AI Agent：MeMe 热潮背后的真正价值探究

作者：0XNATALIE

自今年下半年以来，关于AI Agent的讨论热度持续上升。最初，名为terminal of truths的AI聊天机器人因其在X平台上发布的幽默帖子和回复（类似于微博上的“罗伯特”）吸引了大量关注，并获得了a16z创始人Marc Andreessen提供的5万美元资助。受到其内容的启发，有人创建了GOAT代币，在短短24小时内价格飙升超过10000%。这一系列事件让Web3社区开始注意到AI Agent的概念。随后，基于Solana的第一家去中心化AI交易基金ai16z推出，它不仅推出了AI Agent开发框架Eliza，还引发了大小写代币之争。然而，对于AI Agent的确切定义及其与Telegram交易机器人的区别，社区内仍存在不少疑问。

工作原理：感知、推理与自主决策

AI Agent是一种利用大型语言模型（LLM）构建的智能代理系统，能够实现环境感知、逻辑推理以及通过调用工具或执行操作完成复杂任务的功能。其工作流程包括：通过感知模块获取外部输入信息——经由LLM进行理解、推理及规划——调用外部工具或插件执行具体任务——根据反馈调整优化策略形成闭环。

更详细地讲，AI Agent首先利用感知模块从环境中收集数据（比如文本、音频或者图像等），并将其转换为可处理的信息格式。作为核心部分的LLM，拥有强大的自然语言理解和生成能力，扮演着系统“大脑”的角色。基于接收的数据和已有知识库，LLM会进行逻辑推理，产生可能的解决方案或制定行动计划。接着，AI Agent通过调用外部API或工具来实施这些计划，并依据结果反馈不断验证和完善策略。

以Web3领域为例，假设用户希望在套利交易中获得至少1%的利润。传统的Telegram交易机器人仅能按照预设规则执行交易，一旦条件满足即刻行动；但面对快速变化的市场情况时，这类机器人缺乏风险评估机制，可能会导致亏损。相比之下，AI Agent则可以自动调整策略。例如，当检测到某笔潜在套利交易虽然预期收益超过1%，但如果经过进一步分析发现该交易存在高风险，则AI Agent会选择放弃此次机会。

由此可见，AI Agent的核心优势在于其自我适应性和自主学习能力，能够根据与环境（如金融市场、用户行为模式等）交互过程中收到的反馈信号不断调整自身的行为策略，从而提高任务完成的质量。此外，它还能基于实时数据作出决策，并通过强化学习方法持续改进决策过程。

这听起来有点像意图驱动下的求解器(solver)？实际上，两者之间最大的不同之处在于，求解器依赖于精确算法提供数学上严格的解决方案，而AI Agent则是基于训练数据进行决策，往往需要经历反复试验才能接近最优答案。

主流AI Agent框架概览

目前，在Web3领域内较为流行的AI Agent框架有ai16z推出的Eliza、Zerebro的ZerePy以及Virtuals的GAME。

Eliza是一个多功能的AI Agent框架，使用TypeScript编写，支持跨平台运行（如Discord、Twitter、Telegram等），并通过复杂的记忆管理系统保持对话的一致性和上下文连贯性。此外，Eliza采用了检索增强生成(RAG)技术，能够访问外部数据库或资源以生成更加精准的回答。同时，该框架还集成了TEE插件，允许将AI部署于可信执行环境中，确保数据安全和个人隐私保护。

GAME框架旨在赋能和促进AI Agent做出自主决策并采取相应行动。开发者可以根据需求定制代理的行为，扩展其功能，并针对特定场景（如社交媒体互动）提供个性化的操作方案。GAME将决策过程分为高层规划(HLP)和低层规划(LLP)两个层次，分别负责总体目标设定与任务分解、以及具体操作步骤的选择。

ZerePy是一个开源Python框架，专为在X平台上部署AI Agent设计。它整合了来自OpenAI和Anthropic的LLM，使开发者能够轻松创建管理社交媒体账户的自动化代理。每个任务都可以被赋予不同的优先级权重。ZerePy提供了简洁的命令行界面(CLI)，便于快速启动项目；同时，还提供了Replit模板，帮助开发者无需本地配置即可快速上手。

为何AI Agent面临质疑声？

尽管AI Agent看似能够降低参与门槛并改善用户体验，但仍有不少人对其持怀疑态度。主要原因在于，当前阶段的AI Agent仍然只是一个辅助工具，无法独立完成整个工作流，只能在某些环节提升效率。尤其是在现阶段，AI Agent的应用范围主要集中在帮助用户一键发行MeMe及运营社交账号方面。“资产归开发者所有，责任由AI承担”，这是社区对此现象的一种戏谑说法。

不过最近，一款名为aiPool的用于代币预售的AI Agent发布，利用TEE技术实现了无信任化操作。该AI Agent能够在TEE环境下动态生成钱包私钥，确保资金安全。用户可以向受AI控制的钱包转账（例如SOL），然后AI根据预设规则创建代币，在去中心化交易所启动流动性池，并向合格投资者分配代币。整个流程无需任何第三方介入，完全由AI在TEE环境中自动执行，有效避免了DeFi常见的rug pull风险。可以看出，随着技术进步，AI Agent正在逐步发展成熟。即便它们目前仅能在一定程度上简化资产发行过程，但对于降低用户进入壁垒、改善体验而言仍然是有意义的进步。但从更广泛的Web3视角来看，AI Agent作为链下工具，目前主要起到辅助智能合约的作用，因此不应过度夸大其作用。由于今年下半年除了MeMe之外缺乏其他显著的财富创造故事，AI Agent围绕MeMe的成功也就不足为奇了。然而，单靠MeMe难以维持长久的价值增长。如果未来AI Agent能在交易等领域带来更多创新实践，提供实际落地的应用场景，那么它或许将成为一种普遍采用的基础架构工具。