當 DeFi 遇上 AI
本文探討了 AI 如何將 DeFi 從一個服務數千人的複雜生態系統轉變為一個數百萬用戶都能輕鬆使用的金融平臺。我們將研究 AI 驅動的界面如何逐步彌合 DeFi 的廣闊機遇與普通用戶對簡潔性的需求之間的鴻溝。你好，
如果你在 1995 年告訴某人，幾十年後他們可以通過口袋裡的設備點餐、叫車或向世界各地的朋友轉賬，他們可能會持懷疑態度。然而，如今，智能手機已經將這些曾經複雜的任務簡化為在屏幕上輕輕一點。
DeFi 目前正處於類似的拐點。DeFi 提供了賺取收益和搶先發現新代幣的機會，但對大多數人來說，它過於複雜。管理錢包、跨不同區塊鏈網絡操作以及理解智能合約交互，就像在學習一門新語言。此外，由於監管不確定，許多人對參與 DeFi 仍然猶豫不決。這也難怪 DeFi 的交易量僅佔中心化交易所（CEX）現貨交易總量的 10%-20%。畢竟，CEX 更易於使用，且監管更清晰。
本文探討了 AI 如何將 DeFi 從一個服務數千人的複雜生態系統轉變為一個數百萬用戶都能輕鬆使用的金融平臺。我們將研究 AI 驅動的界面如何逐步彌合 DeFi 的廣闊機遇與普通用戶對簡潔性的需求之間的鴻溝。儘管所有 DeFAI（DeFi 和 AI 結合）應用仍處於初期階段，但它們已經讓我們一窺 DeFi 的未來：無縫體驗金融工具交互，從自動化交易策略到讓複雜交易變得自然流暢的對話式界面。
讓我們先看看金融市場是如何與計算機和算法結合的。自 20 世紀 80 年代以來，算法開始在金融市場中發揮重要作用。它們構成了現代市場的基石，從股票交易到外匯兌換，無處不在。
算法與金融市場
當我想到金融領域中的算法時，吉姆·西蒙斯（Jim Simons）浮現在腦海中。“傳奇”這個詞自然地與他聯繫在一起。他創立了 Renaissance Technologies，這是一家美國投資公司，徹底改變了定量交易的格局。其旗艦基金——The Medallion，在 1988 年至 2018 年的 30 年間，年化複合增長率（CAGR）達到令人瞠目結舌的 39%。
為了理解這一點的非凡之處：100 美元投資於 Medallion，在 30 年後將增值為 210 萬美元，而同樣的投資在標準普爾 500 指數中僅增長至 1,014 美元。這一差距幾乎難以理解。
但真正的魔力在於他們是如何做到的。與其依賴華爾街的資深人士，Renaissance Technologies 的團隊由數學、物理學和其他硬科學的博士組成。他們的做法完全依賴於數學模型和算法來進行市場交易，這證明了數據驅動決策的力量。
這種對算法的關注不僅限於對衝基金。在傳統金融市場中，交易正變得越來越算法化。最近的一篇文章指出，超過 75% 的日間外匯現貨交易，總額達到 5.6 萬億美元（佔 7.5 萬億美元的 75%），如今都通過算法進行。這些系統已經重塑了交易臺，重點從人類直覺轉向了自動化決策。
在自動化方面，DeFi 仍處於初期階段。相比之下，算法交易已經在傳統金融中存在了超過三十年。從 2020 年起，改變華爾街的同一數據驅動革命也開始敲響 DeFi 的大門。
算法與 DeFi
去中心化交易所（DEXs）和借貸協議在 2020 年成為這一新金融生態系統的基礎支柱。
DeFi 真正活躍起來是在 Compound 啟動其流動性挖礦計劃時，引發了活動的爆炸性增長。與此同時，Aave（當時的 EthLend）見證了其 TVL 和價格的飛速上漲。每天都有新的收益農場推出。這些農場提供豐厚的收益，通常以協議的原生代幣支付。然而，這些收益的價值與代幣的市場價格直接掛鉤，為回報增加了一層複雜性。我記得 Sam Bankman-Fried 在一次採訪中說過——
想象一下一個什麼都不做的魔法盒子，然而人們把數百萬投進了它，因為……為什麼不呢？隨著越來越多的錢湧入，這個盒子變得有價值——因為每個人都認為它有價值。到某個時候，精明的交易員們進來說：“哇，看看這個盒子裡有這麼多錢！一定是個好盒子！”於是循環繼續——直到，當然，它不再繼續。
這種動態造成了分歧。精明的交易員們在各個農場之間遊走，賺取代幣利潤，抓住機會，而經驗較少的參與者卻苦苦掙扎，往往無法理解在如此波動的市場中持續盈利的重要性。很明顯，這一版本的 DeFi 並沒有設計為能夠超越小眾群體的規模。
隨著生態系統的擴展，對簡化 DeFi 交互的工具的需求變得愈加迫切。借貸協議不斷增加，催生了聚合器的需求。
Yearn Finance 於 2020 年 2 月推出，達到了 250 萬 ETH（當時約 70 億美元）的 TVL。這是 DeFi 發展過程中的一個轉折點。
它推出了自動化金庫，通過優化鏈上收益，提供了明確的風險回報配置。這些金庫允許用戶存入資產——穩定幣、ETH 和精選代幣——同時，DeFi 專家提出並實施收益策略。資金隨後根據這些策略在 DeFi 生態系統中進行部署，利潤則在用戶、平臺和策略創建者之間分配（本質上充當了基金經理的角色）。
這一模式是 DeFi 的一次升級。DeFi 第一次變得對更廣泛的受眾可及。Yearn 除去了參與生態系統所需的許多手動操作，同時在利益相關者之間對齊了激勵。這讓我們一窺 DeFi 下一版本可能成為的模樣：高效、用戶友好且可擴展。
儘管 Yearn 讓 DeFi 變得更加易於接觸，但隨著生態系統的發展，它的侷限性也變得明顯。鏈上收益開始趨於穩定，Yearn 的策略難以保持優勢。關鍵創新者如 Andre Cronje 的離開以及 2022 年的市場困境導致 TVL 從峰值暴跌至約 2.5 億美元。
Yearn 是 DeFi 第一次主要嘗試自動化收益優化，通過允許用戶將資本委託給經驗豐富的管理者，改善了手動收益農場。然而，它仍然依賴於人工決策。策略創建者必須不斷跟蹤市場狀況，識別機會，評估新協議，並執行策略。
這創造了兩個主要瓶頸。首先，人工管理者只能處理有限的市場數據。其次，由於用戶體驗挑戰，擴展到數百萬用戶是不現實的。
AI 有潛力克服這些挑戰。通過利用機器學習和自動化，DeFi 平臺現在可以分析大量的鏈上數據，識別模式，並以比人工管理者更高的效率執行策略。使用自然語言理解用戶需求，幫助 DeFi 擴展規模，使其對大量用戶更加可接觸。
AI 改變遊戲的地方
