深度融合 DeFi 与 AI 的 DeFAI 能否催生出 AI Agent 的新浪潮？

作者：Ac-Core，YBB Capital Researcher

一、DeFAI 讲了一个什么故事

1.1 什么是 DeFAI

简洁明了表述 DeFAI 即为 AI DeFi。关于 AI，市场已炒作完一轮又一轮，从 AI 算力到 AI Meme，从不同技术架构到不同基础设施。尽管近期 AI Agent 总体市值普遍存在跌幅，但 DeFAI 的概念却正在成为一种新的突破趋势。当前的 DeFAI 在大体分类上可划分为 AI 抽象、自主 DeFi 代理和市场分析与预测三类，其大类中的具体划分见下图。

图源：作者自制

1.2 DeFAI 是如何运作的

在 DeFi 系统中，AI Agent 背后的核心是 LLM（大语言模型），运作涉及多层次的流程与技术，涵盖从数据收集到决策执行的方方面面。根据 IOSG 文中@3sigma 的研究，多数模型都遵循数据收集、模型推理、决策制定、托管和运行、互操作性、钱包这六个特定的工作流程，以下做为总结：

1. 数据收集：AI Agent 的首要任务是对其操作环境进行全面了解。这包括从多个来源获取实时数据：

链上数据：通过索引器、预言机等手段获取实时的区块链数据，如交易记录、智能合约状态、网络活动。这帮助 Agent 保持对市场动态的同步；
链下数据：从外部数据提供商（如 CoinMarketCap、Coingecko）获取价格信息、市场新闻和宏观经济指标，确保 Agent 对市场外部条件的理解。这些数据通常通过 API 接口提供给 Agent；
去中心化数据源：一些 Agent 可能通过去中心化的数据馈送协议获取价格预言机的数据，确保数据的去中心化和可信性。

2. 模型推理：在数据收集完成后，AI Agent 进入推理和计算阶段。这里，Agent 依赖多个 AI 模型进行复杂的推理和预测：

监督学习和非监督学习：通过在带标签或无标签数据上训练，AI 模型可以分析市场和治理论坛的行为。例如，它们可以通过分析历史交易数据，预测未来市场走势，或者通过分析治理论坛数据，推测某一投票提案的结果；
强化学习：通过试错和反馈机制，AI 模型可以自主优化策略。例如，在代币交易中，AI Agent 可以通过模拟多种交易策略来确定最佳买入或卖出时机。这种学习方式使 Agent 在不断变化的市场条件下能够持续改进；
自然语言处理（NLP）：通过理解和处理用户自然语言输入，Agent 可以从治理提案或市场讨论中提取关键信息，帮助用户更好地做出决策。这在扫描去中心化治理论坛或处理用户指令时尤为重要。

3. 决策制定：基于收集的数据和推理的结果，AI Agent 进入决策阶段。在这一阶段，Agent 不仅需要分析当前的市场状况，还要在多个变量之间做权衡：

优化引擎：Agent 使用优化引擎在各种条件下寻找最佳的执行方案。例如，在进行流动性提供或套利策略时，Agent 必须考虑滑点、交易费用、网络延迟、资金规模等因素，以便找到最优的执行路径；
多代理系统协作：为了应对复杂的市场状况，单个 Agent 有时无法全面优化所有决策。在这种情况下，可以部署多个 AI Agent，各自专注于不同的任务领域，通过协作来提高整体系统的决策效率。例如，一个 Agent 专注于市场分析，另一个 Agent 专注于执行交易策略。

4. 托管与运行：由于 AI Agent 需要处理大量计算，通常需要将其模型托管在链下服务器或分布式计算网络上：

中心化托管：部分 AI Agent 可能依赖如 AWS 等中心化云计算服务来托管其计算和存储需求。这种方式有助于确保模型的高效运行，但同时也会带来集中化的潜在风险；
去中心化托管：为了降低中心化风险，一些 Agent 使用去中心化的分布式计算网络（如 Akash）以及分布式存储解决方案（如 Arweave）来托管模型和数据。这类解决方案确保了模型的去中心化运行，同时提供数据存储的持久性；
链上交互：虽然模型本身托管在链下，但 AI Agent 需要与链上协议进行交互，以便执行智能合约功能（如交易执行、流动性管理）以及管理资产。这需要安全的密钥管理和交易签署机制，如 MPC（多方计算）钱包或智能合约钱包。

5. 互操作性：AI Agent 在 DeFi 生态系统中的关键角色是与多个不同的 DeFi 协议和平台无缝交互：

API 集成：Agent 通过 API 桥接器与各个去中心化交易所、流动性池和借贷协议进行数据交换和交互操作。这允许 Agent 实时访问市场价格、交易对手、借贷利率等关键信息，并据此做出交易决策；
去中心化消息传递：为了确保 Agent 与链上协议的同步性，Agent 可以通过去中心化消息传递协议（如 IPFS 或 Webhook）接收更新。这使得 AI Agent 可以实时处理外部事件，例如治理提案的投票结果、流动性池的变动，从而调整策略。

