Evolución inteligente de DeFi: de herramientas automatizadas a agentes inteligentes de AgentFi
En la actual industria de las criptomonedas, los pagos con stablecoins y las aplicaciones de Finanzas descentralizadas son una de las pocas áreas que han demostrado tener una demanda real y un valor a largo plazo. Al mismo tiempo, la diversidad de agentes está convirtiéndose gradualmente en una forma concreta de interfaz de usuario en la industria de la IA, siendo la capa intermedia clave que conecta las capacidades de la IA con las necesidades de los usuarios.
En el ámbito de la fusión entre Crypto y AI, especialmente en la dirección en la que la tecnología AI retroalimenta las aplicaciones de Crypto, la exploración actual se centra principalmente en tres escenarios típicos:
Agente de interacción conversacional: se centra principalmente en chat, compañía y asistencia. Aunque la mayoría sigue siendo una versión de modelos grandes genéricos, su bajo umbral de desarrollo y la interacción natural, sumadas a los incentivos de tokens, lo convierten en una de las primeras formas en ser lanzadas al mercado para captar la atención de los usuarios.
Agente de integración de información: se enfoca en la integración inteligente de información en línea y en cadena. Kaito, AIXBT y otros han logrado éxito en el ámbito de la búsqueda de información en línea pero no en cadena, mientras que la dirección de integración de datos en cadena aún se encuentra en una fase de exploración sin proyectos destacados.
Agente de ejecución de estrategias: se extiende en dos direcciones principales, el Pago de Agente y DeFAI, con el pago en stablecoins y la ejecución de estrategias de Finanzas descentralizadas como núcleo. Este tipo de agente está más profundamente integrado en la lógica de transacciones en cadena y gestión de activos, con la esperanza de superar el cuello de botella de la especulación y formar una infraestructura de ejecución inteligente que posea eficiencia financiera y rendimientos sostenibles.
Este artículo se centrará en la evolución de la fusión entre Finanzas descentralizadas y AI, revisando sus etapas de desarrollo desde la automatización hasta la inteligencia, y analizando la infraestructura, el espacio de escenarios y los desafíos clave de los agentes de ejecución de estrategias.
Finanzas descentralizadas inteligentes en tres fases: Automation, Copilot y el salto a AgentFi
En la evolución de la inteligencia en Finanzas descentralizadas, podemos dividir las capacidades del sistema en tres etapas: Automation (herramientas automatizadas), Intent-Centric Copilot (asistente impulsado por intenciones) y AgentFi (agentes inteligentes en la cadena).
La automatización se asemeja más a un disparador de reglas (Rule Trigger): ejecuta tareas fijas basadas en condiciones preestablecidas, como arbitraje, reequilibrio, toma de ganancias y detención de pérdidas, y no puede generar estrategias ni operar de forma independiente.
Copilot ha introducido capacidades de reconocimiento de intenciones y análisis semántico, los usuarios ingresan mediante lenguaje natural, el sistema entiende, descompone y sugiere rutas de ejecución, pero al final aún requiere la confirmación del usuario, la cadena de ejecución no está cerrada.
AgentFi representa el ciclo inteligente completo de "percepción → razonamiento/generación de estrategias → ejecución en cadena → evolución", siendo un agente (Agent) con capacidad de ejecución autónoma en cadena y evolución continua.
