2025会是AI Agent的爆发大年吗?5个热门的AI Agent项目分析

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根据Cookie.fun的最新数据,截至12月30日,AI Agent的整体市值已经达到了116.8亿美元,过去7天涨幅高达近39.1%,到发文时,整体市值更是冲到了178.5亿美元。这一波增长势头显示出AI Agent在加密市场中的快速崛起。

在这股AI Agent热潮中,ai16z和Virtuals Protocol无疑是最耀眼的两个项目。具体来说,Virtuals的生态市值达到了50.1亿美元,而ai16z为16.3亿美元,两者加起来占据了AI Agent市场份额的56.8%,贡献了超过一半的份额。

从链上分布来看,Base和Solana是AI Agent的主要战场。其中,Base上的AI Agent市值约为57.6亿美元,Solana上的市值则为54.7亿美元,这两个链合计贡献了整体市场的96.1%。其他链上的项目市值加起来只有9.2亿美元。

这也侧面反映了虽然AI Agent生态在加密市场迅速崛起,吸引了大量关注和资本,但市场结构仍然比较单一,主要依赖于少数几个龙头项目的推动,AI Agent生态还处于早期萌芽阶段。

接下来,结合当前市场情况,对当前火热的AI Agent生态项目进行分析,标准主要有三点:1.项目的长期价值;2.市场真伪需求;3.现金流收入情况。如果你看完觉得为什么XXX项目不在里面,那就再结合这三点标准复盘一下吧。以下项目观点仅供参考,不做财务建议。

1.Virtuals

其实Virtuals去年就已经上线了,它主要是为了让游戏和娱乐领域的AI代理能更好地合作。通过区块链技术,这些AI代理可以被代币化,并且实现共同管理。它们能够自己规划任务、达成目标、与环境互动,还能控制链上的钱包。

Virtuals和其他Web3的AI代理协议最大的不同点在于,它简化了AI代理的复杂性,提供了一种像Shopify那样的即插即用解决方案。这样一来,即使不是AI专家的人也能在游戏和消费类应用中轻松部署AI代理,并通过代币化和去中心化共管来从中获得收入。

另外,Virtuals还利用其AI技术创造了一个虚拟偶像乐队——AI-dol,他们在TikTok上拥有几十万粉丝,挺有意思的。

Virtuals总共发行了10亿个代币,现在已经全部释放出来了。代币分配如下:60%由公众持有,5%放在流动性池里,35%作为生态系统金库,三年内每年最多释放10%,目前生态基金持有超过30%的代币。

从长远来看,这个项目解决了非AI专业人士无法参与AI热潮的问题,有一定的用户基础,而且代币经济非常透明。他们的营销也做得很好,市值上看,作为AI Agent生态的领头羊,几乎没有调整过,所以后面很可能会有大级别的调整。因此短期内风险较高。

2.ai16z

ai16z 虽然名字跟那个大名鼎鼎的创投公司 a16z 很像,但实际上这个项目和 A16Z 没有任何关系,也没有获得 A16Z 的投资。唯一的联系就是 ai16z 的创始人 Marc Andreessen 关注了一下。

这个代币总量有 10.9 亿枚,项目是 DAO 运作方式。按照核心影响者 Shaw 的说法,未来 ai16z 会推出几个基于 Eliza 框架的游戏,而且他们打算花更多精力打造一个实用的 Al Agent 投资工具——DeFi Al Agent。创始人说,ai16z 的目标不是模仿 a16z 的 AI 机器人,而是要在它最擅长的投资领域击败它。

说白了,AI16Z 这个项目主要就是搞投资模型的 AI agent,看起来和之前的 AI bot、Telegram bot 没啥区别。AI 真的能投资赚钱吗?这是个大大的问号。最重要的是,他们的核心技术 Eliza OS 只是基于 OpenAI 的能力做了一些简单开发。如果以后 OpenAI 开放自己的 AI 代理,Shaw 该怎么办呢?