DeFi 提供了無與倫比的選擇性，但仍然難以使用。CEXs 易於使用，但它們限制了用戶的控制和選擇性。AI 提供了彌合這一差距的機會。通過自動化複雜的 DeFi 交互並簡化決策過程，AI 可以讓 DeFi 像中心化平臺一樣易於接觸，同時不犧牲選擇性。另一方面，AI 可以幫助 CEXs 更快地做出上市決策，從而提供比目前更多的選擇。
一個實際的例子是 Hey Anon，一款由 AI 驅動的 DeFi 界面。我自己嘗試了 Hey Anon，它在交換和橋接方面效率很高，消除了手動查找合約地址或選擇橋接的需求。整個交互是基於聊天的，這使得新用戶也能輕鬆上手。但它的速度比手動執行這些交易要慢。另外，目前它缺少對手動轉賬的支持——這一基本功能應該加入，以增加更多的靈活性。
DeFi + AI 是否有市場？
在探討 AI 與 DeFi 的交集之前，讓我們先回顧一下總可尋址市場（TAM）。
截至 2024 年第三季度，主動和被動管理的監管開放式基金的管理資產（AUM）超過了 80 萬億美元。相比之下，截至 2025 年 1 月 21 日，比特幣（BTC）和以太坊（ETH）ETF 管理的資產總額為 1500 億美元。
這些數據突出了一個關鍵點：全球有數萬億美元的資產由專業人士管理，因為大多數人更願意不直接處理自己的財務。他們傾向於選擇易於使用並提供穩定增長的產品。加密貨幣應該也不例外。我們已經看到，用戶偏好明顯傾向於 CEXs。
CEXs 的交易量仍然是 DEXs 的大約五倍。這一差異的一個重要因素是可用性。管理錢包、導航合約地址和理解鏈上過程對許多人來說是令人望而卻步的。但這也帶來了巨大的好處。也許，最大的好處就是早期獲利的可能性。如果你在 TRUMP 上線前發現其市值不到 10 億美元，那麼在它上線 CEX 時，你的收益已經是五到十倍。這在市場的玩家對玩家（即 PvP）階段越來越適用，此時淨流入趨於停滯，資產在已有參與者之間流轉。
輪換是這個遊戲的關鍵。每週都有一種新的熱門選擇。
即使你在加密貨幣領域已經很久了，仍然不太可能抓住 Jailstool 或 CAR 的機會。你只有一天時間瞭解它，進行盡職調查，買入並賣出——幾乎對於大多數人來說，沒有事先的知識幾乎不可能執行。唯一可靠的方式是設計一個系統，將鏈上指標（如新部署的合約、交易量和價格激增）與社交媒體（如 X）相結合。兩個代幣的價格都已經從各自的最高點下跌超過 80%，且還沒有在任何主要的 CEX 上上市。
一次價格發現已經結束。重要的交易活動已經在 DEXs 和/或 OTC 桌面上進行。像交易員、流動性提供者或套利者這樣的早期參與者已經建立了一個非正式的市場價格。當資產到達 CEX 時，初期的波動性和價格探索已經發生了大部分。
此外，與 Jupiter 和 Raydium 等平臺相比，大多數中心化交易所收取更高的交換費用。Jupiter 不收取任何費用，而 Raydium 對每筆交換收取 0.25% 的費用。Moonshot 交易應用程序收取用戶 2.5% 的費用，而像 Binance 和 Coinbase 這樣的交易所根據用戶的交易量收取可變費用。這些費用通常在 0.1% 到 0.6% 之間。從這些費用中可以看出一個模式——用戶體驗更好的平臺可以收取溢價。
Coinbase 擁有超過 1.1 億用戶，遠遠超過 DeFi 的活躍用戶基礎。鑑於這一巨大差距，DeFi 的潛在總可尋址市場（TAM）是巨大的。如果不是數十億的話，一個保守的估計認為，如果 DeFi 能解決可用性問題，它有可能吸引一大部分現有 CEX 用戶。這正是 AI 可以發揮變革性作用的地方。
進入 DeFAI：用 AI 簡化 DeFi
DeFAI 是一種新興的 DeFi 趨勢，旨在簡化 DeFi 用戶體驗。它將像與經紀人交談以買賣股票一樣簡單——只不過更好。你將與一個 AI 代理互動，AI 能將文本或語音轉化為確定性的鏈上操作，併為你提供由數據支持的建議。
所以，當一個代幣在你不熟悉的鏈上發佈，或者你從未將資產橋接到該鏈時，你可以通過聊天界面告訴 AI 你想將資產橋接到這個新鏈上以執行 XYZ 操作。AI 代理會為你完成這一操作。
我們在關於鏈抽象和智能錢包的文章中提到過，這兩者都是提升加密用戶體驗的工具。鏈抽象消除了管理鏈和橋接的複雜性，而智能錢包利用類似於密鑰的技術簡化並安全地管理錢包。
但 AI 代理有潛力真正擴展 DeFi 的市場。雖然在解決用戶體驗（UX）挑戰方面已經做出了漸進式的改進，但 AI 代理——如果執行得當——可以幫助 DeFi 跨越採納鴻溝。
可視化影響
如今，DeFi 的用戶基礎包括開發者、重度用戶和較晚加入鏈上的用戶。隨著 AI 代理減少了進入的障礙，DeFi 用戶圈子可以大幅擴展，吸引更多的 CEX 用戶，這些用戶本來更願意避免去接觸去中心化金融的複雜性。
抽象與智能的結合
抽象化用戶體驗只是 AI 代理能幫助的一個方面，智能才是第二個關鍵點。想象一個普通的 CEX 用戶，他們不太可能已經知道可以使用哪些鏈上應用，也不清楚可以考慮投資或交易哪些資產。因此，這些信息必須經過篩選和推薦。在互聯網早期，Yahoo 充當了數百萬用戶發現和瀏覽網絡的引導者。而如今的 App Store 也在發揮類似的作用，決定哪些應用能獲得曝光，哪些不能。
CEX 在一定程度上已經扮演了“策展者”的角色，決定要上線哪些代幣，並實質上決定了大多數散戶可以輕鬆交易的資產。如果讓用戶完全自行探索鏈上世界，發現投資機會和應用將變得極其困難。他們需要一個值得信賴的嚮導來引導他們穿越這片複雜的領域。問題在於，AI 代理會讓這一篩選過程去中心化，還是隻是將權力從中心化交易所轉移到控制這些 AI 代理的人手中？
篩選與智能的結合，才真正讓 AI 代理具有強大影響力。僅僅浮現機會是不夠的，用戶還需要上下文信息、分析以及執行策略。
鏈上有太多信息，一個新用戶該如何評估機會？要回答的問題實在太多——哪些應用適合借貸和交易？在哪裡買 NFT？如何找到正確的合約地址？AI 工具和代理如 AIXBT 可以與抽象化工具（例如 Wayfinder 和 Hey Anon）結合使用。
