A evolução da inteligência em Finanças Descentralizadas: de ferramentas automatizadas a AgentFi
No atual setor de criptomoedas, os pagamentos em stablecoins e as aplicações DeFi são algumas das poucas áreas que demonstraram uma demanda real e valor a longo prazo. Ao mesmo tempo, vários Agentes estão gradualmente se tornando a forma prática de interface com o usuário na indústria de IA, tornando-se a camada intermediária chave que conecta as capacidades de IA às necessidades dos usuários.
No campo da fusão entre Crypto e IA, especialmente na direção em que a tecnologia de IA retroalimenta as aplicações de Crypto, atualmente a exploração está principalmente concentrada em três cenários típicos:
Agente de Interação por Diálogo: Principalmente focado em chat, companhia e assistente, embora a maioria ainda seja uma versão empacotada de modelos gerais, devido à baixa barreira de entrada e interações naturais, somado a incentivos de tokens, tornou-se uma das primeiras formas a serem lançadas no mercado para atrair a atenção dos usuários.
Agente de Integração de Informação: Focado na integração inteligente de informações online e on-chain. Kaito, AIXBT e outros já tiveram sucesso na área de busca e integração de informações online, enquanto a integração de dados on-chain ainda está em fase de exploração e não possui projetos claramente líderes.
Agente de Execução de Estratégia: Com pagamento em stablecoin e execução de estratégias DeFi como núcleo, estende-se para duas direções principais: Pagamento de Agente e DeFAI. Este tipo de agente está mais profundamente integrado na lógica de transações on-chain e gestão de ativos, com potencial para superar o limite da especulação, formando uma infraestrutura de execução inteligente com eficiência financeira e rendimento sustentável.
Este artigo irá focar no caminho de evolução da fusão entre Finanças Descentralizadas e IA, mapeando suas fases de desenvolvimento desde a automação até a inteligência, analisando a infraestrutura, o espaço de cenários e os principais desafios dos agentes de execução de estratégias.
Na evolução da inteligência DeFi, podemos dividir a capacidade do sistema em três fases: Automation (ferramentas de automação), Intent-Centric Copilot (assistente baseado em intenções) e AgentFi (agentes inteligentes em cadeia).
A automação é mais parecida com um acionador de regras (Rule Trigger): executa tarefas fixas com base em condições pré-definidas, como arbitragem, rebalanceamento, realização de lucros e stop loss, não podendo gerar estratégias nem operar de forma independente.
O Copilot introduziu capacidades de reconhecimento de intenção e análise semântica, permitindo que os usuários insiram linguagem natural, enquanto o sistema compreende, decompõe e sugere caminhos de execução, mas no final ainda requer a confirmação do usuário, a cadeia de execução não é fechada.
AgentFi representa um ciclo inteligente completo de "percepção → raciocínio/geração de estratégia → execução em cadeia → evolução", sendo um agente (Agent) com capacidade de execução autônoma em cadeia e evolução contínua.
