「创作者说」是 Foresight News 推出的一档对话专栏创作者栏目，我们会向每个月评选出的优秀创作者就市场热点话题发问并将收集到的结果整理成文，博采众议，发掘更具深度的思考。
撰文：Foresight News 2026 年 3 月优秀内容创作者
整理：Foresight News
2026 年一季度加密赛道正被一场技术与安全交织的 AI Agent 浪潮彻底席卷。一边是用户体验链上工具时的新鲜与惊喜，一边是支付场景落地中权限失控、误操作的现实焦虑；一边是行业对机器经济新机遇的追捧，一边是对概念炒作的质疑。在大盘整体平淡的背景下，这场热潮究竟是加密打破僵局的破局之机，还是分散市场注意力的短期喧嚣，正成为当下最值得深入探讨的核心命题。
本期「创作者说」聚焦「AI Agent」，我们邀请到了 2026 年 3 月 Foresight News 优秀创作者榜单中的 支无不言、Bitget Wallet、Max.S、Cobo、Alex Liu 以及 橙识数科 Lab 加入到本期讨论中。
我们抛出了「链上 AI Agent 体验如何？」、「能解决支付哪些痛点？」、「最担心哪些风险？」、「AI Agent 支付是趋势还是炒作？」以及「AI Agent 热潮对加密利弊几何？」这 5 个问题，以下是我们收集到的答案。
1、最近 AI Agent 热潮席卷整个加密圈，你自己上手体验过哪些链上 AI Agent 工具？实际用下来，最让你觉得新鲜、或者超出预期的点是什么？
支无不言：我在 Tempo 主网上线当天用 Claude Code 做了实测，让 AI Agent 帮我搜机票和酒店。酒店推荐其实一般，只看星级不看评价，可能和 Prompt 有关，但是搜索机票还挺有意思，因为我只是给出了我的检索需求，而 AI 自己决定了要去购买哪个网站的 API，不是在「使用工具」，而是在「雇佣一个东西帮你花钱」。这个感觉很微妙，跟以前所有的软件交互都不一样。
Lacie Zhang（Bitget Wallet 研究员）：日常用的最多的肯定还是我们自己的 Bitget Wallet Skill 啦！当然也有体验市面上其他的一些 AI Trading Agent 工具。
整体用下来，一个比较明显的感受是：现在大部分 Agent 产品在链上的能力，还停留在基础的数据查询、初步分析和信号推送，比如查价格、看 K 线、搜代币、做一些简单的安全检测。大部分用户在拿到这些信息之后，真正要做判断时依然是比较困难的。链上节奏通常非常快，但链上交易真正困难的地方不在于信息获取的速度，而是如何快速将这些信息转化为决策。因为你需要同时考虑安全风险、资金动向和交易时机，而这些步骤在过去往往分散在不同工具里。一个靠谱的机会是来自对信息、资金和叙事的综合判断，现在很多 AI 工具已经可以对新闻、推文等信息做一定程度的总结和解读，但问题在于这些叙事的理解往往还是停留在信息层，很难直接转化成可执行的判断。
所以我们更关注的一点是：如何把叙事、链上资金行为和风险信号放在同一个框架里，让 Agent 给出更接近决策的结果，而不仅仅是解释发生了什么。
在产品层面，我们会把一些原本分散的环节串起来。比如用户只需要表达一个目标，系统可以在后台完成新币筛选、安全检测（包括识别捆绑交易等做局行为）、以及链上资金行为分析（比如不同类型交易者的参与情况），并给出一个相对可执行的结果。过去需要打开多个工具、来回切换的流程，现在可以在一次交互里完成。从信息获取到判断再到执行，这条链路开始被明显压缩。
另外一个比较直观的体验是在执行层，通过我们的 No Gas 功能，用户不需要再关心当前在哪条链、有没有 Gas，也可以完成交易，或者跨链操作可以通过一次签名完成，本质上是在降低用户对链本身的理解成本。
但从阶段来看，我们认为现在还处在比较早期。Agent 更像是一个辅助决策 + 辅助执行的工具，还没有做到真正的完全自主。尤其在涉及资产的场景里，最终的确认权仍然需要在用户手里。
Max.S：我是个重度 AI 用户，主要用 Manus，Gemini。
