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DeFAI工具汇总:如何用AI Agent 驱动链上资产管理(转)
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对于有能力同时驾驭 Web3 与 AI 两个维度的团队而言,当前正是介入的窗口期——无论是在执行层构建更可靠的链上 Agent 系统,还是在基础设施层打通数据、权限与信任的关键环节,都存在相当大的空白地带有待填补。/ l# f6 D! ]2 R% i0 |" U
' ]3 i5 X9 x5 `# a9 W1 B4 t
在正式展开分析之前,有必要先厘清一个核心概念: DeFAI 。5 S( A# _# s) b9 ^, {; d
" b& Z9 l0 p4 z9 Z9 S M/ Z' xDeF AI 是 DeFi (去中心化金融)与 AI (人工智能)的融合缩写,指的是将 AI Agent 引入链上金融场景,使其具备感知市场状态、自主制定策略并直接执行链上操作的能力——从而在不依赖人工实时干预的前提下,完成资产配置、风险管理、协议交互等一系列传统上需要专业人员操作的金融行为。
' s. D" Y( S) R) U& _
: W6 ~- f) T" ]$ o5 r9 N" f% a: U简言之, DeF AI 并非 DeFi 工具的简单 AI 化升级,而是试图在链上构建一套可自主运转的金融执行层。/ [" i" w4 Y' N* B! ?
+ H- X1 U- e' w这一赛道自 2024 年 Q4 起迅速升温,其背后有三个标志性事件值得关注,它们分别对应 AI Agent 进入 Web3 的三个层次:叙事破圈、资产化基础设施搭建,以及执行能力的真实落地。
% i! j( L$ m7 y4 A) H1 u
: z! C _8 H* m2 P5 W第一个事件发生在 2024 年 7 月。开发者 Andy Ayrey 构建的 Twitter 机器人 Truth Terminal ,在获得 a16 z 联合创始人 Marc Andreessen 5 万美元 BTC 赠予后迅速出圈,并引发了 GOAT 币的病毒式传播。这是 AI Agent 作为链上经济参与者首次真正意义上进入公众视野。
3 J8 T4 V) z. W* C6 O第二个事件发生在同年 10 月。 Virtuals Protocol 在 Base 网络上爆火,将 AI Agent 本身代币化,其生态市值最高突破 35 亿美元,成为 DeF AI 赛道资产化基础设施搭建阶段的典型代表。
7 R* A# d9 q# X第三个事件,是 Giza 、 HeyAnon 、 Almanak 等项目相继在链上执行层落地,推动行业从叙事驱动转向产品化阶段—— AI Agent 开始真正"动手"执行链上操作,而不只是停留在信息交互层面。 u) t8 ?/ Y% K& p8 ], H! V
从全球市场规模来看,多家研究机构对 AI Agent 赛道的增长预期高度一致:3 h& D8 [( ?% Q, D! b
% P5 M- ^. B: w
图表 1:全球 AI Agent 市场规模预测对比; D& x8 D% l6 x" o$ P- o9 M
+ P5 ^* r- X4 q/ {图片& [1 i: J" z9 q6 j* `% ^
数据来源: MarketsandMarkets (2025)、 Grand View Research (2025)、 BCC Research (2026.01)
& P" X, N1 l/ d( ]& L8 Z
3 ^; Z v) U3 c% d" d0 s0 a" f然而,资本热度与产业落地之间仍存在显著落差。据麦肯锡 2025 年 11 月发布的《 The State of AI in 2025》报告(基于 105 个国家 1993 名受访者),尽管 88% 的组织已在至少一个业务职能中使用 AI ,但近三分之二仍停留在实验或试点阶段。具体到 AI Agent 领域:62% 的组织开始实验,23% 在至少一个职能中推进规模化,但在任何单一职能中实现规模化部署的比例均不足 10%。( |- _' Q5 e7 \; A- S$ z ?! x
