今年春节过后，你是否也感觉整个 Web3 世界似乎突然被「龙虾」占领了？

各种 AI Agent、自动化代理、链上 AI 协议层出不穷，从 OpenClaw 到一系列 Agent 框架几乎成为新的叙事核心，但如果把时间线稍微往前拉一点，会发现这场浪潮其实早已有迹可循。

早在 2 月 25 日，英伟达 CEO 黄仁勋最新财报电话会就抛出了一个颇具分量的判断，即 Agentic AI（代理型 AI）已经达到拐点，在他看来，AI 正在发生一场关键转变，不再只是一个工具，而是开始能够主动感知、规划并执行复杂任务。

而当这种「自主性」能力进入 Web3 世界时，一场关于控制权、安全边界以及人类角色的讨论也随之被点燃。

一、Agentic AI：从「助手」进化成「执行者」

在谈论这个话题之前，我们需要先学习 Agentic AI（代理型 AI）这个新概念。

其实从字面意思上也很容易理解，这种 AI 与过去的聊天机器人式 AI 有着本质区别。因为传统 AI 更多是被动响应，你提问，它回答，你输入指令，它生成内容；而 Agentic AI 则具有更强的自主性，它能够主动拆解目标、调用工具、执行多步骤操作，并在反馈循环中不断调整策略。

以近期讨论度颇高的 OpenClaw 为例，它就是尝试让 AI 接管整个电脑硬件上的操作流程：从分析信息，到调用工具，再到与不同系统进行交互，并在复杂目标下持续行动。

换句话说，Agentic AI 有望让 AI 正式从「助手」逐渐变成「执行者」。

当然这一变化背后，也是过去 3 年模型能力、算力资源与工具生态同时成熟的结果，而渗透到 Web3 世界后，这种变化可能会产生更深远的影响，毕竟区块链本身就是一个可编程且可自动执行的金融系统。

当 AI 被赋予代理能力，它理论上可以完成一系列链上操作，例如：

  • 自主发起链上交易（转账、Swap、质押）
  • 与 DeFi 协议交互并执行策略
  • 管理多签钱包或智能合约
  • 根据规则自动完成授权或资金调度

这也意味着 AI 可以自动分析链上数据、自动调用合约、自动管理资产，并在一定程度上代替用户执行交易策略，其实单从技术逻辑来看，AI Agent 与 Web3 的结合几乎是一种天作之合——毕竟区块链本身就是一个可编程、可自动执行的金融系统。

事实上，以太坊社区也已经意识到 AI 与区块链融合所带来的深远影响。2025 年 9 月 15 日，以太坊基金会就专门成立了人工智能团队「dAI」，核心任务是探索 AI 模型在区块链环境中的标准、激励与治理结构，包括如何让 AI 的行为在去中心化环境中具备可验证、可追溯与可协作的特性。

围绕这一目标，以太坊社区正在推动多项关键标准，例如 ERC-8004，旨在构建一个可组合、可访问的去中心化 AI 基础设施层，使开发者能够更容易地构建和调用 AI 模型服务；x402，尝试定义统一的链上支付和结算标准，让用户在链上调用 AI 模型、存储数据或使用去中心化算力服务时，可以完成高效的原子级微支付（延伸阅读《AI Agent 时代的新船票：力推 ERC-8004，以太坊在押注什么？》）。

通过这些尝试，以太坊实际上正在试图回答一个更宏观的问题：如果 AI 成为互联网的重要参与者，那么区块链是否可以成为 AI 经济的价值结算与信任层，这也是为什么不少人将其视为 AI Agent 时代的新「基础设施船票」。

但与此同时，一个新的安全问题也开始浮现。

二、Web4 争议：当 AI 成为互联网的主要行动者

其实在老黄的「暴论」发表之前，加密社区其实已经被另一场争论点燃。

研究者 Sigil 提出了一个颇具争议的观点，即他声称构建了第一个能够自我发展、自我改进甚至自我复制的 AI 系统，并将其称为 Automaton，甚至在他的设想中，未来的「Web4」时代将由 AI 代理主导。

在这一愿景中，AI 代理将能够读取与生成信息、持有链上资产、支付运行成本、在市场中交易并获得收入，说白了，就是 AI 将通过持续参与市场活动，为自己的算力与服务开销「赚钱」，从而形成一个无需人类审批的自我供养循环。

但这一设想也迅速引发争议，Vitalik Buterin 就对这一方向提出了明确质疑，将这一方向评价为「错误」，并认为问题的核心在于「人类与 AI 之间的反馈距离被拉长」，直言如果 AI 的运行周期越来越长，而人类干预越来越少，那么系统很可能会逐渐优化出人类并不真正想要的结果。

