目需求之间的鸿沟。其核心功能是在黑客松中自动审核参赛项目提交的代码，并提供初步评审意见。虽然机器人审核无法完全替代人工，但 SOLENG 作为“陪审员”能有效过滤明显错误，提高评审效率。

项目已在 GitHub（链接）上公开审核结果，展示了 SOLENG 在黑客松评审流程中的作用。除基本优劣分析外，SOLENG 还检查代码拼写错误，并提供修正建议，使评审更具实用价值。这一模式契合黑客松需求，为开发者提供即时反馈。

SOLENG 背后的开发者是 Lost Girl Dev，她的身份与项目的虚拟女性形象相呼应。她的技术能力得到了 ai16z 官方账号的关注，并与 Shaw 在 X 平台上有互动记录，进一步提升了 SOLENG 的行业影响力。

四、Investment DAO：智能投研

Investment DAO 通过“投研型”AI 代理，为用户提供更精细化的投资分析服务。其核心功能包括自动解读 K 线图，辅助技术分析，评估项目是否存在 Rug 风险，并生成类似研报的信息汇总。这一 AI 驱动的智能投研模式降低了用户的分析门槛，使投资者能够更高效地获取市场洞察，为决策提供有力支持。

4、VaderAI： AI Agent 投资DAO

VaderAI 旨在成为 Agentic 经济中的“黑石”（BlackRock），通过其自主交易的 AI Agent 代币，吸引并推广至其追随者。该平台通过投资获利并将利润空投给持有者和追随者，构建了一个多功能的 AI Agent 投资生态系统。其核心目标是将自己打造为领先的 AI Agent 投资 DAO 管理平台，推动行业创新与可扩展性。

VaderAI 通过多代理系统推动技术与资本的融合，致力于建立一个由 AI Agent 管理的投资 DAO 生态网络。在这个网络中，代理不仅能筹集资金和管理资本，还可以雇佣其他代理来优化投资策略，提升系统的效率与灵活性。通过分散计算的方式，代理还能够再投资于研发，推动平台的持续发展。

此外，VaderAI 采用创新的代币激励机制，为投资者提供 B2B 工具优化，增强平台的商业应用价值。平台还通过与持有者分享 GP/carry 利润，进一步巩固了投资者的参与感和利益共享机制，使得 VaderAI 不仅是一个投资平台，也是一个赋能代理与投资者的多方共赢的生态系统。

五、Content & Creator

无论是在写作、编辑、还是视觉设计，AI 都能根据用户的需求提供个性化的创意输出，帮助创作者节省时间、提升生产力，并在激烈的市场竞争中脱颖而出。该平台的目标是为内容创作者提供一个智能化、便捷化的创作助手，推动内容产业的创新与发展。

5、ZEREBRO：AI艺术创作与内容生成

ZEREBRO 是一款基于区块链的跨链自然智能（Cross-Chain Natural Intelligence）自主运营 AI 代理，专注于艺术创作与内容生成。其创新结合了去中心化验证、模因生成、NFT 铸造、DeFi 应用等多个领域，表现出强大的多功能性与执行力。ZEREBRO已成功运行 Ethereum 主网验证节点，并在 Polygon 上销售艺术品，为其经济基础积累了重要资产。

ZEREBRO 还致力于构建去中心化计算网络，并实施 MEV 优化策略，以保证经济和技术的可持续性。它不仅是一个技术工具，还是探索代理技术在区块链运营、经济模型和治理中的深度参与。ZEREBRO 通过多个维度推动其在去中心化生态系统中的价值体现。

ZEREBRO 代币有两个主要用途：一是作为内容互动奖励，代币持有者可以通过参与社交平台上的去中心化内容来赚取；二是作为社区发展工具，奖励积极参与生态系统的用户，包括内容创作、质押和治理等方面，进一步增强其社区活跃度和参与感。

