隨著 2024 年的結束，眾多研究機構、 VC 和 CEX 的投資部門都發布了業界 2025 年度預測，「AI Agent」這個關鍵字在大部分報告被重點指出或單獨介紹。投資管理公司 VanEck 預測 2025 年鏈上 AI Agent 數量將突破 100 萬；投資機構 a16z Crypto 介紹到 AI Agent 將越來越多地持有和管理自己的資產錢包，並在去中心化的網絡獨立行動；OKX Ventures 也在報告中預測 AI Agent 將透過大型語言模型的進步資產化、10 億美元， [1]

作為業界廣泛關注的領域。自 2024 年 Q4 在業界爆火後，除了早期投機的 Memecoin 熱潮外，眾多專案開啟尋找與 AI Agent 相關的整合和業務機會，AI Agent Store、AI Agent NPC、AI Agent Chain 等應用與基礎設施專案不斷出現。但根據社媒數據平台 Brand24 的數據顯示，「AI Agent」在 X 的提及量和搜尋量 2 月出現了明顯的下滑。 [2] 市場關注度下降是否顯示該賽道發展前景不如預期？


帶著這樣的疑問，本報告將從基礎概念入手，系統梳理 AI Agent 在 Web3 領域的演進路徑，深入剖析其技術架構、產業鏈分佈和商業模式，並對 Virtuals Protocol、DIN、Myshell、AIXBT 等代表性項目進行案例研究。同時，我們將探討 AI Agent 在 DeFi、鏈上治理、創作者經濟等關鍵應用情境中的機會與挑戰，結合最新市場資料解析產業發展趨勢，並針對隱私權保護、智慧財產權、投資責任等法律與監管議題提出分析與思考，幫助讀者全面理解 Web3 AI Agent 賽道的現況與未來潛力。

作者：Wayne，Web3Caff Research 研究員

封面： Photo by Unsplash+

字數：全文共 16600+

目錄

  • 1. 歷史起源與簡介
  • 2. AI Agent 原理與技術組成部分
  • 3. Web2 AI Agent 和 Web3 AI Agent 共同的基石：LLM
  • 4. Web3 AI Agent 的加密組件以及產業版圖
    • 4.1 基礎設施與技術供應商
    • 4.2 AI Agent 研發與整合商
    • 4.3 應用層
    • 4.4 加密原生元件的多重定位
    • 4.5 小結
  • 5. 代表性項目研究
    • 5.1 DIN
    • 5.2 ai16z DAO 與 ElizaOS
    • 5.3 Myshell
    • 5.4 Virtuals Protocol 
    • 5.5 Aixbt 和 Luna
  • 6. 法律風險與監理政策
    • 6.1 加密資產和區塊鏈技術特性的潛在風險
    • 6.2 隱私與資料保護
    • 6.3 智慧財產權
    • 6.4 資產管理與投資責任問題
  • 7. 行業挑戰
    • 7.1 需求不足是核心障礙
    • 7.2 投機與泡沫化
    • 7.3 高端人才缺口
    • 7.4 法律與監管風險
    • 7.5 技術挑戰與使用者體驗不足
    • 7.6 缺乏統一的行業標準
  • 8. 前景展望
    • 8.1 DAO 模式推動協作與創新
    • 8.2 模組化架構與客製化需求
    • 8.3 多代理人協同與自主生態
    • 8.4 創作者經濟與 IP 型 AI Agent 的結合
    • 8.5 獨特的 Web3 消費習慣與營收潛力
    • 8.6 與其他細分賽道的融合
  • 9. 結語
  • 10. 要點結構圖
  • 11. 參考文獻

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