简单来说，就是 AI 被赋予了某个目标，但在执行过程中，却可能采取了人类没有预料到的方式，譬如一个 AI 代理如果被设定为「最大化本周收益」，它可能会不断尝试高风险策略，甚至不排除为了 0.1% 的额外年化收益，将资产投入一个未经审计、极高风险的新协议，最终导致本金被黑。

归根结底，在很多情况下，AI 并不会真正理解人类设定目标背后的隐含约束，最近 AI 圈就出现了一件颇具黑色幽默意味的真实案例：

Meta 超级智能实验室（MSL）的 AI 对齐负责人 Summer Yue 在测试 AI Agent OpenClaw 时，AI 代理在执行邮箱整理任务时突然失控，开始批量删除邮件，并无视她多次输入的停止指令，最终她只能跑到电脑前手动终止程序，才阻止 AI 继续删除邮箱。

这一事件虽然只是一次实验事故，但却很好地说明了当系统在执行目标时，一旦丢失关键约束，它往往会忠实地完成目标，而不是理解人类真正的意图。

如果把这种风险放到 Web3 环境中，后果可能更加直接，因为链上交易具有不可逆性，如果 AI Agent 被授权管理钱包或调用合约，一旦 AI Agent 在错误激励下执行操作，资产损失往往无法回滚，一次错误决策就可能造成真实资产损失。

这也是为什么许多研究者认为，随着 AI Agent 的普及，Web3 的安全模型可能需要重新思考。过去的安全问题更多来自代码漏洞或用户误操作，而未来可能会出现新的风险来源——自动化决策系统本身。

三、新时代的矛盾论：AI 驱动的防御革命

当然，AI 技术的发展往往具有双重效应，它既可能扩大了攻击面，但也可能强化防御体系。

事实上，在传统金融体系中，AI 已经被广泛用于风险控制。例如银行通过机器学习识别异常交易，支付系统利用算法检测欺诈行为，网络安全系统则通过 AI 自动识别攻击模式。

类似的能力也正在进入 Web3 领域，由于链上数据公开透明，AI 可以分析交易行为模式，从而识别异常资金流动、可疑授权或潜在攻击路径。

而且在钱包层面，这种能力尤为重要。钱包是用户进入 Web3 世界的入口，也是安全防护的第一道关卡，如果系统能够在用户签名前自动识别风险并进行提示，就可以在关键时刻避免很多误操作。

从这个角度来看，AI 的出现并不是单纯增加风险，而是在改变安全体系的结构。它既可能成为攻击工具，也可能成为新的防御能力。

在 Web3 行业，「安全」与「体验」长期被视为对立命题，但 Agentic AI 的出现让我们相信这个悖论可以被打破，当然前提是安全设计必须重新出发：

  • 最小权限原则：任何 AI 代理都不应默认获得完整的账户控制权，用户应在每次会话中明确授权 AI 代理可以操作的资产范围、金额上限和时间窗口，超出范围的任何操作需重新确认；
  • 人类确认设置：对于高价值操作，如大额转账、新地址授权、合约交互，即便在 AI 代理流程中，也应强制插入人类确认设置，这不是对 AI 的不信任，而是对不可逆操作建立最后防线，让 AI 帮你想清楚，但最后一步永远由人来做；
  • 透明度与可解释性：用户应当能够清晰看到 AI 代理正在做什么和为什么这么做，黑箱操作在 Web3 中尤为危险，未来的 AI 钱包交互应该像飞行记录仪一样，每一步都有清晰的日志和意图说明；
  • 沙盒预演：在 AI 代理真正执行链上操作前，先在模拟环境中预演，譬如展示预期结果、Gas 消耗、影响范围，让用户在确认前就能看到「如果执行，会发生什么」，这将极大降低因 AI 判断偏差导致的意外损失。

总的来看，我们还是可以保持谨慎乐观的，AI 真的可能让 Web3 第一次有机会同时提高安全性与可用性。

写在最后

毫无疑问的是，Agentic AI 的到来，很可能会改变整个互联网的运行方式。

而在 Web3 世界，这种变化会更加明显，未来我们可能会看到 AI 代理管理链上资产、AI 自动执行 DeFi 策略、AI 与智能合约协同工作，但也意味着新的安全挑战也会随之出现，因此关键问题从来不是 AI 是否存在，而是我们是否准备好用正确的方式使用它。

当然，对于普通用户来说，最重要的一点依然没有改变，在 Web3 世界中，安全意识永远是第一道防线。

与大家共勉。