التمويل اللامركزي و AI: من الأتمتة إلى تطور AgentFi

في صناعة التشفير الحالية، تعتبر مدفوعات العملات المستقرة وتطبيقات التمويل اللامركزي من بين القلائل التي تم التحقق من وجود طلب حقيقي وقيمة طويلة الأجل. في الوقت نفسه، بدأ العديد من الوكلاء في الازدهار ليصبحوا الشكل الفعلي الواجهات المستخدم ضمن صناعة الذكاء الاصطناعي، مما يجعلهم الطبقة الوسطى الرئيسية التي تربط قدرات الذكاء الاصطناعي واحتياجات المستخدم.

في مجال دمج Crypto مع AI، وبشكل خاص في الاتجاه الذي يعود فيه تكنولوجيا AI بفائدة على تطبيقات Crypto، يتركز الاستكشاف الحالي بشكل رئيسي على ثلاثة سيناريوهات نموذجية:

1. وكيل تفاعلي حواري: يركز بشكل أساسي على الدردشة، والمرافقة، والمساعدين، على الرغم من أن معظمها لا يزال عبارة عن نماذج عامة، إلا أن انخفاض عتبة التطوير وتفاعلاتها الطبيعية، بالإضافة إلى حوافز الرموز، جعلتها الشكل الأول الذي تم طرحه في السوق لجذب انتباه المستخدمين.

2. الوكيل من نوع دمج المعلومات: يركز على الدمج الذكي للمعلومات على الإنترنت وعلى السلسلة. حققت كايتو وAIXBT نجاحًا في مجال دمج المعلومات عبر الإنترنت ولكن غير المرتبطة بالسلسلة، بينما لا يزال اتجاه دمج البيانات على السلسلة في مرحلة الاستكشاف ولا يوجد مشاريع بارزة.

3. وكيل تنفيذ الاستراتيجية: يتمحور حول الدفع بالعملات المستقرة وتنفيذ استراتيجيات التمويل اللامركزي، مما يوسع في اتجاهين رئيسيين هما Agent Payment وDeFAI. يتم دمج هذا النوع من الوكلاء بشكل أعمق في منطق التداول وإدارة الأصول على السلسلة، مما يتيح إمكانية تجاوز قيود المضاربة، وتشكيل بنية تحتية ذكية للتنفيذ تتمتع بالكفاءة المالية والعوائد المستدامة.

ستركز هذه المقالة على مسار تطور دمج التمويل اللامركزي والذكاء الاصطناعي، من خلال استعراض مراحل تطورها من الأتمتة إلى الذكاء، وتحليل بنية التنفيذ الاستراتيجية وفضاء السيناريوهات والتحديات الرئيسية.

مراحل الذكاء الاصطناعي في التمويل اللامركزي: Automation و Copilot و AgentFi

في تطور التمويل اللامركزي الذكي، يمكننا تقسيم قدرات النظام إلى ثلاث مراحل: Automation (أدوات الأتمتة) و Intent-Centric Copilot (مساعد مدفوع بالنية) و AgentFi (وكيل ذكي على السلسلة).

• الأتمتة تشبه أكثر مشغل القواعد (Rule Trigger): تنفيذ مهام ثابتة بناءً على شروط مسبقة مثل المراجحة، وإعادة التوازن، وجني الأرباح وإيقاف الخسائر، ولا يمكنها إنشاء استراتيجيات، ولا يمكنها العمل بشكل مستقل.
• تم إدخال قدرة التعرف على النوايا وتحليل المعاني في Copilot، حيث يقوم المستخدمون بإدخال اللغة الطبيعية، ويقوم النظام بفهمها وتحليلها واقتراح مسارات التنفيذ، ولكن يجب على المستخدم تأكيدها في النهاية، لذا فإن سلسلة التنفيذ ليست مغلقة.
• يمثل AgentFi الحلقة الذكية الكاملة "الإدراك → الاستدلال/توليد الاستراتيجية → التنفيذ على السلسلة → التطور"، وهو كيان ذكي (وكيل) يمتلك القدرة على التنفيذ الذاتي على السلسلة والتطور المستمر.

