马克·鲍曼 (Marc Baumann) 表示，区块链技术有望成为代理经济的基本基础设施，充当 API 层，实现人工智能代理之间的无缝交互和交易。

人工智能与区块链的融合正在创造一种突破性的新技术类别：人工智能代理。它们是自主的数字实体，能够进行商业、协作和创造 - 所有这些都无需人工干预。

到 2026 年，它们将无处不在，处理大多数企业甚至还没有开始考虑自动化的任务。当与区块链技术相结合时，它们将成为新数字经济的支柱。

忽视这一趋势就如同忽视互联网的早期发展。如果你还没有关注，那么现在就应该开始关注了。

万亿美元的机会

随着人工智能推动内容快速生成，到 2025 年，全球每年将产生181 ZB 的数据。对于企业和消费者来说，这场数据海啸带来了重大挑战：我们如何消除干扰，筛选重要信息并采取行动？我们如何做出更快、更明智的决策（无论是线上还是线下），以保持竞争力和信息畅通？

这就是人工智能代理可以发挥作用的地方。

它们标志着传统 AI 工具的重大飞跃，传统 AI 工具在很大程度上是被动的，需要明确的提示，并且在狭窄的参数范围内运行。然而，AI 代理是主动的。它们可以学习、推理和自主行动。它们可以分解复杂的任务，确定优先级，并实时调整策略。

人工智能代理是我们这个时代的产物——它将成为下一个推动生产力和收入的数字界面，随时准备全天候工作。

以 Auto-GPT为例，这是一个可以自主创建营销活动的早期原型，而摩根大通的 COiN 则每天审查数千份法律合同——这项任务曾经每年需要 30 万个工时。

1.销售： AI 代理正在通过自动化潜在客户生成、筛选潜在客户、个性化客户互动甚至达成交易来改变销售流程（参见 Artisan、11x 等）

2.营销和客户服务：人工智能代理正在自动创建内容、个性化客户体验、优化活动并提供数据驱动的见解（参见 Aisera、Intercom、Sierra 等）

3.编码和软件开发：人工智能代理正在迅速改变软件开发，其中代码副驾驶员在采用方面处于领先地位（参见 Cursor、Codeium 等）

4.操作、工作流自动化和 BI： AI 代理通过访问数据孤岛来改变知识管理，实现跨电子邮件、信使和文档的统一语义搜索（参见 Glean、Beam AI 等）

这些代理不只是增强了工作流程；他们还重新定义了工作流程。

大型科技公司和人工智能巨头已经推出了人工智能代理或宣布了推出此类代理的计划。平台纷纷涌现，以打造人工智能代理队伍，例如编码助理、研究人员、营销人员或服务代理：

• Salesforce 最近发布了“Agentforce”的第二版，其中的代理能够通过短期/长期记忆、无缝交接和安全的团队合作来记忆、协作和交付。

• 谷歌于 2021 年推出了“ Vertex AI”平台，这是一个用于构建和使用生成式 AI 和代理的企业开发平台。OpenAI刚刚发布了 ChatGPT“ Operator ”，这是一个能够执行预订假期和自主协助用户等任务的代理。

在一月份的 CES 上，NVIDIA 首席执行官黄仁勋直言：“AI 代理是一个价值数万亿美元的商机。”

加密和人工智能：完美的结合？

在 Web3 中，框架、启动板、支付渠道和应用程序不断涌现，累计价值已达数十亿美元：

1.Virtuals Protocol是链上代理的领先市场之一，它在六个月内推出了超过 15,000个AI代理，产生了4500万美元的费用，并吸引了 670，000名代币持有者。

2. ElizaOS是由ai16z开发的加密兼容代理框架，在 Github 上人气爆棚，累计获得超过13.500颗星，是目前全球最受欢迎的开源项目。

由加密技术驱动的人工智能代理已经引起轰动：

1.真相终端：这个模因 AI 代理通过将参与游戏化并在社交媒体上培养信仰体系，将 $GOAT 代币的市值增长到 10 亿美元。

2.AIxBT：一个拥有超过 450,000 名粉丝的加密数据聚合器，利用人工智能提供市场情报和投资见解。

这些代理建立在开源框架或闭源“启动板”上，允许用户轻松创建“标记化”代理。

为什么要使用代币？许多 AI 代理框架中的代币充当技术基础设施和经济生态系统，激励开发、资助持续运营并在分散框架内协调利益相关者的利益。

随着区块链和人工智能继续融合，这些早期实验看起来还很原始。区块链和人工智能的早期投资者表示：

“人工智能和加密货币：一对‘情侣’，在一起合作得更好。加密货币实现了人工智能所需的计算能力的无缝支付，并支持分散的模型训练，而人工智能则增强了加密货币的可用性和效率。两者都将改变我们的金融体系。”

区块链有望成为代理经济的基本基础设施，作为 API 层发挥作用，通过可编程货币和智能合约实现人工智能代理之间的无缝交互和交易。

下一步是什么？

未来两年，AI 代理的采用将呈指数级增长。企业必须为这一转变做好准备，投资 AI 培训和卓越中心，在客户服务或销售等高影响力领域战略性地部署 AI 代理，并建立强大的数据治理框架以确保安全性、隐私性和合规性。

问题不在于企业是否会采用这项技术，而是他们能否以足够快的速度采用以保持竞争力。