作者：Kevin，Movemaker 研究员；来源：X，@MovemakerCN
<h2>引言：从生成性人工智能到 “代理行为” 的结构性飞跃</h2>
在 2026 年，人工智能领域将经历从 “生成能力” 到 “代理行动能力” 的结构性飞跃。如果 2023-2024 年是大型语言模型令人惊叹的语言生成能力，那么 2026 年将标志着 “AI 代理经济” 的正式建立。
根据 a16z Crypto 研究团队的预测和分析，进一步研究表明，2026 年将是人工智能这一生产力工具与加密货币这一价值分配层之间深度融合的一年。
人工智能不再仅仅是被动响应人类指令的工具，而是具备推理、规划、交易和自主发现能力的积极参与者。根据 a16z Crypto 的展望报告，重塑 2026 年 AI+Crypto 格局的三大核心趋势是：新的研究范式：从单一代理到 “代理包裹代理”。金融基础设施的革命：从 KYC 到 KYA（了解你的代理）。经济模型重构：通过支付和可编程知识产权解决开放网络面临的 “隐性税” 危机。这三大趋势并不是孤立的：研究范式的转变依赖于代理之间的高级协作；高级协作要求代理具备可验证的身份（KYA）；而具备身份的代理在获取数据时必须遵循新的价值交换协议。1. 新的博学者时代：高级研究中的 “代理包裹代理” 架构 从今年开始，“AI 辅助研究” 的定义将经历质的飞跃。我们将不再谈论简单的文献检索或文本摘要，而是见证能够进行实质性推理、生成假设，甚至自主解决博士级问题的 AI 系统。这一转变的核心驱动力在于从单一模型的线性建议工程转向复杂的递归 AWA 工作流程。1.1 推理能力的突破：跨越模式匹配的边界 a16z 的 Scott Kominers 指出，AI 模型正在从简单理解指令演变为能够接收抽象指令（如指导博士生）并返回新颖且正确执行的答案。最近的技术进展表明，AI 模型正在突破 “随机鹦鹉” 的天花板，展现出类似于人类 “系统性” 思维的缓慢、深思熟虑的推理能力。1.1.1 “有用性的幻觉” 随着推理能力的增强，一种新的 “博学者” 研究风格正在出现。Scott 将这种风格描述为：“利用 AI 跨越学科边界，推测拓扑学与经济学、生物学与材料科学之间潜在的深层联系。” 大型模型的 “幻觉” 特性，常常受到批评，正在被重构为科学发现背景下的 “生成探索” 机制：蛋白质设计案例研究：华盛顿大学的研究人员利用 “全家族幻觉” 概念生成了超过 100 万个自然界中不存在的独特蛋白质结构。其中筛选出一种新型荧光素酶，其催化活性与天然酶相当，但底物特异性更高。流体动力学发现：通过物理信息神经网络（PINNs），研究人员在 Navier-Stokes 方程中发现了新的不稳定奇点，揭示了流体运动中之前未知的模式。这种研究风格的核心在于允许模型在抽象空间中 “疯狂思考”，生成高熵的猜想，然后通过严格的逻辑验证器进行筛选。1.2 AWA 架构的详细解释 为了利用这种强大的推理和生成能力，研究工作流程正在从扁平化转向层级结构。AWA 不仅指多个代理之间的对话，还指递归的层级控制结构。1.2.1 协调者 - 执行者模式 这是目前最主流的 AWA 实施模式。一个 “主要研究者” 代理负责维护全球上下文和研究目标，分解任务并将其分配给一组专门的 “执行者” 代理。架构优势：来自 Anthropic 的数据表明，由 Claude Opus 作为主代理和 Claude Sonnet 作为子代理组成的多代理系统在复杂研究任务中的表现比单一 Claude Opus 代理提高了 90.2%。这种性能提升主要归因于上下文隔离——主代理不需要为每个子任务处理冗余信息，从而保持推理的清晰性。
1.2.2 递归自我改进与 MOSAIC 框架
AWA 架构的另一个关键特征是引入了反思循环。当底层代理未能执行任务时，错误信息会反馈给一个 “评论者” 代理进行分析和纠正。
MOSAIC 框架（多代理系统用于 AI 驱动的代码）
