Évolution intelligente de la Finance décentralisée : des outils d'automatisation aux agents intelligents AgentFi
Dans l'industrie de la cryptographie actuelle, les paiements en stablecoins et les applications de Finance décentralisée sont l'une des rares pistes dont la demande réelle et la valeur à long terme ont été vérifiées. En même temps, l'émergence des Agents devient progressivement une forme concrète d'interface utilisateur dans l'industrie de l'IA, représentant la couche intermédiaire clé reliant les capacités de l'IA et les besoins des utilisateurs.
Dans le domaine de la fusion entre Crypto et AI, en particulier dans la direction où la technologie AI nourrit les applications Crypto, les explorations actuelles se concentrent principalement sur trois scénarios typiques :
Agent interactif basé sur le dialogue : principalement axé sur la discussion, l'accompagnement et les assistants. Bien que la plupart restent des modèles généraux en surface, le faible seuil de développement et l'interaction naturelle, combinés à l'incitation par des tokens, en font l'une des premières formes à être lancées sur le marché pour attirer l'attention des utilisateurs.
Agent d'intégration d'informations : se concentre sur l'intégration intelligente des informations en ligne et sur la chaîne. Kaito, AIXBT et d'autres ont déjà réussi dans le domaine de l'intégration de recherche d'informations en ligne mais non sur la chaîne, tandis que l'intégration des données sur la chaîne est encore à un stade d'exploration sans projet clairement émergent.
Agent d'exécution de stratégie : Paiements en stablecoins et exécution de stratégies de Finance décentralisée comme axes centraux, avec le développement de deux grandes directions : Agent Payment et DeFAI. Ce type d'agent est plus profondément intégré dans la logique de trading sur la chaîne et de gestion d'actifs, et a le potentiel de surmonter les limites de la spéculation, formant une infrastructure d'exécution intelligente avec une efficacité financière et des revenus durables.
Cet article se concentrera sur la trajectoire d'évolution de la fusion entre la Finance décentralisée et l'IA, en passant en revue ses étapes de développement allant de l'automatisation à l'intelligence, et en analysant l'infrastructure, l'espace de scénarios et les défis clés des agents d'exécution de stratégie.
Trois étapes de l'intelligence DeFi : Automation, Copilot et la transition vers AgentFi
Dans l'évolution de l'intelligence de la Finance décentralisée, nous pouvons diviser les capacités du système en trois phases : Automation (outils d'automatisation), Intent-Centric Copilot (assistant centré sur l'intention) et AgentFi (agent intelligent sur la chaîne).
L'automatisation ressemble davantage à un déclencheur de règles (Rule Trigger) : elle exécute des tâches fixes basées sur des conditions prédéfinies, telles que l'arbitrage, le rééquilibrage, la prise de bénéfices et les stop-loss, sans pouvoir générer de stratégies ni fonctionner de manière indépendante.
Copilot a introduit la capacité de reconnaissance des intentions et d'analyse sémantique, les utilisateurs saisissent en langage naturel, le système comprend, décompose et suggère des chemins d'exécution, mais nécessite finalement la confirmation de l'utilisateur, la chaîne d'exécution n'est pas fermée.
AgentFi représente le cycle intelligent complet "perception → raisonnement/génération de stratégie → exécution on-chain → évolution", qui est un agent (Agent) doté de la capacité d'exécution autonome on-chain et d'évolution continue.
