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AI Agent 展望：将重塑对自主、智能和协作的看法

WikiBit 一周内

2025年，AI代理将迈向专业化与类人智能时代，在去中心化基础设施的支持下，各领域领军代理将重塑自主性、智能性与协作方式的未来。

　　在第一部分中，我们探讨了2024年AI代理的发展历程，回顾了这一年中的里程碑与创新成果。

　　现在，在第二部分中，我们将展望2025年——我相信这一年AI代理不仅会变得更有用，还将开始重新定义我们对自主性、智能性以及协作方式的理解。

　　1、2025年序幕

　　在深入探讨未来之前，值得一提的是，@virtuals_io 将继续巩固其作为 Base 平台上 AI 代理领域第一分发网络的地位。Virtuals 已成为 AI 代理项目的首选平台，代理们通过在此绑定流动性，不仅提升了曝光度，还与其他优质代理项目建立了更深层次的合作关系。Virtuals 代理的总市值已达 30 亿美元，占整个 AI 代理领域的 77%（来源：@cookiedotfun）。

　　随着更多独特代理的涌现，这一趋势很可能持续，包括：

@aixbt_agent
@luna_virtuals
@sekoia_virtuals
@VaderResearch
@taocat_agent
@Agent_YP
@Gekko_Agent（由 @getaxal 最近推出）
@SamIsMoving（专注于机器人研究）

　　随着这些应用场景的多样化，更多开发者——无论是否已有Token——都将被吸引到 Virtuals 平台上启动项目。这种增长将进一步推动 VIRTUAL 的上升势头。

　　但 @ai16zdao 和 Eliza 框架又如何呢？

　　虽然 ai16zdao 通过其 Eliza 框架引领了开源创新运动，但目前其缺乏一个启动平台，其Token经济学在价值累积方面也不如 Virtuals 那样完善。不过，未来潜力仍然可期。最近一个工作团队已成立，旨在改进其Token经济学，而未来的启动平台可能会让 ai16zdao 成为 Solana 上的第一分发平台，甚至可能超越现有的启动平台（如果他们决定推出的话）。

　　展望2025，我们将看到那些已经找到产品市场契合点（PMF）的顶级代理迎来重要的能力升级。例如，@aixbt_agent 作为专注于 alpha 信息的对话代理类别中的领军者，将凭借更精准的响应和更深入的分析进一步巩固其地位。

　　这种进化将贯穿整个生态系统，其他垂直领域的领导者也将凭借其独特的专长和创新脱颖而出。

　　2、2025年展望

　　2025年将成为AI代理领域的“专业化之年”。我们将看到各个垂直领域中涌现出领军者，各自称霸其细分领域：

3D模型：为游戏、AR/VR等提供高质量视觉设计的代理。
语音模块：能够自然发声，具备人类情感共鸣的语音代理。
吸引人的个性：具备独特且贴近用户的个性化对话代理。
流媒体代理：在Twitch和YouTube等平台上表现突出的互动代理。
自主交易代理：能够持续执行盈利交易的智能代理。
DeFi专注代理：优化收益策略、借代和流动性提供的代理。
抽象化代理：通过友好的用户界面让链上交互变得更加无缝流畅。

　　正如人类多样且各有所长，AI代理也将变得同样丰富多样。每个代理的独特性将取决于其底层模型、数据和基础设施。然而，这一生态系统的成功关键在于强大的去中心化AI基础设施。

　　3、去中心化AI基础设施的作用

　　要实现AI代理在2025年的扩展，去中心化基础设施不仅重要——它是关键。没有它，这一领域将面临性能、透明性和创新方面的瓶颈。以下是各类基础设施为何重要及当前正在构建的解决方案：

　　信任是去中心化AI的基石。随着AI代理变得更加自主，我们需要系统来验证其内部运作。例如，以下问题需要明确答案：

这个“代理”是真正的AI，还是伪装成人类的假象？
输出是否准确，并由所声称的算法或模型生成？
计算是否正确且安全地执行？

　　这涉及到可信执行环境（TEEs），它们确保代理能够独立、安全且不受操控地运行。没有可验证性，就没有信任；没有信任，生态系统就无法扩展。

　　知名项目：

@OraProtocol：致力于探索安全AI的基础设施，但Token经济学尚需完善。
@hyperbolic_labs：开创了用于验证AI计算和推理的采样证明（Proof-of-Sampling）。
@PhalaNetwork：以其TEE基础设施闻名，为去中心化AI增加了一层安全保障。

　　AI代理若要在现实世界中自主运行，就需要支付系统。无论是与人类还是其他代理交易，这些系统必须涵盖从法币到加密货币的转换、交易以及记账功能。

　　想象一下，代理可以独立管理财务、购买计算资源，甚至与其他代理交换服务——这是代理间商业的核心支柱。

　　知名协议：

@crossmint：为AI提供支付工具，支持交易。
@Nevermined_io：支持代理间的商业和交互。
@trySkyfire：专注于支付和代理操作的记账功能。

