从Virtuals的进化看Web3 AI的破局之路：框架、协议与未来

作者：zagen 扎根 

上周在@PKUBlockchain的ama被问到一个问题：如何看待 AI 接下来的发展方向？行业还有哪些关键突破值得关注？感觉回答的不是很好，就花了点时间整理了下，试图站在Web3 AI的角度给出一个完整的回答。

我们现在到了哪一步

$TRUMP为代表的系列政治币、名人币从流动性和注意力层面击穿了Web3 AI的最后一层泡沫，成为了最后一根稻草。AI Agent mcap从去年年底的$20B峰值回落到如今$5-6B的区间，不少曾经的大热项目已经逐渐消失在视野中。市场对于Web3 AI项目的偏好，从纯粹的情绪驱动逐渐变化为纯粹的基本面驱动。曾经大学生课程作业级别的AI项目能被市场捧上$100M市值，如今大多数新发射的、有实际功能的AI项目却难以突破$3-10M的估值顶。可以说，Web3 AI市场在几个月时间完成了完整的一轮资产、市场和认知更新。

但与此同时，Web2 AI的脚步从未停歇，基础模型、垂类应用、交互协议层出不穷，meta、deepseek、openai、grok等公司几乎每个月都有新模型推出，MCP的热度只增不减，AI依然被资本追捧。Web2和Web3的新趋势存在奇妙的纠缠关系，Web3总是擅长从Web2寻找奇点、吹大泡沫、先信浇给后信，然后循环往复乐此不疲，但是并不擅长做大蛋糕，每找到泡沫点总是被市场惯性和思维定势裹挟着往传统议题上套，总是被证伪然后下一个更好。但是Web3 AI让我看到了更多可能。

近一两个月，按照我的观察、无论是老项目还是新发射的项目，只要是在这个市场条件下存活下来的，都至少找到了自己的PMF，无论是产品还是机制上。在市场的严选下，不同尺度和规模的AI项目都在为Web3 AI这艘大船添加燃料。

DeFi + AI → DeFAI

DeFi近阶段的情况尤其不乐观，国际局势叠加熊市主旋律，资本流向加密货币以外的避险资产，链上TVL已蒸发超过500亿美元。而AI是我认为复兴DeFi的必要条件。

这轮AI meta最大、最成功的落地场景毫无疑问是DeFi。参考@MessariCrypto的分析，传统的DeFi对于非加密原生用户并不友好，跨链的互操作性、流动性分散、低门槛的条件策略执行都在阻碍着DeFi的普惠。在这轮AI meta中，人们创造了DeFAI这个词来形容AI为DeFi带来的巨大变化。变化本身聚焦在用户交互上，无数的抽象层产品将复杂的链上操作抽象成类似ChatGPT的交互页面，极大降低DeFi门槛。

以@HeyAnonai为例，目前主流的DeFAI抽象层产品遵循这样的执行逻辑：抽象层接收用户输入、理解层分解用户意图、执行层完成任务。其中AI主要起到基于对于自然语言理解的基能力和对各种L1、L2、协议、工具的理解对意图进行任务拆解，实现极大优化DeFi的用户体验。这类产品的实现逻辑并不复杂，难度在于如何更准确的理解用户意图、如何尽快的集成更多协议以及尽早占领用户心智。也就是说，这类抽象层产品，已经初步进入了“卷”的阶段。

在优化用户体验之外，最近DeFi的一个发展方向是针对不同的投资者画像提供流动性收益策略，如yield方案和portfolio建议等。绝大多数defi用户受限于认知、信息茧房以及多链gap，很难将自己的流动性效益最大化。这也是我觉得DeFAI至今最出彩的部分，DeFAI项目不满足于ai作为copilot，为使用者提供认知以外的收益路径。例如最近tge的@AIWayfinder，其关注点就是在这里，他们给具体的任务去找到一条路径、或者沿用别人发现的路径，提升任务执行中间过程的透明度。很前瞻地瞄准了一个真实的痛点。

我觉得这类“way-finder”的ai产品，最朴素、最直观的实现路线可以参考@virtuals_io的ACP（agent commerce protocol，代理商业协议）正在推进的自动化hedge fund和tradingDAO。解决的思核心是一个评估用户画像的core agent@AIxVC_0x，依据金额和用户的风险偏好和资金规模去分配给yield farming、staking或者去冲土狗，然后就会对接到下游的具体的agent，比如@aixbt_agent这种alpha agent，或者@0xLoky_AI这种链上分析agent等等。也就是说，这个路径发现的过程中，需要有多个专精的agent进行配合，各个项目一起推进。目前为止还没有在这一块做到头部、垄断地位的产品，也是我觉得下个阶段会出现现象级产品的方向。

SocialFi 的进阶形式 – InfoFi

以往我们谈论SocialFi产品的时候，总是在讨论影响力变现、粉丝经济、ContentFi、内容确权等等内容，之前也涌现过很多诸如@friendtech等火极一时的项目，但是显然这轮AI meta交付给市场更好的产品和叙事逻辑。注意力经济、mindshare这些广为谈论和认可的词汇，一个词概括就是InfoFi，我认为这轮AI升级SocialFi的最成功的成果。

