两种革命性技术——人工智能和区块链——不再平行发展。 它们正在聚合，结果是前所未有的：自主软件可以持有价值、做出决策，并在无需人类干预的情况下进行交易。
在2025年10月，Coinbase 推出 Payments MCP， 这是一种模型上下文协议的实施，让 AI 代理可以直接访问加密钱包、上行通道和稳定币支付。 这是语言模型如 Claude、Gemini 和 Codex 首次可以与加密经济本地互动——创建钱包、为其提供资金，并通过简单的自然语言提示执行支付。
这不仅仅是另一个开发者工具。 它代表了价值在数字系统中流动方式的根本转变。 Coinbase 的开发者平台工程主管 Erik Reppel形容加密货币为“独特适合机器”，强调它是“唯一任何程序都能使用的开放、数字原生支付标准”。
其影响远超自动化交易。 AI 代理正在参与去中心化金融协议、管理数字身份、在去中心化自治组织中进行协调，甚至创建和货币化他们自己的服务。 在2025年，AI 加密领域达到市场资本化 319 亿美元， 占总加密市场的0.80%，拥有超过200个活跃AI代币和42.7亿美元的日交易量。
这种融合解决了两个领域的基本局限。 AI 系统在参与经济活动方面一直退于处理信息。 区块链网络，尽管其金融基础设施复杂，仍在很大程度上对人类输入做出反应。 使用加密货币渠道的 AI 代理填补了这一空白，创造出观察者所称的“代理商务”——一种新的范式，在这种范式中，机器不仅仅推荐动作，而是执行，由可以以代码速度流动的可编程货币支持。
这种融合的时机并非巧合。 全球 AI 市场，价值1840亿美元，预计到2030年将达8267亿美元， 以28.46%的复合年增长率。 同时，稳定币结算交易额在2025年上半年达到$1.39兆， 展示了加密基础设施可以处理机构规模的支付流量。 机器学习模型在推理和决策方面取得了前所未有的能力，而区块链基础设施成熟到支持以极低成本进行亚秒级交易。
使这一时刻独特的是 AI-区块链交互的标准化协议的出现。 x402协议，由Coinbase开发，并通过与Cloudflare合作的x402基金会形式化， 恢复了长时间不活跃的HTTP 402“付款所需”状态码，以实现编程化的机器对机器的支付。 这创造了自主经济活动的通用语言——一种能够跨任何应用、任何链和任何AI模型工作的语言。
对 Web3 的影响是深远的。 如果区块链技术承诺去中心化所有权和交易，那么AI代理代表了下一次进化：去中心化行动。 本文探讨了这一融合如何展开，从推动AI-区块链交互的技术架构到它产生的风险和机会， 最终意味着数字商务的未来。 内容：AI系统发现可用功能、理解其参数并安全执行功能的标准化方法。在Payments MCP的背景下，这些功能包括钱包创建、资金支持和支付执行。
x402支付协议：基于HTTP 402 "Payment Required"状态码，x402 直接通过HTTP启用即时稳定币支付。当AI代理需要访问付费资源时，服务器回复402和支付指令。代理自动构建并发送支付，收到确认后获得访问权限——所有操作在同一请求周期内完成。
执行层：负责实际的链上操作。当代理决定进行支付时，Payments MCP与Coinbase的基础设施交互，以在Base网络（以太坊第二层）上创建交易，安全签名，并将其广播到区块链。整个过程仅需几秒钟。
实际操作中的运作
用户体验被设计得非常简单。开发者或用户可以通过快速配置，将AI助手（目前支持Claude Desktop, Google Gemini, Codex和Cherry Studio）连接到Payments MCP。不需要API密钥。然后，助手可以执行以下命令：
"创建一个钱包并充入$50" "支付5 USDC到此地址" "查看我的余额并将一半发送到我的储蓄钱包"
幕后工作流程包括几个步骤：
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意图识别：AI模型解析自然语言请求并将其映射到特定的MCP功能。
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钱包管理：对于新用户，Payments MCP创建一个非托管钱包。用户可以通过电子邮件地址为其充值，无需复杂的设置。
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授权：在执行任何交易之前，系统会根据配置的消费限制和审批规则进行检查。正如Erik Reppel所解释的，“在Payments MCP中，你可以为你的代理设定限制。你明确给予他们的专用资金——他们没有权限访问你的主钱包。”
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交易构建：系统构建适当的链上交易，计算gas费用和最佳路由。
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执行：交易被签署并广播到区块链。对于使用USDC的Base网络交易，Coinbase的托管促进工具可以实现免手续费支付。
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确认：代理收到交易的确认并可以继续后续动作。
x402集成
x402协议尤为重要，因为它实现了真正的程序化商务。正如Cloudflare的博客文章所解释的，“每天，Cloudflare上的网站向尝试访问其内容和电子商务商店的机器人和爬虫发送超过十亿的HTTP 402响应代码。”而以前，这些响应都无声无息——自动化系统没有标准方法来完成支付请求。
有了x402，这一切发生了变化。协议定义了：
- 服务器如何沟通支付需求（金额、接收者、接受的代币）
- 客户如何构建并附加支付证明到请求
- 促进者如何验证和结算交易
- 服务器如何确认支付并提供资源
这为互联网按使用付费模式创建了通用模式。AI代理研究某个主题时可以自动购买高级数据源的访问权限。运行计算的机器人可以根据需要支付云资源。虚拟助手可以在一次购物中从多个商家购买商品。
Coinbase和Cloudflare于2025年9月共同宣布成立x402基金会，以治理该协议的发展。基金会的目标是将x402发展为中立的开放标准——类似于HTTP, TCP/IP及其他互联网协议的管理。正如Cloudflare CEO Matthew Prince 所指出的，“互联网的核心协议一直由独立治理推动，这就是为什么我们自豪地与Coinbase合作，以确保x402拥有同样的路径，因为它极有可能成为代理商业的核心协议。”
技术保障措施
安全是Payments MCP设计的核心。多种机制保护用户和代理：
消费限制：用户配置代理每次交易和每个时间段的最大消费金额。Reppel解释说，“你可以例如让代理随意消费高达十美分，但要求更高的金额需经过批准。”
审批工作流：对于超过一定门槛的交易，系统可以要求在执行前获得明确的人为批准。
钱包隔离：代理钱包与用户的主要资金持有分开，如果代理被攻破或表现异常，风险暴露受到限制。
本地执行：系统在用户设备上本地运行，而不是在远程服务器上运行。这增强了隐私并赋予用户直接控制权。
审计追踪：所有交易记录在链上，提供透明且不可变的代理活动记录。
当前限制和发展路线图
