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DeFAI工具汇总:如何用AI Agent 驱动链上资产管理(转)
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对于有能力同时驾驭 Web3 与 AI 两个维度的团队而言,当前正是介入的窗口期——无论是在执行层构建更可靠的链上 Agent 系统,还是在基础设施层打通数据、权限与信任的关键环节,都存在相当大的空白地带有待填补。: e: X+ X0 e! o: }# ^; W1 k' h
" X# n- w# l7 l6 L4 s" ?6 I在正式展开分析之前,有必要先厘清一个核心概念: DeFAI 。9 p4 |% w7 t+ Y7 s4 F+ y. F
( G: X8 D; Y) ODeF AI 是 DeFi (去中心化金融)与 AI (人工智能)的融合缩写,指的是将 AI Agent 引入链上金融场景,使其具备感知市场状态、自主制定策略并直接执行链上操作的能力——从而在不依赖人工实时干预的前提下,完成资产配置、风险管理、协议交互等一系列传统上需要专业人员操作的金融行为。/ a v) y3 U* E, ~' u
; G5 i) Y7 \/ N! L0 z
简言之, DeF AI 并非 DeFi 工具的简单 AI 化升级,而是试图在链上构建一套可自主运转的金融执行层。2 r( ]" w( l* o3 G b9 W' j* n
% i5 ^3 T- u- ^: S+ }
这一赛道自 2024 年 Q4 起迅速升温,其背后有三个标志性事件值得关注,它们分别对应 AI Agent 进入 Web3 的三个层次:叙事破圈、资产化基础设施搭建,以及执行能力的真实落地。" o7 l/ N; D) i1 Q! @
! W9 \1 u& V( R
第一个事件发生在 2024 年 7 月。开发者 Andy Ayrey 构建的 Twitter 机器人 Truth Terminal ,在获得 a16 z 联合创始人 Marc Andreessen 5 万美元 BTC 赠予后迅速出圈,并引发了 GOAT 币的病毒式传播。这是 AI Agent 作为链上经济参与者首次真正意义上进入公众视野。! r# H1 r8 V" y8 S" {( V l
第二个事件发生在同年 10 月。 Virtuals Protocol 在 Base 网络上爆火,将 AI Agent 本身代币化,其生态市值最高突破 35 亿美元,成为 DeF AI 赛道资产化基础设施搭建阶段的典型代表。
5 C9 z, e7 I% `, l/ q第三个事件,是 Giza 、 HeyAnon 、 Almanak 等项目相继在链上执行层落地,推动行业从叙事驱动转向产品化阶段—— AI Agent 开始真正"动手"执行链上操作,而不只是停留在信息交互层面。
4 g( c% O. g7 h0 A从全球市场规模来看,多家研究机构对 AI Agent 赛道的增长预期高度一致:
- P, N% |4 g/ e- G/ h
) y" ^* J: i+ c% ]图表 1:全球 AI Agent 市场规模预测对比4 |* T$ Y' k( r' \/ a/ a( M" b7 v
" f/ H: A- w$ g& P( m# i. Y8 e
图片
7 L: ~4 {8 u* q( _3 Z, G数据来源: MarketsandMarkets (2025)、 Grand View Research (2025)、 BCC Research (2026.01)8 V1 C2 b) A6 D5 h
# _1 W1 \7 Q/ H# W* }
然而,资本热度与产业落地之间仍存在显著落差。据麦肯锡 2025 年 11 月发布的《 The State of AI in 2025》报告(基于 105 个国家 1993 名受访者),尽管 88% 的组织已在至少一个业务职能中使用 AI ,但近三分之二仍停留在实验或试点阶段。具体到 AI Agent 领域:62% 的组织开始实验,23% 在至少一个职能中推进规模化,但在任何单一职能中实现规模化部署的比例均不足 10%。! i7 @/ t6 E$ r: ?! \! P$ d1 G7 W3 e
. T' x1 }; `# `* v
这一数据提示我们: DeFAI 赛道的叙事热度,目前仍领先于实际落地进度。理解这一差距,是客观评估这一赛道价值的前提。
* H7 R# d5 a j, k, _- \/ k8 T6 b# `1 M3 q- H
DeFAI 的技术底座:AI Agent 如何与链上世界交互: N3 _$ v$ V+ Z0 c# g6 d
要理解 DeFAI 如何运转,首先需要回答一个关键问题:AI 是通过什么机制介入链上金融操作的?
