DeFi智能化演进:从自动化工具到AgentFi

在当前加密行业中,稳定币支付与DeFi应用是少数已被验证具备真实需求与长期价值的赛道。同时,百花齐放的Agent正逐渐成为AI产业中面向用户界面的实际落地形式,成为连接AI能力与用户需求的关键中间层。

在Crypto与AI的融合领域,尤其是AI技术反哺Crypto应用的方向上,当前探索主要集中于三个典型场景:

1. 对话交互型Agent:以聊天、陪伴、助理类为主,尽管多数仍为通用大模型的套壳,但因开发门槛低交互自然,叠加通证激励,成为最早推向市场获取用户关注的形态。

2. 信息整合型Agent:聚焦线上与链上信息的智能整合。Kaito、AIXBT等在线上但非链上的信息搜索整合领域已取得成功,而链上数据整合方向仍处于探索阶段尚无明显跑出项目。

3. 策略执行型Agent:以稳定币支付与DeFi策略执行为核心延展出Agent Payment与DeFAI两大方向。此类Agent更深度嵌入链上交易与资产管理逻辑,有望突破炒作瓶颈,形成具备金融效率与可持续收益的智能执行基础设施。

本文将重点聚焦于DeFi与AI的融合演进路径,梳理其从自动化到智能化的发展阶段,分析策略执行Agent的基础设施、场景空间与关键挑战。

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

在DeFi智能化的演进中,我们可以将系统能力划分为三个阶段:Automation(自动化工具)、Intent-Centric Copilot(意图驱动助手)与AgentFi(链上智能体)。

• Automation更像是规则触发器(Rule Trigger):基于预设条件执行固定任务,如套利、再平衡、止盈止损等,无法生成策略,也无法独立运作。

• Copilot引入了意图识别与语义解析能力,用户通过自然语言输入,系统进行理解、分解并建议执行路径,但最终仍需用户确认,执行链条不闭环。

• AgentFi则代表完整的"感知 → 推理/策略生成 → 链上执行 → 演化"智能闭环,是具备链上自治执行与持续演化能力的智能体(Agent)。

| 维度 | 自动化 Infra | Intent-Centric Copilot | AgentFi | |----------|-----------------------------|----------------------------|---------------------| | 核心逻辑 | 规则触发 + 条件执行 | 意图识别 + 操作引导 | 策略闭环 + 自主执行 | | 执行方式 | 基于预设条件触发执行(if-then) | 理解用户指令,辅助拆解操作 | 全自主感知、判断、执行 | | 用户交互 | 无需交互,执行被动触发 | 用户通过prompt表达意图,系统辅助拆解 | 无需人类交互,可与人/Agent协同 | | 智能水平 | 低,流程自动化 | 中,具备交互理解 | 高,自主策略生成与演化 | | 策略能力 | 无,执行预设任务 | 有限,依赖用户指令 | 强,可自我学习与优化组合 | | 落地难度 | 低,偏后端服务 | 中,需较强前端交互设计 | 高,需AI/执行基础设施深度协同 | | 链上执行 | ✅感知 ❌决策(固定规则触发) ✅支持简单执行 | ✅感知 ✅决策 ⚠️执行需用户辅助确认 | ✅感知 ✅决策 ✅完整闭环链上执行 | | 典型代表 | Gelato、Mimic | HeyElsa.ai, Bankr | Giza ARMA |

要判断一个项目是否真正属于AgentFi,需要看它是否满足以下五个核心标准中的至少三个:

1. 自主感知链上状态/市场信号(不是静态输入,而是实时监测)
2. 具备策略生成与组合能力(不是预设策略,而是能根据上下文自我制定行动计划)
3. 可自主在链上执行操作(无需用户交互,能执行swap/lend/stake等复杂操作)
4. 具有持久状态与演化能力(Agent有生命周期,能长期运行并根据反馈自我调整)
5. 具备Agent-Native架构(如专属Agent SDK、托管执行环境、Agent中间件等)

换句话说,自动化交易 ≠ Copilot,更 ≠ AgentFi:自动化交易只是"规则触发器",Copilot虽能理解用户意图并提供操作建议,但仍依赖人为参与;而真正的AgentFi,是"具备感知、推理与链上自主执行能力的智能体",能在无需人工介入的前提下,完成策略闭环与持续演化。

DeFi场景智能化适配性分析:

在DeFi(去中心化金融)体系中,核心应用场景可大致划分为资产流通与交换类与收益型金融类。我们认为,这两类场景在智能化路径上的适配性存在显著差异:

一、资产流通与交换类场景

资产流通与交换类场景以原子化交互为主,包括Swap交易、跨链桥、法币出入金等,其本质特征为"意图驱动 + 单次原子化交互",交易过程不涉及收益策略、状态维护与演化逻辑,大多适用于Intent-Centric Copilot的轻量化执行路径,并不属于AgentFi。