6. 钱包管理：AI Agent 必须能够在区块链上执行实际操作，而这一切都依赖于其钱包和密钥管理机制：

MPC 钱包：多方计算钱包将私钥分割在多个参与者之间，允许 Agent 安全地进行交易而无需单点密钥风险。例如，Coinbase Replit 的钱包展示了如何利用 MPC 实现安全的密钥管理，这使得用户可以在保持一定控制的同时，委托 AI Agent 进行部分自主操作；
TEE（可信执行环境）：另一种常见的密钥管理方式是使用 TEE 技术，将私钥存储在受保护的硬件飞地中。这种方式使得 AI Agent 能够在完全自主的环境中进行交易和决策，而不依赖第三方干预。然而，TEE 目前面临硬件集中化和性能开销的问题，但一旦这些难题得到解决，完全自主的 AI 系统将成为可能。

1.3 教派本源？从意图到 DeFAI

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如果 DeFAI 的愿景是：通过 AI 代理和各种 AI 平台，使用户能够自主管理投资组合，让所有人都能轻松参与加密市场交易，那么这一愿景是否让我们自然联想到「意图」的概念？

回顾一下，由 Paradigm 率先提出的「意图」概念。在我们正常交易时需指定明确的执行路径，好比在 Uniswap 将 Token A 兑换为 Token B，但在意图驱动的场景中，执行路径是由求解器和 AI 共同匹配并最终确定的。换句话说：交易 = 我指定 TX 的执行方式；意图 = 我只要 TX 结果但不关注执行过程。从后视镜视角来看，DeFAI 的叙事不仅接近 AI Agent 的最终理念，在贴合 AI 的同时也完美追尾了实现意图的愿景，综合来看 DeFAI 更像是意图的新添加路径。

在未来实现区块链大规模应用落地的究极版本将会是：AI Agent Solver Intent – Centric DeFAI = Future？

二、DeFAI 相关项目

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2.1 Griffain

@griffaindotcom $GRIFFAIN: 是一个结合 AI Agent 与区块链的创新平台，能够帮助用户去发行 AI Agent，重点是创建一个强大且可扩展的去中心化金融（DeFi）解决方案，支持无缝的代币互换、流动性提供和生态系统增长。可轻松管理钱包、交易和 NFT，并自动执行 Memecoin 发行和空投等任务。

2.2 Hey Anon

@HeyAnonai $ANON: 是由人工智能驱动的 DeFi 协议，可简化交互、聚合实时项目数据并通过自然语言处理执行复杂操作，并方便用户的 DeFi 抽象层。DWF Labs 宣布通过其 AI Agent 基金支持 DeFAI 项目 Hey Anon，并于 1 月 14 日上线 Moonshot。

2.3 Orbit

@orbitcryptoai $GRIFT: 简化了复杂的 DeFi 界面与操作，降低了普通人的参与门槛，目前已经支持与（EVM 与 Solana) 100 多个区块链和 200 多个协议，代币 GRIFT 用于为平台注入活力。

2.4 Neur

@neur_sh $NEUR：是一个开源的全栈应用程序，汇集了 LLM 模型和区块链技术功能，专为 Solana 生态系统设计，使用 Solana Agent Kit 实现无缝协议交互。

2.5 Modenetwork

@modenetwork $MODE: 自身的定位是以太坊 Layer2 的 AI x DeFi 创新的中心平台，持有者可以质押 MODE 以获得 veMODE，从而享受 AI 代理的空投，致力于成为 DeFAI Stack。

2.6 The Hive

@askthehive_ai $BUZZ：建立在 Solana，集成了包括 OpenAI、Anthropic、XAI、Gemini 等多个模型，以实现交易、质押、借贷等复杂 DeFi 作业。

2.7 Bankr

@bankrbot $BNKR：是一款人工智能驱动的加密货币伴侣，用户只需发送一条消息即可轻松购买、出售、交换、下限价单和管理钱包，并计划近期添加代币交换和链上跟踪功能，愿景是让每个人都能使用 DeFi 并实现自动化交易。

2.8 HotKeySwap

@HotKeySwap $HOTKEY：提供 AI 驱动的 DEX 聚合器和分析工具、跨链交易等一整套 DeFi 工具，并且支持跨链交易和分析。

2.9 Gekko AI

@Gekko_Agent $GEKKO：由 Virtuals 协议创建的 AI 代理，专注于提供全面的自动化交易解决方案，专门为预测市场制作的 AI 代理。GEKKO 代币的自动化交易策略包括自动重新平衡、收益收获和创建新的代币指数功能。

