DeepSeek 引爆 AI 赛道“iPhone 时刻”，Agents 代币加速融入真实加密业务

25 min readMar 13, 2025

前言:

2024年10月，Terminal of Truth 说服 Marc Andreessen 捐赠 5 万美元比特币后，自主发行了 $GOAT，正式拉开了 AI Agents 代币发行热潮的序幕。加密技术为 Agents 提供了无国界、7×24 小时运作、且不受人为干预的身份体系、资产账户和结算网络，推动 AI Agent 代币的整体市值一度飙升至数百亿美元（目前已回落至约 40 亿美元），其中 $ai16z 和 $VIRTUAL 高峰市值均突破 20 亿美元。

在资产发行爆发期，基于 Launchpad 的头部 Agents 项目能够产生强大的飞轮效应，快速吸引资金和用户。然而，这种模式难以实现如总锁仓价值（TVL）等实际价值的沉淀。随着初期资产发行热潮退去，用户留存乏力，代币需求和项目收入随之下滑，导致代币价格陷入螺旋式下跌。

尽管行业领袖们尝试探索 Agents 与游戏、DeFi 等场景的结合，以推动应用落地，但相关产品的成熟度仍有限，用户增长未达预期，无法依靠真实的费用收入来支撑代币价值。换句话说，目前的 Agents 生态主要吸引的是 Degen 玩家，而非真正的游戏打金者或 DeFi 挖矿套利用户。

可以说，Agents 赛道的首次资产发行红利已基本消耗殆尽，资金开始获利撤离，市场迫切需要新的催化剂来打破困局，形成新的正向飞轮，以重新吸引资金和用户的入场。在此背景下，DeepSeek 的创新为行业带来了新的希望。其突破性技术允许大模型仅通过纯强化学习（RL）提升推理能力，显著降低了成本，并让 AI 更有潜力成为真正与人类协同的智能体。这一进展或许将为 Agents 领域注入新的活力，重塑行业格局。

本文由HTX Research 与 HTX Ventures 合作撰写。文章将总结并对比 Agents 赛道在资产发行期与价值沉淀期所适用的不同评估框架，并深入分析 DeepSeek 的技术突破可能为 Agents 赛道带来的深远影响。

一.2024年Q4: Crypto+Agent 的ICO时代，以叙事定位、团队和产品”有无”为核心

从2017年开始我们会发现区块链项目的发展大概分为资产发行期，发行后期和价值沉淀期，如AAVE在ICO时期曾以ethlend募资，后一度破产改名，又在defi summer重新爆发，我们认为agent的爆发也会有这样一个过程。

在 资产发行期（ICO/Token Launch）阶段，项目估值主要依赖市场预期、叙事定位和社区热度，资金流动迅速，投资者关注的是项目的愿景和团队执行力，而非技术细节，确保其能否维持市场吸引力。最终，在 价值沉淀期（Value Maturity），估值由长期用户增长、生态规模、商业化能力和代币应用场景决定，资金流动趋于稳定，市场不再仅依赖情绪，而是基于项目的可持续增长潜力。

整个周期中，估值经历从预期驱动到产品验证，再到长期价值沉淀的剧烈变化，项目方需在不同阶段调整策略，以确保持续捕获市场价值；进入 发行后期（Post-Launch），市场开始关注项目的实际落地、技术进展和生态增长，估值逐渐由 hype 转向实际产品表现，资金流动趋于理性，项目的沟通能力和执行速度决值。

这一趋势在从 Goat 到 AI16z、Virtual 生态，再到 Swarm、Arc、Pippin 和 DeFAI 生态等项目中尤为明显。它凸显了在快速变化的市场环境中，叙事驱动和执行力的重要性，往往比技术本身更能决定项目的短期估值和资金吸引力。

