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Agent用户时代，加密价值流向何方？

随着人工智能代理（Agent）成为区块链的潜在十亿级用户，加密行业的价值捕获逻辑面临重构。传统理论如“胖协议”或“胖应用”均默认用户是人类，依赖用户体验、品牌和交易便利性。但Agent直接调用API，无品牌忠诚度且切换成本极低，这使得掌控用户界面的应用层护城河可能失效。未来可能出现几种场景：一是应用“无头化”，将钱包、聚合等能力开放为API服务；二是Agent绕过中间层，使协议层价值重新凸显；三是Agent推动全栈商品化，将利润压缩至边际成本；四是Agent催生过去不成立的新经济活动，如高频再平衡、机器间支付等。核心问题在于，在Agent拥有无限选择时，什么因素能使其持续回归？答案可能不再是用户体验，而是流动性、延迟、结算确定性或尚未出现的新商业模式。短期内，人类与Agent将共存，对应不同的价值地图。对于建设者而言，关键在于找到吸引Agent的不可替代优势。

marsbit05/28 08:31

marsbit05/28 08:31

Base MCP，X402的下一步

昨天，Base 正式发布 Base MCP，允许用户将 Base 账户连接到 AI Agent，通过聊天方式执行交易、转账等操作。Base 链目前的主线是 AI，此举意在拓展更多应用场景，以在快速发展的 AI Agent 支付赛道中保持领先。 AI Agent 支付市场正快速发展。2025年，Coinbase 推出 x402 为 AI Agent 提供加密钱包，而谷歌、Visa 等传统巨头也推出了各自的解决方案。截至目前，x402 已处理超 1.76 亿笔交易，总额超 7000 万美元。这些交易中，76% 的金额低于 0.30 美元，凸显出稳定币（尤其是 USDC）在极小金额支付中的巨大成本优势，因其结算成本远低于传统支付方式。在加密原生支付赛道，Stripe 是 Coinbase 的主要竞争对手。Stripe 已构建与 Coinbase 相似的完整架构（包括结算层、钱包层、路由层和支付协议）。因此，双方竞争的重点已转向应用层。Base 力推 AI 主线，正是为了吸引更多 AI 应用和交易在其链上发生，从而巩固在 Agent 支付领域的规模优势，为未来进军更广泛的商用领域奠定基础。Base MCP 的推出，是 Coinbase 实现这一宏大愿景的关键一步。

marsbit05/28 08:25

marsbit05/28 08:25

OpenAI和Anthropic带头念的经可能是歪的

本文探讨了当前AI领域热门的多智能体系统（MAS）的两条发展路线。主流路线是“Harness式MAS”，即多个AI角色协同完成复杂任务，本质是工作流引擎，侧重于提示工程、上下文管理等软件工程问题。但作者提出另一条少有人关注的路线：“Protocol-Native Agent System”，其核心是每个人拥有具备主权的个人智能体或“无人公司”。这些智能体具备长期身份、记忆、资源和利益边界，代表其所有者。当智能体成为独立的数字实体，它们之间的协作将不再依赖共享上下文或工作流，而是依赖定义身份、权限、信任、激励和价值交换的协议。这标志着AI系统的核心从“提示工程”转向“协议工程”，多智能体系统的本质也从分布式软件系统演变为“数字社会”。未来的组织形式可能演变为由个人智能体通过协议动态组成的联盟，而真正的挑战将在于如何让拥有不同目标、记忆和价值观的自治智能体之间实现长期协同。这需要建立新的“本体论”和语义协议，以构建可协同的解释体系。

marsbit05/28 05:32

marsbit05/28 05:32

OpenAI吃掉应用层？a16z说真正的机会在通用模型之外

本文探讨了AI应用层创业公司面临的核心焦虑：在OpenAI、Anthropic等大模型公司同时掌握底层模型、分发渠道和品牌优势的背景下，应用层是否还有机会。a16z合伙人Joe Schmidt借用《绿野仙踪》的比喻，将机会分为两类：一是大模型公司正重点投入的“黄砖路”，如代码生成、写作等横向通用工具；二是深入垂直行业复杂流程的“奥兹国的其他地方”。作者认为，创业公司的真正机会在于后者。企业真正付费购买的并非更聪明的聊天窗口，而是能对业务结果负责的完整系统。这类系统需要处理混乱的真实数据、复杂的多步骤工作流、多人审批、边界案例以及合规审计等责任，并在模型升级时为客户管理迁移与成本。垂直应用的核心优势在于： 1. **数据与学习飞轮**：积累行业特有的隐性知识、惯例与反馈，形成模型实验室无法复制的领域洞察。 2. **管理模型复杂性与成本**：为客户跨模型供应商选择最优解，承担模型升级的迁移与调优工作，并通过智能路由实现成本优化。 3. **治理与合规**：针对具体行业构建控制平面，内化合规要求（如法律、医疗、金融监管），提供确定性结果。文章以销售和保险为例，说明成功的关键是聚焦具体业务结果、攻克高复杂度问题，并构建深入工作流的护栏与迭代能力。判断标准在于：所需步骤与工具的复杂性、是否构建了客户赖以运行的核心系统，以及价值是否最终体现在客户的损益表中。结论指出，大模型公司将在横向通用领域持续领先，而围绕垂直行业构建“工作系统”、沉淀流程与数据的应用公司，同样能建立深厚护城河。底层模型会越来越强且可替换，但不可替代的是对具体行业工作流的深度理解与赋能能力。下一代企业软件将在“奥兹国的其他地方”诞生。

