在加密经济中，机器人正逐步成为核心参与者。
这一趋势显而易见。例如，搜索者通过机器人（如 Jaredfromsubway.eth）抢先执行 DEX 交易，利用人类对便利性的需求。像 Banana Gun 和 Maestro 这样的工具，让用户能够通过 Telegram 轻松使用机器人进行交易，成为以太坊上燃气费消耗最高的应用之一。而在 Friend.tech 这样的新型社交应用中，机器人在初期用户采用后迅速介入，甚至进一步推动了投机的循环。
无论是以盈利为目的（如 MEV 机器人），还是以用户需求为驱动（如 Telegram 机器人工具包），机器人正越来越多地成为区块链上的优先用户。
尽管目前加密领域的机器人仍较为初级，但随着大型语言模型（LLMs）的兴起，链外的机器人已经进化为强大的 AI 代理，可以自主完成复杂任务并做出决策。
为什么选择加密生态构建 AI 代理？
将 AI 代理构建在加密原生的基础设施上，可以带来以下显著优势：
原生支付能力
AI 代理可以存在于链外，但如果需要执行复杂任务，就需要高效的资本支持。与传统银行账户或支付服务（如 Stripe）相比，加密支付轨道为 AI 代理提供了更便捷、更高效的资本接入方式，避免了传统线下金融体系的种种低效。资产所有权
与钱包绑定的 AI 代理能够拥有加密资产（如 NFT、收益等），从而获得数字产权。这对于代理之间的资产交易尤为重要。操作的可验证性
AI 代理在执行任务时，操作的可验证性至关重要。链上交易具有确定性——要么发生，要么不发生——这使得 AI 代理能够比链下更准确地完成任务。
链上 AI 代理的挑战
当然，链上 AI 代理也面临一些局限性：
链下逻辑处理的需求
为了高效运行，AI 代理需要在链下执行复杂逻辑和计算，但其决策会在链上执行，以保证操作的可验证性。此外，代理可以借助如 Modulus 的 zkML 提供商，验证链下数据输入的可信度。工具的丰富性
AI 代理的能力取决于工具的多样性。例如，要让代理总结实时新闻事件，它需要网络爬虫工具；若需保存结果为 PDF，则需要文件系统；若希望代理模仿某位加密推特网红的交易，则需要钱包访问权限及签名功能。
AI 代理的进化与应用
在确定性与非确定性的光谱中，大多数加密 AI 代理目前执行的是确定性任务。这意味着人类预先设定任务参数及其完成方式（如代币交换）。从早期的看守机器人（keeper bots）到如今更复杂的 LLM 驱动代理，AI 代理正在快速进化。例如：
自主艺术家：如 Botto。
自我管理的 AI 代理：利用 Syndicate 的交易云实现。
AI 代理服务平台：如 Autonolas。
前沿应用场景
以下是一些处于前沿的 AI 代理应用：
AI 驱动的“智能钱包”
Dawn 利用 DawnAI 提供的 AI 代理，帮助用户发送交易、执行交易，并提供实时链上洞察（如热门 NFT）。加密游戏中的 AI 角色
Parallel Alpha 的新游戏 Colony 正在开发能够拥有钱包并彼此交易的 AI 角色。增强的 AI 工具包
Gnosis 展示了早期基础设施的雏形，其 AI mechs（AI 机械体）通过智能合约封装 AI 脚本，使任何人（包括其他机器人）都可以调用智能合约执行代理操作（如预测市场下注），并支付代理费用。智能化的 DeFi 交易员
DeFi 超级应用为用户提供更多功能，包括：条件满足时定投、燃气费用低于特定价格时执行交易、监控新 meme 代币合约，以及无需用户了解即可优化订单路由。支持长尾 AI 代理
通用 AI 应用（如 ChatGPT）适合一般用途，但 AI 代理需要针对不同行业和细分领域进行微调。Bittensor 等市场通过激励机制，推动“矿工”训练专注于特定任务（如图像生成、预测建模）的模型，覆盖目标行业（如加密、生物技术、学术等）。消费应用中的 NPC 代理
NPC 在 MMORPG 游戏中很常见，但在多人消费应用中较少见。加密消费应用的金融化特性使 AI 代理成为引入新型游戏机制的优秀工具。例如，Ritual 推出的 Frenrug 是一个基于 LLM 的代理，能够在 Friend.tech 中根据用户消息执行交易（如买入或卖出密钥）。
未来愿景
随着更多应用和协议引入 AI 代理，人类将通过它们作为桥梁，融入加密经济。尽管 AI 代理目前看起来像是“玩具”，但未来它们将增强日常消费者体验，成为协议中的核心利益相关者，并在代理之间创造出完整的经济体系。
AI 代理仍处于早期阶段，但作为链上经济的一等公民，它们才刚刚开始展现潜能。如果你正在探索如何通过 AI 代理扩展链上体验，欢迎在 Twitter 上联系我们。