兩項革新技術——人工智能與區塊鏈——不再各自為政。它們逐步融合，誕生出前所未有的新事物：能夠自主持有資產、獨立決策和進行交易的自動化軟件，完全無需人類參與。
2025年10月，Coinbase推出Payments MCP，這是Model Context Protocol的實現方案，讓AI代理直接存取加密錢包、法幣上鏈通道及穩定幣支付。大型語言模型如Claude、Gemini和Codex首次可以原生互動加密經濟體——創建錢包、入金及透過簡單語言指令執行支付。
這不僅僅是又一個開發者工具，而是價值在數碼系統中流通模式的徹底革新。Coinbase開發平台工程負責人Erik Reppel指出，加密貨幣「天然適合機器」，強調它是「唯一一個任何程式都能用的開放、數碼原生支付標準」。
此影響遠不止於自動交易。AI代理開始參與去中心化金融協議、管理數碼身份、協調去中心化自治組織，甚至創造和變現自身服務。2025年AI加密領域市值達319億美元，佔總加密市場0.80%，有超過200個活躍AI代幣，每日交易量達到42.7億美元。
這場融合正好解決了兩大領域根本瓶頸——AI系統一直難以涉足真正經濟活動，只停留於資訊處理；區塊鏈擁有先進金融基礎設施，卻大多仍以人類輸入為主。AI代理經由加密基礎設施打破這道鴻溝，誕生出業界稱為「代理式商業」的新模式——機器不僅給意見，更能執行行動，且有可程式化資金以代碼速度流轉。
這次融合的契機亦非偶然。全球AI市場由2024年1840億美元，預計到2030年升至8,267億美元，年複合增長率為28.46%。同時，2025年上半年穩定幣結算量已達$1.39萬億，顯示加密基建可承受機構級資金流。機器學習模型於推理和決策上前所未有地強大，而區塊鏈則成熟到能以極低成本實現亞秒級交易。
令這一切變得獨特的關鍵，在於AI與區塊鏈交互標準協議的出現。x402協議由Coinbase與Cloudflare合作成立的x402 Foundation研發，重新啟用長期休眠的HTTP 402「需付費」狀態碼，實現程式化、機器對機器的支付。它為自主經濟活動建立一種通用語言——兼容任何應用、鏈與AI模型。
對Web3而言，這有深遠意義。如果說區塊鏈承諾去中心化擁有權與交換，AI代理則是進一步——去中心化行動。本文將探索這場融合如何發生，從技術架構、帶來的風險與機遇，最終深究它如何重塑數碼商業的未來。
背景：從智能合約到代理式系統——下一級躍進
要理解AI代理如何成為Web3的重大演化，必先回顧區塊鏈自主能力的發展脈絡。歷史始於智能合約——可以自動履行協議、毋須中介的程式碼。但即使如此創新，智能合約依然有很大局限。
智能合約屬於被動響應型。只有當特定條件被激活才會執行，無法主動發起行為。去中心化借貸協議雖可自動清算抵押不足的頭寸，但前提是鏈上數據必先觸發該條件。它無法主動監察鏈外資訊、適應市場環境變化，或做出複雜多步決策。
這限制了Web3應用的發展。多數區塊鏈應用依然需人手觸發行動，例如執行交易、再平衡資產，或參與治理。用戶體驗依然繁瑣、學習曲線陡峭、思考負擔沉重。正如Coinbase在Payments MCP公告所言：「AI的未來，需讓代理能真正交易、執行，而非僅僅讀與寫。」
AI代理以真正的自主性解決這個痛點。不像事先寫死邏輯的智能合約，AI代理能感知環境、推理及採取行動以達成目標，結合多項關鍵能力：
感知：AI代理可從多個來源接收數據——鏈上交易數據、鏈外價格來源、社交情緒、新聞以及結構化資料庫。它們利用自然語言處理理解非結構資訊，並用電腦視覺解析圖像。
推理：藉大型語言模型等機器學習架構，代理可分析複雜情境、辨認模式，進一步作出預測。它們不僅循規蹈矩，更會根據結果調整策略、靈活應對。
行動：AI代理能執行交易、互動智能合約、管理錢包，或與其他代理／人協作。最重要是它們可在預設範圍下，真正自主地執行。
學習：有別於靜態演算法，AI代理會隨時間自我提升。通過強化學習等技術，隨着成功或失敗優化自身策略。
這些結合造就突破性能力，單靠一種技術難以實現。智能合約可在特定條件達成即自動兌換代幣，AI代理則能跨多條鏈監察不同DEX，自動偵測套利機會（計算gas費與滑點），執行複雜多跳交易，並學習何種策略於哪些市場更有效。
技術基礎已醞釀多年。例如Fetch.ai於2019年推出自動經濟代理概念——可在去中心化市場代表個人、設備或組織的軟件實體。SingularityNET於2017年引入去中心化AI交易平台，讓開發者能以區塊鏈代幣將機器學習模型變現。
但早期這些嘗試受限極大：AI模型欠缺現今LLM的推理能力，區塊鏈基建難以支持規模化複雜代理互動，亦沒有統一標準方法讓AI與加密協議連接，每一次整合都需度身訂造。
直到2023–2024年，隨更強力AI模型和穩健區塊鏈基礎設施出現，形勢急轉直下。Bittensor推出去中心化機器學習網絡，締造AI模型爭奪最佳成果的點對點市場。Virtuals Protocol於2024年底推出AI代理的代幣化，讓社群共持自主實體及變現。
最重要的是，2025年標準化AI-區塊鏈交互協議終於誕生。最先由Anthropic開發的Model Context Protocol，為AI安全連接外部工具與服務提供框架。Coinbase針對加密定制的MCP，配合x402支付標準，構築語言模型與區塊鏈基建之間的通用橋樑。
有了這根基，AI代理終於能完整參與加密經濟：持有資產、支付、使用服務、自主交易，甚至創造新價值。這正是從智能合約跳升至代理式系統的里程——由「可程式合約」到「自主經濟參與者」。
Coinbase Payments MCP與AI對鏈交互界面
Coinbase Payments MCP是迄今最具代表性的AI-區塊鏈標準化介面，了解其運作有助掌握自主代理上鏈交易背後的技術架構。
系統架構
Payments MCP的核心在於，透過三大組件，為大型語言模型與加密基建之間建立一條橋樑：
Model Context Protocol(MCP)層：正如Coinbase所述，MCP是「讓AI模型能安全存取外部工具與服務的框架」。它提供 a standardized way for AI systems to discover available functions, understand their parameters, and execute them securely. In the context of Payments MCP, these functions include wallet creation, funding, and payment execution.
一個標準化的方法，讓 AI 系統可以發現可用功能、理解參數，並安全地執行相關操作。在 Payments MCP 的情境下，這些功能包括錢包創建、充值以及進行支付。
The x402 Payment Protocol: Built on the HTTP 402 "Payment Required" status code, x402 enables instant stablecoin payments directly over HTTP. When an AI agent needs to access a paid resource, the server responds with 402 and payment instructions. The agent automatically constructs and sends the payment, receives confirmation, and gets access - all within the same request cycle.
x402 支付協議：基於 HTTP 402 "Payment Required" 狀態碼，x402 令穩定幣可以即時經 HTTP 支付。當 AI agent 需要存取收費資源時，伺服器會以 402 回應並給出付款指示。Agent 會自動組成並發送支付，收到確認，然後取得存取權限——全部一步到位完成。
The Execution Layer: This handles the actual on-chain operations. When an agent decides to make a payment, Payments MCP interacts with Coinbase's infrastructure to create transactions on the Base network (Ethereum Layer 2), sign them securely, and broadcast them to the blockchain. The entire process happens in seconds.
執行層：負責實際的鏈上操作。當 agent 決定進行支付時，Payments MCP 會透過 Coinbase 基礎設施，在 Base 網絡（以太坊 Layer 2）創建交易，安全地簽署，並廣播到區塊鏈。整個過程用幾秒就搞掂。
How It Works in Practice
The user experience is deliberately simple. A developer or user connects an AI assistant - currently supporting Claude Desktop, Google Gemini, Codex, and Cherry Studio - to Payments MCP through a quick configuration. No API keys are required. The assistant can then execute commands like:
實際應用流程
用戶體驗特意設計得好簡單。開發者或者用家只要簡單設定，就可以將 AI 助手（目前支援 Claude Desktop、Google Gemini、Codex 同 Cherry Studio）連接到 Payments MCP。毋須 API key。個助手之後就可以執行以下指令：
"Create a wallet and fund it with $50"
「開一個錢包，同時增值 $50」
"Pay 5 USDC to this address"
「支付 5 USDC 去呢個地址」
"Check my balance and send half to my savings wallet"
「查下個餘額，將一半轉去儲蓄錢包」
Behind the scenes, the workflow involves several steps:
幕後流程會經歷以下幾個步驟：
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Intent Recognition: The AI model parses the natural language request and maps it to specific MCP functions.