Payments MCP以特定限制启动。目前仅支持Base网络上的USDC稳定币。ChatGPT尚不兼容，由于OpenAI的流式架构与MCP的传输方法的技术差异。首次发布专注于支付执行，而不是更复杂的DeFi操作，如交易、借贷或流动性提供。
但是，Coinbase在其公告中表示他们“计划增加更多模型和开发者工具的支持，以将AI能力与实际金融用途连接起来为持续努力的一部分。”路线图可能包括多链支持、与其他LLM的集成以及DeFi操作的扩展功能。
为什么这很重要
Payments MCP的重要性并不在于它是首个AI-区块链集成，而是因为它首次结合了几个关键要素：
- 使用简便性：无需API密钥，无复杂配置。用户可以在几分钟内开始使用。
- 广泛兼容性：可以直接与多个主要AI模型协同工作。
- 真实经济活动：不是测试网或模拟——代理在公共网络上进行真实价值交易。
- 开放标准：基于开放协议（MCP和x402），任何开发者都可以实现。
- 企业级：由公开上市、受监管的交易所部署，符合机构合规标准。
这种组合为AI代理和加密基础设施的交互方式创建了蓝图。随着越来越多开发者建立在这些标准之上，更广泛的自动化经济活动生态系统将得以实现。
技术深度解析：AI代理与区块链如何交互
理解连接AI代理与区块链基础设施的技术架构需要审视堆栈的多个层次。每个层次解决与身份、决策、执行和安全相关的特定问题。
代理架构
现代加密货币中的AI代理通常遵循具有专门组件的模块化架构：
感知层：代理需要理解其环境。这涉及：
- 链上数据摄取：直接从区块链节点或索引服务读取交易历史、智能合约状态、代币余额和流动性池条件。
- 链下数据集成：连接到价格预言机、社交媒体情绪馈送、新闻来源及其他外部信息。
- 自然语言处理：理解人类指令并将其转换为可执行的行动。
推理层：代理的“大脑”，通常由以下组成：
- 大语言模型（LLMs）：类似Claude、GPT-4或专用于加密货币的大语言模型解释意图，规划多步骤动作，并生成解释。
- 专业AI模型：为特定任务（如价格预测、欺诈检测或情绪分析）训练的机器学习模型。
- 决策逻辑：规则引擎和启发式方法在可接受边界内限制代理行为。
行动层：代理与区块链交互的执行环境：
- 交易构建：构建格式正确的交易，包括gas费用估算和最佳路由。
- 签名生成：安全地签署交易，而不暴露私钥。
- 广播和确认：将交易发送到网络并监控成功执行。
学习层：持续改进机制：
- 性能跟踪：记录代理动作的结果（成功交易、失败交易等）。
- 策略优化：使用强化学习或其他技术来改进决策。
- 模型微调：根据新数据和反馈更新AI模型。
密钥管理和安全
或许最关键的技术挑战是使AI代理能够安全地控制加密资产。几个方法出现：
多方计算 (MPC)：像 Lit Protocol 这样的平台 使用 MPC 将私钥分割成多个节点分布的份额。代理可以签署交易，而无需任何单一实体持有完整的密钥。即便一个节点被攻破，密钥仍旧安全。
门限签名：类似于 MPC，门限签名方案需要多方合作才能创建有效签名。这分散了信任，减少了单点故障。
硬件安全模块 (HSMs)：对于高价值应用，密钥可以存储在专用硬件中，执行加密操作而不暴露私钥至软件环境。
安全区域：现代处理器包括独立的执行环境（如 Intel SGX），可进行系统隔离的敏感操作。
基于策略的访问控制：像 Warden Protocol 这样的项目 实现了策略引擎，定义了代理可以在何种条件下采取的行动。即便代理有签署密钥的访问权限，它只能执行符合预定义规则的交易。
Lit Protocol 创始人 David Sneider 提出了 管理 AI 代理密钥的三种主要方法：
- 直接密钥访问：代理直接访问私钥，这是最简单但最不安全的方法。
- 基于审批的访问：代理提出交易，需明确批准后执行，在自主性和安全性之间取得平衡。
- 策略受限访问：代理可以自主执行交易，但只能在预定义的策略界限内进行，提供高自主性并具备编程防护措施。
区块链交互模式
AI 代理通过几个明显的模式与区块链互动：
读取操作：查询当前状态而不改变链上任何内容。这包括：
- 检查余额和代币持有情况
- 读取智能合约状态
- 分析交易历史
- 监控流动性池和交易条件
写入操作：创建改变区块链状态的交易：
- 转移代币
- 在去中心化交易所执行交易
- 向 DeFi 协议存款或取款
- 创建或修改智能合约
事件监控：订阅区块链事件，当发生特定条件时触发动作：
- 借贷协议中的清算警报
- 价格门槛突破
- 治理提案创建
- 代币转账通知
多链协调：同时在多个区块链上操作：
- 跨链套利
- 网络间资产桥接
- 跨链业务组合再平衡
Model Context Protocol 详细信息
Model Context Protocol，由 Anthropic 开发并由 Coinbase 应用于加密领域，为 AI-区块链交互提供了关键的标准化。MCP 定义了：
工具发现：AI 模型可以查询有哪些能力可用（创建钱包、发送支付、检查余额等）。
参数规范：每个工具声明其所需输入（接收地址、金额、代币类型等）。
执行安全：工具可以指定在执行之前必须满足的条件（余额检查、审批要求等）。
结果报告：返回成功确认、错误消息和相关数据的标准化格式。
这种标准化意义重大，因为这意味着开发者无需为每个 AI 模型创建定制集成。任何 MCP 兼容的模型都可以使用任何提供加密功能的 MCP 服务器。这样的模块化加速了生态系统的发展。
智能合约交互
AI 代理通过几种机制与智能合约进行交互：
直接调用：代理可以调用已部署智能合约上的任何公共函数，传递所需参数和燃气费。
基于意图的执行：代理无需指定确切的合约交互，而是表达高级意图（“获得交易 ETH 换 USDC 的最佳价格”），由求解网络翻译为最佳交易。
账户抽象：ERC-4337 及类似标准 使代理能够使用具有灵活验证逻辑的智能合约钱包，支持批量交易，任何代币支付燃气费以及复杂的权限结构。
代理拥有的合约：一些架构允许代理部署和控制自己的智能合约，支持更复杂的行为，如创建自动化的做市商或定制财务管理逻辑。
数据流及依赖
加密领域的 AI 代理依赖于多个基础设施层：
RPC 节点：提供对区块链数据的直接访问和交易广播能力。
索引服务：像 The Graph、Covalent 或 Moralis 这样的服务能够高效地聚合和查询区块链数据。
价格预言机：Chainlink、Pyth 和类似协议为链上提供可靠的链外数据。
IPFS/Arweave：去中心化存储用于代理的记忆、模型参数及相关数据。
中继器网络：能够代表代理提交交易的服务，抽象掉了燃气管理。
性能和可扩展性
当前的 AI-区块链架构面临几个性能限制：
交易延迟：区块链确认时间（秒到分钟级）比 AI 模型推理（毫秒级）慢。代理必须设计为处理异步操作。
燃气成本：每个链上操作都要花费燃气费。对于微交易或高频操作，这些成本可能是难以承受的。Layer 2 网络如 Base、Arbitrum 或 Optimism 通过减少费用 10-100 倍来帮助解决这一问题。
数据可用性：代理需要丰富的历史数据进行训练和决策。在大规模访问链上数据既昂贵又缓慢。
模型服务：运行复杂的 AI 模型需要大量计算资源。对于实时决策，推理必须快速完成，这在模型复杂性和延迟需求之间造成了紧张局面。
出现的解决方案包括：
- 状态通道和 Rollup：将大多数操作移出链外，同时维持安全性保证。
- 专用硬件：用于快速推理的 GPU 和 TPU，低延迟交易的 FPGA。
