加密领域中缺失的角色：AI 代理运营者
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差距
AI 代理目前在加密领域无处不在。CZ 在 3 月 9 日发布了 “AI 代理的支付次数将比人类多一百万倍，这些支付将运行在加密上。” Virtuals Protocol 已部署 18,000+ 代理，拥有 $450 M 的代理 GDP。ElizaOS 正在构建面向 Web3 AI 代理的 Eliza 框架，市值 $2 B+。
但这里有一个没人讨论的问题：到底谁在真正运行这些东西？
加密行业中有两类人在从事 AI 代理的工作：
| 角色 | 他们带来的 | 他们缺乏 |
|---|---|---|
| 工程师 | 能构建技术基础设施 | 不了解加密文化、社区动态，或该领域的市场进入方式 |
| 加密原生运营者 | 了解文化和社区 | 将 AI 代理视为推介稿上的流行词 |
在 “我部署了智能合约” 与 “我运行一个自主代理，它能够做决策、管理流水线，并且全天候无需人工干预” 之间存在巨大的差距。
什么是 AI 代理运营者的实际工作
我在日常工作流中运行一个自主 AI 代理。它不是聊天机器人，也不是 ChatGPT 的包装器，而是一个真正的自主系统，具备：
- 41 项自定义技能，涵盖研究、外联、内容创作、管道管理和浏览器自动化
- 26 个计划的 cron 任务，全天候运行扫描、研究、转换和维护
- 多模型路由——Claude Opus 用于复杂编排，Sonnet 用于对话，Gemini 用于大规模研究。每个任务都匹配合适的模型。
- SQLite 管道数据库，跟踪机会从发现 → 研究 → 策略 → 外联 → 申请 → 跟进的全过程
- 浏览器自动化，用于表单填写、申请以及需要超出 API 调用的网页交互
- 电子邮件基础设施，为面向人类和面向机器的通信分别设置独立地址
该代理不仅仅是对提示作出响应。它会在招聘网站、加密渠道和自由职业平台上执行计划扫描，提前研究我尚未听说的公司，起草外联邮件，构建申请材料，并在任何内容对外发布前将所有内容排队等待我的批准。
为什么这对加密货币很重要
AI‑agent 经济已经成为现实，并且增长迅速。以下是已经在产生收入的案例：
| 项目 | 功能描述 | 规模 |
|---|---|---|
| FelixCraftAI | 通过 AI 代理提供数字产品 | $75 K+ 收入 |
| Clawnch_Bot | 代理代币发行 | $2 M 交易手续费收入 |
| ClawdBot | 智能合约部署 | 52+ 合约，$5.3 M 市值 |
| Senpi_AI | 自动化 Hyperliquid 交易 | 48 个预构建交易工具 |
这些并非理论上的设想。它们已经在交付产品并赚钱。每一个项目都需要有人能够：
- 设计并维护代理的决策逻辑
- 构建安全护栏（代理可以自主执行的任务 vs. 需要人工批准的任务）
- 处理多模型路由，当某个 LLM 拒绝任务或表现不佳时进行切换
- 监控、调试并随时间改进代理行为
- 理解代理所运行的加密特定环境
这不是开发者的工作，也不是社区经理的工作，而是一个 运营者 角色，连接这两个世界。
信任阶梯
在 AI 代理操作中，最难的问题之一是信任校准。你不能在第一天就赋予代理完全的自主权，但也不能要求对每个操作都进行人工批准，否则它就会变成一个被美化的待办清单。
我使用四层系统：
| 类别 | 描述 |
|---|---|
| Class 0（只读） | 代理可以自由读取文件、数据库、缓存数据和公共 API。无需批准。 |
| Class 1（内部） | 研究、分析、起草、内部流水线更新。自主——代理在此可以快速行动。 |
| Class 2（面向外部） | 发送消息、提交申请、发布内容。代理准备好所有内容后，会向我发送批准请求。我进行审查并批准或拒绝。 |
| Class 3（禁止） | 法律承诺、金融交易、身份敏感操作。严格禁止。代理甚至不能尝试规避。 |
这不仅仅是良好实践——它决定了代理是有用还是危险。每个部署 AI 代理的加密项目都需要考虑这一点，而大多数并未如此。
技能差距是机遇
AI‑agent 市场预计将从 $7.84 B 增长至 $52.62 B，至 2030 年（年复合增长率 46.3 %）。Web3 在 2025 年新增 66,494 个岗位，回升 47 %。这两大趋势的交叉点——加密原生 AI‑agent 运营——正是未来的方向。
但几乎没有人已经站在这个位置。能够在加密环境中部署、管理和改进自主 AI 代理的人才极其稀缺。这并非因为技术难以实现，而是因为两种技能——深度的加密原生理解和动手的 AI‑agent 运营——很少重叠。
如果你身处加密领域，却不学习如何操作 AI 代理，你将被甩在后面。不是被代理本身淘汰，而是被懂得如何运行它们的人超越。
入门指南
你不需要在第一天就构建一个拥有 41 项技能的自治系统。可以从以下步骤开始：
选择框架
- ElizaOS：如果你在构建 Web3 原生代理。
- OpenClaw：适用于通用、高度可定制的代理。
- LangChain / CrewAI：如果你更倾向于使用 Python。
从一个定时任务开始
让你的代理按计划扫描单一数据源，并展示它发现的内容。招聘网站、Telegram 频道、链上事件——只要与你的工作相关即可。尽早构建信任梯度
在赋予代理任何外部能力之前，先定义哪些是自治的、哪些需要审批、哪些是禁止的 之前。逐步添加技能
每项新能力都应解决实际问题，而不仅仅是展示技术。迭代监控与防护措施
持续记录操作、审查结果，并随着代理证明其可靠性而收紧信任梯度。
通过小而有目的的步骤，你将从“我有一个 AI 代理”转变为“我 运营 一个为我的加密项目创造真实价值的 AI 代理”。
将所有内容记录在数据库中。
不要使用 markdown 文件或 JSON。使用具有模式和查询的真实数据库。SQLite 完全可以满足需求。当你想了解代理的行为时，它会派上用场。
代理终将到来，关键在于是你在运行它们，还是被它们取代。
我撰写关于 AI 代理、加密运营以及两者交叉的内容。关注我的 Dev.to 获取更多信息。