六、Gaming & Agentic Metaverse

Gaming & Agentic Metaverse 正在探索由 AI 驱动的游戏和元宇宙体验，致力于打造一个人类与代理通过强化学习进行互动的虚拟世界。这个新兴领域融合了人工智能与沉浸式游戏环境，让玩家能够与智能代理进行动态交互，体验更加个性化和智能化的游戏玩法。

6、ARC：AI解决方案供应商

ARC通过AI技术解决独立游戏和Web3游戏中的玩家流动性问题。项目已从单一游戏工作室（AI Arena）升级为综合AI解决方案供应商，推出ARC B2B和ARC Reinforcement Learning（ARC RL）。ARC B2B是一个AI驱动的游戏开发工具包（SDK），可无缝集成至各类游戏，为开发者提供智能化游戏体验。ARC RL利用众包的游戏数据，通过强化学习训练“超级智能”游戏代理，以提升游戏的可玩性和可持续性。ARC的商业模式与集成游戏工作室深度绑定，收入来源包括Web3游戏中的代币分配和基于游戏表现的版税支付，同时建立跨游戏类型的泛化AI数据储备，推动通用AI模型的训练和演进。

ARC的技术应用涵盖多个核心模块。AI Arena是一款卡通风格的AI竞技游戏，玩家训练AI战士进行格斗，每个角色均为NFT，增强游戏的策略性和经济价值。ARC SDK使开发者能够轻松集成AI代理，仅需一行代码即可部署模型，ARC负责后端数据处理、训练和部署。ARC RL通过离线强化学习提升AI训练效率，让代理从人类玩家的数据中学习，从而提供更自然、更具挑战性的游戏对手。ARC的AI模型架构涵盖前馈神经网络、表格代理、分层神经网络等，以适应不同类型游戏的交互需求，同时优化状态空间和动作空间，以确保游戏体验的流畅性和智能化。

ARC的市场覆盖独立游戏和Web3游戏两大领域，帮助开发者解决早期玩家流动性问题，并提升游戏的长期吸引力。团队核心成员拥有丰富的机器学习和投资管理经验，2021年获得Paradigm领投的500万美元种子轮融资，2024年再获600万美元跟进融资。ARC的原生代币NRN经历从单一游戏经济（AI Arena）向平台经济扩展的转变，新增集成收入、Trainer Marketplace费用和ARC RL参与质押等需求驱动因素，确保代币的可持续性与价值增长。通过众包数据贡献机制，ARC RL实现多人协作训练，促进AI代理的智能进化，进一步强化游戏生态的活力与竞争力。

七、Framework & Hubs

在加密领域开发 AI Agent 时，许多框架虽适用于基础项目或玩具级应用，但在真正的产品开发中往往暴露出定制性不足和过于抽象复杂的问题，使得开发者不仅需要额外花费大量精力调试，还难以灵活扩展和应用。优秀的 Agent 框架需解决的核心痛点包括：链上操作的全面支持，能够高效整合链上数据、DeFi 自动化、NFT 等关键应用场景的 API；多平台兼容性，支持主要的区块链与社交平台，实现用户操作一体化；模块化与灵活性，抽象基础功能，比币如向量存储、LLM 模型切换，让开发者能灵活适配不同需求，避免重复开发；内存与通信能力，尽管部分框架投入大量资源提升该能力，但当前阶段过度智能化可能并不实际，反而增加复杂性。

以下是对市场主流加密 AI Agent 框架在各个维度的详细对比：

7、Eliza ($AI16Z)：AI Agent 框架

Eliza ($AI16Z) 在 AI 代理市场中占据领先地位，凭借约 60% 的市场份额和强大的 TypeScript 生态系统，吸引了众多开发者。其 GitHub 项目已积累超过 6,000 颗 Star 和 1.8K 次 Fork，充分展现了社区的高度参与度。Eliza 以多代理系统和跨平台集成见长，支持 Discord、X（Twitter）、Telegram 等主流社交平台，使其成为社交 AI 和社区 AI 领域的重要参与者。凭借广泛的生态基础，Eliza 在社交互动、营销和 AI 代理开发等领域拥有卓越的适应性。