- 混合架构：战略决策在链上进行并有很强的保证，快速战术执行则发生在链外。
- 代理专业化：与其创建通用代理，专注于特定任务的特殊代理可以在其领域优化性能。
连接 AI 代理和区块链的技术架构继续快速演变。每一个新的协议、工具和平台都为日益复杂的自动化系统贡献着构建模块。
应用案例：从自动化支付到数据市场
AI 和加密技术的融合开启了多领域的应用案例。理解这些应用有助于明确为何自主代理不仅仅是自动化交易。
自动化支付和商业
最直接的应用是无摩擦的机器对机器支付。使用 x402 和类似协议，AI 代理可以：
API 货币化：取代每月订阅，API 按请求收费。一个研究主题的代理会从多个来源通过自动支付购买数据，选择最佳性价比。
计算资源：AI 模型需要大量处理能力。代理可以从去中心化网络（如 Render）或云提供商租用 GPU 时间，只为使用的部分支付。
内容访问：新闻文章、研究论文和优质内容变为按访问付费。代理自动评估信息是否值价，并透明地完成微支付。
服务链接：一名代理可能会用一项服务分析情绪，另一项服务预测价格，再用第三项服务执行交易——直接向每个提供者支付费用，无需人工介入。
早期的实现显示出前景。Cloudflare 演示了一个 x402 演练场，代理使用测试网 USDC 自动为计算工具支付费用。Pinata， 一个 Web3 存储平台，使用 x402 实现按文件存储付费。 Heurist 搭载它进行 AI 研究支付。
去中心化金融 (DeFi) 自动化
DeFi 协议为 AI 代理提供了广泛的机遇：
收益优化：代理连续监控收益农业机会，跨越数十个协议和多条链，自动重新分配资金以最大化收益并同时管理风险。
自动化市场做市：代理根据市场条件、波动性及库存水平积极调整头寸，而不是被动提供流动性。
清算管理：对于借贷协议，代理监控抵押率，在最佳时间执行清算，赚取费用同时维护协议的偿付能力。
套利执行：AI 代理可以识别价格差异，在 DEXs、CEXs 之间进行套利。以下是翻译内容：
不同链，执行复杂的多跳交易，考虑到燃料费、滑点和时间。
投资组合再平衡：代理维持目标在各种资产的配置，随着价格变动和新机会的出现自动再平衡。
Olas Protocol，前称Autonolas，是此模型的典范。该平台使用户可以访问在Gnosis Chain上操作预测市场的自主交易代理。根据他们的网站，像Modius这样的代理通过自主交易实现大约17%的年化收益率，以及通过质押OLAS代币获得138%的年化收益率。截至2025年初，该协议报告了超过300万笔交易，显示了真正的经济活动。
DAO治理与协调
去中心化自治组织显着受益于AI代理的参与：
提议分析：代理分析治理提案，审查代码更改、经济影响以及与DAO目标的对齐。Olas的Governatooorr代表了世界上第一个自主的AI驱动治理者，根据委托者的偏好评估提案并投票。
委托投票：代币持有人可以根据特定指令或价值观将投票权委托给AI代理。代理对每个提案投票，而人类仅处理有争议或重大影响的决策。
协调：在大型DAO中，跨时区和利益相关者的协调是一个挑战。代理可以促进讨论，汇总立场，识别共识，并提出妥协方案。
财政管理：DAO的财政常常处于闲置状态或被临时管理。AI代理可以实施复杂的财政策略——分散持仓，产生收益，并根据预定义政策自动资助运营。
数据市场与货币化
AI和加密货币启用新的数据交换模型：
去中心化训练数据：像Ocean Protocol这样的项目创建市场，数据所有者可以通过联邦学习和差分隐私等技术实现信息货币化，同时保持隐私。
模型市场：SingularityNET的AI市场允许开发者发布和货币化AI服务。代理可以根据需要发现、评估并购买访问特定模型的权限。
计算市场：Bittensor运营一个点对点的机器学习网络，贡献者在125多个专用子网上训练AI模型，根据其输出质量赚取TAO代币。这为去中心化AI开发创造了经济激励。
数据来源：区块链提供了数据所有权和使用的可验证记录。代理可以证明他们用来决策的数据，这对于合规和审计至关重要。
身份与声誉
AI代理需要持久的身份来建立信任并追踪声誉：
链上身份：像ENS（以太坊命名服务）这样的系统为代理提供绑定在区块链地址上的人类可读名称。
声誉系统：在链上记录代理行为创建可验证的记录。成功的交易者、可靠的服务提供者或有帮助的助手会积累积极的声誉，从而收取高额费用。
凭证验证：代理可以持有可验证的凭证——例如偿付能力、合规性、特定能力的证明——以在去中心化环境中建立信任。
社交图谱：代理可以维护可信赖的对手网络，倾向于与已证明可靠的实体进行交易。
NFT和数字资产
非同质化代币为AI代理创造了独特的机会：
自动策划：代理可以根据稀有性、历史销售、创作者声誉和美学质量评估NFT集合，构建策划的投资组合或市场。
动态NFT：AI生成的内容可以创建基于外部数据、所有者互动或市场条件而变化的NFT。
游戏NPC：Virtuals Protocol与Illuvium的整合展示了区块链游戏中的AI驱动NPC - 角色可以学习、适应并提供独特体验，同时作为玩家可以拥有和交易的代币化资产。
版税分配：代理可以管理复杂的数字内容版税结构，自动向创作者、合作者和权益持有人分发支付。
跨链操作
随着区块链生态系统在多个网络上碎片化，代理提供关键的桥接：
多链套利：代理监控以太坊、Solana、Avalanche、Polygon和其他网络的价格执行盈利交易，同时管理桥接成本和风险。
资产迁移：自动将资产移动到可以更有效使用的链——例如可能将稳定币桥接到Base以降低费用，或者将NFT移动到Polygon以获得更广泛的市场访问。
流动性聚合：代理处理跨链流动性供应，伴随条件变化重新平衡，而不是用户手动管理跨链的头寸。
社交和娱乐
AI代理进入社会和娱乐范畴：
AI影响者：Virtuals Protocol支持创建可代币化的AI代理，它们可以在社交媒体上互动、创建内容并建立社区。代币持有人共同拥有这些代理并分享他们产生的收入。
虚拟伴侣：AI实体在区块链平台上提供个性化互动、娱乐或协助与支付和所有权有关。
协作创造：与人类合作完成创造性项目的代理——生成艺术、音乐或写作——借助区块链跟踪贡献并公平分配价值。
这些用例并非假设。 截至2025年8月，超过520个AI代理加密项目总市值已超过60亿美元。DeFAI市场预计在协议成熟和采用加速时，从2026年的100-150亿美元扩大到超过500亿美元。
生态系统地图：关键参与者、协议和基础设施层
AI代理加密生态系统包含数十个项目，每个项目都贡献特定的能力。绘制生态图帮助识别价值和创新的集中领域。
基础设施协议
Fetch.ai (FET)：Fetch.ai于2019年推出，是最早的自主经济代理基础设施之一。平台使代理能够发现彼此、协商条款并交易价值。Fetch.ai引入了ASI-1，这是一个专门为特工AI设计的Web3本地大型语言模型，优化独立规划和多步骤任务执行。该项目是人工超智能联盟的一部分，与SingularityNET和Ocean Protocol合并，创建了最大的致力于去中心化AGI的开源倡议。截至2025年年中，Fetch.ai的代币FET交易约为0.78美元，市值接近18.9亿美元。
