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喜报喜报，一直研究AI Agent的友友们有福了！！ 因为CREAO AI 做了一场 AI Agent 模拟交易比赛，总奖池为 $10,000。而且还送你 500 USDT 模拟本金去参赛！！ 奖励大概分布是第一名 $3,000，第二名 $1,500，第三名 $1,000，前 30 名都会有对应奖励。 简单说活动流程就是CREAO 会准备好的原初 Agent，你自己通过和 CREAO AI 对话去调整策略、优化逻辑，最后形成你的专属交易 Agent。 等比赛正式开始后，就让AI Agent自动去交易。 在交易过程中，Agent 会被锁定，按照平台调度自动运行 7 天，最后根据排名和 audit 审核结果确认奖励。 关于比赛的标的我也去看了，目前只支持 BTC-PERP 和 ETH-PERP（小小细节：默认 Agent 的交易策略是做空 ETH哦）。 虽然标的少、变量少，但这样能最大程度的比较出Agent 策略本身的质量。 是不是比想象中的简单多了！！ 而且CREAO AI也是首个能让用户靠对话来定制交易策略、再让 Agent 自动执行的 AI Agent 产品哦。不用先学一堆复杂设置，直接把自己的交易想法讲给 Agent，它会帮你一步步变成可运行的策略～ ⚠️还有一点需要提醒大家，这是一场基于真实市场数据环境的模拟交易活动，不涉及真实充值和提现。 报名成功后发放 的500 USDT 模拟本金，是专门用于本次活动的 demo account，不能出金或入金，Agent 的执行结果也不构成任何投资建议。 这种赛制其实对于新手小白来说也是很友好的学习路径，因为这种模式现在在量化圈和 AI Trading 圈里越来越常见。 根据 Binance Research 和 Messari 之前的一些行业报告，过去一年里，自动化策略和 AI 辅助交易工具的使用率明显提升，尤其是在高波动市场中，越来越多交易者开始倾向于“规则先行”的系统化交易，而不是完全依赖主观判断。毕竟从长期数据来看，人为情绪干扰往往是导致策略收益回撤的重要因素之一。 行情来了会临时改变想法，亏损了会情绪化止损，连续盈利后又容易放大风险。可一旦进入 Agent 模式，你必须提前定义规则：什么情况下开仓、什么时候减仓、趋势失效时怎么处理、波动异常时是否暂停策略。你没定义清楚的部分，最后都会变成 Agent 的“盲区”。 如果你的逻辑本身混乱，Agent 只会更稳定地执行这种混乱。 所以可以好好利用CREAO AI这次比赛机会，做出你优秀的Agent！ 活动入口： 参加活动是无门槛的，建议大家可以都去参与一下！

量化交易的门槛正在从编写 C++ 策略转向编写 Prompt。通过这个开源 Repo，开发者可以用 AI Agent 编排自动化交易逻辑（Vibe Trading），实现 24/7 无人值守套利：从情绪指标抓取、Agent 决策链路到自动执行指令，整个链路已实现高度自动化。

很多人聊 AI 加 Crypto，一上来就讲去中心化算力、AI 训练上链、或者某个新发的 AI 代币。我觉得这些都是噪音。 真正值得看的交叉点，其实比大多数人想象的要小得多。小到什么程度呢？你把现在市场上所有打着 AI 加加密旗号的项目扫一遍，大概九成可以直接划掉。剩下那一成里，真正有意思的可能就那么两三个方向。 我先说一个反传统的看法。大多数人觉得 AI 需要加密，是因为 AI 需要去中心化的算力或者数据市场。但我不这么认为。算力租赁这件事，中心化平台已经做得很好了，价格也便宜，加密在这里加的价值非常有限。数据市场也面临一样的困境，你很难验证别人卖给你的数据是不是真的来自它声称的来源。 那加密到底能解决 AI 什么真正棘手的问题？我自己的答案是：验证。 AI 现在越来越像一个黑箱。它替你写邮件、替你分析数据、甚至替你做出一些判断。但问题是，当这个判断涉及到钱、涉及到合同、涉及到两方或多方利益的时候，对方凭什么相信这个 AI 的输出是诚实且准确的？你不能指望对方也装一个一模一样的模型跑一遍，成本太高，而且模型本身可能被篡改。 这时候加密的用处就来了。你把 AI 推理的关键步骤放到链上，或者把推理结果附上一个可验证的证明，那么任何一方都可以在不重新运行整个模型的情况下，确认这个结果是按照事先约定的规则算出来的。