Децентралізовані фінанси: еволюція інтелектуальних технологій: від автоматизованих інструментів до AgentFi

У поточній криптоіндустрії стабільні монети та DeFi застосування є одними з небагатьох перевірених напрямків, які мають справжній попит і довгострокову цінність. Водночас, різноманітні Агенті поступово стають практичною формою реалізації, спрямованою на користувачів, у сфері штучного інтелекту, ставши ключовим проміжним рівнем, який з'єднує можливості ШІ та потреби користувачів.

У сфері інтеграції Crypto та AI, особливо в напрямку, де технології AI підтримують застосування Crypto, поточні дослідження зосереджені на трьох типовій сценах:

1. Діалогово-інтерактивний агент: переважно орієнтований на спілкування, супровід, асистентство. Незважаючи на те, що більшість все ще є оболонками загальних великих моделей, завдяки низькому бар'єру входу та природній взаємодії, в поєднанні з токенами стимулювання, став одним з перших форматів, які вивели на ринок для залучення уваги користувачів.
2. Інформаційно-інтеграційний агент: зосереджений на розумній інтеграції онлайн та на ланцюгу інформації. Kaito, AIXBT та інші досягли успіху в сфері інтеграції пошуку інформації онлайн, але інтеграція даних на ланцюгу все ще перебуває на стадії дослідження, і поки немає помітних проектів.
3. Стратегічний агент виконання: основними напрямками є агентські платежі та виконання стратегій DeFi, зосереджені на оплаті стейблкоінами. Цей тип агентів глибше інтегрується в логіку ончейнової торгівлі та управління активами, що має потенціал подолати обмеження спекуляцій, сформувати інтелектуальну інфраструктуру виконання з фінансовою ефективністю та стійким доходом.

Ця стаття буде зосереджена на еволюційних шляхах інтеграції Децентралізованих фінансів та ШІ, розглядаючи їх розвиток від автоматизації до інтелектуалізації, аналізуючи інфраструктуру, простір сценаріїв та ключові виклики агентів виконання стратегій.

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

У розвитку DeFi, що стає все більш інтелектуальним, ми можемо розділити можливості системи на три етапи: Automation (автоматизовані інструменти), Intent-Centric Copilot (асистент, орієнтований на наміри) та AgentFi (онлайн-агент).

• Автоматизація більше схожа на тригери правил (Rule Trigger): виконує фіксовані завдання на основі попередньо встановлених умов, такі як арбітраж, ребалансування, взяття прибутку та зупинка втрат, не може генерувати стратегії і не може працювати самостійно.
• Copilot впроваджує можливості розпізнавання намірів та семантичного аналізу, користувачі вводять природною мовою, система розуміє, розкладає та пропонує шляхи виконання, але врешті-решт все ще потребує підтвердження користувача, ланцюг виконання не є замкнутим.
• AgentFi представляє собою повний "сприйняття → міркування/генерація стратегій → виконання на ланцюзі → еволюція" інтелектуальний замкнутий цикл, що є агентом (Agent) з можливостями автономного виконання на ланцюзі та постійної еволюції.

| Вимірювання | Автоматизація Інфраструктури | Інтент-Центрований Копілот | AgentFi | |----------|-----------------------------|----------------------------|---------------------| | Основна логіка | Спрацьовування правила + Виконання умов | Визначення наміру + Керівництво операцією | Закритий цикл стратегії + Самостійне виконання | | Спосіб виконання | Виконання за заданими умовами (if-then) | Розуміння інструкцій користувача, допомога в розподілі операцій | Повністю автономне сприйняття, оцінка, виконання | | Користувацька взаємодія | Не потрібно взаємодії, виконання пасивного тригера | Користувач виражає намір через prompt, система допомагає розібрати | Не потрібно людської взаємодії, може співпрацювати з людиною/агентом | | Рівень інтелекту | Низький, автоматизація процесів | Середній, наявність інтерактивного розуміння | Високий, автономна генерація та еволюція стратегій | | Стратегічні можливості | Немає, виконує задані завдання | Обмежені, залежать від інструкцій користувача | Сильні, можуть самостійно навчатися та оптимізувати комбінації | | Складність впровадження | Низька, переважно бекенд-сервіси | Середня, потрібен сильний дизайн фронтенду | Висока, необхідна глибока співпраця AI/інфраструктури виконання | | Виконання в мережі | ✅ Спостереження ❌ Прийняття рішень ( Фіксовані правила спрацьовують ) ✅ Підтримка простого виконання | ✅ Спостереження ✅ Прийняття рішень ⚠️ Виконання потребує підтвердження користувача | ✅ Спостереження ✅ Прийняття рішень ✅ Повний замкнутий цикл виконання в мережі | | Типові представники | Gelato, Mimic | HeyElsa.ai, Bankr | Giza ARMA |

