VC 和开发者的新焦点：新叙事「Web3 x AI Agent」及潜力项目解析

国内还没有多少有关新叙事 Web3 x Agent 的内容，很荣幸与 Solana 上的潜力 AI 项目 HajimeAI 合作完成本次研究。

回看今年一月，美国比特币现货 ETFs 获批，引发了投资者的强烈看涨情绪以及正向资金流入。加密市场在 2024 年上半年继续增长，总市值增长了 37.3%。有几个 Crypto 叙事获得了很强的动能，在我的印象里， Memecoin、AI、RWA 是表现最强劲的。就从上周的币价表现来看，AI 仍然是比较强的，仅次于 Memecoin。

Web3 x AI，今年各个 Web3 VC 大举押注这个赛道，甚至能在公开市场购买老项目 TAO（Bittensor），所以我并不认为这是个转瞬即逝的叙事。相反，它会随着传统 AI 赛道的发展而继续创新。

比方说，传统 AI 领域的最新趋势 AI Agent 也被带入到了 Web3 世界。在上半年里，有大量 Web3 x AI Agent 项目启动，例如 Spectral、Olas Network，同时也有很多老项目在紧跟这个叙事，例如 Fetch.AI $FET，Phala $PHA。在刚刚过去的 ETHCC 上，有不少 Web3 开发者和顶级 VC 开始聚焦在 AI Agent 叙事上。

本文从我认为的两个最具代表性的新项目着手，来快速理解这个新叙事以及其中的机会。

一、什么是 AI Agent？

二、Web3 x AI Agent 的新变革

三、Spectral 投研

四、GaiaNet 投研

五、其他早期项目概览

Table of Contents

一、什么是 AI Agent

简单来说，AI Agent 是一种基于大语言模型（LLM），能够感知环境进行自主理解、独立思考、自主决策和执行动作的“代理”。就类似于人类“做事情”的过程，Agent 的核心功能，可以归纳为三个步骤：感知、规划和行动。

那么 AI Agent 与 ChatGPT 等 AI 聊天机器人有何不同呢？在目的和能力上

聊天机器人旨在与人类互动，由于 AI 聊天机器人是为了帮助人类而设计的，它们不会采取自主行动；

而 Agent 则旨在完成自主任务，具备采取自主行动的能力。你不用一直告诉它要做什么，只要给它一个目标，就能想办法自动帮你完成

举个例子，AI Agent 就像是一个更加智能的小爱同学，当你生病的时候，你对它说：“小爱同学，我身体有些不舒服。”

它会通过监测你的体温和其他身体指标，并结合互联网上的数据和信息，经过分析，给你一个结论：“你阳了”。然后主动给你生成了请假条，你只要点点头就会直接发给你老板。而且它还能感知到，家里的退烧药不够了，就自主帮你把药品加入购物车，只要你支付，15 分钟后就会送到家门口。

把 Web2 最火的一些 AI Agent 几乎都用了一遍，比如 Perplexity、CrewAI、AutoGPT，MultiOn，比较常用的功能包括批量文档内容提取、互联网信息整合（生成研究报告）。MultiOn 这个产品我用起来很有心意，在这里着重介绍下。它主打的是简化互联网用户交互，解放用户双手，改变用户与互联网的互动模式。

例如，我向 MultiOn 下达了一个任务，“帮我找到 Youtube 上播放量最高的 Web3 主题视频”，从“浏览器打开 Youtube”、“搜索主题为 Web3”、“筛选播放量最高”，全部自动完成，最后 Agent 向我输出了 2600 万播放量的视频 ✅

Web3 x AI Agent 的新变革

首先，Web3 能为 AI Agent 带来什么？换句话说，将 AI Agent 搬到链上，能有什么好处？

抗审查

AI Agent 基于 LLM，集中式的 LLM 会导致输出偏向便审查的结果，这样就会一定程度上限制真实信息的传播。使用去中心化的 LLM 搭建 AI Agent 可以解决这个问题。

去中心化/所有权

相同的道理，除非是自己花费巨量数据资源做 LLM，否则 AI Agent 的核心数据仍然保存于集中式 AI 提供商。

货币化

AI Agent Launchpad？发币治理某个 AI Agent，IAO（Initial Agent Offering），给 AI Agent 开发者和投资者提供变相途径。

可组合性/乐高

AI Agent 与其他同网络 Agents 之间交互、交易、赋能上的互操作。如果参考 DeFi 的可组合性，未来仅用一个 Web3 的 AI Agent 实现从投资选品、寻找流动性最好的 DEX、完成代币交换、监控收益情况，也就不足为奇了。

