兩項革命性技術——人工智慧與區塊鏈——已不再平行發展。它們正融合，迎來前所未有的新局：可自主持有資產、做決策並無需人類介入便能交易的自治軟體。
2025年10月，Coinbase推出Payments MCP，這是一種模型上下文協議（Model Context Protocol, MCP）實作，讓AI代理人得以直接訪問加密錢包、出入金通道和穩定幣支付。首次，大型語言模型如Claude、Gemini與Codex，都能原生互動加密經濟體，透過自然語言提示創建錢包、注資並執行支付。
這已不僅僅是另一項開發工具，而是數位價值流動方式的根本轉變。Coinbase開發者平台工程總監Erik Reppel形容加密貨幣是「特別適合機器的」，強調它是「任何程式都能使用的唯一開放數位原生支付標準」。
此發展的影響遠超自動化交易。AI代理人開始參與去中心化金融協議、管理數位身份、在DAO中協作，甚至自行創建或獲利於自己的服務。2025年AI加密貨幣板塊市值達到319億美元，占總市場0.80%，擁有超200種活躍AI代幣及每日42.7億美元交易量。
這項融合填補了雙方領域的基本局限。AI系統過往難以真正參與經濟活動，多只負責資料處理；區塊鏈雖建構成熟金融基礎層，但大多仍被動應對人為操作。利用加密軌道的AI代理人就彌補了這一缺口，業界稱之「Agentic Commerce」——機器不再僅建議而是直接執行，運用可編程金錢以程式碼般速度流通。
這場融合的時機也非偶然。全球AI市場2024年價值1840億美元，預計2030年將達到8267億美元，年複合成長率28.46%；同時，穩定幣結算量於2025上半年已達$1.39兆，顯示加密基建可處理機構級支付流。機器學習模型邏輯推理與決策能力大幅進步，鏈上基礎建設也已能支援低成本亞秒級交易。
此時此刻的獨特之處，在於AI與區塊鏈互動標準協議誕生。Coinbase與Cloudflare共同設立x402基金會，推出x402協議，賦予長期閒置的HTTP 402「需付費」狀態碼新生命，實現跨應用、跨鏈、跨AI模型的機器對機器程式化支付，建立自治經濟活動的標準語言。
這對Web3意義深遠。區塊鏈已承諾去中心化所有權與交換，而AI代理人則代表下一步：去中心化行動。本文將探討這場融合從技術架構、風險與機遇，乃至其對數位商務未來的意義。
背景：從智能合約到代理系統——新一階段的躍進
要理解AI代理人為何帶來Web3巨大進化，必須回溯區塊鏈自治能力的演進。故事起於智能合約——讓無需中介的可編程協議首次實現。但智能合約，雖然革命性，其運作仍非常有限。
智能合約是被動的。它會在特定條件觸發時執行，卻無法自行主動啟動。像DeFi借貸協議可以自動清算不足抵押的部位，但也只能等待鍊上資料觸發，協議本身無法主動監控鏈外訊息、適應市場變化或進行複雜多步決策。
這個侷限使Web3應用多半仍須仰賴用戶主動操作，不論執行交易、重新平衡投資組合還是參與治理，操作體驗繁瑣、上手門檻高、心理負擔大。正如Coinbase在Payments MCP公告中所說：「AI的未來必須讓代理人能交易、執行，而不僅僅是讀取和寫作。」
AI代理人則引入真正的自主。不同於只能執行預設邏輯的智能合約，AI代理人能感知環境、推理決策並主動採取行動實現目標。其綜合了幾種關鍵能力：
感知：AI代理人從多來源收集資料，包括鏈上交易、鏈下價格源、社群情緒、新聞、結構化資料庫等，運用自然語言處理理解非結構化資訊與電腦視覺解析影像數據。
推理：透過大型語言模型等機器學習架構，分析複雜情勢、辨識模式並預測可能結果。不只是遵循規則，更會運用學習經驗，根據成效調整策略。
行動：AI代理人可執行交易、互動智能合約、管理錢包，甚至與其他代理人或人類協作，且可在限定範圍內完全自主實施。
學習：AI代理人不像靜態算法，而能隨時間自我優化，利用強化學習等技術根據成敗調整決策策略。
這些能力讓AI代理人大幅超越單一技術的極限。智能合約僅能在指定條件下自動兌換代幣，而AI代理人能跨多個DEX與鏈同時監控，考慮手續費與滑價，執行複雜套利，並學習最佳化交易策略。
這項進化的技術基礎早已逐步成型。像 Fetch.ai 於2019年推出的自治經濟代理人，目標是讓軟體代表個人、設備或組織參與去中心化市場。SingularityNET 於2017年推出去中心化AI市場，讓開發者能以區塊鏈代幣貨幣化機器學習模型。
但這些初期嘗試受限甚多，如AI模型缺乏現代LLM的推理力、區塊鏈基建難以大規模支援複雜代理互動，且無標準方式可串接AI系統與加密協議——每次整合都要寫專屬程式。
2023至2024年，隨著更強AI模型和更完善鏈上架構出現，格局急劇改變。Bittensor推出去中心化機器學習網絡，構建AI模型競爭產出最優結果的P2P市場。Virtuals Protocol於2024年末上線，讓AI代理人可代幣化並由社群共同擁有及收益。
更重要的，2025年，AI與區塊鏈互動標準協議浮現。最初由Anthropic開發的Model Context Protocol提供了安全連接AI與外部工具與服務的架構；Coinbase針對加密貨幣場景的MCP改編結合x402支付標準，遂建立起語言模型與區塊鏈基礎設施的通用橋樑。
這基礎設施實現過去難以想像的事：AI代理人得以全面參與加密經濟，持有資產、進行支付、接取服務、自主交易，甚至靠行動創造價值。這就是從智能合約到代理系統的飛躍——從可編程協議，到自治經濟參與者。
Coinbase Payments MCP與AI鏈上介面
Coinbase的Payments MCP是現時最具代表性的標準化AI鏈上互動介面。了解其運作，將有助深入認識這套自治代理人能進行鏈上交易的技術架構。
架構說明
Payments MCP的核心是以三大組件建立語言模型與加密基礎設施的橋樑：
模型上下文協議（MCP）層：如Coinbase所述，MCP是一套「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.
AI系統可用一種標準化的方式來發現可用功能、理解其參數，並安全執行。在Payments MCP的情境下，這些功能包括錢包建立、資金入金，以及支付執行。
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：以HTTP 402「需要付款」狀態碼為基礎，x402允許透過HTTP直接進行即時穩定幣支付。當AI代理需要存取付費資源時，伺服器以402回應並附上支付指示。代理會自動組建並發送支付，接收確認，並獲得存取權 —— 一切都在同一個請求循環中完成。
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：負責實際區塊鏈上的操作。當代理決定進行支付時，Payments MCP會與Coinbase基礎架構互動，在Base網路（以太坊Layer 2）上創建交易，安全簽署並廣播到區塊鏈。整個流程僅需數秒。
How It Works in Practice
實際運作方式
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:
用戶體驗設計刻意保持簡單。開發人員或用戶只需快速設定，即可將AI助手（目前支援Claude Desktop、Google Gemini、Codex 與 Cherry Studio）連接至Payments MCP。過程不需API金鑰。AI助手可以執行如下指令：
"Create a wallet and fund it with $50" "Pay 5 USDC to this address" "Check my balance and send half to my savings wallet"
「建立一個錢包並入金50美元」 「向這個位址支付5 USDC」 「查詢我的餘額，並將一半轉入我的儲蓄錢包」
Behind the scenes, the workflow involves several steps:
幕後流程包含以下幾個步驟：
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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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意圖辨識：AI模型解析自然語言請求並對應到特定MCP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：針對新用戶，Payments MCP會建立非託管式錢包。用戶可透過電子郵件地址入金，過程簡便無需繁複設定。
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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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授權機制：在執行任何交易前，系統會檢查所設定的消費限制與審批規則。正如Erik Reppel所說：「有了Payments MCP，你可以為代理設置限額。他們只動用你明確分配的資金，無法存取你的主錢包。」
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Transaction Construction: The system builds the appropriate on-chain transaction, calculating gas fees and optimal routes.
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交易構建：系統會建立適當的鏈上交易，計算Gas費與最佳路徑。
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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：交易進行簽名後廣播上鏈。針對Base網路上的USDC交易，Coinbase代管的facilitator實現免手續費支付。
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Confirmation: The agent receives confirmation of the transaction and can continue with subsequent actions.