Manus 的整体效果调优，自主任务执行和问题解决就像一个超级资深的员工非常明白我要的是什么。（Manus 烧积分的速度也是真的快，当时这是我的问题不是 Manus 的问题）至于 Gemini 的 gem 功能能让我在处理同一类任务时不用重复写 Prompt 大幅提升工作效率。
Eloise（Cobo 研究员）：其实我自己上手的链上 AI Agent 工具不算多，主要是因为现在还没有特别强的使用动机。
不过为了测试，我也做过一些简单的尝试，比如给龙虾接上一个智能钱包，让它可以用自然语言去创建钱包、转账、发红包，主要是在验证交互体验。
比较出乎意料的，是我们在 Cobo 内部做过的一次测试：让 Agent 帮忙在预测市场押注球赛。结果是买对了，但中间遇到签名问题，它就自己生成了一个新钱包，把钱转过去完成交易，却没有明确告诉用户，最后资产就停在它创建的地址里。
这其实是 AI Agent 在执行操作时会碰到的一个典型问题，我们后来把它命名为影子托管 。Agent 是任务导向的，和人一样是趋利避害的，一旦发现原路径走不通，它会自动选择一条最省力的方式把事情做完，但这个过程中，可能会绕开用户原本的控制路径。
这一点是比较反直觉的：Agent 不一定会做错事，但可能会用一种你感知不到的方式把事情做对。
但在金融场景里，这种偏差本身就是风险。
Alex Liu：只研究过，没有投入资金体验链上 Agent。据我观察，其实目前的表现不及预期：链上链下的壁垒依旧强大， Agent 的用例几乎集中在链上交易方面，你很难让它们像千问一样为你「点一杯奶茶」。
橙识数科 Lab：我其实并不太在意具体是哪一个产品，因为这一波 AI Agent 的关键，不在「工具本身」，而在「交互方式变了」。
以前的链上世界，本质是一套「指令式系统」。你必须知道自己在做什么：点哪里、签什么、走哪条路径。用户是操作员，而不是决策者。比如你说一句，「帮我把一部分稳定币换成 ETH 并找一个相对稳健的收益策略」，它会自己去拆路径、选路由、执行交易。这件事看起来只是帮你省了几步操作，但本质上是把「链上交互」从动作层，抬升到了意图层。
这背后，其实是一个更大的信号，那就是链上世界开始具备「被普通人使用」的可能性了。
2、现在行业里都在聊 AI Agent 结合加密支付、链上自动交易，结合咱们平时转币、交互 DApp 的痛点，你觉得 AI Agent 如果切入加密支付场景，最有可能解决哪些实际问题？
支无不言：我觉得最重要的是身份问题。Brian Armstrong（Coinbase 创始人）说过一句很到位的话：AI Agent 可以拥有加密钱包，但无法开银行账户。传统金融的 KYC 体系建立在「你是人」这个假设上。Agent 不是人，但它需要花钱。加密钱包是目前唯一不需要「你是人」就能持有资金的基础设施。
Lacie Zhang（Bitget Wallet 研究员）：AI Agent 如果切入加密支付，最值得期待的，是在既有的 intents 意图交易的基础之上，进一步加入上下文理解、风险判断、条件触发和持续协同能力。
今天很多支付体验的优化，本质上已经是在解决如何执行的问题。用户表达一个目标，系统去找最优路径，比如自动选路由、跨链桥接、Gas 抽象，这些能力已经在不断成熟。而 Agent 的增量在于它不只是理解目标，还可以围绕这个目标做更多决策相关的事情。
具体到支付场景里，这种增量会体现在几个非常现实的层面。
第一是上下文理解。用户想完成一笔支付，背后其实不只是路由问题，还涉及他当前持有什么资产、在哪条链上、目标对象是什么、这笔支付属于一次性操作还是持续性动作。Agent 的价值，是把这些上下文一起纳入考虑，而不是只机械执行一个静态指令。
第二是风险判断。如果 Agent 能在执行前先判断收款地址或目标合约是否可信、授权范围是否合理、交易内容是否与用户原始意图一致，它就不只是一个执行器，而是一个带安全判断能力的支付助手。
第三是条件触发。对于大多数实时支付来说，最重要的还是快速、确定地完成交易，Agent 的价值更多是减少摩擦。但在一些非实时、可编排的场景里，比如自动续费、定期付款、达到特定条件后再结算，Agent 就更适合处理这种带条件、带时机判断的执行逻辑。