| Dimensão | Infra Estruturada Automatizada | Copilot Centrado em Intenção | AgentFi |
|------|-------------|------------------------|---------|
| Lógica Central | Gatilho de Regras + Execução de Condições | Reconhecimento de Intenção + Orientação de Ações | Fecho de Estratégia + Execução Autônoma |
| Modo de Execução | Disparo com base em condições predefinidas (if-then) | Compreensão das instruções do usuário, auxílio na decomposição de operações | Percepção, julgamento e execução totalmente autónomos |
| Interação do Usuário | Sem interação, execução de ativação passiva | O usuário expressa a intenção através do prompt, o sistema ajuda a desmembrar | Sem interação humana, pode colaborar com humanos/Agente |
| Nível de Inteligência | Baixo, automação de processos | Médio, compreensão interativa | Alto, geração e evolução de estratégias autônomas |
| Capacidade Estratégica | Nenhuma, executa tarefas predefinidas | Limitada, depende de instruções do usuário | Forte, pode auto-aprender e otimizar combinações |
| Dificuldade de Implementação | Baixa, serviço mais voltado para o backend | Média, necessita de um forte design de interação no frontend | Alta, requer uma profunda colaboração entre IA/infrastrutura de execução |
| Execução em cadeia | ✅ Percepção ❌ Decisão ( Gatilho de regras fixas ) ✅ Suporte à execução simples | ✅ Percepção ✅ Decisão ⚠️ Execução requer confirmação de usuário | ✅ Percepção ✅ Decisão ✅ Execução em cadeia com ciclo completo |
| Representantes Típicos | Gelato, Mimic | HeyElsa.ai, Bankr | Giza ARMA |
Para determinar se um projeto realmente pertence ao AgentFi, é necessário verificar se ele atende a pelo menos três dos cinco critérios centrais a seguir:
Perceber autonomamente o estado da cadeia / sinais de mercado (não são entradas estáticas, mas monitorização em tempo real)
Capacidade de gerar e combinar estratégias (não estratégias predefinidas, mas a capacidade de formular um plano de ação com base no contexto)
Pode executar operações na cadeia de forma autónoma (sem interação do usuário, consegue realizar operações complexas como swap/lend/stake)
Com estado persistente e capacidade de evolução (o Agente tem um ciclo de vida, pode funcionar a longo prazo e se autoajustar com base no feedback)
Possuir arquitetura Agent-Native (como SDK exclusivo de Agent, ambiente de execução gerido, middleware de Agent, etc.)
Em outras palavras, negociação automatizada ≠ Copilot, muito ≠ AgentFi: a negociação automatizada é apenas um "gatilho de regras", o Copilot pode entender a intenção do usuário e fornecer sugestões de operação, mas ainda depende da participação humana; enquanto o verdadeiro AgentFi é um "agente que possui percepção, raciocínio e capacidade de execução autônoma na blockchain", capaz de completar o ciclo de estratégia e evoluir continuamente sem intervenção humana.
Análise da Adaptabilidade Inteligente de Cenários de Finanças Descentralizadas
No sistema DeFi (Finanças Descentralizadas), os principais cenários de aplicação podem ser aproximadamente divididos em classes de circulação e troca de ativos e classes de finanças de rendimento. Acreditamos que existe uma diferença significativa na adaptabilidade desses dois tipos de cenários em relação ao caminho de inteligência:
Um. Cenários de circulação e troca de ativos
Cenários de circulação e troca de ativos são principalmente baseados em interações atomizadas, incluindo transações Swap, pontes entre cadeias e depósitos e saques em moeda fiduciária, cuja característica essencial é "impulsionado pela intenção + interação atomizada única". O processo de transação não envolve estratégias de rendimento, manutenção de estado e lógica de evolução, sendo na sua maioria adequados para o caminho de execução leve do Copilot Centrado na Intenção, não pertencendo ao AgentFi.
Devido à sua barreira de entrada relativamente baixa e à interatividade simples, a maioria dos projetos de DeFAI no mercado encontra-se nesta fase, e estes não constituem um agente inteligente de fechamento de ciclo do AgentFi; no entanto, para algumas estratégias de Swap complexas de alto nível (como arbitragem entre ativos, hedge perpétuo para LP, reequilíbrio de alavancagem, entre outros cenários), a capacidade de um agente AI é realmente necessária, e atualmente ainda está na fase inicial de exploração.
| Categoria de Cenário | Rendimento Contínuo | Compatibilidade com AgentFi | Dificuldade de Implementação | Descrição |
|---------|------------|--------------|------------|------|
| Swap交易 | ❌ Não | ⚠️ Parcialmente compatível (apenas transações de Intent não são AgentFi) | ✅ Fácil de implementar | Operação atômica única (como troca de moedas), sem acúmulo de estado de estratégia, adequado para chamadas de Copilot. |
| Ponte Cross-Chain | ❌ Não | ❌ Fraco | ✅ Fácil de implementar | A transferência cross-chain é intermediada, não envolve planejamento e ajustes de estratégia, a participação da IA é muito baixa.
