在加密經濟中，機器人正逐步成爲核心參與者。
這一趨勢顯而易見。例如，搜索者通過機器人（如 Jaredfromsubway.eth）搶先執行 DEX 交易，利用人類對便利性的需求。像 Banana Gun 和 Maestro 這樣的工具，讓用戶能夠通過 Telegram 輕鬆使用機器人進行交易，成爲以太坊上燃氣費消耗最高的應用之一。而在 Friend.tech 這樣的新型社交應用中，機器人在初期用戶採用後迅速介入，甚至進一步推動了投機的循環。
無論是以盈利爲目的（如 MEV 機器人），還是以用戶需求爲驅動（如 Telegram 機器人工具包），機器人正越來越多地成爲區塊鏈上的優先用戶。
儘管目前加密領域的機器人仍較爲初級，但隨着大型語言模型（LLMs）的興起，鏈外的機器人已經進化爲強大的 AI 代理，可以自主完成複雜任務並做出決策。
爲什麼選擇加密生態構建 AI 代理？
將 AI 代理構建在加密原生的基礎設施上，可以帶來以下顯著優勢：
原生支付能力
AI 代理可以存在於鏈外，但如果需要執行復雜任務，就需要高效的資本支持。與傳統銀行賬戶或支付服務（如 Stripe）相比，加密支付軌道爲 AI 代理提供了更便捷、更高效的資本接入方式，避免了傳統線下金融體系的種種低效。資產所有權
與錢包綁定的 AI 代理能夠擁有加密資產（如 NFT、收益等），從而獲得數字產權。這對於代理之間的資產交易尤爲重要。操作的可驗證性
AI 代理在執行任務時，操作的可驗證性至關重要。鏈上交易具有確定性——要麼發生，要麼不發生——這使得 AI 代理能夠比鏈下更準確地完成任務。
鏈上 AI 代理的挑戰
當然，鏈上 AI 代理也面臨一些侷限性：
鏈下邏輯處理的需求
爲了高效運行，AI 代理需要在鏈下執行復雜邏輯和計算，但其決策會在鏈上執行，以保證操作的可驗證性。此外，代理可以藉助如 Modulus 的 zkML 提供商，驗證鏈下數據輸入的可信度。工具的豐富性
AI 代理的能力取決於工具的多樣性。例如，要讓代理總結實時新聞事件，它需要網絡爬蟲工具；若需保存結果爲 PDF，則需要文件系統；若希望代理模仿某位加密推特網紅的交易，則需要錢包訪問權限及簽名功能。
AI 代理的進化與應用
在確定性與非確定性的光譜中，大多數加密 AI 代理目前執行的是確定性任務。這意味着人類預先設定任務參數及其完成方式（如代幣交換）。從早期的看守機器人（keeper bots）到如今更復雜的 LLM 驅動代理，AI 代理正在快速進化。例如：
自主藝術家：如 Botto。
自我管理的 AI 代理：利用 Syndicate 的交易雲實現。
AI 代理服務平臺：如 Autonolas。
前沿應用場景
以下是一些處於前沿的 AI 代理應用：
AI 驅動的“智能錢包”
Dawn 利用 DawnAI 提供的 AI 代理，幫助用戶發送交易、執行交易，並提供實時鏈上洞察（如熱門 NFT）。加密遊戲中的 AI 角色
Parallel Alpha 的新遊戲 Colony 正在開發能夠擁有錢包並彼此交易的 AI 角色。增強的 AI 工具包
Gnosis 展示了早期基礎設施的雛形，其 AI mechs（AI 機械體）通過智能合約封裝 AI 腳本，使任何人（包括其他機器人）都可以調用智能合約執行代理操作（如預測市場下注），並支付代理費用。智能化的 DeFi 交易員
DeFi 超級應用爲用戶提供更多功能，包括：條件滿足時定投、燃氣費用低於特定價格時執行交易、監控新 meme 代幣合約，以及無需用戶瞭解即可優化訂單路由。支持長尾 AI 代理
通用 AI 應用（如 ChatGPT）適合一般用途，但 AI 代理需要針對不同行業和細分領域進行微調。Bittensor 等市場通過激勵機制，推動“礦工”訓練專注於特定任務（如圖像生成、預測建模）的模型，覆蓋目標行業（如加密、生物技術、學術等）。消費應用中的 NPC 代理
NPC 在 MMORPG 遊戲中很常見，但在多人消費應用中較少見。加密消費應用的金融化特性使 AI 代理成爲引入新型遊戲機制的優秀工具。例如，Ritual 推出的 Frenrug 是一個基於 LLM 的代理，能夠在 Friend.tech 中根據用戶消息執行交易（如買入或賣出密鑰）。
未來願景
隨着更多應用和協議引入 AI 代理，人類將通過它們作爲橋樑，融入加密經濟。儘管 AI 代理目前看起來像是“玩具”，但未來它們將增強日常消費者體驗，成爲協議中的核心利益相關者，並在代理之間創造出完整的經濟體系。
AI 代理仍處於早期階段，但作爲鏈上經濟的一等公民，它們纔剛剛開始展現潛能。如果你正在探索如何通過 AI 代理擴展鏈上體驗，歡迎在 Twitter 上聯繫我們。