| الأبعاد | بنية تحتية آلية | مساعد مركزي نابع من النية | AgentFi | |----------|-----------------------------|----------------------------|---------------------| | المنطق الأساسي | تفعيل القواعد + تنفيذ الشروط | التعرف على النية + توجيه العمليات | حلقة مغلقة للاستراتيجية + التنفيذ الذاتي | | طريقة التنفيذ | تنفيذ بناءً على شروط مسبقة (إذا-فإن) | فهم تعليمات المستخدم، مساعدته في تفكيك العمليات | إدراك كامل مستقل، حكم، وتنفيذ | | تفاعل المستخدم | لا حاجة للتفاعل، تنفيذ يتم بشكل تلقائي | يعبر المستخدم عن نيته من خلال الطلب، والنظام يساعد في التفكيك | لا حاجة لتفاعل بشري، يمكن التعاون مع إنسان/وكيل | | مستوى الذكاء | منخفض، أتمتة العمليات | متوسط، فهم تفاعلي | عالي، توليد وتطور الاستراتيجيات الذاتية | | القدرة على الاستراتيجية | لا ، تنفيذ المهام المحددة مسبقاً | محدود ، يعتمد على تعليمات المستخدم | قوي ، يمكنه التعلم الذاتي وتحسين التوليفات | | صعوبة التنفيذ | منخفضة، تميل إلى خدمات الواجهة الخلفية | متوسطة، تحتاج إلى تصميم تفاعلي قوي للواجهة الأمامية | عالية، تحتاج إلى تعاون عميق بين الذكاء الاصطناعي / البنية التحتية التنفيذية | | التنفيذ على السلسلة | ✅ الإدراك ❌ القرار ( قواعد ثابتة تُفعّل ) ✅ دعم التنفيذ البسيط | ✅ الإدراك ✅ القرار ⚠️ التنفيذ يحتاج إلى تأكيد مساعدة المستخدم | ✅ الإدراك ✅ القرار ✅ تنفيذ كامل مغلق على السلسلة | | ممثل نموذجي | جيلاتي 、 تقليد | HeyElsa.ai ، مصرفي | جيزة أرما |

لتحديد ما إذا كان المشروع ينتمي حقًا إلى AgentFi ، يجب أن نرى ما إذا كان يستوفي ثلاثة من المعايير الأساسية الخمسة التالية على الأقل:

1. إدراك الحالة على السلسلة/إشارات السوق بشكل مستقل (ليس إدخالاً ثابتاً، بل مراقبة في الوقت الحقيقي)
2. القدرة على توليد وتكوين الاستراتيجيات (ليس استراتيجيات مسبقة، بل القدرة على وضع خطة عمل بناءً على السياق)
3. يمكن تنفيذ العمليات على السلسلة بشكل مستقل (دون تفاعل المستخدم، يمكن تنفيذ عمليات معقدة مثل swap/lend/stake)
4. تمتلك حالة دائمة وقدرة على التطور (الوكيل لديه دورة حياة، يمكنه العمل لفترة طويلة وتعديل نفسه بناءً على التغذية الراجعة)
5. توفر بنية Agent-Native (مثل SDK مخصص للوكيل، بيئة تنفيذ مستضافة، وسيط وكيل، إلخ)

بعبارة أخرى، التداول الآلي ≠ Copilot، وأيضًا لا يساوي AgentFi: التداول الآلي هو مجرد "مفعل القواعد"، على الرغم من أن Copilot يمكنه فهم نوايا المستخدم وتقديم اقتراحات التشغيل، إلا أنه لا يزال يعتمد على المشاركة البشرية؛ بينما AgentFi الحقيقي هو "وكيل يتمتع بالقدرة على الإدراك والاستدلال والتنفيذ الذاتي على السلسلة"، يمكنه إكمال حلقة الاستراتيجية والتطور المستمر دون الحاجة إلى تدخل بشري.

تحليل التكيف الذكي لمشاهد التمويل اللامركزي :

في نظام التمويل اللامركزي (DeFi) ، يمكن تقسيم مشاهد التطبيق الأساسية بشكل عام إلى فئات تحويل الأصول والتبادل وفئات التمويل القائم على العائد. نعتقد أن هناك اختلافات ملحوظة في قابلية التكيف بين هاتين الفئتين في مسار الذكاء.

واحد، سيناريوهات تدفق الأصول والتبادل

تتمحور سيناريوهات تداول الأصول والتبادل حول التفاعل الذري، بما في ذلك معاملات Swap، الجسور عبر السلاسل، والإيداع والسحب بالعملات التقليدية. يتمثل الخصائص الجوهرية لها في "القيادة القائمة على النية + التفاعل الذري الواحد"، حيث لا تتعلق عملية التداول باستراتيجيات العائد أو صيانة الحالة أو منطق التطور، وهي مناسبة في الغالب لمسارات التنفيذ الخفيفة لـ Intent-Centric Copilot، ولا تنتمي إلى AgentFi.

