關於 Web3 AI Agent 落地場景方向的若干思考

作者： Haotian

進一步思考了下關於 web3 AI Agent 落地場景方向，提煉若干前瞻思考，如下：

1）web3 AI Agent 最原生的應用功能可能並非「交易」。儘管 DeFi 交易類 Agent 一直被視為 Agent 落地 Crypto 的 Endgame 形態。但 AI 本身帶有模糊性推理和幻覺過程，這與交易場景要求的精確性、低容錯率天然相悖。

在我看來，短期 web3 AI Agent 的優勢在「數據清洗」和「意圖解析」層面，而非一下子就要落地到絕對精確度的資產交易執行層。比如：進行鏈上 + 鏈下適用性數據的清洗，構建有效信息圖譜；又比如：展開鏈上用戶交易行為的建模和風險偏好分析，定制 Smart Money 交易決策助理等等；

2）web3 AI Agent 對 A2A 這種 Agent 通信協議功能的需要可能大於 MCP。因為 MCP 調用相對都是成熟的功能性 API 接口，若前提有成熟的 Agent 應用生態，基於 MCP 可以完美解決數據孤島問題，反之，若本身應用業態就不成熟，MCP 的標準化接口就缺乏用武之地。

相較之下，A2A 協議則可以創建一定 Agent 增量市場，會催生一批專業化分工的垂類 Agent 先行出現，如鏈上數據分析 Agent、智能合約審計 Agent、MEV 機會捕捉 Agent 等等。A2A 內置的 Agent 能力註冊表和 P2P 消息傳遞網絡等條件會促使各垂類 Agent 更好適配聯動和複雜交互組合價值，若只停留在 MCP 協議層面，恐怕 web3 AI Agent 很難突破語言交互層面的局限。

3）web3 AI Agent 對 infra 構建的需求 > Application 落地。在 web2AI 語境下追求 Agent 的實用性價值自然優先級最高，但 web3 AI Agent 要想構建完整生態，必須填補嚴重缺失的底層基礎設施，包括統一數據層、Oracle 層、意圖執行層、去中心化共識層等。

比起在應用層與 web2 硬剛（注定會吃虧），在 infra 層另辟蹊徑，搭建具備 web3 差異化優勢的 infra 才是正道。雖然在應用落地上相對 web2 AI 有所滯後，但為 A2A 運行構建去中心化共識網絡，為 MCP 發揮效用構建統一的可交互操作標準等基礎 infra，天然與區塊鏈的原生特性高度契合，構建 infra 的迫切性並不比應用落地差多少。

4）從 Crypto Native 到 AI Native 的 build 思維定式轉變，回望過去多少年的 Crypto 歷史，僅一句「去中心化」框架的恪守就衍生出了豐富多樣的賽道和創新潮，未來 AI +Crypto 領域，可能會圍繞「AI 自主化」走更遠的路。

無論是 Agentic 還是 Robotic，本質上都要追尋一套全新的以 AI 為中心的範式框架，比如，一套具有自我資金管理能力的 AI Agent 集群，一套可根據網絡環境和反饋自升級的智能合約模板，一套基於社區貢獻度動態調整優化的 DAO 治理框架等。歸根結底，抽離簡單的工具應用思維，讓 AI 擁有自主演化系統，讓 AI 驅動 AI 進步才是硬道理。