AIXBT 是一個 AI 代理，它會深入分析 X（前 Twitter）上的信息並提供上下文解讀。它每天會發布上百甚至上千條推文，有時甚至能影響市場走勢。Shlok 在他的論文中分析了 AIXBT，並指出它的突出之處在於深度連接加密社區、具備複雜的分析能力，並且通過 IP 和用戶互動有著巨大的增長潛力。如果 AIXBT 繼續保持創新並在運營上保持透明，它未來有可能成為 AI 和加密市場的重要參與者。
我們一直在密切合作的一個團隊是 GudTech，他們致力於降低散戶進入加密市場的門檻。Gud 由 Zircuit 相關團隊打造，願景是提供上下文信息的同時支持交易執行。舉個例子，對於 TRUMP 代幣，一個普通用戶可能並不確定美國總統是否真的發行了這個代幣，也不知道一些知名大戶錢包是否正在大規模買入。如果你只是看到 DEX 上的 Ticker（代幣代碼）就購買，你可能並沒有足夠的信息做出決策。加密市場當前最大的問題之一是有 3400 萬個代幣（且仍在增加），但幾乎沒有上下文信息。整個加密領域充斥著非結構化、碎片化的數據，而且這些數據往往帶有偏見且不可靠。
Gud 通過結合鏈上數據與社交網絡的背景信息，使用戶可以直接在鏈上購買資產。它的目標是減少新用戶進入加密市場的學習曲線和認知負擔。如果 Gud 能夠正確執行，你將能夠看到某個資產在 24 小時內暴漲 100 倍，同時還能確認特朗普確實發佈了關於該代幣的推文。
在理想情況下，Gud 甚至可以驗證合約地址併為你執行交易。Gud 正在構建一個“智能代理經濟”，讓用戶可以跨鏈購買資產，並在交互界面中獲得符合加密原生用戶視角的背景信息。Gud 終端還具備批判性思維能力，能夠分析交易的正面或負面因素。此外，Gud 終端每天提供最多 10 次免費查詢，類似於 Web2 平臺 Perplexity，其重點是推動用戶採用和使用，而不是僅僅通過代幣投機獲利。
這個未來可能看起來仍然有些遙遠，但這樣的模式取決於兩點：首先，如何獲取、整理和共享信息，讓新進入市場的用戶獲得更好的指導。想象一下，一個私人財富管理顧問向你講解行業最新趨勢。這種情況已經在諮詢和法律行業發生，使用 ChatGPT 就能獲取 80% 的行業洞察。
目前，加密市場還缺乏這樣的上下文信息，Gud 旨在將這些信息打包成易於使用的體驗，以擴大加密用戶群體。當然，他們的產品仍在不斷完善。截止目前，Gud 的交易系統尚未上線，Twitter 代理也出現過幾次錯誤交互，但我們正在逐步向這個目標邁進。
Wayfinder 是由 Parallel 團隊打造的另一個備受期待的應用，Parallel 是一個基於區塊鏈的熱門遊戲。Wayfinder 的一個演示展示瞭如何從多個鏈上聚合資金並將其發送到另一個錢包。Hey Anon 也已經整合了多個鏈和應用，它不僅能執行交易，還能實時獲取 Twitter、Telegram 和 Discord 等平臺的最新資訊。
試想這樣一個場景：你打開一個類似 ChatGPT 或 Claude 的簡潔界面，並開始與你的 AI 交易代理對話。你分享自己的風險承受能力、投資目標和偏好。這個 AI 代理在理解你的參數後，自動管理你的投資組合——執行交易、開倉、調整策略，並始終保持在你的風險範圍內。這並不是科幻小說，而是我們正在邁向的未來。這裡展現的，僅僅是其中的一個可能性。
現實檢驗
像 WayFinder 這樣的應用目前尚未對所有人開放。但在被 DeFAI 敘事推動的炒作和代幣價格所吸引之前，必須退後一步，審視現實。一個令人清醒的事實是，我們還沒有真正到達那個階段。我無法完全理解實現這一目標所需的工程複雜性，因此也無法預測需要多久才能實現。但顯而易見的是，DeFi 領域的智能和抽象化仍然存在重大缺口。
以 AIXBT 為例，它可能是當前最強大的情報或信息整合代理。它每天發佈大量推文，使得手動評估每一個投資或交易想法變得不可能。如果你跟隨其所有市值在 1000 萬到 1 億美元之間的投資建議，平均回報率僅為 2%，勝率為 39%。這表明，儘管 AI 能夠處理海量數據並挖掘機會，但它仍然缺乏經驗豐富的交易者所具備的精準判斷力。此外，這一表現還有一個重要前提：只有少數代幣表現大幅優於其他代幣。如果你錯過了這幾個贏家，那麼 AIXBT 的建議很可能會讓你整體虧損。
來源—SentientMarketCap，展示了 AIXBT 在截至 1 月 25 日的一週內的投資表現。
鑑於這一前提，人們很容易否定 AIXBT 的價值。但這實際上涉及到傳統金融領域長期存在的一個爭論：主動投資真的能長期跑贏被動投資嗎？《漫步華爾街》一書推廣了市場基本是有效的這一觀點，認為即使是專業投資者也很難持續跑贏指數基金。事實上，研究表明，猴子隨機向股票列表投擲飛鏢所產生的收益率，甚至可以與專業投資者相媲美。這凸顯了一個更廣泛的現實——市場是不可預測的，而僅靠人類專業知識並不總能帶來優勢。然而，Medallion Fund 在長達 30 年的時間裡持續跑贏市場，這證明了當人類智慧與算法結合時，確實能夠創造出競爭優勢。
我個人無法跟上 AIXBT 的推文來做出交易決策。然而，如果有一個篩選工具能將數千條 AIXBT 推文提煉成前五個交易思路，我會願意使用。目前，它可以作為一個不錯的篩選工具，但仍需要大量優化。在此基礎上，還需要額外的一層機制，能夠有效篩選其輸出內容，並做出更聰明、更具策略性的決策。智能化的挑戰不僅僅是數據量的問題，更是如何進行優先級排序。真正需要的是一個複雜的過濾系統，將 AIXBT 的大量建議精煉為可執行的高概率交易。
AI 的侷限性，至少目前如此。
從智能層面後退一步，我想了解執行和抽象層面的運作方式。我嘗試使用 Orbit 購買一個它認為最具潛力的 Meme 幣，並與“Meme_Radar_TK_Agent”進行交互，但結果並不理想。我不得不來回與該代理溝通，不斷澄清我的請求。即使我選擇了 AI 推薦的代幣，它仍然無法檢索出該代幣的相關信息。該代理在基本任務上表現不佳：它會推薦一個代幣，但隨後卻無法提供關於該代幣的關鍵信息。
我與 Orbit 互動的截圖。
Orbit（$GRIFT）在 1 月 22 日的交易額達到了 1.8 億美元，但它卻無法為一名首次使用的用戶順利執行一個簡單的任務。這暴露了 AI 在分析能力與高效執行現實交易之間的關鍵差距。
備註 — 我在 2025 年 2 月 7 日首次使用 Hey Anon 時進行過嘗試。