3 D3 X) o5 k# u, f- |. tDeF AI 系统的核心执行单元,是基于大语言模型构建的 AI Agent 。根据 Wang et al .(2023)的学术综述,其核心能力可归纳为三层架构,而每一层在链上场景中都有其对应的具体职能:# {+ ^' [6 Z- u+ l; w- }
8 v9 B/ ?5 Q- u- L4 X. E规划层,负责目标拆解与路径优化,对应链上场景中的策略生成与风险评估;+ Q1 A g3 Y" F; t- M. v$ y$ G
记忆层,通过向量数据库等外部存储实现跨周期信息积累,承载历史市场数据与协议状态;
/ e# K0 j; ~( j工具层,扩展模型能力,使其能够调用 DeFi 协议、价格预言机和跨链桥接等外部系统。7 V" h7 ]3 y4 M% |4 n" Z& f
但这里有一点需要明确:AI 模型本身无法直接与区块链交互。几乎所有当前的 DeFAI 系统,都采用链下推理与链上执行分离的架构——AI Agent 在链下完成策略计算,再将结果转化为链上交易信号,由执行模块代为提交。这一架构设计,既是当前技术条件下的现实选择,也由此引出了私钥授权、权限管理等一系列安全议题。. Q' p- e2 Z+ u: T, t1 h
% |* r }# x: U0 v& A7 V
AI Agent 本质上是基于大语言模型的自主决策系统,通过任务拆解、记忆管理与工具调用实现闭环执行,而目前 AI Agent 与链上资产端交互也已经初具形态。; \8 W2 v# D3 `) a; K9 L' X( ^
' i y) y) z7 R4 ~* f
图表2: AI Agent 三层架构
3 i' J; R8 {7 T0 n
& a: D0 T' Z2 m图片/ w0 C' q7 C$ n8 f0 D. @% r: X
DeFAI 的演进:从信息交互到执行闭环
% ]2 p& N/ }% _# D. C# Q9 G! L) Q. `+ p9 G/ B, |
明确了 DeFAI 的技术底座之后,一个自然的问题随之而来:这套系统是如何一步步走到今天的?9 W( v& l% m0 c! }
+ g4 B7 M: z R g; }根据 The Block 的研究, DeFAI 的演进并非一蹴而就,而是经历了两个不同的阶段——从早期以信息处理为主的交互型 Agent ,到如今能够真正介入链上操作的执行型系统。 N/ N$ @) T |+ R1 Q# z. \
/ J- g" h5 ~( U9 `! F) V X; N
两者在目标定位、技术手段与风险等级上存在本质差异。8 @" {& O }3 P0 v. [& {
' R0 r: u+ I. I4 `, L) b) b图表3: DeFAI 两波演进路径对比
! Q) @* c# J4 D2 V v( L: d' ?7 q. K% G
图片
l, k- J1 j3 D7 j" N# L图片" a) S4 ^# S. n2 @0 ~( x
两阶段的演进脉络,可以这样理解:
- {' }5 _/ g: Z! R0 s4 ^" U N! j2 o5 W$ W1 _" J" I# `) L
第一波是交互型 Agent ,重点在于构建可对话、可分析的智能体框架。代表性项目包括 ElizaOS(原 ai16z)的 Eliza 框架、Virtuals 的 G.A.M.E. 等。这一阶段的本质仍是信息工具——Agent 能读、能说、能分析,但其功能边界止步于信息层,并未触及任何资产执行操作。- }5 |( g$ C+ J# Q' L
. H% R% z, V% b7 S6 q7 t7 t第二波是执行型 DeFAI Agent ,才真正进入决策执行闭环。代表项目包括 HeyAnon、Wayfinder、Giza(ARMA Agent)以及 Almanak 等。这类系统的共同特征是:AI 在链下运行,输出结构化策略信号,并通过链上执行模块完成交易——它并不替代现有的 DeFi 协议,而是在其之上引入了一层 AI 决策机制,使整个操作链路从"人下指令"变为"Agent 自主执行"。
4 _# N! ? G1 [0 ]
+ E, u5 y+ N! F$ m+ O' ?5 [( A两波演进的本质区别不在于技术复杂度,而在于是否真正触碰资产。这也决定了第二波系统在信任机制、权限设计与安全架构上面临的挑战,远比第一波更为复杂——这正是下一章将重点探讨的内容。 V3 r9 N+ E) |
5 J5 X* Z1 W% K1 f* f. ~5 x3 j
DeFAI 的落地图景:四大主流应用场景! v& }: x4 k# z) O# _
& `* f9 J( e0 _: E) K$ I从技术架构到演进路径, DeFAI 的"能做什么"已逐渐清晰。那么在实际产品层面,它正在解决哪些真实问题?, S# W8 U% m5 i
, |) `$ ?; E( B& X. M# C整体来看,当前 DeFAI 的应用探索已围绕四个核心方向形成相对成熟的落地格局,分别对应链上操作中"收益效率、策略执行、交互门槛与风险管控"四类核心痛点。0 w6 \, P: Z: b1 N$ a+ t6 m3 {
% R B% T! O' F# P收益优化:跨协议的自动调仓
( z# ^' H: y9 |2 i' u% K3 _5 o2 d1 n: [
收益优化是当前落地最为成熟的 DeFAI 应用场景。其核心逻辑是:持续扫描 Aave 、 Compound 、 Fluid 等主流 DeFi 协议的存款年化收益,结合预设风险参数判断是否需要调仓,并在每次操作前执行交易成本分析——仅当收益提升能够覆盖全部 gas 及交易费用时,才真正转移资金,从而实现跨协议的自动化最优配置。