نظرًا لانخفاض عتبة الهندسة وسهولة التفاعل، فإن معظم مشاريع DeFAI في السوق حاليًا في هذه المرحلة، ولا تشكل هذه حلقة مغلقة لوكلاء AgentFi؛ ولكن بالنسبة لبعض استراتيجيات Swap المعقدة ذات المستوى العالي (مثل التحكيم عبر الأصول، والتحوط غير المحدود LP، وإعادة توازن الرافعة المالية، وما إلى ذلك)، فإنها تحتاج في الواقع إلى قدرة وكيل AI للدخول، ولا تزال في مرحلة الاستكشاف المبكر.

| فئة المشهد | هل تحقق عائد مستمر | توافق AgentFi | صعوبة التنفيذ الهندسي | ملاحظات | |----------------|------------|-------------------------------|------------|----------------------------------------------------| | تداول السواب | ❌ لا | ⚠️ توافق جزئي (تداول Intent فقط ليس AgentFi حقيقي) | ✅ سهل التنفيذ | عملية ذرية واحدة (مثل تبديل العملات)، دون تراكم حالة الاستراتيجية، مناسبة لاستدعاء Copilot. | جسر عبر السلاسل | ❌ لا | ❌ ضعيف | ✅ سهل التنفيذ | العبور عبر السلاسل هو نقل وساطة، ولا يتضمن تخطيط أو تعديل استراتيجي، ويكون دور الذكاء الاصطناعي ضئيلاً جداً. | العملات الورقية | ❌ لا | ❌ لا شيء | ❌ غير قابل للتحكم | يعتمد بشكل كبير على قنوات CeFi والإجراءات التنظيمية، ولا يمكن لوكيل سلسلة الكتل البدء بالعمليات بشكل مستقل | | تحسين التجميع | ⚠️ ليس بالضرورة | ⚠️ بعض التوافق | ✅ متوسط | يعتمد بشكل أساسي على أدوات الأتمتة، إذا كان من الممكن دمج عروض الأسعار أو مسارات تحقيق أقصى عائد من منصات متعددة، يمكن تنفيذ ذلك بواسطة وكيل خفيف، ولكن من الصعب أن تتطور ككيان ذكي على المدى الطويل | | ✅ مجموعة تداول Swap | ✅ احتمال الربح | ✅ غير ناضجة | ❌ صعبة التنفيذ | مثل套利 عبر الأصول، التحوط الدائم LP، ضبط المراكز الديناميكية، وغيرها، تحتاج إلى محرك استراتيجيات معقد، وهي حالياً في مرحلة النموذج الأولي وليس لديها وكيل متاح |

اثنان، مشهد التمويل من نوع عائدات الأصول

تتمتع السيناريوهات المالية من نوع عائد الأصول بأهداف عائد واضحة، ومساحة معقدة من استراتيجيات الدمج، واحتياجات إدارة حالة ديناميكية، مما يتناسب بشكل طبيعي مع نموذج "حلقة استراتيجية + تنفيذ ذاتي" الخاص بـ AgentFi. وتتمثل ميزاته الأساسية فيما يلي:

• أهداف العائد القابلة للقياس (APR / APY) تسهل على الوكيل بناء وظيفة تحسين؛
• مساحة مجموعة الاستراتيجيات واسعة، تشمل الأصول المتعددة، والمواعيد المتعددة، والعديد من المنصات، والعديد من عمليات التفاعل؛
• العمليات تحتاج إلى إدارة متكررة وتعديلات في الوقت الحقيقي، مناسبة للتنفيذ والصيانة من قبل وكيل على السلسلة.

| الترتيب | فئة المشهد | هل العائد مستمر | توافق AgentFi | صعوبة التنفيذ | الوصف | |--------|------------------------------------|------------|-----------------|----------|---------------------------------------------| | 1 | تعدين السيولة | ✅ نعم | ✅✅✅ مرتفع للغاية | ❌ مرتفع | تحتاج الاستراتيجيات إلى تعديلات ديناميكية متكررة (مثل إعادة الاستثمار، الانتقال، استراتيجيات الحوض المزدوج، إلخ)، الأنسب لنشر وكيل استراتيجيات الذكاء الاصطناعي | | 2 | الاقتراض | ✅ نعم | ✅✅✅ مرتفع جدًا | ✅ منخفض | تقلبات أسعار الفائدة + حالة الرهن تكون قابلة للقراءة، تحذير المخاطر وإعادة التوازن التلقائي سهل التنفيذ | | 3 | Pendle (تداول حقوق العائد PT/YT) | ✅ نعم | ✅✅ عالي | ❌ عالي | فترة العائدات وبنيتها متنوعة، وتداول المجموعات معقد، يمكن للذكاء الاصطناعي تحسين توقيت الشراء والبيع واستقرار العائدات | | 4 |套利 معدل التمويل (Perp/CeFi/التمويل اللامركزي مخلوط) | ✅ نعم | ✅✅ عالي | ❌ مرتفع جدا | يتمتع التحكيم في الأسواق المتعددة بميزة الذكاء الاصطناعي، لكن التفاعل والتعاون خارج السلسلة معقد للغاية، ولا يزال في مرحلة الاستكشاف | | 5 | تجميع استثمار / إعادة استثمار / استراتيجيات LRT | ⚠️ عائد ثابت | ⚠️ توافق مشروط | ⚠️ متوسط | لا يناسب الرهان الثابت الوكلاء، ولكن يمكن للوكيل الديناميكي الذي يجمع LST + الإقراض + LP وما إلى ذلك الدخول. | 6 | RWA (الأصول من العالم الحقيقي) | ⚠️ عائد ثابت | ❌ منخفض | ⚠️ متطلبات تنظيمية مرتفعة | هيكل العائد ثابت، ومتطلبات الامتثال عالية، وعدم وجود تواصل بين البروتوكولات، ولا توجد مساحة لتطبيق استراتيجية AgentFi على المدى القصير |