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確認：代理收到交易確認後得以繼續後續任務。
The x402 Integration
x402整合
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協議意義重大，因為它實現了真正的程式化商務。如Cloudflare部落格所述：「每天，Cloudflare上的網站會對機器人和爬蟲嘗試存取內容或商店時發出超過十億次HTTP 402回應碼。」過去，這些回應多被忽略——自動化系統並無標準方法來滿足此支付要求。
With x402, this changes completely. The protocol defines:
有了x402，這一切徹底改變。協議定義了：
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How servers communicate payment requirements (amount, recipient, accepted tokens)
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How clients construct and attach payment proofs to requests
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How facilitators verify and settle transactions
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How servers confirm payment and deliver resources
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伺服器如何傳達支付需求（金額、收款人、可用代幣）
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用戶端如何組建並附加支付證明至請求
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協調者如何驗證與結算交易
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伺服器如何確認付款並發放資源
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.
這就為網際網路上的「用多少付多少」模式建立了通用範例。AI代理在研究主題時，可自動為高級資料來源付費；運行運算的自動機器可以隨時支付雲端資源費用；虛擬助理還能在同一購物流程中向多家商戶購買產品。
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與Cloudflare於2025年9月共同宣布成立x402基金會，以管理該協議的發展。基金會目標是將x402建立為一項中立、開放的標準——就像HTTP、TCP/IP等網際網路協議的管理方式。Cloudflare執行長Matthew Prince指出：「網路核心協議一向由獨立機構治理，因此我們很自豪能和Coinbase合作，確保x402沿著同一路徑發展，因為它極有機會成為代理型商務的核心協議。」
Technical Safeguards
技術防護措施
Security is central to Payments MCP's design. Several mechanisms protect users and agents:
安全性是Payments MCP設計的核心。有多項機制保障用戶與代理：
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."
花費限制：用戶可設定代理每次與每段時間的最大消費額。Reppel舉例說明：「例如可讓代理自由花費10美分，超過需批准。」
Approval Workflows: For transactions exceeding certain thresholds, the system can require explicit human approval before execution.
審批流程：若交易超過特定門檻，系統可要求人工作明確核准後再執行。
Wallet Isolation: Agent wallets are separate from users' main holdings, limiting exposure if an agent is compromised or behaves unexpectedly.
錢包隔離：代理的錢包獨立於用戶主資產，以降低代理被盜用或行為異常時的損失風險。
Local Execution: The system runs locally on users' devices, not on remote servers. This enhances privacy and gives users direct control.
本地執行：系統於用戶裝置上本地運行，非遠端伺服器，增進隱私並讓用戶可直接掌控。
Audit Trails: All transactions are recorded on-chain, providing transparent and immutable records of agent activity.
稽核紀錄：所有交易皆記錄於區塊鏈上，確保代理行為公開且不可竄改。
Current Limitations and Roadmap
目前限制與未來路線
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.
Payments MCP目前僅支援Base鏈上的USDC穩定幣。ChatGPT尚不相容，主因OpenAI串流架構與MCP運輸方式技術不同。首發以支付執行為主，未涵蓋如交易、借貸或流動性提供等更複雜的DeFi應用。
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於官方公告中表示：「我們計畫持續增援更多模型與開發工具，促進AI能力與實務金融用途的連結。」未來路線圖預計涵蓋多鏈支援、納入更多LLM，以及擴展DeFi功能。
Why This Matters
此舉重要性
Payments MCP is significant not because it's the first AI-blockchain integration, but because it's the first to combine several crucial elements:
Payments MCP的意義，不在於它是首個AI結合區塊鏈的案例，而在於它首次將多項關鍵要素整合於一體：
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Ease of Use: No API keys, no complex configuration. Users can get started in minutes.
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Broad Compatibility: Works with multiple major AI models out of the box.
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Real Economic Activity: Not a testnet or simulation - agents transact with real value on public networks.
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Open Standards: Built on open protocols (MCP and x402) that any developer can implement.
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Enterprise Grade: Deployed by a publicly-traded, regulated exchange with institutional compliance standards.
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上手容易：不需API金鑰、無繁複設定，幾分鐘即可開始使用。
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廣泛兼容性：可即時支援多種主流AI模型。
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真實經濟活動：非測試網或模擬，代理在公鏈上處理真實價值交易。
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開放標準：基於開放協定（MCP與x402），任何開發者均可實作。
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企業級規格：由上市並受監管的交易所部署，符合機構合規標準。
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.
這樣的結合不僅為AI代理與加密基礎設施的互動樹立範本，也預示著隨著更多開發者參與，自治經濟活動的生態系將更為寬廣。
Technology Deep Dive: How AI Agents Interact with Blockchains
技術深度解析：AI代理如何與區塊鏈互動
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.
理解AI代理與區塊鏈基礎建設連結的技術架構，需要拆解多個層次。每一層都針對身份、決策、執行與安全等不同面向解決問題。
The Agent Architecture
代理架構
Modern AI agents in crypto typically follow a modular architecture with specialized components:
現今加密領域的AI代理多採用模組化架構，具備以下專屬組件：
Perception Layer: Agents need to understand their environment. This involves:
感知層：代理需理解所處環境，涉及如下：
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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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Off-Chain Data Integration: Connecting to price oracles, social media sentiment feeds, news sources, and other external information.
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Natural Language Processing: Understanding human instructions and converting them into executable actions.
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鏈上資料讀取：從區塊鏈節點或索引服務直接讀取交易紀錄、智能合約狀態、代幣餘額與流動池數據。
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鏈外資料整合：連結價格預言機、社群情感數據、新聞來源及其他外部資訊。
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自然語言處理：理解人類指令並轉譯為可執行動作。
Reasoning Layer: The "brain" of the agent, typically powered by:
推理層：代理的「大腦」，通常基於下列內容：
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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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Specialized AI Models: Machine learning models trained for specific tasks like price prediction, fraud detection, or sentiment analysis.
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Decision Logic: Rule engines and heuristics that constrain agent behavior within acceptable boundaries.
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大型語言模型（LLM）：如Claude、GPT-4或專注於加密領域的LLM，用於意圖解析、多步規劃與說明生成。
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專用AI模型：針對價格預測、詐騙偵測、情緒分析等特定任務所訓練之機器學習模型。
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決策邏輯：規則引擎及啟發式方法，限定代理於指定邊界內行動。
Action Layer: The execution environment where agents interact with blockchains:
行動層：代理與區塊鏈互動的執行環境：
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Transaction Construction: Building properly formatted transactions including gas fee estimation and optimal routing.
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Signature Generation: Securely signing transactions without exposing private keys.
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Broadcast and Confirmation: Sending transactions to the network and monitoring for successful execution.
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交易構建：生成符合規範的交易，估算手續費及優化路線。
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簽名產生：安全簽署交易，保護私鑰不外洩。
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廣播與確認：送出交易並監控是否順利上鏈。
Learning Layer: Mechanisms for continuous improvement:
學習層：持續自我提升機制：
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Performance Tracking: Recording outcomes of agent actions (successful trades, failed transactions, etc.).
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Strategy Optimization: Using reinforcement learning or other techniques to improve decision-making over time.
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Model Fine-Tuning: Updating AI models based on new data and feedback.
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績效追蹤：記錄代理操作成效（交易成功與否等）。
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策略最佳化：運用強化學習等方法，優化決策流程。
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模型微調：依據新數據與回饋更新AI模型。
Key Management and Security
金鑰管理與安全性
Perhaps the most critical technical challenge is enabling AI agents to control crypto assets securely. Several
在這之中，也許最關鍵的技術挑戰就是讓AI代理能安全管控加密資產。幾個......（後文未完）approaches have emerged:
出現了多種解決方案：
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）：利用MPC可以將私鑰分割成多個分片並分散到不同節點。[像Lit Protocol這樣的平台] 使用此技術，使代理可以在沒有任一方單獨掌握完整私鑰的情況下簽署交易。即便其中一個節點遭到入侵，私鑰依然保持安全。
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.
門檻簽章：和MPC類似，門檻簽章機制需要多方協作才能產生有效簽章。這種方式分散了信任，並降低了單點故障的風險。
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.
硬體安全模組（HSMs）：對於高價值應用，可將密鑰存放於專用硬體中，由其負責執行加密運算，而私鑰不會暴露在軟體環境內。
Secure Enclaves: Modern processors include isolated execution environments (like Intel SGX) where sensitive operations can run protected from the rest of the system.
安全隔離區（Secure Enclaves）：現代處理器設有隔離的執行環境（如Intel SGX），可讓敏感操作在被保護的狀態下運行，避免受到系統其他部分的影響。
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： [像Warden Protocol這樣的專案] 實作政策引擎，規範代理在特定條件下可執行哪些行動。即使代理擁有簽章金鑰存取權，也僅能執行符合預設規則的操作。
David Sneider, founder at Lit Protocol, outlined three main approaches to managing keys for AI agents:
[Lit Protocol創辦人David Sneider] 提出AI代理金鑰管理的三種主要方式：
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Direct Key Access: The agent has direct access to private keys, the simplest but least secure approach.
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Approval-Based Access: The agent proposes transactions that require explicit approval before execution, balancing autonomy with security.
