Еволюція DeFi: від автоматизованих інструментів до AgentFi

У поточній криптоіндустрії платежі стейблкоїнами та застосування Децентралізованих фінансів є одними з небагатьох перевірених напрямків з реальною потребою та довгостроковою цінністю. Водночас різні агенти поступово стають практичною формою реалізації інтерфейсу для користувачів у галузі штучного інтелекту, стаючи ключовим проміжним шаром, що з'єднує можливості штучного інтелекту та потреби користувачів.

У сфері інтеграції Crypto та AI, особливо в напрямку зворотного впливу технологій AI на застосування Crypto, наразі дослідження в основному зосереджені на трьох типовних сценах:

1. Діалоговий інтерактивний агент: в основному орієнтований на чат, супровід, асистенти, хоча більшість все ще є оболонками загальних великих моделей, але завдяки низькому порогу розробки, природному інтерактиву та додатковій токенній мотивації, став однією з перших форм, що вийшли на ринок для залучення уваги користувачів.

2. Агент інформаційної інтеграції: зосереджений на інтелектуальній інтеграції онлайн- та блокчейн-інформації. Kaito, AIXBT та інші досягли успіху в обробці онлайн, але не блокчейн-інформації, тоді як інтеграція даних на блокчейні все ще перебуває на стадії дослідження і не має явних провідних проектів.

3. Агент стратегічного виконання: основними напрямками є оплата стабільною монетою та виконання DeFi-стратегій, що розширює два основних напрямки: Agent Payment та DeFAI. Такі агенти глибше інтегруються в логіку ончейнових транзакцій та управління активами, маючи можливість подолати обмеження спекуляцій, формуючи інтелектуальну інфраструктуру виконання з фінансовою ефективністю та стійкими доходами.

Ця стаття зосередиться на еволюційних шляхах інтеграції Децентралізованих фінансів та штучного інтелекту, розгляне їхні етапи розвитку від автоматизації до інтелектуалізації, проаналізує інфраструктуру, сценічний простір та ключові виклики агентів виконання стратегій.

Децентралізовані фінанси智能化三阶段：Automation、Copilot与AgentFi的跃迁

У еволюції інтелектуальних DeFi ми можемо розділити системні можливості на три етапи: Automation (автоматизовані інструменти), Intent-Centric Copilot (асистент, орієнтований на наміри) та AgentFi (розумні агенти на блокчейні).

• Автоматизація більше схожа на тригери правил (Rule Trigger): виконує фіксовані завдання на основі попередньо заданих умов, такі як арбітраж, ребалансування, фіксація прибутку та стоп-лоси, не може генерувати стратегії і не може працювати самостійно.

• Copilot впроваджує можливості розпізнавання намірів та семантичного аналізу, користувачі через природну мову вводять запити, система їх розуміє, розкладає на частини та пропонує шляхи виконання, але в кінцевому підсумку все ще потрібно підтвердження від користувача, ланцюг виконання не є замкненим.

• AgentFi представляє собою повний "сприйняття → міркування/генерація стратегії → виконання на ланцюгу → еволюція" розумний замкнений цикл, що є агентом (Agent), здатним до автономного виконання на ланцюгу та безперервної еволюції.

| Вимір | Автоматизована Інфраструктура | Копілот, орієнтований на намір | AgentFi | |------|-------------|------------------------|---------| | Основна логіка | Спрацьовування правил + Виконання умов | Розпізнавання намірів + Керівництво діями | Закритий цикл стратегій + Автономне виконання | | Спосіб виконання | Виконання на основі заздалегідь визначених умов (якщо-тоді) | Розуміння команд користувача, допомога у розділенні операцій | Повністю автономне сприйняття, судження, виконання | | Користувацька взаємодія | Не потрібно взаємодії, виконання пасивного тригера | Користувач виражає наміри через prompt, система допомагає розділити | Не потрібно людської взаємодії, може співпрацювати з людиною/агентом | | Рівень інтелекту | Низький, автоматизація процесів | Середній, наявність взаєморозуміння | Високий, самостійна генерація та еволюція стратегій | | Стратегічні можливості | Немає, виконує заздалегідь встановлені завдання | Обмежені, залежать від інструкцій користувача | Сильні, можуть самостійно навчатися та оптимізувати комбінації | | Складність впровадження | Низька, переважно бекенд-сервіси | Середня, потрібен сильний фронтенд-дизайн | Висока, потрібна глибока співпраця AI/інфраструктури виконання | | Виконання на ланцюгу | ✅ Спостереження ❌ Прийняття рішень ( Фіксовані правила спрацьовують ) ✅ Підтримка простого виконання | ✅ Спостереження ✅ Прийняття рішень ⚠️ Виконання потребує підтвердження від користувача | ✅ Спостереження ✅ Прийняття рішень ✅ Повний замкнений цикл виконання на ланцюгу | | Типові представники | Gelato, Mimic | HeyElsa.ai, Bankr | Giza ARMA |

!