1.1 叙事定位

在 AI Agents 赛道中，整体生态可大致划分为四个核心板块：AI Agent 框架、AI Launchpad、AI Agent Meme 币和 AI Agent 应用。每个板块在生态发展中扮演着独特角色，彼此协同推动着 Agents 领域的持续演进。

https://x.com/zolo_hands/status/1866356112079163530

1.1.1AI Agent 框架

AI Agent 框架作为智能体生态的核心基础设施，通过模块化架构、分布式训练网络以及链上经济模型，为开发者提供了一站式的构建、训练和部署智能体的解决方案。其核心价值在于显著降低开发门槛，加速 AI 应用的落地，并通过可组合性实现生态协同效应。随着 AI Agent 赛道逐步进入成熟期，框架层已经成为价值捕获的关键节点，其中 Eliza 项目凭借其技术创新和生态设计，构建了一个可持续的商业模式。

1.1.1.1 模块化插件设计

Eliza 采用了模块化插件设计，将核心系统分解为四个关键组件：Adapter（数据适配器）、Character（代理个性）、Client（消息交互）和 Plugin（通用功能）。这种设计不仅使得核心运行时能够独立运行，还允许开发者根据需要自由添加插件、角色和适配器，从而支持多链兼容（如 Ethereum、Solana、Ton）以及多模型提供商（如 OpenAI、Llama）。在多媒体生成方面，Eliza 能够生成图片、视频、3D 模型，支持 NFT 系列的自动生成，还提供图片描述和分析等能力。此外，它在基础设施方面提供了浏览器服务、文档处理、语音转文字等功能。

通过这种模块化设计，开发者可以轻松定制自己的插件和工具，比如 NFT 生成工具或 DeFi 套利策略，并通过智能合约实现 1%-3% 的收益分成。这不仅为开发者提供了灵活的开发空间，也增强了生态内的价值捕获能力。

1.1.1.2 技术创新

1.1.1.2.1 内部增强：
Eliza 在技术创新上，特别是在推理和决策能力方面，取得了显著突破。通过引入 Chain-of-Thoughts（思维链）、Tree-of-Thoughts（思维树）等先进技术，Eliza 的 AI 代理能够高效地处理复杂任务并做出更精准的决策。这些技术突破显著提升了 Eliza 在智能体交互中的效能，使其能够在 Web3 环境中应对日益复杂的应用场景。

1.1.1.2.2外部扩展：
Eliza 同时集成了 RAG（检索增强生成）、向量数据库、网络搜索等技术，增强了 AI 代理的实时信息获取与处理能力。特别是在 Web3 应用场景下，Eliza 可以实时访问链上数据和互联网资源，确保其智能体在面对动态变化的环境时保持准确性和时效性。

1.1.1.3 性能评估:

在 GAIA 基准测试（专门评估 AI 代理解决现实问题能力的平台）中，Eliza 展现了强劲的实力。尽管其得分（19.42%）与当前最顶尖的方案尚有差距，但考虑到 Eliza 专注于 Web3 领域的应用，其表现已属相当出色。尤其在基础任务处理（Level 1）方面，Eliza 达到了 32.21% 的完成率，展现出扎实的基础能力和技术成熟度。

**https://arxiv.org/abs/2501.06781** **Eliza白皮书2025**

1.1.1.4 生态影响与市场接受度:

从生态维度来看，Eliza 已成功构建了一个坚实的基础，多个重要的 Web3 项目已基于 Eliza 构建其 AI 代理系统。截至 2025 年 1 月，这些合作伙伴的总市值已超过 200 亿美元，反映了市场对 Eliza 技术的高度认可和实际需求。

此外，根据来自 50 多位 AI 研究人员和区块链开发者的反馈，Eliza 在多个关键指标上明显优于同行框架，包括：

模型提供商的支持度
链兼容性
功能完整性
社交媒体集成能力

1.1.2 AI Launchpad 启动平台

AI Launchpad 类似于加密领域的“孵化器+交易平台”，旨在降低 AI Agent 项目的发行门槛，帮助快速启动、融资和推广。只要具备完善的 Tokenomics 和强大的生态协同效应，就能催生强劲的正向飞轮效应。