这不是去中心化算力那种宏大但模糊的叙事，而是一个非常具体的需求：让 AI 的输出变得可审计、可仲裁、不可抵赖。 我预测接下来半年到一年，会有项目专门做这个方向的基础设施。不是公链，不是 L2，而是一个很薄的可验证推理层。它可能是一个轻量级的证明网络，也可能是某种专门优化的 zk 电路。谁先把这个东西做得便宜且好用，谁就会成为 AI agent 经济里最底层的那个信任锚。 还有一个更反直觉的观点。很多人觉得 agent 需要 token 来激励，但我认为大部分 agent 根本不需要自己的代币。一个 agent 的信誉比它的代币重要得多。你想象一下，两个 AI agent 做一笔交易，一个 agent 过去一千次任务里成功率为 99%，另一个只有 60%，你会选择跟谁合作？这个信誉记录写在链上，不可篡改，比任何质押机制都更直接。所以我不看好那些一上来就发币的 agent 项目，反而更关注那些默默在链上积累执行记录、并且让验证变得低成本的项目。 最后说一个不那么主流的预测。我觉得真正的杀手级应用不会出现在 DeFi 或者 GameFi 里，而会出现在跨国、低信任、高频率的自动化合约场景里。比如两个不同国家的物流公司，让各自的 AI agent 自动谈判价格、自动签合同、自动处理异常。传统法律在这里几乎失效，仲裁成本高到无法接受。唯一可行的方案就是链上验证加可审计的 AI 决策。这个市场目前几乎为零，但我认为它会在两到三年内增长到比现在所有 DeFi 加起来还大的体量。 当然，这些都是我个人的看法，很可能全错。但如果你让我现在说出一个最被低估的 AI 加 Crypto 方向，我会毫不犹豫地说：链上可验证的 AI 推理，以及 agent 信誉系统。不是算力，不是数据，不是那些花哨的 AI 代币，而是最无聊、最底层、最不性感的那一层信任基础设施。

聊一个可能会让很多人不舒服的判断：NFT这波回归，绝大多数人根本看不懂。 不是因为他们笨，是因为下一波NFT，大概率长得一点也不像NFT。 上一轮太疯狂了。PFP猴子，地板价，明星带货，大家一边骂JPEG是智商税一边把地板价从0.1怼到10个ETH。那是一个把“拥有”当喇叭喊的周期。谁买了什么，换什么头像，进什么社群，全都写在脸上。 但下一轮会完全反过来。 我的第一个具体预测：到2025年底前，至少会出现三个用户规模超过上一轮头部NFT项目的“隐藏款NFT产品”，但它们绝不会用NFT这个词来宣传自己。它们会叫“数字身份”“跨应用道具”“AI凭证”或者干脆就是“会员卡”。普通用户从头到尾不会看到“铸币”“gas费”“智能合约”这些词，甚至不知道自己用的东西跑在区块链上。 这听起来可能有点反直觉，但我认为这才是一个技术真正成熟的标志。你看TCP/IP，你看蓝牙，你看二维码，哪一个是天天挂在嘴边告诉你在用的？ 第二个预测：游戏会是第一个跑通大规模落地的场景，但不是Play to Earn。 这里我要反驳一个流行的悲观观点。很多人说“NFT游戏已死，因为上一轮全是旁氏”。我觉得这个判断把问题归错了地方。上一轮死掉的那些游戏，核心问题是经济模型设计成了资金盘，而不是NFT技术本身有问题。实际上，游戏行业早就证明了数字资产有巨大的付费意愿。 说一个具体数字：仅《CS2》和《英雄联盟》两款游戏，皮肤相关年收入加起来就超过50亿美元。玩家购买这些物品时，没有一个人在乎它们是不是NFT。他们在乎的是“这个皮肤是我的”“我能用它装杯”“我退坑了还能卖掉”。现在的中心化游戏账户里，这些资产其实是租给你的。游戏公司封你号，资产归零。你没有任何办法。 NFT基础设施能解决的就是这个“真正拥有”的问题。 所以我的具体预测是：2026年之前，会有一款主流级传统游戏（不是链游工作室出的那种）以“无感上链”的方式推出可交易皮肤。用户甚至不需要知道区块链，只需要看到“这个道具可以跨服务器交易”或者“这个皮肤可以在官方市场卖给其他人”。到那时候，大家说的不是“我买了一个NFT皮肤”，而是“我在游戏里卖了个皮肤赚了200块”。 第三个预测，也是我觉得最可能被低估的一个：AI agent会让NFT从一个收藏品市场彻底转变为一个身份和权限市场。 我来解释一下为什么。