Gelatoは分散型金融自動化の最初のインフラストラクチャの1つであり、Aave、Reflexerなどのプロトコルに条件付きトリガー型タスク実行のサポートを提供していましたが、現在はRollup as a Serviceプロバイダーに転換しています。現在、チェーン上の自動化の主戦場は分散型金融資産管理プラットフォーム(DeFi Saver、Instadapp)に移行しています。これらのプラットフォームは、リミットオーダー設定、清算保護、自動リバランス、DCA、グリッド戦略などを含む標準化された自動実行モジュールを統合しています。さらに、より複雑な分散型金融自動化ツールプラットフォームプロジェクトも見られます:
DeFiのインテリジェントな進化:自動化からAgentFiへの移行
分散型金融のスマート化の進化の道:自動化ツールからエージェントファイへ
現在の暗号業界では、ステーブルコインの支払いと分散型金融(DeFi)アプリケーションは、実際の需要と長期的な価値を持つ数少ない分野の一つです。同時に、多様なエージェントが徐々にAI産業におけるユーザーインターフェースの実際の形となり、AIの能力とユーザーのニーズを結びつける重要な中間層となっています。
Crypto と AI の融合領域、特に AI 技術が Crypto アプリケーションにフィードバックする方向において、現在の探求は主に三つの典型的なシナリオに集中しています:
この記事では、DeFi と AI の融合の進化経路に焦点を当て、自動化から知能化への発展段階を整理し、戦略実行エージェントのインフラ、シーンスペース、および主要な課題を分析します。
DeFi Intelligenceの3つのフェーズ:自動化、Copilot、AgentFiの移行
DeFiのスマート化の進化において、私たちはシステムの能力を三つの段階に分けることができます:Automation(自動化ツール)、Intent-Centric Copilot(意図駆動アシスタント)、およびAgentFi(オンチェーンエージェント)。
| 次元 | 自動化インフラ | インテント中心のコパイロット | エージェントファイ | |----------|-----------------------------|----------------------------|---------------------| | コアロジック | ルールトリガー + 条件実行 | 意図認識 + 操作ガイド | 戦略クローズドループ + 自主実行 | | 実行方法 | あらかじめ設定された条件に基づくトリガー実行(if-then) | ユーザーの指示を理解し、解体作業を支援します 完全に自律的な認識、判断、実行 | | ユーザーインタラクション | 交流不要、受動的トリガーを実行 | ユーザーはプロンプトで意図を表現し、システムが補助的に分解 | 人間のインタラクションは不要で、人/エージェントと協力可能 | | スマートレベル | 低、自動化プロセス | 中、インタラクティブ理解 | 高、自主戦略生成と進化 | | 戦略能力 | なし、プリセットタスクを実行 | 限定的、ユーザーの指示に依存 | 強力、自ら学習し最適化できる | | 実現の難易度 | 低、バックエンドサービス寄り | 中、強力なフロントエンドインタラクションデザインが必要 | 高、AI/実行基盤の深い協調が必要 | | チェーン上実行 | ✅ 感知 ❌ 決定 (固定ルールトリガー) ✅ 簡単な実行をサポート | ✅感知 ✅決定 ⚠️ 実行はユーザーの確認が必要 | ✅感知 ✅決定 ✅ 完全なクローズドループチェーン上実行 | | 代表的な代表者 | ジェラート、ミミック | HeyElsa.ai、バンカー | ギザ・アルマ |
AgentFiに本当に属するプロジェクトかどうかを判断するには、以下の5つのコア基準のうち少なくとも3つを満たしているかを確認する必要があります:
言い換えれば、自動取引 ≠ Copilot、さらに ≠ AgentFi:自動取引は単なる「ルールトリガー」であり、Copilotはユーザーの意図を理解し操作の提案を行うことができるが、依然として人の参加に依存している。一方で、本当のAgentFiは「感知、推論、そしてチェーン上の自主実行能力を備えたインテリジェントエージェント」であり、人工介入なしに戦略のクローズドループと継続的進化を実現することができる。
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DeFiシナリオのインテリジェントな適応性分析
DeFi(分散型金融)システムにおいて、コアアプリケーションシーンは大きく資産流通および交換型と収益型金融に分類できます。私たちは、これら2つのシーンのスマート化の道筋における適合性に著しい差異が存在すると考えています。
1. 資産の循環と交換のシナリオ
資産の流通と交換に関するシーンは、原子化された相互作用を主体とし、Swap取引、クロスチェーンブリッジ、法定通貨の出入金などが含まれます。その本質的な特徴は「意図駆動 + 一回の原子化相互作用」であり、取引プロセスは収益戦略、状態の維持、および進化の論理を含まず、ほとんどがIntent-Centric Copilotの軽量な実行パスに適しており、AgentFiには含まれません。
そのエンジニアリングのハードルが低く、インタラクションが簡単であるため、現在市場に存在するほとんどのDeFAI類プロジェクトはこの段階にあります。これらはAgentFiの閉じたループエージェントを構成するものではありません。しかし、少数の高度な複雑なSwap戦略(例えば、クロスアセットアービトラージ、永続的なヘッジLP、レバレッジリバランスなどのシナリオ)には、AIエージェントの能力の接続が必要です。現在はまだ初期の探索段階にあります。
