探索 AI Agent 的能力与前景

上周体验了一些 AI Agent 技术，并在北京参与了 ai16z 的活动，深入了解 AI Agent 目前的功能和未来的潜力。以下是我的一些思考。

AI Agent 的工作原理：粘合多样化资源

目前，AI Agent 框架的核心功能类似于一个“粘合剂”，将各种客户端（如 Twitter、Discord、Telegram 等）与插件（包括不同的区块链）整合在一起。框架提供了记忆存储、会话隔离和上下文生成等基础功能，同时对接各种 AI 平台接口，形成了一个灵活的开发环境。

AI Agent 通过其设计使开发者能够更加方便地将 AI 能力嵌入业务场景。这种框架提供了一种高效的工作方式，既降低了开发门槛，也拓宽了 AI 的应用边界。

AI Agent 如何融入实际业务场景

自去年 AI 技术爆发以来，各类平台和工具纷纷推出创新解决方案，其核心目标是如何让 AI 与具体的业务场景相结合。目前主流的方法包括：

插件化方式：AI 平台提供丰富的插件供用户选择。

工作流模型：将 AI 能力整合到业务流程中。

内嵌式 AI：传统应用直接在界面中集成 AI 功能。

关键问题在于：

交互入口在哪里？

目前的主流交互方式是通过聊天框，模拟与人类的交流。AI Agent 巧妙地利用了现有的社交媒体和 IM 平台，降低了用户学习成本。

如何结合现有业务逻辑？

AI Agent 通过将模糊逻辑转化为精确条件（如 True/False 或枚举值）来解决这一问题。例如，在群聊回复场景中，传统 IM 机器人需要明确指令，而 AI Agent 可以通过上下文分析自动判断是否需要回复，提升了交互的智能化程度。

AI Agent 的两种主要发展方向

市场对 AI Agent 的期望分为两大类：

服务型 AI Agent：以一个独立角色出现，具备自己的身份和品牌，为用户提供特定服务。

个人助手型 AI Agent：作为用户的专属助手，帮助用户处理日常事务。

目前，第一种方向更为主流，这种服务型 AI Agent 正在逐渐替代传统 App 界面，实现服务拟人化。未来，应用可能不再有传统的图形界面，而是通过 AI Agent 直接与用户交互。

第二种方向则更倾向于个性化应用，通过将本地数据纳入 AI Agent 的记忆库，使其成为应用与云端服务之间的桥梁。这种模式可能颠覆现有应用的架构设计，推动基础设施的革新。

AI Agent 对基础设施的需求

为了更好地支持 AI Agent 的运行，未来的基础设施需要满足以下要求：

无准入门槛：开放的平台必须具备高容错性和抗攻击能力。通过经济激励（如 Gas 费用）来解决潜在的滥用问题。

支持加密支付与身份验证：AI Agent 需要具备加密私钥身份验证和 Crypto 支付能力，以应对未来的复杂场景。

AI Agent 与区块链的结合

AI Agent 与区块链的结合为其未来发展提供了新的可能性：

信任环境：AI Agent 提供服务时，如何建立信任是核心问题。区块链提供的可验证环境为此提供了解决方案。虽然目前让大模型运行在完全可验证环境中的技术尚不成熟，但通过 Oracle 等机制将 AI 能力与链结合是更实际的路径。

新需求的涌现：围绕 AI Agent 的应用将催生许多新需求，例如：

如何获取公共知识？

如何对事实进行验证？

如何在不同平台识别同一用户？

如何实现智能合约中的“记忆”功能？

这些问题与 Web3中的数据上链、关系上链、去中心化身份（DID）和 P2P 网络等概念密切相关，为这些技术赋予了全新的意义。

未来的畅想

一个对 AI 更友好的互联网，同时也是对人类更友好的互联网。虽然这一愿景尚在实现过程中，但 AI Agent 的迅速发展已经让我们看到未来的可能性。

通过持续探索与实践，AI Agent 不仅有望革新应用的交互模式，还将对基础设施、信任机制和用户体验产生深远影响。