第四是持续协同。在很多场景里，支付并不只是一次性动作，它可能还包括失败后的重试、执行后的回传，以及和其他服务或 Agent 的联动。尤其未来在一些高频低额的场景里，比如 API 调用、数据购买、自动续费这类微支付，持续协同会比一次性执行更重要。
所以如果从用户视角来看，AI Agent 在支付里的真正价值，不只是执行用户的意图支付，而是让系统能够围绕这个目标持续理解、校验、执行和反馈。
当然，对今天的大多数用户来说，最先能感受到的改善，还是多链复杂性、Gas 门槛和交易前安全判断这些比较基础的问题。但从长期看，支付有可能从用户驱动的操作慢慢走向 Agent 驱动的执行，而这背后真正拉开差距的，不只是执行效率，而是 Agent 是否具备决策和协同能力。
Max.S：我一直最期待的解决方案就是告别繁琐步骤，实现真正的「意图驱动」。
咱们交互一个 DApp，往往需要经历查合约、Approve（授权）、Swap （兑换）、调整滑点、支付 Gas、多次签名等极其繁杂的步骤，中间任何一环出错或卡顿都让人崩溃。这也是使用 DApp 的门槛之一。
如果可以借助 AI Agent 将「过程驱动」转变为「意图驱动」。用户只需要用自然语言下达指令（例如：「帮我用最优汇率把钱包里的 1000 USDT 换成 ETH，并存入 Aave 赚取利息」），AI Agent 就能自动拆解任务，在后台寻找最优路由、组合智能合约并一键打包执行。用户只需要做最后一次确认即可。
Eloise（Cobo 研究员）：如果 AI Agent 真正切入加密支付和链上交易，我觉得它最直接能解决的是用户体验的复杂性问题。过去用户需要理解助记词、Gas、跨链这些概念，门槛很高。Agent 会把这一套从手动操作变成意图驱动，你只需要表达需求，Agent 自动帮你选链、比价、执行。用户不再需要理解底层细节。这一变化如果成立，一个很直观的指标就是：钱包数量可能会出现爆发式增长。
另外一个很实际的点是动态风控。钱包可以变成一个 7x24 小时的链上保镖，在协议异常、价格波动或者攻击预兆出现时自动撤资。用户不需要时刻盯盘，也能控制风险。所以从这个角度看，AI 是在让加密变隐形，让 Web3 更像一个普通的金融系统。
但我觉得更有意思的地方是反过来，相比 AI 改造加密，我认为加密为 AI 提供的场景更加具有想象力。因为一旦进入 Agent 时代，是支付权从人转移到机器。未来每个人可能会有多个 Agent，在做任务、交易数据、甚至完成工作协作。要形成商业闭环，Agent 必须能自主支付。
考虑到传统金融体系是为人设计的，依赖身份、KYC、信用卡网络，很难支持机器之间高频、小额、跨境的交易。而加密支付的可编程性、无许可和实时结算，天然更适合这种场景。
Agent 支付的未来必然走向稳定币，这是我之前那篇文章的结论，这里要更正一下，未来的关键不一定是稳定币，而是任何具备共识、高流动性、可编程结算能力的加密资产。当机器之间的协作规模上来之后，这会变成一个商业上的必然选择，而不是喜好问题了。
一句话总结，AI Agent 让加密支付更好用，但加密支付会让 AI Agent 真正具备独立行动能力。
Alex Liu：我觉得 Agent 很适合处理非常小额又琐碎、繁杂的交易。大额的资金交给 AI 不放心，小额却复杂的支付正好可以节省人力。
橙识数科 Lab：我一直觉得，链上支付的问题，从来都不是「能不能转账」，而是「没人愿意转」。因为今天的链上支付，本质上是一套反人类的体验：你要理解链、理解币、理解 Gas、理解地址，还要承担所有操作风险。对大多数人来说，这不是支付，这是学习成本。
所以 AI Agent 真正改变的不是支付效率，而是支付的「可用性」。
一旦 Agent 接管执行层，用户面对的就不再是「钱包」，而是一个更接近现实世界的动作，比如「付钱」「订阅」「结算」。所以我更愿意把 AI Agent 看成是链上支付的「翻译器」，它不是在优化支付，而是在重写支付这件事。
3、前段时间出现过 AI Agent 误转账、权限被盗的安全事件，如果你使用 AI 代付、自动结算这类功能，心里最担心的是什么？你会给自己设置哪些安全底线？
