تطور الذكاء الاصطناعي في التمويل اللامركزي: من الأدوات الآلية إلى AgentFi

في صناعة التشفير الحالية، تعتبر مدفوعات العملات المستقرة وتطبيقات التمويل اللامركزي من بين القليل من المجالات التي تم التحقق من وجود طلب حقيقي وقيمة طويلة الأمد. في الوقت نفسه، بدأت Agents المتنوعة تصبح الشكل الفعلي لواجهة المستخدم في صناعة الذكاء الاصطناعي، وهي الطبقة الوسطى الأساسية التي تربط قدرات الذكاء الاصطناعي واحتياجات المستخدم.

في مجال دمج التشفير والذكاء الاصطناعي، وخاصة في اتجاه تقنيات الذكاء الاصطناعي التي تدعم تطبيقات التشفير، تتركز الاستكشافات الحالية بشكل رئيسي على ثلاثة سيناريوهات نموذجية:

1. وكيل تفاعلي حواري: يركز بشكل أساسي على الدردشة، والمرافقة، والمساعدين، وعلى الرغم من أن معظمها لا يزال نماذج عامة مغلفة، إلا أن عتبة التطوير المنخفضة والتفاعل الطبيعي، بالإضافة إلى الحوافز الرمزية، جعلها الشكل الأول الذي تم طرحه في السوق لجذب انتباه المستخدمين.

2. وكيل تكامل المعلومات: يركز على التكامل الذكي للمعلومات على الإنترنت وعلى السلسلة. حققت Kaito و AIXBT نجاحًا في مجال تكامل البحث عن المعلومات على الإنترنت ولكن غير المتصلة بالسلسلة، بينما لا يزال اتجاه تكامل البيانات على السلسلة في مرحلة الاستكشاف دون وجود مشاريع بارزة.

3. وكيل تنفيذ الاستراتيجيات: يتمحور حول الدفع بالعملات المستقرة وتنفيذ استراتيجيات التمويل اللامركزي، حيث يمتد إلى اتجاهين رئيسيين هما دفع الوكلاء وDeFAI. يتم دمج هذه الأنواع من الوكلاء بعمق في منطق المعاملات على السلسلة وإدارة الأصول، مما يتوقع أن يتجاوزوا قيود المضاربة، ويشكلوا بنية تحتية ذكية للتنفيذ تتمتع بالكفاءة المالية والعائد المستدام.

ستركز هذه المقالة على مسار تطور دمج التمويل اللامركزي والذكاء الاصطناعي، وستستعرض مراحل تطورها من الأتمتة إلى الذكاء، وتحلل بنية تحتية لوكلاء تنفيذ الاستراتيجيات، ومساحة السيناريوهات، والتحديات الرئيسية.

مراحل الذكاء الاصطناعي في التمويل اللامركزي: Automation و Copilot و AgentFi

في تطور الذكاء في التمويل اللامركزي ، يمكننا تقسيم قدرات النظام إلى ثلاث مراحل: Automation (أدوات الأتمتة) و Intent-Centric Copilot (مساعد مدفوع بالنية) و AgentFi (وكيل على السلسلة).

• الأتمتة تشبه إلى حد كبير مشغلات القواعد (Rule Trigger): تنفيذ المهام الثابتة بناءً على شروط مسبقة، مثل التحكيم وإعادة التوازن وجني الأرباح والحد من الخسائر، ولا يمكنها إنشاء استراتيجيات، ولا يمكنها العمل بشكل مستقل.
• تم إدخال القدرة على التعرف على النوايا وتحليل المعاني في Copilot، حيث يقوم المستخدم بإدخال اللغة الطبيعية، ويفهم النظام ويحلل ويقترح مسارات التنفيذ، لكن لا يزال يتعين على المستخدم التأكيد، وسلسلة التنفيذ ليست مغلقة.
• AgentFi يمثل حلقة ذكية كاملة من "الإدراك → الاستدلال / توليد الاستراتيجية → التنفيذ على السلسلة → التطور"، وهو كائن ذكي (Agent) يمتلك القدرة على التنفيذ الذاتي على السلسلة والتطور المستمر.