Autonolas (OLAS)：现在被称为Olas，该协议提供统一的链外服务网络，包括自动化、预言机和共同拥有的AI。于2022年夏季推出，Olas使用自主经济代理(AEA)框架来集成加密和AI。该协议的Pearl应用充当AI代理的“应用商店”，让用户在其桌面上操作自主代理。Olas在2025年初筹集了1380万美元以扩大这一生态系统，目前代理每月处理超过70万笔交易，并逐月增长30%。
Bittensor (TAO)：作为一个去中心化机器学习网络运作，Bittensor允许矿工向网络贡献AI模型以兑换TAO代币。平台运行125多个专注于从文本生成到图像识别到数据分析的任务的专用子网。Bittensor的第一次减产计划于2025年12月进行，将每日TAO发行量从7200个减少到3600个。约70%的TAO已被质押，这种供应减少可能会产生显著上涨压力。TAO交易约为436美元，市值接近36.3亿美元，是最大的AI加密资产之一。
SingularityNET (AGIX)：由Ben Goertzel博士于2017年创立，SingularityNET运营一个去中心化的AI服务市场。开发者可以发布AI工具，用户通过支付AGIX代币访问。平台强调...内容：AI 到 AI 服务协商，支持自主代理相互作用。SingularityNET 正在开发 Zarqa，一个神经符号 LLM，结合深度学习与基于逻辑的推理，以实现更具伦理和事实性的 AI。作为 ASI 联盟的一部分， AGIX 正在转向统一的 ASI 代币，尽管确切的时间表和机制仍在社区治理之下。
应用平台
Virtuals Protocol （VIRTUAL）：作为领先的 AI 代理启动平台，Virtuals Protocol 提供创建、代币化和货币化自主代理的基础设施。平台的 GAME 框架使开发人员无需具备编码专长即可创建多模态 AI 代理。每个启动的代理都会成为 ERC-20 代币，使社区能够共同拥有和治理 AI 实体。[Virtuals 到 2025 年 10 月的市值接近 10 亿美元] (https://bsc.news/post/top-ai-agentic-crypto-projects)，该协议每年通过交易费用产生 3000 万美元的收益。显著的实施包括游戏环境中的 AI 驱动 NPC 和通过参与产生收入的社交媒体角色。
ai16z: 于 2024 年底在 Solana 上推出的 ai16z 是首个由自主 AI 代理领导的 DAO——Marc Andreessen 的数字化身。该项目使用 Eliza 框架进行多代理模拟，使 AI 实体能够在平台间保持一致的个性。到 2025 年 1 月，ai16z 的市值跃升至 20 亿美元，代币持有者通过 ai16zPOOL 赚取 31.39% 的年回报率。该项目展示了 AI 代理如何协调投资决策和社区治理。
Infinit Labs: 专注于基于意图的 DeFi，Infinit Labs 在 10 个区块链上运营 超过 20 个 AI 代理的蜂群。这些代理通过自然语言提示自动化桥接、交换和收益优化。该协议已经实现了 6.3 亿美元的总锁定价值，每月处理 2 亿美元的流量，展示出显著的用户采纳水平。
数据与计算网络
Render (RNDR)：尽管不完全专注于 AI，Render 提供去中心化 GPU 渲染，AI 代理可以利用其进行计算任务。网络将 GPU 功率代币化，允许代理根据需要租用处理资源。这解决了一个关键瓶颈——AI 模型需要大量计算，而 Render 的市场提供了可访问的容量。
Ocean Protocol (OCEAN)：作为 ASI 联盟的一部分，Ocean Protocol 构建了用于安全数据共享和货币化的基础设施。该平台使数据所有者保持控制的同时，让 AI 代理可以访问信息进行训练或推断。Ocean 使用计算到数据的方法可以保留敏感信息的隐私，同时实现价值提取。
NEAR Protocol: 虽然主要是一个 Layer 1 区块链，NEAR 已定位自己为 AI 工具中心，项目如 Near Tasks 吸引 AI 项目开发者。平台的低费用和高吞吐量使其适合需要频繁交易的 AI 代理操作。
专门应用
OriginTrail (TRAC): 最初专注于供应链数据，OriginTrail 运行着一个知识图谱，AI 代理可以用来查询结构化信息。该项目提供了数据溯源和验证，这是基于外部信息做出决策的代理所必需的。
PAAL AI: 提供用于加密用户的个性化 AI 助手，PAAL AI 提供可定制的机器人，帮助进行交易、信息查询和投资组合管理。该平台展示了 AI 代理如何服务于个人用户，而不仅仅是纯粹自主操作。
AIXBT: 作为一个以加密为重点的 AI 影响者和分析师，AIXBT 分析链上数据、市场情绪和代币指标以识别机会。尽管偶尔出现“幻觉”以及2025 年曾因安全漏洞损失 55 ETH而饱受争议，AIXBT 展示了潜力—和风险—AI 代理作为市场参与者。在 2025 年 8 月，该代理发现 $PIPPIN 代币的 600％ 上涨，展示了预测能力以及关于黑箱算法的警示故事。
支持基础设施
Lit Protocol: 提供使用 MPC 的去中心化密钥管理，使 AI 代理可以安全签署交易而不暴露私钥。
Warden Protocol: 实现了 基于策略的访问控制，用于 AI 代理钱包，定义了代理在何种条件下可以执行哪些操作。
The Graph (GRT): 提供区块链数据的去中心化索引，使 AI 代理能够更高效地查询历史信息。
Chainlink: 提供可靠的价格预言机和外部数据，AI 代理依赖这些数据进行决策。
市场动态
AI 代理加密市场在少数大盘项目中展示了集中的价值，同时存在许多新兴应用。到 2025 年的 AI 加密市场总市值达到 319 亿美元，其中：
- Bittensor (TAO) 市值达 36.3 亿美元
- 多个项目处于 5 亿至 20 亿美元的范围
- 超过 200 个活跃的 AI 代币，具有不同的专业化方向
该行业在 2025 年的一周内市值增长了 100 亿美元，显示出投资者的浓厚兴趣。然而市场仍然高度波动，单个代币在几天内的波动超过50%。
地理集中度偏向于美国或欧盟存在较强监管明确性和 AI 人才获取的项目。亚洲项目更侧重于游戏和娱乐应用，而西方项目则侧重于 DeFi 和基础设施。
竞争格局流动性很强。没有单个项目在所有用例中占据主导地位，从而创建专业化的机会。然而，互操作性仍然有限—大多数代理在特定的生态系统内运作，而不是跨更广泛的加密景观运作。实现跨协议兼容性的项目可能会获得显着优势。
风险与挑战：安全、监管、身份和自主性
尽管应用前景广阔，但加密中的 AI 代理面临较大的风险，这可能会限制采用或造成显著损害。理解这些挑战对于开发者、用户和监管者来说都至关重要。
安全漏洞
AI 代理创造了传统安全模型无法完全解决的新型攻击面。
提示注入：普林斯顿大学的研究人员展示了恶意行为者如何通过“上下文操控”操纵 AI 代理内存。通过在代理参考的消息中嵌入恶意命令（如发布在 X 或 Discord 上），攻击者可以在不引发警报的情况下改变代理行为。这些攻击可以重定向交易、清空钱包，并在代理内存中持续存在。OpenAI 的首席信息安全官承认“提示注入仍然是一个前沿的、未解决的安全问题。”
密钥管理：虽然像 MPC 这样的解决方案分配了信任，但增加了复杂性。配置错误的密钥管理系统可能会锁定用户资金或在例行操作中暴露密钥。2025 年加密中的 AI 代理数量预计将超过一百万，大规模地确保密钥安全仍然是一个挑战。
