Web3 AI Agent如何突破MEME陷阱，回归价值本质？

作者：链上观

近期与多位创业者及风险投资人交流后，我们得出了一个共同的感受：尽管市场对AI与Crypto结合赛道的未来依然充满信心，但关于Web3 AI Agent的叙事演变却显得有些迷茫。面对这一现状，应该如何破局？以下是针对后续AI叙事潜在发展方向的梳理与分析：

1）AI Agent通过MEME化发币已不再是吸引关注的优势，甚至可能成为“谈币色变”的导火索。如果项目缺乏产品市场契合（PMF）支撑，仅依赖一套空转的Tokenomics机制，极容易被贴上纯MEME炒作的标签，与AI技术本身关联甚微。

2）原本预期的落地路径——AI Agent > AI Framework > AI Platform > AI DePIN——可能会因市场泡沫破裂而发生调整。届时，AI Agent将更多扮演大模型微调、数据算法等技术支持下的“承载体”角色。若没有核心技术支撑，单凭一个AI Agent很难再获得市场青睐。

3）部分专注于AI数据、算力、算法等服务平台的项目，有望超越AI Agent成为行业关注的新焦点。即使有新的AI Agent推出，由这些平台型项目打造的Agent也更具市场说服力。毕竟，能够运作起一个AI平台的团队，其技术积累和资源实力远胜于仅基于框架低成本部署的开发者。

4）Web3 AI Agent不应再与Web2团队正面竞争，而应寻找Web3领域的差异化路径深耕细作。Web2 Agent的核心在于实用价值（Utility），因此低成本部署开发逻辑适用；而Web3 AI Agent则更注重Tokenomics设计。过度强调低成本部署只会催生更多资产泡沫。毫无疑问，Web3 AI Agent应结合区块链分布式共识架构进行创新开拓。

5）AI Agent的最大优势在于“应用前置”，即“胖协议、瘦应用”的逻辑。然而，协议如何实现“胖”？关键在于调动闲置算力资源，利用分布式架构降低算法应用成本，激活金融、医疗、教育等垂直细分场景。而应用如何做到“瘦”？让AI Agent自主管理资产、执行意图交易、实现多模态交互等功能并非一蹴而就，需逐步拆解需求，稳步推进。否则，仅一个DeFi场景的成熟也可能需要耗费一两年时间。

6）Web2领域的MCP协议和Manus自动化多模态技术，为Web3领域的创新提供了重要启发。可以直接基于MCP+Manus延伸开发适合Web3的应用场景，或通过分布式协作框架构建增强型业务场景。无需一开始就追求颠覆一切，能够在现有产品协议基础上适当优化，充分发挥Web3的独特优势即可。无论是Web2还是Web3，都处于此次AI大模型（LLMs）的技术革新进程中，意识形态并不重要，真正推动AI技术发展才是关键。