| Depósito e Retirada de Moeda Fiduciária | ❌ Não | ❌ Nenhum | ❌ Incontrolável | Altamente dependente de canais CeFi e processos de conformidade, o Agente na cadeia não pode iniciar operações de forma autônoma |
| Otimização de Agregação | ⚠️ Não necessariamente | ⚠️ Adaptação parcial | ✅ Médio | Principalmente com ferramentas de automação, se for possível combinar cotações de várias plataformas ou maximizar caminhos de rendimento, pode ser executado por um Agente leve, mas é difícil evoluir um agente inteligente a longo prazo |
| ✅ Combinação de Troca | ✅ Possibilidade de Lucro | ✅ Imaturo | ❌ Difícil de Implementar | Como arbitragem entre ativos, hedge perpétuo de LP, ajuste dinâmico de posições, etc., requer suporte de motores de estratégia complexos, atualmente ainda está na fase de protótipo sem Agente disponível |
Dois, cenários financeiros de rendimento de ativos
Os cenários financeiros de rendimento de ativos têm objetivos de rendimento claros, um espaço de combinação de estratégias complexo e requisitos dinâmicos de gestão de estado, alinhando-se naturalmente ao modelo "ciclo de estratégia + execução autónoma" da AgentFi. As suas características principais são as seguintes:
Metas de rendimento quantificáveis (APR / APY) facilitam a construção da função de otimização pelo Agente;
O espaço de combinações de estratégias é vasto, abrangendo múltiplos ativos, múltiplos prazos, múltiplas plataformas e múltiplos processos de interação;
A operação requer gestão frequente e ajustes em tempo real, sendo adequada para execução e manutenção por agentes (Agent) na blockchain.
| Classificação | Categoria de Cenário | Rendimento Sustentável | Compatibilidade com AgentFi | Dificuldade de Implementação | Descrição |
|-----|---------|------------|--------------|---------|------|
| 1 | Mineração de Liquidez | ✅ Sim | ✅✅✅ Muito Alto | ❌ Alto | A estratégia precisa de ajustes dinâmicos frequentes (como reinvestimento, migração, estratégias de dupla piscina, etc.), mais adequada para a implementação de agentes de estratégia AI |
| 2 | Empréstimos | ✅ Sim | ✅✅✅ Muito Alto | ✅ Baixo | Variação das taxas de juros + Estado de colateral legível, alerta de risco e ajuste automático fácil de implementar |
| 3 | Pendle (negociação de direitos de rendimento PT/YT) | ✅ Sim | ✅✅ Alto | ❌ Alto | Prazo e estrutura de rendimento variados, negociação de combinações complexa, agentes inteligentes podem otimizar o momento da compra e venda e a estabilidade do rendimento |
| 4 | Arbitragem de taxa de financiamento (Perp/CeFi/Finanças Descentralizadas misto) | ✅ Sim | ✅✅ Alto | ❌ Muito alto | A arbitragem em múltiplos mercados tem vantagens de IA, mas a interação e a complexidade de colaboração fora da cadeia são extremamente altas, ainda está em fase de exploração |
| 5 | Staking / Restaking / LRT estratégia de combinação | ⚠️ Rendimento fixo | ⚠️ Adaptação condicional | ⚠️ Moderado | O staking estático não é adequado para o Agent, mas agentes dinâmicos como LST+Lending+LP podem intervir.
| 6 | RWA (Ativos do Mundo Real) | ⚠️ Retorno Estável | ❌ Baixo | ⚠️ Alta Conformidade | Estrutura de retorno estável, alta barreira de conformidade, protocolos não interoperáveis, sem espaço para a implementação da estratégia AgentFi no curto prazo |
Devido a múltiplos fatores, como limitações de prazo de rendimento, frequência de volatilidade, complexidade de dados na blockchain, dificuldade de integração entre protocolos e restrições de conformidade, a adaptabilidade e a viabilidade de implementação de diferentes cenários de rendimento na dimensão AgentFi apresentam diferenças significativas, com as seguintes recomendações de prioridade:
Direção de implementação de negócios de alta prioridade:
Empréstimo (Lending / Borrowing): A volatilidade das taxas de juros é fácil de rastrear e aplicar a lógica de execução padronizada, adequada para agentes leves.