以 Virtuals 协议为例，其协议收入已达到 6000 万美元，展示了 Launchpad 模式的巨大潜力。然而，Launchpad 的成功高度依赖于爆款项目的持续涌现，一旦长时间缺乏市场热点，容易导致市场预期受挫，估值面临回调。因此，在市场情绪疲软或赛道集体下跌时，投资者应保持观望态度。代表项目包括 VIRTUAL、CLANKER、VVAIFU 和 MAX，它们在推动 AI Agent 项目融资和市场拓展中扮演着重要角色。

1.1.3 AI Agent Meme

AI Agent Meme 币赛道以文化和社群共识为驱动力，尽管技术含量相对有限，但凭借市场情绪和热点话题，能够快速吸引大量资金和用户关注。AI Agent Meme 币结合了 AI 和 Meme 的双重叙事热点，具备极强的投机属性和病毒式传播潜力，成为短期内资金快速聚集的重要载体。代表项目包括 Virtual 生态的 BULLY ， Bittensor 生态的 TAOCAT 以及LLM，它们通过社群力量和情绪炒作，在短时间内实现了快速增长，展现出 Meme 文化在加密市场中的独特影响力。

尽管 Meme 币缺乏长期价值支撑，但其在AI Launchpad 的早期资金积累、品牌传播和社区建设方面具有不可忽视的作用，同时在赛道叙事爆发初期能够快速发酵，类似goat 生态的Fartcoin，但在缺乏新的热点时 AI MEME的热度也较难长期维持。

1.1.4 AI Agent 应用

AI Agent 应用专注于实际场景的落地与商业化，涵盖自动化交易、资产管理、市场分析、跨链交互等多个领域。其价值基础主要来自于用户规模和实际收入能力，是 AI Agent 叙事中最贴近终端用户的赛道。代表项目如 GRIFFAIN、NEUR 和 BUZZ，已经在金融自动化、智能决策、DeFi 协议交互等方面展示了巨大的潜力。这些应用不仅提升了链上操作的自动化水平，还为用户提供了更智能的资产管理和市场分析工具。

不过，目前 AI Agent 应用的商业化水平仍未达到 AI Launchpad 的高度，用户规模和收入能力尚需时间积累和市场验证。未来，随着技术的成熟和用户教育的深入，AI Agent 应用有望成为赛道中最具增长潜力的板块。

1.2 深耕与韧性是Agents 团队的核心竞争力

在 AI Agents 赛道中，Virtual、SEKOIA、ai16z 和 Swarm 团队的经历充分展示了顶尖开发者和团队在推动项目发展、应对市场挑战以及赢得社区信任方面的关键作用。尽管部分创业者可能没有顶尖背景，但只要他们深耕于该领域、积极与社区互动并高频更新产品进展，依然值得关注。

Virtual 团队在 Goat 项目出现之前，已深耕 AI Agents 赛道，凭借 Luna 等项目积累了丰富的技术经验和生态建设能力。这种长期的技术沉淀和行业洞察，使他们能够快速把握市场趋势，持续推出创新产品，推动整个赛道的发展。

SEKOIA 的创始人 Anand Iyer 同时也是知名加密 VC Canonical 的创始人，拥有深厚的行业资源和投资背景。Canonical 曾投资于 Gensyn、Ritual、Sahara、Nuffle Labs、Tensorplex Labs 等多个知名加密 AI 项目，涵盖去中心化计算、AI 基础设施和数据隐私等前沿领域。Anand 的战略眼光和丰富经验为 SEKOIA 在技术布局和资源整合方面提供了强大支持，推动其在 AI 与加密领域迅速崛起。

ai16z 尽管曾一度遭遇社区的集体 FUD，但团队始终保持开放态度，并通过全球范围的开发者激励和社区建设，逐步扭转了负面情绪。凭借卓越的团队能力，他们成功吸引了大量开发者加入生态，不断推进产品迭代与市场策略的稳健落地。

