DeFi智能化演進:從自動化工具到AgentFi

在當前加密行業中,穩定幣支付與DeFi應用是少數已被驗證具備真實需求與長期價值的賽道。同時,百花齊放的Agent正逐漸成爲AI產業中面向用戶界面的實際落地形式,成爲連接AI能力與用戶需求的關鍵中間層。

在Crypto與AI的融合領域,尤其是AI技術反哺Crypto應用的方向上,當前探索主要集中於三個典型場景:

1. 對話交互型Agent:以聊天、陪伴、助理類爲主,盡管多數仍爲通用大模型的套殼,但因開發門檻低交互自然,疊加通證激勵,成爲最早推向市場獲取用戶關注的形態。

2. 信息整合型Agent:聚焦線上與鏈上信息的智能整合。Kaito、AIXBT等在線上但非鏈上的信息搜索整合領域已取得成功,而鏈上數據整合方向仍處於探索階段尚無明顯跑出項目。

3. 策略執行型Agent:以穩定幣支付與DeFi策略執行爲核心延展出Agent Payment與DeFAI兩大方向。此類Agent更深度嵌入鏈上交易與資產管理邏輯,有望突破炒作瓶頸,形成具備金融效率與可持續收益的智能執行基礎設施。

本文將重點聚焦於DeFi與AI的融合演進路徑,梳理其從自動化到智能化的發展階段,分析策略執行Agent的基礎設施、場景空間與關鍵挑戰。

DeFi智能化三階段:Automation、Copilot與AgentFi的躍遷

在DeFi智能化的演進中,我們可以將系統能力劃分爲三個階段:Automation(自動化工具)、Intent-Centric Copilot(意圖驅動助手)與AgentFi(鏈上智能體)。

• Automation更像是規則觸發器(Rule Trigger):基於預設條件執行固定任務,如套利、再平衡、止盈止損等,無法生成策略,也無法獨立運作。

• Copilot引入了意圖識別與語義解析能力,用戶通過自然語言輸入,系統進行理解、分解並建議執行路徑,但最終仍需用戶確認,執行鏈條不閉環。

• AgentFi則代表完整的"感知 → 推理/策略生成 → 鏈上執行 → 演化"智能閉環,是具備鏈上自治執行與持續演化能力的智能體(Agent)。

| 維度 | 自動化 Infra | Intent-Centric Copilot | AgentFi | |----------|-----------------------------|----------------------------|---------------------| | 核心邏輯 | 規則觸發 + 條件執行 | 意圖識別 + 操作引導 | 策略閉環 + 自主執行 | | 執行方式 | 基於預設條件觸發執行(if-then) | 理解用戶指令,輔助拆解操作 | 全自主感知、判斷、執行 | | 用戶交互 | 無需交互,執行被動觸發 | 用戶通過prompt表達意圖,系統輔助拆解 | 無需人類交互,可與人/Agent協同 | | 智能水平 | 低,流程自動化 | 中,具備交互理解 | 高,自主策略生成與演化 | | 策略能力 | 無,執行預設任務 | 有限,依賴用戶指令 | 強,可自我學習與優化組合 | | 落地難度 | 低,偏後端服務 | 中,需較強前端交互設計 | 高,需AI/執行基礎設施深度協同 | | 鏈上執行 | ✅感知 ❌決策(固定規則觸發) ✅支持簡單執行 | ✅感知 ✅決策 ⚠️執行需用戶輔助確認 | ✅感知 ✅決策 ✅完整閉環鏈上執行 | | 典型代表 | Gelato、Mimic | HeyElsa.ai, Bankr | Giza ARMA |

要判斷一個項目是否真正屬於AgentFi,需要看它是否滿足以下五個核心標準中的至少三個:

1. 自主感知鏈上狀態/市場信號(不是靜態輸入,而是實時監測)
2. 具備策略生成與組合能力(不是預設策略,而是能根據上下文自我制定行動計劃)
3. 可自主在鏈上執行操作(無需用戶交互,能執行swap/lend/stake等復雜操作)
4. 具有持久狀態與演化能力(Agent有生命週期,能長期運行並根據反饋自我調整)
5. 具備Agent-Native架構(如專屬Agent SDK、托管執行環境、Agent中間件等)

換句話說,自動化交易 ≠ Copilot,更 ≠ AgentFi:自動化交易只是"規則觸發器",Copilot雖能理解用戶意圖並提供操作建議,但仍依賴人爲參與;而真正的AgentFi,是"具備感知、推理與鏈上自主執行能力的智能體",能在無需人工介入的前提下,完成策略閉環與持續演化。

DeFi場景智能化適配性分析:

在DeFi(去中心化金融)體系中,核心應用場景可大致劃分爲資產流通與交換類與收益型金融類。我們認爲,這兩類場景在智能化路徑上的適配性存在顯著差異:

一、資產流通與交換類場景

資產流通與交換類場景以原子化交互爲主,包括Swap交易、跨鏈橋、法幣出入金等,其本質特徵爲"意圖驅動 + 單次原子化交互",交易過程不涉及收益策略、狀態維護與演化邏輯,大多適用於Intent-Centric Copilot的輕量化執行路徑,並不屬於AgentFi。