Щоб визначити, чи справді проект належить до AgentFi, потрібно перевірити, чи відповідає він принаймні трьом з п'яти основних критеріїв:

1. Автономне сприйняття стану/ринкових сигналів на ланцюгу (не статичний вхід, а реальний моніторинг)
2. Мати можливість генерувати стратегії та комбінувати їх (не попередньо визначені стратегії, а здатність самостійно розробляти план дій на основі контексту)
3. Можливість самостійно виконувати операції в ланцюзі (без взаємодії з користувачем, здатність виконувати складні операції, такі як swap/lend/stake)
4. Має стійкий стан та еволюційні можливості (Агент має життєвий цикл, може тривало працювати та самостійно коригуватися на основі зворотного зв'язку)
5. Має архітектуру Agent-Native (наприклад, спеціалізований Agent SDK, кероване середовище виконання, проміжне програмне забезпечення Agent тощо)

Іншими словами, автоматизована торгівля ≠ Copilot, ще ≠ AgentFi: автоматизована торгівля є лише "триггером правил", Copilot хоч і може зрозуміти наміри користувача та надати рекомендації щодо дій, але все ще залежить від людської участі; а справжній AgentFi - це "інтелект, що має сприйняття, міркування та здатність до самостійного виконання на блокчейні", який може завершити замкнуте коло стратегії та продовжувати еволюцію без втручання людини.

Аналіз адаптивності сценаріїв Децентралізованих фінансів

У системі Децентралізованих фінансів (DeFi) основні сценарії застосування можна умовно розділити на категорії обігу та обміну активів та фінансових інструментів з прибутком. Ми вважаємо, що ці дві категорії мають суттєві відмінності в адаптації до шляхів інтелектуалізації:

Один. Сцени обігу та обміну активів

Сцени обігу та обміну активів в основному базуються на атомарних взаємодіях, включаючи Swap-трейдинг, кросчейн мости, вхід та вихід фіатних грошей тощо. Їх суттєвою характеристикою є "інтенційно-орієнтоване + одноразове атомарне взаємодію", процес торгівлі не передбачає стратегій отримання прибутку, підтримки стану та еволюційної логіки, в основному підходить для легкого виконання шляхів Intent-Centric Copilot і не належить до AgentFi.

Оскільки його інженерний бар'єр є низьким, а взаємодія проста, наразі більшість проектів класу DeFAI на ринку перебувають на цій стадії, і вони не складають замкнутий цикл AgentFi; проте для деяких складних стратегій Swap (таких як арбітраж між активами, хеджування LP з постійною ліквідністю, ребалансування з важелем тощо) насправді потрібні можливості AI Agent, які наразі знаходяться на ранній стадії дослідження.

| Категорія сцени | Чи є постійний дохід | Сумісність з AgentFi | Складність реалізації | Опис | |---------|------------|--------------|------------|------| | Swap交易 | ❌ Ні | ⚠️ Часткова адаптація (лише Intent交易 не є AgentFi) | ✅ Легко реалізувати | Один атомарний процес (наприклад, обмін монет), без накопичення стратегічного стану, підходить для виклику Copilot. | Крос-чейн міст | ❌ Ні | ❌ Слабкий | ✅ Легко реалізувати | Крос-чейн є посередницькою передачею, не передбачає стратегічного планування та коригування, участь ШІ мінімальна. | Фіатні перекази | ❌ Ні | ❌ Немає | ❌ Неконтрольовано | Висока залежність від CeFi каналів та регуляторних процесів, агент на ланцюгу не може самостійно ініціювати операції | | Агрегаційна оптимізація | ⚠️ Не обов'язково | ⚠️ Часткова адаптація | ✅ Середній | В основному за допомогою автоматизованих інструментів, якщо можливо поєднати报价 з кількох платформ або максимізувати прибуток, може виконуватися легким агентом, але важко досягти довготривалої еволюції інтелектуального агенту | | ✅ Комбіновані свопи | ✅ Можливість отримання прибутку | ✅ Неповнолітній | ❌ Важко реалізувати | Такі як арбітраж між активами, довгострокове хеджування LP, динамічне управління позицією тощо, потребують складного стратегічного двигуна, на даний момент знаходяться на етапі прототипу без доступних агентів |

Два, фінансові сценарії доходів від активів

Фінансові сценарії з доходністю активів мають чіткі цілі доходу, складний простір комбінацій стратегій та динамічні вимоги до управління станом, що природно відповідає моделі "закритого циклу стратегії + автономне виконання" AgentFi. Її основні характеристики такі:

• Кількісні цілі прибутковості (APR / APY) полегшують агенту створення функцій оптимізації;
• Стратегічний комбінаторний простір широкий, охоплює багато активів, багато термінів, багато платформ, багато процесів взаємодії;
• Операції потребують частого управління та реального коригування, підходять для виконання та підтримки з боку смарт-агентів (Agent) на блокчейні.