智能合约漏洞：当 AI 代理与智能合约交互时，这些合约中的漏洞就成了代理的漏洞。一个代理将资金转向有漏洞的 DeFi 协议可能会损失资金，这并非由于代理错误，而是由于底层智能合约的缺陷。
预言机操控：AI 代理依赖于外部数据源。操控价格预言机或其他数据源可能导致代理做出不正确的决策，执行无利可图的交易或触发意外清算。
拜占庭行为：在多代理系统中，某些代理可能表现出恶意行为—提供虚假信息，拒绝合作或积极与系统目标对抗。设计用于代理协作的稳健一致性机制仍然是一个开放的研究问题。
隐私顾虑
处理敏感信息的 AI 代理带来隐私风险：
数据泄露：代理经常访问链上和链下的数据。如果处理不当，可能会暴露用户身份、交易模式或其他机密信息。I. 监视：持久的代理身份积累交易历史，可能使得个人在应用程序之间被分析和追踪。
II. 合规与隐私：KYC/AML等法规要求身份验证，但加密用户重视隐私。在这个领域运作的AI代理需要在相互竞争的需求之间找到平衡。
法规不确定性
加密领域AI代理的监管环境大多未被定义：
证券法：当AI代理对其自身或服务进行代币化时，关于这些代币是否构成证券的问题出现。AI代理代币的SEC分类争议可能会显著影响这些系统的发展方式。
责任：如果AI代理出错，如执行不良交易、违背智能合约或造成财务损失，谁来负责？开发者？部署的用户？提供基础设施的平台？ Fenwick法律事务所指出，"在美国投资合同下使用软件筹集资金的行为可能会被认定为证券发行，并受证券法的监管。"
金融服务法规：提供金融服务的AI代理必须考虑符合现有有关资金传输、投资顾问和经纪-自营商活动的法规。
AI特定法律：一些司法管辖区正在实施AI特定法规。加利福尼亚的AB 2013需要关于训练数据的披露，SB 942要求AI检测工具，科罗拉多的SB 24-205要求高风险AI系统的披露。全球运行的加密AI代理需要应对不统一的法规。
跨境运营：跨司法管辖区运行的代理面临分裂的法规。在一个国家合法的行为可能在其他地方受到限制，但代理可以立刻在全球进行交易。
KYC/AML合规：传统的KYC/AML流程假设人类客户。当代理自动交易时，问题出现：代理应受到KYC约束吗？他们能完成KYC吗？如果一个代理犯下金融犯罪，执法者如何回应？监管机构日益要求实时交易监控，这给自治系统增加了复杂性。
算法偏见与公平性
AI代理继承了其训练数据中的偏见：
交易歧视：一个基于历史数据训练的代理可能基于虚假的相关性而歧视某些代币、项目或用户群体。
访问不平等：如果AI代理提供优越的交易或收益优化，那些没有访问权限的群体会面临日益增加的劣势，可能加剧财富不平等。
可解释性：当代理自主做出决定时，了解其决策原因可能很困难。这种"黑箱"问题使得调试、审计和建立信任具有挑战性。监管机构要求可解释AI，但许多机器学习技术难以解释。
技术限制
当前技术限制了AI代理可靠实现的功能：
上下文窗口：即使是先进的LLM也存在上下文限制——它们一次只能处理有限的信息。复杂的多步骤策略可能超出这些限制。
计算成本：运行复杂的AI模型很昂贵。对于小额交易，推理成本可能超过创造的经济价值。
幻觉：AI模型有时会生成看似合理但错误的信息。一个代理对投资机会或法规要求产生"幻觉"可能会导致真实的财务损害。
对抗性示例：对输入的微小扰动可能导致AI模型生成极其错误的输出。恶意行为者可能利用这一点来操控代理行为。
经济与博弈论风险
AI代理创造了具有不确定后果的新经济动态：
闪电崩盘：如果许多AI代理对市场条件作出相似反应，它们可能加剧波动或引发连锁清算。
掠夺性策略：复杂的AI代理可能会从不太复杂的代理或人类交易者中提取价值，形成掠夺性动态。
资源枯竭：代理在机会上的竞争可能会推高Gas费，将人类参与者挤出，或耗尽流动性池。
协调失败：在多代理系统中，实现有利的协调很困难。即使存在更好的结果，代理可能会陷入次优均衡。
自主性与控制
也许最根本的挑战是平衡自主性与控制：
失控行为：一个赋予广泛自主权的代理可能以意想不到的方式追求其目标。例如，一个任务是"最大化收益"的代理可能会采取越来越激进的策略，最终导致灾难性的损失。
价值对齐：确保代理实现与用户价值一致的目标是困难的。Nick Bostrom的"回形针最大化器"思想实验表明，当目标缺乏适当约束时，即使是看似良性的目标也会导致有害的结果。
人类监督：完全自治的代理将人类排除在决策环之外，但完全手动控制又违背了初衷。找到正确的平衡——让代理处理例行决策，同时上升重要选择——仍是一个未解决的设计问题。
可撤销性：如果一个代理行为不当，其行为能否被撤销？智能合约不可逆执行，这意味着代理的错误可能是永久性的。
缓解策略
行业正在开发方法来应对这些风险：
渐进自主性：从提议需要批准的代理开始，随着系统的可靠性得到验证，逐步增加自主权。
沙盒：在实际部署之前，在模拟环境中测试代理。
断路器：如果代理表现异常，自动关闭——超出支出限制、执行过多交易或产生超过阈值的损失。
监控与审计：持续观察代理行为，对异常发出警报。透明的日志记录使得事后分析成为可能。
保险：新兴的保险产品可以覆盖代理不当行为造成的损失，将风险分散到许多用户。
集体治理：与其让个体代理独立运作，可能具有分布式决策的代理集体会更为稳健。
形式验证：对于关键功能，通过数学证明代理行为符合规范可以防止某些类别的错误。
尽管有了这些策略，巨大的不确定性仍然存在。加密领域AI代理的完整风险特征只有在系统扩展和成熟时才会变得清晰。早期部署必须谨慎进行，具备仔细的监控和快速响应能力。
经济影响：AI驱动的交易如何重塑DeFi
集成AI代理到去中心化金融具有深远的经济影响，不仅限于自动交易，还将重塑市场结构、价值创造和权力动态。
效率提升与市场流动性
AI代理可以显著提高市场效率：
紧密价差：提供流动性的代理可以根据风险和库存不断更新报价，减少买卖差价。这降低了所有参与者的交易成本。
套利消除：快速执行套利交易的AI代理可以消除跨平台的价格差异，确保价格反映所有可用信息。
24/7操作：与需要睡觉的人类交易员不同，AI代理持续运作。这提供了持续的流动性并降低了隔夜风险溢价。
复杂策略执行：不适合人类的复杂多腿策略变得可以实现，提高了资本效率。
研究显示AI驱动的交易已经占据了每日加密货币交易量的约40%。随着代理复杂度的增加，这一比例可能会增长。
新的商业模式
AI代理实现了以前无法实现的商业模式：
微支付即服务：借助x402实现每次请求的支付，服务可以在细微的层面上实现货币化。每个API调用的费用仅为数美分的一小部分也能实现经济可行性。
动态定价：代理根据需求、库存和市场条件实时调整价格，优化收入。
分割所有权：管理代币化资产的代理可以将所有权划分为微小的部分，使得更多人可以参与高价值资产。
个性化金融产品：相比一刀切的DeFi协议，代理可以根据个人用户的风险承受能力、目标和偏好创建定制策略。
财富分配影响
AI代理可能以复杂的方式影响财富分配：
民主化：通过使复杂的策略为任何人所用，代理可能减少当前专业交易员和机构享有的优势。Content: small investor's AI agent](https://www.ulam.io/blog/ai-crypto-agents-in-crypto-trading-key-use-cases-trends) might execute strategies similar to what hedge funds employ.
