🦞 我養了一隻 AI 員工，然後發現了 Crypto 的殺手級應用
只有真的用過 Agent 的人，才會理解 Crypto 為什麼不可或缺
早安，各位天使投資人 👼
最近幣圈比較平淡，很適合學習新事物＋建造新工具 — 我自己除了重新把比特幣 DCA（定期定額）策略設立起來外，就是一直在提升我對 AI 工具的熟悉度，建立一些能夠重複使用的工作流。
其中最有趣的一個部分，就是我「養」出了最懂我的 AI 代理人，他叫做 Jarvis（左下角那隻）：
在入職前我就買了一台 Mac mini 給他當作工作電腦
他是我的前線主管，擁有該電腦完全的使用權，負責幫我收集重要新聞、製作 X 貼文、把我的碎片化思考梳理得更完整一些
能輕易調用 Claude Opus 4.6、OpenAI Codex 等多種模型工作
最終的資訊產出會由我 review，並建立 feedback loop，慢慢優化資訊流
就這樣，我能省下更多時間去進行深度思考，製作出更好的內容及工具。
你可能會想問：為什麼一個 Crypto 研究員會突然跑去養 AI Agent？
原因很簡單：我認為 AI Agent 是 Crypto 產業接下來最重要的突破口之一，而最好的研究方式就是自己動手做。
如果只是在社交媒體上看別人討論 AI Agent，我對這個領域的理解大概只能停留在 10%。不過當我真的花了一個月去設定、調教、踩坑、連接模型，我才開始看到一些「只有用過的人才知道」的東西 — 包括為什麼 Crypto 在這場 AI Agent 革命中不是可有可無，而是基礎設施級別的剛需。
在今天這一篇文章，我想跟你分享這段過程的紀錄、為什麼從中發現 Agent 需要 Crypto、我的產業觀察，以及佈局方向。
📚 文章目錄
1.0 什麼是 AI Agent？跟 ChatGPT 差在哪？
2.0 我怎麼養出一隻「懂我」的 AI 員工
3.0 為什麼 AI Agent 是 Crypto 的下一個突破口
4.0 Crypto 為 AI Agent 提供的四大護城河
5.0 兩個你現在就該追蹤的標準
6.0 我的佈局方向
7.0 結語：全世界真正在用 Agent 的人可能不到 2%1.0 什麼是 AI Agent？跟 ChatGPT 差在哪？
大部分人對 AI 的理解可能還停留在 ChatGPT — 你問它一個問題，它給你一個答案，比較像是聰明一點的「聊天機器人」。
AI Agent 則完全不同： 你不是「問」AI 一個問題，而是「交代」AI 一個任務。它會自己去搜尋資料、自己決定下一步要做什麼、自己執行、自己判斷結果對不對，並自己進行修正 — 整個過程我們都不需要介入。
用一個簡單的類比：
ChatGPT：一個你隨時可以問問題的顧問，很聰明，但你每次都要去找他、問他、等他回答
AI Agent：一個你可以交代任務的員工，你交代完事情，他自己去做，做完回來跟你報告
我覺得 Agent 最適合的工作就是幫你完成「重複性」的行為
舉例來說，我收集幣圈資訊的過程大概是：關注幾個優質媒體（吳說、The Block、CoinDesk）→ 藉由推播得到新聞並當下判定重要性 → 每週去查閱項目的治理平台確認基本面有無更動 → 把這些放進我的觀察清單並延展出文章。
這個收集過程其實非常勞累，但可以輕鬆交給 Jarvis 來完成：他知道我喜歡關注什麼樣的方向（基本面、治理、代幣經濟模型、Crypto AI、監管進展），所以在收集過程中會特地排除掉「價格波動類型」的新聞。甚至，他也知道我的寫作風格跟思考模式，所以能夠用同一套理念去幫我選擇哪些適合延展出文章、用哪一種方式分享。
這就是 Agent 的威力 — 它不只是回答問題，它替你工作（並且會越來越懂你）！