| Dimensión | Infraestructura de Automatización | Copiloto Centrado en la Intención | AgentFi |
|----------|-----------------------------|----------------------------|---------------------|
| Lógica central | Disparo de reglas + Ejecución de condiciones | Reconocimiento de intención + Guía de operaciones | Cierre de estrategia + Ejecución autónoma |
| Modo de ejecución | Activación basada en condiciones preestablecidas (if-then) | Comprender las instrucciones del usuario, ayudar a descomponer las operaciones | Percepción, juicio y ejecución completamente autónomos |
| Interacción del usuario | Sin interacción, ejecución por activación pasiva | El usuario expresa su intención a través de un prompt, el sistema ayuda a desglosar | Sin necesidad de interacción humana, puede colaborar con personas/Agente |
| Nivel inteligente | Bajo, automatización de procesos | Medio, comprensión interactiva | Alto, generación y evolución de estrategias autónomas |
| Capacidad estratégica | Ninguna, ejecuta tareas preestablecidas | Limitada, depende de las instrucciones del usuario | Fuerte, puede auto-aprender y optimizar combinaciones |
| Dificultad de implementación | Baja, servicios de backend | Media, se requiere un fuerte diseño de interacción frontend | Alta, se requiere una profunda colaboración de infraestructura AI/ejecución |
| Ejecución en cadena | ✅Percepción ❌Decisión ( Activación de reglas fijas ) ✅Soporte para ejecución simple | ✅Percepción ✅Decisión ⚠️Ejecución requiere confirmación del usuario | ✅Percepción ✅Decisión ✅Ciclo completo de ejecución en cadena |
| Representantes típicos | Gelato, Mimic | HeyElsa.ai, Bankr | Giza ARMA |
Para determinar si un proyecto pertenece realmente a AgentFi, es necesario ver si cumple al menos con tres de los cinco criterios centrales a continuación:
Percepción autónoma del estado/las señales del mercado en la cadena (no son entradas estáticas, sino monitoreo en tiempo real)
Capacidad de generar y combinar estrategias (no estrategias predefinidas, sino la capacidad de formular un plan de acción basado en el contexto)
Puede ejecutar operaciones en la cadena de forma autónoma (sin necesidad de interacción del usuario, puede realizar operaciones complejas como swap/lend/stake)
Tiene estado persistente y capacidad de evolución (el agente tiene un ciclo de vida, puede funcionar a largo plazo y ajustarse a sí mismo según los comentarios)
Contar con una arquitectura nativa de agente (como SDK de agente exclusivo, entorno de ejecución administrado, middleware de agente, etc.)
En otras palabras, el trading automatizado ≠ Copilot, y mucho menos ≠ AgentFi: el trading automatizado es solo un "disparador de reglas", Copilot puede entender la intención del usuario y proporcionar sugerencias de operación, pero aún depende de la participación humana; mientras que el verdadero AgentFi es un "agente que posee capacidades de percepción, razonamiento y ejecución autónoma en la cadena", capaz de completar el ciclo de estrategia y evolucionar continuamente sin intervención humana.
Análisis de la adaptabilidad inteligente de los escenarios de Finanzas descentralizadas
En el sistema de Finanzas descentralizadas (DeFi), los escenarios de aplicación centrales se pueden dividir aproximadamente en dos categorías: aquellos relacionados con la circulación y el intercambio de activos, y aquellos relacionados con las finanzas de rendimiento. Creemos que hay diferencias significativas en la adaptabilidad de estas dos categorías de escenarios en el camino hacia la inteligencia:
Uno, Escenarios de circulación e intercambio de activos
Los escenarios de circulación e intercambio de activos se basan en interacciones atomizadas, que incluyen transacciones de Swap, puentes entre cadenas y depósitos y retiros de moneda fiduciaria. Su característica esencial es "impulsado por la intención + interacción atomizada única", el proceso de transacción no involucra estrategias de ganancias, mantenimiento de estado ni lógica de evolución, y la mayoría se adapta a la ruta de ejecución ligera del Copilot Centrado en la Intención, no perteneciendo a AgentFi.
Debido a su bajo umbral de ingeniería y su interacción simple, la mayoría de los proyectos de tipo DeFAI en el mercado se encuentran en esta etapa, los cuales no constituyen un agente inteligente de AgentFi; sin embargo, para un pequeño número de estrategias de Swap complejas de alto nivel (como la arbitraje entre activos, el hedge de LP perpetuo, el rebalanceo apalancado, entre otros escenarios) se requiere la capacidad de acceso de un agente de IA, que actualmente se encuentra en una etapa temprana de exploración.
| Categoría de escenario | ¿Rendimiento continuo? | Compatibilidad con AgentFi | Dificultad de implementación | Descripción |
|----------------|------------|-------------------------------|------------|----------------------------------------------------|
| Intercambio | ❌No | ⚠️Adaptación parcial (solo el intercambio de intención no es AgentFi) | ✅Fácil de implementar | Operación atómica única (como cambiar monedas), sin acumulación de estado de estrategia, adecuada para la llamada de Copilot.
