La evolución de la inteligencia DeFi: de herramientas automatizadas a AgentFi
En la actual industria de las criptomonedas, los pagos con stablecoins y las aplicaciones de Finanzas descentralizadas son una de las pocas áreas que han demostrado tener una demanda real y un valor a largo plazo. Al mismo tiempo, diversos agentes están empezando a convertirse en la forma práctica de interfaz de usuario en la industria de la IA, convirtiéndose en la capa intermedia clave que conecta las capacidades de la IA con las necesidades de los usuarios.
En el ámbito de la fusión entre Crypto y AI, especialmente en la dirección de la retroalimentación de la tecnología AI a las aplicaciones de Crypto, actualmente la exploración se centra principalmente en tres escenarios típicos:
Agente de interacción conversacional: se centra principalmente en el chat, la compañía y las funciones de asistente. Aunque la mayoría sigue siendo una versión superficial de modelos generales, debido a la baja barrera de entrada y la interacción natural, además de la incorporación de incentivos de tokens, se ha convertido en una de las formas más tempranas en ser lanzadas al mercado para captar la atención de los usuarios.
Agente de integración de información: se centra en la integración inteligente de información en línea y en cadena. Kaito, AIXBT y otros han tenido éxito en el campo de la búsqueda e integración de información en línea pero no en cadena, mientras que la dirección de integración de datos en cadena todavía se encuentra en fase de exploración y no hay proyectos claramente líderes.
Agente de ejecución de estrategias: se centra en el pago con stablecoins y la ejecución de estrategias de Finanzas descentralizadas, extendiéndose hacia dos grandes direcciones: Agente de Pago y DeFAI. Este tipo de Agente está más profundamente integrado en la lógica de transacciones en cadena y gestión de activos, y se espera que supere el cuello de botella de la especulación, formando una infraestructura de ejecución inteligente con eficiencia financiera y rendimientos sostenibles.
Este artículo se centrará en la trayectoria de evolución de la fusión entre Finanzas descentralizadas y AI, organizando sus etapas de desarrollo desde la automatización hasta la inteligencia, y analizando la infraestructura, el espacio de escenarios y los desafíos clave del agente de ejecución de estrategias.
Finanzas descentralizadas inteligente en tres etapas: Automatización, Copilot y la transición a AgentFi
En la evolución de la inteligencia en Finanzas descentralizadas, podemos dividir las capacidades del sistema en tres etapas: Automation (herramientas de automatización), Intent-Centric Copilot (asistente impulsado por intenciones) y AgentFi (agentes inteligentes en la cadena).
La automatización es más como un activador de reglas (Rule Trigger): ejecuta tareas fijas basadas en condiciones preestablecidas, como arbitraje, rebalanceo, toma de ganancias y stop loss, y no puede generar estrategias ni operar de forma independiente.
Copilot ha introducido capacidades de reconocimiento de intenciones y análisis semántico, los usuarios ingresan en lenguaje natural, el sistema entiende, descompone y sugiere caminos de ejecución, pero al final aún necesita la confirmación del usuario, la cadena de ejecución no está cerrada.
AgentFi representa un ciclo inteligente completo de "percepción → inferencia/generación de estrategias → ejecución en la cadena → evolución", siendo un agente (Agent) con capacidad de ejecución autónoma en la cadena y evolución continua.
