從AI助手到鏈上Agent：Web3錢包的下一次進化

過去一年，AI+Crypto 幾乎是加密行業最擁擠的敘事之一。

最初，市場更關心的是 AI 代幣、去中心化算力、數據網絡，以及各類 AI Agent 概念幣。但進入 2026 年，項目方不再只是討論「AI 會如何改變 Crypto」，而是開始把 AI 放進錢包、交易所、支付協議和鏈上執行流程裡。

短短一週內，三起標誌性事件就先後發生：

• 4 月 24 日，幣安錢包推出 Agentic Wallet，作為專為 AI Agent 打造的獨立無私鑰錢包，具備獨立餘額、可配置權限及即時監控功能，並預設內建 Agentic Wallet Skills，讓 Agent 可在預設邊界內執行自動化操作；
• 4 月 28 日，TON 推出面向 AI Agent 的自託管錢包合約 Agentic Wallet，用戶可在數分鐘內為 AI Agent 設定獨立錢包，使 Agent 在不觸碰用戶私鑰的前提下，自主完成轉帳、Swap、質押等鏈上操作；
• 4 月 29 日，OKX 發布專為 AI Agent 商業行為設計的開放支付標準 Agent Payments Protocol，涵蓋報價、談判、託管、計量、結算、爭議處理等完整商業流程，試圖為未來的 Agent 經濟提供一套可落地的支付與結算框架；

表面上看，這是一場圍繞「讓 AI 接管鏈上執行」的巨頭競賽。但如果把鏡頭拉遠一些，會發現這場競賽真正的草蛇灰線在於權限、複用與共創。

這可能也正是 Web3 錢包下一個十年最重要的變化。

一、AI+Crypto 的發展脈絡

我們可以先梳理一下過去幾年 AI+Crypto 的發展脈絡。

眾所周知，對大多數普通用戶來說，鏈上世界最大的問題，從來都不是沒有資訊，而是資訊太多太雜。譬如一個代幣可能同時出現在 𝕏、Telegram、DEX Screener、區塊瀏覽器、項目文件和各種 KOL 討論裡，而絕大多數用戶又很難在有限時間內，判斷它的收益和風險點藏在哪。

所以，許多錢包和交易平台最先落地的 AI 功能，都是圍繞「資訊理解」展開的。

像幣安錢包今年 1 月上線的幾項 AI 功能就是典型範例：Social Hype 試圖用社交關注度和互動數據排序代幣熱度；Topic Rush 把新興敘事生成主題卡片，並按資金流入階段進行分類；AI Assistant 則在代幣頁面提供敘事、情緒、事件時間線等摘要。

其實這類功能的價值不在於替用戶做決定，而在於協助用戶降低理解門檻。畢竟對鏈上新手而言，一份足夠清晰的 AI 摘要，可能比數十條碎片化推文更有幫助；甚至對資深用戶來說，AI 也可成為資訊篩選器，幫助他們更快鎖定值得進一步研究的線索。

但這還只是第一步。因為在 Crypto 世界中，「看懂」之後，用戶往往還要考慮如何操作，例如授權、跨鏈、如何設定滑點、如何控制風險、如何撤銷權限、如何識別釣魚頁面等等。換言之，若 AI 僅停留在「幫用戶總結資訊」這一層，仍無法真正進入鏈上互動的核心流程。

因此，若將第一階段的 AI 比喻為研究助手，那麼第二階段的 AI，正逐步邁向執行者（延伸閱讀《AI Agent 時代的新船票：力推 ERC-8004，以太坊在押注什麼？》）。

Gemini 推出的 Agentic Trading 就是一個極具代表性的訊號。根據 Gemini 的說明，用戶可透過 MCP 將 AI Agent 接入交易帳戶，讓 Agent 呼叫交易相關 API，完成行情讀取、下單、市場監控與風險管理等動作；Gemini 更將部分交易能力設計成 Trading Skills，例如取得即時行情、查詢買賣價差、讀取 K 線數據等，使 Agent 可如呼叫工具般調用這些模組。

這顯示交易所正重新思考未來用戶與交易系統的互動方式，它可能不再只是點擊按鈕、輸入價格、確認訂單，而是由用戶以自然語言設定目標，再由 AI 協助拆解路徑、調用工具與完成執行。

類似變革亦見於錢包層。

Cobo 的 Agentic Wallet 提出了 Pact 協議，用以定義 Agent 可做什麼、不可做什麼、於何種條件下停止；同時採用 Recipe-driven skill layer 為 Agent 提供預設執行路徑，例如借貸、Swap、DCA、網格策略、微支付等；Coinbase 亦正開發面向 AI Agent 的 Agentic Wallets 和 Agent Skills，並將其與 x402 等機器支付協議結合，使 Agent 可於設定限制內發送、交易、賺取收益，甚至為 API、算力、資料與儲存等資源自動支付。