| Dimension | Infra automatisée | Copilote centré sur l'intention | AgentFi |
|----------|-----------------------------|----------------------------|---------------------|
| Logique de base | Déclenchement des règles + Exécution des conditions | Reconnaissance des intentions + Guidage des opérations | Boucle stratégique + Exécution autonome |
| Mode d'exécution | Déclenché par des conditions prédéfinies (si-alors) | Comprendre les instructions de l'utilisateur, aider à décomposer les opérations | Perception, jugement et exécution entièrement autonomes |
| Interaction utilisateur | Aucune interaction requise, déclenchement passif | L'utilisateur exprime son intention par une invite, le système aide à la décomposition | Aucune interaction humaine requise, peut collaborer avec un humain/Agent |
| Niveau d'intelligence | Bas, automatisation des processus | Moyen, compréhension interactive | Élevé, génération et évolution de stratégies autonomes |
| Capacité stratégique | Aucune, exécution des tâches prédéfinies | Limitée, dépend des instructions de l'utilisateur | Forte, peut apprendre et optimiser par elle-même |
| Difficulté de mise en œuvre | Faible, services back-end légers | Moyenne, nécessite une conception d'interaction front-end solide | Élevée, nécessite une collaboration approfondie entre l'IA et l'infrastructure d'exécution |
| Exécution sur chaîne | ✅Perception ❌Décision ( Règles fixes déclenchées ) ✅Support de l'exécution simple | ✅Perception ✅Décision ⚠️Exécution nécessite confirmation de l'utilisateur | ✅Perception ✅Décision ✅Exécution complète en boucle fermée sur chaîne |
| Représentants typiques | Gelato, Mimic | HeyElsa.ai, Bankr | Giza ARMA |
Pour déterminer si un projet appartient réellement à AgentFi, il faut vérifier s'il satisfait à au moins trois des cinq critères fondamentaux suivants :
Perception autonome de l'état de la chaîne/ des signaux du marché (pas une entrée statique, mais une surveillance en temps réel)
Capacité à générer et combiner des stratégies (pas de stratégies prédéfinies, mais capable d'élaborer un plan d'action en fonction du contexte)
Peut exécuter des opérations sur la chaîne de manière autonome (sans interaction de l'utilisateur, capable d'exécuter des opérations complexes telles que swap/lend/stake)
Avoir un état durable et une capacité d'évolution (l'Agent a un cycle de vie, peut fonctionner longtemps et s'ajuster de manière autonome en fonction des retours)
Disposer d'une architecture Agent-Native (telle qu'un SDK Agent dédié, un environnement d'exécution hébergé, un middleware Agent, etc.)
En d'autres termes, le trading automatisé ≠ Copilot, et encore moins ≠ AgentFi : le trading automatisé n'est qu'un "déclencheur de règles", Copilot peut comprendre l'intention de l'utilisateur et fournir des suggestions d'action, mais reste dépendant de l'intervention humaine ; tandis que le véritable AgentFi est un "agent doté de capacités de perception, de raisonnement et d'exécution autonome sur la chaîne", capable de réaliser des boucles de stratégie et une évolution continue sans intervention humaine.
Analyse de l'adaptabilité intelligente des scénarios de Finance décentralisée
Dans le système de Finance décentralisée (DeFi), les principaux cas d'application peuvent être grossièrement divisés en classes de circulation et d'échange d'actifs et en classes de finance générant des revenus. Nous pensons que ces deux types de cas présentent des différences significatives en termes d'adaptabilité sur la voie de l'intelligence.
Un, scénarios de circulation et d'échange d'actifs
Les scénarios de circulation et d'échange d'actifs sont principalement basés sur des interactions atomiques, y compris le trading Swap, les ponts inter-chaînes, et les entrées/sorties de monnaies fiduciaires. Leur caractéristique essentielle est "intention pilotée + interaction atomique unique". Le processus de transaction n'implique pas de stratégies de rendement, de maintenance d'état ou de logique d'évolution, et convient principalement aux chemins d'exécution légers du Copilot centré sur l'intention, et ne fait pas partie de l'AgentFi.
En raison de son faible seuil d'entrée technique et de son interaction simple, la plupart des projets de type DeFAI sur le marché se trouvent à ce stade, ce qui ne constitue pas un agent intelligent en boucle fermée AgentFi ; cependant, pour un petit nombre de stratégies Swap complexes de haut niveau (comme l'arbitrage inter-actif, la couverture perpétuelle LP, le rééquilibrage de levier, etc.), il est en effet nécessaire d'intégrer la capacité d'un agent AI, et nous en sommes actuellement à un stade précoce d'exploration.
| Catégorie de scénario | Revenus continus | Compatibilité AgentFi | Difficulté de mise en œuvre | Description |
|----------------|------------|-------------------------------|------------|----------------------------------------------------|
| Échange Swap | ❌Non | ⚠️Partiellement compatible (seules les transactions Intent ne sont pas AgentFi) | ✅Facile à réaliser | Opération atomique unique (comme l'échange de devises), sans accumulation d'état de stratégie, adapté pour l'appel de Copilot. |
| Pont inter-chaînes | ❌Non | ❌Faible | ✅Facile à réaliser | Le transfert inter-chaînes est de type intermédiaire, sans implication dans la planification et l'ajustement des stratégies, l'implication de l'IA est très faible.