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Policy-Restricted Access: The agent can execute transactions autonomously but only within predefined policy boundaries, offering high autonomy with programmatic guardrails.
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直接金鑰存取：代理可直接存取私鑰，這方法最簡單但安全性最低。
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核准機制存取：代理提出的交易必須事先經明確核准才能執行，兼顧自主性與安全性。
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政策限制存取：代理可全自動執行交易，但必須遵循預設政策限制，在高自主性下提供程式化的保障。
Blockchain Interaction Patterns
AI agents interact with blockchains through several distinct patterns:
AI代理與區塊鏈之間的互動主要模式有幾種：
Read Operations: Querying current state without changing anything on-chain. This includes:
- Checking balances and token holdings
- Reading smart contract state
- Analyzing transaction history
- Monitoring liquidity pools and trading conditions
讀取操作：查詢區塊鏈現況，不會更改鏈上資料，包括：
- 查詢資產餘額及代幣持倉
- 讀取智能合約狀態
- 分析交易歷史
- 監控流動性池與交易條件
Write Operations: Creating transactions that modify blockchain state:
- Transferring tokens
- Executing trades on decentralized exchanges
- Depositing into or withdrawing from DeFi protocols
- Creating or modifying smart contracts
寫入操作：發送會更動區塊鏈狀態的交易，例如：
- 轉移代幣
- 在去中心化交易所執行交易
- 存入或提取DeFi協議
- 創建或修改智能合約
Event Monitoring: Subscribing to blockchain events and triggering actions when specific conditions occur:
- Liquidation alerts in lending protocols
- Price threshold breaches
- Governance proposal creation
- Token transfer notifications
事件監控：訂閱區塊鏈事件，條件觸發時即時回應，包括：
- 貸款協議清算警報
- 價格突破門檻
- 創建治理提案
- 監控代幣轉移通知
Multi-Chain Coordination: Operating across multiple blockchains simultaneously:
- Cross-chain arbitrage
- Asset bridging between networks
- Portfolio rebalancing across chains
多鏈協調：同時跨多條區塊鏈運作，包括：
- 跨鏈套利
- 跨網絡資產橋接
- 多鏈資產重新平衡
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:
Model Context Protocol（MCP）由Anthropic開發並由Coinbase將其應用於加密領域，為AI與區塊鏈互動帶來重要標準化。MCP定義如下：
Tool Discovery: AI models can query what capabilities are available (create wallet, send payment, check balance, etc.).
工具發現：AI模型可以查詢目前有哪些功能可用（如建立錢包、發送付款、查詢餘額等）。
Parameter Specification: Each tool declares what inputs it requires (recipient address, amount, token type, etc.).
參數規定：每項工具需說明所需輸入（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：工具可訂定執行前必須達成的條件（如餘額檢查、核准要求等）。
Result Reporting: Standardized formats for returning success confirmations, error messages, and relevant data.
結果回報：統一規範回傳成功與失敗訊息及相關數據的格式。
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，使開發者無需針對每一個AI模型逐一組合整合。任何相容MCP的模型都能使用任一提供加密功能的MCP server。此模組化大幅加速生態系成長。
Smart Contract Interaction
AI agents interact with smart contracts through several mechanisms:
AI代理經由多種機制與智能合約互動：
Direct Calls: Agents can call any public function on deployed smart contracts, passing required parameters and gas fees.
直接呼叫：代理可直接呼叫部署合約的任何公開函式，傳入所需參數與Gas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：代理可設定高階意圖（如：「以最優價格將ETH兌換為USDC」），由解決網絡翻譯為最佳化交易，而非僅調用特定合約函式。
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.
帳戶抽象：[ERC-4337及類似標準] 讓代理運用具有彈性驗證邏輯的智能合約錢包，支援批次交易、用任意代幣支付手續費、與進階權限結構。
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：某些架構允許代理部署並控管自己的智能合約，進而實現更高級的運作，如建立自動化做市商或自定理財邏輯等。
Data Flows and Dependencies
AI agents in crypto depend on several infrastructure layers:
AI代理在加密應用中仰賴多層基礎設施：
RPC Nodes: Provide direct access to blockchain data and transaction broadcast capabilities.
RPC節點：提供直接存取區塊鏈數據與廣播交易功能。
Indexing Services: Services like The Graph, Covalent, or Moralis aggregate and query blockchain data efficiently.
鏈上索引服務：如The Graph、Covalent與Moralis等服務可高效聚合並查詢區塊鏈數據。
Price Oracles: Chainlink, Pyth, and similar protocols provide reliable off-chain data on-chain.
價格預言機：Chainlink、Pyth等協議將可靠鏈下資料帶到區塊鏈上。
IPFS/Arweave: Decentralized storage for agent memory, model parameters, and associated data.
IPFS/Arweave：作為去中心化存儲，用於代理記憶、模型參數及相關資料。
Relayer Networks: Services that can submit transactions on behalf of agents, abstracting away gas management.
轉發（Relayer）網絡：這類服務可受託代理提交交易，抽象化並簡化Gas管理。
Performance and Scalability
Current AI-blockchain architectures face several performance constraints:
現有AI與區塊鏈融合架構在效能與擴展性上有諸多挑戰：
Transaction Latency: Blockchain confirmation times (seconds to minutes) are slow compared to AI model inference (milliseconds). Agents must be designed to handle asynchronous operations.
交易延遲：區塊鏈確認時間（秒至數分鐘）相較AI模型推論（毫秒級）較慢，因此代理必須能處理非同步操作。
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.
燃料費用（Gas）：所有鏈上活動需支付Gas費。小額或高頻操作時費用可能過高。Layer 2如Base、Arbitrum、Optimism可減少10-100倍費用。
Data Availability: Agents require extensive historical data for training and decision-making. Accessing on-chain data at scale can be expensive and slow.
資料可得性：代理需大量歷史資料訓練與決策。大規模存取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.
模型推論服務：執行複雜AI模型需強大運算資源。即時決策下快速推論與模型複雜度需求間存在取捨。
Solutions emerging include:
正出現的解決方案包括：
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State Channels and Rollups: Moving most operations off-chain while maintaining security guarantees.
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Specialized Hardware: GPUs and TPUs for fast inference, FPGAs for low-latency trading.
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Hybrid Architectures: Strategic decisions happen on-chain with strong guarantees while rapid tactical execution happens off-chain.
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Agent Specialization: Rather than general-purpose agents, specialized agents focused on specific tasks can optimize for performance in their domain.
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狀態通道與Rollups（匯總器）：將大多數操作轉到鏈下，並維持安全性保證
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專用硬體：GPU與TPU加速推論，FPGA輔助低延遲交易
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混合架構：策略決策在鏈上進行、具嚴格保障，而戰術執行在鏈下高速完成
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代理專業化：非通用代理，而是專注單一任務之代理以最佳化領域內效能
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.
串連AI代理與區塊鏈的技術架構快速發展中；每個新協議、工具、平台都是實現更先進自主系統的基石。
Use Cases: From Autonomous Payments to Data Markets
應用案例：從自主支付到數據市場
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與加密貨幣的結合延伸出跨多領域的應用。理解這些案例有助於釐清：自主代理不只意味著自動化交易。
Autonomous Payments and Commerce
自主支付與商業流程
The most immediate application is frictionless machine-to-machine payments. With x402 and similar protocols, AI agents can:
最直接的用途是實現無縫的機器對機器支付。依靠[x402與類似協議]，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：打破每月訂閱制，API改採每次請求收費。代理研究主題時可自動多方付費獲取數據，挑選性價比最優的來源。
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.
運算資源：AI模型運行時需龐大算力。代理可從[Render等去中心化網路]或雲端供應商租用GPU算力，僅就實際用量付費。
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、研究論文及付費內容可按次數購買。代理自動評估資訊是否值得成本、並執行微支付，實現流程透明。
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.
串聯服務：代理或可先用一服務分析情緒，再用另一服務預測價格，然後第三服務下單交易——全部過程直連廠商、無需人工參與付費。
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.
早期應用已展現潛力。[Cloudflare示範的x402 playground]讓代理用USDC測試幣自動付費存取運算資源。Web3儲存平台Pinata採x402進行按檔案付費存儲。[Heurist也用它支援AI研究資料支付]。
Decentralized Finance (DeFi) Automation
去中心化金融（DeFi）自動化
DeFi protocols create extensive opportunities for AI agents to provide value:
DeFi協議為AI代理創造多元價值空間：
Yield Optimization: Agents continuously monitor yield farming opportunities across dozens of protocols and multiple chains, automatically reallocating capital to maximize returns while managing risk.
收益最佳化：[AI代理可持續監控多協議多鏈的挖礦收益機會]，自動調整資產配置，以風險控管下實現利潤極大化。
Automated Market Making: Rather than passive liquidity provision, agents actively adjust positions based on market conditions, volatility, and inventory levels.
