AI代理技术的发展与应用：未来已来

随着时间的推移，我们来到了2025年。尽管人工智能已经深入人心，但很多人对AI代理（Agent）的概念仍然存在误解。

实际上，要被称为"AI代理"，一个系统必须遵循以下工作流程：

1. 感知环境
2. 分析情况
3. 采取行动

以一个常见的AI代理项目为例，比如自动化加密货币投资，其运作原理如下：

1. 感知：获取最新的加密货币新闻
2. 分析：评估新闻对特定币种的影响
3. 行动：根据分析结果进行买入或卖出操作

这个过程相当直观。

那么，我们日常使用的ChatGPT是否算作AI代理呢？

虽然ChatGPT自认为是一种AI代理，但它承认这只是广义上的定义。如果我们将AI代理的概念放宽到只需具备感知、决策和行动循环，那么ChatGPT可以被视为一种AI代理。然而，如果对AI代理的要求包括更丰富的感知能力和物理或系统层面的执行能力，那么ChatGPT更像是一个智能对话组件，而非完整的多模态或物理环境操作系统。

为什么会有这样的区别呢？这里有一个微妙之处：

当我们想使用ChatGPT时，我们通常会说"我要用一下AI"，而不会特意强调"我要用一下AI代理"。

因此，当我们提到"AI代理"这个术语时，往往是想强调一些特定的特征：

• 它更专注于解决特定问题
• 它需要获取更多来自现实世界的数据

专注解决特定问题

虽然对于未来的通用人工智能（AGI）时代而言，GPT只是局限于生成对话的AI，是典型的垂直应用。

但就2025年的技术水平而言，GPT（以及其竞争对手如Gemini、Grok等）已经是当前时代的全能选手了。

因此，从定义角度来看，现在的AI代理需要比GPT更加专业化才行。

获取更多现实世界数据

AI代理需要具备主动获取现实世界信息的能力。

例如，另一个广为人知的AI代理AIXBT（Mindshare排名第一），无疑获取了大量来自现实世界的数据，如各种加密货币新闻，这使得这个紫色青蛙能够做出各种评论和预测。