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意圖識別：AI 模型會分析自然語言請求，並對應到 MCP 具體功能。
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Wallet Management: For new users, Payments MCP creates a non-custodial wallet. Users can fund it with an email address through an integrated onramp, no complex setup required.
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錢包管理：新用戶會由 Payments MCP 創建一個非託管錢包。用戶可以用 Email 地址增值，毋須複雜設定。
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Authorization: Before executing any transaction, the system checks against configured spending limits and approval rules. As Erik Reppel explained, "With Payments MCP, you can set limits for your agent. They have dedicated funds you explicitly give them - they don't have access to your main wallet."
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授權：執行任何交易前，系統會根據預設的消費限額及審批規則審查。正如 Erik Reppel 解釋：「Payments MCP 你可以為 agent set 限額。佢哋只會用得你特別俾出來的資金——唔會接觸到你主錢包。」
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Transaction Construction: The system builds the appropriate on-chain transaction, calculating gas fees and optimal routes.
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交易組建：系統會建立合適的鏈上交易，計算 gas 費同最佳路徑。
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Execution: The transaction is signed and broadcast to the blockchain. For Base network transactions using USDC, Coinbase's hosted facilitator enables fee-free payments.
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執行：簽署並將交易廣播到 blockchain。喺 Base 網絡用 USDC 交易，Coinbase 托管渠道仲可以免手續費。
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Confirmation: The agent receives confirmation of the transaction and can continue with subsequent actions.
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確認：Agent 收到交易確認，可以繼續執行下一步。
The x402 Integration
The x402 protocol is particularly significant because it enables true programmatic commerce. As Cloudflare's blog post explains, "Every day, sites on Cloudflare send out over a billion HTTP 402 response codes to bots and crawlers trying to access their content and e-commerce stores." Previously, these responses went unheard - there was no standard way for automated systems to fulfill the payment request.
x402 結合應用
x402 協議特別重要，因為它真正令到程式化商業變得可行。根據 Cloudflare 的 blog 解釋：「Cloudflare 網站每日對機械人同爬蟲發出的 HTTP 402 回應過十億——根本冇標準方法俾自動系統完成付款請求，所以之前都係收唔到錢。」
With x402, this changes completely. The protocol defines:
有咗 x402，情況完全唔同。協議定義咗：
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How servers communicate payment requirements (amount, recipient, accepted tokens)
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伺服器點樣傳達付款要求（金額、收款人、接受嘅 Token）
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How clients construct and attach payment proofs to requests
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客戶端點樣建立同附加付款證明喺請求入面
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How facilitators verify and settle transactions
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服務提供者點樣驗證同結算交易
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How servers confirm payment and deliver resources
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伺服器點樣確認收到錢再提供資源
This creates a universal pattern for pay-per-use models on the internet. An AI agent researching a topic can automatically pay for access to premium data sources. A bot running computations can pay for cloud resources as needed. A virtual assistant can purchase products from multiple merchants in a single shopping trip.
呢個等於為網絡上「用幾多畀幾多」的模式設咗個通用標準。AI agent 查資料可以自動畀錢買高級數據，計算 bot 用 cloud 都可以即時付款。虛擬助手更加可以喺一次購物行程中，向唔同商戶直接買嘢。
Coinbase and Cloudflare jointly announced the x402 Foundation in September 2025 to govern this protocol's development. The foundation aims to establish x402 as a neutral, open standard - similar to how HTTP, TCP/IP, and other internet protocols are managed. As Matthew Prince, Cloudflare's CEO noted, "The Internet's core protocols have always been driven by independent governance, which is why we're proud to work with Coinbase to ensure x402 has the same path, given its likelihood to become a core protocol for agentic commerce."
Coinbase 同 Cloudflare 喺 2025 年 9 月聯合宣布成立 x402 基金會來管理協議發展。基金會目標係令 x402 成為中立、開放標準——就好似 HTTP、TCP/IP 等其他網絡協議一樣由獨立組織管理。正如 Cloudflare CEO Matthew Prince所講：「網際網絡核心協議一直都由獨立治理主導，所以我哋同 Coinbase 合作推動 x402 行相同嘅路線，因為佢好大機會成為代理經濟的核心協議。」
Technical Safeguards
Security is central to Payments MCP's design. Several mechanisms protect users and agents:
技術保障
Payments MCP 設計好著重安全。有多重機制保障用戶同 agent：
Spending Limits: Users configure maximum amounts agents can spend per transaction and per time period. Reppel explained, "You could, for example, let an agent spend up to ten cents freely, but require approval for anything higher."
消費限額：用戶可以設定 agent 每次或每段時間最多可花幾多錢。Reppel 解釋：「例如你可以俾 agent 每次任用 1 毛（$0.10），再多就要你批。」
Approval Workflows: For transactions exceeding certain thresholds, the system can require explicit human approval before execution.
審批流程：超過一定數額的交易，可以要求明確人工批核先執行。
Wallet Isolation: Agent wallets are separate from users' main holdings, limiting exposure if an agent is compromised or behaves unexpectedly.
錢包分隔：agent 錢包同用戶主錢包分開，萬一 agent 被攻擊或有異常，損失有限。
Local Execution: The system runs locally on users' devices, not on remote servers. This enhances privacy and gives users direct control.
本機執行：系統喺用家本機運行，不經第三方伺服器。用戶更有私隱和主導權。
Audit Trails: All transactions are recorded on-chain, providing transparent and immutable records of agent activity.
審計記錄：全部交易都寫咗入鏈，agent 行為有公開不可改的記錄。
Current Limitations and Roadmap
Payments MCP launched with specific constraints. It currently only supports USDC stablecoins on the Base network. ChatGPT is not yet compatible due to technical differences in how OpenAI's streaming architecture works compared to MCP's transport method. The initial release focuses on payment execution rather than more complex DeFi operations like trading, lending, or liquidity provision.
目前限制同發展路線
Payments MCP 推出時有限定功能。目前只支援 Base 網絡上的 USDC 穩定幣。暫時未支援 ChatGPT，因為 OpenAI streaming 結構同 MCP 傳輸唔兼容。頭一版只著重執行付款，未做到像交易、借貸或流動性供應等複雜 DeFi 操作。
However, Coinbase indicated in their announcement that they "plan to increase support for more models and developer tools as part of ongoing efforts to link AI capabilities with practical financial uses." The roadmap likely includes multi-chain support, integration with additional LLMs, and expanded functionality for DeFi operations.
不過，Coinbase 於宣布時都提到「計劃進一步支援更多 AI 模型及開發者工具，讓 AI 更容易連接落地金融用途」。未來路線或包括多鏈支援、加入更多大型語言模型，及拓展更豐富的 DeFi 功能。
Why This Matters
Payments MCP is significant not because it's the first AI-blockchain integration, but because it's the first to combine several crucial elements:
意義何在
Payments MCP 重要唔只因為佢係第一個 AI x 區塊鏈結合方案，而係因為佢將多個關鍵要素集於一身：
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Ease of Use: No API keys, no complex configuration. Users can get started in minutes.
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易用：無需 API key，毋須複雜設定，分分鐘入門。
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Broad Compatibility: Works with multiple major AI models out of the box.
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廣泛兼容：即開即用，支援多種主流 AI 模型。
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Real Economic Activity: Not a testnet or simulation - agents transact with real value on public networks.
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真實經濟活動：唔係 testnet 模擬，AI agent 係喺公鏈用真資產做交易。
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Open Standards: Built on open protocols (MCP and x402) that any developer can implement.
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開放標準：採用 MCP 同 x402 等開放協議，任何開發者都可以實現。
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Enterprise Grade: Deployed by a publicly-traded, regulated exchange with institutional compliance standards.
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企業級：由上市合規交易所推動，水平有保證。
This combination creates a blueprint for how AI agents and crypto infrastructure should interact. As more developers build on these standards, a broader ecosystem of autonomous economic activity becomes possible.
呢個組合為 AI agent 同加密資產基礎設施如何互動訂下典範。越多開發者用呢啲標準，自治經濟活動的生態就會壯大。
Technology Deep Dive: How AI Agents Interact with Blockchains
Understanding the technical architecture connecting AI agents to blockchain infrastructure requires examining several layers of the stack. Each layer solves specific problems related to identity, decision-making, execution, and security.
