背景：Crypto + AI，尋找 PMF

PMF(Product Market Fit) 指的是產品市場媒合度，意思是產品要符合市場需求，在創業之前先確認市場情形，瞭解要賣給何種類型的客戶，摸清楚當前賽道的市場環境再進行產品的開發。

PMF 的概念適用於創業者，以免打造出自我感覺良好但市場卻不買單的產品 / 服務，而該概念也適用在加密貨幣市場，項目方應瞭解幣圈玩家需求打造產品，而非堆砌技術與市場脫節。

過往 Crypto AI 大多與 DePIN 捆綁在一起，敘事在於利用 Crypto 的分散式數據訓練 AI，進而避免依賴單一實體的控制，像是算力、數據等類型，而數據提供者，則能夠共享 AI 所帶來的收益。

依照上述邏輯，其實更像是 Crypto 賦能 AI，AI 除了將受益代幣化分配給算力提供者，難以 Onboard 更多新進用戶，也可以說該模式在 PMF 上並不是那麼成功。

AI Agent 的出現更像是應用端，對比 DePIN + AI 像是基礎設施，而顯然應用程式較為簡單易懂，也擁有著更好吸納用戶的能力，有著比 DePIN + AI 更好的 PMF

先是獲得 A16Z 創辦人 Marc Andreessen 贊助 ( PMF 理論也是由他提出 )、由兩個 AI 對談所產生的 GOAT，開啟 AI Agent 的第一槍，到現在 ai16z 與 Virtual 兩邊陣營各有優劣，AI Agent 在幣圈的發展軌跡如何？目前處於什麼階段？未來又將何去何從？就讓 WOO X Research 帶大家看看。

第一階段：迷因起手

在 GOAT 出現之前，本週期最熱門賽道為迷因幣，而迷因幣其中的特色便是包容性強，從動物園的河馬 MOODENG、到 DOGE 主人新收養的 Neiro、網路原生迷因 Popcat 等，表現出了「萬物皆可迷因」的風潮，而這樣子看似無厘頭的敘事之下，其實也提供 AI Agent 生長的土壤。

GOAT 是由兩個 AI 對話所產生的迷因幣，這也是 AI 首次透過加密貨幣和網路實現自身目標，從人類行為中學習。只有迷因幣能夠承載如此高實驗性質的項目，與此同時類似概念幣種便如雨後春筍般出現，但大多數功能停留在推特自動發文、回覆等等，無實際應用，此時 AI Agent 幣種通常被稱其 AI + Meme。

代表項目：

Fartcoin：市值 812M，鏈上流動性 15.9M

GOAT：市值 430M，鏈上流動性 8.1M

Bully：市值 43M，鏈上流動性 2M

Shoggoth：市值 38M，鏈上流動性 1.8M

第二階段：探索應用

逐漸大家意識到，AI Agent 不只能夠在推特上進行簡單互動，而是可以延伸至更多具價值的場景。這包含音樂影像等內容生產，也出現投資分析、資金管理等更加貼合幣圈使用者的服務，從這階段開始，AI Agent 與迷因幣脫離，從而形成一個全新的賽道。

代表項目：

ai16z：市值 1.67B，鏈上流動性 14.7M

Zerebro：市值 453M，鏈上流動性 14M

AIXBT：市值 500M，鏈上流動性 19.2M

GRIFFAIN：市值 243M，鏈上流動性 7.5M

ALCH：市值 68M，鏈上流動性 2.8M

番外篇：發行平臺

當 AI Agent 應用百花齊放，若是創業者要選擇何種賽道才能夠把握住這波 AI 與 Crypto 的浪潮呢？

答案是 Launchpad

當發行平臺其下幣種具有財富效應，用戶便會持續尋找併購買由該平臺所發行代幣，而用戶的購買所產生的真實收益，也賦能平臺幣帶動價格上漲，而平臺幣價格持續上漲，資金便會外溢至其下發行幣種，形成財富效應。

商業模式明確且具有正向飛輪效應，但仍注意的地方是：Launchpad 屬於贏者全拿的有馬太效應，Launchpad 的核心功能是發行新代幣，在功能類似的情況之下，所要比拼的便是旗下項目的品質，若單一平臺能夠穩定產出優質項目，並且具有造富效應，用戶對於該發行平臺黏著度自然就會提升，且其他項目難以搶奪用戶。

