2026 AI代理經濟展望：重塑身分與價值流動

原文作者： @BlazingKevin_ ，the Researcher at Movemaker

引言：生成式 AI 正邁向「Agent 行為」的結構性躍遷

2026 年，人工智慧將迎來關鍵轉折點——從「生成內容」全面升級為「自主行動」。若 2023–2024 年是大語言模型展現驚豔語言能力的時代，那麼 2026 年將正式確立「AI Agent 經濟」的基礎架構。

根據 a16z Crypto 研究團隊預測，這一年亦是 AI 生產力工具與加密世界價值分配層深度整合的元年。AI 不再只是被動回應指令的助手，而是具備推理、規劃、交易與自主發現能力的主動參與者。

a16z 提出重塑 AI＋Crypto 格局的三大核心趨勢：

1. 科研新範式：由單一 Agent 演進至「Agent-Wrapping-Agent（AWA）」分層協作架構；
2. 金融身分革命：從傳統 KYC（認識你的客戶）邁向 KYA（Know Your Agent，認識你的智能體）；
3. 經濟模型重構：透過納支付（Nano-Payments）與可程式化 IP，解決開放網路長期面臨的「隱形稅」危機。

三者環環相扣：高階科研依賴 Agent 間可信協作；可信協作需明確身分認證（KYA）；而具備身分的 Agent 在存取資料時，必須遵循新型價值交換協議。

1. 新博學家時代：AWA 架構如何推動高階科學研究

2025 年起，「AI 輔助研究」已超越文獻檢索與摘要生成，邁入能實質推理、提出假說、甚至獨立解決博士級難題的新階段。

其核心驅動力，在於從線性提示工程，轉向遞迴式、分層式的 AWA 工作流——讓 AI 成為真正的「數位研究夥伴」。

1.1 推理突破：告別模式匹配，邁向系統性思維

a16z 學者 Scott Kominers 指出，當代 AI 正從「理解指令」進化為「接收抽象指令並給出原創解法」——如同指導博士生般進行高階任務拆解與執行。最新模型展現出類似人類「慢思考」的深層推理能力，打破「隨機鸚鵡」框架。

1.1.1 「有用的幻覺」：科學探索的新引擎

過去被視為缺陷的「幻覺」，在科學發現中正轉化為「生成式探索」機制：

• 蛋白質設計：華盛頓大學運用「全家族幻覺」技術，生成逾百萬種自然界不存在之蛋白質結構；篩選出的新型螢光素酶催化活性媲美天然酶，且底物特異性更高。
• 流體力學突破：藉由物理資訊神經網路（PINNs），研究人員發現納維－斯托克斯方程中前所未見的不穩定奇點，揭示流體運動新規律。

此研究風格的核心精神是：允許模型在抽象空間自由推演（高熵猜想），再以嚴謹驗證器篩選可行路徑。

1.2 AWA 架構解析：分層控制與自我完善

AWA 不僅是多 Agent 對話，更是具備主控權限與執行分工的遞迴式分層結構。

1.2.1 編排者－執行者模式

由「首席研究員 Agent」統籌全局目標，並分解任務予專精「執行者 Agent」群組：

• 效能實證：Anthropic 數據顯示，以 Claude Opus 為主導、Claude Sonnet 為子 Agent 的 AWA 系統，在複雜研究任務表現比單一 Opus 高出 90.2%。
• 關鍵優勢在於「上下文隔離」——主控 Agent 免於冗餘資訊干擾，維持清晰推理脈絡。

1.2.2 反思循環與 MOSAIC 框架

AWA 引入 Reflexion（反思）機制：當執行者失敗，錯誤訊息即送交「批評家 Agent」分析修正。

MOSAIC 框架透過「自我反思 Agent」與「原理生成 Agent」，無需測試案例即可提升科學程式碼準確率。這種「嘗試－反思－重試」閉環，高度模擬人類科學家面對實驗失敗時的思辨過程。

1.3 案例實證：Sakana AI 的「AI 科學家」

2025 年最具代表性的 AWA 實踐，是 Sakana AI 推出的 "The AI Scientist" 全自動科學發現系統。

1.3.1 全流程自動化科研閉環

1. 創意生成：以 NanoGPT 等模板啟動，LLM 充當「突變算子」發想多元方向，同步調用 Semantic Scholar API 檢索文獻確保原創性；
2. 實驗迭代：「實驗者 Agent」撰寫並執行程式碼；若失敗，透過 Aider 工具捕獲錯誤日誌並自主修復，直至產出可視化圖表；
3. 論文撰寫：「作家 Agent」以 LaTeX 完整撰寫摘要、方法、結果，並自動查找引用、生成 BibTeX；
4. 同儕審查：提交至模擬「審查者 Agent」，依 NeurIPS 等頂會標準評分，並支援依意見多輪修改。