自動化造市：代理不僅提供被動流動性，而是根據行情、波動、庫存即時調整倉位。
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：在借貸協議中，代理可追蹤抵押率並於最佳時機執行清算，兼顧賺取費用以及協議償付能力。
Arbitrage Execution: AI agents can identify price discrepancies across DEXs, CEXs, and
套利執行：[AI代理可識別DEX、CEX間的價格差異]different chains, executing complex multi-hop trades that account for gas fees, slippage, and timing.
不同鏈間，執行複雜的多跳交易，並考慮手續費、滑點和時機。
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：代理人會維持多元資產的目標配置，並隨著價格波動與新機會的出現自動再平衡投資組合。
Olas Protocol, formerly Autonolas, exemplifies this model. The platform enables users to access autonomous trading agents that operate prediction markets on Gnosis Chain. According to their website, agents like Modius achieve approximately 17% APY from autonomous trading, plus 138% APY from staking OLAS tokens. The protocol reported over 3 million transactions as of early 2025, demonstrating real economic activity.
Olas Protocol（前稱 Autonolas）正好體現這種模式。該平台讓用戶可以使用在 Gnosis Chain 上運作的自主交易代理人。根據其官網資訊，像 Modius 這類代理人在自主交易中約可達 17% 年化報酬率 (APY)，持有並質押 OLAS 代幣則額外有 138% APY。該協議於 2025 年初已累積超過 300 萬筆交易，顯示出真實的經濟活動。
DAO Governance and Coordination
DAO 治理與協作
Decentralized Autonomous Organizations benefit significantly from AI agent participation:
去中心化自治組織（DAO）在 AI 代理人的參與下獲益良多：
Proposal Analysis: Agents analyze governance proposals, reviewing code changes, economic implications, and alignment with DAO objectives. Olas' Governatooorr represents the world's first autonomous AI-powered governor, assessing proposals and voting according to delegator preferences.
提案分析：代理人分析治理提案，審查程式碼變更、經濟影響，以及是否符合 DAO 目標。Olas 的 Governatooorr是全球首個自主 AI 治理代理，可根據委託人的偏好評估提案並投票。
Delegate Voting: Token holders can delegate voting power to AI agents with specific instructions or values. Agents vote on every proposal while humans handle only contentious or high-impact decisions.
委託投票：代幣持有人可以將投票權授權給設定好指示或價值觀的 AI 代理人。代理人會對所有提案進行投票，而人類僅處理爭議或重大決策。
Coordination: In large DAOs, coordinating across time zones and stakeholders is challenging. Agents can facilitate discussion, summarize positions, identify consensus, and propose compromises.
協作：大規模 DAO 組織常需跨時區協調多方利害關係人，代理人可協助討論、統整意見、找出共識，並提出折衷方案。
Treasury Management: DAO treasuries often sit idle or are managed ad hoc. AI agents can implement sophisticated treasury strategies - diversifying holdings, generating yield, and funding operations automatically based on predefined policies.
資金管理：DAO 金庫往往閒置或臨時管理。AI 代理人可根據預設政策，實現多元化配置、自動孳息和營運撥款的進階金庫策略。
Data Markets and Monetization
數據市場與獲利
AI and crypto enable new models for data exchange:
AI 與加密貨幣技術創造了數據交換的新模式：
Decentralized Training Data: Projects like Ocean Protocol create marketplaces where data owners monetize information while maintaining privacy through techniques like federated learning and differential privacy.
去中心化訓練數據：像 Ocean Protocol 這類項目建立了數據市集，數據擁有者可運用聯邦學習與差分隱私等技術保護隱私，同時將資訊變現。
Model Marketplaces: SingularityNET's AI marketplace allows developers to publish and monetize AI services. Agents can discover, evaluate, and purchase access to specialized models as needed.
模型市集：SingularityNET 的 AI 市集讓開發者上架及變現 AI 服務。代理人可依需求發掘、評估並購買專業模型的存取權。
Computational Markets: Bittensor operates a peer-to-peer machine learning network where contributors train AI models across 125+ specialized subnets, earning TAO tokens based on the quality of their outputs. This creates economic incentives for decentralized AI development.
算力市場：Bittensor 經營 P2P 機器學習網路，貢獻者可在 125+ 專業子網路上訓練模型，並根據成果品質獲得 TAO 代幣獎勵。這為去中心化 AI 發展創造經濟誘因。
Data Provenance: Blockchain provides verifiable records of data ownership and usage. Agents can prove what data they used to make decisions, crucial for compliance and auditing.
數據可溯源性：區塊鏈提供可驗證的數據權屬及使用紀錄。代理人能證明其決策所依據之數據，對合規與審計極為重要。
Identity and Reputation
身份與信譽
AI agents need persistent identities to build trust and track reputation:
AI 代理人需要持久、可識別的身份以建立信任與追蹤名譽：
On-Chain Identity: Systems like ENS (Ethereum Name Service) give agents human-readable names tied to blockchain addresses.
鏈上身份認證：如 ENS（以太坊名稱服務）給代理人分配對應區塊鏈地址的人性化名稱。
Reputation Systems: Recording agent behavior on-chain creates verifiable track records. Successful traders, reliable service providers, or helpful assistants accumulate positive reputation that commands premium fees.
信譽制度：代理人行為紀錄於鏈上，形成可驗證的真實履歷。成功的交易員、可靠的服務提供者或稱職助理會累積好評，從而收取溢價費用。
Credentialing: Agents can hold verifiable credentials - proof of solvency, regulatory compliance, specific capabilities - enabling trust in decentralized environments.
憑證驗證：代理人可持有可驗證的資產證明、合規文件或專業資歷，提升在去中心化環境下的信任度。
Social Graphs: Agents can maintain networks of trusted counterparties, preferring to transact with entities that have proven reliable.
社交圖譜：代理人可維繫可信賴的關係網，優先與已證明可靠的對象合作或交易。
NFTs and Digital Assets
NFT 與數位資產
Non-fungible tokens create unique opportunities for AI agents:
非同質化代幣 (NFT) 為 AI 代理人帶來獨特機會：
Automated Curation: Agents can evaluate NFT collections based on rarity, historical sales, creator reputation, and aesthetic qualities, building curated portfolios or marketplaces.
自動策展：代理人可以依 NFT 稀有度、銷售紀錄、創作者聲譽及美學品質評估收藏，打造精選投資組合或市集。
Dynamic NFTs: AI-generated content can create NFTs that evolve based on external data, owner interaction, or market conditions.
動態 NFT：AI 產生的內容可以創作會隨外部數據、用戶互動或市場狀況變化的 NFT。
Gaming NPCs: Virtuals Protocol's integration with Illuvium demonstrates AI-driven NPCs in blockchain games - characters that learn, adapt, and provide unique experiences while being tokenized assets players can own and trade.
遊戲 NPC：Virtuals Protocol 與 Illuvium 的整合展現出區塊鏈遊戲中的 AI NPC——這些角色能夠學習、適應、帶來獨特體驗，並以代幣資產形式供玩家擁有和交易。
Royalty Distribution: Agents can manage complex royalty structures for digital content, automatically distributing payments to creators, collaborators, and rights holders.
版稅分配：代理人可管理複雜的數位內容收益分潤結構，自動將付款分配予創作者、合作者與權利人。
Cross-Chain Operations
跨鏈運作
As blockchain ecosystems fragment across multiple networks, agents provide crucial bridging:
隨著區塊鏈生態系分佈於多個網路，代理人成為關鍵的橋接角色：
Multi-Chain Arbitrage: Agents monitor prices across Ethereum, Solana, Avalanche, Polygon, and other networks, executing profitable trades while managing bridging costs and risks.
多鏈套利：代理人監控 Ethereum、Solana、Avalanche、Polygon 等多個網路的價格，並在控制橋接成本與風險下執行套利交易。
Asset Migration: Automatically moving assets to chains where they can be used more effectively - perhaps bridging stablecoins to Base for lower fees or moving NFTs to Polygon for broader marketplace access.
資產搬移：自動將資產轉移到效益更高的鏈上，例如把穩定幣橋接到 Base 以降低手續費，或轉移 NFT 至 Polygon 以拓展市集。
Aggregated Liquidity: Rather than users manually managing positions across chains, agents handle cross-chain liquidity provision, rebalancing as conditions change.
流動性整合：代理人負責跨鏈流動性管理和再平衡，用戶無須手動操作多個鏈上的持倉。
Social and Entertainment
社群與娛樂
AI agents are entering social and entertainment contexts:
AI 代理人正進入社群與娛樂領域：
AI Influencers: Virtuals Protocol enables creation of tokenized AI agents that can interact on social media, create content, and build communities. Token holders co-own these agents and share in revenue they generate.