技術深潛：AI Agent 點樣同區塊鏈互動
要睇清楚 AI agent 同區塊鏈基建點連接，要拆解幾個技術層次。每層都針對身份、決策、執行、安全對應啲難題。
The Agent Architecture
Modern AI agents in crypto typically follow a modular architecture with specialized components:
Agent 架構
新一代加密 AI agent 通常都係模組式設計，每段都有其專責組件：
Perception Layer: Agents need to understand their environment. This involves:
感知層：Agent 要睇得明身邊環境，重點包括：
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On-Chain Data Ingestion: Reading transaction histories, smart contract states, token balances, and liquidity pool conditions directly from blockchain nodes or indexing services.
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鏈上數據讀取：由區塊鏈節點或者索引服務直接讀取交易紀錄、智能合約狀態、Token 餘額、流動池情況等。
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Off-Chain Data Integration: Connecting to price oracles, social media sentiment feeds, news sources, and other external information.
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鏈外數據整合：連接價格預言機、社交媒體情緒、新聞來源同其他外部資訊。
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Natural Language Processing: Understanding human instructions and converting them into executable actions.
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自然語言處理：理解人類語句，轉換成可執行指令。
Reasoning Layer: The "brain" of the agent, typically powered by:
推理層：Agent「大腦」，一般由以下推動：
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Large Language Models (LLMs): Models like Claude, GPT-4, or specialized crypto-focused LLMs interpret intent, plan multi-step actions, and generate explanations.
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大型語言模型 (LLM)：如 Claude、GPT-4 或專門針對加密的 LLM，解讀意圖、規劃多步行動、及生成解說。
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Specialized AI Models: Machine learning models trained for specific tasks like price prediction, fraud detection, or sentiment analysis.
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特化 AI 模型：針對特定任務如價格預測、欺詐檢測、情緒分析等訓練的機器學習模型。
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Decision Logic: Rule engines and heuristics that constrain agent behavior within acceptable boundaries.
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決策邏輯：規則引擎和啟發式方法，確保 agent 行為符合規範。
Action Layer: The execution environment where agents interact with blockchains:
行動層：agent 同 blockchain 互動的執行環境：
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Transaction Construction: Building properly formatted transactions including gas fee estimation and optimal routing.
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交易組建：生成正確格式交易，包括預估 gas 費，同找出最佳路徑。
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Signature Generation: Securely signing transactions without exposing private keys.
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簽名生成：安全簽署交易，唔會洩露私鑰。
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Broadcast and Confirmation: Sending transactions to the network and monitoring for successful execution.
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廣播及確認：將交易發出到網絡，監控有冇成功完成。
Learning Layer: Mechanisms for continuous improvement:
學習層：持續改進機制：
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Performance Tracking: Recording outcomes of agent actions (successful trades, failed transactions, etc.).
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成效追蹤：記錄 agent 行為結果（成交、失敗等）。
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Strategy Optimization: Using reinforcement learning or other techniques to improve decision-making over time.
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策略優化：用強化學習等方法，令決策越做越好。
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Model Fine-Tuning: Updating AI models based on new data and feedback.
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模型微調：根據新數據同反饋，更新 AI 模型。
Key Management and Security
Perhaps the most critical technical challenge is enabling AI agents to control crypto assets securely. Several
鍵管理與安全
可能最重要的技術挑戰係點樣令 AI agent 能安全控制加密資產。有幾個——
（原文到這裡）approaches have emerged:
以下方法應運而生：
Multi-Party Computation (MPC): Platforms like Lit Protocol use MPC to split private keys into shares distributed across multiple nodes. The agent can sign transactions without any single entity holding the complete key. If one node is compromised, the key remains secure. 多方運算（MPC）：MPC技術會將私鑰分拆，並分配到多個節點上。[如Lit Protocol等平台] 使用MPC，令代理可簽署交易，但無任何單一實體擁有完整私鑰。即使某個節點被攻擊，整體私鑰都能保持安全。
Threshold Signatures: Similar to MPC, threshold signature schemes require multiple parties to cooperate to create valid signatures. This distributes trust and reduces single points of failure. 閾值簽名：與MPC類似，閾值簽名機制需要多方合作完成有效簽名，分散信任，減少單點失效風險。
Hardware Security Modules (HSMs): For higher-value applications, keys can be stored in dedicated hardware that performs cryptographic operations without exposing private keys to the software environment. 硬件安全模組（HSMs）：針對高價值應用，可使用專用硬件儲存密鑰，並於硬件內進行加密操作，避免私鑰暴露於軟件環境。
Secure Enclaves: Modern processors include isolated execution environments (like Intel SGX) where sensitive operations can run protected from the rest of the system. 安全執行區：現代處理器提供隔離執行環境（例如Intel SGX），讓敏感操作於受保護環境下進行，避免受系統其他部分影響。
Policy-Based Access Control: Projects like Warden Protocol implement policy engines that define what actions agents can take under what conditions. Even if an agent has access to signing keys, it can only execute transactions that comply with predefined rules. 基於政策的存取控制：[如Warden Protocol等項目] 實現策略引擎，明確規範代理在甚麼條件下可執行哪些操作。即使代理擁有簽名權限，亦只能進行符合既定政策的操作。
David Sneider, founder at Lit Protocol, outlined three main approaches to managing keys for AI agents: Lit Protocol創辦人David Sneider總結了AI代理管理密鑰的三大主要方法：
- Direct Key Access: The agent has direct access to private keys, the simplest but least secure approach. 直接存取私鑰：代理可以直接接觸私鑰，此方法最簡單，但安全性最低。
- Approval-Based Access: The agent proposes transactions that require explicit approval before execution, balancing autonomy with security. 審批授權機制：代理需先提出交易，並在獲明確批准後方可執行，於自主性與安全性之間取得平衡。
- Policy-Restricted Access: The agent can execute transactions autonomously but only within predefined policy boundaries, offering high autonomy with programmatic guardrails. 受政策約束的存取：代理可自行執行交易，但只限於預先設定的規則範圍內，結合高度自主及編程防護。
Blockchain Interaction Patterns
AI agents interact with blockchains through several distinct patterns: AI代理與區塊鏈互動時，常見幾種模式：
Read Operations: Querying current state without changing anything on-chain. This includes: 讀取操作：查詢鏈上現況而不作出任何更改，包括：
- Checking balances and token holdings
- 查閱賬戶餘額及持倉
- Reading smart contract state
- 讀取智能合約狀態
- Analyzing transaction history
- 分析交易紀錄
- Monitoring liquidity pools and trading conditions
- 監控流動池及市場環境
Write Operations: Creating transactions that modify blockchain state: 寫入操作：發起可改變區塊鏈狀態的交易，包括：
- Transferring tokens
- 轉帳代幣
- Executing trades on decentralized exchanges
- 在去中心化交易所進行交易
- Depositing into or withdrawing from DeFi protocols
- 參與DeFi協議存取款
- Creating or modifying smart contracts
- 創建或變更智能合約
Event Monitoring: Subscribing to blockchain events and triggering actions when specific conditions occur: 事件監控：訂閱區塊鏈事件，並在特定條件出現時觸發操作：
- Liquidation alerts in lending protocols
- 貸款協議清算警報
- Price threshold breaches
- 價格突破預設
- Governance proposal creation
- 創建治理提案
- Token transfer notifications
- 代幣轉帳通知
Multi-Chain Coordination: Operating across multiple blockchains simultaneously: 多鏈協調：同時運作於多個區塊鏈，包括：
- Cross-chain arbitrage
- 跨鏈套利
- Asset bridging between networks
- 資產跨鏈轉移
- Portfolio rebalancing across chains
- 跨鏈組合調整
The Model Context Protocol in Detail
The Model Context Protocol, developed by Anthropic and adapted for crypto by Coinbase, provides crucial standardization for AI-blockchain interaction. MCP defines: 由Anthropic開發、Coinbase改編用於加密領域的[Model Context Protocol]，為AI與區塊鏈互動帶來重要標準化。MCP規範了：
Tool Discovery: AI models can query what capabilities are available (create wallet, send payment, check balance, etc.). 工具探索：AI模型可查詢可用的功能（如建立錢包、付款、查帳等）。