Mineração de Liquidez (Yield Farming): os pools têm dinâmicas frequentes, um grande espaço de combinação de estratégias e a rentabilidade é altamente volátil. A AgentFi pode otimizar significativamente o retorno anualizado e a eficiência de interação, mas a implementação técnica apresenta certos desafios;
Direções de layout a serem exploradas a médio e longo prazo:
Negociação de direitos de rendimento Pendle: dimensões de tempo e curvas de rendimento claras, adequadas para a gestão de rotação de vencimentos e arbitragem entre pools;
Taxa de Financiamento套利：teoricamente, os ganhos são significativos, mas é necessário resolver os desafios de execução entre mercados e a interação fora da cadeia, o que apresenta grande dificuldade de engenharia;
Estrutura de combinação dinâmica LRT: a participação estática não é adequada, pode-se tentar ajustar automaticamente estratégias como LRT + LP + Lending.
Gestão de carteira de múltiplos ativos RWA: difícil de implementar a curto prazo, o Agente pode fornecer assistência na otimização da carteira e na estratégia de vencimento;
Introdução a Projetos de Inteligência em Cenários de Finanças Descentralizadas
1. Ferramentas de Automação ( Infraestrutura de Automação ): Gatilhos de Regras e Execução de Condições
Gelato é uma das infraestruturas mais antigas de automação DeFi, tendo fornecido suporte para a execução de tarefas acionadas por condições para protocolos como Aave e Reflexer, mas agora se transformou em um fornecedor de Rollup as a Service. Atualmente, o campo de batalha da automação on-chain também se voltou para plataformas de gestão de ativos DeFi (DeFi Saver, Instadapp). Essas plataformas integram módulos de execução automática padronizados, incluindo configuração de Ordens Limite, proteção contra liquidações, reequilíbrio automático, DCA, estratégias de grade, entre outros. Além disso, vemos alguns projetos de plataformas de ferramentas de automação DeFi mais complexos:
Mimic.fi
Mimic.fi é uma plataforma de automação em cadeia, servindo desenvolvedores e projetos de Finanças Descentralizadas, suportando a construção de tarefas automáticas programáveis em cadeias como Arbitrum, Base, Optimism, entre outras. Seu núcleo realiza a execução automática de operações entre protocolos através de gatilhos de regras "se-então". A arquitetura é dividida em três camadas: Planejamento (definição de tarefas e gatilhos), Execução (transmissão de intenções e leilão de execução) e Segurança (validação tripla e controle de segurança). Atualmente, utiliza-se uma forma de integração via SDK, e o produto ainda está em fase inicial de implementação.
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Comentário
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RugpullTherapist
· 23h atrás
defi tem algo de inteligente? Não é apenas uma bolha de airdrop.
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CounterIndicator
· 23h atrás
啧啧 Velhos truques, é só mudar a pele e fazer as pessoas de parvas.
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CryptoWageSlave
· 23h atrás
Ainda é necessário estudar a camada de protocolo.
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StableGenius
· 23h atrás
na verdade, a maioria dos "agentes de IA" em defi são apenas declarações se-então glorificadas... dececionante
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NftPhilanthropist
· 23h atrás
a verdade seja dita, mais um shill de defi x ai... mas estou um pouco em alta com essa coisa do agentfi, para ser honesto
Evolução da Inteligência em Finanças Descentralizadas: a transição de ferramentas automatizadas para AgentFi
A evolução da inteligência em Finanças Descentralizadas: de ferramentas automatizadas a AgentFi
No atual setor de criptomoedas, os pagamentos em stablecoins e as aplicações DeFi são algumas das poucas áreas que demonstraram uma demanda real e valor a longo prazo. Ao mesmo tempo, vários Agentes estão gradualmente se tornando a forma prática de interface com o usuário na indústria de IA, tornando-se a camada intermediária chave que conecta as capacidades de IA às necessidades dos usuários.