Swarm 团队也经历了多次 FUD 的考验，但其创始人始终保持积极沟通，与社区保持紧密联系，透明披露项目进展，及时回应社区关切。为证明项目的技术可行性和生态潜力，Swarm 团队推出了 MCS 生态项目，展示其技术的可扩展性和实际应用场景，最终赢得了社区的认可与支持。

在后续的 DeFAI 赛道，这种趋势依然延续。头部项目 Anon 的创始人 Daniele 是 DeFi 2.0 时代的标志性人物，曾打造出市值超 20 亿美元的项目，如 Spell 和 Wonderland。而 Griffain 则由 Solana 资深开发者 Tony 创建，他此前成功推出了 blinkdotfun。这些项目背后的开发者和团队经验，仍是推动赛道前进的关键力量。

1.3 产品可用性

在 Crypto+Agent 赛道中，产品可用性是推动用户快速采用和市场广泛普及的核心要素。无论是 DeFAI（去中心化金融+人工智能）领域的抽象层、自动化交易代理和 AI 驱动的 dApps，还是 Agent 赛道中的 Eliza、GAME、Rig 和 ZerePy，其成功都离不开对产品可用性的深度打磨。

在资产发行初期，相比成熟阶段，市场对功能范围和技术含量的要求并不苛刻，关键在于实现核心基础功能的可用性，降低技术使用门槛从而吸引对应的目标用户群体。此阶段，用户关注的是产品是否“能用”，而非“完美”，只要具备一定的实用性，结合高频迭代和快速更新，便能形成初步的用户粘性，推动生态系统的扩张和价值增长。

例如，Virtual 作为元宇宙和游戏领域的代表，凭借其无代码和低代码的开发环境，使得非技术用户也能快速创建和部署 AI Agent，推动了其生态的迅速普及；ai16z 则通过其庞大的开发者社区和强大的 TypeScript 技术栈，降低了开发复杂 AI 智能体的门槛，帮助开发者快速构建具有市场竞争力的产品。

在 DeFAI 领域，产品可用性的要求进一步提升了，Griffain 简化了链上交互流程，让用户能够通过直观的界面轻松执行复杂的链上任务，极大降低了 DeFi 的使用难度；Almanak 则优化了自动化收益策略，帮助用户在无需手动干预的情况下实现收益最大化，展示了 AI 在金融自动化领域的强大潜力；而 Mode Network 则展示了 AI 自动化金融的规模化应用能力，通过超过 129 个 AI 代理自动化执行 DeFi 交易，验证了 AI 在金融领域的广泛适用性和强大扩展性；Hey Anon 生态集成了多种自动化收益优化工具和个性化智能体，能够根据市场数据实时调整投资组合，提升收益效率。凭借强大的可用性、高频迭代和开放的开发者社区，Hey Anon 吸引了大量用户和开发者，并快速与多个传统DeFi项目方兼容。

https://x.com/HeyAnonai/status/1885412655420027298/photo/1

二.DeepSeek 用强化学习提升AI协同度，Agents 将受益

DeepSeek-R1 的发布为 AI 领域带来了革命性的突破，首次证明了大模型可以在不依赖传统监督微调（SFT）的情况下，仅通过纯强化学习（RL）实现推理能力的飞跃。这项创新为 AI 代理的发展开辟了全新路径，极大地提升了其智能化水平和应用潜力。

DeepSeek-R1 的成功在于其独特的训练方法：摒弃了传统的监督微调阶段，直接通过强化学习优化模型。这种方法让 AI 不再只是简单模仿人类思维，而是具备了真正的独立推理能力和自我反思机制。

