原文作者： @BlazingKevin_ ，the Researcher at Movemaker

引言：从生成式 AI 到“Agent 行为”的结构性跃迁

在 2026 年，人工智能领域将会经历一场从“生成式能力”向“Agent 行动力”的结构跃迁。如果说 2023-2024 年是关于大语言模型惊艳的语言生成能力，那么 2026 年将标志着“AI Agent 经济”的正式确立。

我们基于 a16z Crypto 研究团队的预测与分析，进一步研究发现 2026 年将是 AI 这一生产力工具与 Crypto 这一价值分配层深度融合的一年。

AI 不再仅仅是响应人类指令的被动工具，而是具备推理、规划、交易和自主发现能力的主动参与者。

基于 a16z Crypto 的展望报告， 2026 年重塑 AI+Crypto 格局的三大核心趋势是：

1. 科研新范式：从单体 Agent 走向“Agent-Wrapping-Agent”。
2. 金融基础设施革命：从 KYC 到 KYA（Know Your Agent）。
3. 经济模型重构：通过纳支付与可编程 IP，解决开放网络面临的“隐形税”危机。

这三大趋势并非孤立存在：科研范式的转变依赖于 Agent 之间的高级协作；高级协作要求智能体具备可验证的身份（KYA）；而拥有身份的智能体在获取数据时必须遵循新的价值交换协议。

1. 新博学家时代：高阶研究中的“Agent-Wrapping-Agent”架构

从今年开始，“AI 辅助研究”的定义将发生质的飞跃。

我们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、假设生成甚至自主解决博士级难题的 AI 系统。

这一变革的核心动力在于从单一模型的线性提示工程，转向复杂的、递归的 AWA 工作流。

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 模型正在从单纯的理解指令，进化到能够接收抽象指令（如同指导博士生）并返回新颖且正确执行的答案 。最新的技术进展表明，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”思维的慢速、深思熟虑的推理能力。

1.1.1 “有用的幻觉”

随着推理能力的增强，一种新的“博学家”研究风格正在形成。Scott 描述这种风格为：“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可能存在的深层联系” 。

大模型被人诟病的“幻觉”特性，在科学发现的语境下正在被重构为一种“生成式探索”机制：

• 蛋白质设计案例：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 万种自然界中不存在的独特蛋白质结构。其中筛选出的新型荧光素酶在催化活性上与天然酶相当，但具有更高的底物特异性。
• 流体动力学发现：通过物理信息神经网络（PINNs），研究人员发现了纳维-斯托克斯方程（Navier-Stokes equations）中新的不稳定奇点，这些奇点揭示了流体运动中前所未知的模式。

这种研究风格的核心在于：允许模型在抽象空间中“胡思乱想”以产生高熵猜想，随后利用严格的逻辑验证器对猜想进行筛选。

1.2 AWA 架构详解

为了驾驭这种强大的推理与生成能力，科研工作流正在从扁平化转向层级化。AWA不仅是指多个 Agent 之间的对话，更是指一种递归的、分层的控制结构。

1.2.1 编排者-执行者模式

这是目前最主流的 AWA 实现模式。一个“首席研究员”Agent 负责维护全局上下文和研究目标，将任务分解并分发给一组专门的“执行者”Agent。

• 架构优势：Anthropic 的数据显示，由 Claude Opus 作为主导 Agent、Claude Sonnet 作为子 Agent 组成的多智能体系统，在复杂研究任务上的表现比单一 Claude Opus Agent 高出 90.2%。
• 这种性能提升主要归功于上下文的隔离——主导 Agent 不需要处理每个子任务的冗余信息，从而保持了推理的清晰度。

1.2.2 递归自我完善与 MOSAIC 框架

AWA 架构的另一个关键特征是引入了 Reflexion（反思）循环。当底层 Agent 执行任务失败时，错误信息会反馈给一个“批评家”Agent 进行分析修正。

MOSAIC 框架（Multi-Agent System for AI-driven Code generation）通过引入专门的“自我反思 Agent”和“原理生成 Agent”，在不依赖验证测试用例的情况下，显著提高了科学代码生成的准确率 。这种“试错-反思-重试”的闭环，模拟了人类科学家面对实验失败时的思考过程。

1.3 案例研究：Sakana AI 的“AI 科学家”

2025 年最引人注目的 AWA 应用案例是 Sakana AI 发布的 "The AI Scientist" 系统。这是一个旨在全自动执行科学发现全生命周期的系统。