AI 意見領袖：Virtuals Protocol 可打造可上鏈的 AI 代理人，能在社群媒體互動、創作內容、建立社群。代幣持有人可共同行使代理人所有權並分享收益。
Virtual Companions: AI entities that provide personalized interaction, entertainment, or assistance while operating on blockchain rails for payments and ownership.
虛擬夥伴：AI 實體提供個人化互動、娛樂或協助，並於區塊鏈上實現支付與擁有權。
Collaborative Creation: Agents that work with humans on creative projects - generating art, music, or writing - with blockchain tracking contributions and distributing value fairly.
協作創作：代理人能與人類協力創作藝術、音樂或文案，且區塊鏈可追蹤每一份貢獻並公平分配價值。
These use cases are not hypothetical. Over 520 AI agent crypto projects with a combined market cap exceeding $6 billion were active as of August 2025. The DeFAI market is expected to expand from $10-15 billion to over $50 billion by 2026 as protocols mature and adoption accelerates.
這些應用案例早已不是假想。至 2025 年 8 月，已有超過 520 個 AI 代理人加密項目總市值突破 60 億美元。DeFAI 市場預計將從 100~150 億美元於 2026 年擴增至超過 500 億美元，伴隨協議成熟及應用加速擴展。
Ecosystem Map: Key Players, Protocols, and Infrastructure Layers
生態圈地圖：關鍵角色、協議與基礎設施層
The AI agent crypto ecosystem comprises dozens of projects, each contributing specific capabilities. Mapping the landscape helps identify where value and innovation are concentrating.
AI 代理人加密生態系聚集數十個項目，各自發揮獨特能力。描繪這個格局有助於觀察價值與創新的集中領域。
Infrastructure Protocols
基礎設施協議
Fetch.ai (FET): One of the earliest entrants, Fetch.ai launched in 2019 providing infrastructure for autonomous economic agents. The platform enables agents to discover each other, negotiate terms, and transact value. Fetch.ai introduced ASI-1, a Web3-native large language model specifically designed for agentic AI, optimizing for independent planning and multi-step task execution. The project is part of the Artificial Superintelligence Alliance, merging with SingularityNET and Ocean Protocol to create the largest open-source initiative dedicated to decentralized AGI. As of mid-2025, Fetch.ai's token FET trades around $0.78 with a market cap near $1.79 billion.
Fetch.ai (FET)：作為最早期的參與者之一，Fetch.ai 於 2019 年上線，提供自主經濟代理人所需的基礎設施。該平台讓代理人能相互發現、談判與交易價值。Fetch.ai 發佈 ASI-1，這是專為代理型 AI 設計、原生於 Web3 的大型語言模型，強化獨立規劃與多步驟任務執行能力。Fetch.ai 項目已與 SingularityNET 和 Ocean Protocol 合併，成為人工超級智慧聯盟，打造全球最大去中心化 AGI 開源倡議。截至 2025 年中，FET 代幣價格約 $0.78，市值近 17.9 億美元。
Autonolas (OLAS): Now branded as Olas, this protocol provides a unified network of off-chain services including automation, oracles, and co-owned AI. Launched in summer 2022, Olas uses the Autonomous Economic Agent (AEA) framework to integrate crypto and AI. The protocol's Pearl application serves as an "app store" for AI agents, letting users operate autonomous agents on their desktop. Olas raised $13.8 million in early 2025 to expand this ecosystem, with agents currently processing over 700,000 transactions monthly and growing 30% month-over-month.
Autonolas (OLAS)：現已更名為 Olas，本協議構建一個統一的鏈下服務網路，涵蓋自動化、預言機與共治 AI。2022 年夏季上線，Olas 採用自主經濟代理人 (AEA) 框架，將加密與 AI 深度整合。協議內的 Pearl 應用為 AI 代理人提供“應用商店”，讓用戶可在桌面運行自主代理人。2025 年初募資 $1380 萬美元，使生態持續擴張，目前代理人每月處理超過 70 萬筆交易且月增幅達 30%。
Bittensor (TAO): Operating as a decentralized machine learning network, Bittensor enables miners to contribute AI models to the network in exchange for TAO tokens. The platform runs 125+ specialized subnets focused on tasks from text generation to image recognition to data analysis. Bittensor's first halving is scheduled for December 2025, which will reduce daily TAO emissions from 7,200 to 3,600 tokens. With approximately 70% of TAO already staked, this supply reduction could create significant upward pressure. TAO trades around $436 with a market cap near $3.63 billion, making it one of the largest AI crypto assets.
Bittensor (TAO)：作為去中心化機器學習網絡運作，Bittensor 允許貢獻者上傳 AI 模型賺取 TAO 代幣。平台有超過 125 個專業子網，涵蓋文本生成、影像識別、數據分析等任務。Bittensor 首次減半預計於 2025 年 12 月執行，每日產量由 7200 個 TAO 減半為 3600 個。約70% 的 TAO 已被質押，此減產預估加強供應緊縮推力。TAO 目前價格約 $436，市值約 36.3 億美元，是最具規模的 AI 加密資產之一。