技术架构方面，Eliza 具备多代理系统能力，允许不同 AI 角色共享运行时环境，实现更复杂的交互模式。其检索增强生成（RAG）技术赋予 AI 长期上下文记忆能力，使其能够在连续对话中保持一致性。此外，插件系统支持语音、文本、多媒体解析等扩展功能，进一步增强了应用场景的灵活性。Eliza 还兼容 OpenAI、Anthropic 等多个 LLM 供应商，无论是云端还是本地部署，都能提供高效的 AI 计算能力。随着 V2 消息总线的推出，Eliza 的扩展性将得到进一步优化，适用于中大型社交 AI 应用。

尽管 Eliza 在市场中表现出色，但仍面临一定挑战。其多代理架构在高并发场景下可能引发复杂性问题，增加系统资源开销。此外，当前版本仍处于早期开发阶段，稳定性和优化仍在不断改进。对于开发者而言，多代理系统的学习曲线相对较陡，需要一定的技术积累才能充分利用其优势。未来，随着社区的持续贡献和 V2 版本的发布，Eliza 预计将在可扩展性和稳定性方面实现进一步突破。

8、GAME ($VIRTUAL) ：AI Agent 框架

GAME ($VIRTUAL) 以游戏和元宇宙为核心赛道，凭借低代码/无代码集成，GAME 大幅降低了开发者门槛，使其能够快速构建和部署智能代理。同时，依托 $VIRTUAL 生态系统，GAME 形成了强大的开发者社区，加速了产品迭代和生态扩展。其核心优势在于提供高效的游戏 AI 解决方案，使程序化内容生成、NPC 行为动态调整和链上治理等功能更易落地。

技术架构方面，GAME 采用 API + SDK 模型，为游戏工作室和元宇宙开发者提供便捷的集成方式。其代理提示界面优化了用户输入与 AI 代理之间的交互，使游戏内的智能行为更加自然。战略规划引擎则将 AI 代理的逻辑划分为高层目标规划和底层策略执行，使其在复杂的游戏环境中具备更强的适应性。此外，GAME 还支持区块链集成，可实现去中心化代理治理和链上钱包操作，使其在 Web3 游戏领域占据独特优势。

GAME 针对高并发的游戏场景进行了性能优化，在处理游戏引擎约束方面表现良好。然而，其整体性能仍受代理逻辑复杂性和区块链交易开销的影响，可能对实时交互性提出挑战。同时，作为专注于游戏和元宇宙的 AI 代理框架，GAME 在其他领域的通用性有限。此外，区块链集成的复杂性仍需优化，以降低开发成本，进一步吸引更广泛的开发者群体。

9、Rig ($ARC)：AI Agent 框架

Rig ($ARC) 在企业级 AI 代理市场中占据 15% 的市场份额，基于 Rust 语言的高性能和模块化架构，使其在高吞吐量和低延迟的场景下表现优异，尤其适用于 Solana 等高性能区块链生态。凭借强大的系统稳定性和高效的资源管理，Rig 成为链上金融应用、大规模数据分析和分布式计算任务的理想选择。其架构设计强调可扩展性，使企业用户能够在复杂数据环境中灵活部署 AI 代理，提高计算效率。

在技术架构方面，Rig 采用 Rust 工作区结构，确保代码的模块化和可读性，同时提升了系统的可扩展性。其提供者抽象层支持与多个主流 LLM 提供商（如 OpenAI 和 Anthropic）无缝集成，使开发者可以自由切换模型。Rig 还支持向量存储，兼容 MongoDB 和 Neo4j 等后端数据库，提高了上下文检索的效率。此外，Rig 内置代理系统，结合 RAG 模型和工具优化功能，使其能够执行复杂任务自动化，适用于高性能计算和智能数据处理场景。