| Dimensión | Infraestructura Automatizada | Copiloto Centrado en la Intención | AgentFi |
|------|-------------|------------------------|---------|
| Lógica central | Activación de reglas + Ejecución de condiciones | Reconocimiento de intención + Guía de acciones | Cierre de estrategia + Ejecución autónoma |
| Modo de ejecución | Activado por condiciones preestablecidas (si-entonces) | Entender las instrucciones del usuario, ayudar a desglosar las operaciones | Totalmente autónomo en percepción, juicio y ejecución |
| Interacción del usuario | Sin interacción, ejecución de activación pasiva | El usuario expresa su intención a través de un prompt, el sistema ayuda a descomponer | Sin interacción humana, puede colaborar con personas/Agente |
| Nivel de inteligencia | Bajo, automatización de procesos | Medio, comprensión interactiva | Alto, generación y evolución de estrategias autónomas |
| Capacidad estratégica | Ninguna, ejecución de tareas preestablecidas | Limitada, depende de las instrucciones del usuario | Fuerte, puede autoaprender y optimizar combinaciones |
| Dificultad de implementación | Baja, servicio backend | Media, se requiere un diseño de interacción frontend fuerte | Alta, se requiere una profunda colaboración entre IA/infraestructura de ejecución |
| Ejecución en cadena | ✅ Percepción ❌ Decisión ( Reglas fijas activadas ) ✅ Soporte para ejecución simple | ✅ Percepción ✅ Decisión ⚠️ La ejecución requiere confirmación del usuario | ✅ Percepción ✅ Decisión ✅ Ejecución en cadena completamente cerrada |
| Representantes típicos | Gelato, Mimic | HeyElsa.ai, Bankr | Giza ARMA |
Para determinar si un proyecto realmente pertenece a AgentFi, es necesario ver si cumple al menos tres de los cinco estándares centrales siguientes:
Percepción autónoma del estado en la cadena/ señales del mercado (no son entradas estáticas, sino monitoreo en tiempo real)
Capacidad de generación y combinación de estrategias (no se trata de estrategias predefinidas, sino de la capacidad de formular un plan de acción según el contexto)
Puede ejecutar operaciones en la cadena de forma autónoma (sin necesidad de interacción del usuario, puede ejecutar operaciones complejas como swap/lend/stake)
Poseer un estado persistente y la capacidad de evolución (el Agente tiene un ciclo de vida, puede funcionar a largo plazo y ajustarse a sí mismo según los comentarios)
Poseer una arquitectura nativa de agentes (como SDK de agente exclusivo, entorno de ejecución administrado, middleware de agente, etc.)
En otras palabras, el trading automatizado ≠ Copilot, y mucho menos ≠ AgentFi: el trading automatizado es solo un "disparador de reglas"; aunque Copilot puede entender la intención del usuario y proporcionar recomendaciones, aún depende de la participación humana; mientras que el verdadero AgentFi es un "agente con capacidad de percepción, razonamiento y ejecución autónoma en la cadena", capaz de completar el ciclo de estrategia y evolucionar continuamente sin intervención humana.
Análisis de la adaptabilidad inteligente en escenarios de Finanzas descentralizadas
En el sistema de Finanzas descentralizadas (DeFi), los escenarios de aplicación central se pueden dividir aproximadamente en clases de circulación y intercambio de activos y clases de finanzas de rendimiento. Creemos que existe una diferencia significativa en la adaptabilidad de estas dos clases de escenarios en la trayectoria de inteligencia:
I. Escenarios de circulación e intercambio de activos
Los escenarios de circulación e intercambio de activos se basan en interacciones atomizadas, incluyendo intercambios Swap, puentes entre cadenas y la entrada y salida de moneda fiduciaria. Su característica esencial es "impulsado por intenciones + interacción atomizada única". El proceso de transacción no involucra estrategias de ganancias, mantenimiento de estado ni lógica de evolución, y es mayormente aplicable a la ruta de ejecución liviana del Copiloto Centrado en Intenciones, y no pertenece a AgentFi.
Debido a su bajo umbral de ingeniería y su interacción simple, la mayoría de los proyectos del tipo DeFAI en el mercado se encuentran en esta etapa, los cuales no constituyen un agente inteligente de cierre de AgentFi; sin embargo, para un pequeño número de estrategias de Swap complejas de alto nivel (como arbitraje entre activos, cobertura de LP perpetuo, reequilibrio apalancado, etc.), en realidad se necesita la capacidad de un agente de IA, que actualmente se encuentra en una etapa temprana de exploración.
| Categoría de escenario | ¿Renta continua? | Adaptabilidad de AgentFi | Dificultad de implementación | Descripción |
|---------|------------|--------------|------------|------|
| Intercambio | ❌ No | ⚠️ Adaptación parcial (solo el intercambio de intención no es un AgentFi) | ✅ Fácil de implementar | Operación atómica única (como cambiar monedas), sin acumulación de estado de estrategia, adecuado para llamadas de Copilot.