當然，這個領域仍處於初期階段，產品將隨著時間的推移不斷髮展。我們自己的產品 SentientMarketCap 正在公開構建，基於用戶反饋和實際測試不斷改進。
類似地，Griffain 和 WayFinder 等平臺可能提供更強大的解決方案，但它們在實際環境中的測試仍然有限。整個 DeFAI 領域仍然是一個不斷髮展的實驗，產品通過持續迭代和現實世界的洞察力不斷完善。
目前明確的是，成功的 DeFAI 平臺需要在三個關鍵領域表現出色：
- 可靠的智能，能夠持續地策劃具有上下文的數據以識別有利可圖的機會
- 無縫的執行，最大限度地減少決策與行動之間的摩擦
- 用戶友好的界面，使普通用戶能夠輕鬆訪問複雜的 DeFi 操作
技術發展迅速，但我們仍處於這一進化的早期階段。關鍵將是管理預期，同時繼續根據實際表現和用戶反饋創新和改進這些系統。
AI 在 DeFi 中的應用並非沒有風險。模型訓練不充分、依賴歷史市場數據以及潛在的操控行為，都是在 AI 驅動的 DeFi 平臺實現大規模 adoption 之前需要解決的問題。
向費曼學習
理查德·費曼關於機器智能的論點與 DeFAI 密切相關。他認為，機器在特定任務上可以優於人類。如果我們能將這些特定任務結合成一個更大的系統——一個新系統——它可以顯著幫助我們在金融市場中的決策和執行。DeFi 中的 AI 應該遵循這一原則：它不應該取代人類直覺，而應通過整合多個智能層次——自動化執行、市場分析和風險評估——來增強我們的能力，從而為用戶創造無縫體驗。
這種模塊化的 AI 能力對 DeFi 進化具有深遠影響。DeFi 不僅僅需要自動化——它需要優化執行的智能。以一個運作良好的對衝基金為例。它有不同的團隊，專注於特定領域。有些團隊專注於以最小滑點執行交易，其他團隊分析模式以預測市場走向，還有一個團隊確保資本在不同市場之間有效流動。
DeFi 中的 AI 代理可以以相同的方式運作。一個代理可以專注於通過減少價格衝擊和避免 MEV 攻擊來高效執行交易。另一個可以通過檢測鏈上數據中的模式，預測流動性變化或市場趨勢。例如，這個代理可以與 GMGN 和 Cielo 等工具連接，在這些工具中，它可以追蹤鏈上的錢包，幫助其進行其他分析。第三個代理可以管理跨鏈轉賬，確保資金在不同生態系統之間得到最佳分配。將這些代理結合起來，它們不僅僅是純粹的自動化，它們為執行帶來了智能——從提供交易對象的輸入到確保交易以最佳價格、最小風險在多個網絡上順利進行。
朝著代理協作邁進
大多數 DeFAI 產品正在嘗試同時解決智能（分析、綜合）和抽象（執行）能力的問題，原因顯而易見。單獨的任何一個組件價值有限，就像擁有地圖卻沒有交通工具，或者反之。但真正的力量在於專業化和整合。
當前的格局類似於一個碎片化的生態系統，不同的代理在不同領域表現出色。有些在市場分析和模式識別方面表現出色，而另一些則擅長執行復雜的 DeFi 交易。最優解決方案可能是讓代理們協同工作，利用彼此的優勢。想象一下，Anon 在 DeFi 集成方面的專長與 AIXBT 的分析能力相結合——這種合作可以創造一種無縫體驗，讓市場洞察平滑地轉化為已執行的交易。
Listen 正在朝著這個方向發展。其目標是創建一個系統，其中多個具有專門功能的 AI 代理協同工作，管理 DeFi 的複雜性。通過整合這些代理，它旨在自動化不僅僅是單個任務，而是端到端的金融策略。
這種方法將允許用戶通過簡單的對話界面（語音和文本）發出複雜的命令，如跨多個協議的投資組合再平衡或收益農耕，使得曾經對經驗豐富的 DeFi 用戶來說也令人畏懼的任務，變得易於管理，普通用戶也可以輕鬆上手。與 Arc 的合作旨在通過提供一個平臺，讓這些 AI 代理能夠互動、學習並擴展能力。這確保了執行和智能層不僅僅是分開的，而是共同工作，為用戶提供全面的 DeFi 體驗。
一個熟悉的進化
DeFAI 當前的狀態讓人想起了銀行業的早期。最初，金融服務是分散的——用戶需要訪問不同的機構來支付賬單、進行投資和轉賬。隨著銀行的在線化，集成平臺應運而生，提供了一個地方的無縫金融管理。
DeFAI 需要的是它自己的“超級應用”時刻——那些無縫集成各種專門代理的平臺。可以將其視為一個協調的系統，其中分析代理提供市場情報，執行代理處理交易，風險管理代理監控倉位，投資組合優化代理平衡分配。
這種整合將創造一個統一的體驗，用戶通過一個界面與多個專門的代理進行交互，而這些代理在後臺協同工作，類似於現代外賣應用程序如何處理從餐廳發現到支付處理的所有事務。DeFAI 的未來在於創造能夠平滑協作的專門代理。這種方法將允許每個代理專注於其核心優勢，同時參與一個更大、更強大的生態系統。
降低門檻，解鎖採納
Robinhood 通過讓股票交易對從未考慮過參與市場的數百萬普通人開放，徹底改變了零售投資。COVID 爆發後，僅在 2020 年前四個月，Robinhood 就新增了超過 300萬個資金賬戶，其中 150 萬是首次投資者。這一前所未有的增長不僅僅是因為免佣金交易和直觀的移動優先設計，還受到疫情期間居家令等外部因素的推動。
DeFAI 有著類似的機會。DeFi 的複雜性長期以來一直是廣泛採用的主要障礙。繁瑣的錢包設置、令人困惑的界面以及多鏈之間分散的流動性，令除了一些最為忠實的用戶外，幾乎所有人都望而卻步。如果 DeFAI 要蓬勃發展，就必須效仿 Robinhood 的運營策略——消除摩擦，讓 DeFi 像打開一個應用、選擇一個資產並在幾秒鐘內執行交易一樣簡單。
除了可用性，AI 驅動的內容策劃可能會重新定義 DeFi 中的發現。就像 Yahoo 曾經策劃早期的網頁，應用商店今天則指導移動應用的發現，我對圍繞 AI 驅動的 DeFi 策劃產生的新商業模式感到好奇。一個未解的問題是，這些創新是將賦能於用戶，還是僅僅將控制權從中心化交易所轉移到那些構建和管理這些 AI 系統的人手中。
我們仍然處於 DeFi 中 AI 的早期階段。未來幾年將決定這些技術是否真的能使去中心化金融的訪問權民主化，還是，矛盾地，引入一種新的守門人形式。挑戰不僅僅在於自動化——更在於確保 AI 提升可訪問性、透明性和去中心化，而不是用一種守門人取代另一種守門人。
等待使用新時代 DeFAI，
聲明：
- 本文轉載自[Decentralized.co]。所有版權歸原作者所有[Saurabh Deshpande]。若對本次轉載有異議，請聯繫 Gate Learn 團隊，他們會及時處理。