背後的核心演進，皆指向 Crypto 正為 AI 提供一套可直接調用的金融與帳戶基礎設施。若將上述動作整合於一張圖中觀察，會發現它們在結構上高度收斂——每家機構都在拼裝同樣的四塊拼圖：

• 身份層：Agent 的鏈上身份與可識別性（OKX 的 Agentic Wallet、Coinbase 的 Agent identity）；
• 權限層：用戶對 Agent 的授權細粒度與時效（MetaMask 的 ERC-7715 高級權限、Coinbase 的安全防護欄）；
• 支付層：Agent 的微支付、訂閱、結算（x402、APP、MPP）；
• 執行層：Agent 於交易所／公鏈上下單、跨鏈、呼叫合約（Gemini Agentic Trading、TON Agentic Wallet）；

畢竟在傳統網際網路中，AI Agent 雖可協助搜尋、總結、寫郵件、生成程式碼，但一旦進入支付、授權與資產操作，便會遭遇身分、信任、帳戶與結算等瓶頸；而區塊鏈則天然提供了帳戶、簽章、資產、支付、合約與可追蹤紀錄，使 AI Agent 有機會從「數位助理」進一步蛻變為「鏈上執行者」。

然而，執行能力僅是第一步。

倘若這些基礎設施是在為 Agent「造手」，那麼另一個更關鍵、也更易被忽略的課題是：Agent 的「工作方法」從何而來？

二、AI Agent 所需的不只是錢包，更是可重複使用的 Skill

這正是 Skill 概念值得關注的原因。

如何理解 Skill？它本質上是一種將具體工作方法封裝起來的能力單元。舉例而言，每個 Skill 就像一個資料夾，內含一份 SKILL.md 說明文件，清楚告知 AI：此 Skill 的用途、適用時機與實際操作步驟。

當 Claude 等大模型運作時，只需依使用者意圖動態載入對應 Skill，即可從通用模型轉化為專精於特定任務的 Agent。

此設計看似簡單，甚至略帶「反高科技」色彩，但其真正重要之處在於：Skill 的出現，意味著 Agent 生態的競爭，已不僅是模型參數、推理能力與呼叫速度的較量，更擴展至工作方法、社群知識與可重複使用能力的比拼。

一個 Agent 平台的護城河，可能不再只是「我的模型更大、更快、更聰明」，而是「在我的平台上，專家、企業、開發者與一般用戶能否將自身經驗封裝為可重複使用的資產，並供他人及其他 Agent 持續調用」。

將此觀點套用於錢包產業，將導出一個更富啟發性的命題：錢包邁入 Agent 時代後，下半場的競爭重點，不僅在於「把執行做好」，更在於能否成為用戶沉澱方法、共同創作的工作平台。

事實上，無論是 Gemini 的 Trading Skills、Coinbase 的 Agent Skills，抑或 Cobo 的 Recipe-driven skill layer，其核心皆在執行同一件事：將複雜操作拆解為標準化、模組化、可調用的能力單元。

這對一般用戶尤為重要，因鏈上操作從非單一指令。一次看似普通的 Swap，背後可能涉及代幣辨識、合約地址驗證、授權額度管理、滑點設定、Gas 判斷、釣魚風險識別與交易確認；一次跨鏈，可能涵蓋橋接選擇、到帳時間、手續費、目標鏈資產顯示與失敗處理；一次參與 DeFi，更可能牽涉收益來源、智慧合約風險、清算風險與退出路徑。

這些經驗若僅存在個人腦海中，便難以傳遞；若只寫成一篇普通教學，又難以於真實操作中自動調用。但倘若它們能被沉澱為 Skill、模板、清單或可互動作品，便有機會成為 AI 時代每位用戶皆可重複運用的知識資產。

這亦是錢包於 AI 時代的新價值所在。

綜觀全局，未來錢包賽道真正值得關注的，不只是「AI 能否幫我完成一次操作」，更是這些操作背後的經驗能否被沉澱、重複使用與共同優化。

這也正是 imToken 提出 UI 3.0 時，可進一步延展的方向。

三、下一個十年：AI 時代的錢包願景

客觀而言，十年間，錢包產業已歷經多輪迭代：從助記詞到多鏈資產管理，從 DeFi 到 NFT，從 L2 到帳戶抽象，再到今日的 AI Agent。

然不論產業敘事如何演進，錢包始終面對同一基本課題：如何讓用戶更安全、更自主、更清晰地管理自身鏈上生活。到了 AI 時代，此問題將變得更複雜，也更關鍵。

因為當用戶開始讓 AI 參與鏈上操作，錢包需回答的，不再只是「這筆交易能否簽署」，更包括：這筆交易究竟代表什麼意義？是否符合用戶真實意圖？授權範圍是否合理？風險是否已被充分解釋？尤其若 Agent 出錯，用戶是否仍保有最終控制權？倘若此次操作具價值，用戶能否將經驗沉澱下來，並分享予後來者？

