最近和一些創業家、VC聊完有個共同的感受，大家對AI + Crypto賽道的預期依然堅定，但對web3 AI Agent的敘事演變卻都略顯迷茫。怎麼辦呢？我整理了若干後續AI敘事的潛在變局方向，以供參考：
1）AI Agent用MEME化發幣不再是優勢，甚至“談幣色變”，如果項目沒有PMF支撐而唯有一套Tokenomics空轉，很自然會被扣上純MEME炒作的帽子，只是掛著羊皮的狼而已，和AI關係不大；
2）原本AI Agent > AI Framwork > AI Platform > AI DePIN的落地順序可能會被調整，當Agent市場泡沫破裂，Agent就成了大模型微調、數據算法等技術成型後的“承載體”，若沒有背後的核心技術支撐，僅憑一個AI Agent很難有再秀肌肉的機會；
3）一些原本做AI 數據、算力、演算法等服務平台的項目會超過AI Agent成為關注焦點，或者說，即使有新AI Agent推出，由這些AI 平台項目打造的Agent會更有市場說服力。畢竟能運作起一個AI平台的項目，團隊班底、技術底子都比一個僅基於框架低成本部署的Dev要可靠得多；
4）web3 AI Agent不能再跟web2的團隊硬剛拼刺刀了，得找尋web3 差異化的方向耕耘。 web2 Agent重在Utility，所以低成本部署開發平台的邏輯行得通，但web3 Agent重在Tokenomics，過度強調低成本部署只會激發更多資產發行的泡沫出來；毫無疑問，web3 AI Agent應結合區塊鏈分散式共識架構做創新開拓（我首頁置頂文章有詳細描述）；
5）AI Agent最大的優勢是“應用前置”，屬於“胖協議、瘦應用”的邏輯，但協議該怎麼胖？如何調動閒置算力資源、以分散式架構驅動演算法低成本應用優勢，啟動金融、醫療、教育等較垂直化的細分場景才行。而應用又該怎麼瘦？讓AI Agent自主化管理資產、自主意圖交易、自主多模態交互等等都不是一蹴而就的，不能試圖一口吃個大胖子，細分拆開需求，慢慢落地，不然一個DeFai場景的成熟標準也得消磨一兩年光景；
6）web2領域的MCP協議和Manus自動化執行多模態等等，都對web3領域的創新有啟發作用，直接基於MCP +Manus 延伸開發適合web3應用場景，或者可用分佈式協作框架做MCP之上的增強業務場景。不要上來就談顛覆一切，能在已有的產品協議基礎上適當優化，發揮web3不可取代的差異化優勢足夠了。 web2也好，web3也罷都處於此次AI LLMs大革新進程中，意識形態無所謂，能真正推動AI技術發展進程才重要。