| Puente entre cadenas | ❌ No | ❌ Débil | ✅ Fácil de implementar | El cruce de cadenas es una transmisión intermediaria, no involucra planificación y ajuste estratégico, la participación de IA es extremadamente baja. |
| Monedas fiduciarias | ❌ No | ❌ Ninguno | ❌ Incontrolable | Alta dependencia de los canales CeFi y procesos de cumplimiento, el agente en la cadena no puede iniciar operaciones de forma autónoma |
| Optimización de agregación | ⚠️ No necesariamente | ⚠️ Adaptación parcial | ✅ Medio | Principalmente con herramientas automatizadas, si se pueden combinar cotizaciones de múltiples plataformas o maximizar rutas de beneficios, puede ser ejecutado por un Agente ligero, pero es difícil evolucionar a un agente inteligente a largo plazo |
| ✅ Combinación de transacciones Swap | ✅ Posibilidad de ganancias | ✅ No maduro | ❌ Difícil de realizar | Como arbitraje entre activos, cobertura perpetua de LP, ajuste dinámico de posiciones, etc., requiere un motor de estrategia complejo, actualmente se encuentra en fase de prototipo sin agentes disponibles |
Dos, escenarios financieros de ingresos de activos
Los escenarios financieros de activos y rendimientos tienen objetivos de rendimiento claros, un espacio de combinación de estrategias complejo y una necesidad dinámica de gestión de estados, lo que se adapta de forma natural al modelo "cierre de estrategia + ejecución autónoma" de AgentFi. Sus características principales son las siguientes:
Los objetivos de rendimiento cuantificables (APR / APY) facilitan que el Agente establezca funciones de optimización;
El espacio de combinación de estrategias es amplio, abarcando múltiples activos, múltiples plazos, múltiples plataformas y múltiples procesos de interacción;
La operación requiere una gestión frecuente y ajustes en tiempo real, adecuada para ser ejecutada y mantenida por agentes en la cadena.
| Clasificación | Categoría de escenario | ¿Rendimiento continuo? | Compatibilidad con AgentFi | Dificultad del proyecto | Descripción |
|-----|---------|------------|--------------|---------|------|
| 1 | Minería de liquidez | ✅ Sí | ✅✅✅ Muy alta | ❌ Alta | La estrategia necesita ajustes dinámicos frecuentes (como reinversiones, migraciones, estrategias de doble piscina, etc.), es más adecuada para desplegar agentes de estrategia de IA |
| 2 | Préstamo | ✅ Sí | ✅✅✅ Muy alto | ✅ Bajo | Las fluctuaciones de la tasa de interés + estado de la garantía son legibles, la advertencia de riesgo y el ajuste automático son fáciles de realizar |
| 3 | Pendle (Comercio de derechos de ingresos PT/YT) | ✅ Sí | ✅✅ Alto | ❌ Alto | Plazos y estructuras de ingresos diversos, comercio de combinaciones complejo, los agentes inteligentes pueden optimizar el momento de compra y venta y la estabilidad de los ingresos |
| 4 | Arbitraje de tasa de financiación (Perp/CeFi/DeFi mixto) | ✅ Sí | ✅✅ Alto | ❌ Muy alto | El arbitraje en múltiples mercados tiene ventajas de IA, pero la interacción y la complejidad de la colaboración fuera de la cadena son extremadamente altas, todavía está en la fase de exploración |
| 5 | Staking / Restaking / Combinación de estrategias LRT | ⚠️ Rendimiento fijo | ⚠️ Adaptación condicional | ⚠️ Medio | El staking estático no es adecuado para el Agente, pero los agentes dinámicos que combinan múltiples LST + Lending + LP pueden intervenir |
| 6 | RWA (activos del mundo real) | ⚠️ Rendimiento estable | ❌ Bajo | ⚠️ Alta conformidad | Estructura de rendimiento estable, alta barrera de conformidad, no interoperables entre protocolos, no hay espacio a corto plazo para implementar la estrategia AgentFi |
Debido a múltiples factores como el plazo de rendimiento, la frecuencia de volatilidad, la complejidad de los datos en cadena, la dificultad de integración entre protocolos y las restricciones de cumplimiento, la adaptabilidad y viabilidad de implementación en el ámbito de AgentFi varían significativamente en diferentes escenarios de rendimiento. Se sugiere la siguiente priorización:
Dirección de colocación de negocios de alta prioridad:
Préstamo (Lending / Borrowing): La fluctuación de las tasas de interés es fácil de rastrear con una lógica de ejecución estandarizada, adecuada para agentes ligeros.
