撰文：Haotian
最近和一些创业者、VC 聊完有个共同的感受，大家对 AI + Crypto 赛道的预期依然坚定，但对 web3 AI Agent 的叙事演变却都略显迷茫。该怎么办呢？我梳理了若干后续 AI 叙事的潜在变局方向，供参考：
1）AI Agent 用 MEME 化发币不再是优势，甚至「谈币色变」，如果项目没有 PMF 支撑而唯有一套 Tokenomics 空转，很自然会被扣上纯 MEME 炒作的帽子，只是挂着羊皮的狼而已，和 AI 关系不大；
2）原本 AI Agent > AI Framwork > AI Platform > AI DePIN 的落地顺序可能会被调整，当 Agent 市场泡沫破裂，Agent 就成了大模型微调、数据算法等技术成型后的「承载体」，若没有背后的核心技术支撑，仅凭一个 AI Agent 很难有再秀肌肉的机会；
3）一些本来做 AI 数据、算力、算法等服务平台的项目会超过 AI Agent 成为关注焦点，或者说，即使有新 AI Agent 推出，由这些 AI 平台项目打造的 Agent 会更有市场说服力。毕竟能运作起一个 AI 平台的项目，团队班底、技术底子都比一个仅基于框架低成本部署的 Dev 要靠谱很多；
4）web3 AI Agent 不能再和 web2 的团队硬刚拼刺刀了，得找寻 web3 差异化的方向耕耘。web2 Agent 重在 Utility，所以低成本部署开发平台的逻辑行得通，但 web3 Agent 重在 Tokenomics，过度强调低成本部署只会激发更多资产发行的泡沫出来；毫无疑问，web3 AI Agent 应结合区块链分布式共识架构做创新开拓（我首页置顶文章有详细描述）；
5）AI Agent 最大的优势是「应用前置」，属于「胖协议、瘦应用」的逻辑，但协议该怎么胖？如何调动闲置算力资源、用分布式架构驱动算法低成本应用优势，激活金融、医疗、教育等更垂直化的细分场景才行。而应用又该怎么瘦？让 AI Agent 自主化管理资产、自主意图交易、自主多模态交互等等都不是一蹴而就的，不能试图一口吃个大胖子，细分拆开需求，慢慢落地，不然一个 DeFai 场景的成熟标准也得消磨一两年光景；
6）web2 领域的 MCP 协议 和 Manus 自动化执行多模态等等，都对 web3 领域的创新有启发作用，直接基于 MCP +Manus 延伸开发适合 web3 应用场景，或者可用分布式协作框架做 MCP 之上的增强业务场景。不要上来就谈颠覆一切，能在已有的产品协议基础上适当优化，发挥 web3 不可取代的差异化优势足够了。web2 也好，web3 也罢都处于此次 AI LLMs 大革新进程中，意识形态无所谓，能真正推动 AI 技术发展进程才重要。
