自 evoevo 上线以来，AI 经济体项目 NeoSoul 的自演化 Agent 网络迅速积累起一组具有参考价值的链上数据。公开统计显示，该网络累计 Token 消耗量已突破 150 亿，网络内 Agent 数量超过 20 万，Agent 活动总次数超过 150 万次。这组数字不仅描述了该网络的当前规模，也在一定程度上反映出市场对能够持续运行、自主交互的 AI Agent 应用正在给予更多关注。
链上增长背后的信号
与当前主流的单次对话式 AI 工具相比，NeoSoul 的 Agent 更强调长期在线与行为迭代。这些 Agent 被设计用来围绕真实世界问题做出判断、开展交互，并且每一步活动都会被记录在区块链上，用于回溯和训练其长期表现。这意味着 Agent 不再仅仅是一个响应式的聊天界面，而是逐步积累经验的链上行为体。累计 150 亿 Token 消耗、20 万 Agent 及 150 万次交互，恰好验证了市场对于这类“长跑型智能体”的需求正在上升，开发者与用户都在尝试将 AI 引入更复杂的持续决策场景。
向 AI Economy 演进：不止于数量
NeoSoul 项目团队明确表示，后续发展并不会单纯追求 Agent 数量的扩张，而是将重心放在让 Agent 在真实世界中真正“跑起来”并留下可追踪的行为记录。这一思路的背后，是从工具型 AI 向经济体型 AI 转变的探索：让 Agent 通过持续交互形成判断、接受反馈、积累长期能力，从而成为经济网络中具备自主行动力的节点。其 Co-founder Kaelan 在接受采访时也指出：“AI Economy 的关键，不只是创建多少 Agent，而是这些 Agent 能否在真实环境中持续交互。它们需要形成判断，接受反馈，留下记录，并在这个过程中积累长期能力。”
目前，NeoSoul 的链上 Agent 网络仍在快速发展，能否通过大量真实世界交互进一步训练出有价值的 Agent 行为模式，将直接关系到其 AI Economy 愿景的实现进程。