AI智能体行业自最初以个性为重点的智能体起步以来，已经取得了长足的进步。一开始，我们被那些可以娱乐我们、开玩笑或只是在 CT 上“营造氛围”的智能体所吸引。这些智能体吸引了人们的注意力并引发了炒作，但随着市场的发展，有一点变得清晰起来：价值和实用性远比个性重要。
我们已经看到无数个性化智能体在推出时大肆宣传，但最终却变得无关紧要，因为它们未能提供任何超出表面层次的参与。这一趋势凸显了一个重要的教训——Web3优先考虑实质而非奇观，优先考虑实用性而非新颖性。
这种演变反映了 Web2 AI 中发生的类似转变。专门的 LLM 越来越多地被开发来处理从金融到法律、房地产等小众用例。这些模型侧重于准确性和可靠性，弥补了通用 AI 的不足。
通用AI面临的挑战是，它通常只能提供“足够好”的答案，但这并不总是可以接受的。例如，一个流行的模型在特定的细分问题上可能有 70% 的时间是正确的。这对于日常使用来说还好，但在高风险场景中，比如你是否赢得了一场官司，或者在财务决策中损失了数百万美元，那就糟糕了。这就是为什么经过微调以实现 98-99% 准确率的专业大模型 (LLM)变得至关重要的原因。
这给我们带来了一个关键问题：为什么是 Web3？为什么不让 Web2 主导专业 AI 领域？
Web3 提供了传统 Web2 AI 难以比拟的几个优势：
1、全球流动性
Web3 让团队能够更高效地筹集资金。通过代币发行，AI 项目可以获得全球流动性，无需数月的 VC 会议和谈判。它使融资变得民主化，为开发人员提供更快构建所需的资源。
2、通过代币经济学积累价值
代币经济学使团队能够奖励早期采用者，激励持有者并维持其生态系统。例如，Virtuals分配 1% 的交易费用来支付推理成本，确保其智能体无需依赖外部资金就能保持功能和竞争力。
3、DeAI基础设施
Web3 提供开源模型、去中心化计算（来自以下参与者：Hyperbolic和Aethir）以及访问大量开放数据管道（cookie.fun，Vana）提供协作且经济高效的基础，这在 Web2 中很难复制
更重要的是，它培育了一个充满热情的开发者社区，共同推动创新.
Web3 AI 生态系统
在 Web3 AI 智能体领域，我们开始看到生态系统通过集成来提高其能力，从而解锁全新的用例。从Bittensor Subnets到Olas 、Pond和Flock ，生态系统正在创建更具互操作性、更强大的智能体。与此同时，易于使用的工具正在涌现以增强功能，例如SendAI的Solana Agent Kit或Coinbase的CDP 开发工具包
如下生态系统正在构建实用优先的AI应用程序：
- Alchemist AI：适用于 AI 应用程序的无代码构建器。
- Myshell：专注于图像生成、视觉小说和 waifu 模拟器的 AI 应用商店。