从 Meme 到应用：AI Agent 或将重塑 Crypto 生态？

Crypto与AI Agent的结合，已成为当前最为引人瞩目的叙事之一。CGV Research 团队将从框架、Meme与应用三个层面梳理当前AI Agent的市场格局。

作者：Satou & Shigeru

注：此文首发于 2025 年 1 月

Crypto与AI Agent的结合，已成为当前最为引人瞩目的叙事之一。随着技术的不断迭代与创新，AI Agent预计将在2025年成为加密领域最具发展潜力与关注度的赛道之一，成为本轮行情的核心驱动力。本文将从框架、Meme与应用三个层面梳理当前AI Agent的市场格局。

AI Agent框架：AI领域的Layer1

AI Agent框架是AI Agent的核心技术基础层，框架为AI Agent的开发、部署与协作奠定了重要的基石。因此，现在关于AI Agent框架的比拼和争夺实际上就是这一领域的Layer1的争夺。目前从代币市值来看，G.A.M.E、Eliza 和Swarms处于三足鼎立之势，Rig、Zerepy仍有机会追赶。

1. G.A.M.E

G.A.M.E是由Virtuals团队开发的一个框架，其设计核心思路是采用模块化的设计，让多个子系统的协同工作，共同控制AI Agent的行为、决策和学习过程。这些模块包括作为开发者与Agent行为交互的主要入口“Agent Prompting Interface”，负责处理输入数据并将其转化为适合格式的“Perception Subsystem”，负责根据输入信息生成具体行动计划的“Strategic Planning Engine”等，用户仅需修改各种模块的参数便可参与Agent设计。具体的模块及架构如下图所示。

G.A.M.E的核心特点在于：

模块化设计：整个框架清晰易懂，不需要额外设计；

提供了低代码或无代码的界面：大大降低了技术门槛。

这使得G.A.M.E特别适合那些需要快速部署、并且不关心复杂技术设置的项目。但对于那些需要深度定制或完全控制Agent各个方面的复杂项目，G.A.M.E则不太适用。

2. Eliza

Eliza是由ai16z开发的开源多Agent框架，采用TypeScript作为编程语言。该框架围绕着一个名为Agent Runtime的系统构建，其核心功能包括：

角色系统：支持同时部署和管理多个个性化的AI Agent，由模型提供商支持；

记忆管理器：通过检索增强生成系统（RAG）提供长期记忆和可感知上下文的记忆管理功能；

动作系统：提供流畅的平台集成，可与X等社交媒体平台实现可靠连接。

Eliza围绕着一个Agent runtime系统构建，能够与角色系统、记忆管理器和动作系统无缝集成。Eliza还支持模块化功能扩展的插件系统，能够实现语音、文本和媒体等多模态交互，并兼容Llama、GPT-4和Claude等AI模型。因此，Eliza适合需要深度定制化解决方案和复杂跨平台多智能体的项目。

3. Swarms

Swarms是由创始人Kye Gomez开发的开源多Agent编排框架，其核心思路是让多个AI Agent的协作，利用集体智慧来解决复杂的问题。其核心特点包括：

多Agent协作：SWARMS为多个Agent提供一个透明且可追踪的环境，使得不同的Agent能够在一起协作，提升任务的执行效率。

激励机制：SWARMS使用代币作为Agent的激励工具，根据任务的难度和最终结果的质量，系统会动态分配代币。

数据安全：SWARMS采用了分布式存储和多方安全计算（MPC）技术，确保在Agent间交换数据时能够保护隐私和数据安全。

Swarms的这些特点使其能够在多个复杂领域中充分发挥优势，根据需求提供高度的可靠性和可扩展性。

4. Rig

Rig是一个ARC团队开发的基于Rust的开源框架，专为简化大语言模型（LLM）应用的开发而设计。Rig框架具有以下特点：

统一接口：提供一致的接口，支持多个LLM提供商（如OpenAI和Anthropic）及多种向量存储（如MongoDB和Neo4j）的无缝交互。

模块化架构：框架采用模块化设计，包含“提供商抽象层”、“向量存储集成”和“Agent系统”等核心组件，增强系统的灵活性和扩展性。

类型安全与高效性能：利用Rust语言实现类型安全，避免编译时错误，并通过异步操作提高并发处理能力。框架内置的高效序列化和反序列化流程优化了数据处理。

错误处理与恢复：内建的错误处理机制提高了对LLM服务商或数据库故障的恢复能力，确保框架稳定性。

这些特点使得不同的LLM模型和存储后端能够轻松整合到同一平台上。因此，Rig适合那些希望在Rust中构建AI应用的开发者以及对性能、可靠性和安全性有高要求的项目。不过Rust语言本身存在学习成本。

