随着 2024 年的结束，众多研究机构、 VC 和 CEX 的投研部门都发布了行业 2025 年度预测，“ AI Agent” 这个关键词在大部分报告被重点指出或单独介绍。投资管理公司 VanEck 预测 2025 年链上 AI Agent 数量将突破 100 万；投资机构 a16z Crypto 介绍到 AI Agent 将越来越多地持有和管理自己的资产钱包，并在去中心化的网络独立行动；OKX Ventures 也在报告中预测 AI Agent 将通过大型语言模型的进步推动资产创建、交易和钱包管理等领域发展，2030 年，去中心化的 AI 市场可能达到 1.811 万亿美元… [1]

作为行业广泛关注的领域。自 2024 年 Q4 在行业内爆火后，除了早期投机的 Memecoin 热潮外，众多项目开启寻找与 AI Agent 相关的集成和业务机会，AI Agent Store、AI Agent NPC、AI Agent Chain 等应用与基础设施项目不断出现。但据社媒数据平台 Brand24 的数据显示，“AI Agent” 在 X 的提及量和搜索量 2 月出现了明显的下滑。[2] 市场关注度下降是否表明该赛道发展前景不如预期？

带着这样的疑问，本报告将从基础概念入手，系统梳理 AI Agent 在 Web3 领域的演进路径，深入剖析其技术架构、产业链分布和商业模式，并对 Virtuals Protocol、DIN、Myshell、AIXBT 等代表性项目进行案例研究。同时，我们将探讨 AI Agent 在 DeFi、链上治理、创作者经济等关键应用场景中的机遇与挑战，结合最新市场数据解析行业发展趋势，并针对隐私保护、知识产权、投资责任等法律与监管问题提出分析与思考，帮助读者全面理解 Web3 AI Agent 赛道的现状与未来潜力。

作者：Wayne，Web3Caff Research 研究员

封面：Photo by Unsplash+

字数：全文共计 16600+

目录

  • 1.  历史起源与简介
  • 2. AI Agent 原理与技术组成部分
  • 3. Web2 AI Agent 和 Web3 AI Agent 共同的基石：LLM
  • 4. Web3 AI Agent 的加密组件以及产业版图
    • 4.1 基础设施与技术供应商
    • 4.2 AI Agent 研发与集成商
    • 4.3 应用层
    • 4.4 加密原生组件的多重定位
    • 4.5 小结
  • 5. 代表性项目研究
    • 5.1 DIN
    • 5.2 ai16z DAO 与 ElizaOS
    • 5.3 Myshell
    • 5.4 Virtuals Protocol 
    • 5.5 Aixbt 和 Luna
  • 6. 法律风险与监管政策
    • 6.1 加密资产和区块链技术特性的潜在风险
    • 6.2 隐私与数据保护
    • 6.3 知识产权
    • 6.4 资产管理与投资责任问题
  • 7. 行业挑战
    • 7.1 需求不足是核心障碍
    • 7.2 投机与泡沫化
    • 7.3 高端人才缺口
    • 7.4 法律和监管风险
    • 7.5 技术挑战与用户体验不足
    • 7.6 缺乏统一的行业标准
  • 8. 前景展望
    • 8.1 DAO 模式推动协作与创新
    • 8.2 模块化架构与定制化需求
    • 8.3 多代理协同与自主生态
    • 8.4 创作者经济与 IP 型 AI Agent 的结合
    • 8.5 独特的 Web3 消费习惯与营收潜力
    • 8.6 与其他细分赛道的融合
  • 9. 结语
  • 10. 要点结构图
  • 11. 参考

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Web3 AI Agent 产业 1.6 万字研报：资本叙事新载体还是 Web3 破圈关键力量？全景式拆解其基础概念、产业脉络、生态格局、风险挑战与未来潜力-Web3Caff Research Web3 AI Agent 产业 1.6 万字研报：资本叙事新载体还是 Web3 破圈关键力量？全景式拆解其基础概念、产业脉络、生态格局、风险挑战与未来潜力-Web3Caff Research
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