| Monnaie fiduciaire dépôt/retrait | ❌Non | ❌Aucun | ❌Incontrôlable | Fortement dépendant des canaux CeFi et des processus de conformité, l'Agent sur la chaîne ne peut pas initier des opérations de manière autonome |
| Optimisation agrégée | ⚠️ Pas nécessairement | ⚠️ Adaptation partielle | ✅ Moyen | Principalement basé sur des outils d'automatisation, si plusieurs plateformes de cotation ou des chemins de maximisation des rendements peuvent être combinés, cela peut être exécuté par un agent léger, mais il est difficile d'évoluer à long terme en un agent intelligent |
| ✅Combinaison d'échanges Swap | ✅Possibilité de gains | ✅Non mature | ❌Difficile à réaliser | Des stratégies complexes telles que l'arbitrage inter-actifs, la couverture perpétuelle LP, l'ajustement dynamique des positions, etc., nécessitent un moteur de stratégie complexe pour les soutenir, et en ce moment, elles sont encore en phase prototype sans Agent disponible |
Deux, scénarios financiers de rendement d'actifs
Les scénarios financiers liés aux revenus d'actifs présentent des objectifs de rendement clairs, un espace de combinaison de stratégies complexe et des besoins de gestion d'état dynamique, ce qui s'aligne naturellement avec le modèle "boucle de stratégie + exécution autonome" d'AgentFi. Ses caractéristiques principales sont les suivantes :
Les objectifs de rendement quantifiables (APR / APY) facilitent l'établissement de fonctions d'optimisation par l'Agent ;
L'espace de combinaison des stratégies est vaste, englobant de multiples actifs, de multiples échéances, de multiples plateformes et de multiples processus d'interaction ;
Les opérations nécessitent une gestion fréquente et des ajustements en temps réel, adaptées à l'exécution et à la maintenance par des agents en chaîne.
| Rang | Catégorie de scène | Revenus continus | Compatibilité AgentFi | Difficulté technique | Description |
|--------|------------------------------------|------------|-----------------|----------|---------------------------------------------|
| 1 | Minage de liquidité | ✅Oui | ✅✅✅Très élevé | ❌Élevé | La stratégie nécessite des ajustements dynamiques fréquents (comme le réinvestissement, la migration, les stratégies à double pool, etc.), le mieux adapté pour déployer un agent stratégique d'IA |
| 2 | Prêt | ✅Oui | ✅✅✅Très élevé | ✅Bas | Fluctuation des taux d'intérêt + État de la garantie lisible, Alerte de risque et ajustement automatique faciles à réaliser |
| 3 | Pendle (échange de droits de revenu PT/YT) | ✅Oui | ✅✅Élevé | ❌Élevé | Les délais de rendement et la structure sont variés, le trading combiné est complexe, les agents intelligents peuvent optimiser le timing d'achat et de vente ainsi que la stabilité des rendements |
| 4 | Arbitrage de taux de financement (mélange Perp/CeFi/Finance décentralisée) | ✅Oui | ✅✅Élevé | ❌Très élevé | L'arbitrage multi-marchés a un avantage AI, mais l'interaction et la complexité de la collaboration hors chaîne sont très élevées, il est encore en phase d'exploration |
| 5 | Staking / Restaking / Combinaison de stratégies LRT | ⚠️Revenus fixes | ⚠️Adaptation conditionnelle | ⚠️Moyenne | Le staking statique n'est pas adapté aux Agents, mais les agents dynamiques tels que LST+Lending+LP peuvent intervenir.
| 6 | RWA (actifs du monde réel) | ⚠️ Rendement stable | ❌ Faible | ⚠️ Forte conformité | Structure de rendement stable, seuil de conformité élevé, non interopérabilité entre les protocoles, pas d'espace de mise en œuvre de la stratégie AgentFi à court terme |
En raison de multiples facteurs tels que la durée des rendements, la fréquence des fluctuations, la complexité des données on-chain, la difficulté d'intégration entre protocoles et les restrictions réglementaires, l'adaptabilité et la faisabilité technique des différents scénarios de rendement dans la dimension AgentFi présentent des différences significatives, avec les priorités suggérées comme suit :
Orientations pour le déploiement des affaires de haute priorité :
Prêt (Lending / Borrowing) : Les fluctuations des taux d'intérêt sont faciles à suivre avec une logique d'exécution standardisée, adaptée aux agents légers.
