Evolusi Cerdas DeFi: Dari Alat Otomatisasi ke AgentFi

Dalam industri kripto saat ini, pembayaran stablecoin dan aplikasi Keuangan Desentralisasi adalah salah satu dari sedikit jalur yang telah terbukti memiliki permintaan nyata dan nilai jangka panjang. Sementara itu, beragam Agent secara bertahap menjadi bentuk implementasi antarmuka pengguna yang nyata di industri AI, sebagai lapisan tengah kunci yang menghubungkan kemampuan AI dengan kebutuhan pengguna.

Dalam bidang perpaduan Crypto dan AI, terutama arah di mana teknologi AI memberi umpan balik kepada aplikasi Crypto, eksplorasi saat ini terutama terfokus pada tiga skenario khas:

1. Agen interaktif berbasis dialog: terutama berfokus pada chat, menemani, dan asisten, meskipun sebagian besar masih merupakan model besar umum yang dibungkus, tetapi karena ambang pengembangan yang rendah dan interaksi yang alami, ditambah dengan insentif token, menjadi bentuk yang pertama kali dipasarkan untuk menarik perhatian pengguna.

2. Agen Integrasi Informasi: Fokus pada integrasi cerdas informasi online dan on-chain. Kaito, AIXBT, dan lainnya telah berhasil dalam bidang integrasi pencarian informasi online tetapi tidak on-chain, sementara arah integrasi data on-chain masih dalam tahap eksplorasi dan belum ada proyek yang jelas muncul.

3. Agen Eksekusi Strategi: Dengan pembayaran stablecoin dan pelaksanaan strategi DeFi sebagai inti, mengembangkan dua arah utama yaitu Pembayaran Agen dan DeFAI. Agen semacam ini lebih dalam terintegrasi dengan logika perdagangan on-chain dan manajemen aset, diharapkan dapat mengatasi batasan spekulasi, membentuk infrastruktur eksekusi cerdas yang memiliki efisiensi keuangan dan hasil yang berkelanjutan.

Artikel ini akan fokus pada jalur evolusi penggabungan Keuangan Desentralisasi dan AI, merinci tahap perkembangan dari otomatisasi hingga kecerdasan, serta menganalisis infrastruktur, ruang skenario, dan tantangan kunci dari agen pelaksana strategi.

Tahap Tiga Cerdas DeFi: Lompatan Automation, Copilot, dan AgentFi

Dalam evolusi kecerdasan DeFi, kita dapat membagi kemampuan sistem menjadi tiga tahap: Automation (alat otomatisasi), Intent-Centric Copilot (asisten berbasis niat), dan AgentFi (agen cerdas di blockchain).

• Automasi lebih mirip dengan pemicu aturan (Rule Trigger): melaksanakan tugas tetap berdasarkan kondisi yang telah ditentukan, seperti arbitrase, penyeimbangan kembali, dan pengambilan keuntungan serta pemotongan kerugian, tidak dapat menghasilkan strategi dan tidak dapat beroperasi secara mandiri.
• Copilot memperkenalkan kemampuan pengenalan niat dan analisis semantik, pengguna memasukkan bahasa alami, sistem memahami, memecahkan, dan menyarankan jalur eksekusi, tetapi pada akhirnya tetap memerlukan konfirmasi dari pengguna, rantai eksekusi tidak tertutup.
• AgentFi mewakili "persepsi→penalaran/pembuatan strategi→eksekusi di blockchain→evolusi" sebagai siklus cerdas yang lengkap, merupakan agen (Agent) yang memiliki kemampuan eksekusi otonom di blockchain dan evolusi berkelanjutan.

