在这场被称为“Trench Talk（战壕对话）”的线上交流中，来自AI与区块链行业的多位先行者就人工智能（AI）代理技术的现状、DeFi与AI的结合，以及B2B与B2C不同应用场景的需求与发展前景进行了深入探讨。本次对话的主要参与者包括：
Kunal：来自印度班加罗尔，专注于为Web3项目提供市场营销与AI代理服务；
NFTs（又称NFT2）：具备AI与加密行业多重经验，当前致力于建设去中心化的数据训练平台，为AI公司提供大规模标注和模型训练；
Abdul：就职于DecaSonic基金，专注于投资Web3、区块链与AI交汇处的早期项目；
其他与会者也围绕“AI代理”“DeFi金融”“B2B与B2C应用”等话题分享了自己的见解。
本文将围绕以下几个核心议题，对本次对话进行尽可能详实且全面的总结。
一、AI代理的当前能力与未来演进
1. 现有AI代理的“天花板”与痛点
与会嘉宾普遍认为，AI代理目前仍在快速迭代阶段，具体能力主要在对话、文本生成、部分视觉任务以及较简单的决策支持上。相较于传统的“脚本化”或“决策树式”算法，现代AI代理拥有更强的自然语言理解与自主推理能力。但是：
创造性与抽象能力：在完全自主的“深度创作”层面，AI尚容易陷入“自我循环”或重复套用已有训练数据，难以真正突破人类“灵感”或“灵魂”式创造。
多重数据源处理：要让AI代理真正胜任复杂决策或策略执行，需要打通并理解多个领域的复杂信息（包括实时API调用、兼容不同行业数据等），仍有技术与算力瓶颈。
事实性与“幻觉”问题：AI在文本生成或对话中常出现“幻觉”（hallucination），即编造不存在的案例、数据或文献。这种说服力极强却可能严重失真的输出，在现实应用中潜藏风险。
2. 向AGI迈进：充满想象又充满挑战
对AGI（通用人工智能）的追求一再被提起：
用户期许：许多用户希望有朝一日，AI代理能像“全知全能”的人类大脑，不仅在限定领域表现出色，还能跨领域融会贯通，甚至衍生全新创意和理论。
技术与伦理：AGI之路不仅需要解决算力、数据与算法迭代，也必须思考道德与安全隐患，如如何让AI代理在复杂社会环境下保持可控、可溯源等问题。
二、B2B与B2C的AI应用：功能与痛点之别
1. B2B：企业渴望提升效率与自动化
在企业（B2B）场景中，AI代理主要着眼于：
流程自动化：把企业中最繁琐或规则化的流程交由AI代理处理，如项目管理、财务结算、文档审核等，极大提升办公效率、减少人为疏漏。
专业数据融合：许多企业拥有海量历史资料与专有数据，若能以AI代理进行深度训练与挖掘，即可获得更精确的决策支持或预测功能，并在全球化竞争中赢得先机。
创新业务场景：如赋能游戏公司用AI生成更逼真的NPC对话，或助力营销机构快速产出海量高质量内容。部分公司还将AI代理嵌入CRM、ERP等系统，令企业内部信息实现高度协同。
2. B2C：消费者需要简单、易用与“伴随式”体验
相较于企业端的复杂需求，普通消费者在接触AI时更加直接与感性：
信息获取与搜索替代：很多人已逐渐用ChatGPT、Claude等LLM对话模型，来替代传统搜索引擎。“一问一答”的即时反馈，让人无需自行检索多处资料。
创作辅助与娱乐：AI图片、AI视频、AI音乐创作工具，均让非专业用户也能快速生成相对精美的作品；另有一些用户体验到AI在教育、陪伴等方面的潜力。
情感陪伴：在“AI大模型+多模态交互+元宇宙”不断演进的背景下，AI或将成为人类的“虚拟好友”“数字伴侣”，尤其在当代社会的孤独感、压力感普遍上升时，AI可能满足部分心理陪伴需求。
三、DeFAI的崛起：AI与DeFi融合的意义
1. 从传统“量化交易”到“代理式理财”
在讨论AI与去中心化金融（DeFi）结合时，多位嘉宾提及：
交易与套利：通过训练AI代理在各种去中心化交易所（DEX）上执行智能撮合、跨链套利、流动性挖矿等操作，大幅提升收益率与资金效率。
