OKX Ventures研报：拆解10 项目，带你看懂AI Agent版图（上）

AI 赛道正在经历从投机炒作到实际应用落地的演变。

早期的 AI Meme 代币借势 AI 热点爆发，而如今更具功能性的 AI 交易工具、智能投研、链上 AI 执行体正在涌现。从 AI 驱动的链上狙击策略，到 AI Agent 自主执行链上任务、以及 AI 生成 DeFi 收益优化方案，AI 赛道的影响力正在迅速扩大。

但多数人看得到 AI 代币市值的指数级增长，却找不到解码其价值逻辑的坐标系。哪些 AI 赛道具备长期生命力？ DeFAI 是否是 AI 的最佳应用？AI 项目评估的维度有哪些？......OKX Ventures 最新研报深入拆解了 AI 赛道的发展版图，从概念解析、演变历程、应用赛道、以及项目案例，希望可以给大家认识 AI 价值带来一些启发与思考。

本次报告内容比较丰富，为了便于大家阅读，我们将其拆分为（上）、（下）两篇。此篇为「上篇」。

一、关于 AI Agent

AI Agent 是一种智能实体，具备感知环境、做出决策并执行相应动作的能力。不同于传统人工智能系统，AI 代理能够独立思考并调用工具，从而逐步实现特定目标，这使得它们在处理复杂任务时具备更高的自主性和灵活性。

简而言之，AI 代理是由人工智能技术驱动的代理人，其工作流程包括：感知模块（收集输入）、大型语言模型（理解、推理与规划）、工具调用（执行任务）以及反馈与优化（验证与调整）。

OpenAI 将 AI 代理定义为以大型语言模型为核心，具备自主理解、感知、规划、记忆和工具使用能力的系统，能够自动化执行复杂任务。与传统人工智能不同，AI 代理能够通过独立思考和工具调用逐步完成设定目标。

AI Agent 的定义可以概括为以下几个关键要素：感知（Perception），AI Agent 通过传感器、摄像头或其他输入设备感知周围环境，获取必要的信息；理解与推理（Reasoning），它能够分析感知到的信息，并进行复杂的推理，以便做出合理的决策；决策（Decision-making），基于分析结果，AI Agent 能够制定行动计划，选择最佳的执行路径；行动（Action），最后，AI Agent 会执行所制定的计划，通过调用外部工具或接口与其他系统进行交互，实现预定目标。

AI Agent 的工作原理和流程通常包括以下几个步骤：首先，信息输入，接收来自环境的信息，如用户指令、传感器数据等；接着，数据处理，利用内置的算法和模型对输入数据进行处理，结合其记忆系统（短期和长期记忆）来理解当前状态；然后，计划制定，根据处理结果，AI Agent 将大任务拆分为可管理的小任务，并制定具体的执行计划。在执行阶段，AI Agent 通过调用外部 API 或工具，实施其计划并监控执行过程，以确保任务按预期完成；最后，反馈与学习，任务完成后，AI Agent 会根据结果进行自我反思和学习，从而提高未来的决策质量。

在开发者参与方面，Web2项目的贡献者数量明显高于Web3项目。具体来看，Web3项目的贡献者为 575 人，而Web2项目的贡献者多达 9, 940 人，反映出Web2生态的成熟和更广泛的开发者基础。贡献者排名前三的项目是：Starkchain 3, 102 名贡献者；Informers-agents 3, 009 名贡献者；Llamaindex 1, 391 名贡献者。

在代码提交分布方面。Web2项目的提交量也明显高于Web3项目。Web3项目的总提交次数为 9, 238 次，而Web2项目则高达 40, 151 次，表明Web2项目的开发活跃度更高，更新频率较为稳定。代码提交量排名前三的项目是：ElipsOS 以 5, 905 次提交领跑；紧随其后的是 Dust，共提交了 5, 602 次代码；LangChain 排名第三，提交次数为 5, 506 次。

GitHub Stars 分布方面。Web2项目在 GitHub 上的受欢迎程度远超Web3项目，Web2项目累计获得 526, 747 颗 Stars，而Web3项目则获得了 15, 676 颗 Stars。这一差距反映了Web2项目在开发者社区的广泛认可和长期积累的市场影响力。Stars 数量排名前三的项目是：JS Agents 无疑是最受欢迎的，获得了 137, 534 颗 Stars；紧随其后的是 LangChain，以 98, 184 颗 Stars 位居第二，；MetaGPT 排名第三，获得了 46, 676 颗 Stars。