- 免責聲明：本文所表達的觀點和意見僅代表作者個人觀點，不構成任何投資建議。
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當 DeFi 遇上 AI
你好，
如果你在 1995 年告訴某人，幾十年後他們可以通過口袋裡的設備點餐、叫車或向世界各地的朋友轉賬，他們可能會持懷疑態度。然而，如今，智能手機已經將這些曾經複雜的任務簡化為在屏幕上輕輕一點。
DeFi 目前正處於類似的拐點。DeFi 提供了賺取收益和搶先發現新代幣的機會，但對大多數人來說，它過於複雜。管理錢包、跨不同區塊鏈網絡操作以及理解智能合約交互，就像在學習一門新語言。此外，由於監管不確定，許多人對參與 DeFi 仍然猶豫不決。這也難怪 DeFi 的交易量僅佔中心化交易所（CEX）現貨交易總量的 10%-20%。畢竟，CEX 更易於使用，且監管更清晰。
本文探討了 AI 如何將 DeFi 從一個服務數千人的複雜生態系統轉變為一個數百萬用戶都能輕鬆使用的金融平臺。我們將研究 AI 驅動的界面如何逐步彌合 DeFi 的廣闊機遇與普通用戶對簡潔性的需求之間的鴻溝。儘管所有 DeFAI（DeFi 和 AI 結合）應用仍處於初期階段，但它們已經讓我們一窺 DeFi 的未來：無縫體驗金融工具交互，從自動化交易策略到讓複雜交易變得自然流暢的對話式界面。
讓我們先看看金融市場是如何與計算機和算法結合的。自 20 世紀 80 年代以來，算法開始在金融市場中發揮重要作用。它們構成了現代市場的基石，從股票交易到外匯兌換，無處不在。
算法與金融市場
當我想到金融領域中的算法時，吉姆·西蒙斯（Jim Simons）浮現在腦海中。“傳奇”這個詞自然地與他聯繫在一起。他創立了 Renaissance Technologies，這是一家美國投資公司，徹底改變了定量交易的格局。其旗艦基金——The Medallion，在 1988 年至 2018 年的 30 年間，年化複合增長率（CAGR）達到令人瞠目結舌的 39%。
為了理解這一點的非凡之處：100 美元投資於 Medallion，在 30 年後將增值為 210 萬美元，而同樣的投資在標準普爾 500 指數中僅增長至 1,014 美元。這一差距幾乎難以理解。
但真正的魔力在於他們是如何做到的。與其依賴華爾街的資深人士，Renaissance Technologies 的團隊由數學、物理學和其他硬科學的博士組成。他們的做法完全依賴於數學模型和算法來進行市場交易，這證明了數據驅動決策的力量。
這種對算法的關注不僅限於對衝基金。在傳統金融市場中，交易正變得越來越算法化。最近的一篇文章指出，超過 75% 的日間外匯現貨交易，總額達到 5.6 萬億美元（佔 7.5 萬億美元的 75%），如今都通過算法進行。這些系統已經重塑了交易臺，重點從人類直覺轉向了自動化決策。
在自動化方面，DeFi 仍處於初期階段。相比之下，算法交易已經在傳統金融中存在了超過三十年。從 2020 年起，改變華爾街的同一數據驅動革命也開始敲響 DeFi 的大門。
算法與 DeFi
去中心化交易所（DEXs）和借貸協議在 2020 年成為這一新金融生態系統的基礎支柱。
DeFi 真正活躍起來是在 Compound 啟動其流動性挖礦計劃時，引發了活動的爆炸性增長。與此同時，Aave（當時的 EthLend）見證了其 TVL 和價格的飛速上漲。每天都有新的收益農場推出。這些農場提供豐厚的收益，通常以協議的原生代幣支付。然而，這些收益的價值與代幣的市場價格直接掛鉤，為回報增加了一層複雜性。我記得 Sam Bankman-Fried 在一次採訪中說過——
想象一下一個什麼都不做的魔法盒子，然而人們把數百萬投進了它，因為……為什麼不呢？隨著越來越多的錢湧入，這個盒子變得有價值——因為每個人都認為它有價值。到某個時候，精明的交易員們進來說：“哇，看看這個盒子裡有這麼多錢！一定是個好盒子！”於是循環繼續——直到，當然，它不再繼續。
這種動態造成了分歧。精明的交易員們在各個農場之間遊走，賺取代幣利潤，抓住機會，而經驗較少的參與者卻苦苦掙扎，往往無法理解在如此波動的市場中持續盈利的重要性。很明顯，這一版本的 DeFi 並沒有設計為能夠超越小眾群體的規模。
隨著生態系統的擴展，對簡化 DeFi 交互的工具的需求變得愈加迫切。借貸協議不斷增加，催生了聚合器的需求。
Yearn Finance 於 2020 年 2 月推出，達到了 250 萬 ETH（當時約 70 億美元）的 TVL。這是 DeFi 發展過程中的一個轉折點。
它推出了自動化金庫，通過優化鏈上收益，提供了明確的風險回報配置。這些金庫允許用戶存入資產——穩定幣、ETH 和精選代幣——同時，DeFi 專家提出並實施收益策略。資金隨後根據這些策略在 DeFi 生態系統中進行部署，利潤則在用戶、平臺和策略創建者之間分配（本質上充當了基金經理的角色）。
這一模式是 DeFi 的一次升級。DeFi 第一次變得對更廣泛的受眾可及。Yearn 除去了參與生態系統所需的許多手動操作，同時在利益相關者之間對齊了激勵。這讓我們一窺 DeFi 下一版本可能成為的模樣：高效、用戶友好且可擴展。
儘管 Yearn 讓 DeFi 變得更加易於接觸，但隨著生態系統的發展，它的侷限性也變得明顯。鏈上收益開始趨於穩定，Yearn 的策略難以保持優勢。關鍵創新者如 Andre Cronje 的離開以及 2022 年的市場困境導致 TVL 從峰值暴跌至約 2.5 億美元。
Yearn 是 DeFi 第一次主要嘗試自動化收益優化，通過允許用戶將資本委託給經驗豐富的管理者，改善了手動收益農場。然而，它仍然依賴於人工決策。策略創建者必須不斷跟蹤市場狀況，識別機會，評估新協議，並執行策略。
這創造了兩個主要瓶頸。首先，人工管理者只能處理有限的市場數據。其次，由於用戶體驗挑戰，擴展到數百萬用戶是不現實的。
AI 有潛力克服這些挑戰。通過利用機器學習和自動化，DeFi 平臺現在可以分析大量的鏈上數據，識別模式，並以比人工管理者更高的效率執行策略。使用自然語言理解用戶需求，幫助 DeFi 擴展規模，使其對大量用戶更加可接觸。
AI 改變遊戲的地方
