从ICO狂热到AI驱动：Web3中加密代理的未来之路

作者：Iraklis A，CoinTelegraph；编译：白水，金色财经

随着人工智能（AI）技术在区块链领域的深入应用，加密代理的发展正呈现出一条熟悉的轨迹——从初期的炒作到逐渐成熟为可持续的生态系统。这一演变与ICO时代的兴衰如出一辙，AI驱动的加密代理正在经历快速的市场转变。

根据HTX Ventures和HTX Research的一份最新报告，尽管竞争加剧、流动性分散以及许多项目难以找到明确的用例，投资者的态度变得更为谨慎。然而，随着行业逐步走出投机阶段，基于真正实用性的可持续商业模式正在形成。

从Meme炒作到现实：加密代理的成长路径

2024年，加密代理项目的最初浪潮受到了对AI狂热追捧的推动。在2024年10月Marc Andreessen捐赠50,000美元比特币以及早期代币发行成功的影响下，大量AI代理项目涌入市场，并在2025年第一季度迅速稀释了流动性。正如任何新兴行业一样，早期的炒作并不总能转化为长期可行性，加密AI代理行业随后进入了冷静期。

如今，市场正进入更加成熟的阶段，重点已从投机兴奋转向创收能力和产品性能。在这个不断变化的环境中，能够创造稳定收入、支付运行AI模型成本并为用户和投资者提供有形价值的项目将成为赢家。

AI代理的应用强调该技术在现实世界中的实施和商业化，特别是在自动交易、资产管理、市场分析和跨链交互等领域。这种方法与多代理系统和DeFAI（去中心化金融+AI）计划相一致，例如Hey Anon、GRIFFAIN和ChainGPT。

最近的研究表明，多智能体系统（MAS）在投资组合管理中具有显著优势，尤其是在加密货币投资领域。Griffain、NEUR和BUZZ等项目已经展示了AI如何帮助用户与DeFi协议交互并做出明智决策。与单智能体AI模型不同，多智能体系统通过专门智能体之间的协作来增强市场分析和执行能力。这些智能体以团队形式运作，例如数据分析师、风险评估员和交易执行部门，每个智能体都经过培训以处理特定任务。

MAS框架还引入了智能体间通信机制，同一团队中的智能体通过集体学习完善预测，从而减少市场趋势分析中的错误。DeFAI的下一阶段可能会涉及去中心化治理模型的更深入集成，其中多智能体系统参与协议管理、财务优化和链上合规执行。

DeepSeek-R1：AI代理训练的突破

DeepSeek-R1是AI代理技术的一项重要突破，这项创新挑战了传统的AI训练方法。与以往依赖监督微调（SFT）和强化学习（RL）结合的模型不同，DeepSeek-R1完全通过强化学习进行优化，无需初始监督阶段。这种转变显著提高了推理能力和适应性，为更复杂的AI驱动加密代理铺平了道路。

要理解这种范式转变，可以将其类比为两种学习方法。在传统的SFT和RL模型中，学生首先通过练习册学习固定答案的问题（SFT），然后接受辅导以完善理解（RL）。相比之下，在DeepSeek-R1模型（纯强化学习）中，学生直接参加考试并通过反复试验进行学习。这种方法允许学生根据反馈动态改进，而非依赖预定义的答案。

利用DeepSeek-R1的纯RL模型，AI代理可以在现实世界条件下通过反复试验进行学习，并根据即时反馈动态调整其策略。这种方法具有更大的适应性，对于DeFi中的多代理AI系统特别有用，因为实时市场波动需要代理做出自主的、数据驱动的决策。例如，由AI驱动的代理可以监控流动性池、检测套利机会并根据实时市场情况优化资产配置。这些代理能够快速适应市场波动，确保更高效的资本配置。

iDEGEN于2024年11月下旬推出，是第一个基于DeepSeek R1构建的加密AI代理。DeepSeek R1模型的这种集成展示了加密AI代理如何继承增强的推理能力，以极低的成本与其他成熟的AI模型竞争。

DeFi自动化中向RL驱动的多智能体AI的转变凸显了闭源AI模型（如OpenAI的基于GPT的系统）为何正在成为一项不可持续的开支。由于工作流程通常需要每笔交易处理10,000多个代币，封闭的AI模型会产生巨大的计算成本，从而限制可扩展性。相比之下，像DeepSeek-R1这样的开源RL模型允许为DeFi应用程序量身定制去中心化、经济高效的AI开发。

Web3中AI代理的未来

该领域长盛不衰的关键在于持续创新、适应性和成本效益。像DeepSeek-R1这样的开源AI模型正在降低进入门槛，让区块链原生初创公司能够开发专门的AI解决方案。与此同时，DeFAI和多代理系统的进步将推动AI与去中心化金融之间的长期融合。

结论显而易见：项目必须证明其价值超越炒作。那些开发可持续经济模型并利用尖端AI进步的人将定义智能区块链生态系统的未来。加密代理的ICO时代正在发展，下一波赢家将是那些能够将创新转化为长期可行性的人。