Finance décentralisée : Évolution vers l'intelligence : des outils automatisés à AgentFi

Dans l'industrie actuelle de la cryptographie, les paiements en stablecoins et les applications de Finance décentralisée sont parmi les rares secteurs ayant une demande réelle et une valeur à long terme prouvées. En même temps, la diversité des Agents devient progressivement une forme concrète d'interface utilisateur dans l'industrie de l'IA, devenant une clé intermédiaire reliant les capacités de l'IA aux besoins des utilisateurs.

Dans le domaine de la fusion entre Crypto et AI, en particulier dans la direction où la technologie AI nourrit les applications Crypto, l'exploration actuelle se concentre principalement sur trois scénarios typiques :

1. Agent interactif de dialogue : principalement axé sur le chat, l'accompagnement et les assistants, bien que la plupart soient encore des modèles généraux encapsulés, ils ont réussi à atteindre le marché et à attirer l'attention des utilisateurs grâce à leur faible barrière de développement, à leur interaction naturelle et à l'ajout d'incitations par des tokens.
2. Agent d'intégration d'information : se concentre sur l'intégration intelligente des informations en ligne et sur la chaîne. Kaito, AIXBT et d'autres ont déjà réussi dans le domaine de l'intégration de la recherche d'informations en ligne mais hors chaîne, tandis que l'intégration des données sur la chaîne est encore en phase d'exploration sans projet clairement établi.
3. Agent d'exécution de stratégie : avec le paiement en stablecoins et l'exécution de stratégies DeFi comme axes centraux, il se décline en deux grandes directions : Agent Payment et DeFAI. Ce type d'Agent s'intègre plus profondément dans la logique des transactions sur la chaîne et de la gestion des actifs, avec l'espoir de surmonter les limitations de la spéculation et de former une infrastructure d'exécution intelligente disposant d'une efficacité financière et de revenus durables.

Cet article mettra l'accent sur l'évolution de la fusion entre la Finance décentralisée et l'IA, en retraçant ses étapes de développement de l'automatisation à l'intelligence, et en analysant l'infrastructure, l'espace de scénarios et les défis clés des agents d'exécution de stratégies.

Finance décentralisée intelligent trois phases : Automation, Copilot et le saut vers AgentFi

Dans l'évolution intelligente de la Finance décentralisée, nous pouvons diviser les capacités du système en trois étapes : Automation (outils automatisés), Intent-Centric Copilot (assistant piloté par l'intention) et AgentFi (agents intelligents sur la chaîne).

• L'automatisation est davantage comme un déclencheur de règles (Rule Trigger) : elle exécute des tâches fixes basées sur des conditions prédéfinies, telles que l'arbitrage, le rééquilibrage, la prise de profit et les arrêts de perte, sans pouvoir générer de stratégies ni fonctionner de manière autonome.
• Copilot a introduit la capacité de reconnaissance des intentions et d'analyse sémantique, les utilisateurs saisissent en langage naturel, le système comprend, décompose et suggère des chemins d'exécution, mais nécessite finalement la confirmation de l'utilisateur, la chaîne d'exécution n'est pas bouclée.
• AgentFi représente un cercle intelligent complet de "perception → raisonnement/génération de stratégie → exécution on-chain → évolution", et est un agent (Agent) capable d'exécution autonome on-chain et de capacités d'évolution continue.

| Dimension | Infra automatisée | Copilot centré sur l'intention | AgentFi | |----------|-----------------------------|----------------------------|---------------------| | Logique de base | Déclenchement de règles + Exécution de conditions | Reconnaissance d'intention + Guidage d'opération | Boucle de stratégie + Exécution autonome | | Mode d'exécution | Déclenchement basé sur des conditions prédéfinies (si-alors) | Comprendre les instructions de l'utilisateur, aider à décomposer les opérations | Perception, jugement et exécution entièrement autonomes | | Interaction utilisateur | Pas d'interaction nécessaire, déclenchement passif | L'utilisateur exprime son intention via un prompt, le système aide à décomposer | Pas d'interaction humaine nécessaire, peut collaborer avec des humains/Agents | | Niveau d'intelligence | Faible, automatisation des processus | Moyen, compréhension interactive | Élevé, génération et évolution de stratégies autonomes | | Capacité stratégique | Aucune, exécution des tâches prédéfinies | Limitée, dépend des instructions de l'utilisateur | Forte, capable d'apprentissage autonome et d'optimisation des combinaisons | | Difficulté de mise en œuvre | Faible, services backend axés | Moyenne, nécessite une forte conception d'interaction frontend | Élevée, nécessite une collaboration approfondie entre l'IA et l'infrastructure d'exécution | | Exécution sur chaîne | ✅ Perception ❌ Décision ( Règles fixes déclenchées ) ✅ Support d'exécution simple | ✅ Perception ✅ Décision ⚠️ Exécution nécessite la confirmation de l'utilisateur | ✅ Perception ✅ Décision ✅ Exécution complète en boucle fermée sur chaîne | | Représentants typiques | Gelato, Mimic | HeyElsa.ai, Bankr | Giza ARMA |