代表項目：

VIRTUAL：市值 3.4B，鏈上流動性 52M

CLANKER：市值 62M，鏈上流動性 1.2M

VVAIFU：市值 81M，鏈上流動性 3.5M

VAPOR：市值 105M

第三階段：尋求協作

在 AI Agent 開始實現更多實用功能後，開始探索項目之間的協作，建立更強大的生態系統。這一階段的重點是互操作性與生態網路的擴展，特別是能否與其他加密項目或協議產生協同效應。例如，AI Agent 可能與 DeFi 協議合作，提升自動化投資策略，或與 NFT 項目整合，實現更聰明的工具。

要實現高效的協作，首先需要建立規範化的框架，為開發人員提供預設的組件、抽象概念以及相關工具，以簡化複雜 AI Agent 的開發過程。透過針對 AI Agent 開發中常見的挑戰提出標準化的解決方案，這些框架能幫助開發人員將精力集中於各自應用的獨特性，而非每次都從零開始設計基礎結構，從而避免重複造輪子的問題。

代表項目：

ELIZA：市值 100M，鏈上流動性 3.6M

GAME：市值 237M，鏈上流動性 31M

ARC：市值 300M，鏈上流動性 5M

FXN：市值 76M，鏈上流動性 1.5M

SWARMS：市值 63M，鏈上流動性 20M

第四階段：基金管理

從產品層面，AI Agent 可能更多充當簡單的工具角色，例如給予投資建議以及產生報表。然而基金管理需要更高層次的能力，包括策略設計、動態調整和市場預測，這標誌著 AI Agent 不僅僅是工具，而是開始參與價值創造的過程。

隨著傳統金融資金加速進入加密市場，專業化和規模化的需求不斷提升。 AI Agent 的自動化和高效率正好能補足這一需求，特別是在執行如套利策略、資產再平衡和風險對衝等功能時，AI Agent 可顯著提升基金的競爭力。

代表項目：

ai16z：市值 1.67B，鏈上流動性 14.7M

Vader：市值 91M，鏈上流動性 3.7M

SEKOIA：市值 33M，鏈上流動性 1.5M

AiSTR：市值 13.7M，鏈上流動性 675K

期許第五階段：重塑 Agentnomics

當前我們處於第四階段，拋開幣價不談，當前大多數 Crypto AI Agent 並未落實在我們的生活應用當中，就以筆者為例，最常使用的 AI Agent 還是 Web 2 的 Perplexity，偶爾會看 AIXBT 的分析推文，除此之外 Crypto AI Agent 的使用頻率極低，因此在第四階段可能會停留較久，在產品層面尚未成熟。

而筆者認為在第五階段，AI Agent 不僅僅是功能或應用的聚合體，而是整個經濟模型的核心——Agentnomics（Agent 經濟學）的重塑。這個階段的發展不僅涉及技術演進，更關鍵的是重新定義分佈者（Distributor）、平臺（Platform）與 Agent 供應商（Agent Vendor）之間的代幣經濟關係，創造全新生態系統。以下是這一階段的主要特徵：

1. 類比互聯網的發展歷史

Agentnomics 的形成過程可以類比互聯網經濟的演變，例如微信與支付寶等超級應用的誕生。這些應用透過整合平臺經濟，將獨立的應用程序引入自身生態，成為多功能入口。在這一過程中，應用供應商與平臺之間形成了協作與共生的經濟模式，而 AI Agent 也將在第五階段中重演類似的進程，但以加密貨幣和去中心化技術為基礎。

2. 重塑分佈者、平臺與 Agent 供應商的關係

在 AI Agent 的生態中，三者將建立一個緊密聯繫的經濟網絡：

分佈者（Distributor）：負責將 AI Agent 推廣給最終用戶，例如通過專業應用市場或 DApp 生態。

平臺（Platform）：提供基礎設施與協作框架，允許多個 Agent 供應商在統一的環境下運行，並負責管理生態的規則與資源分配。

Agent 供應商（Agent Vendor）：開發並提供不同功能的 AI Agent，為生態系統輸送創新應用與服務。

透過代幣經濟設計，分佈者、平臺與供應商之間的利益將實現去中心化分配，例如分成機制、貢獻回報和治理權利，從而促進協作並激勵創新。

3. 超級應用的入口與整合

當 AI Agent 進化為超級應用入口，將能夠整合多種平臺經濟，吸納並管理大量獨立的 Agent。這類似於微信與支付寶如何整合獨立應用進入其生態，AI Agent 的超級應用將進一步打破傳統應用孤島。

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