1.3.1 全自动化科研闭环流程

1. 创意生成：系统基于起始代码模板（如 NanoGPT），利用 LLM 作为“突变算子”，头脑风暴出多样化的研究方向，并调用 Semantic Scholar API 检索文献以确保新颖性。
2. 实验迭代 ：“实验者”Agent 编写并执行代码。如果实验失败，系统会通过 Aider 工具捕获错误日志并自主修复代码，直到获得可视化图表。
3. 论文撰写 ：“作家”Agent 使用 LaTeX 编写完整的科学论文，涵盖摘要、方法、实验结果，并自主查找引用文献生成 BibTeX。
4. 自动化同行评审：生成的论文被提交给模拟的“评审者”Agent，该 Agent 按照顶级会议（如 NeurIPS）的标准打分。系统甚至可以根据评审意见进行多轮修改 。

1.3.2 经济效益与质量

“AI 科学家”系统的经济效率令人咋舌：生成一篇完整研究论文的计算成本仅约为 15 美元 。该系统生成的论文《Compositional Regularization》甚至成功通过了 ICLR 研讨会的同行评审 。尽管目前仍存在引用幻觉和逻辑缺陷等局限性 ，但这一案例证明了 AI 已经具备了不仅辅助研究，而且执行完整研究过程的能力。

2. 身份的命令：从 KYC 到 KYA

随着 Agent 被赋予执行任务和交易的权利，数字经济面临着前所未有的身份危机。Sean Neville (Catena Labs CEO) 警告称，金融服务领域的“非人类身份”数量已达到人类员工数量的 96 倍，甚至在某些统计中高达 100:1。这些 Agent——无银行账户、无实名认证、却以机器速度运行——是巨大的合规黑洞。行业正在从传统的 KYC 紧急转向 KYA（Know Your Agent）。

2.1 非人类身份（NHI）的爆发与风险

2.1.1 “影子 AI”与 96:1 的失衡

45% 的金融服务机构承认内部存在未经批准的“影子 AI Agent”。这些 Agent 在正式治理框架之外创建了“身份孤岛”。

• 风险场景：一个用于云资源优化的测试 Agent，可能会在无人工干预下自主购买昂贵的保留实例；或者一个交易机器人在市场波动时触发错误的抛售指令。
• 归因难题：当 Agent 违规时，谁负责？是开发它的工程师？部署它的经理？还是提供基础模型的厂商？没有 KYA，这些责任无法界定。

2.2 KYA 框架：机器经济的信任基石

KYA 不仅仅是发身份证，而是建立一套包含主体、凭证、权限和信誉的完整数字身份体系。

2.2.1 KYA 的三大支柱

1. 主体：对 Agent 负法律责任的实体。智能体必须通过加密手段链接到一个经过 KYC/KYB 验证的人类或企业账户。
2. Agent 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，不可篡改，且可以跨平台携带 。
3. 授权委托（Mandate/Delegation）：通过 可验证凭证（Verifiable Credentials, VCs） 签发的权限声明。例如，一份 VC 可以声明：“该 Agent 被授权代表 Alice 在亚马逊上消费，额度上限为 500 美元” 。

2.2.2 密码学绑定与信任链

当 Agent 发起交易时，它会出示一个 VC。验证方不需要信任 Agent 本身，只需要验证 VC 上的数字签名是否来自可信的发行方。这种机制创造了一个“信任链”：银行信任企业 -> 企业签发 VC 给 Agent -> 商家验证 VC -> 交易通过。

2.3 协议栈之争：Agent 身份的标准制定

2.3.1 Skyfire 与 KYAPay 协议

Skyfire 推出了 KYAPay 开放标准，其核心创新在于复合令牌：

• kya token：包含身份信息（如“已验证企业 Agent”）。
• pay token：包含支付能力（如“预授权 10 USDC”）。
• kya+pay token：将身份与支付打包，允许 Agent 在无需人工填表的情况下完成“访客结账”。

2.3.2 Catena Labs 与 ACK (Agent Commerce Kit)

由 USDC 架构师 Sean 创立的 Catena Labs 推出了 ACK，旨在打造“智能体商业的 HTTP” 。ACK 强调利用 W3C DID 标准和账户抽象，让 Agent 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 Google AP2 与 x402 扩展

Google 推出的 Agent Payments Protocol (AP2) 利用“授权书”管理权限，并与 Coinbase 合作开发了 AP2 x402 扩展，将加密支付标准直接集成到协议中。

2.4 智能体信用评分与风险控制

KYA 还是信誉体系的开端。

• 链上信誉 (ERC-7007)：通过 ERC-7007（可验证 AI 生成内容代币标准），Agent 的每一次成功交互（如按时付款、生成高质量代码）都可以被记录在链上，形成可验证的履历。
• 实时熔断：金融机构正在部署 AI 网关，如果交易 Agent 行为偏离基准（如高频异常交易），系统可立即撤销其 VC，触发“数字压制”。

