Децентралізовані фінанси та AI: шлях еволюції від автоматизації до AgentFi

У нинішній криптоіндустрії платежі стейблкоінів та Децентралізовані фінанси є одними з небагатьох перевірених напрямків, які мають реальний попит та довгострокову цінність. Водночас, різноманітні агенти поступово стають реальним втіленням інтерфейсу для користувачів в AI-індустрії, стаючи ключовим проміжним шаром, що з'єднує можливості AI та потреби користувачів.

У сфері злиття Crypto та AI, особливо в напрямку, де технології AI підживлюють застосування Crypto, нині дослідження в основному зосереджені на трьох типових сценаріях:

1. Діалоговий інтерактивний агент: в основному чат, супровід, асистент, хоча більшість все ще є оболонкою загальних великих моделей, але через низький поріг входження та природну взаємодію, в поєднанні з токенними стимулами, став однією з перших форм, що вийшла на ринок для залучення уваги користувачів.

2. Інформаційно інтеграційний агент: зосереджений на інтелектуальній інтеграції онлайн та на ланцюгу інформації. Kaito, AIXBT та інші досягли успіху в галузі інтеграції інформаційного пошуку в онлайн-просторі, тоді як напрямок інтеграції даних на ланцюгу все ще перебуває на етапі дослідження, без помітних проектів.

3. Агент стратегічного виконання: основною метою є виконання стратегій з використанням стабільних монет та Децентралізованих фінансів, що розвиває два основних напрямки: Agent Payment та DeFAI. Такі агенти глибше інтегруються в логіку онлайнових транзакцій та управління активами, маючи потенціал подолати бар'єри спекуляцій та створити інтелектуальну інфраструктуру виконання, яка забезпечує фінансову ефективність та стійкий дохід.

Ця стаття зосередиться на еволюційних шляхах інтеграції Децентралізованих фінансів (DeFi) та штучного інтелекту (AI), розглядаючи їх розвиток від автоматизації до інтелектуалізації, аналізуючи інфраструктуру агентів виконання стратегій, простір застосування та ключові виклики.

Децентралізовані фінанси智能化 три етапи: Automation, Copilot та AgentFi стрибок

В еволюції DeFi ми можемо поділити системні можливості на три етапи: Automation (автоматизовані інструменти), Intent-Centric Copilot (асистент на основі наміру) та AgentFi (ончейн-інтелект).

• Автоматизація більше нагадує тригери правил (Rule Trigger): виконання фіксованих завдань на основі заданих умов, таких як арбітраж, ребалансування, фіксація прибутку та зупинка збитків тощо, не може генерувати стратегії і не може працювати самостійно.
• Copilot впровадив можливості розпізнавання намірів та семантичного аналізу. Користувачі вводять природну мову, система розуміє, розбиває на частини та пропонує шляхи виконання, але в кінцевому підсумку все ще потрібне підтвердження від користувача, виконавчий ланцюг не є замкнутим.
• AgentFi представляє собою повний "сприйняття → міркування/генерація стратегії → виконання в ланцюгу → еволюція" інтелектуальний замкнений цикл, який є агентом (Agent) з автономним виконанням в ланцюгу та здатністю до постійної еволюції.

| Вимір | Автоматизація Infra | Інтент-Центрований Копілот | AgentFi | |----------|-----------------------------|----------------------------|---------------------| | Основна логіка | Тригери правил + Виконання умов | Розпізнавання намірів + Керівництво діями | Закритий цикл стратегій + Автономне виконання | | Спосіб виконання | Виконання на основі заздалегідь визначених умов (якщо-тоді) | Розуміння інструкцій користувача, допомога в розподілі операцій | Повністю автономне сприйняття, оцінка, виконання | | Користувацька взаємодія | Не потрібно взаємодії, виконується пасивне спрацьовування | Користувач висловлює намір через prompt, система допомагає розкласти | Не потрібно людської взаємодії, можна співпрацювати з людиною/Агентом | | Рівень інтелекту | Низький, автоматизація процесів | Середній, наявність інтерактивного розуміння | Високий, автономна генерація та еволюція стратегій | | Стратегічна здатність | Немає, виконує попередньо задані завдання | Обмежена, залежить від інструкцій користувача | Сильна, може самостійно навчатися та оптимізувати комбінації | | Важкість реалізації | Низька, переважно бекенд-сервіси | Середня, потребує сильного фронтенд-дизайну | Висока, потребує глибокої координації AI/інфраструктури виконання | | Виконання на ланцюзі | ✅ Спостереження ❌ Прийняття рішень ( Фіксовані правила тригера ) ✅ Підтримка простого виконання | ✅ Спостереження ✅ Прийняття рішень ⚠️ Виконання вимагає підтвердження користувача | ✅ Спостереження ✅ Прийняття рішень ✅ Повний замкнений цикл виконання на ланцюзі | | Типові представники | Gelato, Mimic | HeyElsa.ai, Bankr | Giza ARMA |