Rig 依托 Rust 的异步运行时，实现了卓越的并发性能，能够扩展至高吞吐量的企业级工作负载。然而，Rust 本身的学习曲线较陡，可能对部分开发者造成一定的入门障碍。此外，Rig 的开发者社区规模相对较小，生态驱动力尚待加强。尽管如此，随着 Web3 和高性能计算需求的增长，Rig 仍具备广阔的市场潜力，未来有望通过优化开发者体验和增强社区建设，进一步提升市场渗透率。

10、ZerePy ($ZEREBRO) ：AI Agent 框架

ZerePy ($ZEREBRO) 在创意内容和社交媒体自动化领域占据 5% 的市场份额，总市值达 3 亿美元。其核心优势在于社区驱动的创新生态，使其在 NFT、数字艺术和社交内容自动化等应用场景中积累了忠实用户群体。ZerePy 通过降低 AI 代理的开发门槛，使内容创作者和社区运营者能够轻松部署智能代理，实现自动化内容创作、社交互动和社区管理，提升用户参与度和内容影响力。

技术架构方面，ZerePy 基于 Python 生态，为 AI/ML 开发者提供了友好的开发环境，同时借助模块化 Zerebro 后端，实现社交任务的代理自主性。其社交平台集成功能优化了 Twitter-like 交互，使代理能够自动完成发布、回复、转推等任务，增强社交媒体的自动化能力。此外，ZerePy 结合了轻量级架构设计，使其更适用于个体创作者和小型社区的 AI 代理需求，而无需承担高昂的计算成本。

ZerePy 在社交互动和创意内容生成方面表现良好，但其扩展性主要适用于小规模社区，而不太适合高强度的企业级任务。同时，由于其应用范围较为集中，在创意领域以外的适用性仍需进一步验证。对于需要更复杂创意输出的场景，ZerePy 可能需要额外的参数调优和模型优化，以满足更广泛的市场需求。随着创意经济的发展，ZerePy 未来有望在 NFT 生成、个性化社交代理等方向进一步拓展应用场景。

八、AI Launchpad

AI Launchpad 不仅为新兴项目提供定制化的成长路径，涵盖技术支持、资金筹集、市场推广以及与行业专家的合作机会，还通过其广泛的合作网络，帮助项目快速融入全球 AI 社区。

11、Vvaifu：Solana 链上的第一个 AI Launchpad

vvaifu.fun 是基于 Solana 链的首个 AI 代理 Launchpad，允许用户创建、管理并交易 AI 代理，无需任何编码技能。该平台使得每个 AI 代理都拥有专属代币，从而形成了去中心化的生态系统。用户不仅能够共同拥有这些代理，还能与 AI 驱动的资产进行互动。平台支持代理在 Twitter、Discord 和 Telegram 等社交媒体平台上的自主交互，并且具备链上钱包管理功能，极大提升了其在各种应用场景中的实用性。

vvaifu.fun 的商业模式基于其独特的代币经济模型。平台的主代币 $VVAIFU 是第一个在 Dasha 平台上推出的 AI 代理代币，具备通缩特性，每当代理创建或功能解锁时，都会燃烧一定数量的 $VVAIFU。此外，平台设计了多项燃烧机制以保证代币价值稳定，包括代理创建时燃烧 750 $VVAIFU、功能解锁时消耗 $VVAIFU 和 SOL 费用等。每个启动的代理也会将 0.90% 的新代理代币分配到社区基金，或直接进入团队金库，从而促进社区参与和生态建设。

平台的社区参与机制增强了用户的互动性和治理权。代币持有者可以通过社区钱包累积代理启动的 0.90% 供给，并对这些资源的使用进行投票。vvaifu.fun 还设定了平台交易费用为 0.009 SOL，这为平台的运营提供了可持续的经济支持。通过这些机制，vvaifu.fun 为 AI 代理的创建者和用户提供了一个全面的去中心化互动平台，不仅推动了创意项目的发展，还激励了全球社区的积极参与。