DeFi 提供了無與倫比的選擇性，但仍然難以使用。CEXs 易於使用，但它們限制了用戶的控制和選擇性。AI 提供了彌合這一差距的機會。通過自動化複雜的 DeFi 交互並簡化決策過程，AI 可以讓 DeFi 像中心化平臺一樣易於接觸，同時不犧牲選擇性。另一方面，AI 可以幫助 CEXs 更快地做出上市決策，從而提供比目前更多的選擇。
一個實際的例子是 Hey Anon，一款由 AI 驅動的 DeFi 界面。我自己嘗試了 Hey Anon，它在交換和橋接方面效率很高，消除了手動查找合約地址或選擇橋接的需求。整個交互是基於聊天的，這使得新用戶也能輕鬆上手。但它的速度比手動執行這些交易要慢。另外，目前它缺少對手動轉賬的支持——這一基本功能應該加入，以增加更多的靈活性。
DeFi + AI 是否有市場？
在探討 AI 與 DeFi 的交集之前，讓我們先回顧一下總可尋址市場（TAM）。
截至 2024 年第三季度，主動和被動管理的監管開放式基金的管理資產（AUM）超過了 80 萬億美元。相比之下，截至 2025 年 1 月 21 日，比特幣（BTC）和以太坊（ETH）ETF 管理的資產總額為 1500 億美元。
這些數據突出了一個關鍵點：全球有數萬億美元的資產由專業人士管理，因為大多數人更願意不直接處理自己的財務。他們傾向於選擇易於使用並提供穩定增長的產品。加密貨幣應該也不例外。我們已經看到，用戶偏好明顯傾向於 CEXs。
CEXs 的交易量仍然是 DEXs 的大約五倍。這一差異的一個重要因素是可用性。管理錢包、導航合約地址和理解鏈上過程對許多人來說是令人望而卻步的。但這也帶來了巨大的好處。也許，最大的好處就是早期獲利的可能性。如果你在 TRUMP 上線前發現其市值不到 10 億美元，那麼在它上線 CEX 時，你的收益已經是五到十倍。這在市場的玩家對玩家（即 PvP）階段越來越適用，此時淨流入趨於停滯，資產在已有參與者之間流轉。
輪換是這個遊戲的關鍵。每週都有一種新的熱門選擇。
即使你在加密貨幣領域已經很久了，仍然不太可能抓住 Jailstool 或 CAR 的機會。你只有一天時間瞭解它，進行盡職調查，買入並賣出——幾乎對於大多數人來說，沒有事先的知識幾乎不可能執行。唯一可靠的方式是設計一個系統，將鏈上指標（如新部署的合約、交易量和價格激增）與社交媒體（如 X）相結合。兩個代幣的價格都已經從各自的最高點下跌超過 80%，且還沒有在任何主要的 CEX 上上市。
一次價格發現已經結束。重要的交易活動已經在 DEXs 和/或 OTC 桌面上進行。像交易員、流動性提供者或套利者這樣的早期參與者已經建立了一個非正式的市場價格。當資產到達 CEX 時，初期的波動性和價格探索已經發生了大部分。
此外，與 Jupiter 和 Raydium 等平臺相比，大多數中心化交易所收取更高的交換費用。Jupiter 不收取任何費用，而 Raydium 對每筆交換收取 0.25% 的費用。Moonshot 交易應用程序收取用戶 2.5% 的費用，而像 Binance 和 Coinbase 這樣的交易所根據用戶的交易量收取可變費用。這些費用通常在 0.1% 到 0.6% 之間。從這些費用中可以看出一個模式——用戶體驗更好的平臺可以收取溢價。
Coinbase 擁有超過 1.1 億用戶，遠遠超過 DeFi 的活躍用戶基礎。鑑於這一巨大差距，DeFi 的潛在總可尋址市場（TAM）是巨大的。如果不是數十億的話，一個保守的估計認為，如果 DeFi 能解決可用性問題，它有可能吸引一大部分現有 CEX 用戶。這正是 AI 可以發揮變革性作用的地方。
進入 DeFAI：用 AI 簡化 DeFi
DeFAI 是一種新興的 DeFi 趨勢，旨在簡化 DeFi 用戶體驗。它將像與經紀人交談以買賣股票一樣簡單——只不過更好。你將與一個 AI 代理互動，AI 能將文本或語音轉化為確定性的鏈上操作，併為你提供由數據支持的建議。
所以，當一個代幣在你不熟悉的鏈上發佈，或者你從未將資產橋接到該鏈時，你可以通過聊天界面告訴 AI 你想將資產橋接到這個新鏈上以執行 XYZ 操作。AI 代理會為你完成這一操作。
我們在關於鏈抽象和智能錢包的文章中提到過，這兩者都是提升加密用戶體驗的工具。鏈抽象消除了管理鏈和橋接的複雜性，而智能錢包利用類似於密鑰的技術簡化並安全地管理錢包。
但 AI 代理有潛力真正擴展 DeFi 的市場。雖然在解決用戶體驗（UX）挑戰方面已經做出了漸進式的改進，但 AI 代理——如果執行得當——可以幫助 DeFi 跨越採納鴻溝。
可視化影響
如今，DeFi 的用戶基礎包括開發者、重度用戶和較晚加入鏈上的用戶。隨著 AI 代理減少了進入的障礙，DeFi 用戶圈子可以大幅擴展，吸引更多的 CEX 用戶，這些用戶本來更願意避免去接觸去中心化金融的複雜性。
抽象與智能的結合
抽象化用戶體驗只是 AI 代理能幫助的一個方面，智能才是第二個關鍵點。想象一個普通的 CEX 用戶，他們不太可能已經知道可以使用哪些鏈上應用，也不清楚可以考慮投資或交易哪些資產。因此，這些信息必須經過篩選和推薦。在互聯網早期，Yahoo 充當了數百萬用戶發現和瀏覽網絡的引導者。而如今的 App Store 也在發揮類似的作用，決定哪些應用能獲得曝光，哪些不能。
CEX 在一定程度上已經扮演了“策展者”的角色，決定要上線哪些代幣，並實質上決定了大多數散戶可以輕鬆交易的資產。如果讓用戶完全自行探索鏈上世界，發現投資機會和應用將變得極其困難。他們需要一個值得信賴的嚮導來引導他們穿越這片複雜的領域。問題在於，AI 代理會讓這一篩選過程去中心化，還是隻是將權力從中心化交易所轉移到控制這些 AI 代理的人手中？
篩選與智能的結合，才真正讓 AI 代理具有強大影響力。僅僅浮現機會是不夠的，用戶還需要上下文信息、分析以及執行策略。
鏈上有太多信息，一個新用戶該如何評估機會？要回答的問題實在太多——哪些應用適合借貸和交易？在哪裡買 NFT？如何找到正確的合約地址？AI 工具和代理如 AIXBT 可以與抽象化工具（例如 Wayfinder 和 Hey Anon）結合使用。