Mining de liquidités (Yield Farming) : les pools sont dynamiques et fréquents, l'espace de combinaison des stratégies est vaste, et les rendements varient fortement. AgentFi peut considérablement optimiser le rendement annuel et l'efficacité des interactions, mais la mise en œuvre technique présente certains défis ;
Directions de déploiement à explorer à moyen et long terme :
Transactions de droits de revenus Pendle : la dimension temporelle et la courbe de rendement sont claires, adaptées à la gestion des rotations d'échéance et à l'arbitrage entre les pools par l'Agent ;
Arbitrage de Taux de Financement : les rendements théoriques sont considérables, mais il faut résoudre les défis d'exécution inter-marchés et d'interaction hors chaîne, la difficulté technique est élevée ;
Structure de combinaison dynamique LRT : le staking statique n'est pas adapté, vous pouvez essayer des stratégies d'ajustement automatique telles que LRT + LP + Lending.
Gestion de portefeuille multi-actifs RWA : difficile à mettre en œuvre à court terme, l'Agent peut fournir une assistance en matière d'optimisation de portefeuille et de stratégie d'échéance ;
Introduction aux projets d'intelligence des scénarios de Finance décentralisée :
1. Outils d'automatisation ( Infrastructure d'automatisation ) : Déclenchement de règles et exécution de conditions
Gelato est l'une des premières infrastructures d'automatisation DeFi, ayant auparavant fourni un support d'exécution de tâches déclenchées par des conditions pour des protocoles tels qu'Aave et Reflexer, mais elle s'est maintenant transformée en fournisseur de Rollup as a Service. Le champ de bataille principal de l'automatisation sur la chaîne s'est également déplacé vers les plateformes de gestion d'actifs DeFi (DeFi Saver, Instadapp). Ces plateformes intègrent des modules d'exécution automatique standardisés, y compris la configuration d'ordres à cours limité, la protection contre les liquidations, le rééquilibrage automatique, le DCA, et des stratégies de grille. De plus, nous observons certains projets de plateformes d'outils d'automatisation DeFi plus complexes :
Mimic.fi
Mimic.fi est une plateforme d'automatisation en chaîne, destinée aux développeurs et aux projets DeFi, qui prend en charge la création de tâches automatisées programmables sur des chaînes telles qu'Arbitrum, Base, Optimism. Son noyau exécute automatiquement des opérations inter-protocoles à l'aide de déclencheurs basés sur des règles "si-alors". L'architecture se divise en trois couches : Planning (définition des tâches et des déclencheurs), Execution (diffusion des intentions et enchères d'exécution) et Security (validation triple et contrôle de la sécurité). Actuellement, elle utilise une méthode d'intégration SDK et le produit est encore en phase de déploiement initial.
Protocole AFI
AFI Protocol est un réseau d'exécution d'agents piloté par algorithmes, prenant en charge des opérations automatisées non gérées 24 heures sur 24, se concentrant sur la résolution des problèmes de dispersion d'exécution, de seuil de stratégie et de réponse aux risques dans la Finance décentralisée. Sa conception vise les institutions et les utilisateurs avancés, offrant des stratégies orchestrables, une gestion des autorisations et des outils SDK, et lançant le stablecoin générateur de revenus afiUSD.
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WalletDivorcer
· Il y a 22h
L'intelligence artificielle, c'est vraiment génial !
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PoolJumper
· Il y a 22h
C'est vraiment trop compliqué, d'accord.
Voir l'originalRépondre0
GasFeeCrybaby
· Il y a 22h
Regarder froidement l'essor de l'intelligence artificielle
Voir l'originalRépondre0
LuckyBearDrawer
· Il y a 23h
La Finance décentralisée et l'intelligence artificielle, c'est super !
Évolution avancée de la Finance décentralisée intelligente : des trois étapes de l'automatisation à l'AgentFi.