| Dimensi | Infra Otomatisasi | Copilot Berbasis Niat | AgentFi | |----------|-----------------------------|----------------------------|---------------------| | Logika Inti | Pemicu Aturan + Eksekusi Kondisi | Pengenalan Niat + Panduan Operasi | Lingkaran Strategi + Eksekusi Mandiri | | Metode Eksekusi | Memicu eksekusi berdasarkan kondisi yang telah ditentukan (jika-maka) | Memahami instruksi pengguna, membantu memecah operasi | Kesadaran, penilaian, dan eksekusi sepenuhnya mandiri | | Interaksi Pengguna | Tidak perlu interaksi, eksekusi pemicu pasif | Pengguna mengekspresikan niat melalui prompt, sistem membantu penguraian | Tidak memerlukan interaksi manusia, dapat berkolaborasi dengan orang/Agensi | | Tingkat Kecerdasan | Rendah, otomatisasi proses | Sedang, pemahaman interaktif | Tinggi, generasi dan evolusi strategi mandiri | | Kemampuan Strategis | Tidak ada, melaksanakan tugas yang sudah ditentukan | Terbatas, bergantung pada perintah pengguna | Kuat, dapat belajar sendiri dan mengoptimalkan kombinasi | | Tingkat Kesulitan Implementasi | Rendah, lebih pada layanan backend | Sedang, memerlukan desain interaksi frontend yang kuat | Tinggi, memerlukan kolaborasi mendalam antara AI/infrastruktur eksekusi | | Eksekusi di rantai | ✅ Persepsi ❌ Keputusan ( Aturan tetap memicu ) ✅ Mendukung eksekusi sederhana | ✅ Persepsi ✅ Keputusan ⚠️ Eksekusi memerlukan konfirmasi bantuan pengguna | ✅ Persepsi ✅ Keputusan ✅ Eksekusi di rantai dengan siklus tertutup lengkap | | Perwakilan Khas | Gelato, Mimic | HeyElsa.ai, Bankr | Giza ARMA |

Untuk menilai apakah sebuah proyek benar-benar termasuk dalam AgentFi, perlu dilihat apakah proyek tersebut memenuhi setidaknya tiga dari lima standar inti berikut:

1. Kesadaran mandiri terhadap status/ sinyal pasar di blockchain (bukan input statis, melainkan pemantauan waktu nyata)
2. Memiliki kemampuan untuk menghasilkan dan menggabungkan strategi (bukan strategi yang telah ditetapkan, tetapi mampu merumuskan rencana aksi sendiri berdasarkan konteks)
3. Dapat melakukan operasi di blockchain secara mandiri (tanpa interaksi pengguna, dapat melakukan operasi kompleks seperti swap/lend/stake)
4. Memiliki status yang persisten dan kemampuan evolusi (Agen memiliki siklus hidup, dapat berjalan lama dan menyesuaikan diri berdasarkan umpan balik)
5. Memiliki arsitektur Agent-Native (seperti Agent SDK khusus, lingkungan eksekusi terkelola, middleware Agent, dll.)

Dengan kata lain, perdagangan otomatis ≠ Copilot, lebih ≠ AgentFi: perdagangan otomatis hanyalah "pemicu aturan", Copilot meskipun dapat memahami niat pengguna dan memberikan saran tindakan, tetap bergantung pada keterlibatan manusia; sementara AgentFi yang sebenarnya adalah "agen yang memiliki kemampuan persepsi, penalaran, dan pelaksanaan mandiri di blockchain", dapat menyelesaikan siklus strategi dan evolusi berkelanjutan tanpa intervensi manusia.

Analisis Kecocokan Cerdas untuk Skenario Keuangan Desentralisasi

Dalam sistem Keuangan Desentralisasi (DeFi), skenario aplikasi inti dapat dibagi secara kasar menjadi dua kategori: jenis aliran dan pertukaran aset serta jenis keuangan berbasis pendapatan. Kami percaya bahwa ada perbedaan signifikan dalam kecocokan jalur kecerdasan antara kedua kategori skenario ini:

Skenario Pertukaran dan Peredaran Aset

Skenario aliran dan pertukaran aset terutama berfokus pada interaksi atomik, termasuk perdagangan Swap, jembatan lintas rantai, dan setoran serta penarikan mata uang fiat, dengan karakteristik esensial berupa "didorong oleh niat + interaksi atomik sekali". Proses perdagangan tidak melibatkan strategi penghasilan, pemeliharaan status, dan logika evolusi, lebih banyak cocok untuk jalur eksekusi ringan dari Intent-Centric Copilot, dan tidak termasuk dalam AgentFi.