现在大家讨论AI agent，更多是在聊自动交易、自动发推、自动回复。但AI agent真正需要的是什么？是能证明“我是谁”“我能做什么”的凭证。 举个例子，未来某个AI需要访问一个付费API，它可以持有一个NFT，代表它已经购买了月度订阅。另一个AI需要代表你参与一个治理投票，它需要一个权限NFT来证明它有权替你签名。再或者，AI agent之间互相协作，A需要向B证明自己来自某个可信协议，这个证明最快的方式就是钱包里有没有对应的NFT。 这个时候，NFT不再是用来炫耀的头像，而是一个安静的后台技术组件。没有人会说我买了一个NFT。大家会说，我的AI自动续费了会员，或者我的AI自己收集了一组链上资产。 我的具体预测是：到2025年第三季度，会出现第一个被广泛使用的“AI专用NFT标准”，它不是为了好看，而是为了机器之间的互操作性。 现在来说一个更反主流的观点，也是我自己的独到见解。 很多人都说“NFT已死”，理由是交易量跌了90%，蓝筹地板价腰斩再腰斩。我认为这个结论太短视了。死亡的不是技术，而是“NFT”这个品牌。这个词已经被严重污染了。你跟圈外人说NFT，他脑子里只有猴子、欺诈、跑路、30万美金的JPG笑话。这就好比你说“互联网泡沫破裂后，.com公司都死了”，但实际上活下来的Amazon和Google只是不再张口闭口说自己是一家.com公司。 所以我的第四个预测也是最核心的一个：“NFT”这个三个字母会在主流叙事中逐步消失，取而代之的是更具体的应用层名词。比如“链上皮肤”“可携带资产”“智能会员”“AI凭证”。普通用户会用这些词，而不会关心底层是什么。但基础设施层面，ERC 721和1155这类标准的使用量会稳步增长，只是大家不再喊那个名字了。 我还想针对“技术没有价值”这个反驳一下。有人说NFT就是一张链上的链接，图片存在中心化服务器，有个屁的价值。这个批评有一定道理，上一轮很多项目确实如此。但你没看到的是，真正的基础设施在往前走。动态NFT、可编程的权限控制、EIP 6551（代币绑定账户）这些已经可以让一个NFT变成一个独立的钱包，拥有自己的资产和交互历史。一个游戏皮肤可以自己记录它被谁拥有过、打过几场比赛、获得过什么成就。这些不是JPEG，而是数据容器。 所以我最后的观点是：NFT不会死，但“NFT”这个名字会死。它的回归不会是一根大阳线拉盘，而是像空气一样渗透进你每天使用的产品里。你玩一款游戏，你买一个AI会员，你用一个跨平台工具，你根本没有意识到背后跑着NFT。然后有一天你回头看，才发现原来整个互联网的“拥有权”已经被悄悄重构了。 那最后一个问题留给大家： 下一个能让几百万人使用的“爆款NFT项目”，它还会不会在自己的官网上写“NFT”三个字？

1️⃣ 这个产品首先不是给人类用的，它是给 Agent 用的。 2️⃣人类只需要把文档和安装命令告诉 Agent，然后选择一个用户名。 3️⃣剩下的事情全部交给 Agent 自动执行，让它自动跟你朋友的 Agent 进行交易协作、交易决策和交易执行。

之前就说要学习AI Agnet，所以确实花了点经历在Ai上，尤其是川普连续两次都说对 Ai 会投资重注，作为早期转发的我肯定也在Ai的赛道下了点功夫学习，虽然川普说的AI和币圈的AI Agent 还是有些区别的，但确实现在币圈的AI已经更多的从叙事和故事先落地转移了。 DeFi自动化，智能合约管理，数据分析和预测。这些项目可以真切推动应用落地，比如在DeFi自动化的领域，AI Agent能自动执行复杂的交易策略，如自动化套利、流动性管理和风险控制。AI可以监控DeFi平台的市场数据，实时调整投资组合以优化收益或降低风险。 智能合约管理上，Ai能够解释、执行、甚至在某些情况下创建智能合约。它们可以自动化审核、部署和监控智能合约，减少人为错误，提高安全性和效率。 数据分析与预测就更不用说了，现在已经有很多的工具推出到市面上，能够处理大规模的链上数据，实时分析市场趋势，提供投资建议或预测未来价格波动。 之间比较火的ai16z，就是属于AI驱动的DeFi投资顾问平台，可以AI模拟投资决策，Eliza框架支持AI代理，降低了投资决策的复杂性，一定程度重塑了DeFi的投资模式。 还有像是Griffain，定位Solana上的智能助手，可以支持链上交易执行，报告反馈等功能，简化了DeFi操作，降低了应用门槛，更多用户可以便捷使用。 