我个人对InfoFi的定义是：将各种载体的信息及其衍生物和供应链进行代币化。在AI加持下，SocialFi升级而来的InfoFi对社交媒体上具象（内容、个体账号等）和抽象（内容触达、个人影响力等）信息赋值。

InfoFi最成功的产品之一当论@KaitoAI。kaito一己之力带火了mindshare这个单词，每个项目都会在意这个指标，集成mindshare功能成为每个data layer产品的及格线。kaito通过ai算法，把难以量化的内容本身、内容触达、社交关系等等都抽象地量化成了yaps，为项目方和市场提供了衡量影响力的绝对参考系。其实本质上，kaito改变了SocialFi竞争格局的利益关系，以往可能是散户在资金层面买单名人影响力、平台中间抽成的博弈逻辑，但是kaito将它变成了散户在注意力层面买单内容的影响力，项目方为内容买单，平台通过服务获益的逻辑。kaito作为一个巨大的非定向agency，很好地为内容、影响力提供传播路径和回报方式，也让更多人成为了content creator甚至kol，因此牢牢占据InfoFi的头部。

当然我也很认可比如@timedotfun这类产品，但是我觉得这类产品的叙事远远不如infofi性感。还有很多InfoFi的产品，这里不一一枚举。另外，像是@nansen_ai@arkham@cookiedotfun这类提供数据和信息产品服务的优秀项目，我认为不能比较严格地划分到InfoFi，因此不作讨论。

Frameworks

引用@thecryptoskanda老师的一句话：在币圈，流动性才是护城河，机制才是主资产（而非应用产品）。开源框架曾经在叙事和mcap都是tier0的存在，比如@GAME_Virtuals@elizaOS@arcdotfun等，但是人们逐渐意识到，框架本身无法承载夸张的市值，其基础上建立的生态才可以。另外由于framework需要更强的可采用性，技术难度不会很高，因而也不存在很高技术上的护城河。

所以我认为所有的框架类项目，如果想让池子容纳更多流动性，就不可避免的要建立自己的launchpad。Launchpad对于框架类项目是天然的价值积累渠道，交易手续费、平台上币机制等等都可以为主币带来持续的买盘，我们也看到了框架类项目都在build自己的launchpad。

@virtuals_io作为最早采用agent token与主币配对发射的先驱者之一，在launchpad的发展上领先于市场。virtuals拥有规模最大的agent生态（超过17000个agent）、超过20万个unique钱包组成的忠实、远视的社区。最近关于launchpad，virtuals团队主要在推进两件事情：

• 调整了费用机制，将交易费用的70%直接返回给dev，并且之前的项目可以填写表格补上以往的交易费差额；

• 引入了genesis launch和积分机制。通过genesis进行launch的项目，用户需要消耗积分认购预售份额，而积分来自于持有和交易 $virtual 和agent token（未来还会有更多渠道）。bonding curve上的87.5%会在预售轮出售，37.5%给到公众，50%给到团队，既奖励了virtuals社区的忠实用户、防止了狙击手，又为项目方提供了冷以外更好的发射方式。

@arcdotfun本可以更早地建立优势，但是他们狠狠地搞砸了他们launchpad的第一次发射（你现在搜索arc launchpad甚至会在第一条推送我当时发的内容），这是我当时的复盘推。

糟糕的首次发射把他们一直树立的专业、精英形象击碎，严重影响了他们的势能，并且在后续市场条件的影响下一直没能振作回来。

arc生态的特点是精简，极致地追求质量而非数量，是好是坏有待市场评判，但是不能否认他们作为基于rust语言框架的天然优势以及生态内像是@piotreksol这样非常hustle的builder（代币$listen近期表现的也很强势）。关于其项目代币$listen的介绍可以看下面这则内容：

@elizaOS最近也加入了行列，上线了自己的launchpad@autodotfun，按照@shawmakesmagic的说法还会有更多有趣的功能上线。虽然elizaos是几个框架类项目中最广为开发者采用的，鉴于现在已经有了多个launchpad，eliza如何实现差异化是需要考虑的事情。

Consumer Web3 AI

Personality Agent

二次元产业、虚拟偶像、情感陪伴的持续火爆已经验证了这个叙事的可行性，AIdol和正在fork这样的奇迹。

@luna_virtuals是AIdol赛道的OG，你可以访问@whip_queen_的主页查看她的发展历史。目前luna 2.0正向着ai创作者平台进化。另外，在virtuals的 ACP集群之一 media house中，luna扮演了core agent的角色，继续发挥着其对于社媒内容营销的深度见解。

@HoloworldAI@AVA_holo是另一个必须提到的项目。holoworld为ai agent引入更全面的多模态展现力，包含2d&3d头像、图片、视频、语音等等，他们最近preview的即将推出的疑似AIdol项目@Mirai_terminal的视觉质量相当高，由@aww_inc和@HoloworldAI团队共同推出，值得期待。