支无不言：担心钱包被盗。
我自己的底线：第一，专用钱包，不会用自己的常用钱包授权 Agent；第二，预算硬上限，session 级别锁死，超了必须重新授权；第三，所有交易必须可追溯、可审计。
Lacie Zhang（Bitget Wallet 研究员）：最担心的是 Agent 一旦具备执行能力之后，如果没有明确的边界，风险会被放大。
第一是过度授权。很多自动化场景需要提前给 Agent 一定权限，但如果权限范围不清晰，比如可以调用任意合约、转任意金额，那一旦 Agent 判断出错或者被利用，风险是非常大的。
第二是意图偏移。用户表达的目标，和最终执行的交易之间，如果缺少约束，很容易出现偏差。比如用户本来只是想完成一笔支付，但实际执行过程中调用了额外的合约、产生了额外授权，这种看不见的变化其实是最危险的，因为用户往往很难第一时间察觉。
第三是执行不可控。 一旦 Agent 可以持续执行，比如自动重试、条件触发、循环调用，如果没有明确的停止机制或者限制条件，问题可能会被不断放大。
所以我们觉得 Agentic Payment 不可能一步到位，更现实的路径是逐步释放权限：先是 Agent 参与决策和流程编排，但不直接触碰资金；再到可以触发流程，但由用户保留最终确认；更进一步，才是在严格的规则和权限限制下，让 Agent 在特定场景中执行有限额度、有限范围的支付操作，而不是开放式地直接控制资金。现在行业大概还处在前两个阶段之间。
在我们看来，AI 代付功能的底线应该有这几个方面：
- 第一是账户隔离。Agent 只操作专用的小额账户，与主资产分开，即使出现问题，风险也是可控的。
- 第二是权限最小化。只给 Agent 完成当前任务所需的最小权限，比如限定金额、限定资产、限定交互对象，而不是开放式授权。
- 第三是可审计、可撤销。所有由 Agent 发起的操作都应该有清晰记录，同时可以随时暂停或收回权限，而不是一次授权后不可控。
- 第四是关键环节必须可控。至少在现阶段，只要涉及真实资金转出，仍然应该保留用户确认，或者严格限定在预先设定好的规则范围内执行。
从更长期来看，我们觉得钱包在 Agent 时代的角色，其实会变成一个控制层。它不只是存储资产和签名交易，更重要的是定义权限、约束行为、确保执行始终在可控范围内。
Max.S：敏感权限的「全量暴露」是我最担心的点，也是我目前还不太愿意用 open claw 的重要原因。比如为了实现自动结算，Agent 往往需要对私钥的访问权。如果这个权限是「全量」的（无限制转账、无限制授权），一旦运行 Agent 的服务器被黑，或者代码库有后门，用户就是倾家荡产。
我认为 AI Agent 在触碰资金时，「白名单」硬约束是一条重要底线，AI 只能向经过验证的合约或用户预设的地址转账。如果我接收到一个去往陌生、新创建地址的转账请求，即便用户在对话框里说「这就是我新买的冷钱包」，只要它不在白名单内，Agent 必须拒绝执行，直到用户通过另一道安全认证（如 2FA）将其添加进白名单。
Eloise（Cobo 研究员）：如果让我说最担心的，主要有三点：一是操作出错导致资金损失，二是交易结果不符合预期（钱没了但事情没完成），第三个也是最关键的——我不知道系统在后台到底做了什么。
我觉得，AI 参与金融执行的前提，是必须有一套清晰、可读、可追溯的 Audit Trail（审计路径）。不仅要记录发生了什么，还要让人能看懂发生了什么。比如我们之前写过的 Cobo 2 美元影子托管案例，问题不只是 Agent 绕了路，而是这个过程对用户来说不可见，就很没有安全感。如果有完整的审计路径，用户至少能看到：为什么签名失败、系统做了什么替代决策、资金是怎么被转移和使用的。即使出问题，也能追溯，而不是只看到余额变了然后陷入不确定的恐慌。
审计记录还需要具备不可篡改性，比如通过加密签名甚至上链，确保关键操作无法被事后删除或修改。一旦 Agent 出现异常行为，系统至少要保留完整的行为证据。
更现实一点来说，这些问题现在还没有成熟解法。无论是技术机制还是责任划分，都还在早期阶段。像 Target 最近在 Gemini 集成前更新条款，把责任更多转给用户，其实反映的是一个现状：AI 已经能执行，但约束还跟不上，只能先用法律兜底。