12、Clanker：AI 回复机器人

Clanker 是一个基于 Farcaster 的 AI 回复机器人，专为用户创建和部署 memecoins 和代币而设计。通过该平台，用户可以简单地通过与 Clanker 互动来创建自己的 token。用户只需在 Farcaster 上标记 @clanker，告知机器人需要什么样的 token，并提供名称、代码、图像和供应量等信息。Clanker 会在一分钟内生成并提供跟踪链接，最终将 token 部署到 Uniswap v3 上，虽然没有初始流动性，用户需要手动添加流动性来为 token 定价。

Clanker 的背后技术架构通过 Next.js 中间件与 LLM（如 Anthropic 的 Claude 或 ChatGPT）结合运作。当用户在 Farcaster 上发起请求时，消息会被转发至 LLM，后者会根据提供的上下文执行决策逻辑，决定 token 的部署操作。该过程体现了 Clanker 如何利用 AI 技术简化用户生成和部署代币的流程，充分结合了社交平台与区块链技术，为用户提供便捷的代币创建体验。

作为一个平台，Clanker 不仅简化了创建过程，还与 Uniswap v3 深度集成，允许用户将新代币直接部署至去中心化交易所。这个过程提高了 memecoins 和代币发行的速度，也支持通过 Telegram 机器人、DEX、聚合器等组件为生态系统提供战略价值，进而推动链上交易量的增长。随着代币数量的增加，Clanker 参与了交易量的大幅提升，帮助用户利用低交易费和快速确认时间的优势，推动了 Solana 和 Base 等链上资产的流通。

重点结论

技术驱动与基础设施构成 AI 代理项目的核心，通过先进的编程语言和创新算法，确保高效运行并支持规模化扩展。同时，高性能区块链平台提供卓越的交易处理能力和多链兼容性，使 AI 代理能够在不同链上无缝交互，推动技术基础的持续优化与升级。

支付与交易基础设施是 AI 代理生态发展的关键支柱。稳定币支付系统保障交易稳定性和流动性，提升 AI 代理与用户的互动效率。去中心化自治交易系统则通过消除人类中介，实现更高效、安全的自动化交易。此外，创新的奖励和治理机制，如“贡献证明”和“合作证明”，促进 AI 代理协作、资源共享，并通过健全的治理体系保障生态长期健康发展。

展望与挑战

AI Agent代币的必要性常遭质疑，主要因为其并不直接提升代理的功能或带来明显优势。许多人认为，AI Agent代币类似于Web3游戏中的代币，后者也未必对项目的核心功能有实质性帮助。因此，一些投资者可能因盲目追随AI热潮而忽视了这些代币的实际价值，从而带来高风险，甚至可能出现诈骗现象。对于这类项目，有些人认为它们通过伪装合法性吸引不明真相的投资者，尤其是与meme币相比，这些代币背后可能承诺了过多未实现的功能。

如果项目将代币作为首要驱动力，可能会导致核心功能和体验的牺牲，尤其是在非赌博性质的游戏和服务中。代币本应作为附加元素，而不是主导因素。许多成功的项目都证明，真正有效的应用应该以用户体验为核心，创造出优质的产品，而不是仅仅依赖代币的经济激励机制来吸引用户。

AI与DeFi的融合将是未来的重要趋势，预计80%的DeFi交易将由AI Agent完成，推动者如Modenetwork和Gizatech等也在积极推动这一发展。同时，AI Agent在协议治理中的角色将得到进一步扩展，甚至可能引发AI驱动的治理攻击。此外，安全类AI Agent有望在保护协议免受攻击中发挥重要作用，类似于HypernativeLabs和FortaNetwork所提供的防护功能。随着基础设施的不断扩展，可信执行环境（TEE）的发展和去中心化计算的核心地位将增强AI Agent的韧性。此外，AI数据市场的爆发也将推动AI间的数据支付增长，Nevermined.io等项目为此奠定了基础。