無論是 Web2 還是 Web3 的 AI Agent，都以大型語言模型（LLM）作為核心技術基石。可以說，LLM 的崛起讓 AI Agent 成為現實，並為其商業化鋪平了道路。 經過早期技術積累後，LLM 在 2022 年迎來應用爆發。OpenAI 發佈 GPT-3.5，其在自然語言處理技術的方面再次取得重大進步，但此時的 AGI 並未達到 “Agent” 等級。自 2023 年起，全球多家廠商陸續發佈包括 LLaMA、BLOOM、StableLM、ChatGLM 等在內的多個開源大型語言模型（LLM）。Voiceflow 這類 AI Agent 創建平臺也隨之出現，在 2023 年 8 月，Voiceflow 就已經有超過 13 萬個團隊在 Voiceflow 構建 AI Agent。2024 年後，LLM 競爭逐漸激烈，包括 Gemini 2.0、DeepSeek R1 在內的 LLM 升級版和新 LLM 不斷推出，因競爭帶來的逐漸降低的使用成本、越發強大的分析能力以及更多的 AI Agent 工具讓更多人躍躍欲試。 隨著 LLM 的性能不斷提升，AI Agent 不再僅僅是研究領域的概念，而是成為了現實中的工具。2024 年，微軟在 Dynamics 365 中集成了 10 個自主 AI 智能體，這些智能體可以自動完成客服、銷售、財務、倉儲等任務流程。谷歌在同年年底發佈了多模態大模型 Gemini 2.0，並基於此推出了三個新的智能體原型，包括通用大模型助手 Project Astra 和編程助手 Jules。2025 年，OpenAI 推出了首款 AI 智能體 Operator，能夠自動完成諸如編寫代碼、預訂旅行和電商購物等複雜操作。隨著 LLM 企業直接推出 AI Agent，其核心目的是吸引開發者和構建者使用自家 LLM 技術，擴展應用場景並增加營收。這種從研究到應用的過渡，也標誌著 AI Agent 技術進入了新的發展階段。

長期以來，零知識證明技術因其生成過程的高計算開銷和緩慢的速度，被認為是 “理論上完美，實踐中遲緩” 的技術，難以滿足區塊鏈出塊時間的嚴苛要求，阻礙了其在實際場景中的應用。然而在 2025 年，這一局面被徹底扭轉，ZK 性能不再是制約其應用的主要障礙。 一個標誌性的突破是 Succinct 團隊研發的 SP1 Hypercube 證明系統。它成功展示了在一組消費級 GPU 集群上，為超過 93% 的以太坊主網區塊在 12 秒的出塊時隙（Slot）內生成 ZK 證明的能力，平均證明時間僅為 10.3 秒。至於 Succint SP1 Hypercube 為什麼能夠取得如此大的技術進步，可以簡單理解為主要源於以下兩方面改進： 🔹 生成 ZK 證明的過程，需要將區塊鏈交易數據編碼進一個數學多項式，這個編碼結果幫助形成最終的證明。可以想象成把一大堆雜亂的行李塞進箱子。以前用的多項式叫 Univariate Polynomials，不太匹配區塊鏈數據的結構，就像用圓形箱子塞方形物品，總有空隙或擠壓，導致編碼準備工作費時費力、效率低下。SP1 Hypercube 則發明了新多項式（Multilinear Polynomials），更貼合交易數據的多維度特性，這相當於設計出矩形箱子，能完美填充行李。從而大幅縮短了數據編碼的準備時間，讓證明生成從分鐘級加速到秒級，實現實時； 🔹 原來證明生成像單人手工打包，整個過程一步接一步，無法拆分。現在 SP1 Hypercube 用新型算法（包括遞歸聚合和優化協議），允許把大證明拆成多個小證明任務，每個小任務獨立處理，然後輕鬆合併成完整證明。拆分的好處就是能充分利用多核 CPU 或 GPU 並行運算，就像多人同時打包行李，從而整體速度飛昇，能夠趕上 Ethereum 每 12 秒一個塊的節奏，實現實時證明。

1/ 📖 Web3Caff Research 研報上線：《2025 以太坊生態與未來命運推演 2.5 萬字研報：ZK 終局下，一場向內的深刻變革能否在歷史洪流中繼續突圍領先？》 由 @Web3Caff_Res 研究員 @ChromiteMerge 撰寫，系統解析以太坊在 2025 年的技術革新、生態重構與治理轉向：從 L1 重振與 ZK 化，到 L2 轉型與基金會戰略演進，全景式呈現以太坊的關鍵拐點。 閱讀全文👇