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

1. Автономне сприйняття стану/ринкових сигналів на ланцюзі (не статичний вхід, а реальний моніторинг)
2. Мати можливість генерувати та комбінувати стратегії (не заздалегідь задані стратегії, а можливість самостійно формувати 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 постійний стан та здатність до еволюції (Агент має життєвий цикл, може тривало працювати та самостійно налаштовуватись відповідно до зворотного зв'язку)
5. Мати архітектуру Agent-Native (таку як спеціалізований Agent SDK, кероване середовище виконання, посередницьке програмне забезпечення Agent тощо)

Іншими словами, автоматизована торгівля ≠ Copilot, ще ≠ AgentFi: автоматизована торгівля – це лише "тригери правил", Copilot хоч і може зрозуміти наміри користувача та надати рекомендації щодо дій, але все ще залежить від людської участі; а справжній AgentFi – це "інтелектуальний агент, що має здатність до сприйняття, міркування та автономного виконання на ланцюзі", який може завершити стратегічний цикл та постійно еволюціонувати без людського втручання.

Аналіз адаптивності інтелектуальних сценаріїв Децентралізованих фінансів:

У системі Децентралізованих фінансів (DeFi) основні сценарії застосування можна умовно поділити на категорії обігу та обміну активів, а також на категорії фінансів з прибутком. Ми вважаємо, що між цими двома категоріями існують суттєві відмінності в адаптивності до розумних шляхів:

Один. Сцени обігу та обміну активів

Сцени обігу та обміну активів базуються на атомарних взаємодіях, включаючи торги Swap, міжланцюгові мости, входи та виходи фіатних грошей тощо. Їх суттєва характеристика – це "керування намірами + одноразова атомарна взаємодія". Процес торгівлі не передбачає стратегій отримання прибутку, підтримки стану та еволюційної логіки, в основному підходить для легковагового виконання шляхів Intent-Centric Copilot і не належить до AgentFi.

Оскільки бар'єр для входу у сферу інженерії є відносно низьким, а взаємодія проста, більшість проектів класу DeFAI на ринку наразі перебувають на цьому етапі, що не складає замкнутого кола AgentFi; однак для деяких складних стратегій Swap (таких як арбітраж між активами, хеджування LP, ребалансування з використанням важелів тощо) насправді потрібні можливості AI Agent, і наразі це перебуває 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 (наприклад, обмін монет), без накопичення стратегічного стану, підходить для виклику Copilot. | Кросчейн міст | ❌ Ні | ❌ Слабкий | ✅ Легко реалізувати | Кросчейн є проміжною передачею, не містить стратегії планування та коригування, участь ШІ на краю дуже низька. | | Фіатні кошти | ❌ Ні | ❌ Немає | ❌ Неконтрольовано | Висока залежність від CeFi-каналів та регуляторних процесів, агент на ланцюгу не може самостійно ініціювати операції | | Агресивна оптимізація | ⚠️ Не обов'язково | ⚠️ Часткова адаптація | ✅ Середній | В основному на базі автоматизованих інструментів, якщо можливо об'єднати пропозиції або максимізувати доходи з кількох платформ, може виконуватися легким агентом, але важко тривало еволюціонувати в інтелектуальний агент. | ✅ Комбіновані своп-угоди | ✅ Можливість отримання прибутку | ✅ Недозрілий | ❌ Важко реалізувати | Як-от арбітраж між активами, хеджування LP на постійній основі, динамічне налаштування позицій тощо, потребує складного стратегічного движка, наразі перебуває на стадії прототипу без доступного агенту |

Два, активи доходу фінансові сценарії

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

• Кількісні цілі доходу (APR / APY) полегшують Агенту створення оптимізаційної функції;
• Простір стратегічних комбінацій широкий, охоплює багато активів, багато строків, багато платформ, багато взаємодій;
• Операції потребують частого управління та оперативних налаштувань, підходять для виконання та підтримки з боку смарт-агентів (Agent) на блокчейні.