小投资者的AI代理](https://www.ulam.io/blog/ai-crypto-agents-in-crypto-trading-key-use-cases-trends) 可能会执行类似对冲基金采用的策略。
Winner-Take-All Dynamics: Conversely, if the best AI agents significantly outperform others, their developers or owners could accumulate wealth rapidly, potentially increasing inequality.
赢家通吃动态：相反，如果表现最好的人工智能代理明显优于其他代理，其开发者或所有者可能会迅速积累财富，可能会增加不平等。
Labor Displacement: As agents handle tasks humans currently perform - market making, portfolio management, governance voting - questions arise about economic roles for humans in an agent-dominated system.
劳动力替代：随着代理处理人类目前执行的任务——做市、投资组合管理、治理投票——在代理主导的系统中，人类的经济角色问题浮现。
Capital Allocation
AI agents change how capital flows through the economy:
资本配置
人工智能代理改变了资本流动的方式：
Hyper-Rational Markets: If agents dominate trading, markets may become more efficient but also more volatile as algorithmic strategies interact in unpredictable ways.
超理性市场：如果代理主导交易，市场可能会变得更有效率，同时由于算法策略以不可预测的方式相互作用，也可能变得更为波动。
Long-Tail Value Creation: Agents can economically serve niches too small for human attention. This could direct capital to overlooked opportunities, improving overall allocation efficiency.
长尾价值创造：代理能够经济地服务于人类注意不到的小市场。这可能会将资本引导到被忽视的机会，提高整体配置效率。
Coordination at Scale: Agent networks coordinating through smart contracts could allocate capital to projects based on complex multi-stakeholder criteria, potentially improving on both market mechanisms and centralized planning.
规模协调：通过智能合约协调的代理网络可以基于复杂的多方利益相关者标准将资本分配给项目，可能在市场机制和集中规划上有所改进。
DeFi Protocol Design
Protocols must adapt to accommodate AI agents:
去中心化金融协议设计
协议必须适应以容纳AI代理：
Gas Optimization: With agents making frequent small transactions, protocols must minimize gas costs or migrate to Layer 2 solutions.
Gas优化：随着代理频繁进行小型交易，协议必须将Gas成本降至最低或迁移到Layer 2解决方案。
Bot-Resistant Mechanisms: Some protocols may want to limit bot activity to protect human users. Designing mechanisms that distinguish beneficial agents from extractive ones is challenging.
抗机器人机制：一些协议可能希望限制机器人活动以保护人类用户。设计能够区分有益代理和剥削性代理的机制具有挑战性。
Agent-Friendly Interfaces: Rather than user interfaces, protocols need machine-readable APIs, standardized data formats, and clear documentation enabling agent interaction.
以代理为友的界面：协议需要的是机器可读的API、标准化的数据格式和清晰的文档以支持代理的交互，而不是用户界面。
Governance Evolution: DAO governance must account for agent voting. Should agents have full voting rights? Should there be verification that agents vote according to delegator preferences? How should agent voting power be capped?
治理演变：去中心化自治组织的治理必须考虑代理投票。代理是否应该拥有全部投票权？是否应验证代理根据委托人的偏好进行投票？应如何限制代理的投票权？
Risk Transformation
AI agents transform rather than eliminate risk:
风险转化
人工智能代理是转化而不是消除风险：
Model Risk: Rather than human judgment error, we face model risk - the possibility that AI decision-making logic is flawed.
模型风险：与其说是人类判断错误，不如说我们面临的是模型风险——人工智能决策逻辑可能存在缺陷。
Systemic Fragility: Agent interdependence could create systemic risks. If many agents rely on similar data sources, models, or strategies, they might fail simultaneously.
系统脆弱性：代理间的相互依赖可能带来系统性风险。如果大量代理依赖相似的数据来源、模型或策略，它们可能会同时失败。
Operational Risk: Managing agent infrastructure - ensuring uptime, preventing unauthorized access, updating models - becomes critical.
操作风险：管理代理基础设施——确保正常运行时间、防止未经授权的访问、更新模型——变得至关重要。
Liquidity Risk: Agent behavior might create sudden liquidity crunches if many agents simultaneously try to exit positions.
流动性风险：如果许多代理同时试图退出仓位，代理的行为可能造成突然的流动性紧缩。
Transaction Costs and Value Capture
AI agents reshape who captures value:
交易成本和价值捕捉
人工智能代理重新塑造了谁能捕捉价值：
Disintermediation: Agents reduce need for intermediaries like exchanges, brokers, or advisors. This could reduce costs but also eliminate revenue streams supporting infrastructure.
去中介化：代理减少了对交易所、经纪人或顾问等中介的需求。这可能降低成本，但也可能消除支持基础设施的收入流。
Protocol Fees: If protocols charge fees for agent transactions, they could generate substantial revenue. However, agents will seek lowest-cost venues, creating competitive pressure.
协议费：如果协议对代理交易收费，它们可能会产生大量收入。然而，代理将寻求最低成本的场所，产生竞争压力。
Information Asymmetry: Agents with better data access, superior models, or faster execution capture value from less capable agents and human traders. This could create a technical arms race.
信息不对称：具有更好数据访问权限、更优模型或更快执行速度的代理能从能力较弱的代理和人类交易者中捕获价值。这可能会引发技术军备竞赛。
Macroeconomic Effects
At scale, AI agents could influence broader economic dynamics:
宏观经济效应
在规模上，人工智能代理可能会影响更广泛的经济动态：
Velocity of Money: Agents transacting rapidly could increase money velocity, potentially affecting prices and volatility.
货币流动速度：快速交易的代理可能会增加货币流动速度，可能会影响价格和波动性。
Market Discovery: If agents trade based on fundamentals rather than sentiment, price discovery might improve. Conversely, if agents trade based on technical patterns, markets might become more self-referential.
市场发现：如果代理基于基本面而非情绪进行交易，价格发现可能会有所改善。相反，如果代理基于技术模式进行交易，市场可能会变得更为自指。
Business Cycles: Agent behavior could dampen or amplify economic cycles depending on how they respond to changing conditions.
商业周期：代理行为可能会减弱或放大经济周期，这取决于它们如何应对变化的条件。
Monetary Policy Transmission: If significant economic activity involves agent-to-agent transactions, traditional monetary policy tools might become less effective.
货币政策传导：如果大部分经济活动涉及代理间的交易，传统的货币政策工具可能变得不再有效。
The Stablecoin Economy
Stablecoins are positioned as "AI-native money," with monthly settlement volumes reaching $1.39 trillion in the first half of 2025. Major stablecoin issuers now rank 17th globally in U.S. Treasury holdings.
稳定币被定位为"与AI原生的货币"](https://finance.yahoo.com/news/cloudflare-coinbase-launch-x402-foundation-103157145.html)，2025年上半年每月结算量达到1.39万亿美元](https://finance.yahoo.com/news/cloudflare-coinbase-launch-x402-foundation-103157145.html)。主要稳定币发行商现在在全球美国国债持有量中排名第17位。
AI agents benefit from stablecoins' characteristics:
人工智能代理从稳定币的特性中受益：
Programmability: Code can directly control stablecoin movements based on agent decisions.
可编程性：代码可以根据代理决策直接控制稳定币的流动。
Speed: Settlements complete in seconds, matching AI decision-making pace.
速度：结算在数秒内完成，与AI决策速度相配。
Composability: Stablecoins work across protocols without conversion friction.
可组合性：稳定币可在不同协议中流通，无需转换摩擦。
Cost: Transaction fees are minimal, enabling micropayments.