Pour déterminer si un projet appartient réellement à AgentFi, il faut vérifier s'il satisfait à au moins trois des cinq critères essentiels suivants :

1. Perception autonome de l'état de la chaîne/de signaux du marché (pas d'entrées statiques, mais surveillance en temps réel)
2. Capacité à générer et à combiner des stratégies (pas de stratégies prédéfinies, mais la capacité à élaborer un plan d'action en fonction du contexte)
3. Peut exécuter des opérations sur la chaîne de manière autonome (sans interaction de l'utilisateur, capable d'exécuter des opérations complexes telles que swap/lend/stake)
4. Avoir un état durable et une capacité d'évolution (L'agent a un cycle de vie, peut fonctionner à long terme et s'ajuster de lui-même en fonction des retours)
5. Doté d'une architecture Agent-Native (comme un SDK Agent dédié, un environnement d'exécution hébergé, un middleware Agent, etc.)

En d'autres termes, le trading automatisé ≠ Copilot, et encore moins ≠ AgentFi : le trading automatisé n'est qu'un "déclencheur de règles", Copilot peut comprendre l'intention de l'utilisateur et fournir des recommandations d'action, mais dépend toujours de la participation humaine ; tandis que le véritable AgentFi est un "agent doté de capacités de perception, de raisonnement et d'exécution autonome sur la chaîne", capable de compléter le cycle stratégique et d'évoluer en continu sans intervention humaine.

Analyse de l'adaptabilité intelligente des scénarios de Finance décentralisée

Dans le système de la Finance décentralisée, les principaux cas d'application peuvent être grossièrement classés en deux catégories : la circulation et l'échange d'actifs et la finance à rendement. Nous pensons que ces deux catégories de cas présentent des différences significatives en termes d'adaptabilité sur la voie de l'intelligence.

Un, Circulation et échange d'actifs

Les scénarios de circulation et d'échange d'actifs reposent sur une interaction atomique, incluant les transactions Swap, les ponts inter-chaînes, et les entrées/sorties de monnaies fiduciaires. Leur caractéristique essentielle est "intention dirigée + interaction atomique unique", le processus de transaction n'impliquant pas de stratégies de rendement, de maintenance d'état ou de logique d'évolution. Cela convient principalement aux chemins d'exécution légers du Copilot Centré sur l'Intention et ne fait pas partie de l'AgentFi.

En raison de son faible seuil d'entrée technique et de son interaction simple, la plupart des projets DeFAI sur le marché se trouvent à ce stade, ce qui ne constitue pas des agents intelligents en boucle fermée comme AgentFi ; cependant, pour certaines stratégies Swap complexes et avancées (telles que l'arbitrage inter-actifs, la couverture perpétuelle LP, le rééquilibrage avec levier, etc.), il est en réalité nécessaire d'intégrer les capacités des agents AI, et nous en sommes actuellement à une phase d'exploration précoce.

| Catégorie de scène | Revenu continu ? | Compatibilité AgentFi | Difficulté de mise en œuvre | Description | |----------------|------------|-------------------------------|------------|----------------------------------------------------| | Échange Swap | ❌ Non | ⚠️ Compatibilité partielle (seulement les transactions Intent ne sont pas des AgentFi) | ✅ Facile à réaliser | Opération atomique unique (comme l'échange de jetons), sans accumulation d'état de stratégie, adapté pour l'appel de Copilot. | | Pont inter-chaînes | ❌ Non | ❌ Faible | ✅ Facile à réaliser | Le transfert inter-chaînes est intermédiaire, ne nécessite pas de planification ou d'ajustement stratégique, la participation de l'IA est très faible. | Monnaie fiduciaire dépôt/retrait | ❌ Non | ❌ Aucun | ❌ Incontrôlable | Dépend fortement des canaux CeFi et des processus de conformité, l'agent en chaîne ne peut pas initier d'opérations de manière autonome | | Optimisation agrégée | ⚠️ Pas nécessairement | ⚠️ Adaptation partielle | ✅ Moyenne | Principalement basé sur des outils d'automatisation, si plusieurs plateformes de cotation ou chemins de maximisation des bénéfices peuvent être combinés, cela peut être exécuté par un Agent léger, mais il est difficile d'évoluer un agent intelligent à long terme | | ✅ Échange de combinaisons | ✅ Potentiel de gains | ✅ Non mature | ❌ Difficile à réaliser | Des stratégies complexes telles que l'arbitrage inter-actifs, le hedging perpétuel LP, l'ajustement dynamique de position, etc., nécessitent un moteur de stratégie complexe, et sont actuellement au stade prototype sans Agent disponible |

Deux, scénarios financiers de rendement d'actifs

Les scénarios financiers liés aux revenus d'actifs possèdent des objectifs de rendement clairs, un espace complexe de combinaisons de stratégies et des besoins de gestion d'état dynamiques, ce qui s'accorde naturellement avec le modèle "boucle de stratégie + exécution autonome" d'AgentFi. Ses caractéristiques principales sont les suivantes :