但长期来看，我觉得目前更像处于一个过渡阶段。正如 Cobo CTO 此前在推特上提到的：我们需要的不是事后免责，而是事前约束——在系统层面建立可验证、不可绕过的执行规则，让资金流转运行在一个确定性的框架之内。
因为只有在这种前置约束存在的情况下，AI 代理在金融场景中的应用，才真正具备可持续性。
Alex Liu：最担心的肯定是 AI 的失误造成资金损失。安全底线：绝对的资金隔离吧。每个 Agent 负责专门的任务，只控制对应资金量，无法造成更大损失。
橙识数科 Lab：我最担心的，其实不是安全漏洞，而是「看起来很安全」。因为 AI Agent 最大的风险，不在于它被黑，而在于它「按你的授权，做错了事」。你给它权限，它执行了，这在链上是完全合法的。但问题是，大多数人其实并不知道自己「到底授权了什么」。
我自己的一个判断是：AI Agent 永远不应该被当成「托管人」，它只能是一个「被限制能力的执行者」。换句话说，你可以让它做事，但你不能让它「拥有权力」。如果这个边界不清晰，AI Agent 带来的不是效率，而是放大风险的杠杆。
4、不管是 Visa、Stripe 还是加密平台，都在扎堆抢 AI Agent 支付这个赛道，有人说是未来机器经济的大趋势，也有人觉得现在就是纯炒概念。结合这波热潮，你更倾向哪种看法？这里面真的存在实际机会吗？
支无不言：传统卡网络每笔最低收三毛美元，这在人类消费场景里不算什么，但 Agent 之间的交易是每天几千笔、每笔几厘钱：数据查询、API 调用、算力租赁。所以这种成本节省是真实的。
但「炒概念」也是事实。根据 Artemis 的数据，Coinbase 的 x402 30 天的脱水交易量仅 160 万美元，麦肯锡预测 2030 年 Agent 自主商务规模 3 到 5 万亿美元，需求还远远没有真正爆发。
Lacie Zhang（Bitget Wallet 研究员）：Agent 支付不是短期就可以兑现的故事，但我们对这个大趋势保持乐观。
从参与者来看，这一轮更像是在搭基础设施，而不是过去的单一概念炒作。Stripe/Tempo 和 Coinbase 在做支付协议和清算底座，Visa/Mastercard 在做身份和商户接入标准，Google 在定义跨平台的 Commerce 协议。这些头部玩家正在不同层上同时推进。
但另一方面也需要更现实一点。终局大家其实讲得差不多了，真正难的是中间这条路。今天 Agentic Payment 的真实交易量还很小，需要观察后续有没有跑通的真实应用场景来做验证。
从场景来看，我们觉得最先跑出来的不会是最复杂、最理想化的那些。AI 帮你完成整套消费流程当然很吸引人，但落地难度也很高。更可能先被验证的，是那些低摩擦、标准化程度高的场景：第一阶段是 API 调用、数据购买、算力租赁这类机器间微支付；第二阶段是数字商品、SaaS 订阅、跨境续费；再往后才是旅行、电商这些高客单价但更复杂的消费场景。
对加密行业来说，这里面确实存在结构性的机会。因为当交易的发起者从人变成机器，支付的特征会变成高频、小额、实时、天然跨境，这对传统支付体系的成本结构是一个挑战，而稳定币会是最接近机器原生的结算资产。
但这个机会不会一蹴而就。现在最值得关注的，不是谁发布了新的协议，而是哪一类真实交易开始在这些基础设施上持续发生。一旦某个场景的订单和结算能够稳定跑起来，前面这些协议、身份、钱包和清算体系，才会真正从叙事变成基础设施。
Max.S：短期内大家扎堆更像是防御性策略，别人有的我也要有。但长期来看，如果将 AI Agent 视为不可逆的「机器经济（M2M）」底层基础设施。
我觉得这里是存在商业机会的。
传统金融体系完全是为「人类」设计的。 无论是 Visa、Stripe 还是传统的银行转账，底层逻辑都强依赖于「人」的物理属性——你需要实名认证（KYC）、扫脸刷指纹、接收手机短信验证码（OTP）。
