这里简单聊聊AI Agent不同类别的投资思路：

1）单体 AI：用户感知强，应用场景很专注，验证周期短，但成长空间有限。投资前一定要亲自体验，像某些新出的策略分析型单体 AI，听再多也不如自己动手试一试。比如：$AIXBT、$LUNA。

2）框架和标准：技术难度较高，目标和愿景很宏大，开发者的接受度关键，天花板也很高。投资时要综合考虑项目的技术质量、创始人背景、叙事逻辑和实际落地情况。比如：$arc、$REI、$swarms、$GAME。

3）Launchpad 平台：Tokenomics完善，生态圈效应强，能够带来正向的飞轮效应。不过，如果一段时间没有爆款，市场预期会大幅下降。所以，建议在市场热度高、创新频繁的时候入场，市场冷淡时就观望一下。比如：#Virtual、$MetaV。

4）DeFi交易类 AI Agent：AI Agent已经应用到加密市场的最终形态，想象空间大，但有很多不确定性，比如匹配和执行的准确性。所以最好先体验，确认效果再决定是否投资。比如：$BUZZ、$POLY、$GRIFT、$NEUR。

5）创意特色类 AI Agent：这个主要看创意是否可持续。用户粘性强，有IP价值，但前期的热度可能会影响后期的市场预期。考验团队的持续创新能力。比如：$SPORE、$ZAILGO。

6）叙事导向型 AI Agent：需要关注项目团队是否靠谱，能否持续更新，白皮书的规划是否逐步落实，最重要的是能否在一个叙事周期内持续占据市场主导地位。比如：#ai16z、$Focai。

7）商业组织推进型 AI Agent：考验B端市场的资源覆盖、产品策略的推进以及不断更新的milestone。平台数据也是非常关键的。比如：#ZEREBRO、#GRIFFAIN、$SNAI、$fxn。

8）AI元宇宙系列 AI Agent 平台：AI Agent应用到3D建模和元宇宙场景上确实有优势，但因为商业愿景过高、硬件依赖大、产品周期长，所以要特别关注项目的持续迭代和实用性价值的显现。比如：$HYPER、$AVA。

9）AI Platform平台系列：无论是做数据、算法、算力，还是推理微调、DePIN等，都是面向消费级市场。AI Agent是一个潜力巨大的市场，关键是怎么接入AI Agent的生态。比如：@hyperbolic_labs、@weRoamxyz、@din_lol_、@nillionnetwork。

注：这些只是AI Agent的一部分分类，提到的标的仅供学习参考，并非投资建议，DYOR！