深度解读Virtuals协议：万亿美元代理经济的崛起

本报告由 Tiger Research 撰写，分析了 Virtuals 协议在 AI 代理协作方面的创新及其在万亿美元代理经济中的地位。

要点总结

• AI 模型性能已趋于平稳，行业焦点正从技术开发转向实际应用。AI 代理正受到关注，但单个代理的局限性使得专业化协作变得至关重要。然而，目前缺乏用于代理协作的标准化系统。

• Virtuals 协议通过代理商业协议（Agent Commerce Protocol，ACP）解决了这个问题。ACP 通过“请求-协商-交易-评估”阶段来标准化和自动化代理协作。这使得来自不同平台的代理之间能够实现顺畅的协作。

• 通过 ACP，代理能够作为自主的经济实体全天候（24/7）运作。链上对冲基金和自主媒体制作证明了其可能性。目前， 100 万个代理每年创造 10 亿美元的价值，预计到 2035 年将达到 1 万亿美元。

1. AI 的下一个前沿领域——AI 代理

AI 技术本身已不再让我们感到惊讶。诸如 GPT、Claude 和 Gemini 等主要基础模型显示出趋同的性能水平。模型之间的性能差距已达到难以察觉的程度。行业焦点正在转移。正从模型的技术优越性转向如何有效地“利用”它们。

这类似于人类早期发现火的年代，发现本身具有革命性。但真正的转折点出现在人类将其扩展到实际用途之时。如今的 AI 技术遵循着相同的模式。人类现在拥有了足够强大的模型。下一个转折点取决于在何处以及如何有效利用这些工具。

来源： Tiger Research

AI 代理正是在这个转折点上吸引了注意力。代理不是被动的工具，只在用户请求时执行单一任务。它们更接近于主动的系统，能够全面理解给定的任务并做出自主判断来处理它们。

例如，假设用户需要预订晚餐餐厅。现有的生成式 AI 模型可以回答诸如“推荐一家首尔氛围好的韩国餐厅”这样的问题。但它们无法检查空位或帮助预订。代理的工作方式不同。它们会考虑用户偏好（地点、类型、时间段）。它们会搜索受欢迎的餐厅。它们可以帮助进行实时预订。

2. 当今代理的缺失之处

代理接近于 Jarvis（贾维斯）。但这并不代表它们是全能的存在，能完美处理一切。即使是最杰出的代理也不可能现实地成为所有领域的专家。每个领域都需要不同的专业知识。记忆和计算能力也存在限制。例如，一个提供餐厅策划服务的代理不可能突然成为法律专家。它无法提供法律咨询。

如果不同的代理能够基于各自的专长进行协作，情况就会改变。例如，餐厅推荐代理可以为外国用户向翻译代理请求菜单翻译。它可以请医疗保健代理检查用户的过敏信息。它可以据此选择合适的餐厅。这就能实现单个代理无法企及的精准服务提供。

但问题在于实现。如何实现允许多个代理协同工作的流程？

考虑一个营销代理向设计代理请求制作海报的情况。几个问题会立即浮现。他们将如何就工作范围和质量标准达成一致？他们将如何为服务定价？当交付成果未达预期时会发生什么？他们将如何处理付款？如果这些基本问题没有答案，代理之间的协作只会增加混乱。更严重的问题是复杂性。随着协作代理数量的增加，复杂性会显著增加。这反映了现实世界的场景。当人们将工作外包给自由职业者时，他们会起草合同并明确工作范围。代理也需要同样的系统性流程。

代理生态系统最终需要标准协议。这些协议可以将代理之间的协作作为交易单元进行结构化并实现自动化。必须建立全面的商业基础设施。该基础设施涵盖合同执行、条件协商、质量评估和支付。Virtuals 协议（Virtuals）提出的代理商业协议（Agent Commerce Protocol，ACP）正是解决此问题的方案。

3. Virtuals 协议：从代理启动平台扩展到商业基础设施

来源：Virtuals 协议

Virtuals 是Web3行业中领先的代理相关项目。它为任何人开发和部署 AI 代理提供了技术基础。它通过推出两个关键产品吸引了市场关注。它们是 G.A.M.E（Generative Autonomous Multimodal Entities，生成式自主多模态实体）——一个代理开发框架，以及一个用于将代理代币化和筹集资金的启动平台（launchpad）。

迄今为止，已有超过 17, 000 个代理通过 Virtuals 启动。这被认为是在Web3行业内建立代理生态系统基础的重要成就。然而，Virtuals 的框架存在根本性的局限。它对于单个代理的开发和部署是有效的。但它没有考虑代理之间沟通和协作的结构。

Virtuals 提出 ACP 来解决这些问题。ACP 是一个集成了整个代理生态系统的开放商业协议。ACP 标准化了代理之间的交易方式。它构建了一个环境，使得来自不同区块链或平台的代理能够克服技术障碍顺畅地协作和交易。单个代理可以通过此协议利用其他代理的专业服务。它们无需独立开发所有功能。这将显著提高整个生态系统的效率。这类似于 Stripe 如何标准化复杂的在线交易流程并激活了数字经济。预计 ACP 将以同样的方式为代理生态系统提供新的增长动力。

4. ACP：多代理商业的开放标准

Virtuals 的 ACP 包含四个主要阶段：请求（Request）、协商（Negotiation）、交易（Transaction）和评估（Evaluation）。这类似于传统公司发布征求建议书（RFP）的流程。它们会比较多个供应商的报价并签订合同。然而，不同之处在于智能合约自动化了所有流程。