Minería de liquidez (Yield Farming): los fondos son dinámicos y frecuentes, hay un gran espacio para la combinación de estrategias y los rendimientos son muy variables. AgentFi puede optimizar significativamente el rendimiento anual y la eficiencia de interacción, pero la implementación técnica presenta ciertos desafíos.
Direcciones de disposición a explorar a medio y largo plazo:
Comercio de derechos de rendimiento de Pendle: la dimensión temporal y la curva de rendimiento son claras, adecuadas para que el Agente administre la rotación de vencimientos y el arbitraje entre grupos;
Arbitraje de Tasa de Financiamiento: el rendimiento teórico es considerable, se deben resolver los desafíos de ejecución entre mercados y la interacción fuera de la cadena, la dificultad de ingeniería es alta;
Estructura de combinación dinámica LRT: el staking estático no es compatible, se pueden intentar estrategias como LRT + LP + Lending para ajustes automáticos.
Gestión de carteras de múltiples activos RWA: difícil de implementar a corto plazo, el Agente puede proporcionar asistencia en la optimización de carteras y en las estrategias de vencimiento;
Introducción a proyectos inteligentes en el escenario de Finanzas descentralizadas
1. Herramientas de automatización ( Infraestructura de automatización ): activación de reglas y ejecución de condiciones
Gelato es una de las infraestructuras de automatización DeFi más antiguas, que anteriormente brindaba soporte para la ejecución de tareas desencadenadas por condiciones para protocolos como Aave y Reflexer, pero ahora se ha transformado en un proveedor de servicios de Rollup as a Service. Actualmente, el principal campo de batalla de la automatización en cadena también se ha trasladado a las plataformas de gestión de activos DeFi (DeFi Saver, Instadapp). Estas plataformas integran módulos de ejecución automática estandarizados que incluyen la configuración de órdenes límite, protección contra liquidaciones, ajuste automático de carteras, DCA, estrategias de cuadrícula, entre otros. Además, hemos visto algunos proyectos de plataformas de herramientas de automatización DeFi más complejas.
Mimic.fi
Mimic.fi es una plataforma de automatización en cadena, que sirve a desarrolladores y proyectos de Finanzas descentralizadas, y permite construir tareas automatizadas programables en cadenas como Arbitrum, Base, Optimism, entre otras. Su núcleo implementa la ejecución automática de operaciones entre protocolos a través de activadores de reglas "if-then". La arquitectura se divide en tres capas: Planning (definición de tareas y activadores), Execution (difusión de intenciones y pujas de ejecución) y Security (verificación triple y control de seguridad). Actualmente, se utiliza un método de integración SDK, y el producto aún se encuentra en la etapa inicial de despliegue.
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RugpullTherapist
· hace22h
defi tiene algo inteligente, ¿no es solo un Airdrop para engañar a los tontos?
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CounterIndicator
· hace22h
Tsk tsk, es el mismo viejo truco, solo es un cambio de piel para tomar a la gente por tonta.
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CryptoWageSlave
· hace22h
aún hay que investigar la capa de protocolo
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StableGenius
· hace23h
en realidad, la mayoría de los "agentes de IA" en defi son solo declaraciones if-then glorificadas... decepcionantemente predecibles
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NftPhilanthropist
· hace23h
la verdad, otro shill de defi x ai... pero bajo perfil alcista en esta cosa de agentfi, no voy a mentir
Evolución inteligente de DeFi: de herramientas automatizadas a la transición a AgentFi
La evolución de la inteligencia DeFi: de herramientas automatizadas a AgentFi
En la actual industria de las criptomonedas, los pagos con stablecoins y las aplicaciones de Finanzas descentralizadas son una de las pocas áreas que han demostrado tener una demanda real y un valor a largo plazo. Al mismo tiempo, diversos agentes están empezando a convertirse en la forma práctica de interfaz de usuario en la industria de la IA, convirtiéndose en la capa intermedia clave que conecta las capacidades de la IA con las necesidades de los usuarios.