反过来，AI Agent 又能为 Web3 带来什么？

1. 对话式 AI Agent 上链，除了 Web2 Agent 能做到的特定领域专业知识搜集与整理，也能做到 Web3 链上信息的检索和汇总，大大简化了 Web3 用户链研过程。

2. 仅仅看 AI Agent 的概念，还有 MultiOn，真的很能让我想到一直在奶的 Intent-Centric（以意图为中心），要做的就是解放链上用户的双手，改变用于与 Web3 交互方式，实现 Mass Adoption。这些交互包括但不限于 Swap、空投交互。想象一下，向 AI Agent 说，“帮我完成 Linea 的空投交互”，AI Agent 就能从网上获取 KOL 们的空投教程，然后通过链上钱包跟着步骤自动完成。（那好像就不需要撸毛工作室了？）

或者“帮为我构建一个 ETHBot，当 ETH 低于 MA200 时，用我 USDT 余额的 30% 买入 ETH”，全天候监控市场，是不是很性感。

如果每个求解器都采用能自动做链上交互的 AI Agent，其实就实现了意图协议最重要的一块拼图。

关于 Intent-Centric 可以查看我之前的公众号文章。

所以在这里，我想将目前的 Web3 x AI Agent 赛道具体产品分为两种，一种是 Web2 式链上对话 AI Agent，另一种就是上一段所说的比较 Web3 Native 的 AI Agent。

第一种可理解为，在某个 Layer-1 上创建的 AI Agent，适用于 Web3 用户学习特定领域专业知识，以及做链上研究。不包含链上操作

第二种可理解为，逻辑上链，帮助用户在链上实现一些特定交互。包含链上操作

当然，我的分类只是最基本的基于“AI Agent 是否具备链上交互能力”，并未考虑是否基于可靠、可验证的去中心化 AI 模型。

下面各介绍一个典型项目，GaiaNet 和 Spectral，进行横向对比

三、Spectral（具备链上操作能力）

前身是一个基于以太坊的信用评分协议，旨在为贷款人提供评估借款人信用风险的新方式。

2023 Q4 转型为机器智能网络，允许用户构建链上 AI Agent，形成链上代理经济。

1. 业务模型

Spectral 四个比较重要的产品：

Spectral Syntax，一个官方开发的 Agents 集合，用户可以告诉某个 Agent 要做什么，Agent 会将自然语言意图转换为可执行代码来帮助用户完成。例如创建 NFT、创建 Memecoin、自动化交易、链上信息检索。亲身体验了下 MoonMaker Agent，可以实现自动化完成从名称创建、logo 设计到 CA 部署。

Spectral Nova，一个直接向智能合约提供机器学习推理的去中心化平台，顶尖科学家、企业、Dev、工程师等模型创建者可以在其中构建 AI 模型，获得用户付费收入。此外，模型创建者可以发布带有奖励的挑战。其中的求解者（赏金猎人）解决挑战，赢得奖励，或者获得收入分红。创建者、求解者、验证者和消费者在 Spectral 的机器智能网络上相互交互，通过激励机制形成飞轮。

Agent Wallets，2024 Q3 推出，通过将 AI Agent 集成到钱包里，帮助用户实现链上操作，简化 Web3 用户体验。举个例子，支持使用 USDC 进行无 Gas 交易，Gas 资产 Agent 将自动执行交换。

Inferchain，一个以 AI Agent 为叙事的 Layer1，将集成 Syntax、Nova 中的 Agents，促进这些 Agents 之间的互操作。将在 2024 Q4 推出。

2. 发展历程

2021-2022 分别以作为 Web3 信用风险评估基础设施完成融资

2024.03 推出 Syntax，正式转型为链上 AI Agent 叙事

2024.05 TGE，启动第一季空投

2024.06 与加密钱包 Turnkey 合作，Q3 推出 Agent Wallet（Turnkey 曾融资 1500 万美元，红杉、Coinbase 参投）

3. AI x Web3 的结合点

Inferchain 是 Spectral 生态的最后一块拼图，实现其最终愿景，轻松开发链上 AI Agents，并能够互通互联，最终实现 AI 在 Web3 领域的应用透明化、去中心化和可验证。

