OKX Ventures研究：拆解10+項目，帶你看懂 AI Agent版圖（上）

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OKX報告分析了AI賽道的演變，從AI Meme代幣到強大的AI交易工具與智能投研。 AI代理推動區塊鏈和DeFi進步，應用涵蓋金融與科學研究，但也面臨安全和倫理挑戰，強調去中心化和用戶主權。

原文來源：OKX

AI 賽道正在經歷從投機炒作到實際應用落地的演變。

早期的 AI Meme 代幣借勢 AI 熱點爆發，而如今更具功能性的 AI 交易工具、智能投研、鏈上 AI 執行體正在湧現。從 AI 驅動的鏈上狙擊策略，到 AI Agent 自主執行鏈上任務、以及 AI 生成 DeFi 收益優化方案，AI 賽道的影響力正在迅速擴大。

但多數人看得到 AI 代幣市值的指數級增長，卻找不到解碼其價值邏輯的座標系。哪些 AI 賽道具備長期生命力？ DeFAI 是否是 AI 的最佳應用？ AI 項目評估的維度有哪些？ ……OKX Ventures 最新研發深入拆解了 AI 賽道的發展版圖，從概念解析、演進歷程、應用賽道、以及專案案例，希望可以為大家認識 AI 價值帶來一些啟發與思考。

本次報告內容較豐富，為了方便大家閱讀，我們將其拆分為（上）、（下）兩篇。此篇為「上篇」。

一、關於 AI Agent

AI Agent 是一種智慧實體，具備感知環境、做出決策並執行對應動作的能力。不同於傳統人工智慧系統，AI 代理能夠獨立思考並調用工具，從而逐步實現特定目標，這使得它們在處理複雜任務時具備更高的自主性和靈活性。

簡而言之，AI 代理是由人工智慧技術驅動的代理人，其工作流程包括：感知模組（收集輸入）、大型語言模型（理解、推理與規劃）、工具呼叫（執行任務）以及回饋與最佳化（驗證與調整）。

OpenAI 將 AI 代理定義為以大型語言模型為核心，具備自主理解、感知、規劃、記憶和工具使用能力的系統，能夠自動化執行複雜任務。與傳統人工智慧不同，AI 代理能夠透過獨立思考和工具呼叫逐步完成設定目標。

AI Agent 的定義可以概括為以下幾個關鍵要素：感知（Perception），AI Agent 透過感測器、攝影機或其他輸入設備感知周圍環境，獲取必要的資訊；理解與推理（Reasoning），它能夠分析感知到的信息，並進行複雜的推理，以便做出合理的決定（Decision），AI Agent 會執行所製定的計劃，透過呼叫外部工具或介面與其他系統進行交互，實現預定目標。

AI Agent 的工作原理和流程通常包括以下幾個步驟：首先，訊息輸入，接收來自環境的訊息，如使用者指令、感測器資料等；接著，資料處理，利用內建的演算法和模型對輸入資料進行處理，結合其記憶系統（短期和長期記憶）來理解當前狀態；然後，計畫制定，根據處理結果，AIgent 將大任務制定為可分割的小任務，在執行階段，AI Agent 透過呼叫外部 API 或工具，實施其計劃並監控執行過程，以確保任務能如預期完成；最後，回饋與學習，任務完成後，AI Agent 會根據結果進行自我反思和學習，從而提高未來的決策品質。

二、演進歷程

AI 代幣的演進路徑展現了從初期「MEME」現像到深度技術融合的轉變過程。起初，許多代幣依靠短暫的概念炒作和社交媒體的熱潮吸引用戶的關注，如同網路熱梗。然而，隨著市場的不斷成熟，AI 代幣逐漸朝向更實用和高階的功能發展，逐步擺脫了單純的炒作模式，向真正的區塊鏈金融工具和數據分析平台轉型。我們將深入探討這些代幣如何從概念性存在，並逐漸發展成為具備實際應用價值的技術產品。

階段 1：AI Meme（迷茫期）

初期的 AI 代幣大多以「MEME」形式存在，諸如$GOAT、$ACT、$FARTCOIN 等代幣並未具備實際應用或功能，其依賴於主要概念。在這一階段，代幣的用途尚不明確，市場與用戶對其潛力知之甚少，代幣的流行更多依賴於社交媒體的傳播和短期炒作，呈現出一種神秘、不可捉摸的特性。

階段 2：社交化（探索期）

隨著市場對 AI 代幣的逐漸關注，這些代幣開始在社交領域發力。例如，$LUNA、$BULLY 等代幣透過增強的社交功能吸引用戶參與。在這一階段，代幣不僅作為炒作工具存在，更開始融入社群驅動和社交互動，推動市場的成長。代幣逐步從單純的「陪聊」功能擴展，開始探索與用戶社交需求緊密結合的功能，形成了更多元的社交屬性。

階段 3：垂直領域（功能深化期）

AI 代幣開始從簡單的社交和炒作模式中脫離，深入探索垂直領域的應用場景。代幣如$AIXBT 和$ZEREBRO 等透過與區塊鏈、DeFi 或創作工具的結合，逐漸為代幣賦能，使其不再只是投機工具，而是具備明確功能和目的的數位資產。此階段標誌著 AI 代幣朝著更有效率、更專業的方向發展，逐步形成其獨特的市場地位。