| Puente de cadena cruzada | ❌No | ❌Débil | ✅Fácil de implementar | La cadena cruzada es una transmisión mediada, no involucra planificación y ajustes estratégicos, la participación de la IA es muy baja. |
| Depósitos y retiros en moneda fiduciaria | ❌No | ❌Ninguno | ❌Incontrolable | Alta dependencia de los canales CeFi y procesos de cumplimiento, el agente en cadena no puede iniciar operaciones de forma autónoma |
| Optimización de agregación | ⚠️ No necesariamente | ⚠️ Adaptación parcial | ✅ Moderado | Basado principalmente en herramientas automatizadas, si se pueden combinar cotizaciones de múltiples plataformas o maximizar rutas de ganancias, puede ser ejecutado por un Agente ligero, pero es difícil evolucionar a un agente inteligente a largo plazo |
| ✅Combinación de operaciones Swap | ✅Posibilidad de ganancias | ✅No maduro | ❌Difícil de implementar | Como arbitraje entre activos, cobertura perpetua de LP, ajuste dinámico de posiciones, etc., se requiere un motor de estrategias complejo, actualmente en fase de prototipo sin Agente disponible |
Dos, escenarios financieros de ingresos de activos
Los escenarios financieros de ingresos de activos presentan objetivos de ingresos claros, un espacio de combinaciones de estrategias complejo y una necesidad de gestión de estados dinámica, lo que se alinea de forma natural con el modelo de "circuito de estrategia + ejecución autónoma" de AgentFi. Sus características principales son las siguientes:
Objetivos de rendimiento cuantificables (APR / APY) facilitan que el Agente establezca funciones de optimización;
El espacio de combinación de estrategias es amplio, abarcando múltiples activos, múltiples plazos, múltiples plataformas y múltiples procesos de interacción;
Las operaciones requieren gestión frecuente y ajustes en tiempo real, adecuadas para ser ejecutadas y mantenidas por agentes en la cadena.
| Rango | Categoría de escenario | ¿Rendimiento continuo? | Compatibilidad con AgentFi | Dificultad de implementación | Descripción |
|--------|------------------------------------|------------|-----------------|----------|---------------------------------------------|
| 1 | Minería de liquidez | ✅Sí | ✅✅✅Muy alta | ❌Alta | La estrategia necesita ajustes dinámicos frecuentes (como reinversión, migración, estrategias de doble piscina, etc.), es más adecuada para implementar agentes de estrategia de IA |
| 2 | Préstamo | ✅Sí | ✅✅✅Muy alto | ✅Bajo | La fluctuación de las tasas de interés + el estado de las garantías es legible, la alerta de riesgos y el ajuste automático son fáciles de implementar |
| 3 | Pendle (Intercambio de derechos de ingresos PT/YT) | ✅Sí | ✅✅Alto | ❌Alto | Los plazos y estructuras de ingresos son diversos, el comercio combinado es complejo, y los agentes inteligentes pueden optimizar el momento de compra y venta y la estabilidad de los ingresos |
| 4 | Arbitraje de tasa de financiación (perpetuo/CeFi/Finanzas descentralizadas mixto) | ✅Sí | ✅✅Alto | ❌Muy alto | El arbitraje en múltiples mercados tiene ventajas de IA, pero la interacción y la complejidad de la colaboración fuera de la cadena son muy altas, aún en etapa de exploración |
| 5 | Staking / Restaking / Combinación de estrategias LRT | ⚠️ Rendimiento fijo | ⚠️ Adaptación condicional | ⚠️ Medio | El staking estático no es adecuado para el Agente, pero los agentes dinámicos con múltiples LST + Lending + LP, etc., pueden intervenir |
| 6 | RWA (Activos del mundo real) | ⚠️ Rendimiento estable | ❌ Bajo | ⚠️ Alta regulación | Estructura de rendimiento estable, altos umbrales de cumplimiento, no interoperabilidad entre protocolos, no hay espacio para implementar la estrategia AgentFi a corto plazo |
Limitados por el plazo de rendimiento, la frecuencia de fluctuación, la complejidad de los datos en cadena, la dificultad de integración entre protocolos y las restricciones regulatorias, la adaptabilidad y viabilidad técnica en el ámbito de AgentFi para diferentes escenarios de rendimiento presentan diferencias significativas. Se sugiere la siguiente prioridad:
Dirección de colocación de negocios de alta prioridad:
Préstamo (Lending / Borrowing): La fluctuación de las tasas de interés es fácil de rastrear con una lógica de ejecución estandarizada, adecuada para agentes ligeros.