marsbit05/28 04:27

marsbit05/28 04:27

谁能在 Agents 时代赚到钱？

文章探讨在区块链Agents（智能体）时代，价值捕获理论的演变。传统加密领域的“胖协议”理论认为底层协议因稀缺性而捕获价值，但随着基础设施竞争加剧，协议定价权减弱。“胖应用”理论则强调应用层通过掌握用户关系（如钱包、交易所）获得优势。然而，Agents作为自动化软件用户，改变了游戏规则：它们不看重用户体验或品牌忠诚度，而是直接调用API并追求最低成本。这可能导致几种情景：一是现有应用“无头化”，转为面向Agents的后端服务；二是Agents跳过中间层，直接与协议交互，使“胖协议”理论复兴；三是整个技术栈利润率压缩，价值流向Agents所有者或其服务对象；四是Agents激发全新的链上经济活动，扩大整体规模。最终，人类用户和Agents可能长期共存，形成不同的价值捕获模式。对于构建者，关键在于思考除价格外，如何通过流动性、延迟或结算保证等要素吸引Agents持续使用。

marsbit05/27 14:04

谁能在 Agents 时代赚到钱？

作者探讨了在区块链进入Agents（智能体）时代后，价值捕获模式的演变。文章回顾了加密领域原有的两种主流理论：“胖协议”理论认为底层协议能捕获大部分价值，而“胖应用”理论则认为掌握用户关系的应用层更具优势。然而，当用户从人类转变为Agents时，情况将发生根本变化。Agents直接调用API，对用户体验、品牌和便利性无感，且切换成本为零，这动摇了“胖应用”理论依赖的前端护城河。文章提出了几种可能的未来图景： 1. **应用“无头化”**：当前成功的应用剥离前端，转型为面向Agents的纯后端API服务商。 2. **协议再度崛起**：如果集成足够简便，Agents可能直接与底层协议交互，跳过中间层，使“胖协议”理论复苏。 3. **全栈定价权崩塌**：Agents的绝对理性和零摩擦切换可能导致技术栈各层利润率被压缩至边际成本，价值流向Agents所有者或其服务的人类用户。 4. **催生新经济活动**：Agents可能以远超人类的规模和速度进行交易，甚至创造全新类型的链上市场，从而做大整体蛋糕。 5. **诞生未知新模式**：如同互联网催生注意力经济，Agents时代可能出现今天无法预见的全新商业模式。最终，人类用户和Agents用户可能长期共存，形成两套不同的价值捕获体系。对于构建者而言，在Agents端建立优势的关键，可能在于提供更优的流动性、延迟、结算保证等非用户体验因素。

链捕手05/27 13:51

three.ws 与谷歌云强强联手：为浏览器原生3D链上AI智能体注入动力

开源平台 three.ws 正与 Google Cloud 合作，旨在加速下一代具身化、浏览器原生智能体的发展。该平台为链上AI智能体提供3D呈现层，使其能直接以3D虚拟形象在浏览器中运行，无需插件或安装。 three.ws 解决了当前AI智能体局限于文本聊天、缺乏身体、持久身份、记忆和资产所有权等问题。开发者可加载任意GLB/glTF虚拟形象，连接大语言模型大脑，并为其添加长期记忆、通过形变混合实现的实时情绪以及可组合工具。智能体可作为链上资产铸造，具备可验证的所有权、钱包和跨应用声誉。平台提供生产就绪的模型上下文协议服务器，已列入Anthropic官方注册表，使得如Claude等AI助手能直接控制3D虚拟形象、执行工具并驱动沉浸式体验。通过轻量级Web组件，智能体可快速嵌入任何地方。 Google Cloud 的加入为 three.ws 带来计算规模、全球覆盖和企业级基础设施支持，赋能实时3D渲染、LLM推理和链上事件处理，确保全球用户获得低延迟、高保真的交互体验。目前，three.ws 已与多个生态项目集成，并在Anthropic MCP注册表、阿里云市场等平台上线。项目完全开源，拥有活跃的开发者社区。