　　AI的计算需求正在迅猛增长——几乎每100天翻一倍。传统的云服务（如AWS）在成本和可访问性方面都难以满足这种需求。去中心化计算网络允许任何拥有闲置资源的人加入网络，提供算力并获得奖励。

　　今年，我们甚至见证了GPU支持的债务融资模型的兴起，例如 @gaib_ai，帮助数据中心融资并扩展运营规模。这使得去中心化计算对更广泛的受众开放。

　　知名协议：

@AethirCloud：为AI和Web3定制的去中心化计算服务。
@ionet：提供可扩展的AI工作负载计算解决方案。

　　如果说AI是大脑，那么数据就是氧气。数据的质量、可靠性和完整性直接影响AI模型的表现。然而，高质量数据的获取和标注成本昂贵，而劣质数据则会导致糟糕的结果。

　　令人振奋的是，一些平台正在兴起，让用户可以拥有并货币化他们的数据。例如，@withvana 允许贡献者将数据进行Token化，并在数据流动性池（DLPs）中交易。想象一下，将你的数据贡献到 TikTok 数据DAO 或 Reddit 数据DAO，这一概念既赋能用户，也为AI发展注入活力。

　　知名协议：

@cookiedotfun：提供可靠的数据指标和洞察的可信来源。
@withvana：将用户数据Token化，并在去中心化市场中交易。
@getmasafi：构建最大的去中心化AI数据网络，与 @virtuals_io 合作，支持动态且自适应的AI代理。

　　2025年将迎来大量新AI代理的涌现，其中许多都将由去中心化模型驱动。这些模型将更加先进，具备类似人类的推理能力、记忆力，甚至具备成本意识。

　　例如，@NousResearch 正在开发一种“饥饿”机制，为AI模型引入经济约束。如果一个代理无法负担推理的成本，它将“消亡”，从而教会它更有效地优先处理任务。

　　知名项目：

@NousResearch：通过“饥饿”机制教会AI如何管理资源。
@PondGNN：与 @virtuals_io 合作，提供去中心化模型创建和训练工具。
@BagelOpenAI：提供基于全同态加密（FHE）和可信执行环境（TEEs）的隐私保护基础设施。

　　随着AI模型变得越来越庞大和复杂，集中化的训练系统已难以满足需求。分布式训练将工作负载分散到多个去中心化节点上，使训练过程更加快速高效。

　　与此同时，联邦学习允许多个组织在不共享原始数据的情况下协作训练模型，从而解决了主要的隐私问题。

　　知名案例：

@flock_io：被誉为AI领域的“Uber”。Flock 连接了AI工程师、模型提议者和数据提供者，创建了一个市场，让AI模型能够在安全、去中心化的环境中完成训练、验证和部署。它为诸如 @AimonicaBrands 等多个有趣的模型项目提供支持。

　　随着更多专业化的AI代理加入生态系统，实现它们之间的无缝沟通变得至关重要。群体智能让代理能够像团队一样协作，汇聚各自能力以实现共同目标。协调层则简化了复杂性，使代理之间的合作更加轻松。

　　例如，@TheoriqAI 利用一个元代理来识别最适合某项任务的代理，并组建“群体”来完成目标任务。同时，它还追踪代理的声誉和贡献，以确保质量和责任明确。

　　知名项目：

@joinFXN：构建统一的通信和商业协议。
@virtuals_io：推动代理之间的交互与整合。
@TheoriqAI：开发AI代理的高级协调工具，包括群体形成与任务分配。

　　4、为什么去中心化基础设施至关重要

　　AI代理发展的下一阶段依赖于强大的基础设施支持。如果缺乏验证能力、支付系统、可扩展的计算资源和稳健的数据管道，整个生态系统可能停滞不前。去中心化基础设施通过以下方式解决这些问题：

信任与透明性：确保代理及其输出安全且可验证。
可扩展性：满足AI日益增长的计算和数据需求。
协作能力：群体智能和协调层让代理能够无缝协作。
赋能用户：通过数据所有权和去中心化工具，用户和开发者无需中央控制即可塑造AI的未来。

　　5、值得关注的其他趋势

　　还有一些在2025年可能快速发展的趋势，我将在之后详细介绍：

代理化元宇宙 / AI x 游戏：像 @realisworlds 和 @ARCAgents 这样的项目正在将AI代理与游戏和沉浸式虚拟世界相结合。
链上与DeFi工具：协议如 @Almanak__、@AIWayfinder、@getaxal、@Cod3xOrg、@griffaindotcom 和 @orbitcryptoai 正在构建支持DeFi代理的重要工具。