AI驱动的加密智能体发展轨迹，正重演着ICO时代项目"爆发-崩盘-复兴"的经典周期。正如早期区块链项目从炒作走向成熟生态的演进路径，当前这波AI智能体项目也正经历着剧烈的市场波动。
火币创投与火币研究院最新报告指出，随着行业竞争白热化、流动性分散及多数项目难以确立明确应用场景，投资者正变得日趋谨慎。不过当这个领域度过投机阶段后，基于真实应用场景的可持续商业模式有望在AI驱动型加密智能体中涌现。
从迷因炒作到现实：加密代理的演变
2024年初的加密代理项目浪潮，源于对人工智能项目的盲目热情。在2024年10月，Marc Andreessen捐赠了50,000美元的比特币，以及年初代币发行平台的成功推动下，许多人工智能代理项目在2024年第一季度进入市场，并在2025年第一季度迅速稀释了流动性。和其他新兴行业一样，早期的热潮并不总是能转化为长期的可行性，随后加密人工智能代理领域经历了一段冷却期。
目前，该市场细分领域正进入一个更加成熟的阶段，重点从投机性兴奋转向收入生成和产品性能。在这个不断发展的环境中，能够创造稳定收入、覆盖AI模型运行成本并为用户和投资者提供实际价值的项目，将成为最终的赢家。
AI代理应用强调这一技术在现实世界中的实施和商业化，特别是在自动化交易、资产管理、市场分析和跨链交互等领域。这种方法与多代理系统（MAS）和去中心化AI金融（DeFAI）倡议相契合，如Hey Anon、GRIFFAIN和ChainGPT等项目。
近期的研究突显了多代理系统（MAS）在投资组合管理中的优势，尤其是在加密货币投资方面。像Griffain、NEUR和BUZZ这样的项目，已经展示了AI如何帮助用户与DeFi协议互动并做出明智决策。与单一代理AI模型不同，多代理系统通过专门化代理之间的协作，提升市场分析和执行效率。这些代理以团队形式运作，例如数据分析师、风险评估师和交易执行单元，每个代理都经过训练以处理特定任务。
MAS框架还引入了代理间的沟通机制，团队中的代理通过集体学习来优化预测，从而减少市场趋势分析中的错误。DeFAI的下一阶段可能会涉及去中心化治理模型的更深层次集成，其中多代理系统将参与协议管理、财库优化和链上合规执行。
DeepSeek-R1：AI代理训练的突破
AI代理技术的突破体现在DeepSeek-R1的问世，这一创新挑战了传统的AI训练方法。与以往依赖于监督微调（SFT）后再进行强化学习（RL）的模型不同，DeepSeek-R1采用了完全通过强化学习优化的方式，省略了初始的监督阶段。这一转变带来了推理能力和适应性方面的显著提升，为更为复杂的AI驱动加密代理铺平了道路。
为了理解这一范式转变，可以考虑两种不同的学习方法。在传统的SFT和RL模型中，学生首先通过练习册学习，解决一系列有固定答案的问题（SFT），然后通过辅导来细化理解（RL）。相比之下，DeepSeek-R1模型（纯强化学习）则是学生直接被投入到考试中，通过试错来学习。这种方法使学生能够基于反馈动态改进，而不是依赖预设的答案。
借助DeepSeek-R1的纯RL模型，AI代理通过在现实环境中的试错学习，根据即时反馈动态调整策略。
这种方法使得AI代理能够具备更强的适应性，特别适用于DeFi中的多代理AI系统，因为实时市场波动要求代理能够做出自主、数据驱动的决策。例如，AI驱动的代理能够监控流动性池、检测套利机会并基于实时市场条件优化资产配置。这些代理能够迅速适应市场波动，从而确保更高效的资本部署。
2024年11月底推出的iDEGEN是首个基于DeepSeek R1构建的加密AI代理。这一DeepSeek R1模型的整合突显了加密AI代理如何继承增强的推理能力，并以较低的成本与其他成熟的AI模型竞争。
这种向强化学习驱动的多代理AI在DeFi自动化中的转变，凸显了封闭源代码AI模型（如OpenAI的基于GPT的系统）为何变得难以维持。由于工作流通常需要处理每笔交易超过10,000个token，封闭AI模型会产生巨大的计算成本，从而限制了可扩展性。相比之下，像DeepSeek-R1这样的开源RL模型，则可以实现去中心化、成本高效的AI开发，更好地为DeFi应用定制。
Web3中AI代理的未来
该行业长期发展的关键在于持续创新、适应性和成本效益。像DeepSeek-R1这样的开源AI模型正在降低入场门槛，使区块链本地初创公司能够开发专门的AI解决方案。同时，DeFAI和多代理系统的进展将推动AI与去中心化金融（DeFi）之间的长期整合。
关键结论很明确：项目必须证明其价值，而不仅仅是炒作。那些能够开发可持续经济模型并利用尖端AI技术的项目，将定义智能区块链生态系统的未来。加密代理的ICO时代正在演变，下一波赢家将是那些能够将创新转化为长期可行性的项目。
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