| الأبعاد | البنية التحتية الآلية | مساعد مركزي يعتمد على النية | AgentFi | |----------|-----------------------------|----------------------------|---------------------| | المنطق الأساسي | تفعيل القواعد + تنفيذ الشروط | التعرف على النوايا + توجيه العمليات | حلقة مغلقة من الاستراتيجيات + التنفيذ الذاتي | | طريقة التنفيذ | يتم تنفيذها بناءً على شروط مسبقة (إذا-فثم) | فهم تعليمات المستخدم، المساعدة في تفكيك العمليات | إدراك، حكم، وتنفيذ ذاتي كامل | | تفاعل المستخدم | لا حاجة للتفاعل، يتم التنفيذ بالت-trigger السلبي | يعبر المستخدم عن النية من خلال prompt، والنظام يساعد في التفكيك | لا حاجة لتفاعل بشري، يمكن التعاون مع شخص/وكيل | | مستوى الذكاء | منخفض، أتمتة العمليات | متوسط، فهم تفاعلي | مرتفع، توليد واستراتيجية مستقلة وتطور | | القدرة على الاستراتيجية | لا يوجد، تنفيذ المهام المحددة مسبقاً | محدود، يعتمد على أوامر المستخدم | قوي، يمكنه التعلم الذاتي وتحسين التوليفات | | صعوبة التنفيذ | منخفضة، تميل إلى خدمات الواجهة الخلفية | متوسطة، تحتاج إلى تصميم تفاعل أمامي قوي | عالية، تحتاج إلى تعاون عميق بين الذكاء الاصطناعي / البنية التحتية التنفيذية | | التنفيذ على السلسلة | ✅ الإدراك ❌ القرار ( قواعد ثابتة تحفز ) ✅ دعم التنفيذ البسيط | ✅ الإدراك ✅ القرار ⚠️ التنفيذ يحتاج تأكيد المستخدم كمساعدة | ✅ الإدراك ✅ القرار ✅ تنفيذ كامل مغلق على السلسلة | | ممثل نموذجي | جيلاتي 、 تقليد | HeyElsa.ai ، مصرفي | جيزة أرما |

لتحديد ما إذا كان مشروع ما ينتمي حقًا إلى AgentFi، يجب النظر في ما إذا كان يلبي ثلاثة على الأقل من المعايير الأساسية الخمسة التالية:

1. إدراك ذاتي لحالة السلسلة/إشارات السوق (ليست مدخلات ثابتة، بل مراقبة في الوقت الحقيقي)
2. القدرة على توليد الاستراتيجيات ودمجها (ليس استراتيجيات مسبقة، بل القدرة على وضع خطة عمل بناءً على السياق)
3. يمكن تنفيذ العمليات على السلسلة بشكل مستقل (بدون تفاعل من المستخدم، يمكن تنفيذ عمليات معقدة مثل swap/lend/stake)
4. تمتلك حالة دائمة وقدرة على التطور (الوكيل لديه دورة حياة، يمكن أن يعمل لفترة طويلة ويقوم بتعديل نفسه بناءً على التغذية الراجعة)
5. يتمتع بهيكل Agent-Native (مثل SDK خاص بالوكيل، بيئة تنفيذ مستضافة، برامج وسيطة للوكيل، إلخ)

بعبارة أخرى، التداول الآلي ≠ Copilot، وأقل ≠ AgentFi: التداول الآلي هو فقط "محفز القواعد"، على الرغم من أن Copilot يمكنه فهم نوايا المستخدم وتقديم اقتراحات للعمل، إلا أنه لا يزال يعتمد على المشاركة البشرية؛ بينما AgentFi الحقيقي هو "كيان يمتلك القدرة على الإدراك والاستدلال والتنفيذ الذاتي على السلسلة"، يمكنه إتمام حلقة الاستراتيجية والتطور المستمر دون الحاجة إلى تدخل بشري.

تحليل التكيف الذكي لمشاهد التمويل اللامركزي

في نظام التمويل اللامركزي (DeFi)، يمكن تقسيم مشاهد التطبيق الأساسية إلى فئتين رئيسيتين: فئة تداول الأصول والتبادل وفئة التمويل ذات العائد. نعتقد أن هناك اختلافات ملحوظة في توافق هاتين الفئتين في مسار الذكاء.

واحد، مشاهد تداول وتبادل الأصول

تتمحور مشاهد تدفق الأصول والتبادل حول التفاعل الذري، بما في ذلك تداول Swap، والجسور عبر السلاسل، وإدخال وإخراج العملات الورقية، وتتمثل ميزتها الجوهرية في "القيادة القائمة على النية + التفاعل الذري لمرة واحدة"، حيث لا تتعلق عملية التداول باستراتيجيات العائد، أو صيانة الحالة، أو منطق التطور. وهي مناسبة في الغالب لمسار التنفيذ الخفيف الخاص بـ Intent-Centric Copilot، ولا تنتمي إلى AgentFi.