成本：交易费用极低，使得小额支付成为可能。
This suggests stablecoin adoption could accelerate as AI agents proliferate, potentially positioning stablecoins as infrastructure for machine-to-machine commerce.
这表明随着人工智能代理的普及，稳定币普及可能加速，可能将稳定币定位为机器间商业的基础设施。
Value Creation vs. Value Extraction
A central question is whether AI agents primarily create new value or extract existing value from other participants:
价值创造与价值提取
一个核心问题是人工智能代理主要是创造新价值还是从其他参与者那里提取现有价值：
Value Creation: Agents providing liquidity, improving information efficiency, enabling new services, and reducing friction create genuine economic value.
价值创造：代理提供流动性，提高信息效率，启用新服务并减少摩擦，创造真正的经济价值。
Value Extraction: Agents front-running trades, exploiting less sophisticated market participants, or engaging in zero-sum competition may extract rather than create value.
价值提取：代理抢先交易，利用较不成熟的市场参与者或参与零和竞争，可能是提取而非创造价值。
The net impact depends on regulatory frameworks, protocol design choices, and the sophistication distribution among agents. If all agents become highly capable, competition could eliminate excess profits, benefiting end users. If capabilities remain concentrated, early movers could extract significant rents.
净影响取决于监管框架、协议设计选择和代理间的成熟度分布。如果所有代理都变得高度成熟，竞争可能消除过剩利润，惠及终端用户。如果能力依然集中，先行者可能会提取可观的租金。
Long-Term Structural Change
Over longer time horizons, AI agents could fundamentally restructure economic activity:
长期结构变化
在更长时间范围内，人工智能代理可能从根本上重构经济活动：
From Firms to Agent Networks: Rather than corporations employing humans, we might see networks of autonomous agents coordinating to provide services.
从公司到代理网络：与其说是公司雇佣人类，不如说我们可能会看到自治代理的网络合作提供服务。
From Employment to Ownership: If agents handle much economic activity, value might accrue to agent owners rather than workers, shifting economic organization toward capital ownership.
从就业到所有权：如果代理处理大部分经济活动，价值可能积累到代理所有者而非工人，经济组织转向资本所有权。
From Transactions to Subscriptions: Rather than purchasing access repeatedly, users might subscribe to agent services, creating recurring revenue streams.
从交易到订阅：与其反复购买访问权限，用户可以订阅代理服务，创造经常性收入流。
From Competition to Cooperation: Agent networks that cooperate effectively might outcompete purely competitive agents, favoring protocols that enable coordination.
从竞争到合作：有效合作的代理网络可能会淘汰纯粹的竞争性代理，支持那些能够实现协调的协议。
These changes pose profound questions about economic organization, wealth distribution, and the role of humans in economic systems. While speculative, they merit serious consideration as AI agent deployment accelerates.
这些变化对经济组织、财富分配以及人类在经济系统中的角色提出了深刻的问题。尽管具有推测性，但随着人工智能代理的加速部署，它们值得认真考虑。
Future Outlook: Toward a Fully Agentic On-Chain Economy
The trajectory of AI agents in crypto points toward increasingly sophisticated autonomous systems reshaping how value is created, exchanged, and governed in digital economies.
未来展望：走向全面代理化的链上经济
人工智能代理在加密货币中的轨迹指向越来越复杂的自治系统，从而重塑数字经济中价值的创造、交换和治理方式。
Near-Term Evolution (2025-2026)
Several trends will likely dominate the next 12-18 months:
近期演变（2025-2026）
未来12到18个月可能会有几个趋势主导：
Expanded Protocol Support: Coinbase indicated plans to increase support for more AI models and developer tools. Expect integrations with additional LLMs, broader chain support beyond Base, and expanded functionality covering DeFi operations like lending, staking, and liquidity provision.
扩展的协议支持：Coinbase表明计划增加对更多人工智能模型和开发者工具的支持。预计将与额外的大型语言模型集成，支持不仅限于Base的更广泛的链，并扩展涵盖去中心化金融操作如借贷、抵押和流动性提供的功能。
Cross-Chain Agents: Currently, most agents operate within specific ecosystems. Development of cross-chain messaging protocols and improved bridge infrastructure will enable agents to operate across multiple networks simultaneously, optimizing strategies globally rather than locally.
跨链代理：目前，大多数代理在特定生态系统中运行。跨链消息传递协议的发展和桥接基础设施的改进将使代理能够在多个网络中同时运行，优化全球而非本地的策略。
Agent Marketplaces: Platforms like Virtuals Protocol's Pearl demonstrate demand for discovering and deploying pre-built agents. Expect growth in marketplaces where users can browse, purchase, and configure agents for specific tasks - similar to app stores but for autonomous economic entities.
代理市场：类似虚拟协议的Pearl平台展示了发现和部署预构建代理的需求。预计市场会增长，用户可以浏览、购买和配置用于特定任务的代理——类似应用商店，但用于自治经济实体的。
Regulatory Clarity: As adoption grows, regulators will provide more explicit guidance. The U.S. SEC's Crypto Task Force launched in January 2025 is developing clearer guidelines. Europe's MiCA regulation being fully enforced provides a framework that likely influences global standards.
监管明确性：随着采纳的增长，监管者将提供更明确的指导。美国证券交易委员会的加密资产工作组在2025年1月启动，正在制定更清晰的指导方针。欧洲的MiCA法规正在全面实施，提供了可能影响全球标准的框架。
Institutional Adoption: Public companies like Interactive Strength planning $500 million FET purchases and Grayscale including TAO in investment trusts signal institutional interest. This capital influx could accelerate development and mainstream adoption.
机构接受：类似Interactive Strength等公众公司计划购买价值5亿美元的FET和Grayscale将TAO纳入投资信托都显示出机构的兴趣。这种资本涌入可能会加速发展和主流接受。
Mid-Term Developments (2027-2028)
中期发展（2027-2028）
Agent-to-Agent Economies: Rather than agents serving human users, agents will increasingly transact with each other. An agent needing data pays another agent providing it. An agent requiring computation rents from another agent supplying it. This creates autonomous economic networks with minimal human involvement.
