DeFi 智能化的演进之路：从自动化工具到 AgentFi

在当前的加密行业中，稳定币支付与 DeFi 应用是少数已被验证具备真实需求与长期价值的赛道。同时，百花齐放的 Agent 正逐渐成为 AI 产业中面向用户界面的实际落地形式，成为连接 AI 能力与用户需求的关键中间层。

在 Crypto 与 AI 的融合领域，尤其是在 AI 技术反哺 Crypto 应用的方向上，当前探索主要集中于三个典型场景：

1. 对话交互型 Agent：以聊天、陪伴、助理类为主，尽管多数仍为通用大模型的套壳，但因开发门槛低交互自然，叠加通证激励，成为最早推向市场获取用户关注的形态。
2. 信息整合型 Agent：聚焦线上与链上信息的智能整合。Kaito、AIXBT 等在线上但非链上的信息搜索整合领域已取得成功，而链上数据整合方向仍处于探索阶段尚无明显跑出项目。
3. 策略执行型 Agent：以稳定币支付与 DeFi 策略执行为核心延展出 Agent Payment 与 DeFAI 两大方向。此类 Agent 更深度嵌入链上交易与资产管理逻辑，有望突破炒作瓶颈，形成具备金融效率与可持续收益的智能执行基础设施。

本文将重点聚焦于 DeFi 与 AI 的融合演进路径，梳理其从自动化到智能化的发展阶段，分析策略执行 Agent 的基础设施、场景空间与关键挑战。

DeFi 智能化三阶段：Automation、Copilot 与 AgentFi 的跃迁

在 DeFi 智能化的演进中，我们可以将系统能力划分为三个阶段：Automation（自动化工具）、Intent-Centric Copilot（意图驱动助手）与 AgentFi（链上智能体）。

• Automation 更像是规则触发器（Rule Trigger）：基于预设条件执行固定任务，如套利、再平衡、止盈止损等，无法生成策略，也无法独立运作。
• Copilot 引入了意图识别与语义解析能力，用户通过自然语言输入，系统进行理解、分解并建议执行路径，但最终仍需用户确认，执行链条不闭环。
• AgentFi 则代表完整的"感知 → 推理/策略生成 → 链上执行 → 演化"智能闭环，是具备链上自治执行与持续演化能力的智能体（Agent）。

| 维度 | 自动化 Infra | Intent-Centric Copilot | AgentFi | |----------|-----------------------------|----------------------------|---------------------| | 核心逻辑 | 规则触发 + 条件执行 | 意图识别 + 操作引导 | 策略闭环 + 自主执行 | | 执行方式 | 基于预设条件触发执行（if-then） | 理解用户指令，辅助拆解操作 | 全自主感知、判断、执行 | | 用户交互 | 无需交互，执行被动触发 | 用户通过 prompt 表达意图，系统辅助拆解 | 无需人类交互，可与人/Agent 协同 | | 智能水平 | 低，流程自动化 | 中，具备交互理解 | 高，自主策略生成与演化 | | 策略能力 | 无，执行预设任务 | 有限，依赖用户指令 | 强，可自我学习与优化组合 | | 落地难度 | 低，偏后端服务 | 中，需较强前端交互设计 | 高，需 AI/执行基础设施深度协同 | | 链上执行 | ✅ 感知 ❌ 决策 (固定规则触发) ✅ 支持简单执行 | ✅感知 ✅决策 ⚠️ 执行需用户辅助确认 | ✅感知 ✅决策 ✅ 完整闭环链上执行 | | 典型代表 | Gelato、Mimic | HeyElsa.ai, Bankr | Giza ARMA |

要判断一个项目是否真正属于 AgentFi，需要看它是否满足以下五个核心标准中的至少三个：

1. 自主感知链上状态/市场信号（不是静态输入，而是实时监测）
2. 具备策略生成与组合能力（不是预设策略，而是能根据上下文自我制定行动计划）
3. 可自主在链上执行操作（无需用户交互，能执行 swap/lend/stake 等复杂操作）
4. 具有持久状态与演化能力（Agent 有生命周期，能长期运行并根据反馈自我调整）
5. 具备 Agent-Native 架构（如专属 Agent SDK、托管执行环境、Agent 中间件等）

换句话说，自动化交易 ≠ Copilot，更 ≠ AgentFi：自动化交易只是"规则触发器"，Copilot虽能理解用户意图并提供操作建议，但仍依赖人为参与；而真正的 AgentFi，是"具备感知、推理与链上自主执行能力的智能体"，能在无需人工介入的前提下，完成策略闭环与持续演化。

DeFi 场景智能化适配性分析

在 DeFi（去中心化金融）体系中，核心应用场景可大致划分为资产流通与交换类与收益型金融类。我们认为，这两类场景在智能化路径上的适配性存在显著差异：

一、资产流通与交换类场景

资产流通与交换类场景以原子化交互为主，包括 Swap交易、跨链桥、法币出入金等，其本质特征为"意图驱动 + 单次原子化交互"，交易过程不涉及收益策略、状态维护与演化逻辑，大多适用于 Intent-Centric Copilot 的轻量化执行路径，并不属于 AgentFi 。