自动化理财：普通投资者若不熟悉复杂合约与流动性池，可将资金委托给“DeFAI代理”，只需设定风险偏好或目标收益，AI便能持续“自我调优”地分散或集中投入，以尽量匹配用户期待。
多样化组合与风控：AI代理可实时追踪各种指标（宏观经济、链上数据等），做出动态配置。也能透过回测模型，发现过去难以察觉的投资机会或潜在漏洞。
2. 机遇与挑战并存
普惠金融：若每位用户都能通过AI获得专业理财策略，DeFi也许将真正走向大众，打破传统金融门槛；
合规与安全：AI做决策时的“幻觉”一旦引发大额资金损失，责任与后果归属尚未明晰；对AI经济行为的监管手段与法律边界也仍需探索。
四、被取代？还是拥抱“超级战衣”？
1. “担忧失业” VS “工具升级”
不少嘉宾提及，关于AI替代人力的恐惧情绪在各行各业都存在。然而，类似于当年电脑普及取代部分文书岗位，却也催生更多软件与互联网相关新工作一样，AI也将带来更多“人机协作”的新模式。
简化重复劳动：行政、人事、数据标注或筛选、基础客服等大量机械化流程，确实可能逐渐被AI接管。
释放创造力：对有技术或艺术才华、并懂得用AI来提升生产力的人而言，AI如同“超级战衣”，让个人效率和创意实现数倍乃至数十倍增长。
2. 人类保有“情感与伦理”优势？
与会者认为，目前AI还难以真正理解“人类情感”与“深层价值观”，尤其在某些需高度共情、关键决策或面对未知突发状况时，人类决策者的直觉、伦理与经验显得不可或缺。
不可被轻易替代的领域：医疗护理、幼儿教育、特定艺术领域、创意策划等，仍可能更需“人性”参与。
依赖AI也会让人类技能退化：就像依赖GPS导致大家失去方向感一样，过度依赖AI进行各种技能执行，也将导致人类相应能力被削弱。
五、如何跟进行业动态？知识更新的“快车道”
鉴于AI领域更新迭代速度惊人，如何紧跟前沿信息成了另一大话题：
关注关键人物与研究团队：无论是OpenAI、Anthropic、DeepMind，还是新涌现的DeepSeek等，都要持续追踪其团队、论文发布与社区活动；
善用社交媒体与行业圈子：X（原Twitter）被多位嘉宾认为是获取最新行业动态的宝库，许多研究员、开发者都会在Twitter上第一时间分享灵感或成果；Telegram、Discord、GitHub等平台也同样是深度交流的好去处；
查看VC投资动向：追踪资本市场偏好，能够洞悉新赛道的萌芽与火热领域的竞争态势，侧面确认哪些AI概念或项目更具潜力。
六、结语：AI浪潮下的新机遇与未知
本场对话从AI代理的技术现状与演进潜力谈起，扩展到企业（B2B）与个人（B2C）的多维度需求，再至DeFi与AI深度结合带来的“DeFAI”想象空间。
AI代理技术的下一个爆点：在基础大模型外，代理如何获得“专业性”与“多数据源”加持将是下一步竞争关键，同时也要着力解决“幻觉”等核心难题。
B2B与B2C共振：企业大规模导入AI时，需要处理海量专有数据；个人则更多聚焦于“简单交互”与“个性化体验”。两者在应用场景上或许不同，但高度共享了算力、技术突破与人才资源。
DeFAI前景：借助AI自动化、智能决策的优势，为DeFi项目提供新的增长点与风险管控手段，让普通人获得更便捷、安全与高效的链上金融服务。
人机协作时代到来：担心被取代并非毫无根据，但正如嘉宾所说，“会使用AI的人”才是未来不可替代的劳动力与创新力量；懂得善用“超级战衣”，能在竞争中持续领先。
当下，我们正站在AI与Web3深度融合的关键时刻。AI代理技术的突破不仅可能颠覆传统搜索模式、效率管理，也在重新定义数字经济中的“角色分工”。随着更多AI项目、去中心化基础设施以及企业需求纷纷加入“战壕”，AI与区块链的浪潮或将激发前所未有的社会变革。对普通人而言，如何顺势而为、不断学习并建立自我核心竞争力，或许才是面对这股惊人变革的最佳姿态。