Щоб визначити, чи проект насправді належить до AgentFi, потрібно перевірити, чи він відповідає 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 заздалегідь визначені стратегії, а здатність самостійно розробляти план дій на основі контексту)
3. Можливість самостійно виконувати операції в ланцюгу (без взаємодії з користувачем, здатність виконувати складні операції, такі як swap/lend/stake тощо)
4. Має стійкий стан та здатність до еволюції (Агент має життєвий цикл, може тривало працювати та самостійно коригуватися на основі зворотного зв'язку)
5. Мати архітектуру Agent-Native (наприклад, спеціалізований Agent SDK, середовище виконання під керуванням, проміжне ПЗ для Agent тощо)

Іншими словами, автоматизована торгівля ≠ Copilot, ще ≠ AgentFi: автоматизована торгівля є лише "правилом тригера", Copilot хоча й може зрозуміти наміри користувача та надати рекомендації щодо дій, все ж залежить від участі людини; а справжній AgentFi – це "інтелектуальний агент, що має сприйняття, міркування та здатність до автономного виконання на ланцюгу", який може завершити стратегічний цикл та безперервно еволюціонувати без людського втручання.

!

Аналіз адаптивності смарт-сценаріїв Децентралізованих фінансів

У системі Децентралізованих фінансів (DeFi) основні сценарії застосування можна умовно розділити на категорії обігу та обміну активів і прибуткових фінансів. Ми вважаємо, що між цими двома категоріями існують суттєві відмінності в їхній адаптації до розумних шляхів:

Один. Сцени обігу та обміну активів

Сцени обігу та обміну активів базуються на атомарному взаємодії, включаючи Swap-транзакції, крос-ланкові мости, введення та виведення фіатних валют тощо. Їх суттєвою характеристикою є "інтенційно-орієнтоване + одноразове атомарне взаємодія". Процес транзакції не включає стратегії доходу, підтримку стану та еволюційну логіку, в основному підходить для легкого виконавчого шляху Intent-Centric Copilot і не є частиною AgentFi.

Оскільки порог вхідних вимог до інженерії є досить низьким, а взаємодія проста, наразі більшість проектів DeFAI на ринку перебувають на цій стадії, вони не складають замкнуту систему AgentFi; однак для деяких складних стратегій Swap (таких як арбітраж між активами, хеджування LP, ребалансування з використанням кредитного плеча тощо) насправді потрібні можливості AI Agent, наразі це все ще 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 | Одноразова атомарна операція (як обмін монет), без накопичення стратегічного стану, підходить для виклику Copilot. | Крос-ланцюговий міст | ❌ Ні | ❌ Слабкий | ✅ Легко реалізувати | Крос-ланцюгова передача є посередницькою, не включає стратегічне планування та коригування, участь ШІ є вкрай низькою. | | Фіатні вклади та виведення | ❌ Ні | ❌ Немає | ❌ Неконтрольовано | Висока залежність від CeFi каналів та регуляторних процедур, агент в мережі не може автономно ініціювати операції | | Агрегатна оптимізація | ⚠️ Не обов'язково | ⚠️ Часткова адаптація | ✅ Середній | Переважно з автоматизованими інструментами, якщо можливо комбінувати ціни з декількох платформ або максимізувати шлях доходу, може виконуватись легким агентом, але важко довгостроково еволюціонувати в інтелектуального агента | | ✅ Комбіновані свопи | ✅ Можливість отримання прибутку | ✅ Неповний | ❌ Важко реалізувати | Наприклад, арбітраж між активами, безстрокове хеджування LP, динамічне коригування позицій тощо, потребують складного стратегічного механізму підтримки, наразі знаходяться на прототипному етапі без доступних агентів |

Два, фінансові сцени на основі доходу від активів

Фінансові сцени, пов'язані з доходами від активів, мають чіткі цілі доходу, складний простір стратегічних комбінацій та динамічні вимоги до управління станом, що природно відповідає моделі "закритого циклу стратегій + автономне виконання" від AgentFi. Її основні характеристики такі:

• Кількісні цілі доходу (APR / APY) полегшують агенту формування оптимізаційної функції;
• Просторовий потенціал стратегічних комбінацій великий, охоплює багаті активи, різні терміни, різні платформи, численні взаємодії;
• Операції потребують частого управління та реального коригування, підходять для виконання та підтримки на базі смарт-агентів (Agent).

| Рейтинг | Категорія сцени | Чи є постійний дохід | Сумісність з AgentFi | Складність реалізації | Опис | |--------|------------------------------------|------------|-----------------|----------|---------------------------------------------| | 1 | Ліквідність майнінг | ✅ Так | ✅✅✅ Дуже високо | ❌ Високо | Стратегії потрібно часто коригувати (наприклад, повторні інвестиції, міграція, двоє басейнів стратегій тощо), найкраще підходить для розгортання AI стратегії. | 2 | Позика | ✅ Так | ✅✅✅ Дуже високо | ✅ Низько | Коливання процентних ставок + стан застави може бути прочитаний, ризикове попередження та автоматичне коригування легко реалізувати | | 3 | Pendle (PT/YT права на дохід) | ✅ Так | ✅✅ Високо | ❌ Високо | Термін та структура доходу різноманітні, комбінаційна торгівля складна, агенти можуть оптимізувати час купівлі та продажу та стабільність доходу | | 4 | Арбітраж фінансових витрат (Perp/CeFi/DeFi змішаний) | ✅ Так | ✅✅ Високий | ❌ Дуже високий | Арбітраж на декількох ринках має переваги AI, але взаємодія та складність координації поза ланцюгом дуже високі, все ще на стадії дослідження | | 5 | Стейкінг / Рестейкінг / Комбінування стратегій LRT | ⚠️ Фіксований дохід | ⚠️ Умовна адаптація | ⚠️ Середній | Статичний стейкінг не підходить для Agent, але динамічні комбінації, такі як LST + Lending + LP, можуть бути залучені. | 6 | RWA (реальні світові активи) | ⚠️ стабільний дохід | ❌ низький | ⚠️ висока відповідність | Стабільна структура доходів, високий бар'єр відповідності, відсутня взаємодія між протоколами, у короткостроковій перспективі немає простору для реалізації стратегії AgentFi |

Обмеженість термінами отримання прибутку, частотою коливань, складністю даних на ланцюзі, труднощами інтеграції між протоколами та комплаєнс-обмеженнями та іншими факторами призводить до значних відмінностей у адаптивності та реалізації різних прибуткових сценаріїв в контексті AgentFi. Рекомендується наступний пріоритет:

Напрямок розміщення бізнесу з високим пріоритетом:

• Позика (Lending / Borrowing): коливання відсоткових ставок легко відстежувати, стандартизована виконавча логіка, підходить для легковагових агентів.
• Ліквідність майнінг (Yield Farming): пули динамічно часті, простір стратегій великий, прибутковість коливається, AgentFi може суттєво оптимізувати річний дохід та ефективність взаємодії, але реалізація проекту має певні виклики;

Довгострокові напрямки для дослідження:

• Торгівля правами на доходи Pendle: чіткий часовий вимір і криві доходу, підходить для управління агентом терміновими ротаціями та арбітражем між пулами;
• Арбітраж з Фондування: теоретичний дохід є значним, потрібно вирішити проблеми виконання між ринками та взаємодії з блокчейном, складність інженерії велика;
• Динамічна комбінаційна структура LRT: статичне ставлення не підходить, можна спробувати стратегії LRT + LP + Lending для автоматичного коригування.
• Управління багатократними активами RWA: важко реалізувати в короткостроковій перспективі, Agent може надати допомогу в оптимізації портфеля та стратегії погашення;

!

Проект, що автоматизує сцену Децентралізовані фінанси

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

Gelato є однією з перших інфраструктур автоматизації Децентралізованих фінансів, яка раніше надавала підтримку виконання завдань з умовним триггером для протоколів, таких як Aave, Reflexer, але зараз вона перетворилася на постачальника послуг Rollup as a Service. Наразі основною ареною автоматизації в блокчейні також стали платформи управління активами DeFi (DeFi Saver, Instadapp). Ці платформи інтегрують стандартизовані модулі автоматичного виконання, включаючи налаштування ордерів за лімітами, захист від ліквідації, автоматичну ребалансировку, DCA, стратегічні сітки тощо. Крім того, ми бачимо деякі більш складні проекти платформ автоматизації Defi:

Mimic.fi

Mimic.fi є автоматизованою платформою на блокчейні