La evolución de la inteligencia DeFi: de herramientas automatizadas a AgentFi
En la actual industria de las criptomonedas, los pagos con monedas estables 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, los diversos Agent están convirtiéndose gradualmente en una forma práctica de interfaz de usuario para la industria de la IA, siendo la capa intermedia clave que conecta las capacidades de IA con las necesidades de los usuarios.
En el campo de la fusión entre Crypto y AI, especialmente en la dirección en que la tecnología AI retroalimenta las aplicaciones Crypto, la exploración actual se centra principalmente en tres escenarios típicos:
Agente interactivo de diálogo: principalmente enfocado en chat, compañía y asistencia. Aunque la mayoría sigue siendo solo una interfaz de modelos generales, debido a la baja barrera de entrada y la interacción natural, sumado a los incentivos de tokens, se ha convertido en una de las primeras formas en el mercado para captar la atención de los usuarios.
Agente de integración de información: se centra en la integración inteligente de información en línea y en cadena. Kaito, AIXBT y otros han tenido éxito en el ámbito de la búsqueda y la integración de información en línea, mientras que la integración de datos en cadena aún se encuentra en una etapa de exploración sin proyectos destacados.
Agente de ejecución de estrategias: se extiende en dos direcciones principales, Pago de Agente y DeFAI, centrado en el pago con stablecoins y la ejecución de estrategias de Finanzas descentralizadas. Este tipo de Agente se integra más profundamente 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 con 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, analizando la infraestructura, el espacio de escenarios y los desafíos clave del agente de ejecución de estrategias.
Tres etapas de la inteligencia DeFi: Automation, Copilot y la transición a AgentFi
En la evolución de la inteligencia en las Finanzas descentralizadas, podemos dividir las capacidades del sistema en tres etapas: Automation (herramientas de automatización), Intent-Centric Copilot (asistente impulsado por la intención) y AgentFi (agente inteligente en la cadena).
La automatización se asemeja más a un activador 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 manera independiente.
Copilot ha incorporado la capacidad de reconocimiento de intenciones y análisis semántico, los usuarios ingresan en lenguaje natural, el sistema entiende, descompone y sugiere rutas de ejecución, pero al final aún necesita 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) que cuenta con la capacidad de ejecución autónoma en cadena y evolución continua.
| Dimensión | Infraestructura de automatización | Copiloto centrado en la intención | AgentFi |
|----------|-----------------------------|----------------------------|---------------------|
| Lógica central | Activación de reglas + Ejecución de condiciones | Reconocimiento de intenciones + Guía de operaciones | Cierre de estrategias + Ejecución autónoma |
| Modo de ejecución | Activación basada en condiciones preestablecidas (si-entonces) | Comprender las instrucciones del usuario, ayudar a descomponer las operaciones | Percepción, juicio y ejecución completamente autónomos |
| Interacción del usuario | Sin interacción, ejecución de activación pasiva | El usuario expresa su intención a través de un prompt, el sistema ayuda a desglosar | Sin interacción humana, puede colaborar con personas/Agente |
| Nivel de inteligencia | Bajo, automatización de procesos | Medio, comprensión interactiva | Alto, generación y evolución de estrategias autónomas |
| Capacidad estratégica | Ninguna, ejecutar tareas preestablecidas | Limitada, depende de las instrucciones del usuario | Fuerte, puede autoaprender y optimizar combinaciones |
| Dificultad de implementación | Baja, servicio de backend | Media, se requiere un fuerte diseño de interacción en el frontend | Alta, se requiere una profunda coordinación de infraestructura de AI/ejecución |
| Ejecución en cadena | ✅ Percepción ❌ Decisión ( Reglas fijas activadas ) ✅ Soporte para ejecución simple | ✅ Percepción ✅ Decisión ⚠️ La ejecución requiere confirmación auxiliar del usuario | ✅ Percepción ✅ Decisión ✅ Ejecución en cadena de ciclo completo |
| Representante típico | Gelato, Mimic | HeyElsa.ai, Bankr | Giza ARMA |
Para determinar si un proyecto realmente pertenece a AgentFi, es necesario ver si cumple al menos tres de los cinco estándares fundamentales a continuación:
Percepción autónoma del estado/indicios del mercado en la cadena (no es una entrada estática, sino un monitoreo en tiempo real)
Capacidad de generar y combinar estrategias (no estrategias preestablecidas, 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)
Posee un estado persistente y capacidad de evolución (el agente tiene un ciclo de vida, puede funcionar a largo plazo y ajustarse a sí mismo en función de la retroalimentación)
Cuenta con una arquitectura nativa de agente (como SDK de agente exclusivo, entorno de ejecución gestionado, middleware de agente, etc.)