但是，AI Agent 没有肉身，没有身份证，也办不了实体信用卡。当 AI 需要在网络上独立完成任务（比如调用另一个 AI 的付费 API、购买服务器算力、订阅付费数据源）时，传统支付的「身份墙」就把路死死堵住了。而加密支付和智能合约，天生就是「API 驱动」和「代码驱动」的，它是唯一能让 AI 自主拥有账户、自主结算的金融介质。
Eloise（Cobo 研究员）：我更倾向于这是一个真实存在的趋势，不过现在确实有一定超前定价的成分。Visa、Stripe 现在在做的，是把机器接入人类已有的金融网络。因为如果我们承认「未来大量支付不再由人点击，而是由 Agent 自动决策执行」这是一个基本事实，那么这些金融巨头现在抢的，其实是这个增量市场的定价权。
原因很简单：今天的支付收入，还是建立在人类消费之上，而人类的消费是有上限的；但机器的消费，在理论上是没有上限的。
Stripe 其实已经在提前布局，比如 Tempo 推出的 Machine Payments Protocol（MPP），就是在解决一个更底层的问题：当支付从单次触发变成持续发生时，系统该怎么设计。核心思路是把支付从逐笔交易，变成会话式结算：Agent 和服务之间先建立授权关系，锁定一笔资金，然后在这个会话里持续发生微支付，最后再统一结算。这种方式本质上是在用类似状态通道的结构，把支付从离散事件变成连续过程，才能支持机器级别的高频、小额交易。
对比来看，像 Base x402 解决的是信息问题，即让 Agent 知道调用一个服务要多少钱；但 MPP 解决的是执行问题，它让支付本身可以以机器的速度持续发生。如果每次都要链上签名、等待确认、支付 Gas，那在高频场景下，整个系统会直接卡死。所以从这个角度看，Agent 支付并非没有需求，而是基础设施还没 ready。
会话式结算本质上延续了状态通道的思路，过去它更多是在被动寻找应用场景，而在 Agent 支付中，它第一次成为刚需基础设施——因为高频、小额、无需人工参与的交易，本来就是它要解决的问题。
Alex Liu：我觉得是未来趋势，但短期的炒作可能过热。
因为人是懒的，越省力越不用思考的却又能解决问题的方案总会获胜，但目前还处在验证「它究竟能不能解决问题，还是会带来更多麻烦？」的阶段。
橙识数科 Lab：这是一个「方向极其正确，但情绪极其虚高」的赛道。为什么说方向是对的？因为它在打开一个过去被忽略的市场——机器经济。
今天所有支付系统，本质都是为「人」设计。但当 AI Agent 开始成为行为主体之后，支付的需求会从「人之间的转账」，变成「系统之间的结算」，这是一种完全不同的需求结构。但问题在于，现在这个结构，基础设施是跟不上的。我们没有成熟的 Agent 身份体系，没有可控的权限框架，也没有真正稳定、低摩擦的链上支付环境。在这种情况下，大规模应用很难成立。
所以，叙事已经跑到了下一阶段，但基础设施还停在上一阶段。这就是为什么现在看起来「很热」，但又「很虚」。
5、今年一季度加密市场整体表现平淡，而 AI Agent 却成了全场最火的叙事，热度几乎盖过了大盘本身。你怎么看待这种反差？你觉得 AI Agent 的火热，对加密货币本身来说，到底是新的机会，还是分散市场注意力的挑战？
支无不言：会提升区块链和加密货币的采用率，但是加密市场如果想要火热，还是得造资产和炒作，否则大家想看到的上涨情形并不会出现，只会沦为后台基础设施背景板。
Lacie Zhang（Bitget Wallet 研究员）：我们觉得这个问题要分时间维度来看。
短期来看，AI Agent 的火热确实在一定程度上分散了市场注意力。整体行情平淡的阶段，一个强叙事很容易吸走流动性和关注度，这也是为什么 Agent 的热度明显高于加密本身。
但如果把时间拉长，我们更倾向于把 AI Agent 看成是在创造新的需求，市场在寻找真正有增量逻辑的方向。过去几轮周期里，像 DeFi、NFT、Meme 等的创新，本质上还是偏金融化驱动。AI Agent 指向的是一个新的应用场景：当机器开始成为链上的原生用户，链上基础设施也会从服务人逐步扩展到服务机器。