• Les objectifs de rendement quantifiables (APR / APY) facilitent l'établissement de la fonction d'optimisation par l'Agent ;
• L'espace des stratégies est vaste, couvrant de multiples actifs, échéances, plateformes et processus d'interaction.
• Les opérations nécessitent une gestion fréquente et des ajustements en temps réel, adaptées à l'exécution et à la maintenance par des agents (Agent) sur la chaîne.

| Classement | Catégorie de scène | Revenus continus | Compatibilité AgentFi | Difficulté d'ingénierie | Description | |--------|------------------------------------|------------|-----------------|----------|---------------------------------------------| | 1 | Minage de liquidité | ✅ Oui | ✅✅✅ Très élevé | ❌ Élevé | La stratégie nécessite des ajustements dynamiques fréquents (comme le réinvestissement, la migration, les stratégies à double pool, etc.), idéale pour déployer des agents stratégiques d'IA | | 2 | Prêt | ✅ Oui | ✅✅✅ Très élevé | ✅ Faible | Fluctuation des taux d'intérêt + État des garanties lisible, avertissement de risque et rééquilibrage automatique faciles à réaliser | | 3 | Pendle (échange de droits de rendement PT/YT) | ✅ Oui | ✅✅ Élevé | ❌ Élevé | La durée et la structure des rendements sont variées, le trading combiné est complexe, les agents intelligents peuvent optimiser le timing des achats et des ventes ainsi que la stabilité des rendements | | 4 | Arbitrage des frais de financement (mélange Perp/CeFi/Finance décentralisée) | ✅ Oui | ✅✅ Élevé | ❌ Très élevé | L'arbitrage multi-marchés a un avantage en IA, mais l'interaction et la complexité de la coopération hors chaîne sont très élevées, et il est encore en phase d'exploration | | 5 | Combinaisons de stratégies de Staking / Restaking / LRT | ⚠️ Revenus fixes | ⚠️ Adaptation conditionnelle | ⚠️ Moyen | Le staking statique n'est pas adapté pour les Agents, mais les agents dynamiques combinant plusieurs LST+Lending+LP peuvent intervenir | | 6 | RWA (actifs du monde réel) | ⚠️ Rendement stable | ❌ Faible | ⚠️ Haute conformité | Structure de rendement stable, seuil de conformité élevé, interopérabilité limitée entre les protocoles, pas d'espace à court terme pour la mise en œuvre de la stratégie AgentFi |

En raison de multiples facteurs tels que les délais de rendement, la fréquence des fluctuations, la complexité des données sur la chaîne, la difficulté d'intégration entre protocoles et les restrictions réglementaires, il existe des différences significatives dans l'adaptabilité et la faisabilité technique des différents scénarios de rendement dans la dimension AgentFi. Les priorités sont suggérées comme suit :

Direction de mise en œuvre des affaires à haute priorité :

• Prêt (Lending / Borrowing) : Taux d'intérêt fluctuants faciles à suivre avec une logique d'exécution standardisée, adapté aux agents légers.
• Minage de liquidités (Yield Farming) : les pools sont dynamiques et fréquents, l'espace de combinaison des stratégies est vaste, et les rendements fluctuent fortement. AgentFi peut optimiser de manière significative le rendement annuel et l'efficacité des interactions, mais la mise en œuvre technique présente certains défis ;

Directions de mise en place à explorer à moyen et long terme :

• Trading des droits de revenu Pendle : les dimensions temporelles et les courbes de rendement sont claires, adaptées à la gestion par Agent des rotations d'échéance et des arbitrages entre pools ;
• Arbitrage du Taux de Financement : Rendement théorique intéressant, nécessité de résoudre les défis d'exécution inter-marchés et d'interaction hors chaîne, difficulté d'ingénierie élevée ;
• Structure dynamique de combinaison LRT : le staking statique n'est pas adapté, vous pouvez essayer des stratégies telles que LRT + LP + Lending pour un ajustement automatique.
• Gestion de portefeuille multi-actifs RWA : difficile à mettre en œuvre à court terme, l'Agent peut fournir une assistance dans l'optimisation du portefeuille et la stratégie d'échéance ;

Introduction aux projets d'intelligence des scénarios de Finance décentralisée

1. Outils d'automatisation ( Infrastructure d'automatisation ) : Déclenchement de règles et exécution conditionnelle

Gelato est l'une des premières infrastructures d'automatisation DeFi, ayant fourni un soutien à l'exécution de tâches conditionnelles pour des protocoles tels qu'Aave et Reflexer, mais elle s'est maintenant transformée en fournisseur de services Rollup as a Service. Le principal champ de bataille de l'automatisation sur la chaîne s'est également déplacé vers les plateformes de gestion d'actifs DeFi (DeFi Saver, Instadapp). Ces plateformes intègrent des modules d'exécution automatique standardisés, y compris la configuration d'Ordres Limites, la protection contre les liquidations, le rééquilibrage automatique, DCA, des stratégies de grille, etc. De plus, nous observons certains projets de plateformes d'outils d'automatisation DeFi plus complexes :

Mimic.fi

Mimic.fi est une plateforme d'automatisation sur la chaîne.