En otras palabras, el trading automatizado ≠ Copilot, y más ≠ AgentFi: el trading automatizado es solo un "disparador de reglas", Copilot puede entender la intención del usuario y ofrecer 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 adaptabilidad inteligente en escenarios de Finanzas descentralizadas
En el sistema de Finanzas descentralizadas (DeFi), los escenarios de aplicación principales se pueden dividir en dos categorías: circulación e intercambio de activos y finanzas de rendimiento. Creemos que estas dos categorías presentan diferencias significativas en su adaptabilidad a la ruta de 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 entradas y salidas 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 es principalmente adecuado para 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 DeFAI en el mercado actualmente se encuentran en esta etapa, los cuales no constituyen un agente inteligente de circuito cerrado de AgentFi; sin embargo, para algunas estrategias de intercambio complejas de alto nivel (como la arbitraje entre activos, la cobertura perpetua de LP, el reequilibrio de apalancamiento, etc.), en realidad se necesita la capacidad de un agente de IA, que actualmente se encuentra en una etapa de exploración temprana.
| Categoría de escena | ¿Genera ingresos continuos? | Adaptabilidad de 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, adecuado para la llamada de Copilot.
| Puente entre cadenas | ❌ No | ❌ Débil | ✅ Fácil de implementar | El cruce entre cadenas es una transmisión intermedia, no implica planificación y ajuste de estrategias, la participación de IA es muy baja. |
| Moneda fiduciaria | ❌ No | ❌ Ninguno | ❌ Incontrolable | Alta dependencia de canales CeFi y procesos de cumplimiento, el Agente en cadena no puede iniciar operaciones de manera autónoma |
| Optimización de agregación | ⚠️ No necesariamente | ⚠️ Adaptación parcial | ✅ Media | Principalmente con 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 de intercambio | ✅ Posibilidad de ganancias | ✅ No maduro | ❌ Difícil de realizar | Como arbitraje entre activos, cobertura perpetua de LP, ajuste dinámico de posiciones, etc., requiere un motor de estrategias complejo, actualmente en fase de prototipo sin agentes disponibles |
Dos, Escenarios financieros de ingresos de activos
Los escenarios financieros de rendimiento de activos tienen objetivos de rendimiento claros, un espacio de combinación de estrategias complejo y necesidades de gestión de estado dinámico, lo que se adapta perfectamente al modelo "circuito cerrado de estrategias + ejecución autónoma" de AgentFi. Sus características clave son las siguientes:
Los 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 flujos de interacción;
La operación requiere una gestión frecuente y ajustes en tiempo real, adecuada para ser ejecutada y mantenida por agentes en la cadena.
| Rango | Categoría de escenario | ¿Rendimiento continuo? | Adaptabilidad de AgentFi | Dificultad técnica | 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 desplegar agentes de estrategia de IA |
| 2 | Préstamo | ✅ Sí | ✅✅✅ Muy alto | ✅ Bajo | La fluctuación de la tasa de interés + el estado de la garantía es legible, la alerta de riesgo y el ajuste automático son fáciles de lograr |
| 3 | Pendle (comercio de derechos de ingresos PT/YT) | ✅ Sí | ✅✅ Alto | ❌ Alto | Plazos de ingresos y estructuras diversas, operaciones en combinación complejas, los agentes inteligentes pueden optimizar el momento de compra y venta y la estabilidad de los ingresos |
| 4 | Arbitraje de tasa de financiación (mezcla de Perp/CeFi/Finanzas descentralizadas) | ✅ 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 extremadamente altas, todavía en fase 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 como múltiples LST + Lending + LP pueden intervenir |
| 6 | RWA (activos del mundo real) | ⚠️ Rendimiento estable | ❌ Bajo | ⚠️ Alta regulación | Estructura de rendimiento estable, alta barrera de cumplimiento, no interoperabilidad entre protocolos, sin espacio para la implementación de la estrategia AgentFi a corto plazo |
Debido a múltiples factores como el plazo de rendimiento, la frecuencia de fluctuación, la complejidad de los datos en cadena, la dificultad de integración entre protocolos y las restricciones de cumplimiento, la adaptabilidad y viabilidad de implementación de diferentes escenarios de rendimiento en la dimensión de AgentFi presentan diferencias significativas, se sugieren las siguientes prioridades:
Dirección de implementación de negocios de alta prioridad:
Préstamo (Lending / Borrowing): Las fluctuaciones de las tasas de interés son fáciles de rastrear con una lógica de ejecución estandarizada, adecuada para agentes ligeros.