总的来说,我觉得 AI16Z 这个项目只是在蹭热度。它的长期价值在于 DeFi Al Agent,但这个需求感觉是伪需求,又回到了之前 AI bot 的逻辑中去了。他们的技术开发能力依赖于 OpenAI 开源的数据库,想象力一般。现在市面上的量化交易参差不齐,所谓的智能交易策略也没经过验证,这是我们要理性看待的。

3.SWARMS

Swarms 是一个超级酷的 AI 代理多智能体框架,它提供了各种群集架构和无缝的第三方集成。简单来说,就是让企业能够轻松地构建和管理多个 AI 代理之间的协作,完成复杂的业务任务。Swarms 的用户主要是企业 B 端,提供企业级的 AI 代理应用。

创始人 Dev 是个年仅 20 岁的天才 Kye Gomez(来源网络),他公开指责 OpenAI 侵犯了他们的知识产权,盗用了项目名称,还抄袭了代码结构和方法。后来,Gomez 又详细解释说:Swarms 其实已经运行了近 3 年,目前有超过 4500 万个智能体在生产环境中运行,为世界上最大的金融、保险和医疗机构提供服务。

Swarms 代币在 12 月 18 日发币后,21 日迅速冲到了市值的最高峰 7420 万美元,可惜好景不长,市值像坐过山车一样跌到了谷底,仅剩约 600 万美元左右。接下来,它一路在 1300 万美元左右震荡徘徊,直到 27 日才开始反攻,从低点 1200 万美元一路推高到 3000 万美元,又猛拉近 3 倍至接近 7000 万美元,差点突破前高。

相比 AI16Z 系的天马行空般的空中楼阁,如果 Swarms 确实如传闻的那样,由 20 岁的 AI 天才 Kye Gomez 创建,那毫无疑问 Swarms 拥有强大的技术壁垒。在它的官网上已经给众多企业提供了高效解决方案,实力有目共睹。

作为一个开源项目,Swarms 在开发者社区中引发了热烈关注,GitHub 上 Star 数突破 2.1K,获得了众多开发者的智慧与支持。所以 Swarms 积累的这一切印证了技术的成熟与创新。Swarms 的技术能力更强,市场需求强劲(企业级),在 AI agent 这场竞赛中肯定会脱颖而出。

4.GRIFFAIN

Griffain 是一个基于 Solana 的项目——人工智能代理引擎,有点像 Copilot 和 Perplexity。它是最接近 Agentic APP 的项目之一,AI 时代的搜索引擎最终形态应该是用户直接提出需求,AI 直接提供结果或解决方案,而不是仅仅提供网页链接。该项目的催化因素之一在于其开放式的访问机制,同时,作为一款领先的代理引擎,Griffain 无疑吸引了大量市场热度。

Solana 目前是最多的 AI agent 区块链,10 月份 Goat 作为 AI agent 通过 pumpfun 向人类进行融资,这从某种角度来说这就是一个 AI 的奇异点,因为整条链优秀的流动性和完善的AI agent开发者社群,称Solana 为区块链最具想像力的 AI Agent 培养皿也不为过。

而Sol做的最重要的事情就用 Griffain 将生态重新盘活。因为想带来真正的「Agentic app szn」需要的除了 AI 还有基础设施的通道。尽管目前 GriffAIn 尚未明确其代币的具体应用场景,但未来 GriffAIn 将需求端与 Solana 生态打通,只要在 Solana 现有技术体系的范围内存在基本都能满足,不管是在 Pumpfun 狙击某些符合要求的代币或创建代币,这一愿景已获得 Toly 的认可,这为其 GriffAIn前景增添了不少想象力。

5.AIXBT

Aixbt 是基于 Base 平台的一个智能体,专门监控 Crypto Twitter 和市场趋势。它通过智能分析工具为用户提供有价值的市场见解。有些分析内容会在 Twitter 上分享,但更多的内容仅限于代币持有者访问。持有者可以通过专属终端与智能体对话。

Aixbt 的分析在预测价格走势方面挺准的,展示了 AI 如何解析区块链数据,并帮助交易者在多平台和多领域做出更明智的决策。我看了一下 Aixbt 发表的内容,感觉内容很丰富,几乎涵盖了所有赛道,对各项数据信手拈来。另外,对于短期加密货币的拆分也有一些潜在的投资机会;比如发现 hype 上的 vapor 相对同类型 ai launchpad 低估。有数据显示,在被推荐的 210 个代币中,有 183 个在 Aixbt 推荐后实现了盈利,盈利比例高达 83%。

不过也有一些不足,比如不能完整地拆分复杂项,分析和数据只停留在浅层,无法提示投资机会的风险。但是我觉得比当前一些币圈 KOL 要强很多了。从项目的长期价值来看,Aixbt 是有细分领域需求的,用户也有动力去持有代币解锁更多的信息数据和价格分析。后面随着 Aixbt 不断的数据喂养进化,我觉得 Aixbt 绝对是市场预测的 AI 智能体的王者。

如何学习大模型 AI ?