Minería de liquidez (Yield Farming): los pools son dinámicos y frecuentes, el espacio de combinación de estrategias es amplio y los rendimientos son volátiles. AgentFi puede optimizar significativamente el retorno anual y la eficiencia de interacción, pero la implementación técnica presenta ciertos desafíos;
Direcciones de disposición a explorar a mediano y largo plazo:
Comercio de derechos de ingresos Pendle: las dimensiones de tiempo y las curvas de ingresos son claras, adecuadas para que el Agente gestione la rotación de vencimientos y el arbitraje entre grupos;
Tasa de financiación arbitraje: el rendimiento teórico es considerable, se deben resolver los desafíos de ejecución entre mercados y la interacción fuera de la cadena, la dificultad de ingeniería es alta;
Estructura de combinación dinámica LRT: el staking estático no es compatible, se pueden intentar estrategias como LRT + LP + Lending para ajuste automático.
Gestión de carteras de múltiples activos RWA: difícil de implementar a corto plazo, el Agente puede proporcionar asistencia en la optimización de carteras y estrategias de vencimiento;
Introducción a proyectos de inteligencia en escenarios de Finanzas descentralizadas:
1. Herramientas automatizadas ( Infraestructura de Automatización ): activación por reglas y ejecución de condiciones
Gelato es una de las infraestructuras de automatización DeFi más antiguas, que anteriormente ofrecía soporte para la ejecución de tareas activadas por condiciones para protocolos como Aave y Reflexer, pero ahora se ha transformado en un proveedor de servicios Rollup as a Service. Actualmente, el principal campo de batalla de la automatización en cadena también se ha trasladado a las plataformas de gestión de activos DeFi (DeFi Saver, Instadapp). Estas plataformas integran módulos de ejecución automática estandarizados que incluyen la configuración de órdenes límite, protección contra liquidaciones, reequilibrio automático, DCA, estrategias de cuadrícula, entre otros. Además, hemos visto algunos proyectos de plataformas de herramientas de automatización DeFi más complejas:
Mimic.fi
Mimic.fi es una plataforma de automatización en cadena, diseñada para desarrolladores y proyectos de Finanzas descentralizadas, que permite construir tareas automatizadas programables en cadenas como Arbitrum, Base, Optimism, entre otras. Su núcleo implementa la ejecución automática de operaciones entre protocolos a través de un disparador de reglas "if-then". La arquitectura se divide en tres capas: Planning (definición de tareas y disparadores), Execution (difusión de intenciones y licitación de ejecución) y Security (triple verificación y control de seguridad). Actualmente, se utiliza un método de integración SDK, y el producto aún se encuentra en la etapa inicial de despliegue.
Protocolo AFI
AFI Protocol es una red de ejecución de agentes impulsada por algoritmos, que soporta operaciones automatizadas no custodiadas 24 horas al día, 7 días a la semana, centrada en resolver la ejecución descentralizada, los umbrales de estrategia y los problemas de respuesta al riesgo en las Finanzas descentralizadas. Su diseño está orientado a instituciones y usuarios avanzados, ofreciendo estrategias programables, gestión de permisos y herramientas SDK, y lanzando la stablecoin de rendimiento afiUSD.
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WalletDivorcer
· 08-12 20:53
La inteligencia artificial es realmente maravillosa.
Evolución de DeFi inteligente: de la automatización a la etapa tres de AgentFi
Evolución inteligente de DeFi: de herramientas automatizadas a agentes inteligentes de AgentFi
En la actual industria de las criptomonedas, los pagos con stablecoins y las aplicaciones de Finanzas descentralizadas son una de las pocas áreas que han demostrado tener una demanda real y un valor a largo plazo. Al mismo tiempo, la diversidad de agentes está convirtiéndose gradualmente en una forma concreta de interfaz de usuario en la industria de la IA, siendo la capa intermedia clave que conecta las capacidades de la IA con las necesidades de los usuarios.
