原文標題：《WOO X Research: 現在 AI Agent 發展到什麼階段？下一步會如何踏出？ 》

原文來源：WOO X Research

背景：Crypto + AI，尋找PMF

PMF(Product Market Fit)指的是產品市場匹配度，意思是產品要符合市場需求，在創業之前先確認市場情形，了解要賣給何種類型的客戶，摸清楚當前賽道的市場環境再進行產品的開發。

PMF 的概念適用於創業者，以免打造出自我感覺良好但市場卻不買單的產品/服務，而該概念也適用於加密貨幣市場，專案方應了解幣圈玩家需求打造產品，而非堆砌技術與市場脫節。

過往Crypto AI 大多與DePIN 捆綁在一起，敘事在於利用Crypto 的分散式資料訓練AI，進而避免依賴單一實體的控制，像是算力、數據等類型，而數據提供者，則能夠分享AI 所帶來的利益。

依照上述邏輯，其實更像是Crypto 賦能AI，AI 除了將受益代幣化分配給算力提供者，難以Onboard 更多新進用戶，也可以說該模式在PMF 上並不是那麼成功。

AI Agent 的出現更像是應用端，對比DePIN + AI 像是基礎設施，而顯然應用程式較為簡單易懂，也擁有著更好吸收用戶的能力，有著比DePIN + AI 更好的PMF

先是獲得A16Z 創辦人Marc Andreessen 贊助( PMF 理論也是由他提出)、由兩個AI 對談所產生的 GOAT，開啟 AI Agent 的第一槍，到現在 ai16z 與 Virtual 兩邊陣營各有優劣，AI Agent 在幣圈的發展軌跡如何？目前處於什麼階段？未來又將何去何從？就讓 WOO X Research 帶大家去看看。

第一階段：迷因起手

在GOAT 出現之前，本週期最熱門賽道為迷因幣，而迷因幣其中的特色便是包容性強，從動物園的河馬MOODENG、到DOGE 主人新收養的Neiro、網路原生迷因Popcat等，展現了「萬物皆可迷因」的風潮，而這樣子看似無厘頭的敘事之下，其實也提供 AI Agent 生長的土壤。

GOAT 是由兩個 AI 對話所產生的迷因幣，這也是 AI 首次透過加密貨幣和網路實現自身目標，從人類行為中學習。只有迷因幣能夠承載如此高實驗性質的項目，同時類似概念幣種便如雨後春筍般出現，但大多數功能停留在推特自動發文、回復等等，無實際應用，此時AI Agent 幣種通常被稱為AI + Meme。

代表項目：

· Fartcoin：市值812M，鏈上流動性15.9M

· GOAT：市值430M，鏈上流動性8.1M

· Bully：市值43M，鏈上流動性2M

· Shoggoth：市值38M，鏈上流動性1.8M

第二階段：探索應用

逐漸大家意識到，AI Agent 不僅能夠在推特上進行簡單互動，而是可以延伸至更多有價值的場景。這包含音樂影像等內容生產，也出現投資分析、資金管理等更貼合幣圈使用者的服務，從這個階段開始，AI Agent 與迷因幣脫離，從而形成一個全新的賽道。

代表項目：

· ai16z：市值1.67B，鏈上流動性14.7M

· Zerebro：市值453M，鏈上流動性14M

· AIXBT：市值500M，鏈上流動性19.2M

· GRIFFAIN：市值243M，鏈上流動性7.5M

· ALCH：市值68M，鏈上流動性2.8M

（BlockBeats註：近期市場波動較大，本文所涉及幣種均有不同程度的漲跌，因此文中數據與當下數據或有所偏差。>

番外篇：發行平台

當AI Agent 應用百花齊放，若是創業家要選擇何種賽道才能夠把握住這波AI 與Crypto 的浪潮呢？

答案是Launchpad

當發行平台其下幣種具有財富效應，用戶便會持續尋找並購買由該平台所發行代幣，而用戶的購買所產生的真實收益，也賦能平台幣帶動價格上漲，而平台幣價格持續上漲，資金便會外溢至其下發行幣種，形成財富效應。

商業模式明確且具有正向飛輪效應，但仍注意的地方是：Launchpad 屬於贏家全拿的有馬太效應，Launchpad 的核心功能是發行新代幣，在功能類似的情況之下，所要比拼的便是旗下項目的品質，若單一平台能夠穩定產出優質項目，並且具有造富效應，用戶對於該發行平台黏著度自然就會提升，且其他項目難以搶奪用戶。

代表項目：

· VIRTUAL：市值3.4B，鏈上流動性52M

· CLANKER：市值62M，鏈上流動性1.2M

· VVAIFU：市值81M，鏈上流動性3.5M

· VAPOR：市值105M

第三階段：尋求協作

在AI Agent 開始實現更多實用功能後，開始探索專案之間的協作，建立更強大的生態系統。這一階段的重點是互通性與生態網路的擴展，特別是能否與其他加密項目或協定產生協同效應。例如，AI Agent 可能與 DeFi 協議合作，提升自動化投資策略，或與 NFT 專案整合，實現更聰明的工具。

要實現高效的協作，首先需要建立規範化的框架，為開發人員提供預設的元件、抽象概念以及相關工具，以簡化複雜AI Agent的開發過程。透過針對AI Agent 開發中常見的挑戰提出標準化的解決方案，這些框架能幫助開發人員將精力集中於各自應用的獨特性，而非每次都從零開始設計基礎結構，從而避免重複造輪子的問題。

代表項目：

· ELIZA：市值100M，鏈上流動性3.6M

· GAME：市值237M，鏈上流動性31M

· ARC：市值300M，鏈上流動性5M

· FXN：市值76M，鏈上流動性1.5M

· SWARMS：市值63M，鏈上流動性20M

第四階段：基金管理

從產品層面，AI Agent 可能更扮演簡單的工具角色，例如給予投資建議以及產生報表。然而基金管理需要更高層次的能力，包括策略設計、動態調整和市場預測，這標誌著 AI Agent 不僅僅是工具，而是開始參與價值創造的過程。

隨著傳統金融資金加速進入加密市場，專業化和規模化的需求不斷提升。 AI Agent 的自動化和高效率正好能補足這項需求，特別是在執行如套利策略、資產再平衡和風險對沖等功能時，AI Agent 可顯著提升基金的競爭力。

代表項目：

· ai16z：市值1.67B，鏈上流動性14.7M

· Vader：市值91M，鏈上流動性3.7M

· SEKOIA：市值33M，鏈上流動性1.5M

· AiSTR：市值13.7M，鏈上流動性675K

期許第五階段：重塑Agentnomics