這裏簡單聊聊AI Agent不同類別的投資思路：

1）單體 AI：用戶感知強，應用場景很專注，驗證週期短，但成長空間有限。投資前一定要親自體驗，像某些新出的策略分析型單體 AI，聽再多也不如自己動手試一試。比如：$AIXBT、$LUNA。

2）框架和標準：技術難度較高，目標和願景很宏大，開發者的接受度關鍵，天花板也很高。投資時要綜合考慮項目的技術質量、創始人背景、敘事邏輯和實際落地情況。比如：$arc、$REI、$swarms、$GAME。

3）Launchpad 平臺：Tokenomics完善，生態圈效應強，能夠帶來正向的飛輪效應。不過，如果一段時間沒有爆款，市場預期會大幅下降。所以，建議在市場熱度高、創新頻繁的時候入場，市場冷淡時就觀望一下。比如：#Virtual、$MetaV。

4）DeFi交易類 AI Agent：AI Agent已經應用到加密市場的最終形態，想象空間大，但有很多不確定性，比如匹配和執行的準確性。所以最好先體驗，確認效果再決定是否投資。比如：$BUZZ、$POLY、$GRIFT、$NEUR。

5）創意特色類 AI Agent：這個主要看創意是否可持續。用戶粘性強，有IP價值，但前期的熱度可能會影響後期的市場預期。考驗團隊的持續創新能力。比如：$SPORE、$ZAILGO。

6）敘事導向型 AI Agent：需要關注項目團隊是否靠譜，能否持續更新，白皮書的規劃是否逐步落實，最重要的是能否在一個敘事週期內持續佔據市場主導地位。比如：#ai16z、$Focai。

7）商業組織推進型 AI Agent：考驗B端市場的資源覆蓋、產品策略的推進以及不斷更新的milestone。平臺數據也是非常關鍵的。比如：#ZEREBRO、#GRIFFAIN、$SNAI、$fxn。

8）AI元宇宙系列 AI Agent 平臺：AI Agent應用到3D建模和元宇宙場景上確實有優勢，但因爲商業願景過高、硬件依賴大、產品週期長，所以要特別關注項目的持續迭代和實用性價值的顯現。比如：$HYPER、$AVA。

9）AI Platform平臺系列：無論是做數據、算法、算力，還是推理微調、DePIN等，都是面向消費級市場。AI Agent是一個潛力巨大的市場，關鍵是怎麼接入AI Agent的生態。比如：@hyperbolic_labs、@weRoamxyz、@din_lol_、@nillionnetwork。

注：這些只是AI Agent的一部分分類，提到的標的僅供學習參考，並非投資建議，DYOR！