No campo da fusão entre Crypto e IA, especialmente na direção em que a tecnologia de IA retroalimenta as aplicações de Crypto, atualmente a exploração está principalmente concentrada em três cenários típicos:
Agente de Interação por Diálogo: Principalmente focado em chat, companhia e assistente, embora a maioria ainda seja uma versão empacotada de modelos gerais, devido à baixa barreira de entrada e interações naturais, somado a incentivos de tokens, tornou-se uma das primeiras formas a serem lançadas no mercado para atrair a atenção dos usuários.
Agente de Integração de Informação: Focado na integração inteligente de informações online e on-chain. Kaito, AIXBT e outros já tiveram sucesso na área de busca e integração de informações online, enquanto a integração de dados on-chain ainda está em fase de exploração e não possui projetos claramente líderes.
Agente de Execução de Estratégia: Com pagamento em stablecoin e execução de estratégias DeFi como núcleo, estende-se para duas direções principais: Pagamento de Agente e DeFAI. Este tipo de agente está mais profundamente integrado na lógica de transações on-chain e gestão de ativos, com potencial para superar o limite da especulação, formando uma infraestrutura de execução inteligente com eficiência financeira e rendimento sustentável.
Este artigo irá focar no caminho de evolução da fusão entre Finanças Descentralizadas e IA, mapeando suas fases de desenvolvimento desde a automação até a inteligência, analisando a infraestrutura, o espaço de cenários e os principais desafios dos agentes de execução de estratégias.
Finanças Descentralizadas智能化三阶段：Automation、Copilot与AgentFi的跃迁
Na evolução da inteligência DeFi, podemos dividir a capacidade do sistema em três fases: Automation (ferramentas de automação), Intent-Centric Copilot (assistente baseado em intenções) e AgentFi (agentes inteligentes em cadeia).
A automação é mais parecida com um acionador de regras (Rule Trigger): executa tarefas fixas com base em condições pré-definidas, como arbitragem, rebalanceamento, realização de lucros e stop loss, não podendo gerar estratégias nem operar de forma independente.
O Copilot introduziu capacidades de reconhecimento de intenção e análise semântica, permitindo que os usuários insiram linguagem natural, enquanto o sistema compreende, decompõe e sugere caminhos de execução, mas no final ainda requer a confirmação do usuário, a cadeia de execução não é fechada.
AgentFi representa um ciclo inteligente completo de "percepção → raciocínio/geração de estratégia → execução em cadeia → evolução", sendo um agente (Agent) com capacidade de execução autônoma em cadeia e evolução contínua.
| Dimensão | Infra Estruturada Automatizada | Copilot Centrado em Intenção | AgentFi | |------|-------------|------------------------|---------| | Lógica Central | Gatilho de Regras + Execução de Condições | Reconhecimento de Intenção + Orientação de Ações | Fecho de Estratégia + Execução Autônoma | | Modo de Execução | Disparo com base em condições predefinidas (if-then) | Compreensão das instruções do usuário, auxílio na decomposição de operações | Percepção, julgamento e execução totalmente autónomos | | Interação do Usuário | Sem interação, execução de ativação passiva | O usuário expressa a intenção através do prompt, o sistema ajuda a desmembrar | Sem interação humana, pode colaborar com humanos/Agente | | Nível de Inteligência | Baixo, automação de processos | Médio, compreensão interativa | Alto, geração e evolução de estratégias autônomas | | Capacidade Estratégica | Nenhuma, executa tarefas predefinidas | Limitada, depende de instruções do usuário | Forte, pode auto-aprender e otimizar combinações | | Dificuldade de Implementação | Baixa, serviço mais voltado para o backend | Média, necessita de um forte design de interação no frontend | Alta, requer uma profunda colaboração entre IA/infrastrutura de execução | | Execução em cadeia | ✅ Percepção ❌ Decisão ( Gatilho de regras fixas ) ✅ Suporte à execução simples | ✅ Percepção ✅ Decisão ⚠️ Execução requer confirmação de usuário | ✅ Percepção ✅ Decisão ✅ Execução em cadeia com ciclo completo | | Representantes Típicos | Gelato, Mimic | HeyElsa.ai, Bankr | Giza ARMA |
Para determinar se um projeto realmente pertence ao AgentFi, é necessário verificar se ele atende a pelo menos três dos cinco critérios centrais a seguir:
Em outras palavras, negociação automatizada ≠ Copilot, muito ≠ AgentFi: a negociação automatizada é apenas um "gatilho de regras", o Copilot pode entender a intenção do usuário e fornecer sugestões de operação, mas ainda depende da participação humana; enquanto o verdadeiro AgentFi é um "agente que possui percepção, raciocínio e capacidade de execução autônoma na blockchain", capaz de completar o ciclo de estratégia e evoluir continuamente sem intervenção humana.