由於其工程門檻較低且交互簡單,目前市場上大部分DeFAI類項目都處於這一階段,這些並不構成AgentFi閉環智能體;但是對於少數高階復雜Swap策略(如跨資產套利、永續對沖LP、槓杆再平衡等場景)其實需要AI Agent的能力接入,目前尚處早期探索階段。

| 場景類別 | 是否持續收益 | AgentFi適配性 | 工程實現難度 | 說明 | |----------------|------------|-------------------------------|------------|----------------------------------------------------| | Swap交易 | ❌否 | ⚠️部分適配(僅Intent交易不是真AgentFi) | ✅易實現 | 單次原子操作(如換幣),無策略狀態積累,適合Copilot調用。 | | 跨鏈橋 | ❌否 | ❌弱 | ✅易實現 | 跨鏈是中介式傳輸,不涉及策略規劃與調整,AI參與邊際極低。 | | 法幣出入金 | ❌否 | ❌無 | ❌不可控 | 高度依賴CeFi通道與合規流程,鏈上Agent無法自治發起操作 | | 聚合優化 | ⚠️不一定 | ⚠️部分適配 | ✅中等 | 以自動化工具爲主,若能組合多平台報價或收益最大化路徑,可由輕量Agent執行,但難長期演化智能體 | | ✅Swap交易組合 | ✅有收益可能 | ✅未成熟 | ❌難實現 | 如跨資產套利、永續對沖LP、動態倉位調配等,需復雜策略引擎支撐,目前尚處原型階段無可用Agent |

二、資產收益類金融場景

資產收益類金融場景具備明確的收益目標、復雜的策略組合空間與動態的狀態管理需求,天然契合AgentFi的"策略閉環 + 自主執行"模型。其核心特徵如下:

• 可量化的收益目標(APR / APY)便於Agent建立優化函數;
• 策略組合空間廣闊,涵蓋多資產、多期限、多平台、多交互流程;
• 操作需頻繁管理與實時調整,適合由鏈上智能體(Agent)進行執行與維護。

| 排名 | 場景類別 | 是否持續收益 | AgentFi適配性 | 工程難度 | 說明 | |--------|------------------------------------|------------|-----------------|----------|---------------------------------------------| | 1 | 流動性挖礦 | ✅是 | ✅✅✅極高 | ❌高 | 策略需頻繁動態調整(如復投、遷移、雙池策略等),最適合部署AI策略智能體 | | 2 | 借貸 | ✅是 | ✅✅✅極高 | ✅低 | 利率波動+抵押狀態可讀,風險預警與自動調倉易實現 | | 3 | Pendle(PT/YT收益權交易) | ✅是 | ✅✅高 | ❌高 | 收益期限與結構多樣,組合交易復雜,智能體可優化買賣時機與收益穩定性 | | 4 | 資金費率套利(Perp/CeFi/DeFi混合) | ✅是 | ✅✅高 | ❌極高 | 多市場套利具AI優勢,但鏈外交互與協同復雜度極高,仍處探索階段 | | 5 | Staking / Restaking / LRT策略組合 | ⚠️固定收益 | ⚠️有條件適配 | ⚠️中等 | 靜態質押不適合Agent,但多LST+Lending+LP等動態組合智能體可介入 | | 6 | RWA(現實世界資產) | ⚠️收益穩定 | ❌低 | ⚠️合規重 | 收益結構穩定、合規門檻高、協議間不互通,短期不具備AgentFi策略落地空間 |

受限於收益期限、波動頻率、鏈上數據復雜度、跨協議整合難度及合規限制等多重因素,不同收益類場景在AgentFi維度的適配性與工程落地性存在顯著差異,優先級建議如下:

高優先級業務落地方向:

• 借貸(Lending / Borrowing):利率波動易追蹤標準化執行邏輯,適合輕量型智能體。
• 流動性挖礦(Yield Farming):池子動態頻繁、策略組合空間大、收益浮動高,AgentFi可顯著優化年化回報與交互效率,但工程實現具有一定挑戰性;

中長期可探索布局方向:

• Pendle收益權交易:時間維度與收益曲線清晰,適合Agent管理到期輪轉與池間套利;
• Funding Rate套利:理論收益可觀,需解決跨市場執行與鏈外交互挑戰,工程難度大;
• LRT動態組合結構:靜態質押不適配,可嘗試LRT + LP + Lending等策略自動調整。
• RWA多資產組合管理:短期內落地難,Agent可在組合優化與到期策略上提供輔助;

DeFi場景智能化的項目介紹:

1. 自動化工具(Automation Infra):規則觸發與條件執行

Gelato是DeFi自動化最早的基礎設施之一,曾爲Aave、Reflexer等協議提供條件觸發型任務執行支持,但其現在已轉型爲Rollup as a Service服務商。目前鏈上自動化的主戰場也轉向DeFi資產管理平台(DeFi Saver、Instadapp)。這些平台集成包括Limit Order設置、清算保護、自動調倉、DCA、網格策略等在內的標準化自動執行模塊。此外我們看到部分更爲復雜的Defi自動化工具平台項目:

Mimic.fi

Mimic.fi是一個鏈上自動化平台,服務於DeFi開發者與項目方,支持在Arbitrum、Base、Optimism等鏈上構建可編程的自動化任務。其核心通過"if-then"規則觸發器實現跨協議操作自動執行,架構分爲Planning(任務與觸發定義)、Execution(意圖廣播與執行競價)與Security(三重驗證與安全控制)三層。目前採用SDK接入方式,產品仍處於初期部署階段。

AFI Protocol

AFI Protocol是一個算法驅動的Agent執行網路,支持7×24小時非托管自動化操作,聚焦解決DeFi中的執行分散、策略門檻與風險響應問題。其設