AIXBT 是一個 AI 代理，它會深入分析 X（前 Twitter）上的信息並提供上下文解讀。它每天會發布上百甚至上千條推文，有時甚至能影響市場走勢。Shlok 在他的論文中分析了 AIXBT，並指出它的突出之處在於深度連接加密社區、具備複雜的分析能力，並且通過 IP 和用戶互動有著巨大的增長潛力。如果 AIXBT 繼續保持創新並在運營上保持透明，它未來有可能成為 AI 和加密市場的重要參與者。
我們一直在密切合作的一個團隊是 GudTech，他們致力於降低散戶進入加密市場的門檻。Gud 由 Zircuit 相關團隊打造，願景是提供上下文信息的同時支持交易執行。舉個例子，對於 TRUMP 代幣，一個普通用戶可能並不確定美國總統是否真的發行了這個代幣，也不知道一些知名大戶錢包是否正在大規模買入。如果你只是看到 DEX 上的 Ticker（代幣代碼）就購買，你可能並沒有足夠的信息做出決策。加密市場當前最大的問題之一是有 3400 萬個代幣（且仍在增加），但幾乎沒有上下文信息。整個加密領域充斥著非結構化、碎片化的數據，而且這些數據往往帶有偏見且不可靠。
Gud 通過結合鏈上數據與社交網絡的背景信息，使用戶可以直接在鏈上購買資產。它的目標是減少新用戶進入加密市場的學習曲線和認知負擔。如果 Gud 能夠正確執行，你將能夠看到某個資產在 24 小時內暴漲 100 倍，同時還能確認特朗普確實發佈了關於該代幣的推文。
在理想情況下，Gud 甚至可以驗證合約地址併為你執行交易。Gud 正在構建一個“智能代理經濟”，讓用戶可以跨鏈購買資產，並在交互界面中獲得符合加密原生用戶視角的背景信息。Gud 終端還具備批判性思維能力，能夠分析交易的正面或負面因素。此外，Gud 終端每天提供最多 10 次免費查詢，類似於 Web2 平臺 Perplexity，其重點是推動用戶採用和使用，而不是僅僅通過代幣投機獲利。
這個未來可能看起來仍然有些遙遠，但這樣的模式取決於兩點：首先，如何獲取、整理和共享信息，讓新進入市場的用戶獲得更好的指導。想象一下，一個私人財富管理顧問向你講解行業最新趨勢。這種情況已經在諮詢和法律行業發生，使用 ChatGPT 就能獲取 80% 的行業洞察。
目前，加密市場還缺乏這樣的上下文信息，Gud 旨在將這些信息打包成易於使用的體驗，以擴大加密用戶群體。當然，他們的產品仍在不斷完善。截止目前，Gud 的交易系統尚未上線，Twitter 代理也出現過幾次錯誤交互，但我們正在逐步向這個目標邁進。
Wayfinder 是由 Parallel 團隊打造的另一個備受期待的應用，Parallel 是一個基於區塊鏈的熱門遊戲。Wayfinder 的一個演示展示瞭如何從多個鏈上聚合資金並將其發送到另一個錢包。Hey Anon 也已經整合了多個鏈和應用，它不僅能執行交易，還能實時獲取 Twitter、Telegram 和 Discord 等平臺的最新資訊。
試想這樣一個場景：你打開一個類似 ChatGPT 或 Claude 的簡潔界面，並開始與你的 AI 交易代理對話。你分享自己的風險承受能力、投資目標和偏好。這個 AI 代理在理解你的參數後，自動管理你的投資組合——執行交易、開倉、調整策略，並始終保持在你的風險範圍內。這並不是科幻小說，而是我們正在邁向的未來。這裡展現的，僅僅是其中的一個可能性。
現實檢驗
像 WayFinder 這樣的應用目前尚未對所有人開放。但在被 DeFAI 敘事推動的炒作和代幣價格所吸引之前，必須退後一步，審視現實。一個令人清醒的事實是，我們還沒有真正到達那個階段。我無法完全理解實現這一目標所需的工程複雜性，因此也無法預測需要多久才能實現。但顯而易見的是，DeFi 領域的智能和抽象化仍然存在重大缺口。
以 AIXBT 為例，它可能是當前最強大的情報或信息整合代理。它每天發佈大量推文，使得手動評估每一個投資或交易想法變得不可能。如果你跟隨其所有市值在 1000 萬到 1 億美元之間的投資建議，平均回報率僅為 2%，勝率為 39%。這表明，儘管 AI 能夠處理海量數據並挖掘機會，但它仍然缺乏經驗豐富的交易者所具備的精準判斷力。此外，這一表現還有一個重要前提：只有少數代幣表現大幅優於其他代幣。如果你錯過了這幾個贏家，那麼 AIXBT 的建議很可能會讓你整體虧損。
來源—SentientMarketCap，展示了 AIXBT 在截至 1 月 25 日的一週內的投資表現。
鑑於這一前提，人們很容易否定 AIXBT 的價值。但這實際上涉及到傳統金融領域長期存在的一個爭論：主動投資真的能長期跑贏被動投資嗎？《漫步華爾街》一書推廣了市場基本是有效的這一觀點，認為即使是專業投資者也很難持續跑贏指數基金。事實上，研究表明，猴子隨機向股票列表投擲飛鏢所產生的收益率，甚至可以與專業投資者相媲美。這凸顯了一個更廣泛的現實——市場是不可預測的，而僅靠人類專業知識並不總能帶來優勢。然而，Medallion Fund 在長達 30 年的時間裡持續跑贏市場，這證明了當人類智慧與算法結合時，確實能夠創造出競爭優勢。
我個人無法跟上 AIXBT 的推文來做出交易決策。然而，如果有一個篩選工具能將數千條 AIXBT 推文提煉成前五個交易思路，我會願意使用。目前，它可以作為一個不錯的篩選工具，但仍需要大量優化。在此基礎上，還需要額外的一層機制，能夠有效篩選其輸出內容，並做出更聰明、更具策略性的決策。智能化的挑戰不僅僅是數據量的問題，更是如何進行優先級排序。真正需要的是一個複雜的過濾系統，將 AIXBT 的大量建議精煉為可執行的高概率交易。
AI 的侷限性，至少目前如此。
從智能層面後退一步，我想了解執行和抽象層面的運作方式。我嘗試使用 Orbit 購買一個它認為最具潛力的 Meme 幣，並與“Meme_Radar_TK_Agent”進行交互，但結果並不理想。我不得不來回與該代理溝通，不斷澄清我的請求。即使我選擇了 AI 推薦的代幣，它仍然無法檢索出該代幣的相關信息。該代理在基本任務上表現不佳：它會推薦一個代幣，但隨後卻無法提供關於該代幣的關鍵信息。
我與 Orbit 互動的截圖。
Orbit（$GRIFT）在 1 月 22 日的交易額達到了 1.8 億美元，但它卻無法為一名首次使用的用戶順利執行一個簡單的任務。這暴露了 AI 在分析能力與高效執行現實交易之間的關鍵差距。
備註 — 我在 2025 年 2 月 7 日首次使用 Hey Anon 時進行過嘗試。