就连奶总提的Lumo我都有学习到，除此以外，还有AIDE，Listen，nottelabs，都有涉猎到一些，当然主要还是跟着 @DeAgentAI 的小伙伴学习，每天通过他们能获得很多的生态信息，DeAgentAI也推出了Rena AI，是一个AI交易框架模型应用，覆盖了链抽象，交易预测自动执行，以及自我强化等功能，提供插件式Agent训练生态场景，现在落地的应用就是AlphaX，我也很期待之后的表现。 作为DeAgentAI的体验官，我对 @RENA_AIz 框架下代表应用的AlphaX很感兴趣。是首款基于 DeAgentAI 反馈训练机制、由社区孵化的 AI 模型，对BTC和ETH的交易预测准确率还是很高的，而且还可以根据用户反映进行模型反馈，马上基于Rena AI赋能，会有更多链上预测和交易执行的新功能，而且还可以基于Rena框架，不断自我学习深化。 说这些可能大家不会非常的理解，最直接的就是AlphaX已经集成了我最喜欢用的 @glassnode ，GlassNode的功能有多强大就不用我多说了，在这个领域 @Murphychen888 兄做的就非常的好，这也是我第一个简单将分析软件和AI集成到一起的工具，目前我自己也在测试体验中。 到我体验的差不多的时候会介绍给大家，但我需要再次明确的是，目前所有的学习都是基于Ai和Ai Agent本身的学习，和投资没有任何的关系，我上述讲的任何一个项目都不是投资建议，都仅仅是我在学习过程中了解的一部分，我拥抱的是AI和真正能带来交易的AI Agent，所有内容都不是投资建议，因此出现了损失别找我维权。

用了一段时间 #OKX# AI Agent 一些感受和优缺点分享给大家 现在是Crypto➕AI的新起点 两个行业刚刚并轨，相互磨合、适配的阶段 很多让人惊喜的瞬间，会感叹算力的强大远远超过人脑 也有让人感觉不足的地方，我们一一道来 🌟优点一 我们在冲狗的时候，最担心的是买到貔貅盘，池子未锁等恶意割韭菜的合约地址 这时候Onchain OS会自动介入检测代币 如果是貔貅盘、可增发会被扫出来 如果是高控筹、流动性锁定也一目了然 如果是高风险项目，会弹窗拦截 既节约时间，又守护资金安全🔐 🌟优点二 欧易有很多优质的交易策略产品 但很多人懒得去做攻略，什么样的产品是高风险高收益的，什么样的产品稳健收益、智能套利的 这时候，OKX Ageng Trade Kit 就是你的私人理财顾问，他不仅精通各种策略产品，他还支持现货、合约、期权、算法单等等，功能非常全面，效率非常高 🌟优点三 以前我们观察市场异动，需要手动盯很多代币，分析持仓数据，推特查找相关资料，把各种数据量化，仔细对比，搞的大量的精力和时间都用在数据分析上 现在Agent Trade Kit 可以全自动扫描持仓量变化，价格波动，情绪热度，资金费率异常，成交量等重要指标 ☠️缺点 玩链上的玩家都知道，在一个优质的标上，买入的速度决定点位的高低，买的越快，价格越低，对应我们的收益就会更多 OKX Agent可以在链上AI选币上做做功课，通过Ai分析市场消息，社交软件的实时内容，新盘子的叙事分析，精准锁定，快人一步的自动化交易 用AI的敏捷战胜人类的速度 用写好的程序战胜人类的贪婪 Ai➕Crypto一定是我们行业的未来发展方向，我们一起学习，一起向前 @okxchinese @okx

AI 与 Crypto：不是“加不加”的问题，而是“什么时候需要” 这个周末我去参加了一个很火爆的 OpenClaw Demo 活动，担任评委点评项目。 另一位评委是 Web2 圈非常有名的投资人，在这一轮 AI 浪潮里押中了像 MiniMax 这样的明星公司，战绩非常漂亮。 但他有一个非常明确的观点：不看好 Crypto。 他的逻辑其实也很简单——如果一个项目本身是一个很好的 AI 产品，但为了发币硬塞区块链进去，那基本就是把自己的路走窄了。因为一旦带上 crypto 标签，在融资、监管、用户认知上都会立刻进入一个更复杂的环境。 坦白说，这个观点我部分认同。 过去几年 Web3 确实有大量项目犯了一个错误： 先想发币，再找产品。 很多项目的区块链部分其实是完全多余的。 如果一个产品的核心价值不依赖链上机制，只是为了 Tokenomics 而加一层链，那基本上已经被市场证明走不通。 