階段 3.5：基礎設施（技術完善期）

在代幣應用逐漸深入的同時，AI 代幣開始著力建設更為堅實的技術基礎設施。諸如$AI16Z、$EMP 等代幣的加入，進一步推動了代幣的功能優化。代幣不僅專注於經濟激勵和實用功能，也開始重視跨鏈技術、去中心化應用、硬體結合等基礎設施的建設，逐步為其未來的持續發展奠定了技術根基。

階段 4：資料分析（成熟期）

進入成熟期，AI 代幣已逐漸在市場中穩定下來，開始融入更複雜的加密投研分析功能，推動代幣生態和治理結構的完善。 $TRISIG 和$COOKIE 等代幣不再是簡單的工具，它們已成為經濟體系的一部分，廣泛應用於數據分析、社區治理和投資決策等高階領域。此時，AI 代幣的功能逐漸提升，已能為市場提供深度的分析與決策支持，成為加密市場中的重要資產。

階段 4.5：金融應用（生態融合期）

隨著 DeFi 領域的進一步發展，AI 代幣在金融應用上的融合愈發深入，催生了「DeFAI」這一新興概念。透過人工智慧，DeFi 的複雜操作變得更加簡便，一般用戶也能輕鬆參與鏈上金融活動。代表代幣如$GRIFFAIN、$ORBIT、$AIXBT 等逐漸在市場中形成了從基礎功能到複雜金融服務的完整鏈條，優化了鏈上交互，降低了參與門檻，為用戶帶來了更多的機會和便捷。

三、AI Agent 架構

（一）Web3 與 Web2 資料比較

當 Web2 的 AI Agent 在推薦演算法裡內卷但數據表明，Web3 和 Web2 的專案在貢獻者分佈、程式碼提交和 GitHub Stars 的情況上表現出明顯的差異。透過對比 Web3 和 Web2 專案的數據，我們可以更好地理解兩者在技術創新、社群活躍度以及市場接受度等方面的現狀。特別是在 GitHub 平台上，這些專案的活躍度和受歡迎程度為我們提供了重要的指標，幫助我們洞察未來科技發展趨勢和社群生態變化。

在開發者參與方面，Web2 專案的貢獻者數量明顯高於 Web3 專案。具體來看，Web3 計畫的貢獻者為 575 人，而 Web2 計畫的貢獻者多達 9,940 人，反映出 Web2 生態的成熟和更廣泛的開發者基礎。貢獻者排名前三名的項目是：Starkchain 3,102 名貢獻者；Informers-agents 3,009 名貢獻者；Llamaindex 1,391 名貢獻者。

在程式碼提交分佈方面。 Web2 項目的提交量也明顯高於 Web3 項目。 Web3 專案的總提交次數為 9,238 次，而 Web2 專案則高達 40,151 次，顯示 Web2 專案的開發活躍度更高，更新頻率較為穩定。代碼提交量排名前三的項目是：ElipsOS 以 5,905 次提交領先；緊隨其後的是 Dust，共提交了 5,602 次代碼；LangChain 排名第三，提交次數為 5,506 次。

GitHub Stars 分佈方面。 Web2 專案在 GitHub 上的受歡迎程度遠超 Web3 項目，Web2 專案累計獲得 526,747 顆 Stars，而 Web3 專案則獲得了 15,676 顆 Stars。這一差距反映了 Web2 專案在開發者社群的廣泛認可和長期累積的市場影響力。 Stars 數量排名前三的項目是：JS Agents 無疑是最受歡迎的，獲得了 137,534 顆 Stars；緊隨其後的是 LangChain，以 98,184 顆 Stars 位居第二，；MetaGPT 排名第三，獲得了 46,676 顆 Stars。

總的而言，Web2 專案在貢獻者數量和程式碼提交頻率上明顯領先，顯示出其成熟且穩定的生態系統。龐大的開發者基礎和持續的技術創新，使 Web2 專案在市場中保持強勁的競爭力。相較之下，Web3 專案儘管貢獻者數量較少，但有些專案在程式碼提交頻率上的表現突出，顯示其擁有穩定的核心開發團隊，並能持續推動專案發展。 Web3 生態系統雖然目前較為初步，但其潛力不可小覷，逐步形成的開發者社群和使用者基礎為未來的成長奠定了堅實的基礎。

在專案受歡迎程度上，GitHub Stars 的分佈揭示了 JavaScript 和 Python 在 AI 代理框架開發中的重要地位。 JS Agents 和 LangChain 是最受歡迎的項目，顯示 AI 與加密貨幣結合的趨勢正在受到廣泛關注。雖然 Web3 項目的 Stars 數量遠低於 Web2 項目，但一些 Web3 項目如 MetaGPT 依然表現不凡，贏得了開發者的認可。整體來看，Web3 專案雖處於追趕階段，但隨著技術的進一步成熟和生態擴展，其在未來市場中的地位有望穩步提升。