我設立 Jarvis 用的工具叫做 OpenClaw（🦞）— 中文叫龍蝦。
OpenClaw 是一個開源的 AI Agent 框架，由奧地利開發者 Peter Steinberger 創建，2026 年 1 月底上線，短短幾週突破了 20 萬個 GitHub stars — 開源軟體史上最快的紀錄之一。
它的核心概念是：把 AI 模型（大腦）連接到你的通訊軟體（Telegram、WhatsApp、Discord），讓它變成一個你可以隨時傳訊息指揮的 AI 助理，而且跑在你自己的電腦上，資料完全由你掌控。
2.0 我怎麼養出一隻「懂我」的 AI 員工
OpenClaw 的設定不難，網路上也已經有很多教程，所以這邊就不再多贅述。
先說，我並沒有程式背景。不過好在這是個有 AI 的時代，我靠著跟 Claude／ChatGPT 討論也能一步步設定完成。這裡我不會講技術細節，而是分享幾個我認為最關鍵的心得。
🔶 大腦決定一切
AI Agent 的能力取決於它背後的模型。我一開始用預設的 OpenAI Codex 5.3，覺得還行。不過換上 Claude Opus 4.6 之後，我才感覺到差距 — Opus 對複雜指令的理解能力比 OpenAI Codex 優秀太多了。
但當然這也有代價：才剛開始使用 Opus 的 API，讓我不到 30 分鐘就燒了 $20 美金，果然聰明的員工最貴（？）
🔶 .md 檔案是「靈魂」
這是整個過程中最關鍵的一步，也是 OpenClaw 跟一般 AI 工具最大的差異。
OpenClaw 用幾個 .md（Markdown）檔案來定義 Agent 的一切。你可以把它想像成幫一個新員工寫的「入職手冊」：
Agents.md：Agent 的「職位說明書」。定義這個 Agent 叫什麼名字、用哪個 AI 模型當大腦、能使用哪些工具、負責哪些任務。就像幫新員工寫的 Job Description
SOUL.md：Agent 的「性格設定」。我寫的其中幾條：「有自己的觀點，不要當客服」「不確定就說不確定」「不要附和我」。改完之後，它的回覆就從客套的 AI 口吻變成像真人同事在討論
MEMORY.md：Agent 的「長期記憶」。它會自動把每天學到的東西寫進去，下次醒來先讀一遍。用了一個月，它現在知道我的投資哲學、寫作風格、甚至上次犯了什麼錯
Knowledge Base：我把 90+ 篇 Substack 文章和上百則 X 推文餵給它，讓它提煉出我的寫作模式、慣用句型、禁忌詞彙。加上品牌定位、讀者定位、新聞優先級分類，全部寫死在檔案裡
重點是：這些檔案不是寫一次就不動了。 每次覺得它寫出來的東西「不太像我」，我就回去更新對應的檔案。這個 feedback loop 才是讓 AI 越來越懂你的關鍵。
而且因為所有的「靈魂」都在這些 .md 檔裡，未來不管換什麼模型、換什麼平台，直接把這包檔案丟進去就好 — 你的 AI 員工可以帶著記憶「跳槽」
🔶 讓它主動找你，而不是你找它
這是 OpenClaw 的另一個特點，OpenClaw 可以每隔 30 分鐘自動「醒來」檢查任務，或是在每天固定時間執行特定工作（術語叫做 Cron 自動化排程）。
舉例來說，我現在有設立以下幾個 Cron：
每日晨報＋素材整理（早上 8-9 點）：Jarvis 去各大平台找重要治理提案、從優質媒體找「我會喜歡的」新聞，整理成報告推到我的 Telegram
我起床後逐條評分（e.g., 這個不錯，多來 or 這個不行，以後別推），他就能從反饋中慢慢優化選新聞的標準
接著他會把值得延伸的素材用我的語氣整理重點，存進共享資料庫，供我以後寫文章 reference