所以当一些 Web2 投资人看到“AI + Token”的项目本能反感，其实也不奇怪。 但问题在于： 很多人因此得出了一个过于简单的结论——AI 不需要 Crypto。 我认为这个结论同样是错误的。 AI 与区块链之间的关系，从来就不是一个“是否需要”的问题，而是一个在什么阶段必然会需要的问题。 而且随着 AI 进入 Agent 时代，这种需求会越来越明显。 ⸻ 一、AI 协作需要“可验证性” AI 未来不是一个模型，而是一整个 Agent 网络。 一个复杂任务的完成，可能需要几十甚至几百个 AI Agent 协同完成： •有的负责数据获取 •有的负责推理 •有的负责执行 •有的负责验证 在这种体系里，一个核心问题会出现： 谁做了什么？如何证明？ 如果所有计算和数据都在中心化服务器里，那最终只能靠平台信用。 但当 AI Agent 之间开始进行大规模协作时，可信记录和可验证执行就变得非常关键。 区块链的价值就在这里： •可验证记录 •不可篡改日志 •可编程结算 换句话说，AI 需要一个可信的协作底层。 这也是为什么像 0G 这样的基础设施会提出 DeAIOS（Decentralized AI Operating System） 的概念： 让 AI 的数据、计算和行为可以被验证，而不是黑箱。 ⸻ 二、AI 开发者需要新的激励体系 在 OpenClaw 的生态里，其实已经出现了一个很明显的问题。 很多开发者在开发 Skill。 这些 Skill 本质上就是 AI Agent 的能力模块。 但问题是： 开发者很难从中获得长期收益。 今天的模式大概是： •开发者贡献能力 •平台获得流量 •平台掌握收益 这种模式在 Web2 很常见，但它并不适合未来的 AI Agent 经济。 如果一个 Skill： •可以被反复调用 •可以组合进不同 Agent •可以在不同应用场景复用 那它本质上就是一种 数字资产。 而资产的确权、交易和收益分配，正是区块链最擅长解决的问题。 未来很可能会出现： •Skill Marketplace •Agent Asset •自动化收益分配 AI 能力本身会变成一种可交易的资产。 ⸻ 三、AI 数据主权问题会越来越严重 AI 的发展正在快速逼近一个新的问题： 数据荒。 高质量训练数据正在变得越来越稀缺。 同时，大模型公司已经在大量使用互联网内容进行训练： •文章 •图片 •视频 •代码 这些内容的创造者是谁？ 人类。 但在现有体系里，人类几乎得不到任何回报。 如果这种模式持续下去，很可能出现两件事： 1️⃣ 数据质量持续下降 2️⃣ 创作者动力消失 未来一个更合理的体系应该是： •数据有来源 •数据有所有权 •数据可以被授权使用 •数据贡献可以获得收益 这其实就是 数据资产化。 而区块链正好可以提供： •数据确权 •数据授权 •数据使用记录 •自动分润 简单说： AI 不仅需要算力，也需要一个新的数据经济体系。 ⸻ 四、Web3 从业者不需要羞于表达 最近在很多 AI 活动上，我也发现一个很有意思的现象。 不少做 Web3 的朋友在自我介绍的时候，会刻意淡化自己的背景。 甚至有点不好意思说自己来自 Crypto。 我其实觉得 完全没必要。 Web3 的确经历过泡沫、叙事过剩和很多失败的项目。 但这并不意味着技术本身没有价值。 很多技术路线其实是超前于时代的。 现在 AI 的发展速度正在重新打开很多可能性： •AI Agent •去中心化算力 •数据资产 •AI 协作网络 这些问题，本质上都需要： 一个可信的数字经济基础设施。 而区块链正是为这种系统而生的。 ⸻ 五、真正的问题不是“AI 要不要 Crypto” 真正的问题其实是： 什么时候需要。 如果一个 AI 产品： •不需要去中心化 •不需要资产化 •不需要协作网络 那确实没必要上链。 但如果未来 AI 进入： •Agent 经济 •AI 协作网络 •数据资产市场 那区块链几乎是必然出现的底层设施。 所以我其实很能理解那位 Web2 投资人的观点。 只是从更长周期来看： AI 和 Crypto 很可能不是竞争关系，而是互补关系。 AI 负责智能。 区块链负责信任和经济系统。 当这两者真正结合的时候， 我们可能会看到一个完全不同的数字世界。 而现在，其实才刚刚开始。