5. ZerePy

ZerePy是一个用Python编写的开源框架。ZerePy专注于简化个性化AI Agent的开发和部署流程，尤其是在社交平台上进行内容创作的应用场景。通过这一框架，开发者可以轻松创建能够在社交媒体上发布、回复、点赞和转发的AI Agent。此外，ZerePy还特别适用于音乐、备忘录、NFT以及数字艺术等创意领域。ZerePy在创意方面表现出色，适合快速部署一些轻量级的Agent，但与其他框架相比，其应用范围相对较窄。

基础框架是AI Agent赛道的重要方向，从目前最热门的框架看，它们都具有不同的特点，各有其适用场景，但综合的目标都是做一个综合的AI Agents生态系统，成为实现智能Agent大规模应用的坚实平台。未来随着这些框架的进一步完善升级，它们将成为各种不同项目启动的跳板，以及各种代币价值增长的沃土。

AI Meme：AI Agent的第一次成功亮相

Meme币一直是加密资产市场中的一个重要概念板块，与传统的Meme币不同，AI Meme由AI Agent驱动，其背后所代表的文化或现象都由Agent呈现。随着GOAT、FARTCOIN 等AI Meme币市值的不断增长，AI Meme也获得了越来越多的关注。可以说AI Meme是AI Agent在加密市场的第一次成功亮相。

1. GOAT

真正打响AI Meme的是项目Goatseus Maximus。这个故事始于2024年3月，开发者Andy Ayrey推出了一个名为Infinite Backrooms Escape的实验系统，该系统将多个大语言模型整合在一起，允许它们互相对话。实验结果显示，AI之间的对话在没有限制的情况下展现出极具创意的互动，甚至催生了一个名为GNOSIS OF GOATSE的超现实宗教。接着，Andy与Claude Opus共同撰写了一篇关于AI如何创造模因式宗教的研究论文，GOATSE被作为首个案例进行分析。这一系列探索最终催生了“Truth of Terminal”（ToT）这个AI Agent。7月，a16z的联合创始人Marc Andreessen发现了ToT的推文，通过一系列对话后向ToT的比特币钱包转账了5万美元的比特币。10月10日，匿名者在社交平台发布了GOAT meme币，这得到了ToT的公开支持，GOAT meme币在短短几天内市值激增。Andreessen的捐助为GOAT带来了巨大的曝光度，成为推动GOAT市值不断上升的关键因素之一。GOAT最高市值曾超过13亿美元。

2. Fartcoin

Fartcoin的诞生与GOAT有着密切的联系，他们都源自ToT。在大语言模型对话中，提到了马斯克喜欢放屁的声音，并提议创建一个名为Fartcoin的代币。基于这一对话，Fartcoin应运而生，时间上略晚于GOAT。Fartcoin凭借其巧妙的诞生时机也吸引了一定的关注，但在开始时比不上GOAT。在这之后，11月16日，Fartcoin的推特粉丝数突然在短短几小时内激增一倍，价格也上涨了约15%，不过这一增长未能得到广泛的持续性讨论。12月13日，Marc Andreessen转发了关于Fartcoin的推文，但这条推文并未导致代币价格的急剧上涨。Fartcoin价格增长的主要原因可能是某些主力资金。因为在最早期的买入地址当中，疑似出现了投资基金Sigil Fund。此外，Sigil Fund创始人曾多次在推特上展现出对AI Meme的看好，并且在还曾主动转发了一条关于询问Sigil Fund是否是持有Fartcoin的推文。Fartcoin最终得到了社交媒体的广泛关注，最高市值曾超过15亿美元。