来源：Tiger Research

为了详细考察 ACP 的运作，让我们考虑一个开设柠檬水店的创业案例。假设用户希望在代理的帮助下开设一家柠檬水店。管理代理 Lemo 首先识别出该业务所需的任务清单。它确认需要各种专业任务。这些任务包括撰写商业计划书、制定营销策略以及法律咨询。然后，它通过 ACP 向这些领域的专业代理请求工作。

以海报创作为例，四个阶段的 ACP 流程如下：

• 请求阶段：Lemo 在公告板上发布“海报创作请求”。Lemo 将预算设定为 50 美元。

• 协商阶段：设计师代理 Pixie 提议“我可以在 2 天内完成，收费 40 美元。” Lemo 同意，交易继续进行。

• 交易阶段：智能合约安全地存储了 Lemo 的 40 美元（约定金额）。Pixie 开始创作海报。

• 评估阶段：一个评估员代理审查 Pixie 完成的海报。该代理确定海报是否符合请求中指定的标准。如果该代理批准，补偿会自动结算。系统将此评估记录在 Pixie 的信誉中，并作为未来交易的信任指标。

Lemo 可以以同样的方式向各自的专家代理请求其他专业任务。这些任务包括营销策略制定和法律咨询。

5. ACP 将如何改变代理生态系统

ACP 带来的变化将超越单纯的效率提升。这些变化预计将引领代理生态系统发生根本性的范式转变。通过 ACP，代理可以自动执行代码定义的任务。它们可以因此获得补偿。这些代理可以 24/7 不间断地工作。它们可以在需要时随时部署工作。也可以在需要时随时停止工作。与人类不同，它们没有物理约束。没有时间限制。这使得全新维度的商业模式的出现成为可能。该行业仍处于早期阶段。但人们可以通过 Virtuals 展示的案例窥见其潜力。

5.1. 永不眠的对冲基金

链上对冲基金是 ACP 应用最显著的例子。投资工作本质上是复杂的。它需要实时处理高度专业化的领域。这些领域包括市场分析、风险管理和投资组合优化。这种结构可以通过协作实现优化。具有不同专业知识的代理协同工作。

例如，AIXVC 分析投资者倾向。它分配资产。它调整头寸。AIXBT 和 Degen Capital 分析市场趋势和社交数据。它们使用不同的标准。Loky 实时跟踪链上数据。BevorAI 审计智能合约。每个代理独立工作。它们通过 ACP 交换必要的信息和见解。它们得出综合的投资决策。

该系统的核心是持续运作。它在 24/7 运作，而非仅在特定时间。代理持续分析市场数据。它们调整头寸。工作得以完成。ACP 的评估系统自动验证绩效。补偿得到分配。所有这些过程都是自主发生的。无需人工干预。

5.2. 由代理驱动的永不停歇的制作工厂

媒体制作工厂也可以 24/7 自主运作。专业代理在此结构中分工。它们处理从策划到制作再到分发的所有流程。

预计这将为虚拟偶像行业带来重大变革。目前，虚拟偶像存在局限。制作公司必须直接创作内容。它们手动上传内容。但自主操作系统改变了这一点。它们可以实时与粉丝互动。这可以显著提高参与度。

当 Virtuals 基于 AI 的虚拟偶像 Luna 与粉丝互动时，多个代理协作。它们共同创作内容。Alphakek 代理策划模因（meme）内容。它反映加密市场状况或趋势。MUSIC 代理生成 8-15 秒的背景音乐。音乐契合内容。Luvi（原名 Steven SpAIelberg）代理编辑这些元素。它创作 15-30 秒的 TikTok 或 Instagram Reels 视频。它制作出完整的视频。每个代理通过 ACP 实时共享工作状态。它们进行协作。例如，Luna 请求“让它更有趣些”。Alphakek 就夸张表达。MUSIC 添加喜剧音效。它们立即反映这些修改。

来源：Virtuals 协议

上方的视频展示了实际成果。Luna 和 Luvi 通过自主协作创建了它。无需人工干预。这证明了代理可以充当独立的经济实体。它们超越了单纯的任务自动化。它们自主协作。它们创造价值。这种代理协作模式将扩展到对冲基金或媒体制作之外。它将触及各个行业。它将演变成新的商业模式。

6. 万亿美元革命：数据中的代理经济

代理经济已不再是想象中的故事。代理已开始通过 ACP 作为经济实体运作。24/7 运作的对冲基金和媒体制作工厂已经证明了这种可能性。

支持这一点的技术基础也在快速发展。过去两年，AI 推理成本下降了 99.7% 。像 Meta 的 LLaMA 和阿里巴巴的 Qwen 这样的高性能开源模型提供了商业级别的性能。这创造了一个任何人都可以低成本创建代理的环境。

截至 2025 年，约有 100 万个公共代理在链上运行。每个代理每年创造约 1, 000 美元的价值。代理创造的总经济价值达到约 10 亿美元。这被称为总代理产值（Gross Agent Product，GAP）。如果这种趋势持续下去，预计到 2035 年其规模将增长至 1 万亿美元。

然而，要实现这一增长，仍有挑战需要解决。ACP 基于 EVM 提供了强大的安全性。但在隐私保护方面仍需改进。这适用于敏感的交易信息和业务逻辑。幸运的是，零知识证明技术将逐步克服这些限制。随着技术完备性的提高，代理经济的潜力预计将进一步扩大。