Évolution intelligente de la Finance décentralisée : des outils d'automatisation aux agents intelligents AgentFi
Dans l'industrie de la cryptographie actuelle, les paiements en stablecoins et les applications de Finance décentralisée sont l'une des rares pistes dont la demande réelle et la valeur à long terme ont été vérifiées. En même temps, l'émergence des Agents devient progressivement une forme concrète d'interface utilisateur dans l'industrie de l'IA, représentant la couche intermédiaire clé reliant les capacités de l'IA et les besoins des utilisateurs.
Dans le domaine de la fusion entre Crypto et AI, en particulier dans la direction où la technologie AI nourrit les applications Crypto, les explorations actuelles se concentrent principalement sur trois scénarios typiques :
Agent interactif basé sur le dialogue : principalement axé sur la discussion, l'accompagnement et les assistants. Bien que la plupart restent des modèles généraux en surface, le faible seuil de développement et l'interaction naturelle, combinés à l'incitation par des tokens, en font l'une des premières formes à être lancées sur le marché pour attirer l'attention des utilisateurs.
Agent d'intégration d'informations : se concentre sur l'intégration intelligente des informations en ligne et sur la chaîne. Kaito, AIXBT et d'autres ont déjà réussi dans le domaine de l'intégration de recherche d'informations en ligne mais non sur la chaîne, tandis que l'intégration des données sur la chaîne est encore à un stade d'exploration sans projet clairement émergent.
Agent d'exécution de stratégie : Paiements en stablecoins et exécution de stratégies de Finance décentralisée comme axes centraux, avec le développement de deux grandes directions : Agent Payment et DeFAI. Ce type d'agent est plus profondément intégré dans la logique de trading sur la chaîne et de gestion d'actifs, et a le potentiel de surmonter les limites de la spéculation, formant une infrastructure d'exécution intelligente avec une efficacité financière et des revenus durables.
Cet article se concentrera sur la trajectoire d'évolution de la fusion entre la Finance décentralisée et l'IA, en passant en revue ses étapes de développement allant de l'automatisation à l'intelligence, et en analysant l'infrastructure, l'espace de scénarios et les défis clés des agents d'exécution de stratégie.
Trois étapes de l'intelligence DeFi : Automation, Copilot et la transition vers AgentFi
Dans l'évolution de l'intelligence de la Finance décentralisée, nous pouvons diviser les capacités du système en trois phases : Automation (outils d'automatisation), Intent-Centric Copilot (assistant centré sur l'intention) et AgentFi (agent intelligent sur la chaîne).
| Dimension | Infra automatisée | Copilote centré sur l'intention | AgentFi | |----------|-----------------------------|----------------------------|---------------------| | Logique de base | Déclenchement des règles + Exécution des conditions | Reconnaissance des intentions + Guidage des opérations | Boucle stratégique + Exécution autonome | | Mode d'exécution | Déclenché par des conditions prédéfinies (si-alors) | Comprendre les instructions de l'utilisateur, aider à décomposer les opérations | Perception, jugement et exécution entièrement autonomes | | Interaction utilisateur | Aucune interaction requise, déclenchement passif | L'utilisateur exprime son intention par une invite, le système aide à la décomposition | Aucune interaction humaine requise, peut collaborer avec un humain/Agent | | Niveau d'intelligence | Bas, automatisation des processus | Moyen, compréhension interactive | Élevé, génération et évolution de stratégies autonomes | | Capacité stratégique | Aucune, exécution des tâches prédéfinies | Limitée, dépend des instructions de l'utilisateur | Forte, peut apprendre et optimiser par elle-même | | Difficulté de mise en œuvre | Faible, services back-end légers | Moyenne, nécessite une conception d'interaction front-end solide | Élevée, nécessite une collaboration approfondie entre l'IA et l'infrastructure d'exécution | | Exécution sur chaîne | ✅Perception ❌Décision ( Règles fixes déclenchées ) ✅Support de l'exécution simple | ✅Perception ✅Décision ⚠️Exécution nécessite confirmation de l'utilisateur | ✅Perception ✅Décision ✅Exécution complète en boucle fermée sur chaîne | | Représentants typiques | Gelato, Mimic | HeyElsa.ai, Bankr | Giza ARMA |
Pour déterminer si un projet appartient réellement à AgentFi, il faut vérifier s'il satisfait à au moins trois des cinq critères fondamentaux suivants :
En d'autres termes, le trading automatisé ≠ Copilot, et encore moins ≠ AgentFi : le trading automatisé n'est qu'un "déclencheur de règles", Copilot peut comprendre l'intention de l'utilisateur et fournir des suggestions d'action, mais reste dépendant de l'intervention humaine ; tandis que le véritable AgentFi est un "agent doté de capacités de perception, de raisonnement et d'exécution autonome sur la chaîne", capable de réaliser des boucles de stratégie et une évolution continue sans intervention humaine.