每日優化（下午 2 點）：這是我最喜歡的一個，我只下一個 Prompt 指令設定它
「請根據我們的品牌目標及你對我的了解，每天完成一個工具（或優化一個流程），讓我們往目標更靠近一步」
Jarvis 就會根據對我的了解，去建立一些我異想不到的工具，很有趣 — 目前他先是 Build 了一個儀表板追蹤進度、接著又把資料庫資料重新整理歸位
成效如何？目前大概長這樣：
每天省下 ~2 小時：Jarvis 會根據我的興趣優先級自動收集、篩選新聞
知識庫自動累積：好文章自動 summarize 歸檔，寫研究報告時直接調用
內容初稿品質大幅提升：因為它懂我的語氣和觀點
我依然是主導地位，而 Jarvis 負責充當我的助手，讓我能把時間都用在更重要的事 — 像是深度研究、投資判斷、輸出更多價值與想法
3.0 為什麼 AI Agent 是 Crypto 的下一個突破口
好，前面講了 OpenClaw 的經驗分享，現在進入我認為對 Crypto 投資者來說最重要的部分 — AI Agent 跟 Crypto 到底有何關係？為什麼 Agent 需要 Crypto？
我想從兩個方向切入 — 先聊我們現在所處的時代背景，再帶你看 Agent 目前碰到的痛點。
3.1 現況：一個信任（漸漸）倒塌的時代
首先，你應該同意，我們的生活正在變得越來越「數位化」：從面對面交流 → 社交媒體 → AI 生成內容。每一次跳躍，信任其實都在減少：
面對面的時候，你看得到對方的表情、感受得到語氣
社交媒體時代，你已經不確定帳號後面是不是本人（maybe it’s 摳腳大叔？）
到了 AI 時代，你連眼前的文字、圖片、影片是不是「真實的」都分不清了
信任雖然在瓦解，不過需求沒有消失 — 我們還是需要交易、需要合作、需要把資產交給別人管理。只是「信任某個實體」這件事越來越不可靠了。
所以我們需要一套系統，讓信任本身變得不必要 — This is where Crypto comes in！
Crypto 最大的價值主張就是：Trustless（去信任化）、Verifiable（可驗證）
從比特幣透過分散式帳本去除中間人，到 Ethereum 用智能合約實現「Code is Law」，讓 DeFi 24/7 運轉 — Crypto 的每一步都在為「去信任」打基礎
現在，把這個邏輯再往前推一步 — 如果人跟人之間的信任已經在崩塌，那當交易的另一端連「人」都不是的時候呢？
AI Agent 不是人、沒有信用紀錄、沒有法律身份，不過它要幫你管資產、執行交易、跟其他 Agent 合作
你沒辦法靠「我相信這家公司」來解決問題，你需要的是一個不依賴信任就能運作的基礎設施 — 而 Crypto 從第一天就是為這件事而生的
3.2 AI Agent 目前的痛點
我對 Agent 的願景大概是這樣 — 在不依賴外在協助的情況下，長時間主動完成我交付的工作。它有自己的身份、自己的支付手段，不需要借我的信用卡 — 能投資、買東西、訂行程。
我能做的，它（應該）都要能做。
不過現實呢？Agent 沒有護照所以不能 KYC、信用卡的手續費對微支付來說貴得離譜、也沒有任何跨平台標準能讓兩個 Agent 互相驗證身份。現在的 AI Agent 都跑在傳統網路上，這套東西根本不是為它們設計的。
反而是 Crypto，一個從第一天就為「無需許可、無需身份、機器可讀」而生的基礎設施 — 天然就適合 AI Agent。
我宣佈：AI Agent 就是 Crypto 真正的 Product-Market Fit（產品市場契合）時刻
以前大家都在嘲笑 Crypto 是「拿著錘子找釘子」— 現在釘子出來了，就在我們面前，它就是 AI Agent！