你看过《她》这部电影吗？你是否也想拥有自己的samantha？@soulgra_ph正在做这样的事情。他们正在开发具有持久记忆、实时通信和可进化人格的ai charactor，同时强调了100%无审查和零日志，保护用户隐私。想象在未来，你能拥有一个能够记住你的一切喜好、7×24在线的ai伴侣。

GameFAI

上一轮GameFi主打的叙事是将游戏资产所有权交还给用户，各种asset进行NFT化。但AI meta下的GameFAI让我看到了能带来更实际价值的新趋势。

AI对于游戏生产环节产生了巨大的影响。以卡牌游戏为例，卡牌游戏的一大成本在于卡面艺术设计，而且设计成本伴随游戏运营始终。@abysscards向我们展示了TCG（trading card game）项目如何受益于AI，团队给lora diffusion model喂了插画师原创的艺术概念图，并且在每天卡牌铸造时根据LLM生成的故事情节和用户选择生成精美的艺术卡片，充分运用了LLM和diffusion model的能力，降低边际成本同时提升了游戏沉浸感。他们在4.16举办了一场ama，回答了很多社区提问，recap在下方：

另外对于游戏中有3d人物/npc交互的项目，人物agent化也是一个新趋势，相比背板、流程化的npc，agentic npc显然有着更大的想象空间。早在一月份，@illuviumio就开始推进这样的事情。但是当前来看，最让我期待的还是@ParallelColony的产品。colony的agentic player继承自@ParallelTCG的avatar nft系列，是一系列拥有鲜明风格的3d人物。在@templecrash展示的demo中，你可以为你的player自定义包含性格在内的一系列trait，并且观察多个agentic player是如何运作整个外星殖民地的。融合了GameFAI和multi-agent swarm的发展趋势。

Bonus: 具身AI和集群协议

Robotic/Embodied AI

具身AI是我当时在space的时候回答的一个方向。具身AI无论是学术界、产业界都是非常promising的存在。我和@CyberPhilos在一月中讨论next big thing的时候，一致认为具身AI会是其中之一。

@frodobots@SamIsMoving是我目前看到的横跨科研与游戏/虚拟与现实的代表性项目，下面内容的部分观点来自@0xPrismatic的这篇研报：

https://chainofthought.xyz/p/the-robot-are-coming-frodobots

具身ai这个赛道其实是我个人最喜欢的赛道，我的本职研究聚焦在三维视觉这块，领域研究非常受限制于真实3d数据的缺乏，尤其是室外真实场景。LLM、二维视觉大模型都有web-scale的训练数据集可供选择，但是在真实物理场景中，things are totally different。使用携带着激光雷达等采集设备的自动驾驶汽车、无人机进行大范围数据采集是成本极高的一件事情。

frodobots找到了一个解决方案：将复杂、昂贵的数据采集众源化、游戏化。仅需最低$149的成本，你就可以远程驾驶着你的搭载着摄像头、麦克风、扬声器、GPS、惯性传感器的漫游车行走在城市街头，赚取积分、收集nft并攀升排行榜，而机器人则在过程中采集视觉输入和人类驾驶员的操纵杆动作，构成真实世界的驾驶数据集。他们的数据集分享在huggingface上。

https://huggingface.co/datasets/frodobots/FrodoBots-2K?utm_source=chainofthought.xyz&utm_medium=referral&utm_campaign=the-robot-are-coming-frodobots

Cluster Protocol

Multi-AI Cluster是我当时回答的另一个方向，而多AI集群的协作离不开一个有效的cluster protocol。这是我自创的名词（如有雷同纯属巧合），我对它的定义是AI model与agent、agent与agent之间的通信和协作协议，你可以简单理解为MCP+A2A正在做的事情。集群协议我认为目前有代表性的项目是@darkresearchai和 virtuals 的ACP。

首先我非常建议你阅读下面这篇关于MCP在agentic economy中的作用的论述简单来说，MCP的核心在于解决LLMs与实时数据之间的隔离且无法直接在外部采取行动的根本限制，实现模型与外部系统的持续的双向通信。

而@darkresearchai， 引用@tmel0211老师的总结，是一种基于Solana区块链的MCP服务器应用实现，通过TEE可信执行环境提供安全保障，让AI Agent能够直接与Solana区块链进行交互，例如：查询账户余额、发行代币等操作。作为近期为数不多表现亮眼的AI token，能否点燃AI复兴的火把？

如果说 MCP 在技术标准上进行了创新，那么virtuals的ACP则在协作方式上提出了前瞻的想法。我之前写过关于ACP的完整解读，如下。

简单来说，ACP将能实现某领域多项任务需求的agent通过ACP聚合为一个cluster，通过core agent、任务执行agent和评估agent的三元组合形式，实现用户需求的意图理解、任务分解和分发、成果评估、中立托管等完整流程。作为virtuals近阶段大力推进的方向，叠加virtuals已有的庞大、全面的agent生态，很期待ACP能带给我们怎样的惊喜。

结语

严苛的市场环境对新AI项目的基本面提出了高要求，而老项目必须不断的ship新功能/产品才能维持项目生存发展。作为市场参与者和Web3 AI的旁观者，我很期待流动性回归后Web3 AI的第二春。

Web3 AI这艘大船，正在航向黎明。

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