Analyse de l'adaptabilité intelligente des scénarios de Finance décentralisée
Dans le système de Finance décentralisée (DeFi), les principaux cas d'application peuvent être grossièrement divisés en classes de circulation et d'échange d'actifs et en classes de finance générant des revenus. Nous pensons que ces deux types de cas présentent des différences significatives en termes d'adaptabilité sur la voie de l'intelligence.
Un, scénarios de circulation et d'échange d'actifs
Les scénarios de circulation et d'échange d'actifs sont principalement basés sur des interactions atomiques, y compris le trading Swap, les ponts inter-chaînes, et les entrées/sorties de monnaies fiduciaires. Leur caractéristique essentielle est "intention pilotée + interaction atomique unique". Le processus de transaction n'implique pas de stratégies de rendement, de maintenance d'état ou de logique d'évolution, et convient principalement aux chemins d'exécution légers du Copilot centré sur l'intention, et ne fait pas partie de l'AgentFi.
En raison de son faible seuil d'entrée technique et de son interaction simple, la plupart des projets de type DeFAI sur le marché se trouvent à ce stade, ce qui ne constitue pas un agent intelligent en boucle fermée AgentFi ; cependant, pour un petit nombre de stratégies Swap complexes de haut niveau (comme l'arbitrage inter-actif, la couverture perpétuelle LP, le rééquilibrage de levier, etc.), il est en effet nécessaire d'intégrer la capacité d'un agent AI, et nous en sommes actuellement à un stade précoce d'exploration.
| Catégorie de scénario | Revenus continus | Compatibilité AgentFi | Difficulté de mise en œuvre | Description | |----------------|------------|-------------------------------|------------|----------------------------------------------------| | Échange Swap | ❌Non | ⚠️Partiellement compatible (seules les transactions Intent ne sont pas AgentFi) | ✅Facile à réaliser | Opération atomique unique (comme l'échange de devises), sans accumulation d'état de stratégie, adapté pour l'appel de Copilot. | | Pont inter-chaînes | ❌Non | ❌Faible | ✅Facile à réaliser | Le transfert inter-chaînes est de type intermédiaire, sans implication dans la planification et l'ajustement des stratégies, l'implication de l'IA est très faible. | Monnaie fiduciaire dépôt/retrait | ❌Non | ❌Aucun | ❌Incontrôlable | Fortement dépendant des canaux CeFi et des processus de conformité, l'Agent sur la chaîne ne peut pas initier des opérations de manière autonome | | Optimisation agrégée | ⚠️ Pas nécessairement | ⚠️ Adaptation partielle | ✅ Moyen | Principalement basé sur des outils d'automatisation, si plusieurs plateformes de cotation ou des chemins de maximisation des rendements peuvent être combinés, cela peut être exécuté par un agent léger, mais il est difficile d'évoluer à long terme en un agent intelligent | | ✅Combinaison d'échanges Swap | ✅Possibilité de gains | ✅Non mature | ❌Difficile à réaliser | Des stratégies complexes telles que l'arbitrage inter-actifs, la couverture perpétuelle LP, l'ajustement dynamique des positions, etc., nécessitent un moteur de stratégie complexe pour les soutenir, et en ce moment, elles sont encore en phase prototype sans Agent disponible |
Deux, scénarios financiers de rendement d'actifs
Les scénarios financiers liés aux revenus d'actifs présentent des objectifs de rendement clairs, un espace de combinaison de stratégies complexe et des besoins de gestion d'état dynamique, ce qui s'aligne naturellement avec le modèle "boucle de stratégie + exécution autonome" d'AgentFi. Ses caractéristiques principales sont les suivantes :