بالنظر إلى القيود المفروضة من حيث مدة العائد، وتكرار التقلبات، وتعقيد البيانات على السلسلة، وصعوبة التكامل عبر البروتوكولات، والقيود التنظيمية، فإن هناك اختلافات ملحوظة في قابلية التكيف والجدوى الهندسية لمختلف سيناريوهات العائد في بُعد AgentFi. يُوصى بالأولويات كما يلي:

اتجاهات تنفيذ الأعمال ذات الأولوية العالية:

• الإقراض (Lending / Borrowing): تتبع تقلبات أسعار الفائدة من خلال تنفيذ منطق معياري، مناسب للوكلاء الخفيفين.
• التعدين بالسيولة (Yield Farming): تجمعات ديناميكية بشكل متكرر، مساحة كبيرة لتوليف الاستراتيجيات، تقلبات عالية في العائدات، يمكن لـ AgentFi تحسين العائد السنوي وكفاءة التفاعل بشكل ملحوظ، لكن التنفيذ الهندسي يواجه تحديات معينة؛

اتجاهات التخطيط المتوسطة والطويلة الأجل التي يمكن استكشافها:

• تداول حقوق Pendle: بعد زمني ومنحنى عائد واضح، مناسب لإدارة الوكلاء لتدوير الاستحقاقات والاربتراج بين التجمعات؛
• معدل تمويل套利: العوائد النظرية جيدة، تحتاج إلى حل تحديات التنفيذ عبر الأسواق والتفاعل خارج السلسلة، صعوبة الهندسة مرتفعة؛
• هيكل تركيبة LRT الديناميكي: لا يتناسب مع الرهن الثابت، يمكن تجربة استراتيجيات مثل LRT + LP + الإقراض للتعديل التلقائي.
• إدارة محفظة الأصول المتعددة RWA: من الصعب التنفيذ في فترة قصيرة، يمكن لوكيل تقديم المساعدة في تحسين المحفظة واستراتيجيات الاستحقاق؛

مقدمة عن مشاريع الذكاء الاصطناعي في مشهد التمويل اللامركزي

1. أدوات الأتمتة ( Automation Infra ): تفعيل القواعد والتنفيذ الشرطي

Gelato هي واحدة من البنى التحتية الأولى لأتمتة التمويل اللامركزي، وقدمت سابقًا دعمًا لتنفيذ المهام المستندة إلى الشروط للبروتوكولات مثل Aave وReflexer، لكنها تحولت الآن إلى مزود خدمة Rollup as a Service. حاليًا، انتقل ساحة الأتمتة على السلسلة أيضًا إلى منصات إدارة الأصول في التمويل اللامركزي (DeFi Saver، Instadapp). تدمج هذه المنصات وحدات تنفيذ تلقائية موحدة تشمل إعداد أوامر الحد، والحماية من التصفية، وإعادة التوازن التلقائي، وDCA، واستراتيجيات الشبكة. بالإضافة إلى ذلك، نرى بعض مشاريع منصات أدوات الأتمتة الأكثر تعقيدًا في التمويل اللامركزي:

Mimic.fi

Mimic.fi هو منصة أتمتة على السلسلة تخدم مطوري ومشاريع التمويل اللامركزي ، تدعم بناء مهام أتمتة قابلة للبرمجة على سلاسل مثل Arbitrum و Base و Optimism. يتم تنفيذ العمليات عبر البروتوكولات تلقائيًا من خلال مشغلات قواعد "إذا-ثم" الأساسية. يتكون الهيكل من ثلاث طبقات: التخطيط (تعريف المهام والمشغلات) ، التنفيذ (بث النوايا والمزايدة على التنفيذ) والأمان (التحقق الثلاثي والتحكم في الأمان). حاليًا ، يتم استخدام طريقة الاتصال SDK ، ولا يزال المنتج في مرحلة النشر الأولية.

بروتوكول AFI

AFI Protocol هو شبكة تنفيذ الوكلاء المدفوعة بالخوارزميات، تدعم العمليات الآلية غير المؤمنة على مدار الساعة طوال أيام الأسبوع، وتركز على حل مشكلات التشتت في التنفيذ، وعتبة الاستراتيجيات، واستجابة المخاطر في التمويل اللامركزي.