AI Agent转向执行式，信任与可验证性成规模化瓶颈
在加密货币与人工智能融合的浪潮中，AI Agent 正经历从对话式向执行式的范式转变，这一趋势在近期香港举办的「Crypto 2026：从加密货币到智能经济」论坛上成为焦点。圆桌讨论中，行业专家指出，尽管开源 AI Agent 的爆发标志着长期趋势的开端，但信任缺失、安全风险与可验证性不足正成为规模化应用的核心障碍。随着 AI 与区块链技术的深度融合，如何构建可信、可协作的代理网络，将决定下一代数字经济的底层架构。
范式转变：从对话到执行，AI Agent 的长期趋势与短期挑战
KiteAI 亚太区负责人 Laughing 在圆桌讨论中强调，开源 AI Agent 的兴起并非短期情绪，而是 AI 从“对话式”转向“执行式”的长期趋势开端。然而，Agent 缺乏实体身份，导致商家难以信任其交易行为，数据泄露与不可控问题成为规模化必须跨越的障碍。Mentis 产品负责人 Jerry 结合使用体验指出，当前 Agent 存在记忆模糊、死循环消耗 Token 及误删文件等安全风险，新出现的 Agent 虽有改进但仍有短板。Predict.fun 亚太区 BD 负责人阿黄 Ricardo 补充，短期情绪背后是真实用户需求，但真正能实现可复现盈利的交易 Agent 仍非常少见，行业还有很长的路要走。
信任瓶颈：零知识证明与可验证性解决方案
针对信任与安全的核心瓶颈，Brevis 联合创始人兼 CEO Michael 强调，当前 Agent 执行过程如同黑箱，用户无法验证其决策是否按承诺执行。他提出，零知识证明技术可从数学上证明 Agent 的输出来源与行为合规性，同时不暴露隐私，为可验证性提供关键支撑。Sentient 亚太区负责人 Anita 补充，Sentient 致力于构建开放、可协作的 AI 代理网络，推动 AI 与区块链在身份、数据和激励层的深度融合，为下一代数字经济提供底层支撑。这些技术路径旨在解决规模化中的信任缺失问题。
应用场景：编程与预测市场领先，API Marketplace 与 AI 网红成风口
关于最先可能规模化的应用场景，嘉宾们普遍认为编程领域已相对成熟，预测市场中 Agent 因理性、无情绪化在特定赛道表现优于人类。短期看好 API Marketplace 与跨平台消费购物 Agent，中期看好内容创作型 AI（如 AI 网红），而 Agent-to-Agent 交互及 Agent/Skill 的 Marketplace 被视为后续重要风口。这些场景反映了 AI Agent 从单一功能向复杂生态系统演进的趋势，为行业投资与创新提供方向。