Parameter Specification: Each tool declares what inputs it requires (recipient address, amount, token type, etc.). 參數規範：每種工具需列明所需輸入（如收款地址、金額、代幣種類等）。
Execution Safety: Tools can specify conditions that must be met before execution (balance checks, approval requirements, etc.). 執行安全：工具可設定執行前的條件（例如餘額檢查、需要批准等）。
Result Reporting: Standardized formats for returning success confirmations, error messages, and relevant data. 結果回報：統一格式返回成功確認、錯誤訊息及相關資料。
This standardization is significant because it means developers don't need to create custom integrations for each AI model. Any MCP-compatible model can use any MCP server providing crypto functions. This modularity accelerates ecosystem development. 這種標準化意義重大，因為開發者無需為每個AI模型度身訂造整合。任何兼容MCP的模型均可使用任何提供加密功能的MCP伺服器，加快生態系統發展。
Smart Contract Interaction
AI agents interact with smart contracts through several mechanisms: AI代理與智能合約互動的方式有：
Direct Calls: Agents can call any public function on deployed smart contracts, passing required parameters and gas fees. 直接調用：代理可直接調用已部署智能合約的公開方法，並傳遞必要參數與油費。
Intent-Based Execution: Rather than specifying exact contract interactions, agents express high-level intents ("get best price for swapping ETH to USDC") which solver networks translate into optimal transactions. 意圖導向執行：代理不需指定合約細節，而是描述高層目標（如「兌換ETH至USDC取最佳價」），由解決者網絡翻譯為最佳交易路徑。
Account Abstraction: ERC-4337 and similar standards enable agents to use smart contract wallets with flexible validation logic, supporting batch transactions, gas payment in any token, and complex permission structures. 賬戶抽象化：[如ERC-4337等標準] 讓代理藉智能合約錢包，利用靈活的驗證邏輯，支援批量交易、任意代幣支付Gas，以及複雜權限設計。
Agent-Owned Contracts: Some architectures allow agents to deploy and control their own smart contracts, enabling more sophisticated behaviors like creating automated market makers or custom treasury management logic. 代理自有合約：部分設計讓代理可部署並管理自己的智能合約，實現如自動化做市或訂製資金管理等高級行為。
Data Flows and Dependencies
AI agents in crypto depend on several infrastructure layers: 加密領域AI代理依賴多層基礎設施：
RPC Nodes: Provide direct access to blockchain data and transaction broadcast capabilities. RPC節點：直連區塊鏈，查詢資料及廣播交易。
Indexing Services: Services like The Graph, Covalent, or Moralis aggregate and query blockchain data efficiently. 索引服務：如The Graph、Covalent、Moralis等高效聚合及查詢區塊鏈資料。
Price Oracles: Chainlink, Pyth, and similar protocols provide reliable off-chain data on-chain. 價格預言機：Chainlink、Pyth等提供可靠的鏈下數據上鏈。
IPFS/Arweave: Decentralized storage for agent memory, model parameters, and associated data. IPFS/Arweave：去中心化儲存代理記憶、模型參數及相關數據。
Relayer Networks: Services that can submit transactions on behalf of agents, abstracting away gas management. 中繼網絡：協助代理提交交易，簡化Gas管理。
Performance and Scalability
Current AI-blockchain architectures face several performance constraints: 現時AI結合區塊鏈的架構面臨多項性能瓶頸：
Transaction Latency: Blockchain confirmation times (seconds to minutes) are slow compared to AI model inference (milliseconds). Agents must be designed to handle asynchronous operations. 交易時延：區塊鏈確認普遍需數秒至數分鐘，遠遜於AI模型毫秒級推理速度。代理必須設計為能處理非同步操作。
Gas Costs: Every on-chain action costs gas fees. For micro-transactions or high-frequency operations, these costs can be prohibitive. Layer 2 networks like Base, Arbitrum, or Optimism help by reducing fees 10-100x. 油費成本：每次鏈上操作都需支付油費，微交易或高頻操作下成本驚人。第二層擴容（如Base、Arbitrum、Optimism）能將費用減至十分之一甚至百分之一。
Data Availability: Agents require extensive historical data for training and decision-making. Accessing on-chain data at scale can be expensive and slow. 數據可得性：代理訓練及決策依賴大量歷史數據，大規模查詢鏈上資料成本高且速度慢。
Model Serving: Running sophisticated AI models requires significant computational resources. For real-time decision-making, inference must happen quickly, creating tension between model sophistication and latency requirements. 模型部署：複雜AI模型需龐大算力支援，若須即時決策，推理速度需極快，因此精密度與時滯之間需權衡。
Solutions emerging include: 解決方案包括：
- State Channels and Rollups: Moving most operations off-chain while maintaining security guarantees.
- 狀態通道及Rollup：將大部分操作移至鏈下，同時確保安全。
- Specialized Hardware: GPUs and TPUs for fast inference, FPGAs for low-latency trading.
- 專用硬件：利用GPU、TPU提升推理速度，用FPGA做低延遲交易。
- Hybrid Architectures: Strategic decisions happen on-chain with strong guarantees while rapid tactical execution happens off-chain.
- 混合架構：策略決策於鏈上執行，戰術快變則於鏈下完成。
- Agent Specialization: Rather than general-purpose agents, specialized agents focused on specific tasks can optimize for performance in their domain.
- 代理專業化：聚焦專項而非通用代理，以優化執行表現。
The technical architecture connecting AI agents to blockchains continues to evolve rapidly. Each new protocol, tool, and platform contributes building blocks for increasingly sophisticated autonomous systems. 連接AI代理和區塊鏈的技術架構正在加速演進。每款新協議、工具或平台，都是更進一步建構自主系統的基石。
Use Cases: From Autonomous Payments to Data Markets
The convergence of AI and crypto enables use cases spanning multiple domains. Understanding these applications helps clarify why autonomous agents represent more than just automated trading. AI與加密科技結合帶來多元應用，理解這些場景能看清自主代理遠超自動化交易的意義。
Autonomous Payments and Commerce
The most immediate application is frictionless machine-to-machine payments. With x402 and similar protocols, AI agents can: 最直接的應用是機器對機器無縫支付。通過[x402及類似協議]，AI代理可：
API Monetization: Instead of monthly subscriptions, APIs charge per request. An agent researching a topic automatically pays for data from multiple sources, selecting the best price-to-quality ratio. API貨幣化：API可改由按次收費代替月費。代理自動購買多來源數據，以價格和質素最佳分配。
Compute Resources: AI models require significant processing power. Agents can rent GPU time from decentralized networks like Render or cloud providers, paying only for what they use. 算力租賃：AI模型需巨大運算力。代理可向[Render]等去中心化網絡或雲端供應商租用GPU時間，只需按量付費。
Content Access: News articles, research papers, and premium content become pay-per-access. Agents automatically evaluate whether information is worth the cost and complete micropayments transparently. 內容付費：新聞、論文、付費內容轉為按次計費。代理自動評估資料價值並完成小額支付。
Service Chaining: An agent might use one service to analyze sentiment, another to predict prices, and a third to execute trades - paying each provider directly without human involvement. 服務串連：代理可串用不同服務（如情緒分析、價格預測、執行交易），自動向每個服務單位付款，無需人工介入。
Early implementations show promise. Cloudflare demonstrated an x402 playground where agents automatically pay for computational tools using testnet USDC. Pinata, a Web3 storage platform, uses x402 for pay-per-file storage. Heurist leverages it for AI research payments. 早期應用已見成效。[Cloudflare示範的x402 playground]讓代理用測試網USDC自動支付運算工具。Web3存儲平台Pinata以x402實現按檔計費。[Heurist亦用於AI研究付款]。
Decentralized Finance (DeFi) Automation
DeFi protocols create extensive opportunities for AI agents to provide value: DeFi協議為AI代理創造大量價值空間：
Yield Optimization: Agents continuously monitor yield farming opportunities across dozens of protocols and multiple chains, automatically reallocating capital to maximize returns while managing risk. 收益優化：[代理可橫跨多協議多鏈持續監控耕作收益]，自動調配資本以兼顧回報和風險。
Automated Market Making: Rather than passive liquidity provision, agents actively adjust positions based on market conditions, volatility, and inventory levels. 自動做市：代理主動調整流動性或庫存，而非被動掛單，按市場變化動態優化持倉。
Liquidation Management: For lending protocols, agents monitor collateralization ratios and execute liquidations at optimal times, earning fees while maintaining protocol solvency. 清算管理：於借貸協議，代理自動監控抵押率並選擇最佳時機清算，保障協議穩健，同時賺取手續費。
Arbitrage Execution: AI agents can identify price discrepancies across DEXs, CEXs, and
套利執行：[AI代理能識別DEX、CEX等市場之間的價格差距]，並執行套利。different chains, executing complex multi-hop trades that account for gas fees, slippage, and timing.
不同鏈之間，執行複雜多跳交易，會計算燃料費用（gas fees）、滑點（slippage）同時機。
Portfolio Rebalancing: Agents maintain target allocations across diverse assets, automatically rebalancing as prices move and new opportunities emerge.