由于其工程门槛较低且交互简单，目前市场上大部分DeFAI类项目都处于这一阶段，这些并不构成 AgentFi 闭环智能体；但是对于少数高阶复杂Swap策略 （如跨资产套利、永续对冲 LP、杠杆再平衡等场景）其实需要AI Agent的能力接入，目前尚处早期探索阶段。

| 场景类别 | 是否持续收益 | AgentFi 适配性 | 工程实现难度 | 说明 | |----------------|------------|-------------------------------|------------|----------------------------------------------------| | Swap交易 | ❌ 否 | ⚠️ 部分适配（仅Intent 交易不是真AgentFi） | ✅ 易实现 | 单次原子操作（如换币），无策略状态积累，适合 Copilot 调用。 | | 跨链桥 | ❌ 否 | ❌ 弱 | ✅ 易实现 | 跨链是中介式传输，不涉及策略规划与调整，AI 参与边际极低。 | | 法币出入金 | ❌ 否 | ❌ 无 | ❌ 不可控 | 高度依赖 CeFi 通道与合规流程，链上 Agent 无法自治发起操作 | | 聚合优化 | ⚠️ 不一定 | ⚠️ 部分适配 | ✅ 中等 | 以自动化工具为主，若能组合多平台报价或收益最大化路径，可由轻量 Agent 执行，但难长期演化智能体 | | ✅ Swap交易组合 | ✅ 有收益可能 | ✅ 未成熟 | ❌ 难实现 | 如跨资产套利、永续对冲 LP、动态仓位调配等，需复杂策略引擎支撑，目前尚处原型阶段无可用Agent |

二、 资产收益类金融场景

资产收益类金融场景具备明确的收益目标、复杂的策略组合空间与动态的状态管理需求，天然契合 AgentFi 的"策略闭环 + 自主执行"模型。其核心特征如下：

• 可量化的收益目标（APR / APY）便于 Agent 建立优化函数；
• 策略组合空间广阔，涵盖多资产、多期限、多平台、多交互流程；
• 操作需频繁管理与实时调整，适合由链上智能体（Agent）进行执行与维护。

| 排名 | 场景类别 | 是否持续收益 | AgentFi 适配性 | 工程难度 | 说明 | |--------|------------------------------------|------------|-----------------|----------|---------------------------------------------| | 1 | 流动性挖矿 | ✅ 是 | ✅✅✅ 极高 | ❌ 高 | 策略需频繁动态调整（如复投、迁移、双池策略等），最适合部署 AI 策略智能体 | | 2 | 借贷 | ✅ 是 | ✅✅✅ 极高 | ✅ 低 | 利率波动+抵押状态可读，风险预警与自动调仓易实现 | | 3 | Pendle（PT/YT 收益权交易） | ✅ 是 | ✅✅ 高 | ❌ 高 | 收益期限与结构多样，组合交易复杂，智能体可优化买卖时机与收益稳定性 | | 4 | 资金费率套利（Perp/CeFi/DeFi 混合） | ✅ 是 | ✅✅ 高 | ❌ 极高 | 多市场套利具 AI 优势，但链外交互与协同复杂度极高，仍处探索阶段 | | 5 | Staking / Restaking / LRT 策略组合 | ⚠️ 固定收益 | ⚠️ 有条件适配 | ⚠️ 中等 | 静态质押不适合 Agent，但多 LST+Lending+LP 等动态组合智能体可介入 | | 6 | RWA（现实世界资产） | ⚠️ 收益稳定 | ❌ 低 | ⚠️ 合规重 | 收益结构稳定、合规门槛高、协议间不互通，短期不具备 AgentFi 策略落地空间 |

受限于收益期限、波动频率、链上数据复杂度、跨协议整合难度及合规限制等多重因素，不同收益类场景在 AgentFi 维度的适配性与工程落地性存在显著差异，优先级建议如下：

高优先级业务落地方向：

• 借贷（Lending / Borrowing）：利率波动易追踪标准化执行逻辑，适合轻量型智能体。
• 流动性挖矿（Yield Farming）：池子动态频繁、策略组合空间大、收益浮动高，AgentFi 可显著优化年化回报与交互效率，但工程实现具有一定挑战性；

中长期可探索布局方向：

• Pendle 收益权交易：时间维度与收益曲线清晰，适合 Agent 管理到期轮转与池间套利；
• Funding Rate 套利：理论收益可观，需解决跨市场执行与链外交互挑战，工程难度大；
• LRT 动态组合结构：静态质押不适配，可 尝试LRT + LP + Lending 等策略自动调整。
• RWA 多资产组合管理：短期内落地难，Agent可在组合优化与到期策略上提供辅助；

DeFi 场景智能化的项目介绍

1. 自动化工具(Automation Infra)：规则触发与条件执行

Gelato 是 DeFi 自动化最早的基础设施之一，曾为 Aave、Reflexer 等协议提供条件触发型任务执行支持，但其现在已转型为 Rollup as a Service 服务商。目前链上自动化的主战场也转向 DeFi 资产管理平台（ DeFi Saver、Instadapp）。这些平台集成包括Limit Order设置、清算保护、自动调仓、DCA、网格策略等在内的标准化自动执行模块。此外我们看到部分更为复杂的Defi自动化工具平台项目：

Mimic.fi

Mimic.fi 是一个链上自动化平