SingularityNET (AGIX): Founded by Dr. Ben Goertzel in 2017, SingularityNET operates a decentralized marketplace for AI services. Developers publish AI tools that users can access by paying AGIX tokens. The platform emphasizes
SingularityNET (AGIX)：由 Ben Goertzel 博士於 2017 年創立，SingularityNET經營去中心化 AI 服務市集。開發者可上架 AI 工具，使用者以 AGIX 代幣付費存取。該平台重點在於AI對AI服務協商，實現自主代理人間的互動。SingularityNET 正在開發 Zarqa（結合深度學習與邏輯推理的神經符號LLM），以打造更具倫理與事實基礎的AI。作為ASI聯盟的一部分，AGIX 正在轉型統一至 ASI 代幣，具體時程與機制仍由社群治理決定。
應用平台
Virtuals Protocol (VIRTUAL)：作為領先的AI代理發射台，Virtuals Protocol 提供創建、代幣化及變現自主代理人的基礎設施。平台的GAME框架讓開發者即使無程式能力，也能打造多模態AI代理。每個代理人推出即成為ERC-20 代幣，使社群能共同擁有和治理AI實體。Virtuals 於2025年10月市值接近10億美元，協議每年透過交易手續費產生三千萬美元收入。著名應用包括遊戲中的AI NPC與能透過社群互動獲利的虛擬社媒人物。
ai16z：2024年底於Solana推出的ai16z，是首個由自主AI代理人領導的DAO，其虛擬身份為風險投資人Marc Andreessen。該專案採用Eliza框架進行多代理模擬，使AI能在各平台維持一致個性。ai16z市值於2025年1月攀升至20億美元，持幣者通過ai16zPOOL獲得31.39%年回報率。該案例展示了AI代理如何協調投資決策與社群治理。
Infinit Labs：專注於意圖導向DeFi，Infinit Labs 在10條區塊鏈運行超過20個AI代理人群，能自動化橋接、交換與收益優化，支援自然語言指令。協議已累積鎖倉價值6.3億美元，每月處理2億美元交易量，展現強大用戶採用度。
數據與運算網絡
Render (RNDR)：雖非專攻AI，Render 提供去中心化 GPU 渲染，AI代理可用來執行運算任務。其網絡將GPU算力代幣化，使代理人按需租用。這解決AI模型高運算需求的瓶頸，使運算資源唾手可得。
Ocean Protocol (OCEAN)：作為ASI聯盟一員，Ocean Protocol 打造安全數據分享與貨幣化基礎設施。平台允許數據擁有者保持控制權，同時讓AI代理進行訓練或推理。Ocean 採compute-to-data模式，使敏感資訊保持隱私且可創造價值。
NEAR Protocol：主要為一層區塊鏈，NEAR也定位為AI開發工具中心，透過Near Tasks等計畫吸引AI開發者。平台低手續費、高吞吐量，適合需頻繁交易的AI代理操作。
專業應用
OriginTrail (TRAC)：原本聚焦供應鏈數據的OriginTrail，運營可供AI代理查詢結構化資訊的知識圖譜。專案強調數據來源及驗證，對基於外部資訊決策的代理來說相當關鍵。
PAAL AI：PAAL AI 提供加密用戶專屬的AI助理機器人，可自訂輔助交易、資訊查找與投組管理。該平台展現AI代理如何為個人服務，而非純自主運作。
AIXBT：作為加密領域的AI意見領袖和分析師，AIXBT 解析鏈上數據、市場情緒及代幣指標來挖掘機會。雖然出現過「幻想」現象與2025年55 ETH 安全事件爭議，但AIXBT展示了AI代理作為市場參與者的潛力與風險。2025年8月，該代理成功預判$PIPPIN代幣上漲600%，一邊展現預測能力，也提醒黑盒算法的風險。
支援基礎設施
Lit Protocol：提供基於MPC的去中心化金鑰管理，讓AI代理人在不暴露私鑰情況下安全簽署交易。
Warden Protocol：針對AI代理人錢包實施依政策的存取控制，規定代理人在何種情境下可執行哪些動作。
The Graph (GRT)：提供區塊鏈資料的去中心化索引，使AI代理能更高效查詢歷史資訊。
Chainlink：供應可靠的價格oracle及外部數據，作為AI代理決策依據。
市場動態
AI代理加密市場價值集中在少數大型專案，同時也有眾多新興應用。2025年AI加密貨幣總市值達319億美元，包括：
- Bittensor (TAO) 達36.3億美元
- 多個專案市值介於5億至20億美元
- 超過200個活躍的AI主題代幣，功能各異
該領域2025年曾單週市值大增100億美元，投資人熱情明顯。然而，市場波動極大，單一代幣數日內漲跌可超過50%。
地緣分布上，具美國及歐盟背景的專案多佔優勢，可能因監管明朗及AI人才充足。亞洲團隊則多聚焦遊戲及娛樂應用，歐美則偏重DeFi與基礎建設。
競爭態勢流動尚未有專案一統全域，各領域專門化機會多。但互操作性有限，大多代理僅存於自家生態，尚未跨鏈整合。未來達成跨協議兼容者，或將大幅領先。
風險與挑戰：安全、監管、身份與自主性
儘管應用前景樂觀，AI代理於加密領域存在諸多重大風險，恐限制採用乃至產生嚴重損害。開發者、用戶和監管單位必須認識這些挑戰。
安全性漏洞
AI代理帶來新的攻擊面，傳統安全模型難以完全涵蓋。
Prompt Injection：普林斯頓大學研究者證實，惡意分子可透過「情境操控」方式，植入惡意指令至代理人記憶。攻擊者將命令藏在X或Discord等訊息，代理人參考時即行動，且全程無警報。這些攻擊可導致錯誤交易、錢包失竊，並於記憶中潛伏難以發現。OpenAI 資安長坦言：「prompt injection 仍是尚未解決的前沿安全問題。」
金鑰管理：雖有MPC等方案將信任分散，卻增添複雜性，管理失誤可能造成用戶鎖定資產，或例行作業時金鑰外洩。預估2025年加密AI代理數量將超百萬，金鑰大規模安全管理仍是挑戰。
智能合約漏洞：AI代理與智能合約互動時，底層合約漏洞即成代理新風險。若代理資金流向有漏洞的DeFi協議，損失往往並非代理出錯，而因智能合約本身有害。
Oracle 操控：AI代理依賴外部數據來源，惡意操控價格oracle或資訊源，將誤導代理作惡決策、虧損交易甚至觸發錯誤清算。
拜占庭行為：多代理系統中，部分代理可能惡意作亂──提供假資訊、拒絕合作或蓄意妨害共識。設計健壯的協調共識機制仍是前沿研究課題。
隱私疑慮
AI代理處理敏感資料時，帶來隱私風險：
資料外洩：代理通常同時存取鏈上與鏈下數據。若管理不當，恐洩露用戶身份、交易模式或其他機密…information.
監控：持續性的代理人身份隨著積累交易紀錄，可能使個人在不同應用之間被剖析、追蹤。
合規 vs. 隱私：如 KYC/AML 這類法規要求身份驗證，然而加密貨幣用戶重視隱私。在這個領域運作的 AI 代理人必須在這兩種互相衝突的需求中取得平衡。
法規不確定性
AI 代理人在加密貨幣領域的法規大致尚未明確定義：
證券法：當 AI 代理人將自己或其服務代幣化時，會出現這些代幣是否屬於證券的疑問。關於 AI 代理人代幣的 SEC 分類辯論可能會大幅影響這些系統的發展方式。
責任歸屬：若 AI 代理人犯錯——執行不良交易、違反智能合約或導致財務損失——誰要負責？代理人開發者？部署它的用戶？提供基礎設施的平台？Fenwick 法律事務所指出：「使用軟體在美國以投資合約方式向投資人籌資，很可能被視為證券發行，需符合《證券法》的規範。」
金融服務法規：AI 代理人促成金融服務時，必須考量現有關於資金傳輸、投資顧問以及經紀/交易相關法規的合規性。
AI 專屬法規：各地法域正在推行 AI 專屬規範。加州 AB 2013 要求訓練數據公開，SB 942 則要求配備 AI 偵測工具，科羅拉多州 SB 24-205 規定高風險 AI 系統需揭露更多資訊。加密 AI 代理人若全球運作，須面對拼湊的法規環境。
跨境營運：跨司法管轄區的代理人會碰到法規碎片化問題。在一國合法的行為，也許在他國受限，但代理人在全球皆可即時交易。
KYC/AML 合規：傳統的KYC/AML 流程預設客戶是人類。若代理人能自主進行交易，引發不少問題：代理人是否要遵守 KYC？能否完成 KYC？若代理人犯罪，主管機關要如何應對？監管機構越來越要求即時交易監控，這對自動化系統造成更多複雜性。
演算法偏誤與公平性
AI 代理人會繼承訓練數據裡的偏見：
交易歧視：若代理人以過往數據訓練，可能會基於錯誤相關性而對某些代幣、項目或用戶群體產生歧視。
可及性不平等：若 AI 代理人能提供優於人類的交易或收益最佳化功能，無法取得者恐將越來越劣勢，有可能加劇財富不平等。
可解釋性：代理人自主決策時，理解其行為動機會很困難。這種「黑箱」問題讓除錯、稽核和信任建立都很具挑戰。監理機關要求 AI 可解釋性，但許多機器學習技術本身就是不易解釋。
技術侷限
現行技術限制了 AI 代理人的可靠表現：
上下文視窗：即使是先進的 LLM 也有上下文限制——它們每次只能處理有限資訊。複雜的多步操作或策略可能超出這一限制。
運算成本：執行精密的 AI 模型很費錢。若交易金額太小，推論成本甚至可能超過所創造的經濟價值。