نظرًا لانخفاض عتبة الدخول الهندسية وسهولة التفاعل، فإن معظم مشاريع DeFAI في السوق حاليًا تقع في هذه المرحلة، والتي لا تشكل حلقة مغلقة للذكاء الاصطناعي AgentFi؛ ولكن بالنسبة لعدد قليل من استراتيجيات Swap المعقدة المتقدمة (مثل التحكيم عبر الأصول، والتحوط الدائم LP، وإعادة التوازن بالرافعة المالية وغيرها من السيناريوهات) فإنها تحتاج فعليًا إلى إمكانية الوصول إلى وكيل الذكاء الاصطناعي، وما زالت في مرحلة الاستكشاف المبكر.

| فئة المشهد | هل العائد مستمر | توافق AgentFi | صعوبة تنفيذ المشروع | الشرح | |----------------|------------|-------------------------------|------------|----------------------------------------------------| | تبادل التداول | ❌ لا | ⚠️ توافق جزئي (فقط تداول النوايا ليس هو AgentFi) | ✅ سهل التنفيذ | عملية ذرية واحدة (مثل تبديل العملات)، بدون تراكم حالة الاستراتيجية، مناسب لاستدعاء Copilot. | جسر متعدد السلاسل | ❌ لا | ❌ ضعيف | ✅ سهل التنفيذ | النقل عبر السلاسل هو نقل وسيط، لا يتضمن التخطيط الاستراتيجي أو التعديلات، مشاركة الذكاء الاصطناعي منخفضة للغاية. | العملات الورقية | ❌ لا | ❌ لا شيء | ❌ غير قابل للتحكم | يعتمد بشكل كبير على قنوات CeFi وعمليات الامتثال، ولا يمكن لوكلاء السلسلة بدء العمليات بشكل مستقل | | تحسين التجميع | ⚠️ ليس بالضرورة | ⚠️ بعض التوافق | ✅ متوسط | يعتمد بشكل أساسي على الأدوات الآلية، وإذا كان بالإمكان تجميع عروض متعددة من المنصات أو مسارات تحقيق أعلى العائدات، يمكن أن ينفذها وكيل خفيف، ولكن من الصعب تطور وكيل ذكي على المدى الطويل | | ✅ مجموعة تبادل | ✅ إمكانية الربح | ✅ غير ناضجة | ❌ صعبة التنفيذ | مثل التحكيم عبر الأصول، التحوط الدائم LP، إعادة تخصيص الوضع الديناميكي، تحتاج إلى محرك استراتيجيات معقد، حاليًا لا تزال في مرحلة النموذج الأولي ولا يوجد وكيل متاح |

اثنان، مشهد التمويل من نوع عائدات الأصول

تتمتع المشاهد المالية من نوع عائدات الأصول بأهداف عائدات واضحة، ومساحة معقدة لاستراتيجيات التجميع، واحتياجات إدارة حالة ديناميكية، مما يتماشى بشكل طبيعي مع نموذج "حلقة الاستراتيجية + التنفيذ الذاتي" الخاص بـ AgentFi. الخصائص الأساسية لها كما يلي:

• أهداف العائد القابلة للقياس (APR / APY) تسهل على الوكيل إنشاء دالة تحسين؛
• مساحة استراتيجيات المحفظة واسعة، تشمل أصول متعددة، فترات زمنية متعددة، منصات متعددة، وعمليات تفاعل متعددة؛
• تتطلب العمليات إدارة متكررة وتعديلات في الوقت الفعلي، مما يجعلها مناسبة للتنفيذ والصيانة بواسطة وكلاء على السلسلة.

| الترتيب | فئة المشهد | هل هناك عائد مستمر | توافق AgentFi | صعوبة التنفيذ | الوصف | |--------|------------------------------------|------------|-----------------|----------|---------------------------------------------| | 1 | تعدين السيولة | ✅ نعم | ✅✅✅ مرتفع جدًا | ❌ مرتفع | تحتاج الاستراتيجيات إلى تعديلات ديناميكية متكررة (مثل إعادة الاستثمار، الانتقال، استراتيجيات البرك المزدوجة، إلخ)، الأنسب لنشر وكيل استراتيجيات الذكاء الاصطناعي | | 2 | الإقراض | ✅ نعم | ✅✅✅ مرتفع جداً | ✅ منخفض | تقلبات معدلات الفائدة + حالة الضمان قابلة للقراءة، إنذار المخاطر وإعادة التوازن التلقائي سهل التنفيذ | | 3 | بندل (تداول حقوق العائد PT/YT) | ✅ نعم | ✅✅ مرتفع | ❌ مرتفع | فترة العائدات والهياكل متنوعة، والتداولات المركبة معقدة، يمكن للذكاء الاصطناعي تحسين توقيت البيع والشراء واستقرار العائدات | | 4 |套利 معدل التمويل (Perp/CeFi/التمويل اللامركزي) | ✅ نعم | ✅✅ عالي | ❌ مرتفع جداً | يتمتع التحكيم في الأسواق المتعددة بمزايا الذكاء الاصطناعي، ولكن التعقيد في التفاعل والتعاون عبر السلسلة مرتفع جداً، ولا يزال في مرحلة الاستكشاف | | 5 | تجميع استثمار / إعادة استثمار / استراتيجية LRT | ⚠️ دخل ثابت | ⚠️ توافق مشروط | ⚠️ متوسط | لا تناسب الاستثمارات الثابتة Agent، ولكن يمكن للوكيل الديناميكي مثل LST+الإقراض+LP التدخل. | 6 | الأصول المادية في العالم الحقيقي | ⚠️ عائد مستقر | ❌ منخفض | ⚠️ متطلبات الامتثال عالية | هيكل العائد مستقر، ومتطلبات الامتثال مرتفعة، ولا يوجد تواصل بين البروتوكولات، ولا توجد مساحة لتطبيق استراتيجية AgentFi على المدى القصير |