传统方法（SFT + RL）： 就像教小孩学数学，先买习题册（SFT 阶段），让他们反复练习标准答案，再请家教（RL 阶段）纠正错误，调整解题思路。
DeepSeek-R1 方法（纯 RL）： 直接让孩子上考场，没有预习或例题。每答错一道题，裁判即时指出错误（奖励信号），孩子通过不断试错，自主总结最优解题策略

https://github.com/deepseek-ai/DeepSeek-R1/blob/main/DeepSeek_R1.pdf

这能实现模型能力的飞跃，拥有自我学习、顿悟与高效适应的能力：

自我学习与顿悟能力：DeepSeek-R1 在 RL 训练过程中展现出的“顿悟”能力，证明了模型能够在复杂问题中进行深度思考和自我调整。这种特性使得 AI 能够在与人类协作时，提供更具创造性和深度的解决方案，超越简单的任务自动化。

高效学习与适应性：通过 GRPO（Group Relative Policy Optimization）等技术，DeepSeek-R1 能够快速适应新环境和任务。这种高效的学习机制使其在多变的加密市场中具备强大的适应性，能够实时响应市场波动，优化决策策略。

DeepSeek 的成功意味着算力门槛并非想象的那么高，就在 DeepSeek 上线后，包括不少大学实验室都成功重现了 DeepSeek 的结果，这意味着大模型成本和门槛的降低，允许crypto创业公司都能加入到 AI 大模型的竞争中，并且在发展出专用于加密的大模型。

Crypto Agent 的故事可能才刚刚开始，因为如果大模型能够以如此快的速度迭代，那就意味着现有的 AI 代理所取得的领先优势都只是暂时的，它们未来如果不能紧跟潮流，不能紧跟技术的迭代，随时都可能被后起之秀用最新的技术、最新的模型掀翻在地。

此外，Crypto Agent 项目方可以选择将LLM内置为标准的DeepSeek R1，并抛弃闭源昂贵的OpenAI 模型，原因是Workflow 系统通常包含大量的Token消耗和上下文信息(平均>=10k token)，这就导致了如果使用高价的OpenAI 或Claude 3.5，Workflow 的执行成本非常昂贵，在web3用户没有得到真正的价值捕获之前，这种提前透支的花销，是一种对产品的伤害。

随着DeepSeek-R1 的强化学习（RL）突破， Crypto Agents 的智能化水平也将直接提升，DeepSeek-R1 的多任务学习能力使得这些代理能够处理更复杂的链上任务，如跨链资产管理和 DeFi 协议交互，不再局限于单一链或简单交易，而是在多链生态中灵活操作，实现更广泛的协同效应。此外，基于 RL 的 AI 模型能够更好地理解用户需求和偏好，提供个性化的资产配置建议和投资组合优化服务，代理不仅是简单的执行工具，更成为用户的智能助手，全面提升用户体验和信任度。

三. 2025年: Crypto+Agent 价值沉淀期，协议收入和用户普及度是关键

在最初的 Launchpad 模型推出后，随着越来越多的竞争者效仿，市场资金被迅速稀释，导致整体流动性下降。

同时，大部分 Agent 项目获客上效率低下，缺乏真正的应用场景和持续的产品创新，无法建立可持续的商业模式，最终将被市场淘汰。这种现状加剧了市场对 AI Agent 未来价值的分歧，投资者和用户对该领域的长期前景仍持观望态度，信心不足。

进入 Crypto+Agent 的价值沉淀期后，单靠叙事和产品可用性已难以吸引和留住用户。即使创始团队拥有强大的行业背景，项目在初期经历 FOMO 式爆发后，依然可能因团队套现或缺乏持续增长而出现暴跌。只有那些具备稳定收入能力、能够覆盖 AI 推理成本的 Agent 项目，才能在竞争中存活并持续发展。