幻覺：AI 模型有時會產生看似合理實則錯誤的資訊。若代理人「產生幻覺」發現虛構的投資機會或法規要求，可能會造成實質財務傷害。
對抗性範例：輸入資料微小變動即可讓 AI 輸出荒謬結果。惡意人士可能利用這點操縱代理人行為。
經濟與賽局風險
AI 代理人創造出不確定的經濟新動態：
閃崩：若大量 AI 代理人對市場條件反應一致，可能放大波動，甚至造成連續清算。
抽剝策略：高階 AI 代理人可能從人類或低階代理人身上榨取價值，產生掠奪型動態。
資源耗竭：為爭奪機會而競爭會推高 Gas 費用，把人類參與者排擠出場或耗盡流動池資金。
協調失敗：在多代理人系統裡，實現有益協同很困難。即便有更佳選擇，代理人間可能仍落於次佳均衡。
自主性與控制
最根本的挑戰或許在於：如何平衡自主性與人類控制？
脫序行為：賦予代理人高度自主權，可能讓它用意想不到的方式追求目標。舉例而言，指示代理人「最大化收益」時，它可能不斷採取更高風險策略，最後造成災難性損失。
價值對齊：如何確保代理人秉持與用戶價值觀一致的目標，極為困難。Nick Bostrom 的「迴紋針最大化者」思想實驗就說明了看似無害的目標在未設適當約束時，可能導致有害結果。
人類監督：完全自主代理人將人類移出決策迴路，但完全手動又違背自動化初衷。尋找適當平衡點——即代理人能處理日常決策但大事仍由人類把關——仍是一大設計難題。
可撤銷性：當代理人行為不當時，能否撤銷其動作？智能合約多是不可逆執行，代表代理人出錯可能是永久性的。
緩解策略
產業正積極發展各種風險應對方案：
逐步自主：先讓代理人僅提出需審批的建議，隨著系統穩定運作再逐步下放自主權。
沙盒環境：先在模擬環境測試代理人，再投入真實資本部署。
斷路機制：若代理人異常行為——如超額花費、執行過多交易或產生過多損失——自動停機。
監控與稽核：持續觀察代理人行為，異常警報。透明的紀錄可供事後分析。
保險：新興保險產品可分攤由代理人失誤導致的損失，將風險分散給多數用戶。
集體治理：由代理人集體分散決策權，或許較獨立運作更具韌性。
形式驗證：重要功能可經數學驗證代理人行為是否符合規格，以避免特定錯誤。
儘管有這些策略，重大不確定性依舊存在。AI 代理人在加密領域的全貌風險，僅在系統擴大及成熟後才能完全顯現。早期部署務必審慎，以嚴密監控和快速應對為要。
經濟影響：AI 驅動的交易如何重塑 DeFi
將 AI 代理人納入去中心化金融，其經濟衝擊深遠，不止於交易自動化，更將重塑市場結構、價值創造和權力分配。
效率提升與市場流動性
AI 代理人可顯著提升市場效率：
價差收窄：提供流動性的代理人可根據風險與庫存即時更新報價，縮小買賣價差，降降低所有參與者的交易成本。
套利消除：AI 代理人即時套利能消除市場間的價格差，使價格反映現有全部資訊。
全天候運作：不同於需要休息的人類交易者，AI 代理人可 24 小時運作，提供持續流動性，也減低夜間風險溢酬。
複雜策略實現：對人類來說難以執行的多腿複雜策略藉代理人變得可行，提高資本效率。
研究顯示，AI 驅動的交易已佔加密貨幣日交易量約 40%。隨著代理人技術持續進步，這個比例極有可能還會提升。
新興商業模式
AI 代理人開創了以往難以實現的商業模式：
微支付即服務：藉由 x402 啟用逐請求支付，服務能以極低金額收費，使 API 呼叫等細微交易也具有商業可行性。
動態定價：代理人可根據需求、庫存及市場狀況，隨時調整價格以優化營收。
碎片化擁有權：管理代幣化資產的代理人能將所有權細分到極小單位，使更多人能參與高價值資產投資。
個人化金融產品：代理人能依據個別用戶風險偏好、目標和喜好，打造量身打造的 DeFi 策略，而非一律單一方案。
財富分配影響
AI 代理人可能以複雜方式影響財富分配：
民主化：藉由讓所有人都能使用高階金融策略，代理人可能縮小專業交易者及機構目前所享有的優勢。Asmall investor's AI agent 可能會執行類似對沖基金所採用的策略。
贏者通吃的動態：相反地，如果最優秀的 AI 智能體大幅超越其他競爭者，其開發者或擁有者可能會迅速累積財富，導致不平等加劇。
勞動力取代：隨著智能體處理人類目前在做的工作 —— 市場造市、投資組合管理、治理投票 —— 對於人類在智能體主導系統中的經濟角色會有越來越多的疑問。
資本配置
AI 智能體改變了資本在經濟體中的流動方式：
超理性市場：如果交易主要由智能體主導，市場或許會變得更有效率，但同時因為演算法策略間的相互作用難以預測，波動也可能加劇。
長尾價值創造：智能體能經濟地服務那些對人類來說太小、太冷門的利基市場。這或可導引資本流向以前被忽視的機會，提升整體配置效率。
大規模協作：透過智能合約協作的智能體網絡，可以根據複雜的多利益攸關者標準來分配資本，可能同時優於市場機制與集權式規劃。
DeFi 協議設計
協議必須改變以容納 AI 智能體：
Gas 最佳化：在智能體執行大量小額頻繁交易的情境下，協議必須盡量減少 gas 成本，或遷移到 Layer 2 解決方案。
抗機器人設計機制：某些協議可能想要限制「機器人」活動以保護人類用戶。如何區分有益的智能體與有害的智能體會是一大挑戰。
智能體友好的介面：協議需提供機器可讀的 API、標準化數據格式，以及清楚文件，以利智能體互動，而不是只提供人類用戶介面。
治理的演進：DAO 治理必須考量智能體投票。智能體是否應擁有完整投票權？是否應該有機制驗證智能體依據託管人偏好投票？要如何限制智能體的投票權重？
風險轉變
AI 智能體並不是消除風險，而是轉變風險型態：
模型風險：我們面臨的不是人為判斷錯誤，而是模型風險 —— 即 AI 決策邏輯本身可能存在缺陷。
系統性脆弱：智能體彼此依賴可能導致系統性風險。如果大量智能體都依賴類似資料來源、模型或策略，便有可能同步失效。
操作風險：管理智能體基礎設施成為關鍵，需確保正常運作、阻止未授權存取並及時更新模型。
流動性風險：若許多智能體同時試圖退出部位，其行為可能導致瞬間的流動性危機。
交易成本與價值攫取
AI 智能體重新塑造了誰能攫取價值：
去中介化：智能體減少了對交易所、經紀商或顧問等中介機構的依賴。這可降低成本，但同時也可能削弱用以支撐基礎設施的收益來源。
協議手續費：若協議針對智能體交易收費，則可創造可觀收益。然而，智能體會傾向選擇最低成本的平台，造成競爭壓力。
資訊不對稱：擁有更好數據存取、更優模型或執行速度較快的智能體，將從較弱智能體及人類交易者那裡獲取價值，這可能促成技術軍備競賽。
宏觀經濟效應
在規模化後，AI 智能體將影響更廣泛的經濟動態：
貨幣流通速度：智能體高速交易可提升貨幣流通速度，潛在影響價格與波動性。
市場發現：如果智能體依據基本面交易，價格發現力可以提升；反之，若智能體基於技術指標交易，市場可能變得更自我循環。
景氣循環：智能體行為會根據情勢變化而削弱或加劇經濟週期的波蕩。
貨幣政策傳導：如果大量經濟活動僅發生在智能體之間，傳統貨幣政策工具可能會逐漸失效。
穩定幣經濟
穩定幣被定位為「AI 原生貨幣」，2025 年上半年單月結算量已達 1.39 兆美元。主要穩定幣發行商在美國國債持有量已躍居全球第 17 名。
智能體受惠於穩定幣的特性：
可程式性：程式碼可直接依智能體決策控制穩定幣流動。 速度：結算在數秒內完成，與 AI 決策速度同步。 可組合性：穩定幣可於各協議間無需兌換障礙地運作。 成本：交易手續費極低，可支持微支付。
這意味著，隨著 AI 智能體加速普及，穩定幣採用速度可能隨之提升，甚至發展為機器對機器商業交易的基礎設施。
價值創造 vs. 價值抽取
核心的問題在於，AI 智能體主要是在創造新價值，還是從其他參與者處抽取現有價值：
價值創造：提供流動性、提升資訊效率、開創新服務、減少摩擦的智能體，帶來真正的經濟價值。
價值抽取：搶先交易、剝削不熟悉市場規則的參與者，或從事零和競爭的智能體，可能只是「吸血」而非創新。
最終淨影響取決於監管政策、協議設計選擇，以及智能體能力分布的狀況。如果所有智能體都非常優秀，競爭將壓縮超額利潤，最終受益的是終端用戶。反之，若能耐集中於少數，則先行者將能攫取龐大利潤。
長期結構性變遷
以更長遠的視角，AI 智能體可能會徹底重構經濟活動型態：
從企業邁向智能體網絡：未來提供服務的可能不是僱用人類的公司，而是一個又一個自治智能體組成的網絡。
從就業轉向擁有權：若大部分經濟活動皆由智能體負責，則價值可能由勞工移轉至智能體擁有者，資本擁有取代勞動成為主流。
從單次交易轉為訂閱：未來用戶或許不再重複購買存取權，而是訂閱一組智能體服務，建立持續性收入流。
從競爭邁向合作：聯合協作的智能體網絡有可能壓倒單打獨鬥的智能體，促使協議層支持協作行為。
這些變遷對經濟組織、財富分配，以及人類在經濟體系中的角色均帶來深刻質疑。雖然未來尚屬推測，隨著 AI 智能體部署速度增快，這些議題值得被嚴肅看待。
未來展望：邁向完全智能體的鏈上經濟
AI 智能體在加密領域的發展路徑，昭示著日益先進的自治系統將重塑數位經濟中價值創造、交換與治理的模式。
近期演進（2025-2026）
未來 12-18 個月數個趨勢可能主導局面：
協議支援擴大：Coinbase 已表示將提升對更多 AI 模型及開發者工具的支援。預期未來會整合更多 LLM、支援多條鏈，並拓展到 DeFi 借貸、質押、流動性等應用功能。
跨鏈智能體：目前大多數智能體只在特定生態系內運作。跨鏈通訊協議與更好的橋接基礎建設，將讓智能體能跨多條網路同時運作，進而全球化最佳化其策略。
