👉總結一下最新的EvoAgentX框架，以及一些和Web3結合的思考，EvoAgentX是英國格拉斯哥大學研究團隊開發的全球首個AI智能體自進化開源框架。系統部署後可根據任務環境變化自動優化提示詞、工作流結構和記憶模塊，無需人工幹預。

傳統應用場景：🎗️
在股票分析任務中，能隨市場波動動態調整分析邏輯。用戶輸入自然語言任務描述（如分析 A 股財報生成可視化報告），系統自動拆解任務、配置智能體角色（數據抓取、清洗、分析）、構建協作工作流，將傳統數天的開發流程壓縮至 5 分鍾。

與Web3結合的機遇：👏
1️⃣EvoAgentX 可降低 Web3 應用中 AI Agent 的運維成本。例如 DeFi 中自動調整策略的交易機器人，或 GameFi 中動態適應玩家行爲的 NPC，通過鏈上智能合約實現收益分配。

與Web3的現存矛盾：🌟
1️⃣EvoAgentX 依賴大模型算力（如 GPT-4），而 Web3 的分布式算力網路（如 DePIN）當前效率遠低於 AWS 等中心化平台，難以支撐高強度訓練。
2️⃣鏈上數據稀疏且碎片化，難以滿足 AI 訓練需求；鏈下數據引入又可能違背去中心化原則。

結語：Web3 需要什麼樣的 AI？🤔

🎉短期：利用 EvoAgentX 提升 Web3 產品體驗（如自動客服、鏈上分析），以用戶粘性反哺生態。
🎊長期：探索 DAO 治理的 AI 優化社區，讓進化方向由用戶共識驅動，實現技術服務於人。