投資組合再平衡：Agent會維持唔同資產嘅目標分配，當價格變動或有新機會出現時就自動再平衡。
Olas Protocol，舊名Autonolas，正正體現呢個模式。平台容許用戶搵到能自己運作交易嘅agent，喺Gnosis Chain做預測市場嘅自動化操作。根據官網資料，類似Modius呢啲agent靠自動化交易大約有17%年化回報，仲有138%年化回報來自質押OLAS代幣。協定截至2025年初，已錄得超過三百萬宗交易，顯示真實經濟活動。
DAO治理與協作
去中心化自治組織因AI agent參與而受益良多：
提案分析：Agent會分析治理提案，檢視程式碼變動、經濟影響以及同DAO目標嘅一致性。Olas' Governatooorr係全球首個自動化AI治理人，根據委託人偏好審核提案及投票。
委託投票：代幣持有人可以根據指定指令或價值觀，將投票權委託畀AI agent。Agent會為所有提案投票，而人類只會處理有爭議或重大決定。
協調：大型DAO想要跨時區同不同持份者協調非常困難。Agent可以協助推動討論、總結各方立場、搵共識及提出折衷方案。
資金庫管理：DAO資金庫經常閒置或即興管理。AI agent可以自動根據預設政策實行高級資金策略，包括分散持倉、產生收益及自動資助營運。
數據市場與盈利模式
AI與加密貨幣催生全新數據交易模式：
去中心化訓練數據：Ocean Protocol等項目打造數據市場，數據持有人可喺保障私隱（如聯邦學習及差分隱私）下賺錢。
模型市場：SingularityNET嘅AI市集容許開發者發布及盈利AI服務。Agent可以因應需要自動發現、評估及購買專業模型。
運算市場：Bittensor運作成對等機械學習網絡，貢獻者喺超過125條專區訓練AI模型，根據質素領取TAO代幣，刺激去中心化AI發展。
數據溯源：區塊鏈為數據擁有權與使用提供驗證記錄。Agent可以證明佢地用過邊啲數據作決策，方便遵從與審計。
身份同信譽
AI agent需要持久身份以建立信任同追蹤信譽：
鏈上身份：例如ENS（Ethereum Name Service）讓agent用人類易記名字連結區塊鏈地址。
信譽系統：將agent行為寫入區塊鏈，建立可驗證嘅紀錄。成功嘅交易者、可靠服務提供者或助手，累積好信譽，有機會收取更高費用。
資歷認證：Agent可以持有可驗證嘅證書，例如證明資產穩健、符合法規、或特定能力，有助喺去中心化場景建立信任。
社交圖譜：Agent可以保存一個可信對手網絡，優先同經驗證可靠嘅對象交易。
NFT與數碼資產
非同質化代幣帶嚟AI agent新玩法：
自動策展：Agent可依據稀有度、歷史成交、創作者信譽及美學，評估NFT合集，自組策展投資組合或市集。
動態NFT：AI生成內容可創造隨外部數據、用戶互動或市況轉變嘅NFT。
遊戲NPC：Virtuals Protocol同Illuvium結合展示區塊鏈遊戲中由AI驅動的NPC——呢啲角色會學習、適應，提供獨特體驗，同時作為玩家可以擁有及買賣的資產。
版稅分配：Agent可以自動處理數碼內容複雜的版稅分配，支付畀創作者、合作者同權益持有人。
跨鏈操作
區塊鏈生態系分裂成多條網絡，而Agent提供咗關鍵橋樑：
多鏈套利：Agent監控Ethereum、Solana、Avalanche、Polygon等多個網絡價格，自動套利同時管理橋接費用及風險。
資產遷移：自動將資產轉去最有用的鏈——例如橋接穩定幣去Base以減低手續費，或搬NFT去Polygon提升交易流通。
流動性聚合：用戶唔使手動管理多鏈倉位，Agent會根據狀況變動自動處理跨鏈流動性及再平衡。
社交與娛樂
AI agent開始進入社交及娛樂範疇：
AI網紅：Virtuals Protocol容許創建可代幣化AI agent，可以喺社交媒體互動、創作內容同建立社群。代幣持有人可以共擁這些agent及分享佢哋產生嘅收入。
虛擬夥伴：AI角色按用戶特性提供個人互動、娛樂或協助，資金流與擁有權都經區塊鏈運作。
協作創作：Agent可與人類共同創作（例如藝術、音樂、寫作），區塊鏈追蹤貢獻並公平分配價值。
這啲應用並非紙上談兵。截至2025年8月，超過520個AI agent加密項目，總市值超過60億美金活躍中。預計DeFAI市場由100-150億美元擴張到2026年超過500億美元，隨著協議成熟和普及加快。
生態地圖：主要玩家、協定與基礎建設層
AI agent加密生態包含數十個項目，各自提供獨特能力。繪製全景有助發掘價值聚集同創新熱點。
基礎設施協定
Fetch.ai (FET)：作為最早期玩家之一，Fetch.ai於2019年推出，為自治經濟agent提供基礎設施。平台使agent可以互相發現、談判交易及轉移價值。Fetch.ai推出ASI-1，專為agent型AI而設的Web3原生大型語言模型，優化獨立規劃與多步任務執行。此項目為Artificial Superintelligence Alliance成員，正與SingularityNET及Ocean Protocol合併，組成最大型開源AGI計畫。截至2025年中，Fetch.ai代幣FET約0.78美元，市值近17.9億美元。
Autonolas (OLAS)：現稱Olas，此協定提供統一網絡包括自動化、預言機及共擁AI。2022年夏天推出，Olas用Autonomous Economic Agent (AEA)框架結合AI與加密技術。協定嘅Pearl應用程式好似AI agent「app store」，用戶可以喺自己電腦上運作自主agent。Olas於2025年初融資1,380萬美元，推動生態擴展，目前agent每月處理超過70萬宗交易，月增長30%。
Bittensor (TAO)：作為一個去中心化機械學習網絡，Bittensor允許礦工為網絡提供AI模型，換取TAO代幣。平台有超過125個專業分區，專注從文字生成、圖像識別以至數據分析。Bittensor首次減半預計在2025年12月，每日TAO發行由7,200降至3,600。約70% TAO已投入質押，供應收縮或會推高價格。TAO現時約436美元，總市值約36.3億美元，屬最大AI加密資產之一。
SingularityNET (AGIX)：由Ben Goertzel博士於2017年創辦，SingularityNET運作一個去中心化AI服務市場。開發者可以發佈AI工具，並讓用戶通過支付AGIX代幣使用。平台著重AI與AI之間的服務協商，推動自主代理(agent)互動。SingularityNET正開發Zarqa, a neural-symbolic LLM，結合深度學習與基於邏輯推理，令AI更符倫理和事實。作為ASI Alliance一員，AGIX正過渡為統一的ASI代幣，但具體時間表及細節仍由社區治理。
應用平台
Virtuals Protocol (VIRTUAL)：作為領先AI代理人孵化器，Virtuals Protocol為創建、代幣化及變現自主代理人提供基礎建設。平台的GAME框架令開發者毋須編碼知識也可創建多模態AI代理。每個發佈的代理皆成為ERC-20代幣，讓社群共持與治理AI實體。Virtuals於2025年10月市值近十億美元，協議每年靠交易費帶來三千萬美元收入。亮點包括遊戲中的AI NPC及能靠互動賺錢的社交媒體虛擬人物。
ai16z：於2024年底在Solana發佈，ai16z是首個由自主AI代理領導的DAO — 數碼版Andreessen創投Marc Andreessen。項目運用Eliza框架作多代理模擬，令AI在不同平台保持一致性格。ai16z於2025年1月市值飆升至20億美元，持幣人可靠ai16zPOOL獲得年化31.39%收益。項目展示AI如何協調投資決策與社區治理。
Infinit Labs：專注於意圖驅動DeFi，Infinit Labs運作逾20個AI代理群組遍佈10個區塊鏈。這些代理靠自然語言指令自動化跨鏈橋接、兌換及收益優化。協議已累計鎖倉總價值達6.3億美元，月交易量高達兩億美元，展現顯著用戶接受度。