Análise da Adaptabilidade Inteligente de Cenários de Finanças Descentralizadas
No sistema DeFi (Finanças Descentralizadas), os principais cenários de aplicação podem ser aproximadamente divididos em classes de circulação e troca de ativos e classes de finanças de rendimento. Acreditamos que existe uma diferença significativa na adaptabilidade desses dois tipos de cenários em relação ao caminho de inteligência:
Um. Cenários de circulação e troca de ativos
Cenários de circulação e troca de ativos são principalmente baseados em interações atomizadas, incluindo transações Swap, pontes entre cadeias e depósitos e saques em moeda fiduciária, cuja característica essencial é "impulsionado pela intenção + interação atomizada única". O processo de transação não envolve estratégias de rendimento, manutenção de estado e lógica de evolução, sendo na sua maioria adequados para o caminho de execução leve do Copilot Centrado na Intenção, não pertencendo ao AgentFi.
Devido à sua barreira de entrada relativamente baixa e à interatividade simples, a maioria dos projetos de DeFAI no mercado encontra-se nesta fase, e estes não constituem um agente inteligente de fechamento de ciclo do AgentFi; no entanto, para algumas estratégias de Swap complexas de alto nível (como arbitragem entre ativos, hedge perpétuo para LP, reequilíbrio de alavancagem, entre outros cenários), a capacidade de um agente AI é realmente necessária, e atualmente ainda está na fase inicial de exploração.
| Categoria de Cenário | Rendimento Contínuo | Compatibilidade com AgentFi | Dificuldade de Implementação | Descrição | |---------|------------|--------------|------------|------| | Swap交易 | ❌ Não | ⚠️ Parcialmente compatível (apenas transações de Intent não são AgentFi) | ✅ Fácil de implementar | Operação atômica única (como troca de moedas), sem acúmulo de estado de estratégia, adequado para chamadas de Copilot. | | Ponte Cross-Chain | ❌ Não | ❌ Fraco | ✅ Fácil de implementar | A transferência cross-chain é intermediada, não envolve planejamento e ajustes de estratégia, a participação da IA é muito baixa. | Depósito e Retirada de Moeda Fiduciária | ❌ Não | ❌ Nenhum | ❌ Incontrolável | Altamente dependente de canais CeFi e processos de conformidade, o Agente na cadeia não pode iniciar operações de forma autônoma | | Otimização de Agregação | ⚠️ Não necessariamente | ⚠️ Adaptação parcial | ✅ Médio | Principalmente com ferramentas de automação, se for possível combinar cotações de várias plataformas ou maximizar caminhos de rendimento, pode ser executado por um Agente leve, mas é difícil evoluir um agente inteligente a longo prazo | | ✅ Combinação de Troca | ✅ Possibilidade de Lucro | ✅ Imaturo | ❌ Difícil de Implementar | Como arbitragem entre ativos, hedge perpétuo de LP, ajuste dinâmico de posições, etc., requer suporte de motores de estratégia complexos, atualmente ainda está na fase de protótipo sem Agente disponível |
Dois, cenários financeiros de rendimento de ativos
Os cenários financeiros de rendimento de ativos têm objetivos de rendimento claros, um espaço de combinação de estratégias complexo e requisitos dinâmicos de gestão de estado, alinhando-se naturalmente ao modelo "ciclo de estratégia + execução autónoma" da AgentFi. As suas características principais são as seguintes:
| Classificação | Categoria de Cenário | Rendimento Sustentável | Compatibilidade com AgentFi | Dificuldade de Implementação | Descrição | |-----|---------|------------|--------------|---------|------| | 1 | Mineração de Liquidez | ✅ Sim | ✅✅✅ Muito Alto | ❌ Alto | A estratégia precisa de ajustes dinâmicos frequentes (como reinvestimento, migração, estratégias de dupla piscina, etc.), mais adequada para a implementação de agentes de estratégia AI | | 2 | Empréstimos | ✅ Sim | ✅✅✅ Muito Alto | ✅ Baixo | Variação das taxas de juros + Estado de colateral legível, alerta de risco e ajuste automático fácil de implementar | | 3 | Pendle (negociação de direitos de rendimento PT/YT) | ✅ Sim | ✅✅ Alto | ❌ Alto | Prazo e estrutura de rendimento variados, negociação de combinações complexa, agentes inteligentes podem otimizar o momento da compra e venda e a estabilidade do rendimento | | 4 | Arbitragem de taxa de financiamento (Perp/CeFi/Finanças Descentralizadas misto) | ✅ Sim | ✅✅ Alto | ❌ Muito alto | A arbitragem em múltiplos mercados tem vantagens de IA, mas a interação e a complexidade de colaboração fora da cadeia são extremamente altas, ainda está em fase de exploração | | 5 | Staking / Restaking / LRT estratégia de combinação | ⚠️ Rendimento fixo | ⚠️ Adaptação condicional | ⚠️ Moderado | O staking estático não é adequado para o Agent, mas agentes dinâmicos como LST+Lending+LP podem intervir. | 6 | RWA (Ativos do Mundo Real) | ⚠️ Retorno Estável | ❌ Baixo | ⚠️ Alta Conformidade | Estrutura de retorno estável, alta barreira de conformidade, protocolos não interoperáveis, sem espaço para a implementação da estratégia AgentFi no curto prazo |
Devido a múltiplos fatores, como limitações de prazo de rendimento, frequência de volatilidade, complexidade de dados na blockchain, dificuldade de integração entre protocolos e restrições de conformidade, a adaptabilidade e a viabilidade de implementação de diferentes cenários de rendimento na dimensão AgentFi apresentam diferenças significativas, com as seguintes recomendações de prioridade:
Direção de implementação de negócios de alta prioridade:
Direções de layout a serem exploradas a médio e longo prazo:
Introdução a Projetos de Inteligência em Cenários de Finanças Descentralizadas
1. Ferramentas de Automação ( Infraestrutura de Automação ): Gatilhos de Regras e Execução de Condições
Gelato é uma das infraestruturas mais antigas de automação DeFi, tendo fornecido suporte para a execução de tarefas acionadas por condições para protocolos como Aave e Reflexer, mas agora se transformou em um fornecedor de Rollup as a Service. Atualmente, o campo de batalha da automação on-chain também se voltou para plataformas de gestão de ativos DeFi (DeFi Saver, Instadapp). Essas plataformas integram módulos de execução automática padronizados, incluindo configuração de Ordens Limite, proteção contra liquidações, reequilíbrio automático, DCA, estratégias de grade, entre outros. Além disso, vemos alguns projetos de plataformas de ferramentas de automação DeFi mais complexos:
Mimic.fi
Mimic.fi é uma plataforma de automação em cadeia, servindo desenvolvedores e projetos de Finanças Descentralizadas, suportando a construção de tarefas automáticas programáveis em cadeias como Arbitrum, Base, Optimism, entre outras. Seu núcleo realiza a execução automática de operações entre protocolos através de gatilhos de regras "se-então". A arquitetura é dividida em três camadas: Planejamento (definição de tarefas e gatilhos), Execução (transmissão de intenções e leilão de execução) e Segurança (validação tripla e controle de segurança). Atualmente, utiliza-se uma forma de integração via SDK, e o produto ainda está em fase inicial de implementação.