3. 经济重构：解决开放网络的“隐形税”

a16z 的 Liz 指出，AI Agent 正在对开放网络征收一种“隐形税”：Agent 为了服务用户，大规模榨取内容网站的数据（上下文层），却系统性地绕过了支撑这些内容生产的广告和订阅模式。这种寄生关系若不解决，将导致内容生态枯竭。

3.1 “大脱钩”：零点击经济的全面到来

2025 年，数字出版行业见证了“大脱钩”：搜索量上升，但流向网站的点击量断崖式下跌。

3.1.1 流量侵蚀的残酷数据

• 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，2025 年零点击搜索率已升至 65% 。
• 点击率（CTR）崩塌：DMG Media 报告称，当 AI Overview 出现在搜索结果上方时，其内容的点击率暴跌了 89% 。即使是排名第一的搜索结果，在 AI 摘要面前也失去了 34.5% 的点击量 。

3.2 摆脱静态许可：按用量付费的新模式

为了应对这一危机，行业正在从静态的年度数据许可（如 Reddit 与 OpenAI 的交易）转向基于用量的补偿。

3.2.1 Perplexity 的 Comet Plus 模型

Perplexity AI 推出的 Comet Plus 计划是一个典型的早期尝试：

• 机制：设立初始 4250 万美元 的收入池。当 AI Agent 在回答中引用发布商内容，或代表用户访问页面时，触发收入分配。
• 分成：发布商可获得相关收入池中高达 80% 的分成。这承认了“机器访问”的商业价值。

3.3 技术标准：纳支付与微归因

为了将补偿扩展到全网，一系列开放技术标准正在落地。

3.3.1 纳支付与 x402 协议

HTTP 402状态码终于被激活。x402 协议制定了“机器原生支付”标准。

• 工作流：Agent 请求资源 -> 服务器返回 402 Payment Required 及价格（如 0.001 USDC） -> Agent 通过 L2 区块链（如 Base, Solana）或闪电网络自动签名支付 -> 服务器验证后放行数据。
• 经济性：传统支付网关无法处理几分钱的交易，而 x402 结合低费率链将成本压低至忽略不计，使得纳支付成为可能。

3.3.2 机器可读权利：TDMRep 与 C2PA

• TDMRep (文本数据挖掘预留协议)：W3C 社区标准，允许网站在 robots.txt 或 HTTP 头中声明：“保留 TDM 权利，需付费/许可” 。这为 Agent 提供了明确的二进制信号。
• C2PA (内容来源与真实性联盟)：通过嵌入防篡改的“内容凭证”，证明内容的原始出处。即使内容被 AI 摄取，C2PA 提供的加密签名也能确保归因链路不断裂，为版税分配提供依据 。

3.4 链上 IP 归属：Story Protocol

更激进的变革是将知识产权本身代币化。Story Protocol 致力于构建“可编程 IP”层。

• 机制：创作者将作品注册为 Story Network 上的“IP 资产”。
• 自动化许可：资产附带“可编程 IP 许可证”。当 AI 智能体使用该数据时，智能合约自动执行许可条款（如“商业使用需支付 5% 版税”），并自动分发收益。这创造了一个无需律师介入的高流动性 IP 市场。

3.5 展望：从 SEO 到 AEO

到 2026 年，营销重心将从 SEO 转向 AEO 或 GEO。

• 目标：不再追求“搜索排名第一”，而是追求被 AI **“引用”**或成为其推理过程中的“首选数据源”。
• 赞助上下文：未来的广告模式将是“上下文注入”。品牌竞价进入智能体的推理链条，例如让旅行智能体在规划行程时“回忆”起某酒店是最佳选项。

4. 结论

2026 年的技术图景清晰地表明，人类中心化的互联网基础设施与机器中心化的需求之间的摩擦，正在迫使数字世界进行一次彻底的重建。

1. 科研范式：AI 从辅助走向自主，AWA 架构让 AI 以低廉成本量产科学发现，将“幻觉”转化为创造力。
2. 身份体系：KYA 成为金融合规新前沿，赋予数十亿 AI 智能体以合法的经济身份，使其能安全地穿梭于价值网络。
3. 经济模型：网络经济从基于注意力的广告模式，转向基于价值的纳支付与可编程 IP模式。x402、TDMRep 和 Story Protocol 构成了新经济的铁轨，解决了“隐形税”问题，确保数据生产者在零点击时代依然有利可图。

我们正在见证 Agent经济的诞生——在这个经济体中，软件不仅帮助我们工作，它们本身就是生产者、消费者和交易者。

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