當然，這個領域仍處於初期階段，產品將隨著時間的推移不斷髮展。我們自己的產品 SentientMarketCap 正在公開構建，基於用戶反饋和實際測試不斷改進。
類似地，Griffain 和 WayFinder 等平臺可能提供更強大的解決方案，但它們在實際環境中的測試仍然有限。整個 DeFAI 領域仍然是一個不斷髮展的實驗，產品通過持續迭代和現實世界的洞察力不斷完善。
目前明確的是，成功的 DeFAI 平臺需要在三個關鍵領域表現出色：
- 可靠的智能，能夠持續地策劃具有上下文的數據以識別有利可圖的機會
- 無縫的執行，最大限度地減少決策與行動之間的摩擦
- 用戶友好的界面，使普通用戶能夠輕鬆訪問複雜的 DeFi 操作
技術發展迅速，但我們仍處於這一進化的早期階段。關鍵將是管理預期，同時繼續根據實際表現和用戶反饋創新和改進這些系統。
AI 在 DeFi 中的應用並非沒有風險。模型訓練不充分、依賴歷史市場數據以及潛在的操控行為，都是在 AI 驅動的 DeFi 平臺實現大規模 adoption 之前需要解決的問題。
向費曼學習
理查德·費曼關於機器智能的論點與 DeFAI 密切相關。他認為，機器在特定任務上可以優於人類。如果我們能將這些特定任務結合成一個更大的系統——一個新系統——它可以顯著幫助我們在金融市場中的決策和執行。DeFi 中的 AI 應該遵循這一原則：它不應該取代人類直覺，而應通過整合多個智能層次——自動化執行、市場分析和風險評估——來增強我們的能力，從而為用戶創造無縫體驗。
這種模塊化的 AI 能力對 DeFi 進化具有深遠影響。DeFi 不僅僅需要自動化——它需要優化執行的智能。以一個運作良好的對衝基金為例。它有不同的團隊，專注於特定領域。有些團隊專注於以最小滑點執行交易，其他團隊分析模式以預測市場走向，還有一個團隊確保資本在不同市場之間有效流動。
DeFi 中的 AI 代理可以以相同的方式運作。一個代理可以專注於通過減少價格衝擊和避免 MEV 攻擊來高效執行交易。另一個可以通過檢測鏈上數據中的模式，預測流動性變化或市場趨勢。例如，這個代理可以與 GMGN 和 Cielo 等工具連接，在這些工具中，它可以追蹤鏈上的錢包，幫助其進行其他分析。第三個代理可以管理跨鏈轉賬，確保資金在不同生態系統之間得到最佳分配。將這些代理結合起來，它們不僅僅是純粹的自動化，它們為執行帶來了智能——從提供交易對象的輸入到確保交易以最佳價格、最小風險在多個網絡上順利進行。
朝著代理協作邁進
大多數 DeFAI 產品正在嘗試同時解決智能（分析、綜合）和抽象（執行）能力的問題，原因顯而易見。單獨的任何一個組件價值有限，就像擁有地圖卻沒有交通工具，或者反之。但真正的力量在於專業化和整合。
當前的格局類似於一個碎片化的生態系統，不同的代理在不同領域表現出色。有些在市場分析和模式識別方面表現出色，而另一些則擅長執行復雜的 DeFi 交易。最優解決方案可能是讓代理們協同工作，利用彼此的優勢。想象一下，Anon 在 DeFi 集成方面的專長與 AIXBT 的分析能力相結合——這種合作可以創造一種無縫體驗，讓市場洞察平滑地轉化為已執行的交易。
Listen 正在朝著這個方向發展。其目標是創建一個系統，其中多個具有專門功能的 AI 代理協同工作，管理 DeFi 的複雜性。通過整合這些代理，它旨在自動化不僅僅是單個任務，而是端到端的金融策略。
這種方法將允許用戶通過簡單的對話界面（語音和文本）發出複雜的命令，如跨多個協議的投資組合再平衡或收益農耕，使得曾經對經驗豐富的 DeFi 用戶來說也令人畏懼的任務，變得易於管理，普通用戶也可以輕鬆上手。與 Arc 的合作旨在通過提供一個平臺，讓這些 AI 代理能夠互動、學習並擴展能力。這確保了執行和智能層不僅僅是分開的，而是共同工作，為用戶提供全面的 DeFi 體驗。
一個熟悉的進化
DeFAI 當前的狀態讓人想起了銀行業的早期。最初，金融服務是分散的——用戶需要訪問不同的機構來支付賬單、進行投資和轉賬。隨著銀行的在線化，集成平臺應運而生，提供了一個地方的無縫金融管理。
DeFAI 需要的是它自己的“超級應用”時刻——那些無縫集成各種專門代理的平臺。可以將其視為一個協調的系統，其中分析代理提供市場情報，執行代理處理交易，風險管理代理監控倉位，投資組合優化代理平衡分配。
這種整合將創造一個統一的體驗，用戶通過一個界面與多個專門的代理進行交互，而這些代理在後臺協同工作，類似於現代外賣應用程序如何處理從餐廳發現到支付處理的所有事務。DeFAI 的未來在於創造能夠平滑協作的專門代理。這種方法將允許每個代理專注於其核心優勢，同時參與一個更大、更強大的生態系統。
降低門檻，解鎖採納
Robinhood 通過讓股票交易對從未考慮過參與市場的數百萬普通人開放，徹底改變了零售投資。COVID 爆發後，僅在 2020 年前四個月，Robinhood 就新增了超過 300萬個資金賬戶，其中 150 萬是首次投資者。這一前所未有的增長不僅僅是因為免佣金交易和直觀的移動優先設計，還受到疫情期間居家令等外部因素的推動。
DeFAI 有著類似的機會。DeFi 的複雜性長期以來一直是廣泛採用的主要障礙。繁瑣的錢包設置、令人困惑的界面以及多鏈之間分散的流動性，令除了一些最為忠實的用戶外，幾乎所有人都望而卻步。如果 DeFAI 要蓬勃發展，就必須效仿 Robinhood 的運營策略——消除摩擦，讓 DeFi 像打開一個應用、選擇一個資產並在幾秒鐘內執行交易一樣簡單。
除了可用性，AI 驅動的內容策劃可能會重新定義 DeFi 中的發現。就像 Yahoo 曾經策劃早期的網頁，應用商店今天則指導移動應用的發現，我對圍繞 AI 驅動的 DeFi 策劃產生的新商業模式感到好奇。一個未解的問題是，這些創新是將賦能於用戶，還是僅僅將控制權從中心化交易所轉移到那些構建和管理這些 AI 系統的人手中。
我們仍然處於 DeFi 中 AI 的早期階段。未來幾年將決定這些技術是否真的能使去中心化金融的訪問權民主化，還是，矛盾地，引入一種新的守門人形式。挑戰不僅僅在於自動化——更在於確保 AI 提升可訪問性、透明性和去中心化，而不是用一種守門人取代另一種守門人。
等待使用新時代 DeFAI，
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