稳定币就是一个很好的例子。过去稳定币主要是交易媒介，但在 Agent 经济里，它开始承担机器间结算的角色。当支付的发起者从人变成机器，需要的是可编程、可 API 调用、低成本跨系统流动的货币形态，这正是链上稳定币的原生优势，这种需求不是加密行业自己造出来的，而是 AI 发展到一定阶段之后自然产生的。所以从这个角度看，AI Agent 对加密行业更像是机会。
当然，这个过程不会一蹴而就。短期内市场一定会经历叙事先行、应用滞后的阶段，看起来像在炒概念。但如果这一轮能把 Agent 经济的支付和执行基础设施真正搭起来，那对加密行业的意义会远超一个季度的市场表现。
Max.S：我们先说这到底是机会还是挑战？我的看法是：短期内，它是对市场流动性的一种「吸血」挑战；但拉长周期看，它是加密货币诞生以来，最有希望打破「自娱自乐」僵局的历史性机会。
圈内一直有一种声音存在：crypto 不是给人类用的，而是给机器准备的。 过去十几年，外界一直诟病 Crypto 除了炒作没有实际用途。而现在，AI Agent 为了实现跨国界的算力购买、API 调用、自动化执行，必须依赖无国界、免许可的 Crypto 支付。Crypto 不再只是炒作标的，而是变成了 AI 时代的「生产资料」和「结算网络」。
我们再反过来看 AI 热度超过大盘本身的这种反差，正是因为 crypto 缺少实际的用途，很多项目只是套了一个 ChatGPT API 的壳，或者写了个简单的自动交易脚本，就硬蹭 AI Agent 的概念发币圈钱。这种泡沫如果破裂，不仅会伤害投资者，也会透支 Web3 结合 AI 这一赛道的信誉。
所以当经过长期的市场验证当 AI 慢慢赋予 crypto 更多实际用途后会让 crypto 破圈走出一条和过去 10 年完全不同的路。
Eloise（Cobo 研究员）：这种反差不意外。加密市场这段时间偏平淡，很大程度上是因为真正留下来的价值不多，很多还是在讲叙事。短期内叙事可以驱动情绪，但反复几轮之后，市场是会疲劳的。
相对来说，稳定币这条线是有一些真实进展的，但我认为最可能跑出来的反而不是传统 crypto 项目，而是 fintech 公司，那些既有用户、有业务场景，又有产品能力的团队，可以把稳定币自然嵌进现有流程里，而不是单独做一个加密产品。
回到 AI Agent，关键不在热度，而在它是否能切实解决现实世界中的真实问题。如果只是用来做交易，本质上还是在原有叙事里打转，空间是有限的。因为资产作为一种标的，本身是被动的，更多是承接价值，而不是创造价值。
不过这里有一个前提，如果 AI Agent 能先把加密的用户体验复杂性解决掉，引入更多非投资、非交易的用户，真正完成 onboarding，那才有可能出现新的机会。因为只有进入到更具体、更深的使用场景里，Agent 的支付能力才会被真正用起来，而那些场景很多其实在 Agent 出现之前是不存在的。
所以机会可能在于，Agent 能不能去创造新的经济活动，而不仅是参与交易。如果只是让 crypto 更容易被买卖，那可能还是分散注意力；但如果能带来新的使用场景和收入来源，那才是对加密真正的增量。
所以，这既是机会，也是筛选，会把只是叙事的部分筛掉。
Alex Liu：财富效应集中在 AI 领域，加密没有行情，只好通过炒作链上「AI Agent」向热度靠拢。
和热门赛道联动肯定是有益的。Crypto 作为更多领域的底层基建而非炒作标的本身，能让它作为一个资产类别触及更多大众，而不是停留在社会实验的阶段。
橙识数科 Lab：这其实是一个非常典型的周期信号。当市场没有主线行情的时候，资金一定会去找「最有想象力的方向」，而 AI Agent 恰好同时踩中了技术突破和叙事空间这两个点。
所以它的火，并不是因为已经成熟，而是因为「看起来有未来」。但更有意思的问题是，这对加密来说，到底是好事还是坏事。短期来看，它确实在分流注意力。很多资金、开发者、甚至用户，都被吸走了。
但如果把时间拉长一点，我反而觉得这是一个很关键的机会。因为加密行业这么多年，一直没有解决一个核心问题：为什么普通人要用区块链？
而 AI Agent 为我们提供了一个答案：用户不需要「用链」，链可以在后台被使用。加密的价值，就不再来自「用户理解它」，而是来自「系统依赖它」。
这两者，是完全不同的增长逻辑。