探討AI Agent應用：垂類Agent能打破賽道疲態的僵局嗎？

作者：Defi0xJeff，steak studio 負責人

編譯：Ashley，BlockBeats

編按：本文探討了Web2 和Web3 中AI Agent 的應用。 Web2 已廣泛採用AI Agent 來提升效率，涵蓋銷售、行銷等領域。而Web3 則透過結合區塊鏈技術，開啟了新的應用場景，尤其在DeFi 和去中心化領域。 Web3 Agent 透過代幣激勵、去中心化平台和鏈上數據，具備了超越Web2 Agent 的潛力。作者指出，雖然短期內Web3 面臨挑戰，但其獨特優勢使其在中長期可望與Web2 競爭並重新定義產業格局。

以下為原文內容（為便於閱讀理解，原文內容有所整編）：

當我們審視Web3 以外的一般應用場景時，從大企業到小公司，許多公司已經開始將AI Agent 融入日常營運中——銷售、行銷、財務、法律、IT、專案管理、物流、客戶服務、工作流程自動化——幾乎所有可以想像的領域。

我們已經從手動手動處理數字、執行重複任務、填寫Excel 表格，過渡到擁有自主運作、24/7 在線的數位工作者（AI Agent）。這些Agent 不僅更有效率，而且成本顯著降低。

Web2 公司願意為AI 驅動的銷售和行銷Agent 支付5 萬到20 萬美元甚至更多。許多Agent 供應商透過SaaS 訂閱模式或基於消費的模式（按代幣使用量收費）經營高度獲利的業務。

Web2 AI Agent 應用場景

Apten_AI

AI + SMS Agent，促進銷售/行銷過程。

Bild_AI

讀取建築藍圖，提取材料/規格數據，並根據收集的數據估算成本。

Casixty

行銷Agent，辨識Reddit 上的流行話題，自動化回應，增加品牌參與度。想像一下這個產品應用在CT！

這些例子展示了AI Agent 如何已經在傳統產業中轉型，自動化手動任務並優化工作流程。雖然Web2 公司已迅速採用AI 驅動的Agent，但Web3 領域也開始接受這項技術——但有一個關鍵區別。

Web3 AI Agent 不僅僅專注於營運效率，還將區塊鏈技術整合進來，解鎖全新的應用場景。

Web3 AI Agent：不只「廢話文學」機器人

幾個月前，大多數Web3 Agent 只是Twitter 上的對話機器人。然而，產業格局已經發生了顯著變化。這些Agent 現在正在與各種工具和插件集成，使它們能夠執行更複雜的操作。

sendaifun

Solana AI Agent 套件，支援從基本的代幣管理到複雜的DeFi 作業。

ai16zdao

整合了100 多個插件，從社群媒體互動到自動化交易和DeFi 操作。

Cod3xOrg, @Almanak__

無代碼基礎設施，允許使用者建立自主交易Agent。

gizatechxyz

專為投資者量身定制的自主DeFi 助理。

DeFi 是加密貨幣中最大的產業（TVL 超過1,000 億美元），最具影響力的加密原生AI Agent 應用情境屬於DeFAI。

DeFi 中的AI Agent 不僅僅是透過NLP 介面簡化複雜的體驗。它們還利用鏈上數據解鎖新的機會。

區塊鏈提供了大量結構化資料—憑證、交易歷史、盈虧、治理活動、借貸模式等。 AI 可以處理、分析並從這些數據中提取洞察，自動化工作流程並增強決策能力。

由加密技術驅動的Web2 垂直Agent

我們也在見證Web2 垂直Agent 與加密原生模型的融合。典型例子是virtuals_io 在Solana 上的推出。

_PerspectiveAI

由AI 驅動的事實查，持續透過社群回饋進行改進。

Roboagent69

充當個人助理，預定航班、計程車、購買雜貨以及安排會議。

HeyTracyAI

由AI 驅動的運動評論與分析，從NBA 開始。

與SaaS 模式不同，這些Agent 通常依賴代幣門控機制，用戶必須質押或持有一定量的代幣才能獲得高級權限，同時保持免費基礎層級存取。收入透過代幣交易費用和API 使用費產生。

Web3 AI Agent 能與Web2 新創公司競爭嗎？

短期內，Web3 團隊在找到產品與市場契合點，並實現有意義的採用方面存在挑戰。他們需要至少100 萬到200 萬美元的年化經常性收入才能有效競爭。然而，在中長期，Web3 模型具有固有的優勢：

透過代幣激勵和對齊推動的社區驅動成長。

全球流動性和可訪問性，去中心化和非託管平台消除了採用的障礙。

此外，DeepSeek 的崛起以及Web2 AI 人才對開源AI 的興趣進一步加速了加密與AI 的協同效應。

加密原生AI Agent 的關鍵應用場景

DeFAI – 抽象層、自動化交易Agent，以及質押/借貸/借款解決方案，作為DeFi 基礎設施的前端，同時提升DeFi 產品的效率。

研究與推理Agent – 由AI 驅動的研究副駕駛，分析數據，去除噪音，並產生可操作的見解。最近我最喜歡的是安全Agent，例如：

@soleng_agent – 分析GitHub 倉庫的DevRel Agent。

@CertaiK_Agent – 基於AI 的審計服務，識別潛在威脅（很快就會推出Agent 評分系統）。

數據驅動的AI Agent – 利用鏈上數據和社交數據驅動自主決策與執行。

這三個領域代表了加密原生AI Agent 最具前景的應用方向。

結論

市場已整合超過一個月，山寨幣和Agent 相關代幣經歷了大幅回檔。然而，我們正在接近一個階段，代幣的基本面變得更加清晰。

Web2 垂直Agent 已經證明了其價值，許多公司願意支付可觀的費用來實現AI 驅動的自動化。同時，Web3 垂直Agent 仍處於早期階段，但其潛力巨大。透過結合基於代幣的激勵、去中心化存取和與區塊鏈數據的深度集成，Web3 AI Agent 有機會超越Web2 的同類產品。

核心問題仍然是：Web3 垂直Agent 是否能夠達到與Web2 相當的採用水平，還是將透過利用區塊鏈原生優勢，重新定義整個產業格局？

隨著Web2 和Web3 中的垂直AI Agent 持續發展，它們之間的界線可能會變得模糊。那些能夠成功融合兩者最佳特性——利用AI 的高效性和區塊鏈的去中心化——的團隊，可能會塑造下一代數位經濟中的自動化與智慧。