关于Web3 AI Agent落地场景的思考

在深入思考Web3 AI Agent的落地场景后，我总结了一些前瞻性的见解，希望能为这个领域的发展提供一些新的视角。

1. Web3 AI Agent的原生应用功能

我认为，Web3 AI Agent最原生的应用功能可能并不是"交易"。虽然DeFi交易类Agent被广泛认为是Agent在Crypto领域的最终形态，但AI本身具有模糊推理和幻觉的特性，这与交易场景要求的精准性和低容错率是相悖的。

从短期来看，Web3 AI Agent的优势更可能体现在"数据清洗"和"意图解析"上，而不是直接应用于需要绝对精确度的资产交易执行。例如，进行链上和链下数据的清洗，构建有效的信息图谱；或者对链上用户的交易行为进行建模和风险偏好分析，定制Smart Money交易决策助理等。这些都是Web3 AI Agent可以发挥作用的领域。

2. Web3 AI Agent对A2A和MCP的需求

Web3 AI Agent对A2A（Agent-to-Agent）通信协议的需求可能大于MCP（Multi-Chain Protocol）。因为MCP调用通常是成熟的功能性API接口，如果已经有成熟的Agent应用生态，基于MCP可以很好地解决数据孤岛问题。但是，如果应用生态本身就不成熟，MCP的标准化接口就难以发挥作用。

相比之下，A2A协议可以创造一定的Agent增量市场，催生一批专业化的垂直Agent，如链上数据分析Agent、智能合约审计Agent、MEV机会捕捉Agent等。A2A内置的Agent能力注册表和P2P消息传递网络等功能会促使各垂直Agent更好地适配、联动和进行复杂的交互组合。如果只停留在MCP协议层面，Web3 AI Agent可能很难突破语言交互的局限。

3. Web3 AI Agent对基础设施构建的需求

Web3 AI Agent对基础设施构建的需求可能大于直接应用落地。在Web2 AI的语境下，追求Agent的实用性价值是首要任务，但Web3 AI Agent要构建完整的生态，必须填补严重缺失的底层基础设施，包括统一数据层、Oracle层、意图执行层、去中心化共识层等。

与其在应用层与Web2直接竞争（注定会吃亏），不如在基础设施层另辟蹊径，搭建具有Web3差异化优势的基础设施。虽然在应用落地上可能相对Web2 AI有所滞后，但为A2A运行构建去中心化共识网络，为MCP发挥效用构建统一的可交互操作标准等基础设施，天然与区块链的原生特性高度契合。因此，构建基础设施的迫切性并不比应用落地差多少。

4. 从Crypto Native到AI Native的思维转变

回顾过去几年的Crypto历史，仅靠"去中心化"框架的坚持就衍生出了丰富多样的赛道和创新潮。未来，在AI和Crypto结合的领域，可能会围绕"AI自主化"走得更远。

无论是Agentic还是Robotic，本质上都在追求一套全新的以AI为中心的范式框架。例如，一套具有自我资金管理能力的AI Agent集群，一套可根据网络环境和反馈自升级的智能合约模板，一套基于社区贡献度动态调整优化的DAO治理框架等。归根结底，抽离简单的工具应用思维，让AI拥有自主演化系统，让AI驱动AI进步才是硬道理。