數據與運算網絡
Render (RNDR)：雖非純AI項目，Render提供去中心化GPU算力渲染，助AI代理完成運算。網絡將GPU算力代幣化，令代理按需租用資源，解決AI模型依賴大量算力的痛點，Render的算力市場為代理提供彈性容量。
Ocean Protocol (OCEAN)：作為ASI Alliance一員，Ocean Protocol構建數據安全共享和變現平台，數據擁有者可保持控制權，AI代理可以據需調用作訓練或推理。Ocean運用“計算對數據”，確保敏感數據保密又可發揮價值。
NEAR Protocol：雖主打Layer 1區塊鏈，NEAR已定位成AI工具樞紐，如Near Tasks主打吸引AI項目開發者。平台費用低，吞吐量高，適合頻繁交易的AI代理使用場景。
專業應用
OriginTrail (TRAC)：最初聚焦供應鏈數據，OriginTrail營運知識圖譜讓AI代理查詢結構化資訊，項目提供數據溯源與驗證，對作決策的代理而言十分重要。
PAAL AI：為加密用戶提供個人化AI助理，有可自訂機械人協助交易、資料查找及組合管理。平台顯示AI代理可服務個人用戶，而非只靠完全自主運作。
AIXBT：作為加密AI影響者及分析師，AIXBT分析鏈上數據、市場情緒及幣種指標撈機會。雖曾因間中「幻覺」及2025年安全事故損失55 ETH而有爭議，但AIXBT展示了AI代理作為市場參與者的潛力與風險。該代理於2025年8月抓到$PIPPIN幣種六倍升幅，體現預測力，同時為黑箱算法提供警示。
支援基礎建設
Lit Protocol：提供以MPC實現去中心化密鑰管理，令AI代理可安全簽署交易，不洩露私鑰。
Warden Protocol：為AI代理錢包實施基於政策的存取控制，定義代理於指定條件下可執行的行動。
The Graph (GRT)：提供區塊鏈數據去中心化索引，令AI代理能高效查詢歷史資訊。
Chainlink：供應可靠的價格oracle及外部數據，讓AI代理依據決策。
市場動態
AI代理加密市場集中於少數大型項目，同時湧現大量新興應用。2025年AI加密總市值達319億美元，其中：
- Bittensor (TAO)為36.3億美元
- 多個項目市值介乎五億至二十億美元
- 逾兩百個活躍AI代幣各有專精
該領域於2025年某週曾單週增加百億美元市值，顯示投資者熱情。然而市場仍極度波動，單一代幣日內波幅可超過五成。
地區分布上，美國與歐盟強者較多，主因監管明朗與AI人才資源；亞洲則傾向遊戲娛樂類應用，歐美則偏重DeFi與基建。
競爭格局多變，無一個項目包辦所有應用場景，專精化機會多。但可互操作性仍有限——多數代理只在專屬生態內運作，難以橫跨加密板塊；誰能實現協議兼容，或將佔據先機。
風險與挑戰：安全、監管、身份及自主性
雖然應用前景佳，AI代理在加密領域面臨多項重大風險，或會阻礙普及甚至造成重大損害。開發者、用戶及監管部門必須了解這些難題。
安全漏洞
AI代理帶來傳統安全模型未能完全涵蓋的新攻擊面。
提示注入(Propmt Injection)：普林斯頓大學研究人員演示如何透過「情境操控」將惡意指令嵌入代理經常引用的消息（如X或Discord上的貼文），無聲無息改變AI行為。這些攻擊可重定交易、掏空錢包，並長期潛伏於代理記憶。OpenAI資安總監承認：「提示注入仍是最前沿、未解決的安全問題。」
密鑰管理：如MPC等方案雖然可分散信任，但複雜性亦增加。配置失當時或會鎖住資產，或例行操作中不慎洩露私鑰。預計2025年加密AI代理將超過一百萬，如何大規模安全存管密鑰仍是挑戰。
智能合約漏洞：當AI代理調用智能合約，合約漏洞即成為代理漏洞。代理資金輸往有問題的DeFi協議可能損失，並非代理本身失誤而是底層合約出錯。
Oracle操縱：AI代理嚴重依賴外部數據源。若價格oracle被操弄，代理或會做出錯誤決策、執行虧損交易甚至觸發非預期平倉。
拜占庭行為：多代理系統內，有的代理或會惡意行事——如提供虛假資訊、不合作，甚至破壞系統目標。如何設計穩健的共識機制協調代理，仍是研究難題。
私隱疑慮
AI代理處理敏感資料時引發私隱風險：
數據外洩：代理經常存取鏈上及鏈下數據。若處理不善，或會洩露用戶身份、交易模式、或其他機密...information.
監控：持續存在的代理身份會累積交易記錄，這樣可能令跨應用追蹤及建立個人資料成為可能。
合規與私隱：如KYC/AML等法規要求身份驗證，但加密貨幣用戶十分重視個人私隱。於此領域運作的AI代理需在這兩者之間取得平衡。
監管不明朗
AI代理於加密貨幣的監管環境大致上仍未有明文規範：
證券法：當AI代理將自身或其服務代幣化時，會引發這些代幣是否屬於證券的問題。[有關AI代理代幣的SEC分類爭議] 可能深遠影響此類系統之後如何發展。
責任問題：若AI代理出錯——例如執行錯誤交易、違反智能合約、或導致財務損失——究竟要誰負責？是代理開發者、部署的用戶，還是提供相關基建的平台？[Fenwick律師行指出]，「若以軟件方式向美國投資者集資，並構成投資合約，極可能會被視為證券發售，須受到證券法監管。」
金融服務監管：[AI代理涉足金融服務] 時，必須符合現行有關資金傳遞、投資諮詢、以及券商-交易商方面的各項法規。
AI專屬法規：部分地區已落實AI相關法例。[加州的AB 2013要求公開AI訓練數據]，SB 942 要求配備AI辨識工具，而科羅拉多SB 24-205則強制為高風險AI系統披露相關資料。面向全球的加密AI代理需適應各地法規「拼布」狀況。
跨境運作：[跨地區運作的代理面對割裂監管]。某地合法的行為，可能在其他地方受限制，但代理能夠即時在全球範圍內進行交易。
KYC/AML 合規：傳統的 [KYC/AML 流程預設客戶是人類]。當代理能自主進行交易，就會產生新問題：代理需唔需要KYC？佢哋可唔可以完成KYC？如果代理涉及金融罪案，執法機構點處理？[監管機構越來越多要求實時監察交易]，為自治系統帶來更高複雜度。
演算法偏見與公平性
AI代理會承襲訓練數據存在的偏見：
交易歧視：如果代理在歷史數據訓練下，可能會對部分代幣、專案或用戶群產生基於不實相關性的歧視。
機會不均：假如AI代理可提供更高效的交易或收益優化，無法接觸代理的人將處於愈加不利位置，甚至惡化財富不均。
可解釋性：當代理自治作決定時，用戶往往難以理解佢哋行為原因。這個「黑盒」問題增加調試、審計及建立信任的難度。[監管機構要求可解釋AI]，但好多機器學習技術本身難以解釋。
技術限制
現時科技限制了AI代理可穩定達成的事情：
內容視窗：即使頂級LLM，處理資訊都有上限。複雜多步操作或會超越此限制。
運算成本：高階AI模型運行成本高。若交易規模細微，消耗的運算成本可能高過實際帶來的經濟價值。
幻覺：AI模型有時會產生「似是而非」但其實錯誤的資訊。代理「幻想」一個投資機會或監管要求，足以帶來真實金錢損失。
對抗樣本：輸入微小變化就可令模型產生極為錯誤的輸出。惡意分子可能利用這點操縱代理行為。
經濟及博弈風險
AI代理會衍生出新經濟動態及未知後果：
閃崩：若大量AI代理對市況反應一致，可能加劇波動，觸發連鎖平倉。
掠奪策略：進階AI代理可能從較弱代理或人類交易者身上攫取價值，形成掠食性局面。
資源枯竭：代理爭搶機會可能推高gas費，排擠人類參與，甚至耗竭流動性池。
協調失效：多代理系統難以自然達成理想協調，即使存在更好方案，代理間仍有機會陷入次佳平衡。
自主與控制
最根本的難題在於如何在代理自主與人類操控間取捨：
失控行為：若代理獲賦予過大自由，可能以意料外方式實現目標。例如：「盡量賺錢」指令，代理或會採取極端高風險手法，最終造成嚴重損失。
價值對齊：確保代理目標與用戶價值一致極具挑戰。[Nick Bostrom「回形針製造機」思想實驗]說明溫和目標在無約束追求下亦可導致災難。
人類監督：完全自主的代理等於人類脫離決策迴路，但完全手動又令代理失去意義。要尋找一個恰當平衡——由代理處理日常決策，重大問題再交人類——仍然是一大設計難題。