通过引入专业的 “自我反思代理” 和 “原则生成代理”，科学代码生成的准确性得到了显著提高，而无需依赖验证测试用例。这一 “试错 - 反思 - 重试” 的闭环模拟了人类科学家在面对实验失败时的思维过程。1.3 案例研究：Sakana AI 的 “AI 科学家” 2025 年最值得注意的 AWA 应用案例是 Sakana AI 的 “AI 科学家” 系统。该系统旨在全面自动化科学发现的整个生命周期。1.3.1 完全自动化的科学研究闭环过程 该系统基于起始代码模板（如 NanoGPT），使用 LLM 作为 “变异操作符” 来头脑风暴多样的研究方向，并调用 Semantic Scholar API。文献回顾确保了新颖性。实验迭代：“实验者” 代理编写并执行代码。如果实验失败，系统使用 Aider 工具捕获错误日志，并自主修复代码，直到获得可视化结果。论文撰写：“撰写者” 代理使用 LaTeX 撰写完整的科学论文，涵盖摘要、方法、实验结果，并自主查找引用文献以生成 BibTeX。自动化同行评审：生成的论文提交给模拟的 “评审者” 代理，按照顶级会议（如 NeurIPS）的标准进行评分。系统甚至可以根据评审意见进行多次修订。1.3.2 经济效益与质量 “科学家” 系统的经济效率令人惊讶：生成一篇完整研究论文的计算成本仅约 15 美元。该系统生成的论文《组合正则化》甚至成功通过了 ICLR 研讨会的同行评审。尽管仍存在引用幻觉和逻辑缺陷等局限性，但该案例表明，人工智能不仅能够协助研究，还能够执行整个研究过程。2. 身份的掌控：从 KYC 到 KYA 随着代理被赋予执行任务和交易的权力，数字经济面临前所未有的身份危机。Catena Labs 的首席执行官 Sean Neville 警告称，金融服务行业中的 “非人类身份” 数量已达到人类员工的 96 倍，某些统计数据甚至高达 100:1。这些代理——没有银行账户，没有实名认证，却以机器速度运作——是一个巨大的合规黑洞。行业迫切需要从传统的 KYC 转向... KYA（了解你的代理）。2.1 非人类身份（NHI）的出现与风险 2.1.1 “影子 AI” 和 96:1 的失衡 45% 的金融服务机构承认其组织内存在未经批准的 “影子 AI 代理”。这些代理在正式治理框架之外创建了 “身份孤岛”。风险场景：用于云资源优化的测试代理可能在没有人类干预的情况下自主购买昂贵的预留实例；或者交易机器人可能在市场波动期间触发错误的卖出订单。归属困境：当代理违反规定时，谁负责？是开发它的工程师？是部署它的经理？还是提供基础模型的供应商？没有 KYA，这些责任无法界定。2.2 KYA 框架：机器经济的信任基础 KYA 不仅仅是发放身份证，而是建立一个完整的数字身份系统，涵盖主体、凭证、权限和声誉。2.2.1 KYA 的三大支柱 alt=&#34;jR2oyBeNftkjgbuN2nXhBfJyvRnuLBJu5BFcacmH.jpeg&#34;
<ol>
<li>主体：对代理负有法律责任的实体。代理必须与经过 KYC/KYB 验证的人类或商业账户在加密上关联。</li>
<li>代理身份：基于去中心化标识符的唯一数字身份。DID 是加密生成的，不可变的，并且跨平台可移植。</li>
<li>授权/委托：通过可验证凭证（VC）发布的授权声明。例如，VC 可以声明：“该代理被授权代表 Alice 在亚马逊上进行购买，最高限额为...”“$500”。</li>
</ol>
2.2.2 加密绑定与信任链
当代理发起交易时，它会出示一个 VC。验证者不需要信任代理本身，而只需验证 VC 上的数字签名是否来自受信任的发行者。该机制创建了一个 “信任链”：银行信任企业 -
<blockquote>
企业向代理发放 VC -
商家验证 VC -
交易通过。
</blockquote>
<h3>2.3 协议栈辩论：代理身份的标准化</h3>
2.3.1 Skyfire 和 KYAPay 协议
Skyfire 推出了 KYAPay 开放标准，其核心创新在于复合代币：
<ul>
<li>kya 代币：包含身份信息（如 “经过验证的企业代理”）。</li>
<li>pay 代币：包含支付能力（如 “10 USDC 的预授权”）。</li>
<li>kya+pay 代币：将身份和支付打包，使代理能够完成 “访客结账”，无需手动填写表单。</li>