由于其工程门槛较低且交互简单,目前市场上大部分DeFAI类项目都处于这一阶段,这些并不构成AgentFi闭环智能体;但是对于少数高阶复杂Swap策略(如跨资产套利、永续对冲LP、杠杆再平衡等场景)其实需要AI Agent的能力接入,目前尚处早期探索阶段。

| 场景类别 | 是否持续收益 | AgentFi适配性 | 工程实现难度 | 说明 | |----------------|------------|-------------------------------|------------|----------------------------------------------------| | Swap交易 | ❌否 | ⚠️部分适配(仅Intent交易不是真AgentFi) | ✅易实现 | 单次原子操作(如换币),无策略状态积累,适合Copilot调用。 | | 跨链桥 | ❌否 | ❌弱 | ✅易实现 | 跨链是中介式传输,不涉及策略规划与调整,AI参与边际极低。 | | 法币出入金 | ❌否 | ❌无 | ❌不可控 | 高度依赖CeFi通道与合规流程,链上Agent无法自治发起操作 | | 聚合优化 | ⚠️不一定 | ⚠️部分适配 | ✅中等 | 以自动化工具为主,若能组合多平台报价或收益最大化路径,可由轻量Agent执行,但难长期演化智能体 | | ✅Swap交易组合 | ✅有收益可能 | ✅未成熟 | ❌难实现 | 如跨资产套利、永续对冲LP、动态仓位调配等,需复杂策略引擎支撑,目前尚处原型阶段无可用Agent |

二、资产收益类金融场景

资产收益类金融场景具备明确的收益目标、复杂的策略组合空间与动态的状态管理需求,天然契合AgentFi的"策略闭环 + 自主执行"模型。其核心特征如下:

• 可量化的收益目标(APR / APY)便于Agent建立优化函数;
• 策略组合空间广阔,涵盖多资产、多期限、多平台、多交互流程;
• 操作需频繁管理与实时调整,适合由链上智能体(Agent)进行执行与维护。

| 排名 | 场景类别 | 是否持续收益 | AgentFi适配性 | 工程难度 | 说明 | |--------|------------------------------------|------------|-----------------|----------|---------------------------------------------| | 1 | 流动性挖矿 | ✅是 | ✅✅✅极高 | ❌高 | 策略需频繁动态调整(如复投、迁移、双池策略等),最适合部署AI策略智能体 | | 2 | 借贷 | ✅是 | ✅✅✅极高 | ✅低 | 利率波动+抵押状态可读,风险预警与自动调仓易实现 | | 3 | Pendle(PT/YT收益权交易) | ✅是 | ✅✅高 | ❌高 | 收益期限与结构多样,组合交易复杂,智能体可优化买卖时机与收益稳定性 | | 4 | 资金费率套利(Perp/CeFi/DeFi混合) | ✅是 | ✅✅高 | ❌极高 | 多市场套利具AI优势,但链外交互与协同复杂度极高,仍处探索阶段 | | 5 | Staking / Restaking / LRT策略组合 | ⚠️固定收益 | ⚠️有条件适配 | ⚠️中等 | 静态质押不适合Agent,但多LST+Lending+LP等动态组合智能体可介入 | | 6 | RWA(现实世界资产) | ⚠️收益稳定 | ❌低 | ⚠️合规重 | 收益结构稳定、合规门槛高、协议间不互通,短期不具备AgentFi策略落地空间 |

受限于收益期限、波动频率、链上数据复杂度、跨协议整合难度及合规限制等多重因素,不同收益类场景在AgentFi维度的适配性与工程落地性存在显著差异,优先级建议如下:

高优先级业务落地方向:

• 借贷(Lending / Borrowing):利率波动易追踪标准化执行逻辑,适合轻量型智能体。
• 流动性挖矿(Yield Farming):池子动态频繁、策略组合空间大、收益浮动高,AgentFi可显著优化年化回报与交互效率,但工程实现具有一定挑战性;

中长期可探索布局方向:

• Pendle收益权交易:时间维度与收益曲线清晰,适合Agent管理到期轮转与池间套利;
• Funding Rate套利:理论收益可观,需解决跨市场执行与链外交互挑战,工程难度大;
• LRT动态组合结构:静态质押不适配,可尝试LRT + LP + Lending等策略自动调整。
• RWA多资产组合管理:短期内落地难,Agent可在组合优化与到期策略上提供辅助;

DeFi场景智能化的项目介绍:

1. 自动化工具(Automation Infra):规则触发与条件执行

Gelato是DeFi自动化最早的基础设施之一,曾为Aave、Reflexer等协议提供条件触发型任务执行支持,但其现在已转型为Rollup as a Service服务商。目前链上自动化的主战场也转向DeFi资产管理平台(DeFi Saver、Instadapp)。这些平台集成包括Limit Order设置、清算保护、自动调仓、DCA、网格策略等在内的标准化自动执行模块。此外我们看到部分更为复杂的Defi自动化工具平台项目:

Mimic.fi

Mimic.fi是一个链上自动化平台,服务于DeFi开发者与项目方,支持在Arbitrum、Base、Optimism等链上构建可编程的自动化任务。其核心通过"if-then"规则触发器实现跨协议操作自动执行,架构分为Planning(任务与触发定义)、Execution(意图广播与执行竞价)与Security(三重验证与安全控制)三层。目前采用SDK接入方式,产品仍处于初期部署阶段。

AFI Protocol

AFI Protocol是一个算法驱动的Agent执行网络,支持7×24小时非托管自动化操作,聚焦解决DeFi中的执行分散、策略门槛与风险响应问题。其设