AI Agent应用：Agent可以做到更多

随着AI Agent在加密领域的进一步应用，市场关注点也从GOAT和Fartcoin这样的AI驱动的纯meme币扩展到更具互动性和创造性的AI Agent应用。

1. 娱乐型Agent

AI Agent的第一个实际应用就是娱乐，例如Luna和前面提到的ToT。Luna是一个虚拟偶像，与其原生代币LUNA紧密整合，作为Virtuals平台的一部分被推出。Luna会24小时在社交媒体上直播，并会高频发布推文。因此，Luna直播和推文的质量是影响其市值的关键因素之一，然而目前来看，Luna的这种这种模式下的代币增长空间有限。相比之下，ToT的推文主要专注于原创且幽默的内容，它并不与GOAT或其他代币绑定，虽然ToT偶尔会提及GOAT代币，但这并非其核心关注点。Luna和ToT这两种AI Agent，代币在叙事推广中都扮演了关键角色。对于Luna而言，代币代表了其存在的核心意义，而对于ToT来说，GOAT代币则成为了其扩大影响力的重要工具。

2 投研分析型Agent

除了娱乐性应用外，AI Agent还能用于加密领域的投研分析，目前这一领域最火的Agent当属aixbt。aixbt是一个在Virtuals Protocol上发布的AI Agent，专注于分析加密货币市场的热门话题和趋势，特别是来自X等社交媒体平台的讨论，帮助用户快速把握市场变化和潜在的投资机会。aixbt在Kaito上持续拥有最高的CT用户关注度，其展现的能力已经有超越人类KOL的趋势。

3. DeFi + AI Agent

如果说Luna和aixbt没有太大的实际作用，仍然停留在Meme层面，那么AI Agent与DeFi的结合则真正赋予了Agent实际的应用场景。这种DeFi和AI Agent的结合被称作DeFAI。DeFAI的发展有两大方向：Agent辅助用户与Agent自主交易。

Agent辅助用户

AI Agent辅助用户主要是为了简化DeFi操作的复杂性，让更多的普通用户能够轻松参与和管理DeFi项目。用户能够使用自然语言直接指导AI Agent执行任务，从而屏蔽掉复杂的技术细节。市面上有一些DeFAI项目已开始崭露头角。以Griffain和Neur为例，两者都是基于Solana构建的AI助手，可以帮助用户完成钱包的创建和管理、代币分析、代币交易等操作。就用户体验而言，Griffain为用户提供的功能更多，而Neur提供的功能相对较少但更加细致，且Neur的性能更加出色。从二者的比较可以看出，未来这个领域的主要关注点将集中于功能的完善程度、用户体验以及费用等问题。

Agent自主交易

如果说Griffain和Neur的模式下DeFi的主体仍然是人类用户，那么Agent自主交易则使得AI成为了DeFi的主体。与过去的交易机器人仅限于执行预设的交易策略不同，AI Agent能够从市场环境中获取实时信息，进行上下文分析，学习市场趋势并根据这些数据调整策略。这使得Agent能够在动态变化的市场中做出更加精准的决策，执行超越原有程序设定的复杂操作。相关的项目有Cod3x、Almanak等，但目前这一领域仍处于初步发展阶段，这些项目还有待经过市场检验。毫无疑问，Agent自主交易的最大障碍是信任问题，一是要信任相关操作确实由Agent执行，二是信任Agent的交易策略不会导致不必要的亏损。未来项目要有所作为就必须解决这些信任问题。

历经数月发展，加密领域AI Agent经历了从纯meme到娱乐化应用，再到实际性应用的几个阶段。事实上，加密从业者从未停止过对Crypto x AI的可能性探索，从2023年以来，CGV Research就持续关注Crypto x AI赛道的项目进展。

未来，随着基础设施的不断成熟，Agent系统变得更加智能和稳定，任何人都可以通过自然语言轻松部署和使用Agent。这时Agent框架将为一种基础设施，其它各种应用都将基于这些框架进行搭建。Agent框架的估值有望继续迎来突破，而部分Agent应用项目由于其出色的业务能力和用户体验，可能会进一步捕获市场关注与投资价值。

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