总的而言，Web2项目在贡献者数量和代码提交频率上明显领先，显示出其成熟且稳定的生态系统。庞大的开发者基础和持续的技术创新，使Web2项目在市场中保持强劲的竞争力。相比之下，Web3项目尽管贡献者数量较少，但一些项目在代码提交频率上的表现突出，表明其拥有稳定的核心开发团队，并能持续推动项目发展。Web3生态系统虽然目前较为初步，但其潜力不可小觑，逐步形成的开发者社区和用户基础为未来的成长奠定了坚实的基础。

在项目受欢迎程度上，GitHub Stars 的分布揭示了 JavaScript 和 Python 在 AI 代理框架开发中的重要地位。JS Agents 和 LangChain 是最受欢迎的项目，显示出 AI 与加密货币结合的趋势正在受到广泛关注。虽然Web3项目的 Stars 数量远低于Web2项目，但一些Web3项目如 MetaGPT 依然表现不凡，赢得了开发者的认可。整体来看，Web3项目虽处于追赶阶段，但随着技术的进一步成熟和生态扩展，其在未来市场中的地位有望稳步提升。

（三）现有区块链 AI Agent 框架面临的挑战

大厂竞品的“降维打击”。OpenAI、Google、Microsoft 等科技巨头正迅速推出官方级多工具代理，凭借强大的资金和技术优势，随时可能占领市场并将初创框架边缘化。通过深度整合大型语言模型（LLM）、云服务以及工具生态，这些大厂能够提供全面且高效的解决方案，使得中小型框架面临更大的竞争压力，生存空间被极大挤压。

稳定性和可维护性不够。目前所有 AI 代理普遍面临较高的错误率和“幻觉”问题，尤其在多轮调用模型时，容易出现无限循环或兼容性 Bug。一旦代理被要求执行多个子任务，这些错误往往会被层层放大，导致系统不稳定。对于需要高度可靠性的企业应用，这些框架目前尚难提供足够的稳定性和生产级别的保障，限制了它们在实际商业环境中的广泛应用。

性能与成本居高不下。Agent 化流程通常需要大量推理调用（如循环自检、工具函数等），而如果底层依赖如 GPT-4 等大型模型，既面临高昂的调用成本，又常常无法满足快速响应的需求。尽管一些框架尝试结合开源模型进行本地推理，以降低成本，但这种方式仍然依赖强大的算力，且推理结果的质量难以稳定，需专业团队持续优化以确保系统的可靠性和性能。

开发生态与灵活程度不足。目前，这些 AI 代理框架在开发语言和扩展性方面缺乏统一标准，导致开发者在选择时面临一定困惑和限制。例如，Eliza 使用 TypeScript，虽然上手简单，但在高复杂度场景下的扩展性较差；Rig 则采用 Rust，性能表现优秀，但学习门槛较高；ZerePy（ZEREBRO）基于 Python，适合创意生成类应用，但功能相对局限。其他框架如 AIXBT 和 Griffain 更多集中在特定区块链或垂直领域应用，市场验证尚需时间。开发者在这些框架之间常常需要在易用性、性能和多平台适配之间做出权衡，影响了其在更广泛应用中的灵活度与发展潜力。

安全与合规风险。多代理系统在访问外部 API、执行关键交易或进行自动化决策时，容易出现越权调用、隐私泄露或漏洞操作等安全隐患。许多框架在安全策略和审计记录方面的处理还不够完善，尤其在企业或金融应用场景中，这些问题极为突出，难以满足严格的合规要求。这使得系统在实际部署时，可能面临极大的法律风险和数据安全挑战。

鉴于上述问题，不少从业者认为当前的 AI Agent 框架可能会在“下一次技术突破”或“大厂一体化方案”的压力下被进一步挤压。然而，也有观点认为，初创框架在特定领域，例如链上场景、创意生成或社区插件对接等依然能发挥独特的价值。只要能够在可靠性、成本控制和生态建设方面取得突破，这些框架仍能在大厂生态之外找到可行的发展路径。总体而言，如何解决“高成本、易出错”与“实现多场景灵活性”这两大难题，将是所有 AI Agent 框架面临的关键挑战。

AI 安全与伦理

随着 AI 技术的普及，AI 安全与伦理问题正逐渐成为全球关注的焦点。AI 系统的决策透明性、公平性以及潜在的安全隐患都引发了大量讨论。为了确保 AI 技术的可持续发展，企业和政府正加紧努力建立完善的治理框架，以在推动技术创新的同时有效管理其风险。尤其是在自动化决策、数据隐私和自主系统等领域，如何平衡技术进步与社会责任，成为确保 AI 技术正面影响的关键。这不仅是技术发展的挑战，更是道德和法律层面的重要议题，影响着 AI 在未来社会中的角色和地位。

我们将在报告「下篇」，详细介绍 AI Agent 的应用以及表项目，并给出评估框架，敬请关注。

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