我印象最深的一次是，AIXBT预言某种加密货币将在6小时内上线某交易平台，结果当晚真的实现了。

综上所述，我们可以给出AI代理的完整定义：

1. 采用"感知-分析-行动"的处理流程
2. 专注解决特定问题
3. 利用更多来自现实世界的数据

了解了定义，我们才能开始深入探讨。

那么，AI代理究竟能做些什么呢？

这个问题实际上类似于"加密货币能做什么"，是许多圈外评论家一直在质疑的问题。

我尝试使用了几个主流框架中的数十个AI代理，大致可以归纳为以下几类：

1. AI投资

这类应用较为普遍，用户可以向AI代理的钱包存入资金，然后AI代理会根据实时新闻分析市场走势，自主做出买入或卖出决策。

个人观点：这个概念很有趣，但钱包安全性仍存在疑问。

2. AI虚拟伴侣

这实际上就是人们常说的GPT套壳应用。但与过去不同，现在的应用加入了一些人格限制。

例如，Eliza会反复强调自己是真实的女孩，而不是AI。

还有AVA，一个白发美少女形象，擅长制作视频并分析市场行情。

个人观点：现实生活中的政治正确太强，事实证明，人们仍然偏爱某些特定形象。

3. 观点输出类

用户可以让AI代理针对特定主题发表评论。

比如AIXBT评论加密货币，甚至进行一些研究（如比较同领域的多个项目）。

再如Zerebro，虽然概念较为抽象，但整体给人一种每天发表怪论的疯狂艺术家的感觉。

还有一个著名的E/ACC（有效加速）评论家，有开发者创建了一个AI代理模仿他的说话方式，发布一些奇特的言论。

个人观点：尽管很多人质疑这类应用的存在意义，但要知道：在当前时代，只要有流量就有意义。

4. 虚拟偶像类

创建基于AI的虚拟偶像，可以发行音乐作品，例如Luna。

5. 预测类

某个项目专门为预测市场提供服务，这也可以看作是观点类的一个变种。

6. AI资源共享类

例如基于Eliza框架的FXN，其理念是为那些不愿支付各种AI会员费用的用户提供打包整合版服务，按次付费，以节省开支。

个人观点：这有点像AI版的拼团服务。

7. 其他类别

包括绘画、动图生成、音乐创作等，这里就不一一详述了。总的来说，它们并没有超出目前AI产业界主流大模型的多模态能力范畴。

那么，AI框架又是怎么回事呢？

目前AI代理领域呈现百花齐放的状态，这种景象与当年的ICO热潮、DeFi Summer颇为相似。

如果要做类比的话，AI16Z、Virtual、AVA等平台就相当于公链，利用它们的框架可以快速部署个人的AI代理。

当然，这些服务是需要付费的。

例如，如果要使用AI16Z/Eliza发布AI代理，需要向AI16Z的资金池分配一部分代币，并质押AI16Z的平台币，这也解释了为什么AI16Z资金池的资金不断增加。

使用Virtual框架发布一个AI代理需要支付100枚Virtual币，并且要将自己的代币与Virtual配对成LP，这种模式类似于SOL之于某些项目。

AVA和Swarms的运作模式与前两者大致相似，但由于起步较晚，其生态系统相对不够丰富，不过也在积极发展中。

值得一提的是，AVA的前身是某交易平台孵化器中的一个AI项目Holoworld，果断转型为AI代理，专长于视频生成。

Swarms的创始人给人一种天才少年的印象，这个框架在传统领域已经运行多年，整体偏重技术，强调可以通过多个代理协作完成任务（这也是"蜂群"这个名字的由来）。

当然，还有一些花边新闻，比如Swarms的创始人曾被AI16Z的Shaw严厉批评技术不行，甚至用了一些不雅的言辞。

不过，话说回来。

应用是应用，代币是代币。

这些框架最重要的功能，或者说与传统AI框架最大的区别在于，它们可以顺便帮助开发者发行代币。

或者说得更直白一些：本质上这些AI框架也是对现有AI产业界框架的改造，属于站在巨人肩膀上的产物，其最大的原创性在于发币模块。

想象中的AI开发者可能是OpenAI的创始团队成员，斯坦福博士，年薪百万美元。

而实际上的AI开发者可能更倾向于先发行代币再说。

因此，借助这些框架，如果你想发行一个AI代理，你的流程可能是这样的：

1. 确定主题
2. 选择喜欢的框架并付费
3. 发行代币并上市
4. 为AI代理创建社交媒体账号，用于发布内容
5. 为AI代理添加更多功能（需要开发）
6. 开发官网、建立社区、联系交易所
7. 创立自己的AI框架
8. 鼓励更多人确定新主题...

这个过程有点像修仙小说中的境界提升。

相应的估值可能是（仅供参考）：

1块、100块、1万、10万、100万、1000万、1亿、10亿

相比之下，传统AI公司的发展流程可能是：

1. 确定主题
2. 融资
3. 烧钱
4. 融资
5. 烧钱
6. 融资
7. 上市

你看，加密货币与AI的结合，实际上是直接帮你完成上市这一步。

这是一种颠覆性的创新，字面意义上的"颠覆"。

此外，由于这些AI框架在二级市场表现出色（即使不上任何主流交易所也能达到10亿甚至20亿美元市值），它们成为了加密货币领域目前唯一的热门赛道。

如今，这个领域已经进入了万人空巷的阶段。

必须承认，短期内确实存在过热现象，如果有一个AI代理恐慧和贪婪指数，现在的贪婪指数至少达到90，甚至可能已经爆表。

我们经常看到一些圈外的真正AI开发者批评这些项目缺乏技术含量。

然而，我的观点是，加密货币的最佳用例就是【快速完成市场发现】，尽管这可能会带来一些泡沫。

优秀的产品和创始人可以迅速获得曝光和社区支持，而糟糕的产品和创始人则会立即面临来自市场的负面验证。

在这种激烈的竞争环境下，也许真的能孕育出让传统AI开发者意想不到的创新产品。

让我们期待那一天的到来。

人工智能能否真的拥有自我意识？它们会像电影《银翼杀手》中的仿生人一样思考吗？这些问题目前还没有明确的答案。但可以确定的是，随着AI技术的不断进步，人类正在面临前所未有的挑战和机遇。未来20年、30年...甚至更远的未来会是什么样子，现在的我们还难以想象。