| Rang | Catégorie de scène | Revenus continus | Compatibilité AgentFi | Difficulté technique | Description | |--------|------------------------------------|------------|-----------------|----------|---------------------------------------------| | 1 | Minage de liquidité | ✅Oui | ✅✅✅Très élevé | ❌Élevé | La stratégie nécessite des ajustements dynamiques fréquents (comme le réinvestissement, la migration, les stratégies à double pool, etc.), le mieux adapté pour déployer un agent stratégique d'IA | | 2 | Prêt | ✅Oui | ✅✅✅Très élevé | ✅Bas | Fluctuation des taux d'intérêt + État de la garantie lisible, Alerte de risque et ajustement automatique faciles à réaliser | | 3 | Pendle (échange de droits de revenu PT/YT) | ✅Oui | ✅✅Élevé | ❌Élevé | Les délais de rendement et la structure sont variés, le trading combiné est complexe, les agents intelligents peuvent optimiser le timing d'achat et de vente ainsi que la stabilité des rendements | | 4 | Arbitrage de taux de financement (mélange Perp/CeFi/Finance décentralisée) | ✅Oui | ✅✅Élevé | ❌Très élevé | L'arbitrage multi-marchés a un avantage AI, mais l'interaction et la complexité de la collaboration hors chaîne sont très élevées, il est encore en phase d'exploration | | 5 | Staking / Restaking / Combinaison de stratégies LRT | ⚠️Revenus fixes | ⚠️Adaptation conditionnelle | ⚠️Moyenne | Le staking statique n'est pas adapté aux Agents, mais les agents dynamiques tels que LST+Lending+LP peuvent intervenir. | 6 | RWA (actifs du monde réel) | ⚠️ Rendement stable | ❌ Faible | ⚠️ Forte conformité | Structure de rendement stable, seuil de conformité élevé, non interopérabilité entre les protocoles, pas d'espace de mise en œuvre de la stratégie AgentFi à court terme |
En raison de multiples facteurs tels que la durée des rendements, la fréquence des fluctuations, la complexité des données on-chain, la difficulté d'intégration entre protocoles et les restrictions réglementaires, l'adaptabilité et la faisabilité technique des différents scénarios de rendement dans la dimension AgentFi présentent des différences significatives, avec les priorités suggérées comme suit :
Orientations pour le déploiement des affaires de haute priorité :
Directions de déploiement à explorer à moyen et long terme :
Introduction aux projets d'intelligence des scénarios de Finance décentralisée :
1. Outils d'automatisation ( Infrastructure d'automatisation ) : Déclenchement de règles et exécution de conditions
Gelato est l'une des premières infrastructures d'automatisation DeFi, ayant auparavant fourni un support d'exécution de tâches déclenchées par des conditions pour des protocoles tels qu'Aave et Reflexer, mais elle s'est maintenant transformée en fournisseur de Rollup as a Service. Le champ de bataille principal de l'automatisation sur la chaîne s'est également déplacé vers les plateformes de gestion d'actifs DeFi (DeFi Saver, Instadapp). Ces plateformes intègrent des modules d'exécution automatique standardisés, y compris la configuration d'ordres à cours limité, la protection contre les liquidations, le rééquilibrage automatique, le DCA, et des stratégies de grille. De plus, nous observons certains projets de plateformes d'outils d'automatisation DeFi plus complexes :
Mimic.fi
Mimic.fi est une plateforme d'automatisation en chaîne, destinée aux développeurs et aux projets DeFi, qui prend en charge la création de tâches automatisées programmables sur des chaînes telles qu'Arbitrum, Base, Optimism. Son noyau exécute automatiquement des opérations inter-protocoles à l'aide de déclencheurs basés sur des règles "si-alors". L'architecture se divise en trois couches : Planning (définition des tâches et des déclencheurs), Execution (diffusion des intentions et enchères d'exécution) et Security (validation triple et contrôle de la sécurité). Actuellement, elle utilise une méthode d'intégration SDK et le produit est encore en phase de déploiement initial.
Protocole AFI
AFI Protocol est un réseau d'exécution d'agents piloté par algorithmes, prenant en charge des opérations automatisées non gérées 24 heures sur 24, se concentrant sur la résolution des problèmes de dispersion d'exécution, de seuil de stratégie et de réponse aux risques dans la Finance décentralisée. Sa conception vise les institutions et les utilisateurs avancés, offrant des stratégies orchestrables, une gestion des autorisations et des outils SDK, et lançant le stablecoin générateur de revenus afiUSD.