</ul>
2.3.2 Catena Labs 和 ACK（代理商业工具包）
Catena Labs 由 USDC 架构师 Sean 创立，推出了 ACK，旨在创建 “智能代理商业的 HTTP”。ACK 强调使用 W3C DID。
标准和账户抽象允许代理直接控制链上智能合约钱包，实现比 API 密钥更强的安全性。2.3.3 谷歌 AP2 和 x402 扩展 谷歌的代理支付协议（AP2）使用 “授权信” 来管理权限，并与 Coinbase 合作开发 AP2 x402 扩展，将加密支付标准直接集成到协议中。2.4 智能代理信用评分和风险控制 KYA 仍然是声誉系统的起点。链上声誉（ERC-7007）：通过 ERC-7007（可验证的 AI）（生成内容代币标准），代理的每一次成功互动（如及时付款、生成高质量代码）都可以记录在链上，形成可验证的历史。实时断路器：金融机构正在部署 AI 网关。如果交易代理的行为偏离基准（如高频异常交易），系统可以立即撤销其 VC，触发 “数字抑制”。3. 经济重构：解决开放网络的 “隐性税” a16z 的 Liz 指出，AI 代理正在对开放网络征收 “隐性税”：为了服务用户，代理大量提取内容网站的数据（上下文层），但系统性地绕过支持这些内容生产的广告和订阅模式。如果这种寄生关系得不到解决，将导致内容生态系统的枯竭。3.1 “大脱钩”：零点击经济的全面到来 在 2025 年，数字出版行业见证了 “伟大的脱钩”：搜索量上升，但流向网站的点击次数骤降。3.1.1 流量侵蚀的残酷数据 [Image of a file: https://img.jinse.com.cn/7427173_watermarknone.png] 零点击率飙升：a16z 预测到 2026 年，传统搜索引擎流量将下降 25%。Similarweb 数据显示，零点击搜索率在 2025 年已上升至 65%。
点击率（CTR）崩溃：DMG Media 报道，当 AI 概述出现在搜索结果上方时，其内容的点击率骤降 89%。即使是排名最高的搜索结果，在 AI 概述面前也失去了 34.5% 的点击。
<h3>3.2 远离静态许可：新的按需付费模式</h3>
为了应对这一危机，行业正在从静态年度数据许可（如 Reddit 和 OpenAI 之间的交易）转向按需付费补偿。
3.2.1 Perplexity 的 Comet Plus 模型
Perplexity AI 推出了...
服务器返回 402 付款要求，附带价格（例如 0.001 USDC）-&gt; 代理通过 L2 区块链（例如 Base、Solana）或闪电网络自动签署付款 -&gt; 服务器验证并释放数据。经济效率：传统支付网关无法处理几美分的交易，而 x402 结合低费用区块链将成本降低到微不足道的水平，使支付成为可能。3.3.2 机器可读权利：TDMRep 和 C2PA 左侧；&#34;&gt; TDMRep（文本数据挖掘保留协议）：一个 W3C 社区标准，允许网站在 robots.txt 或 HTTP 头中声明：“保留 TDM 权利，可支付/许可。” 这为代理提供了明确的二元信号。
C2PA（内容来源和真实性联盟）：通过嵌入防篡改的 “内容凭证” 来证明内容的原始来源。即使内容被 AI 吞噬，C2PA 提供的加密签名确保归属链保持不变，为版税分配提供基础。
<h3>3.4 链上知识产权归属：故事协议</h3>
更激进的变化是知识产权本身的代币化。故事协议致力于构建一个 “可编程的知识产权” 层。

2026 年人工智能代理经济展望预测，从生成性人工智能到代理行动能力将发生重大转变，标志着 “人工智能代理经济” 的建立。主要趋势包括 “代理包裹代理” 的新研究范式、从 KYC 到 KYA 的金融基础设施革命，以及为应对开放网络中的隐性税收危机而进行的经济模型重构。报告强调了人工智能推理能力的进步，使得复杂的研究任务和跨学科探索成为可能，具体体现在蛋白质设计和流体动力学的突破上。AWA 架构通过多代理协作和自我改进机制提升了研究工作流程

2026 年 AI 代理的经济展望：重塑 AI 的身份和网络价值的流动