En el ámbito de la fusión entre Crypto y AI, especialmente en la dirección en la que la tecnología AI retroalimenta las aplicaciones de Crypto, la exploración actual se centra principalmente en tres escenarios típicos:
Agente de interacción conversacional: se centra principalmente en chat, compañía y asistencia. Aunque la mayoría sigue siendo una versión de modelos grandes genéricos, su bajo umbral de desarrollo y la interacción natural, sumadas a los incentivos de tokens, lo convierten en una de las primeras formas en ser lanzadas al mercado para captar la atención de los usuarios.
Agente de integración de información: se enfoca en la integración inteligente de información en línea y en cadena. Kaito, AIXBT y otros han logrado éxito en el ámbito de la búsqueda de información en línea pero no en cadena, mientras que la dirección de integración de datos en cadena aún se encuentra en una fase de exploración sin proyectos destacados.
Agente de ejecución de estrategias: se extiende en dos direcciones principales, el Pago de Agente y DeFAI, con el pago en stablecoins y la ejecución de estrategias de Finanzas descentralizadas como núcleo. Este tipo de agente está más profundamente integrado en la lógica de transacciones en cadena y gestión de activos, con la esperanza de superar el cuello de botella de la especulación y formar una infraestructura de ejecución inteligente que posea eficiencia financiera y rendimientos sostenibles.
Este artículo se centrará en la evolución de la fusión entre Finanzas descentralizadas y AI, revisando sus etapas de desarrollo desde la automatización hasta la inteligencia, y analizando la infraestructura, el espacio de escenarios y los desafíos clave de los agentes de ejecución de estrategias.
Finanzas descentralizadas inteligentes en tres fases: Automation, Copilot y el salto a AgentFi
En la evolución de la inteligencia en Finanzas descentralizadas, podemos dividir las capacidades del sistema en tres etapas: Automation (herramientas automatizadas), Intent-Centric Copilot (asistente impulsado por intenciones) y AgentFi (agentes inteligentes en la cadena).
| Dimensión | Infraestructura de Automatización | Copiloto Centrado en la Intención | AgentFi | |----------|-----------------------------|----------------------------|---------------------| | Lógica central | Disparo de reglas + Ejecución de condiciones | Reconocimiento de intención + Guía de operaciones | Cierre de estrategia + Ejecución autónoma | | Modo de ejecución | Activación basada en condiciones preestablecidas (if-then) | Comprender las instrucciones del usuario, ayudar a descomponer las operaciones | Percepción, juicio y ejecución completamente autónomos | | Interacción del usuario | Sin interacción, ejecución por activación pasiva | El usuario expresa su intención a través de un prompt, el sistema ayuda a desglosar | Sin necesidad de interacción humana, puede colaborar con personas/Agente | | Nivel inteligente | Bajo, automatización de procesos | Medio, comprensión interactiva | Alto, generación y evolución de estrategias autónomas | | Capacidad estratégica | Ninguna, ejecuta tareas preestablecidas | Limitada, depende de las instrucciones del usuario | Fuerte, puede auto-aprender y optimizar combinaciones | | Dificultad de implementación | Baja, servicios de backend | Media, se requiere un fuerte diseño de interacción frontend | Alta, se requiere una profunda colaboración de infraestructura AI/ejecución | | Ejecución en cadena | ✅Percepción ❌Decisión ( Activación de reglas fijas ) ✅Soporte para ejecución simple | ✅Percepción ✅Decisión ⚠️Ejecución requiere confirmación del usuario | ✅Percepción ✅Decisión ✅Ciclo completo de ejecución en cadena | | Representantes típicos | Gelato, Mimic | HeyElsa.ai, Bankr | Giza ARMA |
Para determinar si un proyecto pertenece realmente a AgentFi, es necesario ver si cumple al menos con tres de los cinco criterios centrales a continuación:
En otras palabras, el trading automatizado ≠ Copilot, y mucho menos ≠ AgentFi: el trading automatizado es solo un "disparador de reglas", Copilot puede entender la intención del usuario y proporcionar sugerencias de operación, pero aún depende de la participación humana; mientras que el verdadero AgentFi es un "agente que posee capacidades de percepción, razonamiento y ejecución autónoma en la cadena", capaz de completar el ciclo de estrategia y evolucionar continuamente sin intervención humana.