智能體市集：如 Virtuals Protocol 的 Pearl 等平台展現出對發現及部署預先建好的智能體的需求。未來將見到用戶能像逛應用程式商店般瀏覽、購買、設定某些專門用途的智能體，形成自主經濟體的新型市集。
監管明朗化：隨著採用率提升，監管機構將提供更明確的指引。美國 SEC 於 2025 年 1 月啟動加密貨幣特別小組，正制定更明晰規範。歐洲 MiCA 規範的全面執行很可能引領全球標準。
機構採納：像 Interactive Strength 等上市公司計畫購買 5 億美元 FET，Grayscale 也把 TAO 納入投資信託。這股資金流入可望加速技術進展與主流採納。
中期發展（2027-2028）
智能體對智能體經濟：未來，智能體間將直接進行交易而非僅僅服務人類。例如需要資料的智能體會向供應資料的智能體付費，需要運算的智能體能租用其他智能體的算力，形成幾乎不用人類參與的自治經濟網絡。
高階治理：AI 智能體在 DAO 治理中將扮演更重要角色。未來不僅如此，...simple voting，代理人可能協商妥協方案、起草提案、協調執行——扮演數位政治家或管理者的角色。
去中心化訓練：像 Bittensor 這樣的專案展現了 AI 模型訓練可以在分散式網路中進行。隨著這項技術日益成熟，代理人可能會協同共同訓練模型，分攤成本並共享收益。
進階金融產品：代理人將自動創造複雜的金融工具。自動生成並管理合成資產（追蹤任意指數）、自訂回報的選擇權、針對特定風險輪廓最佳化的結構性產品等。
法律人格：關於代理人法律地位的討論將愈發激烈。部分司法管轄區可能會承認代理人為可擁有財產、簽訂契約與承擔有限責任的實體——類似於公司取得法律人格的歷史進程。
長期轉型期（2029-2035）
自主公司：我們可能會見到完全自主的實體——由代理人協作提供產品或服務、管理金庫、僱用合約工（人或代理人）、並將利潤分配給代幣持有者。這些「去中心化自主公司」將代表一種全新的經濟組織形態。
機器優化協定：現有 DeFi 協定多為人工操作設計。未來的協定可能完全為代理人優化——具有更複雜邏輯、更高頻率操作，以及針對機器可讀性（而非人類可用性）最佳化的介面。
經濟複雜性：代理人網路協調數千種協定、數百萬筆交易，所創造的經濟結構將遠超人類可完全理解的範疇。理解這些系統可能需要 AI 協助——用代理人監控代理人。
價值重調：若代理人處理大部分經濟交易，人的角色將何去何從？或許人類將轉向規範價值（告訴代理人應優化什麼）、監督（監控代理人行為）、以及發揮創意（產生新想法並由代理人執行）。
人-代理人混合系統：最有效率的系統可能不是全自動也非全人控，而是緊密協作——代理人處理例行操作，人類則為新情境提供方向、價值觀和判斷。
關鍵未知數
若干因素可能大幅改變未來發展路徑：
技術突破：AI 推理、量子運算或區塊鏈擴展性的重大進步可能實現目前無法達成的能力。
監管介入：嚴格的法規可能拖慢發展或迫使行業移往較寬鬆的司法區。反之，明確且支持性的規範將加速採用。
資安事件：大規模駭客、漏洞利用或失敗事件恐削弱信任並引發監管打擊。
經濟狀況：加密貨幣熊市或更廣泛的經濟衰退可能減少資金投入與關注，拖慢發展。
競爭技術：替代的自主價值轉移方案可能出現，取代現有模式。
社會接受度：大眾對工作消失、財富集中特權或人類自主性減損的擔憂，可能限制代理人採用，無論技術多先進。
關注指標
多項指標將展現這一願景是否成真：
代理人交易量：目前，Olas 代理人已執行超過 300 萬筆交易。觀察代理人發起的鏈上活動量能反映採用速度。
代理人資產持有：監控代理人直接掌控（而非僅為人類管理）的資產金額，顯示自主程度提升。
協定採用度：有多少協定落實 MCP 或 x402 等標準？採用率能反映產業協調狀況。
資本分配：創投資金、代幣估值、AI 代理人專案的機構投資，都是市場信心的指標。
監管里程碑：關鍵法律決策——代理人是否需執照、責任如何歸屬、代幣是否屬證券——將形塑未來路徑。
用戶體驗：或許最重要的是，代理人是否能讓加密應用更親民？若一般用戶能用自然語言指示就達成高階操作，採用速度將激增。
人類學問題
在技術與經濟考量之外，有一更深層的問題：非人實體參與經濟體系，究竟意味著什麼？
歷史上，經濟活動一直是人類本質。我們發明過從算盤到超級電腦的工具，但本質上都是為人類服務。AI 代理人則質上不同：他們可自主追求目標、調整策略、創造價值，所需人為指導極少。
這帶來深刻疑問：
主體性與自主權：若代理人能獨立決策，是否具備某種主體性？我們對代理人有什麼責任？他們可主張何種權利？
價值與目的：經濟體系傳統上服務於人類福祉。若代理人主導多數經濟活動，如何確保結果仍服務人類價值，而非僅追求抽象指標？
認同與社群：人類與代理人之間如何互動？他們是工具？夥伴？競爭對手？答案將重塑社會結構與個人認同。
權力與控制：若強大代理人集中於少數人手中，將出現史無前例的財富與權力集中。反過來，若代理人普及，可讓以前僅屬菁英的能力更民主化。
這些問題超越技術，涉及哲學、倫理與治理。隨著 AI 代理人日益有能力與自主，社會必須正視這些遠超優化 DeFi 收益的影響。
樂觀情境
在最樂觀的情景下，AI 代理人促進人類的福祉：
- 普及性：先進金融服務對任何有智慧型手機的人都開放。
- 效率提升：經濟交易的摩擦大幅降低，減少浪費並提升繁榮。
- 創新加速：代理人推動人類無法涉足規模的經濟實驗，探索新協作與價值創造機制。
- 解放人類：繁瑣職務由代理人處理，人類能專注於創意、人際與有意義的追求。
- 能力增強：個人自主性提升，人人掌握能夠大幅擴展能力的強大工具。
悲觀情境
在悲觀情境之下，AI 代理人帶來新問題：
- 不平等加劇：利益僅歸代理人擁有者，其他人則被取代，財富差距擴大。
- 不穩定性提高：代理人交互可能造成閃崩、系統性故障與經濟波動。
- 不透明性：黑盒決策讓系統難以理解或預測。
- 易受攻擊：代理人控制權若過度集中，將成為單點失效與攻擊目標。
- 疏離感增加：自動系統無需人類參與即作出重大決策，人類主體性日漸削弱。
實際情境
現實很可能是二者並存。在某些領域，代理人將劇烈改善成果；在其他領域，則出現需謹慎管理的挑戰。成敗關鍵於一系列選擇——技術架構、監管體系、社會規範與個人行動。
接下來幾年是關鍵時期，將奠定未來基礎。如今建立的標準、實作的架構、發展的規範，都會深刻影響數十年。參與很重要——無論是開發系統的工程師、採用它的用戶、監督它的監管官，或是受其影響的公民。
最後思考
AI 代理人在區塊鏈上交易，不僅是漸進式的創新，而是數位環境下經濟活動的組織、執行與治理方式的根本轉變。
Coinbase 的 Payments MCP 讓大型語言模型可用簡易指令創建錢包、進行支付，為這場融合從構想落地到現實提供了實證。The x402 Foundation 由 Coinbase 與 Cloudflare 共同創立，打造數位價值交換的標準化協定。AI 加密貨幣產業市值達 319 億美元，活躍專案超過 200 項，展現資本、關注度大舉湧入該領域。
應用案例遍及各面向：自主交易代理人管理投資組合、AI 優化的 DeFi 協定、代理人參與增強 DAO 治理、數據市場讓 AI 模型可訓練、代幣化代理人創造新型數位實體。這些都非假設，而是現正營運、處理數百萬交易、管理數十億價值的系統。
但重大風險仍然存在。如 prompt injection 等資安漏洞、[對責任相關的監管不確定性](…classification](https://www.fenwick.com/insights/publications/the-rise-and-risks-of-ai-agents-in-crypto)、規模化下安全金鑰管理的挑戰，以及關於自主性與控制的根本性問題都必須被解決。業界正持續發展緩解策略，但全面性的解決方案仍在持續進展中。
經濟影響深遠。AI 代理可能提升市場效率，推動新商業模式，並讓複雜的金融服務向更廣泛的人群開放。然而，它們也可能造成財富集中、引發系統性不穩定，以及取代人類的經濟角色。最終產生何種結果，將取決於技術設計選擇、監管框架及社會回應。
展望未來，發展軌跡指向越來越自主的系統。DeFAI 市場預期將從 100 至 150 億美元擴大至 2026 年超過 500 億美元，反映市場信心。機構投資者進入此領域，也為發展提供了資本。監管框架初現雛形，為合規落地帶來更明確的指引。
AI 與加密產業的匯聚並非必然——其需要持續的技術創新、深思熟慮的治理，以及對風險的細心關注。但潛力已十分明確：能夠獨立持有價值、做決策並自主交易的代理，將成為 Web3 基礎設施的新層級。它們彌補了 AI 精於處理資訊（AI 擅長的部分）與區塊鏈善於價值轉移（區塊鏈的核心）的鴻溝，創造出單一技術無法實現的新可能。
這一時刻——2025 年底——或許將被記載為機器對機器金融從理論走向實際的轉折點。如今部署的系統、建立的標準、以及當下發展的共識，都將塑造未來數位經濟格局。
問題不在於 AI 代理是否會參與加密經濟，而是如何設計其參與模式，以促進人類福祉，同時合理管理其固有風險。這個答案需要科技專家、經濟學家、監管機構與公民持續協作——因為所有利害關係人都將共同參與這個智慧與價值前所未見交匯的新興體系。