0 G) n" _: F& @% _/ |- Y8 u9 D, C1 x* g4 H
以 Giza 为例,其 ARMA Agent 于 2025 年 2 月在 Base 网络上线稳定币收益策略,持续监测 Aave 、 Morpho 、 Compound 、 Moonwell 等协议的利率变化,综合考量协议 APY 、手续费成本与流动性后,智能调度用户资金以最大化收益。根据公开数据, ARMA 目前已拥有约 6 万个独立持有者、逾 3.6 万个已部署 Agent ,管理资产规模( AUA )超过 2000 万美元。
0 F+ u& ?/ D" V- S9 ]4 y. s
/ e$ F0 ~1 A8 @9 F* t) l* D在 DeFi 协议收益持续波动的市场环境下,人工监控与手动调仓的效率与及时性远不及自动化系统,这正是这一场景的核心价值所在。) Z* D7 \+ D" h- [. R
$ s) ~5 Q6 L9 p( x
图表4: Giza 平台 ARMA Agent 示例图
, k6 m' a4 k6 p _" T! U5 m9 X8 _$ I9 k, f* I8 `" |( @
图片/ H- p+ T0 ]* ]: M; P# _+ f
图片
. k1 o4 W: f* O$ W4 k量化策略自动化:机构级能力的平民化
* J4 i5 O% G ?* C4 G/ b% m. ]1 o; @9 O+ U
量化策略自动化场景中, DeFAI 平台试图将传统量化团队的全流程操作模块化、自动化,使个人用户也能触达机构级的策略执行能力。. d# A4 Y7 W3 q* M
, v J; V6 e: @5 y+ d/ j
以 Delphi Digital 支持的 Almanak 为例,其推出的 AI Swarm 系统将量化流程拆解为四个环节:
, h6 q9 ~3 r1 \+ s& i
1 C: T6 W4 @( v' r1 v策略模块支持通过 Python SDK 编写投资逻辑并完成回测;
: ?9 W2 |0 I( {6 E* @5 k9 N% t, \% }9 A5 V9 T/ `
执行引擎在获得用户授权后自动运行已审核的策略代码并触发 DeFi 调用;2 h6 @7 p$ f- p- W
8 z7 @! o6 Y4 ] k4 h
安全钱包基于 Safe Zodiac 构建多签体系,通过角色权限控制将策略执行权授予 AI Agent,确保资金始终在用户可控范围内; X. b! F# U2 ?- F4 l
/ H* c, a* R" L: N
策略金库则将策略打包为 ERC-7540 标准的可交易金库,投资者可以类似基金份额的方式参与策略收益分配。
! g6 R$ T0 Z- O! M: t8 X$ w% J( A: ?$ d% Z7 O
这一架构的意义在于, AI 代理承担数据分析、策略迭代与风险管理职能,用户仅需对系统输出结果进行最终审核,无需组建专业量化团队——实现所谓的“机构级别策略的平权”(项目宣称)。1 h, t+ V' _1 A, a' p
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图表5: Almanak 平台首页展示图
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自然语言指令执行:让 DeFi 操作像发消息一样简单7 e4 h4 A, e$ u3 O5 z
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这一场景的核心是基于用户意图的 DeFi 操作( Intent - based DeFi ):借助自然语言处理技术,用户以日常语言下达交易指令, AI 将其解析并转化为多步骤的链上操作,大幅降低普通用户的操作门槛。
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7 S4 {% ` h: r8 w$ ~( {1 MHeyAnon 打造了一个 DeF AI 聊天平台,用户通过对话框输入指令, AI 即可执行代币兑换、跨链桥接、借贷、质押等链上操作,集成 LayerZero 跨链桥及 Aave v3 等协议,支持以太坊、 Base 、 Solana 等多链部署。0 j: e, a4 p8 U* [( w$ S. ]) {% a
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图表6: HeyAnon 平台首页展示图" G' K8 |( Q; q! ^, \9 A
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6 O5 A0 {5 i i4 n% q6 e) W1 I/ c: {Wayfinder 则由 Paradigm 投资,提供更进一步的全链交易服务。其 AI Agent (称为 Shells )自动寻路不同链间的最优交易路径,执行跨链转账、代币互换或 NFT 交互等操作,用户无需关注底层 gas 费、跨链兼容性等技术细节。
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刚试了几个DeFAI工具,自动调仓确实爽,就是AI有时比还激进哈哈 |
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