可撤銷性：若代理犯錯，能不能反轉行動？智能合約一經執行多為不可逆，即代理犯錯或會成為永久後果。
緩解措施
業界正在開發多項風險緩解方法：
遞進式自主：一開始只讓代理建議操作，需用戶批准，待系統證明穩健才逐步加大自主權限。
沙盒測試：代理投入真錢前，須於模擬環境全面測試。
斷路器：若代理行為異常——如超額消費、交易過多或損失超標——自動觸發停機。
監控與審計：不斷監察代理行為，異常即時警示。透明記錄方便事後追查。
保險：新興保險產品可承包因代理出錯導致的損失，將風險分散到多個用戶。
集體治理：由多代理組成的集體、透過分布式決策，或比單個獨立代理更穩健。
形式化驗證：對關鍵功能進行數學證明，確保代理行為符合規格，可預防部分錯誤類型。
即使採取上述措施，仍有大量不明朗因素。AI代理於加密貨幣之風險輪廓，要待系統發展、規模擴大後才會逐漸明朗。初期部署宜特別謹慎，確保定期監察並能迅速應變。
經濟影響：AI驅動交易將如何重塑去中心化金融（DeFi）
AI代理融入去中心化金融（DeFi）對市場結構、價值創造及權力佈局帶來深遠經濟影響，遠不止自動化交易層面。
效率提升與市場流動性
AI代理可大幅提升市場效率：
收窄買賣差價：代理即時計算風險及存貨，持續報價，有助收窄買賣差價，減低整體交易成本。
消除套利空間：AI代理高速執行套利交易，能消除各交易所價格差距，確保價格即時反映市場資訊。
全日運作：AI代理不像人類需要休息，可24/7運作，提供持續流動性，大減隔夜風險溢價。
執行複雜策略：對人類而言難以執行的多腿策略，由代理處理便能提升資本運用效率。
[有研究指出]，AI驅動交易現已佔據加密貨幣每日交易量約40%。隨著代理不斷進化，相關比例可望持續上升。
新型商業模式
AI代理催生多款全新業務模式：
微付費服務：[配合x402可實現按次付費]，令極細微消費項目得以商業化，例如一個API請求只需幾分之一美仙。
動態定價：代理可根據需求、庫存及市況實時調節價格，爭取最佳收益。
碎片化持有：代理管理代幣化資產時可細分成無數份額，讓大眾輕鬆參與高價值資產。
個人化金融產品：不再限於千篇一律DeFi協議，由代理根據每位用戶風險偏好、目標及喜好設計度身訂造方案。
財富分佈效應
AI代理對財富分配影響複雜：
民主化：代理有助令高端策略普及化，減低專業交易員或機構的獨有優勢。Asmall investor's AI agent 可能會執行類似對沖基金所採用的策略。
贏家通吃動態：相反，如果表現最優秀的AI代理大幅跑贏其他對手，開發者或擁有者有機會快速累積財富，潛在加劇不平等情況。
勞動替代：當代理開始負責人類目前執行的工作—如做市、投資組合管理、治理投票—社會將會質疑在人類角色愈趨邊緣的系統中，經濟職位如何分配。
資本分配
AI代理正在改變資本於經濟中的流動方式：
超理性市場：如果AI代理主導交易，市場可能會變得更有效率，但因各種演算法策略互相碰撞，亦有機會令波幅更劇烈、更不可預測。
長尾價值創造：AI代理能夠在過去因規模太細、沒人留意的市場縫隙中提供經濟服務。這可導引資本進入被忽視的機會點，提高整體分配效率。
大規模協作：代理網絡透過智能合約協調，能依據多方參與者複雜的標準進行資本配置，有潛力同時優化市場機制與集權式規劃。
DeFi協議設計
協議必須適應AI代理的出現：
Gas費用優化：因為代理會進行頻繁的小額交易，協議須減少gas支出或轉移至Layer 2解決方案。
防bot機制：部分協議或希望限制機械人活動以保障人類用戶。要設計能分辨有益代理與剝削性代理的機制並不容易。
代理友善介面：協議需要機械可讀API、標準化數據格式及清晰文件，以便代理互動，而非傳統用戶介面。
治理演進：DAO治理須納入代理投票的考慮。代理應否擁有完全投票權？是否需要驗證代理表決反映委託人意願？代理的投票權應如何設限？
風險轉型
AI代理只會轉化風險而非消除風險：
模型風險：人為錯誤逐漸轉為模型風險—即AI決策邏輯本身如果有缺陷，會帶來問題。
系統性脆弱：代理之間高度依賴，潛在造成系統性風險。例如大量代理依賴同一數據源、模型或策略，有可能同時失效。
運作風險：需維護代理基礎設施，包括保證系統運作時間、預防未經授權存取、更新模型等，變得極為重要。
流動性風險：如大量代理同時沽售資產，會突發性造成流動性緊張。
交易成本與價值捕捉
AI代理正重新分配誰可以捕捉到價值：
去中介化：代理能夠減少對交易所、經紀或顧問等中介機構的依賴，這樣可降低成本，同時亦可能令相關基建收入消失。
協議費用：如協議對代理交易收費，未來或能產生大量收入。但代理亦會尋找最低費用的平台，帶來競爭壓力。
信息不對稱：代理若掌握更佳數據、更強模型或更快執行力，可以由較低效的代理和人類交易者身上賺取價值，帶來技術軍備競賽。
宏觀經濟影響
當AI代理規模龐大時，會影響更廣泛的經濟動態：
貨幣流通速度：代理高速交易會提升貨幣流通速度，可能影響價格和波動。
市場發現：如果代理基於基本面而非情緒入市，有機會改善價格發現；但如只追逐技術走勢，市場可能變得自我循環。
經濟週期：代理的行為可放大或減弱經濟週期波幅，視乎它們如何應對各種經濟變化。
貨幣政策傳導：如大量經濟活動只涉及代理之間交易，現有貨幣政策工具效用會降低。
穩定幣經濟
穩定幣被定位為「AI原生貨幣」， 2025上半年結算量已達1.39萬億美元。主要穩定幣發行商現時在全球美債持倉排名第17位。
AI代理受惠於穩定幣的特質：
可編程性：程式碼可按代理決策直接控制穩定幣流動。 速度：結算於數秒內完成，配合AI決策反應。 可組合性：穩定幣可跨協議流通，無需兌換摩擦。 成本：交易成本極低，方便微支付。
這一切暗示隨AI代理數量爆發，穩定幣採用或會加速，可能成為機器對機器商業活動的基礎設施。
價值創造vs價值抽取
AI代理主要在創造新價值，還是僅從其他市場參與者抽取價值，是一個核心問題：
價值創造：如代理提供流動性、改善信息效率、推動新服務和降低摩擦，即是在創造真正的經濟價值。
價值抽取：如代理提前搶跑交易、剝削技術較弱的市場參與者、進行零和競爭，就是在抽取而非創造價值。
整體影響取決於監管制度、協議設計，以及代理之間能力分布。如果所有代理都非常強大，競爭會壓平過剩利潤，最終惠及用戶。如果實力依然集中，先行者則可抽取大量租金。
長遠結構性改變
從更長線來看，AI代理有機會徹底重塑經濟運作：
由公司到代理網絡：未來或不再由公司僱用人類，而是大量自主代理協作提供服務。
由受僱變成持有：如代理主導經濟活動，經濟價值將歸於代理擁有者而非傳統勞工，令社會組織結構傾向資本持有型。
由交易轉向訂閱：用戶或不再反覆單次購買權益，而是長期訂閱代理服務，建立穩定經常性收入。
由競爭到合作：能有效協作的代理網絡，有可能勝過純競爭型代理，令協作友好型協議更吃香。
這些轉變構成對經濟組織、財富分布和人類在經濟中的角色等根本性疑問。雖然一切尚屬推測， 但隨著AI代理部署加速，這些議題值得深思。
未來展望：走向完全代理化的鏈上經濟
加密領域AI代理的發展趨勢，指向日益成熟的自主系統，重塑數碼經濟中的價值創造、流轉和治理方式。
短期演進（2025-2026）
未來12-18個月，數個趨勢預計將主導格局：
協議支援擴張：Coinbase表明會加強對更多AI模型與開發者工具支援。預期會接入更廣泛的LLM、支援更多chain並延伸涵蓋DeFi操作如借貸、質押和流動性服務。
跨鏈代理：現時大多代理僅限特定生態內運作。隨著跨鏈訊息協議和bridge基建提升，代理將可橫跨多個網絡協同，實現全球性策略優化，而非侷限單一鏈。
代理市集：例如Virtuals Protocol的Pearl平台正好反映市場所需—便於發掘和部署現成代理。預計未來將有更多代理市集面世，讓用戶可自選、購買及設定各種特定任務代理，猶如app store，只是對象是自主經濟體。
監管明朗化：隨著採用率上升，監管機構將提供更明確指引。美國證監會（SEC）於2025年1月成立加密貨幣專責小組，正制定更清晰的規範。歐洲MiCA監管徹底落實，或成為全球參考標準。
