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从Agent到Agentic：开启AI新时代
在AI领域，AI Agents广为人知，但Agentic AI对许多人来说可能是一个新术语。这个概念最早可以追溯到2024年的Snowflake峰会，AI先驱Andrew Ng发表了题为“AI Agentic工作流如何推动比下一代基础模型更多的AI进步”的主题演讲。他的演讲揭开了Agentic AI的神秘面纱，并指出这可能是一个比下一代基础模型更有前景的AI发展方向。
真正让Agentic AI进入公众视野的是NVIDIA CEO Jensen Huang在2025年3月18日于加州圣何塞举行的GTC 2025上的主题演讲。在他的演讲中，Huang描述了人工智能的四波浪潮，再次将Agentic AI置于聚光灯下：
- 感知AI：大约十年前推出，专注于语音识别和其他简单任务。
- 生成AI：过去五年的重点，涉及基于模式预测的文本和图像创作。
- Agentic AI：当前阶段，AI以数字方式交互并自主执行任务，以推理模型为特征。
- 物理AI：AI的未来，为人形机器人和现实世界应用提供动力。
与锁定在固定工作流程中的传统Agent不同，Agentic AI就像一位摆脱束缚的指挥家，可以自由思考和规划。简而言之，Agentic AI是一种具有自主决策和执行能力的人工智能代理。它不再被动响应用户命令，而是可以主动感知上下文、设定目标、规划任务，并通过调用工具或访问外部系统执行复杂操作。
AI Agent VS Agentic AI
如前所述，与固定路径的Agent不同，Agentic AI就像一位摆脱束缚的指挥家，能够自由思考和规划。这标志着从“工具”到“智能代理”的飞跃。
传统的AI Agent就像你手机上的语音助手——Siri、Alexa等——它们按照预定义的路线完成任务。比如，你说“查天气”，它会从天气API获取数据并返回结果。它没有独立判断，也不会主动解决复杂问题。
Agentic AI则完全不同。它的行为像一个有目的的代理，能够自行规划如何完成任务。例如，它可以自动检测你钱包中有哪些资产，有多少gas，哪个DeFi协议提供最高收益，然后帮你选择最佳策略，分配资金，执行交易，甚至事后监控表现。
打个比方：
- 传统的AI Agent就像一位才华横溢的作家，被困在固定的大纲中。
- Agentic AI就像一位摆脱了大纲束缚的作家，可以充分发挥自己的才华。
此外，Agentic AI通常具备三种核心能力：
- 感知：理解你想做什么以及你当前的状态；
- 推理与规划：思考如何实现你的目标并制定计划；
- 工具使用：主动调用各种Web3工具、API、钱包和协议来完成任务。
因此，这不再只是一个“更聪明的AI”，而是一个“更主动的AI”，它将在加密领域产生根本性的不同影响。
为什么Agentic AI可能是加密采用的关键点
从概念上讲，在加密领域，Agentic AI有潜力显著降低用户操作门槛。它可以自动完成链上交互、管理钱包、参与DeFi或治理——本质上充当推动Web3采用的“智能助手”和“执行引擎”。
我们都知道，加密市场有一个巨大的进入壁垒：它太难用了。
对于普通人来说，设置钱包、记住助记词、切换链、授权交易——这些步骤已经让人望而却步。更不用说参与DeFi、铸造NFT、使用跨链桥或质押节点等更高级的任务。许多Web3项目，尽管技术先进、设计精良，但都面临同一个核心问题：用户不知道如何使用，害怕尝试，或者根本没有时间学习。
Agentic AI正好解决了这一痛点。
- 降低学习曲线
- 提高执行效率
- 缓解安全焦虑
它可以逐步引导用户完成复杂操作，甚至自动决定应该做什么。例如，根据你过去的链上行为，它可以识别你可能感兴趣的NFT，设置购买提醒，甚至直接帮你铸造。
它可以处理从跨链桥接到钱包授权再到交易提交的一切——只需一键，省去用户繁琐的确认。例如，如果你说“我想赚一些稳定币的利息”，它可以自动扫描Curve、Aave、Uniswap等平台的资金池，选择最佳收益选项，并在几分钟内为你完成转账、存款和授权。
它可以进行后台风险检查，例如验证你正在交互的合约是否安全，项目是否可能跑路，或者gas费是否过高——帮助用户避免“盲目参与”，增强对加密世界的信任。
简而言之，Agentic AI是零售用户的Web3导游，初学者的交易保姆，项目团队的用户获取引擎。
有了这样一个“智能机器人”帮助操作、判断和引导，理解代码、钱包和市场趋势的需求可以大大减少。很容易想象，未来Web3的入口不是应用，不是钱包，而是一个对话式、目标导向的Agentic AI。
这才是真正的广泛采用。
总结
回顾当前市场，其实很清楚：市场在上涨，但用户还没有到来。
老用户回来了，项目再次升温，交易热情回归。但那些在2021年牛市后离开的散户投资者还没有回来，更不用说从未进入加密领域的普通大众。
为什么？因为壁垒依然存在。用户仍然不理解，没有信心，也不知道如何使用工具。
而Agentic AI的出现正好解决了这个问题。它不需要你学习一堆新概念，不需要编程技能，也不需要理解复杂的协议。它只需要你说“我想做这个”——剩下的就交给它。
当然，正如Jensen Huang所说，Agentic AI是我们目前正在研究、开发、成熟和部署的，这需要时间和进步。