Karena ambang tekniknya yang rendah dan interaksi yang sederhana, sebagian besar proyek DeFAI di pasar saat ini berada di tahap ini, yang tidak membentuk agen pintar AgentFi; namun untuk beberapa strategi Swap kompleks tingkat tinggi (seperti arbitrase lintas aset, hedging LP permanen, penyeimbangan ulang leverage, dan skenario lainnya) sebenarnya memerlukan kemampuan AI Agent untuk terlibat, dan saat ini masih berada di tahap eksplorasi awal.

| Kategori Skenario | Apakah Pendapatan Berkelanjutan | Kesesuaian AgentFi | Tingkat Kesulitan Implementasi | Keterangan | |----------------|------------|-------------------------------|------------|----------------------------------------------------| | Swap交易 | ❌ Tidak | ⚠️ Sebagian kompatibel (hanya transaksi Intent yang bukan AgentFi) | ✅ Mudah diimplementasikan | Operasi atom tunggal (seperti pertukaran koin), tanpa akumulasi status strategi, cocok untuk pemanggilan Copilot. | Jembatan Lintas Rantai | ❌ Tidak | ❌ Lemah | ✅ Mudah Diimplementasikan | Lintas rantai adalah transmisi berbasis perantara, tidak melibatkan perencanaan dan penyesuaian strategi, partisipasi AI sangat rendah. | Setoran dan Penarikan Fiat | ❌ Tidak | ❌ Tidak ada | ❌ Tidak terkontrol | Sangat bergantung pada saluran CeFi dan proses kepatuhan, Agent di blockchain tidak dapat menginisiasi operasi secara mandiri | | Pengoptimalan Agregat | ⚠️ Tidak pasti | ⚠️ Beberapa disesuaikan | ✅ Sedang | Berbasis alat otomatisasi, jika dapat menggabungkan penawaran multi-platform atau jalur maksimalisasi keuntungan, dapat dieksekusi oleh Agen ringan, tetapi sulit untuk berevolusi menjadi agen cerdas dalam jangka panjang | | ✅ Kombinasi Swap | ✅ Potensi Keuntungan | ✅ Belum Matang | ❌ Sulit Diterapkan | Seperti arbitrase lintas aset, hedging LP permanen, penyesuaian posisi dinamis, dll., memerlukan dukungan mesin strategi yang kompleks, saat ini masih dalam tahap prototipe tanpa Agent yang tersedia |

Dua, Skenario Keuangan Berbasis Pendapatan Aset

Skenario keuangan yang berkaitan dengan hasil aset memiliki tujuan hasil yang jelas, ruang kombinasi strategi yang kompleks, dan kebutuhan manajemen status yang dinamis, secara alami cocok dengan model "lingkaran strategi + eksekusi mandiri" AgentFi. Ciri khas utamanya adalah sebagai berikut:

• Target hasil yang dapat diukur (APR / APY) memudahkan Agent untuk membangun fungsi optimasi;
• Ruang kombinasi strategi yang luas, mencakup multi-aset, multi-jangka waktu, multi-platform, dan multi-proses interaksi;
• Operasi perlu dikelola dan disesuaikan secara frekuent, cocok untuk dilakukan dan dipelihara oleh agen (Agent) di atas rantai.

| Peringkat | Kategori Skenario | Apakah Mendapatkan Keuntungan Berkelanjutan | Kecocokan AgentFi | Tingkat Kesulitan | Keterangan | |--------|------------------------------------|------------|-----------------|----------|---------------------------------------------| | 1 | Penambangan Likuiditas | ✅ Ya | ✅✅✅ Sangat Tinggi | ❌ Tinggi | Strategi perlu disesuaikan secara dinamis dan sering (seperti reinvestasi, migrasi, strategi dua kolam, dll.), paling cocok untuk penerapan agen strategi AI | | 2 | Pinjaman | ✅ Ya | ✅✅✅ Sangat Tinggi | ✅ Rendah | Fluktuasi suku bunga + status jaminan dapat dibaca, peringatan risiko dan penyesuaian otomatis mudah diterapkan | | 3 | Pendle (Perdagangan Hak Pendapatan PT/YT) | ✅ Ya | ✅✅ Tinggi | ❌ Tinggi | Jangka waktu dan struktur pendapatan yang beragam, perdagangan kombinasi yang kompleks, agen cerdas dapat mengoptimalkan waktu beli dan jual serta stabilitas pendapatan | | 4 | Arbitrase biaya modal (Perp/CeFi/Keuangan Desentralisasi campuran) | ✅ Ya | ✅✅ Tinggi | ❌ Sangat Tinggi | Arbitrase multi-pasar memiliki keunggulan AI, tetapi interaksi dan kompleksitas kolaborasi lintas rantai sangat tinggi, masih dalam tahap eksplorasi | | 5 | Staking / Restaking / Kombinasi Strategi LRT | ⚠️ Pendapatan Tetap | ⚠️ Adaptasi Bersyarat | ⚠️ Sedang | Staking statis tidak cocok untuk Agen, tetapi kombinasi dinamis seperti LST+Lending+LP dapat diintervensi oleh agen. | 6 | RWA (Aset Dunia Nyata) | ⚠️ Stabilitas Pendapatan | ❌ Rendah | ⚠️ Kepatuhan Tinggi | Struktur pendapatan stabil, ambang batas kepatuhan tinggi, tidak ada interkoneksi antar protokol, tidak memiliki ruang penerapan strategi AgentFi dalam jangka pendek |