2.10 ASYM

@ASYM41b07 $ASYM：提供 AI 驱动的 DEX 聚合器和分析工具，可识别高投资回报率的机会，并将所产生利润以 $ASYM 进行结算。

2.11 Wayfinder Foundation

@AIWayfinder $Wayfinder：由卡片游戏链游 Parallel 推出的 AI 全链互动工具，为帮助 Agent 在链上环境中导航，执行交易并与去中心化应用程序交互。

2.12 Slate

@slate_ceo $Slate：是通用的人工智能代理和代理的连接基础设施层，通过自然语言命令并将其翻译为链上操作，专注于自动化交易策略的执行，特定条件下买入或卖出，使链上操作像思考一样简单。

2.13 Cod3x

@Cod3xOrg $Cod3x ：Solana AI 黑客松项目，提供无代码开发工具构建可自动化 DeFi 策略的代理，其代理接口（Agentic Interface）是一款仅使用意图表达即可执行复杂操作的工具。

2.14 Almanak

@Almanak__ $Almanak: 一种具备自我学习能力、可以自主执行任务的 AI Agent，利用基于代理的建模来优化 DeFi 和游戏项目，使命是利用数据科学和交易知识来最大化协议的盈利能力，同时确保其经济安全。

2.15 HIERO

@HieroHQ $HTERM：Solana 和 Base 网络的多链智能工具，允许用户使用自然语言命令代理自主完成交易，包括买卖代币、进行简单的代币分析等。

三、AI Agent 的终点归于何种体系

图源：作者自制

寸阴是竞，DeFAI 项目如雨后春笋般不断涌现。比特币在 1 月 13 日大幅回落至九万美元下方后，次日 CoinGecko 数据 DeFAI 相关代币却逆势上涨了 38.73%，其中 $GRIFT、$BUZZ 和 $ANON 涨幅最大。但 AI Agent 的金融方向该如何走值得我们思考，当前的钉子路口分别指向了左边的 Game 和右边的 DeFi。

3.1 向左的 Game：

M3 (Metaverse Makers _)（@m3org）或许是最有潜力的代表，项目是由疑似 ai16z 背后的组织的艺术家和开源黑客社区组成，其团队的核心成员有 JIN（@dankvr）、Reneil（@reneil1337）、Saori（@saori_xbt）、Shaw（@shawmakesmagic）等。但 Game 最大的现实阻碍是在人力和资源丰富的 Web2 市场，也没有出现过一款真正爆火的 AI 游戏。2024 年 1 月备受瞩目的《幻兽帕鲁》因为其远超常人的开发效率引发了关于是否采用 AI 设计的争议，但 CEO 最终否认了这一说法。此外游戏本身需要的长开发周期，相比于向右的 DeFI，AI Game 似乎需要更多的市场热情。

3.2 向右的 DeFi：

项目市值依次排名＄GRIFFAIN、＄ANON、＄OLAS、＄GRIFT、＄SPEC、＄BUZZ、＄RSS3、＄SNAI、＄GATSBY，其中 GRIFFAIN 和 ANON 的合计市值占 DeFAI 总体市值的 37.29%。

GRIFFAIN：建设于 Solana，目前以＄457M 市值优势和推特 10.3 万的关注度位居 DeFAI 市值排行榜第一。其核心功能为通过生成钱包完成指向交易，快速交易等功能，当前可花费 0.01 个 Sol 完成 The Agent Engine 的 NFT 铸造。

Hey Anon：采用多练模式，当前支持 Sonic Insider、Solana、EVM、opBNB 等不同公链，＄ANON 的突然冲刺，完全是由创始人 Daniele（@danielesesta）的光环带动，他同时也是 Wonderland、Abracadabra 与 WAGMI 的创始人，单依靠的流量已为 $ANON 注入了不少活力，Hey Anon 做为他的下一任创业项目目前以＄248M 的市值排名第二。

四、小结

DeFAI 的出现并非偶然，区块链的核心特性适配是强金融场景，当前无论是向左的 GameFAI 还是向右的 DeFAI，都展露出了旗鼓相当的市场潜力。向左的 Game 方向，未来可能会出现传承元宇宙的延续，在 AI 的帮助下，管理虚拟财产、角色、经济等多个方面，可借鉴 AI Agent 的繁衍 Meme 的元素法玩，来实现自主进化元宇宙的自治和繁荣。

DeFi 向右发展，必然会从激情四射的情绪炒作逐步走向以实际价值为导向的终点。AI Agent 的价值也不能依靠发行 Meme 来迎合市场潮流，但 AI Agent 故事的延续必须要有类 DeFi 收益套娃的支持，胜利的王者不会永远身披铠甲，市场竞争的最终结果值得我们翘首以待。