| Ранг | Категорія сцен | Чи є постійний дохід | Сумісність з AgentFi | Складність реалізації | Опис | |-----|---------|------------|--------------|---------|------| | 1 | Ліквідність майнінг | ✅ Так | ✅✅✅ Дуже високо | ❌ Високо | Стратегія потребує частого динамічного коригування (наприклад, повторне інвестування, міграція, двоє басейнів тощо), найкраще підходить для розгортання AI стратегії. | 2 | Позика | ✅ Так | ✅✅✅ Дуже високо | ✅ Низько | Коливання відсоткових ставок + читабельний стан застави, ризикове попередження та автоматичне налаштування легко реалізуються | | 3 | Pendle (торгівля правами на доходи PT/YT) | ✅ так | ✅✅ високо | ❌ високо | Строки і структура доходу різноманітні, комбінаційна торгівля складна, інтелектуальні системи можуть оптимізувати час купівлі-продажу та стабільність доходу | | 4 | Арбітраж з фінансовою ставкою (Perp/CeFi/Децентралізовані фінанси змішаний) | ✅ Так | ✅✅ Високий | ❌ Дуже високий | Арбітраж на кількох ринках має переваги AI, але взаємодія та складність координації поза ланцюгом є надзвичайно високими, все ще на стадії дослідження | | 5 | Стейкінг / Рестейкінг / LRT стратегічні комбінації | ⚠️ Фіксований дохід | ⚠️ Умовна адаптація | ⚠️ Середній | Статичний стейкінг не підходить для Agent, але динамічні комбінації з багатьма LST+Lending+LP та іншими агентами можуть бути залучені | | 6 | RWA (реальні світові активи) | ⚠️ стабільний дохід | ❌ низький | ⚠️ високі вимоги до відповідності | стабільна структура доходу, високий поріг відповідності, відсутність взаємодії між протоколами, короткостроково не має простору для реалізації стратегії AgentFi |

!

Обмеженість термінами доходу, частотою коливань, складністю даних на ланцюгу, труднощами інтеграції між протоколами та обмеженнями відповідності призводять до значних відмінностей у адаптивності та інженерній реалізації різних сценаріїв доходу в вимірах AgentFi. Рекомендується наступний пріоритет:

Напрямок реалізації бізнесу з високим пріоритетом:

• Позика (Lending / Borrowing): Легкість відстеження коливань процентних ставок стандартним виконанням логіки, підходить для легковагових агентів.
• Ліквідність майнінг (Yield Farming): басейни динамічні та часті, простір комбінацій стратегій великий, доходи коливаються, AgentFi може суттєво оптимізувати річну дохідність та ефективність взаємодії, але реалізація проекту має певні виклики;

Середньо- та довгострокові можливі напрямки для інвестицій:

• Торгівля правами на дохід Pendle: Часовий вимір та криві доходу чіткі, підходять для управління агентом термінами обігу та арбітражу між пулами;
• Арбітраж за Funding Rate: теоретичний дохід може бути значним, потрібно вирішити проблеми з виконанням між ринками та взаємодією поза ланцюгом, складність інженерії велика;
• Динамічна комбінація LRT: статичне ставлення не підходить, можна спробувати автоматично налаштувати стратегії LRT + LP + Lending тощо.
• Управління багатоскладовими активами RWA: важко реалізувати в короткостроковій перспективі, Agent може надати допомогу в оптимізації портфеля та стратегії погашення;

Проект з інтелектуалізації сцен DeFi

1. Автоматизовані інструменти ( Automation Infra ): тригери правил та виконання умов

Gelato є однією з перших інфраструктур автоматизації Децентралізованих фінансів, яка раніше надавала підтримку для виконання умовних завдань для протоколів, таких як Aave та Reflexer, але тепер вона перетворилася на постачальника послуг Rollup as a Service. Наразі основною ареною автоматизації в ланцюгу також стали платформи управління активами DeFi (DeFi Saver, Instadapp). Ці платформи інтегрують стандартизовані модулі автоматичного виконання, включаючи налаштування лімітних ордерів, захист від ліквідацій, автоматичне ребалансування, DCA, стратегії сітки тощо. Крім того, ми бачимо деякі більш складні проекти платформ автоматизації Defi:

Mimic.fi

Mimic.fi є онлайновою автоматизованою платформою, що обслуговує розробників та проекти в сфері Децентралізовані фінанси, підтримує створення програмованих автоматизованих завдань на таких ланцюгах, як Arbitrum, Base, Optimism. Її основа реалізує автоматичне виконання міжпротокольних операцій за допомогою тригерів "if-then". Архітектура поділяється на три рівні: Planning (визначення завдань і тригерів), Execution (широке розповсюдження намірів та аукціон виконання) і Security (трикратна перевірка та контроль безпеки). Наразі використовується спосіб підключення через SDK, продукт все ще на початковій стадії розгортання.