تتأثر قابلية التكيف والجدوى الهندسية لمشاهد العائدات المختلفة في بُعد AgentFi بعوامل متعددة مثل قيود مدة العائد، وتكرار التقلبات، وتعقيد البيانات على السلسلة، وصعوبة التكامل عبر البروتوكولات، والقيود التنظيمية، ويوصى بالأولويات كما يلي:

اتجاهات تنفيذ الأعمال ذات الأولوية العالية:

• الإقراض (Lending / Borrowing): تتبع تقلبات أسعار الفائدة من خلال منطق تنفيذ موحد، مناسب للكيانات الذكية الخفيفة.
• زراعة العائد (Yield Farming): تجمعات ديناميكية متكررة، مساحة كبيرة لتوليف الاستراتيجيات، تقلبات عالية في العوائد، يمكن لـ AgentFi تحسين العائد السنوي وكفاءة التفاعل بشكل كبير، لكن التنفيذ الهندسي يواجه تحديات معينة؛

方向 يمكن استكشافه على المدى المتوسط والطويل:

• تداول حقوق العائدات Pendle: أبعاد الوقت ومنحنى العائد واضحان، مناسب لإدارة الوكالة لتدوير الاستحقاقات والتحكيم بين المجموعات؛
• معدل تمويل套利: العائد النظري جذاب، ولكن يجب معالجة تحديات تنفيذ عبر الأسواق والتفاعل خارج السلسلة، وصعوبة الهندسة عالية؛
• هيكل مجموعة LRT الديناميكية: لا تتناسب الرهان الثابت، يمكن تجربة استراتيجيات مثل LRT + LP + الإقراض للتعديل التلقائي.
• إدارة مجموعة الأصول المتعددة RWA: من الصعب تحقيقها على المدى القصير، يمكن للوكيل تقديم المساعدة في تحسين المجموعة واستراتيجيات الاستحقاق؛

مقدمة عن المشاريع الذكية في مشهد التمويل اللامركزي

1. أدوات الأتمتة ( بنية الأتمتة ): تفعيل القواعد وتنفيذ الشروط

Gelato هو أحد البنى التحتية الأكثر تقدماً في أتمتة التمويل اللامركزي ، وقد قدم سابقاً دعمًا لتنفيذ المهام المشروطة للعديد من البروتوكولات مثل Aave و Reflexer ، ولكنه تحول الآن إلى مزود خدمة Rollup as a Service. في الوقت الحالي ، انتقل ساحة المعركة الرئيسية لأتمتة السلسلة إلى منصات إدارة الأصول في التمويل اللامركزي (DeFi Saver، Instadapp). تتضمن هذه المنصات وحدات تنفيذ تلقائي معيارية تشمل إعداد أوامر الحد، حماية من التصفية، إعادة التوازن التلقائي، DCA، استراتيجيات الشبكة، وغيرها. بالإضافة إلى ذلك، نرى بعض المشاريع الأكثر تعقيدًا للأدوات الآلية في التمويل اللامركزي.

Mimic.fi

Mimic.fi هو منصة آلية على السلسلة، تخدم مطوري ومشاريع التمويل اللامركزي، تدعم بناء مهام آلية قابلة للبرمجة على سلاسل مثل Arbitrum وBase وOptimism. يتم تنفيذ العمليات عبر البروتوكولات تلقائيًا من خلال "if-then" المحفزات الأساسية. يتكون الهيكل من ثلاث طبقات: التخطيط (تعريف المهام والمحافظات)، التنفيذ (بث النوايا والمزايدة على التنفيذ) والأمان (التحقق الثلاثي والتحكم في الأمان). حاليًا، يتم استخدام واجهة البرمجة SDK، ولا يزال المنتج في مرحلة النشر الأولية.

بروتوكول AFI

AFI Protocol هو شبكة تنفيذ مدفوعة بالخوارزميات تدعم العمليات الآلية غير المدارة على مدار الساعة طوال أيام الأسبوع، وتركز على حل مشكلات التشتت في التنفيذ، عتبة الاستراتيجية واستجابة المخاطر في التمويل اللامركزي. تصميمه موجه نحو المؤسسات والمستخدمين المتقدمين، ويقدم استراتيجيات قابلة للتنسيق، وإدارة الأذونات.