Minería de liquidez (Yield Farming): Los fondos son dinámicos y frecuentes, el espacio de combinación de estrategias es amplio, y los rendimientos son muy volátiles. AgentFi puede optimizar significativamente el rendimiento anual y la eficiencia de interacción, pero la implementación técnica presenta ciertos desafíos;
Direcciones de disposición a explorar a medio y largo plazo:
Comercio de derechos de ingresos de Pendle: la dimensión temporal y la curva de rendimiento son claras, adecuadas para que el Agente gestione la rotación de vencimientos y el arbitraje entre pools;
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 técnica es alta;
Estructura de combinación dinámica LRT: la apuesta estática no es compatible, se pueden intentar estrategias de ajuste automático como LRT + LP + Lending.
Gestión de carteras de múltiples activos RWA: difícil de implementar a corto plazo, el Agente puede proporcionar asistencia en la optimización de la cartera y en las estrategias de vencimiento;
Introducción a proyectos de inteligencia en escenarios de Finanzas descentralizadas
1. Herramientas de automatización ( Infraestructura de automatización ): activación de reglas y ejecución de condiciones
Gelato es una de las infraestructuras de automatización DeFi más antiguas, que anteriormente brindaba soporte para la ejecución de tareas activadas por condiciones para protocolos como Aave y Reflexer, pero ahora se ha convertido en un proveedor de Rollup as a Service. Actualmente, el campo de batalla principal 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 que sirve a desarrolladores y proyectos de Finanzas descentralizadas, permitiendo construir tareas automatizadas programables en cadenas como Arbitrum, Base y Optimism. Su núcleo implementa la ejecución automática de operaciones entre protocolos a través de disparadores de reglas "if-then". La arquitectura se divide en tres capas: Planning (definición de tareas y disparadores), Execution (difusión de intenciones y pujas de ejecución) y Security (verificación triple y control de seguridad). Actualmente, se utiliza un método de integración SDK, y el producto aún se encuentra en la fase inicial de implementación.
Protocolo AFI
AFI Protocol es una red de ejecución de agentes impulsada por algoritmos, que admite operaciones automatizadas no gestionadas las 24 horas del día, los 7 días de la semana, y se centra en resolver problemas de descentralización de la ejecución, umbral de estrategias y respuesta al riesgo en las Finanzas descentralizadas. Su diseño está dirigido a instituciones y usuarios avanzados, proporcionando estrategias orquestables y gestión de permisos.
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SelfCustodyIssues
· hace21h
Esta trampa no va a tomar a la gente por tonta y luego irse, ¿verdad?
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ApeShotFirst
· hace21h
¡Otra vez vienen a tomar a la gente por tonta con conceptos!
AgentFi: Una nueva etapa de la inteligencia en Finanzas descentralizadas, de la automatización a los agentes autónomos on-chain.
La evolución de la inteligencia DeFi: de herramientas automatizadas a AgentFi
En la actual industria de las criptomonedas, los pagos con monedas estables 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, los diversos Agent están convirtiéndose gradualmente en una forma práctica de interfaz de usuario para la industria de la IA, siendo la capa intermedia clave que conecta las capacidades de IA con las necesidades de los usuarios.
En el campo de la fusión entre Crypto y AI, especialmente en la dirección en que la tecnología AI retroalimenta las aplicaciones Crypto, la exploración actual se centra principalmente en tres escenarios típicos:
Agente interactivo de diálogo: principalmente enfocado en chat, compañía y asistencia. Aunque la mayoría sigue siendo solo una interfaz de modelos generales, debido a la baja barrera de entrada y la interacción natural, sumado a los incentivos de tokens, se ha convertido en una de las primeras formas en el mercado para captar la atención de los usuarios.