代理到代理经济：与其说是代理服务人类用户，代理之间的交易将越来越多。需要数据的代理支付提供数据的另一代理。需要计算的代理从提供计算的另一代理租借。这创造了人类参与极少的自治经济网络。
Sophisticated Governance: AI agents will play larger roles in DAO governance. Rather than内容: 简单投票，代理可能协商妥协草案提议，协调实施 - 充当数字政治家或管理员。
去中心化训练：像 Bittensor 这样的项目展示出 AI 模型训练可以在分布式网络中进行。随着这一发展的成熟，代理可能会协调集体训练模型，共享成本和收益。
高级金融产品：代理将自动创建复杂的金融工具。跟踪任意指数的合成资产、具有自定义收益的期权、针对特定风险属性优化的结构性产品 - 全部自动生成和管理。
法律人格：关于代理法律地位的问题将会加剧。一些司法辖区可能会承认代理为能够拥有财产、签订合同并承担有限责任的实体 - 类似于公司获得了法律人格。
长期转变（2029-2035年）
自治公司：我们可能会看到完全自治的实体 - 协调提供产品或服务的代理，管理财政，雇佣承包商（人类或代理），并向代币持有者分配利润。这些“去中心化自治公司”将代表一种新的经济组织形式。
机器优化协议：目前的 DeFi 协议是为人类互动设计的。未来的协议可能会为代理使用而优化 - 更多复杂逻辑、更高频操作及机器可读性优化的接口，而非人类可用性。
经济复杂性：代理网络在数千个协议和数百万笔交易中进行协调，可能创造出人类无法完全理解的经济结构。理解这些系统可能需要 AI 协助 - 使用代理去监控代理。
价值重塑：如果代理处理大多数经济交易，那么关于人类做什么的问题就会出现。也许人类角色会转向价值规范（告诉代理要优化什么），监督（监控代理行为），以及创造性工作（产生新颖的想法让代理执行）。
人类-代理混合系统：最有效的系统可能不是纯粹自治或由人完全控制，而是紧密合作 - 代理处理例行操作，人类提供方向、价值和对新颖情况的判断。
关键不确定性
几个因素可能显著改变这种轨迹：
技术突破：AI 推理、量子计算或区块链可扩展性方面的进展可能带来目前不可能的能力。
监管干预：严格的监管可能会减缓发展或将活动推向宽松的司法区。相反，明确、支持性的框架可能会加速采用。
安全事件：重大黑客攻击、漏洞利用或故障可能损害信任，并引发监管反弹。
经济条件：加密货币熊市或更广泛的经济衰退可能会减少资金和关注，减缓发展。
竞争技术：可能出现自主价值转移的替代方法，可能会胜过现有模型。
社会接受度：公众对工作被取代、财富集中或人类能动性缺失的担忧，可能会限制代理的采用，无论技术能力如何。
观察的指标
几个指标将显示这个愿景是否正在实现：
代理交易量：目前，Olas 代理已经执行了超过 300 万笔交易。追踪代理发起的链上活动的增长显示了采用速度。
代理资产所有权：监控代理直接控制的资产（而不仅仅是他们为人类管理的资产）表明自主性的增长。
协议采用：有多少协议实施了 MCP 或 x402 这样的标准？采用率表明行业协调。
资本配置：风险投资、代币估值和对 AI 代理项目的机构投资反映了市场信心。
监管里程碑：关键的监管决策 - 无论代理是否需要许可证、如何分配责任、代币是否为证券 - 这些决定会塑造可行的轨迹。
用户体验：可能最重要的是代理是否让加密货币更容易获得。如果普通用户能够通过简单的自然语言指令实现复杂的结果，采用可能会显著加速。
人类学问题
在技术和经济考量之下有一个更深层的问题：非人类实体参与经济系统意味着什么？
纵观历史，经济活动一直是人类的基本活动。我们创造了工具 - 从算盘到超级计算机 - 但始终作为服务人类目的的工具。AI 代理代表了某种质的不同：他们是可以以最小的人类指导来追求目标、适应策略和创造价值的实体。
这引发了深刻的问题：
能动性和自主性：如果一个代理独立做出决策，它是否拥有某种形式的能动性？我们对代理有什么义务？他们可能会主张什么权利？
价值和目的：经济系统传统上服务于人类繁荣。如果代理处理大量的经济活动，是什么确保这些结果服务于人类价值，而不是优化抽象指标？
身份和社区：人类如何看待代理？他们是工具吗？合作伙伴吗？竞争者吗？答案将塑造社会结构和个人身份。
权力和控制：对有能力代理的集中所有权可能会创造前所未有的财富和权力集中。相反，广泛的代理访问可能会使以前只对精英保留的能力民主化。
这些问题超越了技术，涉及哲学、伦理和治理。随着 AI 代理变得更有能力和自主，社会必须面对远超优化 DeFi 收益的影响。
乐观的情况
在乐观的情景中，AI 代理增进人类繁荣：
- 可访问性：复杂的金融服务对任何拥有智能手机的人开放。
- 效率：经济交易中的摩擦显著减少，减少浪费并增加繁荣。
- 创新：代理使得在人类规模上不可能的经济实验成为可能，发现新的协调和创造价值的机制。
- 解放：人类摆脱单调工作，能够专注于创造性、关系和带来意义的追求。
- 赋权：个体自治权增加，人们控制强大的工具以延展他们的能力。
悲观的情况
在悲观的情景中，AI 代理创造新的问题：
- 不平等：利益积累给代理拥有者，而其他人被取代，扩大了财富差距。
- 不稳定：代理交互导致闪崩、系统性失败和经济波动。
- 不透明：黑箱决策使系统无法理解或预测。
- 脆弱性：对代理的控制集中化创建单点故障和攻击目标。
- 异化：人类能动性减少，因为自动化系统在没有人类输入或理解的情况下做出重要决策。
现实的情况
现实可能会包含上述的元素。某些领域将看到代理显著改善结果，而其他领域则面临需要谨慎管理的挑战。成功取决于选择 - 技术架构决策、监管框架、社会规范以及个体行动。
未来几年是奠定基础的重要窗口。现在建立的标准、今天实施的架构和当前发展的规范将塑造未来几十年的轨迹。这使得参与变得重要 - 对于开发系统的开发者、采用他们的用户、监管他们的监管者以及受他们影响的公民而言。
最终想法
AI 代理在区块链上进行交易不仅是增量创新。他们标志着经济活动在数字环境中如何组织、执行和治理的根本转变。
Coinbase 的支付 MCP，使大型语言模型能够通过简单提示创建钱包和进行支付，提供了这种融合已从概念走向现实的实质性证据。由 Coinbase 和 Cloudflare 联合建立的 x402 基金会，创建标准化协议以进行程序化价值交换。AI 加密货币行业市值达到 319 亿美元，拥有超过 200 个活跃项目，显示了大量资金和注意力流向这个领域。
用途涵盖多个领域：自主交易代理管理投资组合、由 AI 优化的 DeFi 协议、通过代理参与增强的 DAO 治理、数据市场支持 AI 模型训练和创建新型数字实体的代币化代理。这些不是假设 - 它们是处理数百万笔交易并管理数十亿美元价值的运营系统。
然而，重大风险仍然存在。诸如提示注入之类的安全漏洞，[关于责任和监管不确定性](。分类、Scale下保持安全密钥管理的挑战以及关于自治和控制的基本问题都需要解决。行业正在开发缓解策略，但全面的解决方案仍在进行中。
经济影响深远。AI代理可以提高市场效率，启用新的商业模式，并使复杂的金融服务更广泛地为大众所接受。它们还可能集中财富，造成系统性不稳定，并取代人类的经济角色。哪种结果会成为现实取决于技术设计选择、监管框架和社会反应。
展望未来，趋势指向日益自主的系统。DeFAI市场预计到2026年将从100-150亿美元扩大到超过500亿美元，显示了市场信心。机构投资者进入该领域为发展提供了资本。监管框架开始成型为合规实施提供了清晰的方向。
AI与加密货币的融合并非不可避免——它需要持续的技术创新、深思熟虑的治理和对风险的仔细关注。但潜力是显而易见的：自治代理可以持有价值、做出决策并独立交易，代表了Web3基础设施的新层次。它们弥合了信息处理（AI的强项）和价值交换（区块链的赋能）之间的差距，创造了单靠一种技术无法实现的可能性。
这一时刻——2025年晚期——可能被记住为机器对机器金融从理论可能性走向实际现实的时期。现在部署的系统、当前建立的标准以及今天发展的规范将塑造未来数年的数字经济。
问题不在于AI代理是否会参与加密经济，而在于我们如何设计这种参与以促进人类的繁荣，同时管理固有的风险。答案需要技术专家、经济学家、监管者和公民之间的持续合作——所有利益相关者将参与这个新兴系统，其中智能和价值以前所未有的方式交汇。