4 j1 q9 x* k+ ]) D2 ]这一数据提示我们: DeFAI 赛道的叙事热度,目前仍领先于实际落地进度。理解这一差距,是客观评估这一赛道价值的前提。
# [( x& Q6 F. B5 S, K/ l
3 @0 p0 r* f+ S9 [6 M+ F jDeFAI 的技术底座:AI Agent 如何与链上世界交互
3 X- M% b9 `8 f# y. Y& ^/ N. L4 z& ~要理解 DeFAI 如何运转,首先需要回答一个关键问题:AI 是通过什么机制介入链上金融操作的?
1 W/ G, {" K4 _2 Y5 P; Q+ l' LDeF AI 系统的核心执行单元,是基于大语言模型构建的 AI Agent 。根据 Wang et al .(2023)的学术综述,其核心能力可归纳为三层架构,而每一层在链上场景中都有其对应的具体职能:
1 ^- l$ n& a+ \. ?! |3 A9 x" o4 N1 I
规划层,负责目标拆解与路径优化,对应链上场景中的策略生成与风险评估;
! M; y: f% k$ G! S0 |% G记忆层,通过向量数据库等外部存储实现跨周期信息积累,承载历史市场数据与协议状态;
! q8 i q4 |! d! f1 z工具层,扩展模型能力,使其能够调用 DeFi 协议、价格预言机和跨链桥接等外部系统。$ |. n% A, t0 t; X
但这里有一点需要明确:AI 模型本身无法直接与区块链交互。几乎所有当前的 DeFAI 系统,都采用链下推理与链上执行分离的架构——AI Agent 在链下完成策略计算,再将结果转化为链上交易信号,由执行模块代为提交。这一架构设计,既是当前技术条件下的现实选择,也由此引出了私钥授权、权限管理等一系列安全议题。
9 r2 h$ E2 r& a" w/ X8 M7 N8 Q4 h9 u' ], T* P0 v( v
AI Agent 本质上是基于大语言模型的自主决策系统,通过任务拆解、记忆管理与工具调用实现闭环执行,而目前 AI Agent 与链上资产端交互也已经初具形态。
+ x8 R7 K' z3 n! U$ n9 ^; o1 }8 Z9 U# j- M
图表2: AI Agent 三层架构2 R( g7 N$ J# s9 V; d2 ^
1 s7 j. Y) o; E: O0 a, ^0 T
图片
1 G% L* x1 v7 o0 S! [2 m2 E: Z8 eDeFAI 的演进:从信息交互到执行闭环6 N/ {8 U. L+ t* c. X( b- B8 W
) H5 Y/ }5 a I5 ^+ {& F* k
明确了 DeFAI 的技术底座之后,一个自然的问题随之而来:这套系统是如何一步步走到今天的?, X/ z b. ^/ q
! T' [8 U+ W* d$ v) f4 {! u
根据 The Block 的研究, DeFAI 的演进并非一蹴而就,而是经历了两个不同的阶段——从早期以信息处理为主的交互型 Agent ,到如今能够真正介入链上操作的执行型系统。
/ P0 I( k$ V9 n! r8 m( {2 J
4 S/ s' j0 O7 Y8 f! `8 o9 k两者在目标定位、技术手段与风险等级上存在本质差异。
7 `/ m% T: X1 D: {4 P3 P
' Q+ T8 c' h6 R8 ]图表3: DeFAI 两波演进路径对比
& R) b; b* u b: R7 L+ D9 G/ Q' ^- u6 F4 G
图片) K( P8 |1 F5 M: e- `' _
图片7 r6 c; L% Y5 T5 `& h( ~1 q
两阶段的演进脉络,可以这样理解:
7 g: A0 Y% r' q. i; \; t* C1 z& d) s/ C4 v" j+ l9 u$ `. ]
第一波是交互型 Agent ,重点在于构建可对话、可分析的智能体框架。代表性项目包括 ElizaOS(原 ai16z)的 Eliza 框架、Virtuals 的 G.A.M.E. 等。这一阶段的本质仍是信息工具——Agent 能读、能说、能分析,但其功能边界止步于信息层,并未触及任何资产执行操作。" s9 b( d$ ?) U: R: @- d
. n! |3 E+ k+ X( \
第二波是执行型 DeFAI Agent ,才真正进入决策执行闭环。代表项目包括 HeyAnon、Wayfinder、Giza(ARMA Agent)以及 Almanak 等。这类系统的共同特征是:AI 在链下运行,输出结构化策略信号,并通过链上执行模块完成交易——它并不替代现有的 DeFi 协议,而是在其之上引入了一层 AI 决策机制,使整个操作链路从"人下指令"变为"Agent 自主执行"。0 j# c; J1 c, U7 E- y/ a
* v3 i# r, s5 Q, m2 m: W. N a两波演进的本质区别不在于技术复杂度,而在于是否真正触碰资产。这也决定了第二波系统在信任机制、权限设计与安全架构上面临的挑战,远比第一波更为复杂——这正是下一章将重点探讨的内容。
7 d& {" D& j6 t9 O6 i
( J: [* B7 f k ~4 h5 Z2 uDeFAI 的落地图景:四大主流应用场景% v/ v/ r7 |0 T5 o7 R* F& {, D
. n0 n( ?2 r/ N
从技术架构到演进路径, DeFAI 的"能做什么"已逐渐清晰。那么在实际产品层面,它正在解决哪些真实问题?$ e1 ^' ^- j4 W4 @8 t5 f
1 _1 t( }9 f- } j8 X6 Y
整体来看,当前 DeFAI 的应用探索已围绕四个核心方向形成相对成熟的落地格局,分别对应链上操作中"收益效率、策略执行、交互门槛与风险管控"四类核心痛点。
1 C3 L! `, [4 |7 a& g! n+ N: m4 I% t2 v+ W1 S. _2 r& p
收益优化:跨协议的自动调仓& }' D1 G" |5 h; ^* T! z