Agente de integración de información: se centra en la integración inteligente de información en línea y en cadena. Kaito, AIXBT y otros han tenido éxito en el ámbito de la búsqueda y la integración de información en línea, mientras que la integración de datos en cadena aún se encuentra en una etapa de exploración sin proyectos destacados.
Agente de ejecución de estrategias: se extiende en dos direcciones principales, Pago de Agente y DeFAI, centrado en el pago con stablecoins y la ejecución de estrategias de Finanzas descentralizadas. Este tipo de Agente se integra más profundamente 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 con 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, analizando la infraestructura, el espacio de escenarios y los desafíos clave del agente de ejecución de estrategias.
Tres etapas de la inteligencia DeFi: Automation, Copilot y la transición a AgentFi
En la evolución de la inteligencia en las Finanzas descentralizadas, podemos dividir las capacidades del sistema en tres etapas: Automation (herramientas de automatización), Intent-Centric Copilot (asistente impulsado por la intención) y AgentFi (agente inteligente en la cadena).
| Dimensión | Infraestructura de automatización | Copiloto centrado en la intención | AgentFi | |----------|-----------------------------|----------------------------|---------------------| | Lógica central | Activación de reglas + Ejecución de condiciones | Reconocimiento de intenciones + Guía de operaciones | Cierre de estrategias + Ejecución autónoma | | Modo de ejecución | Activación basada en condiciones preestablecidas (si-entonces) | Comprender las instrucciones del usuario, ayudar a descomponer las operaciones | Percepción, juicio y ejecución completamente autónomos | | Interacción del usuario | Sin interacción, ejecución de activación pasiva | El usuario expresa su intención a través de un prompt, el sistema ayuda a desglosar | Sin interacción humana, puede colaborar con personas/Agente | | Nivel de inteligencia | Bajo, automatización de procesos | Medio, comprensión interactiva | Alto, generación y evolución de estrategias autónomas | | Capacidad estratégica | Ninguna, ejecutar tareas preestablecidas | Limitada, depende de las instrucciones del usuario | Fuerte, puede autoaprender y optimizar combinaciones | | Dificultad de implementación | Baja, servicio de backend | Media, se requiere un fuerte diseño de interacción en el frontend | Alta, se requiere una profunda coordinación de infraestructura de AI/ejecución | | Ejecución en cadena | ✅ Percepción ❌ Decisión ( Reglas fijas activadas ) ✅ Soporte para ejecución simple | ✅ Percepción ✅ Decisión ⚠️ La ejecución requiere confirmación auxiliar del usuario | ✅ Percepción ✅ Decisión ✅ Ejecución en cadena de ciclo completo | | Representante típico | Gelato, Mimic | HeyElsa.ai, Bankr | Giza ARMA |
Para determinar si un proyecto realmente pertenece a AgentFi, es necesario ver si cumple al menos tres de los cinco estándares fundamentales a continuación:
En otras palabras, el trading automatizado ≠ Copilot, y más ≠ AgentFi: el trading automatizado es solo un "disparador de reglas", Copilot puede entender la intención del usuario y ofrecer 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 adaptabilidad inteligente en escenarios de Finanzas descentralizadas
En el sistema de Finanzas descentralizadas (DeFi), los escenarios de aplicación principales se pueden dividir en dos categorías: circulación e intercambio de activos y finanzas de rendimiento. Creemos que estas dos categorías presentan diferencias significativas en su adaptabilidad a la ruta de 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 entradas y salidas 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 es principalmente adecuado para 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 DeFAI en el mercado actualmente se encuentran en esta etapa, los cuales no constituyen un agente inteligente de circuito cerrado de AgentFi; sin embargo, para algunas estrategias de intercambio complejas de alto nivel (como la arbitraje entre activos, la cobertura perpetua de LP, el reequilibrio de apalancamiento, etc.), en realidad se necesita la capacidad de un agente de IA, que actualmente se encuentra en una etapa de exploración temprana.