Análisis de la adaptabilidad inteligente de los escenarios de Finanzas descentralizadas
En el sistema de Finanzas descentralizadas (DeFi), los escenarios de aplicación centrales se pueden dividir aproximadamente en dos categorías: aquellos relacionados con la circulación y el intercambio de activos, y aquellos relacionados con las finanzas de rendimiento. Creemos que hay diferencias significativas en la adaptabilidad de estas dos categorías de escenarios en el camino hacia la inteligencia:
Uno, Escenarios de circulación e intercambio de activos
Los escenarios de circulación e intercambio de activos se basan en interacciones atomizadas, que incluyen transacciones de Swap, puentes entre cadenas y depósitos y retiros de moneda fiduciaria. Su característica esencial es "impulsado por la intención + interacción atomizada única", el proceso de transacción no involucra estrategias de ganancias, mantenimiento de estado ni lógica de evolución, y la mayoría se adapta a la ruta de ejecución ligera del Copilot Centrado en la Intención, no perteneciendo a AgentFi.
Debido a su bajo umbral de ingeniería y su interacción simple, la mayoría de los proyectos de tipo DeFAI en el mercado se encuentran en esta etapa, los cuales no constituyen un agente inteligente de AgentFi; sin embargo, para un pequeño número de estrategias de Swap complejas de alto nivel (como la arbitraje entre activos, el hedge de LP perpetuo, el rebalanceo apalancado, entre otros escenarios) se requiere la capacidad de acceso de un agente de IA, que actualmente se encuentra en una etapa temprana de exploración.
| Categoría de escenario | ¿Rendimiento continuo? | Compatibilidad con AgentFi | Dificultad de implementación | Descripción | |----------------|------------|-------------------------------|------------|----------------------------------------------------| | Intercambio | ❌No | ⚠️Adaptación parcial (solo el intercambio de intención no es AgentFi) | ✅Fácil de implementar | Operación atómica única (como cambiar monedas), sin acumulación de estado de estrategia, adecuada para la llamada de Copilot. | Puente de cadena cruzada | ❌No | ❌Débil | ✅Fácil de implementar | La cadena cruzada es una transmisión mediada, no involucra planificación y ajustes estratégicos, la participación de la IA es muy baja. | | Depósitos y retiros en moneda fiduciaria | ❌No | ❌Ninguno | ❌Incontrolable | Alta dependencia de los canales CeFi y procesos de cumplimiento, el agente en cadena no puede iniciar operaciones de forma autónoma | | Optimización de agregación | ⚠️ No necesariamente | ⚠️ Adaptación parcial | ✅ Moderado | Basado principalmente en herramientas automatizadas, si se pueden combinar cotizaciones de múltiples plataformas o maximizar rutas de ganancias, puede ser ejecutado por un Agente ligero, pero es difícil evolucionar a un agente inteligente a largo plazo | | ✅Combinación de operaciones Swap | ✅Posibilidad de ganancias | ✅No maduro | ❌Difícil de implementar | Como arbitraje entre activos, cobertura perpetua de LP, ajuste dinámico de posiciones, etc., se requiere un motor de estrategias complejo, actualmente en fase de prototipo sin Agente disponible |
Dos, escenarios financieros de ingresos de activos
Los escenarios financieros de ingresos de activos presentan objetivos de ingresos claros, un espacio de combinaciones de estrategias complejo y una necesidad de gestión de estados dinámica, lo que se alinea de forma natural con el modelo de "circuito de estrategia + ejecución autónoma" de AgentFi. Sus características principales son las siguientes:
| Rango | Categoría de escenario | ¿Rendimiento continuo? | Compatibilidad con AgentFi | Dificultad de implementación | Descripción | |--------|------------------------------------|------------|-----------------|----------|---------------------------------------------| | 1 | Minería de liquidez | ✅Sí | ✅✅✅Muy alta | ❌Alta | La estrategia necesita ajustes dinámicos frecuentes (como reinversión, migración, estrategias de doble piscina, etc.), es más adecuada para implementar agentes de estrategia de IA | | 2 | Préstamo | ✅Sí | ✅✅✅Muy alto | ✅Bajo | La fluctuación de las tasas de interés + el estado de las garantías es legible, la alerta de riesgos y el ajuste automático son fáciles de implementar | | 3 | Pendle (Intercambio de derechos de ingresos PT/YT) | ✅Sí | ✅✅Alto | ❌Alto | Los plazos y estructuras de ingresos son diversos, el comercio combinado es complejo, y los agentes inteligentes pueden optimizar el momento de compra y venta y la estabilidad de los ingresos | | 4 | Arbitraje de tasa de financiación (perpetuo/CeFi/Finanzas descentralizadas mixto) | ✅Sí | ✅✅Alto | ❌Muy alto | El arbitraje en múltiples mercados tiene ventajas de IA, pero la interacción y la complejidad de la colaboración fuera de la cadena son muy altas, aún en etapa de exploración | | 5 | Staking / Restaking / Combinación de estrategias LRT | ⚠️ Rendimiento fijo | ⚠️ Adaptación condicional | ⚠️ Medio | El staking estático no es adecuado para el Agente, pero los agentes dinámicos con múltiples LST + Lending + LP, etc., pueden intervenir | | 6 | RWA (Activos del mundo real) | ⚠️ Rendimiento estable | ❌ Bajo | ⚠️ Alta regulación | Estructura de rendimiento estable, altos umbrales de cumplimiento, no interoperabilidad entre protocolos, no hay espacio para implementar la estrategia AgentFi a corto plazo |
Limitados por el plazo de rendimiento, la frecuencia de fluctuación, la complejidad de los datos en cadena, la dificultad de integración entre protocolos y las restricciones regulatorias, la adaptabilidad y viabilidad técnica en el ámbito de AgentFi para diferentes escenarios de rendimiento presentan diferencias significativas. Se sugiere la siguiente prioridad:
Dirección de colocación de negocios de alta prioridad:
Direcciones de disposición a explorar a mediano y largo plazo:
Introducción a proyectos de inteligencia en escenarios de Finanzas descentralizadas:
1. Herramientas automatizadas ( Infraestructura de Automatización ): activación por reglas y ejecución de condiciones
Gelato es una de las infraestructuras de automatización DeFi más antiguas, que anteriormente ofrecía soporte para la ejecución de tareas activadas por condiciones para protocolos como Aave y Reflexer, pero ahora se ha transformado en un proveedor de servicios Rollup as a Service. Actualmente, el principal campo de batalla de la automatización en cadena también se ha trasladado a las plataformas de gestión de activos DeFi (DeFi Saver, Instadapp). Estas plataformas integran módulos de ejecución automática estandarizados que incluyen la configuración de órdenes límite, protección contra liquidaciones, reequilibrio automático, DCA, estrategias de cuadrícula, entre otros. Además, hemos visto algunos proyectos de plataformas de herramientas de automatización DeFi más complejas:
Mimic.fi
Mimic.fi es una plataforma de automatización en cadena, diseñada para desarrolladores y proyectos de Finanzas descentralizadas, que permite construir tareas automatizadas programables en cadenas como Arbitrum, Base, Optimism, entre otras. Su núcleo implementa la ejecución automática de operaciones entre protocolos a través de un disparador de reglas "if-then". La arquitectura se divide en tres capas: Planning (definición de tareas y disparadores), Execution (difusión de intenciones y licitación de ejecución) y Security (triple verificación y control de seguridad). Actualmente, se utiliza un método de integración SDK, y el producto aún se encuentra en la etapa inicial de despliegue.
Protocolo AFI
AFI Protocol es una red de ejecución de agentes impulsada por algoritmos, que soporta operaciones automatizadas no custodiadas 24 horas al día, 7 días a la semana, centrada en resolver la ejecución descentralizada, los umbrales de estrategia y los problemas de respuesta al riesgo en las Finanzas descentralizadas. Su diseño está orientado a instituciones y usuarios avanzados, ofreciendo estrategias programables, gestión de permisos y herramientas SDK, y lanzando la stablecoin de rendimiento afiUSD.