# [/ I4 J" \( h" `8 K9 \4 H z2 @
收益优化是当前落地最为成熟的 DeFAI 应用场景。其核心逻辑是:持续扫描 Aave 、 Compound 、 Fluid 等主流 DeFi 协议的存款年化收益,结合预设风险参数判断是否需要调仓,并在每次操作前执行交易成本分析——仅当收益提升能够覆盖全部 gas 及交易费用时,才真正转移资金,从而实现跨协议的自动化最优配置。& ?$ `2 W r- `) u2 D. G
. Y- U- k k" \) G/ F4 W
以 Giza 为例,其 ARMA Agent 于 2025 年 2 月在 Base 网络上线稳定币收益策略,持续监测 Aave 、 Morpho 、 Compound 、 Moonwell 等协议的利率变化,综合考量协议 APY 、手续费成本与流动性后,智能调度用户资金以最大化收益。根据公开数据, ARMA 目前已拥有约 6 万个独立持有者、逾 3.6 万个已部署 Agent ,管理资产规模( AUA )超过 2000 万美元。. w" @; h; d- U8 y- A ?. U7 M
% n& s5 t+ ?! e5 O7 g0 I, K9 B. s在 DeFi 协议收益持续波动的市场环境下,人工监控与手动调仓的效率与及时性远不及自动化系统,这正是这一场景的核心价值所在。
& m/ b7 U/ \, w/ Q$ u ]4 [
( o3 b% W* E' h7 W! w" M' A图表4: Giza 平台 ARMA Agent 示例图5 B8 `9 j3 p9 R/ d* \2 j2 o/ [
; t" H2 Q8 O( O! D) |图片
' |. _8 H6 X3 y$ J. [1 P" S2 V图片
. [; P9 w. Z) I$ S' B; x' `% k8 t量化策略自动化:机构级能力的平民化) [3 \) G0 S7 N y$ d; m
2 ~# N9 ^3 L; |0 T; X% y) \. A3 F量化策略自动化场景中, DeFAI 平台试图将传统量化团队的全流程操作模块化、自动化,使个人用户也能触达机构级的策略执行能力。
& F7 o+ [. l3 b4 r' G
2 B+ w ?1 i l3 q& V9 h: V以 Delphi Digital 支持的 Almanak 为例,其推出的 AI Swarm 系统将量化流程拆解为四个环节:" Q c7 |8 B; C
7 G; R" i* X$ G
策略模块支持通过 Python SDK 编写投资逻辑并完成回测;; A' C1 A, w C+ V0 j" m
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执行引擎在获得用户授权后自动运行已审核的策略代码并触发 DeFi 调用;
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安全钱包基于 Safe Zodiac 构建多签体系,通过角色权限控制将策略执行权授予 AI Agent,确保资金始终在用户可控范围内;
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策略金库则将策略打包为 ERC-7540 标准的可交易金库,投资者可以类似基金份额的方式参与策略收益分配。2 U) ?6 a7 ?( N4 h' @% K
7 s# b) b0 [/ J这一架构的意义在于, AI 代理承担数据分析、策略迭代与风险管理职能,用户仅需对系统输出结果进行最终审核,无需组建专业量化团队——实现所谓的“机构级别策略的平权”(项目宣称)。
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图表5: Almanak 平台首页展示图6 t$ L( x: m2 B( S$ g
8 J: O% \+ C- j7 {图片; ^/ P2 y% k* O& P: H$ E% V
自然语言指令执行:让 DeFi 操作像发消息一样简单$ q' U( V1 e5 `; U
0 p) M/ E8 t& D1 t m7 \这一场景的核心是基于用户意图的 DeFi 操作( Intent - based DeFi ):借助自然语言处理技术,用户以日常语言下达交易指令, AI 将其解析并转化为多步骤的链上操作,大幅降低普通用户的操作门槛。
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HeyAnon 打造了一个 DeF AI 聊天平台,用户通过对话框输入指令, AI 即可执行代币兑换、跨链桥接、借贷、质押等链上操作,集成 LayerZero 跨链桥及 Aave v3 等协议,支持以太坊、 Base 、 Solana 等多链部署。' {1 r& e2 y+ ?( }) p
& ?. ?" P) N3 f% F5 S9 }
图表6: HeyAnon 平台首页展示图/ i4 O5 m7 F- | {; |/ Z
9 i2 i" a, R) x2 g" X4 ?1 C图片5 R( z* S: F: f- q
Wayfinder 则由 Paradigm 投资,提供更进一步的全链交易服务。其 AI Agent (称为 Shells )自动寻路不同链间的最优交易路径,执行跨链转账、代币互换或 NFT 交互等操作,用户无需关注底层 gas 费、跨链兼容性等技术细节。
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这样的工具我们可以敢和真的值得用吗 |
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刚试了几个DeFAI工具,自动调仓确实爽,就是AI有时比还激进哈哈 |
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