最近和一些创业者、VC聊完有个共同的感受，大家对AI + Crypto赛道的预期依然坚定，但对web3 AI Agent的叙事演变却都略显迷茫。该怎么办呢？我梳理了若干后续AI叙事的潜在变局方向，供参考：

1）AI Agent用MEME化发币不再是优势，甚至“谈币色变”，如果项目没有PMF支撑而唯有一套Tokenomics空转，很自然会被扣上纯MEME炒作的帽子，只是挂着羊皮的狼而已，和AI关系不大；

2）原本AI Agent > AI Framwork > AI Platform > AI DePIN的落地顺序可能会被调整，当Agent市场泡沫破裂，Agent就成了大模型微调、数据算法等技术成型后的“承载体”，若没有背后的核心技术支撑，仅凭一个AI Agent很难有再秀肌肉的机会；

3）一些本来做AI 数据、算力、算法等服务平台的项目会超过AI Agent成为关注焦点，或者说，即使有新AI Agent推出，由这些AI 平台项目打造的Agent会更有市场说服力。毕竟能运作起一个AI平台的项目，团队班底、技术底子都比一个仅基于框架低成本部署的Dev要靠谱很多；

4）web3 AI Agent不能再和web2的团队硬刚拼刺刀了，得找寻web3 差异化的方向耕耘。web2 Agent重在Utility，所以低成本部署开发平台的逻辑行得通，但web3 Agent重在Tokenomics，过度强调低成本部署只会激发更多资产发行的泡沫出来；毫无疑问，web3 AI Agent应结合区块链分布式共识架构做创新开拓（我首页置顶文章有详细描述）；

5）AI Agent最大的优势是“应用前置”，属于“胖协议、瘦应用”的逻辑，但协议该怎么胖？如何调动闲置算力资源、用分布式架构驱动算法低成本应用优势，激活金融、医疗、教育等更垂直化的细分场景才行。而应用又该怎么瘦？让AI Agent自主化管理资产、自主意图交易、自主多模态交互等等都不是一蹴而就的，不能试图一口吃个大胖子，细分拆开需求，慢慢落地，不然一个DeFai场景的成熟标准也得消磨一两年光景；

6）web2领域的MCP协议 和Manus自动化执行多模态等等，都对web3领域的创新有启发作用，直接基于MCP +Manus 延伸开发适合web3应用场景，或者可用分布式协作框架做MCP之上的增强业务场景。不要上来就谈颠覆一切，能在已有的产品协议基础上适当优化，发挥web3不可取代的差异化优势足够了。web2也好，web3也罢都处于此次AI LLMs大革新进程中，意识形态无所谓，能真正推动AI技术发展进程才重要。