在这一阶段，实际收入和用户数据将成为衡量项目价值的核心指标，而不再仅仅依赖市场情绪或团队光环。

未来值得关注的方向包括：

Multi-Agent 系统和 DeFAI（去中心化金融+AI）：

这两个方向展示了 AI 在复杂决策和金融自动化领域的巨大潜力，具备长期增长的可能性。

关键框架的功能更新：

2. 持续关注如 ELIZA、ARC 等核心 AI Agent 框架的技术迭代，这些框架的升级可能催生出全新的应用场景和商业模式。

新型基础设施项目：

3. 尤其是专门为 Crypto 场景设计的 AI 模型、数据层和计算基础设施，它们将成为支撑下一代 AI Agent 生态的重要基石，提升模型的运行效率和智能水平。

AI Agent 赛道正从“靠叙事驱动”的早期阶段，迈入“靠数据和收入验证价值”的成熟期。项目是否具备可持续的盈利能力、真实的用户需求，以及对技术的持续创新，才是决定其能否穿越市场周期的关键。

3.1 基础设施2.0：模型对团队要求高，数据层需求在持续提升

Lumo Labs 开发了一款专为 Solana 生态系统量身定制的先进 AI 模型，旨在帮助开发者、投资者和项目团队更高效地分析市场动态、评估风险并制定战略规划。该模型深度集成了 Solana 的核心基础设施，能够实时处理链上数据，支持对 DeFi 及其他链上协议进行多维度智能分析。

核心功能包括：

市场趋势预测： 分析历史数据和实时市场动态，预测未来走势。
智能资产配置： 基于风险偏好和市场环境，优化投资组合。
跨链流动性分析： 监测多链生态的流动性状况，发现套利和优化机会。
风险建模： 结合历史数据和实时指标，构建精准的风险评估模型，帮助用户在波动剧烈的加密市场中做出更稳健的决策。

不过，目前 Lumo 的模型在实际应用中的落地程度仍有限，且团队尚未公开实名信息。建议持续关注其进展，重点观察是否有围绕“ 强化学习（RL）”训练、专注于孵化适用于 Crypto 业务场景的模型，挖掘潜在的发展机会。

与此同时，cookie.fun 建立了一个庞大的 AI Agent 监控网络，跟踪了超过 1000 个活跃的 AI Agent，并构建了强大的索引和数据层。该平台不仅聚合了链上和链下的多源数据，还通过高级数据分析和机器学习模型，衡量各个 AI Agent 在心智份额（Mindshare）、市场份额（Market Share）、智能关注度（Intelligent Engagement）以及链上交互活跃度（On-chain Activity）等关键指标的表现。

cookie.fun 的核心亮点在于其数据聚合与智能对比引擎。平台能够从 Solana 及其他区块链生态系统中获取实时数据，包括链上交易、社交媒体热度、开发者活动、资金流动情况等，进而为每个 AI Agent 建立详细的分析档案。这些档案不仅展示了代理在特定领域的优势和短板，还揭示了它们在不同市场环境下的适应能力。

此外，cookie.fun 还支持 AI Agent 之间的竞争与排名机制，帮助用户快速识别市场中的潜力赢家。通过可视化仪表盘，用户可以实时追踪最具增长潜力的代理，评估其在心智占领、活跃度、市场渗透率等方面的表现。平台还提供智能推荐系统，基于用户兴趣和投资偏好，推荐最适合的 AI Agent，助力投资者和开发者在快速发展的加密生态中抢占先机。

3.2 框架升级进行时：最终胜负手仍为能够吸引用户的核心功能

对于框架来说，他们在第一波资产积累了足够资金，有足够的资本发展生态并进行产品升级，核心胜负手在于是否能够推出独特功能，缔造出吸引用户的新AI Agent。

arc 作为基于 Rust 语言的 AI Agent 框架 Rig，并不完全依赖于 Solana 网络，近期成为Arbitrum Stylus 基金会扶持的项目之一，并联合Solana基金会举办grant 活动，并与monad 联合参加eth denver 黑客松。