4. 产生的价值

解决了集中式 AI 试错成本昂贵，依赖于单一 source 并且信息真实性的问题；

使普通用户（非技术）也能够快速创建链上 Agent；

促进链上 Agents 之间的通信。

5. 代币经济学

$SPEC，用户可以使用代币来作为支付手段，付费使用社区开发的 AI Agents。此外还被用于去中心化治理，质押机制：

在 Spectral Syntax 中，质押 SPEC 的用户有权创建 AI Agents，和访问社区创建的 AI Agents；

在 Spectral Nova 中，验证者需要质押 SPEC 作为抵押品，来验证求解者完成的挑战。

SPEC 已上市 Bybit、Gate.io、MEXC 等交易平台，流通市值 8500 万美元，FDV 8 亿美元

目前流通部份只有第一季空投+做市商份额，占总量的 10.3%

⚠️ 2025.05 开启核心贡献者和投资人解锁，如果今年后面几个月加密市场继续走高，则需注意解锁后的抛售风险

6. 团队背景

Sishir Varghese – 联创和首席执行官

此前曾担任 AlphaChain 联合创始人和执行合伙人，还担任过 Loopring 的战略合伙人

Mihir Kulkarni – 产品主管

此前曾是 Coinbase 机构产品运营经理

7. 融资情况

轮次一：

Galaxy, ParaFi Capital, Maven 11, Alliance DAO, Rarestone Capital …

轮次二：

General Catalyst, Social Capital, Jump Capital, Samsung Next, Circle Ventures, Franklin Templeton, Section 32 …

超级大 VC 投资背景，例如富兰克林汉普顿、三星、谷歌

8. AI Agent 使用情况

2024.06 公布的 Q2 数据：

注册用户 65,362

由 SYNTAX 生成的合约数量 1,055,568

每个用户的平均交互次数 25

使用 MoonMaker 创建的 Memecoins 数量 5,043

四、GaiaNet（不具备链上操作能力）

GaiaNet 是一个分布式 AI 基础设施，将逐步成为一个去中心化的 AI Agent 生态系统

1. 业务模型

节点即 Agent，Node = Agent。在我自己搭建节点的实践中，当我自己与节点对应的 AI Agent 对话时，AI Agent 输出结果要消耗计算资源。

打造一个基于以太坊，以节点的形式聚合各领域知识库的 AI Agent 网络，让个人和企业根据自己的特定领域专业知识来快速构建 AI Agent，并提供给需求端以盈利。

GaiaNet 网络的三个核心组件：

• GaiaNet 节点

一种全面的软件堆栈，个人和企业能够快速部署融入自己专业知识的 AI Agent。

• GaiaNet 域名

一种在互联网域名下注册的节点的集合，由域名运营商管理。官方的设想是，每个域名都特定于一个专业领域，比如金融、医疗、教育，在这些域名下是一个个具有具体职能的 AI Agent。

用户使用流程：

用户向节点（AI Agent）付费，费用被托管在链上智能合约中。一部分费用被域名运营商分走，然后向用户提供服务。

• GaiaNet DAO

Stakers 将代币质押在域名提供商上，提供“信任”；

↓

域名提供商管理符合条件的节点，提供“担保” ；

↓

用户择优选择使用域名提供商下的 AI Agent，费用由节点、域名提供商、Stakers 瓜分。

实际上还有个角色是组件开发者，非 AI Agent 开发者可以通过微调 NFT 形式的模型、知识库、插件等组件，从有需求的 AI Agent 开发者那里获得收益。

2. AI x Web3 的结合点

将 Web2 AI Agent 生态系统搬到链上

3. 产生的价值

开发者可以更轻松的部署 Agent，Gaianet 节点支持所有的开源 LLM，多模态模型，文本到图像模型，文本到视频模型，可以根据自己的选择添加，微调模型。

在域名提供商的基础上，每个行业每个领域都会被生成具有专业知识 AI Agents 集合。

4. 代币经济学

未发币，在 GaiaNet 中使用别人的 Agent 支付代币

5. 团队背景

Matt Wright – 联合创始人兼首席执行官

毕业于加州大学洛杉矶分校，此前曾是 Consensys 的社区主管，也是 EVM Capital 的联合创始人。曾经在 JP morgan 工作过。

Shashank Sripada – 联合创始人

在 Web2 是风投背景，创立和入职多家 VC。毕业于伦敦经济与政治学院，有一些政治背景。

Sydney Lai – 发展宣传主管

EVM Capital 的联创和 CTO，毕业于加州大学伯克利分校

6. 融资情况

2024.05.28，种子轮，1000 万美元

Mantle Network、ByteTrade、EVM Capital、Mirana、Lex Sokolin（Generative Venturesc联创）、Kishore Bhatia（Superscryptc创始成员）、Brian Johnson（Republic Capital 的加密主管）

7. AI Agent 使用情况

用户量未知，仅 35 个可用的对话式 AI Agent，知识涉及金融、Crypto、编程等领域。目前节点总数量：18,594

由于在测试阶段，且能多线程跑节点，推测批量撸空投的节点占大多数。