由于新岗位的生产效率,要优于被取代岗位的生产效率,所以实际上整个社会的生产效率是提升的。

但是具体到个人,只能说是:

“最先掌握AI的人,将会比较晚掌握AI的人有竞争优势”。

这句话,放在计算机、互联网、移动互联网的开局时期,都是一样的道理。

我在一线互联网企业工作十余年里,指导过不少同行后辈。帮助很多人得到了学习和成长。

我意识到有很多经验和知识值得分享给大家,也可以通过我们的能力和经验解答大家在人工智能学习中的很多困惑,所以在工作繁忙的情况下还是坚持各种整理和分享。但苦于知识传播途径有限,很多互联网行业朋友无法获得正确的资料得到学习提升,故此将并将重要的AI大模型资料包括AI大模型入门学习思维导图、精品AI大模型学习书籍手册、视频教程、实战学习等录播视频免费分享出来。

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第一阶段(10天):初阶应用

该阶段让大家对大模型 AI有一个最前沿的认识,对大模型 AI 的理解超过 95% 的人,可以在相关讨论时发表高级、不跟风、又接地气的见解,别人只会和 AI 聊天,而你能调教 AI,并能用代码将大模型和业务衔接。

  • 大模型 AI 能干什么?
  • 大模型是怎样获得「智能」的?
  • 用好 AI 的核心心法
  • 大模型应用业务架构
  • 大模型应用技术架构
  • 代码示例:向 GPT-3.5 灌入新知识
  • 提示工程的意义和核心思想
  • Prompt 典型构成
  • 指令调优方法论
  • 思维链和思维树
  • Prompt 攻击和防范
  • …

第二阶段(30天):高阶应用

该阶段我们正式进入大模型 AI 进阶实战学习,学会构造私有知识库,扩展 AI 的能力。快速开发一个完整的基于 agent 对话机器人。掌握功能最强的大模型开发框架,抓住最新的技术进展,适合 Python 和 JavaScript 程序员。

  • 为什么要做 RAG
  • 搭建一个简单的 ChatPDF
  • 检索的基础概念
  • 什么是向量表示(Embeddings)
  • 向量数据库与向量检索
  • 基于向量检索的 RAG
  • 搭建 RAG 系统的扩展知识
  • 混合检索与 RAG-Fusion 简介
  • 向量模型本地部署
  • …

第三阶段(30天):模型训练

恭喜你,如果学到这里,你基本可以找到一份大模型 AI相关的工作,自己也能训练 GPT 了!通过微调,训练自己的垂直大模型,能独立训练开源多模态大模型,掌握更多技术方案。

到此为止,大概2个月的时间。你已经成为了一名“AI小子”。那么你还想往下探索吗?

  • 为什么要做 RAG
  • 什么是模型
  • 什么是模型训练
  • 求解器 & 损失函数简介
  • 小实验2:手写一个简单的神经网络并训练它
  • 什么是训练/预训练/微调/轻量化微调
  • Transformer结构简介
  • 轻量化微调
  • 实验数据集的构建
  • …

第四阶段(20天):商业闭环

对全球大模型从性能、吞吐量、成本等方面有一定的认知,可以在云端和本地等多种环境下部署大模型,找到适合自己的项目/创业方向,做一名被 AI 武装的产品经理。

  • 硬件选型
  • 带你了解全球大模型
  • 使用国产大模型服务
  • 搭建 OpenAI 代理
  • 热身:基于阿里云 PAI 部署 Stable Diffusion
  • 在本地计算机运行大模型
  • 大模型的私有化部署
  • 基于 vLLM 部署大模型
  • 案例:如何优雅地在阿里云私有部署开源大模型
  • 部署一套开源 LLM 项目
  • 内容安全
  • 互联网信息服务算法备案
  • …

学习是一个过程,只要学习就会有挑战。天道酬勤,你越努力,就会成为越优秀的自己。

如果你能在15天内完成所有的任务,那你堪称天才。然而,如果你能完成 60-70% 的内容,你就已经开始具备成为一名大模型 AI 的正确特征了。

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