這也正是 UI 3.0 可傳遞的新方向。未來的錢包介面，不只是更好看、更順暢，而是更懂用戶、更能解釋風險、更能承載知識，也更適合用戶共同創作。

由此角度看，imToken 過去一年圍繞 Verifiable UI 所做的思考，構成了 AI 時代錢包的第一道底線（延伸閱讀《從 Kelp DAO 事件到 Verifiable UI：為何「可驗證介面」會是新的去中心化安全底線？》）。

這是個極關鍵、且略顯反直覺的判斷：在多數產業討論中，AI 往往意味著更自然的輸入、更聰明的解析、更流暢的人機對話；但站在錢包視角，AI 越聰明，介面反而越需要被驗證。

Verifiable UI 所欲解決的，正是用戶必須有能力驗證介面本身的真實性——即便中心化服務下線，即便 Agent 提供的解讀出現偏差，用戶仍應保有對資產與互動過程的最終控制權。這與 imToken 多年來堅持的非託管原則同源。

非託管解決的是「私鑰歸誰」的問題；而 Verifiable UI 則進一步解決「我所見的，是否即為我即將簽署的」問題。

正基於此底線，imToken 認為「以確定性約束機率性」更適宜 AI 時代的錢包思維。畢竟無論 AI 多聰明、模型多強大，最終一筆交易能否執行，仍須受限於錢包內部那套確定性的程式碼、規則與權限邊界。錢包不是 AI 的附屬入口，而應是 AI 時代用戶資產安全的最終檢查點。

但除了防禦之外，UI 3.0 還有一條更積極的主軸，即從工具升級為共創平台。當執行逐漸由 Agent 接管，當介面開始具備可驗證性，錢包接下來需回應的問題，便是用戶還能在這裡創造什麼？其背後邏輯，與 Skill 的設計理念完全同構。

當愈來愈多錢包皆接入 Agent、設計權限、提供執行能力，長期差異化未必來自「誰率先接入 AI」，而更取決於用戶能否在此錢包中沉澱屬於自己的作品——例如一段鏈上策略、一個安全規則模板、某特定情境的錢包應用、一份可分享的操作清單，或一個未來可供其他用戶與 Agent 調用的 Skill。

整體而言，錢包過去十年的演進，是由「地址簿＋簽章器」，邁向「DApp 瀏覽器」，再進化至「多鏈入口」；下一個十年，它所要回答的問題可能是：當 Agent 替我執行，當介面由我驗證，我還能在這裡共同創造什麼？

因為當用戶開始讓 AI 參與鏈上操作，錢包需回答的不再只是「這筆交易能否簽署」，還包括：這筆交易究竟是什麼意思？是否符合用戶真實意圖？授權範圍是否合理？風險是否已被充分解釋？用戶能否將本次操作經驗沉澱下來，並分享給後來者？

這也正是 UI 3.0 可傳遞的新方向：未來的錢包介面，不只是更好看、更順暢，而是更懂用戶、更能解釋風險、更能承載知識，也更適合用戶共同創作。

這意味著用戶不只是來分享故事，也能一同沉澱作品，例如一個「如何安全新增代幣」的 Skill、一個「首次使用 Layer2」的互動式指南、一個「識別釣魚授權」的風險清單、一個「硬體錢包冷儲存」的流程模板，甚至是一條適合新手的錢包學習路徑。

這些作品不一定一開始就很複雜，它可以是一張圖、一段教學、一份操作清單、一個安全提醒模板，也可以是未來可供 AI Agent 調用的 Skill 原型。

關鍵在於，用戶從「被教育者」轉變為「共同創作者」。

這或許是 AI 時代用戶教育最值得期待的轉變：知識不再僅由專案方單向輸出，而是由真實用戶於真實情境中持續補充、修正、驗證與重複使用。

結語

回顧過往，AI+Crypto 的結合正快速從概念邁向產品。

交易所開始讓 AI 接入帳戶與交易能力，錢包開始為 Agent 設計資產權限與執行邊界，支付協議開始探索機器之間的自動結算，Skill 與 Recipe 則開始將複雜操作轉化為可重複使用的模組。

這些變革最終指向的，或許並非一個「所有事情皆由 AI 完成」的世界，而是一個用戶能力被重新放大的世界。在這個世界中，錢包仍是入口，但它不再只是資產入口，而是身分、授權、知識、操作與共創的入口。

對 imToken 而言，十週年不僅是回顧過去十年陪伴用戶走過的鏈上旅程，更是一次面向未來的邀請：誠摯邀請每一位用戶，將自身的經驗、疑問、方法與作品沉澱下來，共同參與建構 AI 時代的錢包知識網絡。

畢竟真正具生命力的 Agent 生態，競爭的不只是模型，更是共同創作的社群。

而錢包，或許正是這個社群最自然的起點，也是大家下一個十年，一起要走的路。