1.3.2 經濟效益與品質驗證

該系統產出一篇完整研究論文的計算成本僅約 15 美元。其成果《Compositional Regularization》更成功通過 ICLR 研討會同儕審查。儘管仍存在引用幻覺等限制，但已明確證明 AI 具備執行完整科研流程的能力。

2. KYA：為十億 AI 智能體建立可信身份體系

當 Agent 擁有執行交易與決策權，數位經濟面臨空前身分危機。Catena Labs 執行長 Sean Neville 指出：金融領域「非人類身分（NHI）」數量已達人類員工的 96 倍，部分統計更達 100:1。這些無銀行帳戶、無實名認證、卻以機器速度運作的 Agent，構成巨大合規黑洞。產業正緊急從 KYC 升級至 KYA（Know Your Agent）。

2.1 非人類身分爆發：影子 AI 與治理缺口

2.1.1 「影子 AI」的 96:1 失衡

45% 金融機構承認內部存在未經批准的「影子 AI Agent」，形成脫離治理框架的「身分孤島」：

• 風險場景：雲資源優化測試 Agent 自主購買昂貴保留實例；交易機器人在市場波動時誤觸拋售指令。
• 歸責困境：Agent 違規時，責任歸屬何方？開發工程師？部署主管？還是基礎模型供應商？缺乏 KYA，責任無法釐清。

2.2 KYA 框架：機器經濟的信任基石

KYA 不僅是發放數位身分證，更是涵蓋主體、憑證、權限與聲譽的完整體系。

2.2.1 KYA 三大支柱

1. 主體（Subject）：對 Agent 行為負法律責任之實體，須透過加密方式綁定經 KYC/KYB 驗證之人類或企業帳戶；
2. Agent 身分（DID）：採用 去中心化識別符（Decentralized Identifier） 生成之唯一、不可篡改、跨平台可攜式數位身分；
3. 授權委託（Mandate）：透過 可驗證憑證（Verifiable Credentials, VCs） 簽發之權限聲明，例如：「此 Agent 被授權代表 Alice 於亞馬遜消費，上限 500 美元」。

2.2.2 加密綁定與信任鏈

Agent 發起交易時出示 VC，驗證方只需確認簽章是否出自可信發行者，無需信任 Agent 本身。由此建構「信任鏈」：銀行信任企業 → 企業簽發 VC 給 Agent → 商家驗證 VC → 交易成立。

2.3 協議標準之爭：誰定義下一代 Agent 身分

2.3.1 Skyfire 與 KYAPay

Skyfire 推出開放標準 KYAPay，核心創新為「複合代幣」：

• kya token：載明身分資訊（如「已驗證企業 Agent」）；
• pay token：載明支付能力（如「預授權 10 USDC」）；
• kya+pay token：身分與支付捆綁，實現免填表「訪客結帳」。

2.3.2 Catena Labs 與 ACK（Agent Commerce Kit）

由 USDC 架構師 Sean 創立的 Catena Labs 推出 ACK，目標打造「智能體商業的 HTTP」。ACK 採用 W3C DID 標準 與帳戶抽象技術，讓 Agent 直接掌控鏈上智慧合約錢包，安全性遠超傳統 API 金鑰。

2.3.3 Google AP2 與 x402 擴充協議

Google 推出 Agent Payments Protocol（AP2），以「授權書」管理權限，並與 Coinbase 合作開發 AP2 x402 擴充協議，直接內建加密支付標準。

2.4 智能體信用評分與即時風險管控

KYA 更是數位聲譽體系的起點：

• 鏈上聲譽（ERC-7007）：依據 ERC-7007（可驗證 AI 生成內容代幣標準），Agent 每次成功互動（如期付款、產出高品質程式碼）皆可記錄於鏈上，形成可驗證履歷；
• 即時熔斷：金融機構部署 AI 閘道，一旦偵測 Agent 行為異常（如高頻異常交易），立即撤銷其 VC，啟動「數位壓制」。

3. 經濟重構：破解開放網路的「隱形稅」困局

a16z 的 Liz 指出：AI Agent 正對開放網路課徵「隱形稅」——為服務使用者，大量擷取內容網站資料（上下文層），卻系統性繞過支撐內容生產的廣告與訂閱模式。若不解決，內容生態將加速枯竭。