| Рейтинг | Категорія сцени | Чи є постійний дохід | Сумісність з AgentFi | Складність реалізації | Опис | |--------|------------------------------------|------------|-----------------|----------|---------------------------------------------| | 1 | Ліквідність видобутку | ✅ Так | ✅✅✅ Дуже високо | ❌ Високо | Стратегії потребують частого динамічного коригування (такі як повторна інвестиція, міграція, подвійні стратегії тощо), найкраще підходять для розгортання інтелектуальних агентів AI | | 2 | Позика | ✅ Так | ✅✅✅ Дуже високо | ✅ Низько | Коливання процентних ставок + стан застави можна читати, легка реалізація попередження про ризики та автоматичної переоцінки | | 3 | Pendle (торгівля правами на дохід PT/YT) | ✅ Так | ✅✅ Високо | ❌ Високо | Термін і структура доходу різноманітні, складна комбінована торгівля, штучний інтелект може оптимізувати моменти покупки та стабільність доходу | | 4 | Арбітраж процентних ставок (Perp/CeFi/DeFi змішаний) | ✅ Так | ✅✅ Високо | ❌ Дуже високо | Арбітраж на багатьох ринках має переваги AI, але взаємодія та складність координації за межами ланцюга є надзвичайно високими, все ще на стадії дослідження | | 5 | Стейкінг / Рестейкінг / Комбінація стратегій LRT | ⚠️ Фіксований дохід | ⚠️ Умовна адаптація | ⚠️ Середній | Статичний стейкінг не підходить для Agent, але динамічні комбінації, такі як багато LST + Lending + LP, можуть бути залучені. | 6 | RWA (реальні світові активи) | ⚠️ стабільний дохід | ❌ низький | ⚠️ високі вимоги до відповідності | стабільна структура доходу, високий поріг відповідності, відсутність інтеграції між протоколами, відсутній простір для реалізації стратегії AgentFi в короткостроковій перспективі |

Обмеженість термінами отримання прибутку, частотою коливань, складністю даних на блокчейні, труднощами інтеграції між протоколами та вимогами дотримання норм призводить до значних відмінностей у адаптивності та реалізації різних сценаріїв отримання прибутку в вимірах AgentFi. Рекомендується наступний пріоритет:

Напрямки реалізації бізнесу високого пріоритету:

• Позика (Lending / Borrowing): коливання відсоткових ставок легко відслідковуються за стандартизованою логікою виконання, підходить для легких інтелектуальних агентів.
• Ліквідність майнінг (Yield Farming): басейни динамічні та часті, простір комбінацій стратегій великий, прибуток коливається високо, AgentFi може суттєво оптимізувати річну дохідність та ефективність взаємодії, але реалізація проекту має певні виклики;

Середньо- та довгострокові напрямки для вивчення:

• Торгівля правами на доходи Pendle: часові виміри та криві доходу чіткі, підходять для управління Agent термінами обігу та арбітражу між пулами;
• Арбітраж з Funding Rate: теоретичний дохід може бути значним, потрібно вирішити виклики міжринкової реалізації та взаємодії поза блокчейном, складність інженерії велика;
• Динамічна комбінація LRT: статичне стейкування не підходить, можна спробувати автоматичне коригування стратегій LRT + LP + Lending тощо.
• Управління багатостороннім портфелем RWA: важко реалізувати в короткостроковій перспективі, агент може надати допомогу в оптимізації портфеля та стратегії терміна.

Проект, що представляє інтелектуалізацію сцен DeFi:

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

Gelato є однією з перших інфраструктур автоматизації Децентралізованих фінансів, яка раніше забезпечувала підтримку виконання умовних завдань для протоколів Aave, Reflexer та інших, але наразі вона перетворилася на постачальника послуг Rollup as a Service. Наразі основна арена автоматизації в блокчейні також перемістилася на платформи управління активами DeFi (DeFi Saver, Instadapp). Ці платформи інтегрують стандартизовані модулі автоматичного виконання, включаючи налаштування Limit Order, захист від ліквідації, автоматичну перебалансування, DCA, стратегії сітки тощо. Крім того, ми бачимо частину більш складних проектів платформ автоматизації Defi.

Mimic.fi

Mimic.fi є автоматизованою платформою на блокчейні, яка обслуговує розробників і проекти в сфері Децентралізовані фінанси, підтримуючи створення програмованих автоматизованих завдань на таких блокчейнах, як Arbitrum, Base, Optimism тощо. Її основа реалізує автоматичне виконання міжпротокольних операцій через тригери "якщо-тоді". Архітектура складається з трьох рівнів: Planning (визначення завдань і тригерів), Execution (широка передача намірів і торги за виконання) та Security (триразова перевірка та контроль безпеки). Наразі використовується метод підключення SDK, продукт все ще перебуває на початковій стадії розгортання.

Протокол #### AFI

AFI Protocol є алгоритмічно керованою мережею виконання агентів, що підтримує 7×24 години некерованої автоматизації, зосереджуючись на вирішенні проблеми розподілу виконання, порогів стратегій та реагування на ризики в Децентралізованих фінансах. Його дизайнерська частина