En el ámbito de la fusión entre Crypto y AI, especialmente en la dirección de la retroalimentación de la tecnología AI a las aplicaciones de Crypto, actualmente la exploración se centra principalmente en tres escenarios típicos:
Agente de interacción conversacional: se centra principalmente en el chat, la compañía y las funciones de asistente. Aunque la mayoría sigue siendo una versión superficial de modelos generales, debido a la baja barrera de entrada y la interacción natural, además de la incorporación de incentivos de tokens, se ha convertido en una de las formas más tempranas en ser lanzadas al mercado para captar la atención de los usuarios.
Agente de integración de información: se centra en la integración inteligente de información en línea y en cadena. Kaito, AIXBT y otros han tenido éxito en el campo de la búsqueda e integración de información en línea pero no en cadena, mientras que la dirección de integración de datos en cadena todavía se encuentra en fase de exploración y no hay proyectos claramente líderes.
Agente de ejecución de estrategias: se centra en el pago con stablecoins y la ejecución de estrategias de Finanzas descentralizadas, extendiéndose hacia dos grandes direcciones: Agente de Pago y DeFAI. Este tipo de Agente está más profundamente integrado en la lógica de transacciones en cadena y gestión de activos, y se espera que supere el cuello de botella de la especulación, formando una infraestructura de ejecución inteligente con eficiencia financiera y rendimientos sostenibles.
Este artículo se centrará en la trayectoria de evolución de la fusión entre Finanzas descentralizadas y AI, organizando sus etapas de desarrollo desde la automatización hasta la inteligencia, y analizando la infraestructura, el espacio de escenarios y los desafíos clave del agente de ejecución de estrategias.
Finanzas descentralizadas inteligente en tres etapas: Automatización, Copilot y la transición a AgentFi
En la evolución de la inteligencia en Finanzas descentralizadas, podemos dividir las capacidades del sistema en tres etapas: Automation (herramientas de automatización), Intent-Centric Copilot (asistente impulsado por intenciones) y AgentFi (agentes inteligentes en la cadena).
La automatización es más como un activador de reglas (Rule Trigger): ejecuta tareas fijas basadas en condiciones preestablecidas, como arbitraje, rebalanceo, toma de ganancias y stop loss, y no puede generar estrategias ni operar de forma independiente.
Copilot ha introducido capacidades de reconocimiento de intenciones y análisis semántico, los usuarios ingresan en lenguaje natural, el sistema entiende, descompone y sugiere caminos de ejecución, pero al final aún necesita la confirmación del usuario, la cadena de ejecución no está cerrada.
AgentFi representa un ciclo inteligente completo de "percepción → inferencia/generación de estrategias → ejecución en la cadena → evolución", siendo un agente (Agent) con capacidad de ejecución autónoma en la cadena y evolución continua.
| Dimensión | Infraestructura Automatizada | Copiloto Centrado en la Intención | AgentFi | |------|-------------|------------------------|---------| | Lógica central | Activación de reglas + Ejecución de condiciones | Reconocimiento de intención + Guía de acciones | Cierre de estrategia + Ejecución autónoma | | Modo de ejecución | Activado por condiciones preestablecidas (si-entonces) | Entender las instrucciones del usuario, ayudar a desglosar las operaciones | Totalmente autónomo en percepción, juicio y ejecución | | Interacción del usuario | Sin interacción, ejecución de activación pasiva | El usuario expresa su intención a través de un prompt, el sistema ayuda a descomponer | Sin interacción humana, puede colaborar con personas/Agente | | Nivel de inteligencia | Bajo, automatización de procesos | Medio, comprensión interactiva | Alto, generación y evolución de estrategias autónomas | | Capacidad estratégica | Ninguna, ejecución de tareas preestablecidas | Limitada, depende de las instrucciones del usuario | Fuerte, puede autoaprender y optimizar combinaciones | | Dificultad de implementación | Baja, servicio backend | Media, se requiere un diseño de interacción frontend fuerte | Alta, se requiere una profunda colaboración entre IA/infraestructura de ejecución | | Ejecución en cadena | ✅ Percepción ❌ Decisión ( Reglas fijas activadas ) ✅ Soporte para ejecución simple | ✅ Percepción ✅ Decisión ⚠️ La ejecución requiere confirmación del usuario | ✅ Percepción ✅ Decisión ✅ Ejecución en cadena completamente cerrada | | Representantes típicos | Gelato, Mimic | HeyElsa.ai, Bankr | Giza ARMA |
Para determinar si un proyecto realmente pertenece a AgentFi, es necesario ver si cumple al menos tres de los cinco estándares centrales siguientes:
En otras palabras, el trading automatizado ≠ Copilot, y mucho menos ≠ AgentFi: el trading automatizado es solo un "disparador de reglas"; aunque Copilot puede entender la intención del usuario y proporcionar recomendaciones, aún depende de la participación humana; mientras que el verdadero AgentFi es un "agente con capacidad de percepción, razonamiento y ejecución autónoma en la cadena", capaz de completar el ciclo de estrategia y evolucionar continuamente sin intervención humana.