Dibatasi oleh berbagai faktor seperti jangka waktu hasil, frekuensi volatilitas, kompleksitas data di blockchain, kesulitan integrasi antar protokol, dan batasan kepatuhan, ada perbedaan signifikan dalam kesesuaian dan kelayakan rekayasa dari berbagai skenario hasil di dimensi AgentFi. Saran prioritas adalah sebagai berikut:

Arah penempatan bisnis prioritas tinggi:

• Pinjaman (Lending / Borrowing): Fluktuasi suku bunga mudah dilacak dengan logika eksekusi yang terstandarisasi, cocok untuk agen ringan.
• Pertanian Hasil (Yield Farming): Kolam dinamis sering, ruang kombinasi strategi besar, fluktuasi hasil tinggi, AgentFi dapat secara signifikan mengoptimalkan pengembalian tahunan dan efisiensi interaksi, tetapi implementasi teknik memiliki tantangan tertentu;

Arah penataan yang dapat dieksplorasi dalam jangka menengah hingga panjang:

• Perdagangan hak pendapatan Pendle: dimensi waktu dan kurva pendapatan jelas, cocok untuk manajemen Agent dalam rotasi jatuh tempo dan arbitrase antar kolam;
• Funding Rate arbitrase: Potensi imbal hasil yang teoritis cukup menarik, perlu mengatasi tantangan eksekusi lintas pasar dan interaksi di luar rantai, tingkat kesulitan teknik yang tinggi;
• Struktur Kombinasi Dinamis LRT: Staking statis tidak cocok, dapat mencoba strategi penyesuaian otomatis seperti LRT + LP + Lending.
• Manajemen portofolio multi-aset RWA: sulit untuk diterapkan dalam jangka pendek, Agent dapat memberikan bantuan dalam optimasi portofolio dan strategi jatuh tempo;

Pengenalan Proyek Cerdas dalam Keuangan Desentralisasi

1. Alat otomatisasi ( Infrastruktur Otomatisasi ): Pemicu aturan dan pelaksanaan kondisi

Gelato adalah salah satu infrastruktur otomatisasi DeFi yang paling awal, yang pernah memberikan dukungan untuk pelaksanaan tugas yang dipicu oleh kondisi untuk protokol seperti Aave dan Reflexer, tetapi kini telah bertransformasi menjadi penyedia layanan Rollup as a Service. Saat ini, medan perang utama untuk otomatisasi di blockchain juga beralih ke platform manajemen aset DeFi (DeFi Saver, Instadapp). Platform-platform ini mengintegrasikan modul eksekusi otomatis yang distandarisasi, termasuk pengaturan Limit Order, perlindungan likuidasi, penyesuaian otomatis, DCA, strategi grid, dan lain-lain. Selain itu, kami melihat beberapa proyek platform alat otomatisasi DeFi yang lebih kompleks:

Mimic.fi

Mimic.fi adalah platform otomatisasi on-chain yang melayani pengembang DeFi dan proyek, mendukung pembangunan tugas otomatis yang dapat diprogram di jaringan seperti Arbitrum, Base, dan Optimism. Intinya, ia mencapai eksekusi otomatis lintas protokol melalui pemicu "if-then". Arsitekturnya terdiri dari tiga lapisan: Planning (definisi tugas dan pemicu), Execution (siaran niat dan penawaran eksekusi), dan Security (verifikasi tiga kali dan kontrol keamanan). Saat ini menggunakan metode integrasi SDK, produk masih dalam tahap penyebaran awal.

Protokol AFI

AFI Protocol adalah jaringan eksekusi Agen yang didorong oleh algoritma, mendukung operasi otomatis tidak terkelola 7×24 jam, fokus pada penyelesaian masalah desentralisasi eksekusi, ambang strategi, dan respons risiko dalam Keuangan Desentralisasi. Desainnya ditujukan untuk institusi dan pengguna tingkat lanjut, menawarkan strategi yang dapat diorkestrasi dan manajemen izin.