| Categoría de escena | ¿Genera ingresos continuos? | Adaptabilidad de 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, adecuado para la llamada de Copilot. | Puente entre cadenas | ❌ No | ❌ Débil | ✅ Fácil de implementar | El cruce entre cadenas es una transmisión intermedia, no implica planificación y ajuste de estrategias, la participación de IA es muy baja. | | Moneda fiduciaria | ❌ No | ❌ Ninguno | ❌ Incontrolable | Alta dependencia de canales CeFi y procesos de cumplimiento, el Agente en cadena no puede iniciar operaciones de manera autónoma | | Optimización de agregación | ⚠️ No necesariamente | ⚠️ Adaptación parcial | ✅ Media | Principalmente con 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 de intercambio | ✅ Posibilidad de ganancias | ✅ No maduro | ❌ Difícil de realizar | Como arbitraje entre activos, cobertura perpetua de LP, ajuste dinámico de posiciones, etc., requiere un motor de estrategias complejo, actualmente en fase de prototipo sin agentes disponibles |
Dos, Escenarios financieros de ingresos de activos
Los escenarios financieros de rendimiento de activos tienen objetivos de rendimiento claros, un espacio de combinación de estrategias complejo y necesidades de gestión de estado dinámico, lo que se adapta perfectamente al modelo "circuito cerrado de estrategias + ejecución autónoma" de AgentFi. Sus características clave son las siguientes:
| Rango | Categoría de escenario | ¿Rendimiento continuo? | Adaptabilidad de AgentFi | Dificultad técnica | 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 desplegar agentes de estrategia de IA | | 2 | Préstamo | ✅ Sí | ✅✅✅ Muy alto | ✅ Bajo | La fluctuación de la tasa de interés + el estado de la garantía es legible, la alerta de riesgo y el ajuste automático son fáciles de lograr | | 3 | Pendle (comercio de derechos de ingresos PT/YT) | ✅ Sí | ✅✅ Alto | ❌ Alto | Plazos de ingresos y estructuras diversas, operaciones en combinación complejas, los agentes inteligentes pueden optimizar el momento de compra y venta y la estabilidad de los ingresos | | 4 | Arbitraje de tasa de financiación (mezcla de Perp/CeFi/Finanzas descentralizadas) | ✅ 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 extremadamente altas, todavía en fase 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 como múltiples LST + Lending + LP pueden intervenir | | 6 | RWA (activos del mundo real) | ⚠️ Rendimiento estable | ❌ Bajo | ⚠️ Alta regulación | Estructura de rendimiento estable, alta barrera de cumplimiento, no interoperabilidad entre protocolos, sin espacio para la implementación de la estrategia AgentFi a corto plazo |
Debido a múltiples factores como el plazo de rendimiento, la frecuencia de fluctuación, la complejidad de los datos en cadena, la dificultad de integración entre protocolos y las restricciones de cumplimiento, la adaptabilidad y viabilidad de implementación de diferentes escenarios de rendimiento en la dimensión de AgentFi presentan diferencias significativas, se sugieren las siguientes prioridades:
Dirección de implementación de negocios de alta prioridad:
Direcciones de disposición a explorar a medio y largo plazo:
Introducción a proyectos de inteligencia en escenarios de Finanzas descentralizadas
1. Herramientas de automatización ( Infraestructura de automatización ): activación de reglas y ejecución de condiciones
Gelato es una de las infraestructuras de automatización DeFi más antiguas, que anteriormente brindaba soporte para la ejecución de tareas activadas por condiciones para protocolos como Aave y Reflexer, pero ahora se ha convertido en un proveedor de Rollup as a Service. Actualmente, el campo de batalla principal 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 que sirve a desarrolladores y proyectos de Finanzas descentralizadas, permitiendo construir tareas automatizadas programables en cadenas como Arbitrum, Base y Optimism. Su núcleo implementa la ejecución automática de operaciones entre protocolos a través de disparadores de reglas "if-then". La arquitectura se divide en tres capas: Planning (definición de tareas y disparadores), Execution (difusión de intenciones y pujas de ejecución) y Security (verificación triple y control de seguridad). Actualmente, se utiliza un método de integración SDK, y el producto aún se encuentra en la fase inicial de implementación.
Protocolo AFI
AFI Protocol es una red de ejecución de agentes impulsada por algoritmos, que admite operaciones automatizadas no gestionadas las 24 horas del día, los 7 días de la semana, y se centra en resolver problemas de descentralización de la ejecución, umbral de estrategias y respuesta al riesgo en las Finanzas descentralizadas. Su diseño está dirigido a instituciones y usuarios avanzados, proporcionando estrategias orquestables y gestión de permisos.