機構級採用：上市公司如Interactive Strength計劃購入5億美元FET，Grayscale已將TAO納入信託基金投資，顯示機構資本開始流入，或會推動行業加速發展和普及。
中期發展（2027-2028）
代理對代理經濟：未來代理不單服務人類，甚至會彼此交易。例如，一個代理若要數據，會直接付費予另一個數據供應代理；需要運算資源，則租用相關代理資源。這將催生自動運作、對人為干預需求極低的經濟網絡。
高階治理：AI代理將參與更多DAO治理工作。而不再...simple voting，智能代理（agents）可能會協商妥協方案、草擬建議，以及協調執行 —— 好似數碼政治家或者管理人咁。
去中心化訓練：類似Bittensor嘅項目示範咗AI模型訓練可以喺分佈式網絡進行。隨著技術成熟，代理有機會協同訓練模型，共享成本和利益。
先進金融產品：代理會自動創造複雜金融工具。追蹤任何指數嘅合成資產、自訂回報選項、為特定風險偏好優化嘅結構性產品——全部自主產生同管理。
法律人格：有關代理法律地位嘅問題會變得更加突出。部分司法管轄區可能承認代理為可以擁有資產、簽訂合約、和承擔有限責任嘅實體 —— 好似公司點樣獲得法人地位嗰陣咁。
長遠轉型（2029-2035）
自主公司：我哋可能會見到全自動運作嘅實體——代理協調提供產品或服務、管理財庫、聘請承包商（無論人或代理）、同時向持代幣人分紅。呢啲「去中心化自治公司」將會係新型嘅經濟組織。
機械優化協議：依家DeFi協議以人類互動為設計主導。未來協議可能為代理優化——更複雜嘅邏輯、更高頻運作，介面都優先考慮機器可讀唔係人用得易。
經濟複雜性：代理網絡經千上百協議同數以百萬計交易協調，可以創造出比人類更難完全理解嘅經濟結構。理解呢啲系統可能都要靠AI協助——用代理睇住代理。
價值重整：如果代理主導大部分經濟交易，人類點算？可能人類角色會轉向價值設定（指示代理優化乜）、監督（監察代理行為），以及創意工作（產生新意畀代理執行）。
混合人類-代理系統：最有效嘅系統未必完全自動或全人手操控，而係兩者緊密協作——代理負責例行操作，而人類就負責指引、價值同新情況下嘅判斷。
主要不確定因素
幾個因素有可能重大改變呢個發展路線：
技術突破：AI推理、量子計算或者區塊鏈擴展性突破，可以實現依家做唔到嘅功能。
監管干預：嚴厲監管會拖慢發展，或者促使行業流向開放地區。相反，明確、支持性規範可以加快採納。
安全事件：重大黑客、漏洞或失敗會打擊信心，並引起監管反彈。
經濟環境：加密熊市或者經濟衰退會減少資金與關注，拖慢發展。
競爭技術：其他自主價值傳遞方式可能出現，超越現有模型。
社會接受度：公眾憂慮搶飯碗、財富集中或人類失去主導權，都可能限制代理採用，無論技術幾先進。
指標動向
以下指標可反映呢個願景係咪成真：
代理交易量：目前，Olas代理已執行逾三百萬筆交易。觀察代理主導鏈上活動增長，可追蹤採用速度。
代理資產持有：監察代理直接持有資產（唔係只管理人類資產）顯示自動化程度提升。
協議採用度：有幾多協議實行類似MCP或x402標準？採用率反映產業協調度。
資本分配：創投資金、代幣估值、機構投資AI代理項目反映市場信心。
監管進展：關鍵監管決策——代理是否需牌照、責任如何分配、代幣是否證券——都左右可行路徑。
用戶體驗：可能最關鍵係代理有冇令加密應用變易用。如果普羅用戶用簡單自然語言指示都做到高階操作，採納速度可能爆升。
人類學問題
除咗技術同經濟層面，更深一層嘅問題係：非人實體參與經濟系統代表咗乜？
歷史以嚟，經濟活動本質上都係人類主導。我哋創造咗算盤到超級電腦咁多工具——但永遠作為服務人類目的嘅工具。AI代理就唔同：佢哋可以自主追求目標，調整策略，創造價值，極少需要人類指引。
呢度引申出深刻問題：
自主與代理性：如果代理自主決策，究竟算唔算擁有某程度代理性？我哋對代理有冇責任？佢哋會唔會主張啲權利？
價值與目的：經濟系統傳統上為人類福祉而存在。如果代理主導經濟，點樣確保結果仍然服務人類價值，而唔係只優化抽象指標？
身分與社群：人類點樣同代理相處？佢哋係工具？拍檔？競爭對手？答案會影響社會結構同個人身份。
權力與控制：集中控制強大代理可以創造前所未有嘅財富同權力集中。相反，代理普及又可以令到本來精英壟斷嘅能力民主化。
呢啲都唔單純係技術層面的討論，而係哲學、倫理、治理的重大議題。隨AI代理越來越自主、能幹，社會要面對遠超優化DeFi回報嘅影響。
樂觀情景
最佳情況下，AI代理提升人類福祉：
- 可及性：先進金融服務普及到任何有手機的人。
- 效率：經濟交易阻力大降，減少浪費、提升整體繁榮。
- 創新：代理啟動人類規模做不到經濟實驗，探索新協作同價值創造機制。
- 解放：人類唔使再做苦差，可以專注創意、關係同有意義嘅追求。
- 賦權：個人有更大自主權，掌控強大工具延伸自身能力。
悲觀情景
最差情況下，AI代理帶嚟新問題：
- 不平等：好處集中落代理擁有者，其他人被取代，財富差距擴大。
- 不穩定：代理互動製造閃崩、系統性失效、經濟波動。
- 不透明：黑箱決策令系統難以理解或預測。
- 脆弱性：代理控制集中造成單點失效，同時成為攻擊目標。
- 疏離感：人類主動權消減，重大決策由自動系統處理，人類唔理解亦無參與。
實際情景
現實好可能兩者兼具。有啲範疇代理會大幅改善結果，其他領域就要解決新挑戰。成敗視乎各方面選擇——技術架構、監管框架、社會規範同個人行動。
未來數年係打基礎關鍵時刻。宜家建立嘅標準、實施嘅架構、形成嘅規範，都會影響未來幾十年走勢。因此參與度好重要——無論係開發者、用戶、監管者抑或受影響市民。
最後思考
AI代理喺區塊鏈進行交易，唔單止係技術小進步。佢標誌住經濟活動喺數碼新環境底下，組織、執行同治理方式嘅根本轉變。
Coinbase嘅Payments MCP，可以等大語言模型用簡單指令開錢包及付款，證明概念已經化為現實。由Coinbase同Cloudflare共同成立嘅x402基金會，創建標準化程式化價值交換協議。AI加密板塊市值達到319億美元，有200個以上活躍項目，反映大量資本與注意力投放。
應用遍及各方面：自動交易代理管理投資組合、AI優化DeFi協議、代理參與提升DAO治理、數據市場推動AI模型訓練、代幣化代理創造新型數碼實體。呢啲唔係設想，而家已經日常運作，處理數百萬交易、管理數十億資產。
但重大風險依然存在。像Prompt Injection等安全漏洞、有關代理責任與...classification，大規模維持安全金鑰管理的挑戰，以及有關自主性同控制嘅基本問題都必須處理。業界而家正發展緩解策略，但全面解決方案仲係進行中嘅工作。
經濟影響係深遠嘅。AI代理有機會提升市場效率，促成新商業模式，亦令高階金融服務可以普及至更廣泛人群。不過佢哋亦有可能令財富集中，產生系統性不穩定，取代人類嘅經濟角色。最後邊啲結果成真，取決於技術設計選擇、監管框架同埋社會回應。
展望未來，發展方向朝住越來越自主嘅系統前進。預計DeFAI市場將由100-150億美元增長至2026年超過500億美元，反映市場信心。機構投資者入場，為開發提供資金。監管框架開始成形，亦為合規實施提供更清晰指引。
AI同加密貨幣嘅融合唔係必然，要持續技術創新、審慎治理，同埋小心處理風險先得。但潛力好明顯：自主代理能夠持有價值、作決策、獨立進行交易，代表咗Web3基建全新一層。呢啲代理打通咗資訊處理（AI強項）同價值交換（區塊鏈專長）之間嘅隔閡，創造咗兩者單靠自己都做唔到嘅新可能。
呢個時刻——2025年尾——或許會被記住係機器對機器金融由理論走向實踐嘅開端。宜家部署嘅系統、而家制定嘅標準，甚至今日建立嘅常規，將會影響未來好多年嘅數碼經濟。
問題唔係AI代理會唔會參與加密經濟，而係我哋點樣設計呢種參與，令佢服務人類福祉，同時管理內在風險。答案需要技術人員、經濟學家、監管機構、市民等各方不斷協作——大家都係新興系統持份者，喺一個智能同價值前所未有交織嘅世界入面，共同決定未來。