3.1 「大脫鉤」：零點擊經濟已全面來臨

2025 年，數位出版業見證「大脫鉤」：搜尋量上升，但導向網站的點擊量斷崖式下跌。

3.1.1 流量侵蝕的殘酷現實

• 零點擊率飆升：a16z 預測，2026 年傳統搜尋引擎流量將減少 25%；Similarweb 數據顯示，2025 年零點擊搜尋率已達 65%。
• 點擊率（CTR）崩塌：DMG Media 報告指出，當 AI Overview 出現在搜尋結果頂端時，其內容點擊率暴跌 89%；排名第一的自然結果，在 AI 摘要面前亦損失 34.5% 點擊量。

3.2 從靜態授權到按用量付費：新補償模式興起

產業正從年度數據授權（如 Reddit 與 OpenAI 合約）轉向「按實際使用付費」。

3.2.1 Perplexity 的 Comet Plus 模型

Perplexity AI 推出的 Comet Plus 是早期代表性方案：

• 機制：設立初始 4250 萬美元 收入池；當 AI Agent 引用出版商內容，或代表使用者造訪頁面時，觸發收益分配；
• 分成：出版商可獲得相關收入池最高 80% 分潤，正式承認「機器存取」之商業價值。

3.3 技術標準落地：納支付與微歸因

為擴及全網補償，開放技術標準正加速成熟。

3.3.1 納支付與 x402 協議

沉寂多年的 HTTP 402 狀態碼正式啟用。x402 協議 定義「機器原生支付」標準：

• 工作流程：Agent 請求資源 → 伺服器回傳 402 Payment Required 及價格（如 0.001 USDC）→ Agent 透過 L2 區塊鏈（Base、Solana）或閃電網路自動簽署支付 → 伺服器驗證後開放資料；
• 經濟可行性：x402 結合低手續費鏈，使「納支付」成本近乎為零，突破傳統支付閘道無法處理微額交易之瓶頸。

3.3.2 機器可讀權利：TDMRep 與 C2PA

• TDMRep（文本資料探勘預留協議）：W3C 社群標準，允許網站於 robots.txt 或 HTTP 標頭宣告：「TDM 權利保留，須付費／授權」，提供 Agent 明確二元信號；
• C2PA（內容來源與真實性聯盟）：透過嵌入防篡改「內容憑證」，證明原始出處；即使內容遭 AI 攝取，C2PA 加密簽章仍確保歸因鏈不斷裂，為版稅分配奠基。

3.4 鏈上 IP 所有權：Story Protocol 的可程式化智慧財產權

更根本的變革，是將智慧財產權本身代幣化。Story Protocol 致力打造「可程式化 IP」底層協議：

• 機制：創作者將作品註冊為 Story Network 上之「IP 資產」；
• 自動化授權：資產附帶「可程式化 IP 授權條款」；當 AI Agent 使用該資料時，智慧合約自動執行條款（如「商業使用須支付 5% 版稅」），並即時分潤，創造無需律師介入之高流動性 IP 市場。

3.5 展望：SEO 正邁向 AEO 與 GEO 新紀元

至 2026 年，行銷重心將從 SEO（Search Engine Optimization）全面轉向 AEO（Agent Engine Optimization） 或 GEO（Generative Engine Optimization）：

• 核心目標：不再追求「搜尋排名第一」，而是爭取被 AI 「引用」 或成為其推理過程中的「首選資料來源」；
• 情境式贊助：未來廣告模式將是「上下文注入」——品牌競價進入智能體推理鏈，例如：旅行 Agent 規劃行程時，「記起」某飯店為最佳選項。

4. 結論：迎接 Agent 經濟的正式誕生

2026 年的技術圖景清楚表明：人類中心化的網路基礎設施，與機器中心化的需求之間日益加劇的摩擦，正迫使數位世界進行徹底重建。

1. 科研範式：AI 從輔助角色躍升為自主研究者，AWA 架構以極低成本量產科學發現，將「幻覺」轉化為創造力引擎；
2. 身分體系：KYA 成為金融合規新前沿，賦予數十億 AI 智能體合法經濟身分，使其安全穿梭於全球價值網絡；
3. 經濟模型：網路經濟從「注意力經濟」轉向「價值經濟」——納支付、可程式化 IP、x402、TDMRep 與 Story Protocol 共同構成新經濟鐵軌，根除「隱形稅」，確保資料生產者於零點擊時代持續獲利。

我們正親歷 Agent 經濟 的誕生——在此新經濟體中，軟體不僅協助人類工作，它本身就是生產者、消費者與交易者。

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Movemaker 是由 Aptos 基金會授權，經 Ankaa 與 BlockBooster 聯合發起的首個官方社群組織，專注推動 Aptos 華語區生態之建設與發展。作為 Aptos 在華語區的官方代表，Movemaker 致力於連結開發者、使用者、資金與眾多生態夥伴，共同打造多元、開放、繁榮的 Aptos 生態系統。

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