| シーンカテゴリー | 継続的な収益の有無 | AgentFi 適合性 | エンジニアリング実現難易度 | 説明 | |----------------|------------|-------------------------------|------------|----------------------------------------------------| | スワップ取引 | ❌ いいえ | ⚠️ 一部適応(Intent取引はAgentFiではありません) | ✅ 実現が容易 | 一回の原子的な操作(例えば通貨交換)、戦略状態の蓄積なし、Copilotの呼び出しに適しています。 | | クロスチェーンブリッジ | ❌ いいえ | ❌ 弱い | ✅ 実現が簡単 | クロスチェーンは仲介型の転送であり、戦略の計画や調整には関与せず、AIの関与は非常に低い。 | | 法定通貨の出入金 | ❌ いいえ | ❌ なし | ❌ 制御不能 | CeFiチャネルとコンプライアンスプロセスに高度に依存しており、オンチェーンエージェントは自律的に操作を開始できません | | 集約最適化 | ⚠️ 必ずしも | ⚠️ 一部適応 | ✅ 中程度 | 自動化ツールを主に使用し、複数のプラットフォームの価格や利益最大化のルートを組み合わせることができれば、軽量エージェントが実行可能だが、長期的な進化したエージェントを持続することは難しい | | ✅ スワップ取引の組み合わせ | ✅ 利益の可能性 | ✅ 未成熟 | ❌ 実現が難しい | クロスアセットアービトラージ、永続的なヘッジLP、ダイナミックポジション調整など、複雑な戦略エンジンのサポートが必要であり、現在はプロトタイプ段階で利用可能なエージェントはありません |
II. 資産収益の財務シナリオ
資産収益型金融シーンは、明確な収益目標、複雑な戦略コンボスペース、動的な状態管理ニーズを備えており、自然にAgentFiの「戦略クローズドループ + 自主実行」モデルに適合します。その核心的な特徴は以下の通りです。
| ランキング | シーンカテゴリ | 継続的な収益の有無 | AgentFi 適合性 | エンジニアリングの難易度 | 説明 | |--------|------------------------------------|------------|-----------------|----------|---------------------------------------------| | 1 | 流動性マイニング | ✅ はい | ✅✅✅ 極めて高い | ❌ 高い | 戦略は頻繁に動的に調整する必要があり(再投資、移動、二重プール戦略など)、AI戦略エージェントの展開に最も適しています | | 2 | 借り入れ | ✅ はい | ✅✅✅ 非常に高い | ✅ 低い | 金利の変動+担保の状態が読み取り可能で、リスク警告と自動調整が容易に実現可能 | | 3 | Pendle(PT/YT 収益権取引) | ✅ はい | ✅✅ 高い | ❌ 高い | 収益期間と構造が多様で、複雑な組み合わせ取引が可能で、スマートエージェントが売買のタイミングと収益の安定性を最適化できます | | 4 | 資金コスト率アービトラージ(Perp/CeFi/分散型金融 混合) | ✅ はい | ✅✅ 高 | ❌ 非常に高い | 複数市場のアービトラージはAIの利点を持つが、チェーン外の相互作用と協調の複雑さが非常に高く、まだ探索段階にある | | 5 | ステーキング / リステーキング / LRT ストラテジーコンボ | ⚠️ 固定収益 | ⚠️ 条件付き適合 | ⚠️ 中程度 | 静的ステーキングはエージェントには適していませんが、多くの LST+レンディング+LP などの動的コンボはインターベンション可能です | | 6 | RWA(現実世界資産) | ⚠️ 収益安定 | ❌ 低 | ⚠️ コンプライアンス重視 | 収益構造は安定しており、コンプライアンスのハードルが高く、プロトコル間での相互接続はなく、短期的には AgentFi の戦略が実行できる余地がない |
収益期限、ボラティリティの頻度、オンチェーンデータの複雑さ、クロスプロトコル統合の難易度、及びコンプライアンス制限などの複数の要因に制約され、AgentFiの次元における異なる収益シナリオの適合性とエンジニアリングの実現可能性には顕著な差異が存在します。優先順位の提案は以下の通りです:
####優先度の高いビジネス実装の方向性:
中長期で探索可能なレイアウト方向:
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分散型金融 场景智能化のプロジェクト紹介
1. 自動化ツール(Automation Infra):ルールのトリガーと条件付き実行
Gelatoは分散型金融自動化の最初のインフラストラクチャの1つであり、Aave、Reflexerなどのプロトコルに条件付きトリガー型タスク実行のサポートを提供していましたが、現在はRollup as a Serviceプロバイダーに転換しています。現在、チェーン上の自動化の主戦場は分散型金融資産管理プラットフォーム(DeFi Saver、Instadapp)に移行しています。これらのプラットフォームは、リミットオーダー設定、清算保護、自動リバランス、DCA、グリッド戦略などを含む標準化された自動実行モジュールを統合しています。さらに、より複雑な分散型金融自動化ツールプラットフォームプロジェクトも見られます:
Mimic.fi
Mimic.fi は、オンチェーン自動化プラットフォームです。