Eliza 框架也在持续升级，在近期即将发布的升级中引入了如下新功能：

模块化架构的引入为开发者提供了更具扩展性的设计，支持灵活集成自然语言处理、自动化决策和数据分析等多种功能模块，简化开发流程并提升系统的可组合性。
Eliza 增强了多链兼容性，特别优化了与 Solana 和 Base 等主流区块链的集成，推动 AI Agent 在不同链上无缝运行，促进跨链交互和资产管理。
在智能合约集成方面，Eliza 支持自动化执行链上任务，如 DeFi 协议交互、资产管理和治理投票，提升链上操作的智能化水平。
Eliza 集成了可信执行环境（TEE）和零知识证明（ZK）技术，增强数据隐私保护和计算可验证性。框架还具备 AI Agent 的自主进化能力，支持基于实时数据的模型微调与性能优化，提升动态市场适应性。
开发者工具方面，Eliza 提供了升级版的 SDK 和 API 文档，辅以可视化监控工具，方便开发者快速上手并追踪 Agent 性能。开放的插件市场鼓励社区贡献功能插件，丰富应用场景，推动 Eliza 生态的多样化发展。

3.3 DeFAI 离交易侧最近，但目前用户捕获能力不足

目前DeFAI 产品关注通过自然语言界面解决 DeFi 的 UI/UX 复杂性问题；提升用户盈利能力，如通过自动化交易、收益优化和人工智能获得更多利润，增强的交易策略，以及狙击、抢跑、监控等功能。

Hey Anon 由 DeFi 2.0 传奇人物 Daniele Sesta 创建，曾主导 Spell 和 Wonderland 等项目，提供基于自然语言的 AI 界面，简化了链上掉期、杠杆交易和借贷等操作。Griffain 则是一个通用的 DeFAI 平台，允许用户通过自然语言完成代币发行、空投、自动化买卖等链上任务，极大降低了 DeFi 复杂度。

Mode Network 作为专注于 DeFi 的 Ethereum L2，早在 AI 代理概念普及前便已大力投入，孵化了如 Modius、ARMA 和 AmpliFi 等顶级 AI 代理协议，推动 DeFi 策略自动化。

与此同时，ASYM 聚焦于 DeFi 自动化和代理基础设施，利用链上数据和社交媒体捕捉市场趋势，实现了 3–4 倍的实际交易回报率。

Cod3x 通过无代码工具和 AlloraNetwork 的机器学习模型，帮助用户快速构建自动化交易代理，旗舰代理 BigTonyXBT 表现亮眼，市值快速攀升。Slate 则专注于链上自动化交易，整合 Telegram、Discord 等平台数据，具备 MEV 保护和高效路由功能，适合专业交易者。

但是目前来说，DeFAI产品的用户捕获能力还较为不足，用户使用动力仍不足，目前尚未有项目拥有较为突出的用户量和DAU，产品仍需通过帮助用户赚钱等的财富效应吸引新用户。

总结

自 2024 年 10 月 Terminal of Truth 说服 Marc Andreessen 捐赠 5 万美元比特币并自主发行 $GOAT 以来，AI Agents 赛道经历了从资产发行热潮到价值沉淀的转变。初期，叙事定位、团队背景和产品可用性是项目成功的关键因素。然而，随着市场的成熟，协议收入和用户普及度成为衡量项目价值的核心指标。DeepSeek 的技术突破，证明了大模型可以通过纯强化学习提升推理能力，为 AI Agents 领域注入了新的活力。未来，Multi-Agent 系统、DeFAI 等方向，以及关键框架的功能更新和新型基础设施项目，将是值得关注的领域。AI Agents 赛道正从“叙事驱动”迈向“数据和收入验证价值”的成熟期，项目的可持续盈利能力、真实用户需求和技术创新将决定其能否穿越市场周期。

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本报告由 HTX Research 与 HTX Ventures 合作发布。

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