Análisis de la adaptabilidad inteligente en escenarios de Finanzas descentralizadas
En el sistema de Finanzas descentralizadas (DeFi), los escenarios de aplicación central se pueden dividir aproximadamente en clases de circulación y intercambio de activos y clases de finanzas de rendimiento. Creemos que existe una diferencia significativa en la adaptabilidad de estas dos clases de escenarios en la trayectoria de inteligencia:
I. Escenarios de circulación e intercambio de activos
Los escenarios de circulación e intercambio de activos se basan en interacciones atomizadas, incluyendo intercambios Swap, puentes entre cadenas y la entrada y salida de moneda fiduciaria. Su característica esencial es "impulsado por intenciones + interacción atomizada única". El proceso de transacción no involucra estrategias de ganancias, mantenimiento de estado ni lógica de evolución, y es mayormente aplicable a la ruta de ejecución liviana del Copiloto Centrado en Intenciones, y no pertenece a AgentFi.
Debido a su bajo umbral de ingeniería y su interacción simple, la mayoría de los proyectos del tipo DeFAI en el mercado se encuentran en esta etapa, los cuales no constituyen un agente inteligente de cierre de AgentFi; sin embargo, para un pequeño número de estrategias de Swap complejas de alto nivel (como arbitraje entre activos, cobertura de LP perpetuo, reequilibrio apalancado, etc.), en realidad se necesita la capacidad de un agente de IA, que actualmente se encuentra en una etapa temprana de exploración.
| Categoría de escenario | ¿Renta continua? | Adaptabilidad de AgentFi | Dificultad de implementación | Descripción | |---------|------------|--------------|------------|------| | Intercambio | ❌ No | ⚠️ Adaptación parcial (solo el intercambio de intención no es un AgentFi) | ✅ Fácil de implementar | Operación atómica única (como cambiar monedas), sin acumulación de estado de estrategia, adecuado para llamadas de Copilot. | Puente entre cadenas | ❌ No | ❌ Débil | ✅ Fácil de implementar | El cruce de cadenas es una transmisión intermediaria, no involucra planificación y ajuste estratégico, la participación de IA es extremadamente baja. | | Monedas fiduciarias | ❌ No | ❌ Ninguno | ❌ Incontrolable | Alta dependencia de los canales CeFi y procesos de cumplimiento, el agente en la cadena no puede iniciar operaciones de forma autónoma | | Optimización de agregación | ⚠️ No necesariamente | ⚠️ Adaptación parcial | ✅ Medio | Principalmente con herramientas automatizadas, si se pueden combinar cotizaciones de múltiples plataformas o maximizar rutas de beneficios, puede ser ejecutado por un Agente ligero, pero es difícil evolucionar a un agente inteligente a largo plazo | | ✅ Combinación de transacciones Swap | ✅ Posibilidad de ganancias | ✅ No maduro | ❌ Difícil de realizar | Como arbitraje entre activos, cobertura perpetua de LP, ajuste dinámico de posiciones, etc., requiere un motor de estrategia complejo, actualmente se encuentra en fase de prototipo sin agentes disponibles |
Dos, escenarios financieros de ingresos de activos
Los escenarios financieros de activos y rendimientos tienen objetivos de rendimiento claros, un espacio de combinación de estrategias complejo y una necesidad dinámica de gestión de estados, lo que se adapta de forma natural al modelo "cierre de estrategia + ejecución autónoma" de AgentFi. Sus características principales son las siguientes:
| Clasificación | Categoría de escenario | ¿Rendimiento continuo? | Compatibilidad con AgentFi | Dificultad del proyecto | Descripción | |-----|---------|------------|--------------|---------|------| | 1 | Minería de liquidez | ✅ Sí | ✅✅✅ Muy alta | ❌ Alta | La estrategia necesita ajustes dinámicos frecuentes (como reinversiones, migraciones, estrategias de doble piscina, etc.), es más adecuada para desplegar agentes de estrategia de IA | | 2 | Préstamo | ✅ Sí | ✅✅✅ Muy alto | ✅ Bajo | Las fluctuaciones de la tasa de interés + estado de la garantía son legibles, la advertencia de riesgo y el ajuste automático son fáciles de realizar | | 3 | Pendle (Comercio de derechos de ingresos PT/YT) | ✅ Sí | ✅✅ Alto | ❌ Alto | Plazos y estructuras de ingresos diversos, comercio de combinaciones complejo, los agentes inteligentes pueden optimizar el momento de compra y venta y la estabilidad de los ingresos | | 4 | Arbitraje de tasa de financiación (Perp/CeFi/DeFi mixto) | ✅ Sí | ✅✅ Alto | ❌ Muy alto | El arbitraje en múltiples mercados tiene ventajas de IA, pero la interacción y la complejidad de la colaboración fuera de la cadena son extremadamente altas, todavía está en la fase de exploración | | 5 | Staking / Restaking / Combinación de estrategias LRT | ⚠️ Rendimiento fijo | ⚠️ Adaptación condicional | ⚠️ Medio | El staking estático no es adecuado para el Agente, pero los agentes dinámicos que combinan múltiples LST + Lending + LP pueden intervenir | | 6 | RWA (activos del mundo real) | ⚠️ Rendimiento estable | ❌ Bajo | ⚠️ Alta conformidad | Estructura de rendimiento estable, alta barrera de conformidad, no interoperables entre protocolos, no hay espacio a corto plazo para implementar la estrategia AgentFi |
Debido a múltiples factores como el plazo de rendimiento, la frecuencia de volatilidad, la complejidad de los datos en cadena, la dificultad de integración entre protocolos y las restricciones de cumplimiento, la adaptabilidad y viabilidad de implementación en el ámbito de AgentFi varían significativamente en diferentes escenarios de rendimiento. Se sugiere la siguiente priorización:
Dirección de colocación de negocios de alta prioridad:
Direcciones de disposición a explorar a medio y largo plazo:
Introducción a proyectos inteligentes en el escenario de Finanzas descentralizadas
1. Herramientas de automatización ( Infraestructura de automatización ): activación de reglas y ejecución de condiciones
Gelato es una de las infraestructuras de automatización DeFi más antiguas, que anteriormente brindaba soporte para la ejecución de tareas desencadenadas por condiciones para protocolos como Aave y Reflexer, pero ahora se ha transformado en un proveedor de servicios de Rollup as a Service. Actualmente, el principal campo de batalla de la automatización en cadena también se ha trasladado a las plataformas de gestión de activos DeFi (DeFi Saver, Instadapp). Estas plataformas integran módulos de ejecución automática estandarizados que incluyen la configuración de órdenes límite, protección contra liquidaciones, ajuste automático de carteras, DCA, estrategias de cuadrícula, entre otros. Además, hemos visto algunos proyectos de plataformas de herramientas de automatización DeFi más complejas.
Mimic.fi
Mimic.fi es una plataforma de automatización en cadena, que sirve a desarrolladores y proyectos de Finanzas descentralizadas, y permite construir tareas automatizadas programables en cadenas como Arbitrum, Base, Optimism, entre otras. Su núcleo implementa la ejecución automática de operaciones entre protocolos a través de activadores de reglas "if-then". La arquitectura se divide en tres capas: Planning (definición de tareas y activadores), Execution (difusión de intenciones y pujas de ejecución) y Security (verificación triple y control de seguridad). Actualmente, se utiliza un método de integración SDK, y el producto aún se encuentra en la etapa inicial de despliegue.