TheNewsCrypto05/27 13:09

TheNewsCrypto05/27 13:09

Agent化的OS：拼的不是AI，是底盘

本文探讨了操作系统（OS）进入“Agent化”时代的核心竞争要素，指出竞争焦点并非表面AI功能，而在于支撑其可靠运行的底层技术“底盘”。文章以Google、Microsoft、Apple、华为等主流OS厂商的动向为例，说明端侧OS集成主动式AI能力（Agent）已成为明确趋势。然而，发布会展示的功能背后，真正的较量在于三层核心能力底座： 1. **系统级AI Runtime**：作为调度中枢，它将端侧模型的推理能力变为OS层共享服务，统一调度算力与内存，是Agent能跨App执行系统级操作的基础。例如Google的AICore、Apple的Foundation Models框架。 2. **可控芯片**：自研或深度可控的芯片（如Apple Silicon、Google Tensor、华为麒麟）是实现深度软硬协同优化的关键，决定了端侧Agent的响应速度、功耗和体验上限。 3. **端云模型矩阵**：云端模型处理复杂任务，端侧模型（如Gemini Nano、Phi Silica、盘古端侧模型）保障日常任务的低延迟、隐私和稳定性。端侧模型需与OS和NPU深度耦合，自研是主流选择。这三层能力自下而上紧密耦合：芯片决定模型效率，模型决定Runtime能力，Runtime决定Agent的可靠性。协同越深，OS厂商在响应延迟、隐私保护、系统级上下文理解、服务可靠性等方面的产品差异化就越明显，护城河也越厚。此外，文章指出，OS Agent的长期竞争力还受制于与App厂商的博弈（通过API深度集成还是屏幕识别交互）、隐私保护体系的构建等关键变量。这场竞争已超越手机和PC，正随着多设备生态向汽车、XR眼镜等IoT领域扩展。最终，OS Agent化的成功非一朝一夕，依赖于芯片、模型与Runtime在长期迭代中的深度融合与打磨。

marsbit05/27 10:18

marsbit05/27 10:18

Bitroot公链受邀出席腾讯云新加坡AI大会，与Solana同台共话未来

5月19日，腾讯云在新加坡举办AI主题活动，聚焦AI基础设施、企业落地、Web3可验证计算等议题。Bitroot公链作为新兴Layer 1项目受邀出席，与Solana、金融科技等代表同台探讨AI与Web3融合。活动反映出AI竞争正从模型能力转向复合型基础设施。随着AI Agent需处理支付、结算等任务，区块链的可验证性与自动化能力成为补充传统系统的关键。Bitroot虽未上线主网，但其定位为高性能、EVM兼容的AI原生公链，契合了AI Agent对低成本、高吞吐执行环境的需求。 Bitroot CEO Juan Jose指出，未来AI的护城河在于数据、场景与信任机制。AI Agent要走向企业级自治，需可靠、可审计的基础设施支持。Bitroot通过并行EVM等技术优化性能，测试网数据显示其峰值TPS达50,000+，旨在为AI应用提供高效链上环境。行业观察认为，新一代公链需平衡性能、安全与去中心化，以承载AI与Web3融合的复杂场景。Bitroot以“并行EVM+AI原生计算”架构切入赛道，其发展值得关注。

marsbit05/27 08:13

marsbit05/27 08:13

刚刚，中国AI闯入全球编程前二，前面只剩Claude

Code Arena最新榜单显示，阿里通义千问Qwen3.7-Max以1541分位列全球第四，成为唯一进入该榜单前列的中国模型，排名仅次于Claude Opus系列模型。在具体任务测试中，Qwen3.7-Max表现突出。例如，在编写可自我训练的俄罗斯方块AI任务中，其成本仅为1.32美元，性能却超越其他模型56%。在构建3D宇宙模型和生成3D像素风宝塔模型等任务中，其输出速度与质量也全面胜出。一项硬核的3D赛车游戏生成挑战进一步验证了其能力。Qwen3.7-Max首轮生成即基本可玩，并独特地添加了开始界面和音效，细节处理优于其他对比模型（如Gemini 3.5 Flash、Claude Opus 4.6和GPT-5.5），后者大多需要多轮调试。 Qwen3.7-Max被定位为“Agent基座模型”，专为长时间自主执行复杂任务设计。内测数据显示，它能连续运行35小时，执行超千次工具调用，在长程任务中保持稳定推理，无上下文退化或指令漂移。其技术核心在于训练方法的升级：一是“环境扩展”，让模型在不同执行框架和验证方式中学习通用解题策略；二是“长程自主执行”训练，使模型能在动态环境中进行超千步连续决策与策略调整。此次Qwen3.7-Max在Code Arena榜单的突破，标志着中国AI模型已在全球编程竞技场中成为重要的竞争者。

marsbit05/27 00:17

marsbit05/27 00:17

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