优惠论坛
标题:
DeFAI工具汇总：如何用AI Agent 驱动链上资产管理（转）
[打印本页]
作者:
我也来辣
时间:
2026-4-8 10:43
标题:
DeFAI工具汇总：如何用AI Agent 驱动链上资产管理（转）
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。
2 E0 d X9 ^0 e4 S
, Z5 ^1 ]% d8 X7 m
在正式展开分析之前，有必要先厘清一个核心概念： DeFAI 。
! Q0 e7 w3 P7 V/ h# P
( U4 x3 m! E! i5 q( _0 U) _9 ?1 B
DeF 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。
8 v$ e0 T: [" G% G
* ?8 G) q( C/ H3 K- y
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。
$ J0 B: u9 B$ O0 Z) h# ^* [3 N
/ ?: v! V6 N$ Q
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。
# T7 G0 J; t" F4 B* n3 W s/ }! _
9 o# N7 a8 T2 m
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。
( e. X1 d4 K) p) Z' x% j
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。
! r( r0 M# [9 T. U5 d# B
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。
* i. P& @, G0 i( Z. y
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：
- L( n5 W2 Z- B$ j% e
2 a1 p' j2 s4 Q* g# j
图表 1：全球 AI Agent 市场规模预测对比
: h0 v% o* ~2 u
6 ~+ c g E3 F; o! U- h
图片
) U7 j* O& O& E" `* ]/ B+ [
数据来源： MarketsandMarkets （2025）、 Grand View Research （2025）、 BCC Research （2026.01）
" w+ t' B$ i: \6 Z1 v
5 O; E5 |+ b1 i9 @* O2 f7 r
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%。
* j- ]) @2 Z) |
( g6 I. b4 J3 N% u2 Y) h
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。
2 i7 @* z8 P" a& j6 e0 }
0 a+ {: ?8 c% }- ^0 @3 ?/ S/ P* ?
DeFAI 的技术底座：AI Agent 如何与链上世界交互
& y% f& @2 p* C# S7 H8 s
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？
" [" [) Q! S- n# ~7 G! T; d
DeF 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：
# g% H3 o1 G6 p5 E! W
; \. X1 E# f% T. F+ {. I1 V
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；
: h9 |' [ t0 [
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；
* Z2 r$ z1 Y; t5 F0 n2 @7 h
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。
) ?- s6 j! m! j
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。
" N4 z* U" c; u
+ h$ V3 G$ H7 j
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。
3 Z1 h$ R7 ~, d& d0 j
7 W, l7 E3 P3 k: P" z
图表2： AI Agent 三层架构
, k9 A* q( ?, u+ |; y8 w
( ~) M9 |+ @& r5 e
图片
- w( H$ o1 D6 S7 x! g
DeFAI 的演进：从信息交互到执行闭环
2 B. q$ m3 X4 {# e& Q$ E1 Y) p5 @
7 \: ?) G/ H5 F% f) G
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？
/ x2 K3 G- @! c! ?1 c
4 H3 T5 u8 w9 ~" z+ j% l1 Q
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。
' ?) Z+ V; k5 }7 U6 g7 ~, W$ s# o
2 ? R# y* Y/ }, O! c% C9 ]2 U s
两者在目标定位、技术手段与风险等级上存在本质差异。
1 E" H+ E7 x- b+ j5 S2 p, j s
3 L( r+ U" \ N2 a
图表3： DeFAI 两波演进路径对比
( L" G7 u% Y: k" r
' {, R+ ~( u$ Q" [
图片
5 }' C! n6 B# I
图片
2 {( E: }7 _" ]0 ~0 j
两阶段的演进脉络，可以这样理解：
! R3 Y. a. X3 M. s
" X. s2 T" l6 D" O" R/ o( N6 {
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。
' H$ n* b: ?. Y9 s6 t3 ?3 ^* U
2 S/ C; y& D' ^) V
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"。
% b$ M, N0 r# c; H; T
- M4 O- }8 B) O, [9 r
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。
3 O" {5 m. ]/ p% Q
# ]5 ^: C: a1 p9 X7 n3 C
DeFAI 的落地图景：四大主流应用场景
X" x+ ^' k6 k- y' y2 j6 L/ ~
3 n) q& q8 ?2 C- X) Z
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？
2 p& x5 o8 M2 V# f
z5 C$ H# {$ e: g
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。
# n' v& a6 @- S2 Y+ }0 ]3 z
1 U* W w6 {; m T
收益优化：跨协议的自动调仓
2 q$ _- A- c: f6 T9 S
& M/ g7 P% [7 E0 t% w/ T6 G) ^
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。
3 v9 I; `. C1 S: Q! F3 N2 O
- o, B2 T0 r/ F2 Y% i
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。
& M6 f% G, D/ \' U+ ~
- b8 \, W s7 X6 h3 d) Y8 v
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。
/ r7 n$ x/ x5 v" B8 o: O+ d$ E7 ?
, C# H9 w+ q5 J) u0 N) l6 }
图表4： Giza 平台 ARMA Agent 示例图
- e. o% z3 b" e4 [0 t7 \) |
1 q$ F2 \, o2 D) E& q5 Y' j
图片
7 {! N7 N1 Q1 {$ v" O* V. H4 S
图片
9 `- S3 G6 `) ^
量化策略自动化：机构级能力的平民化
5 Q+ N' n( p. \0 Y8 q
& s% w* X9 z- [8 C! `
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。
" \; j5 F& @) l* J: ~+ \/ }- z- g
" r) P9 p) g. V. X2 |
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：
. X' o1 W$ `6 D5 Q
6 q! W/ j- v9 W$ L
策略模块支持通过 Python SDK 编写投资逻辑并完成回测；
{' z9 I+ \0 }7 E% O
1 E0 a4 U( X/ R8 k2 _3 M, B" _
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；
( i8 r2 W% _8 r+ w( J( ^
) C7 E5 l6 c0 H0 [
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；
) M$ f% t$ W1 T+ `3 g& R& T
7 |2 l+ Y6 C6 z" Z' g! w: B
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。
% w G: a1 w% I% o3 ^5 @- f
9 @5 a4 u+ I9 K* R
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）。
/ {9 R) T( Q+ c
% d. {, S( F+ o0 f& u+ ]8 }
图表5： Almanak 平台首页展示图
& ~9 J- F% x/ k
! b4 y! N" q3 z
图片
, I+ u! ^4 Z; i0 r; t
自然语言指令执行：让 DeFi 操作像发消息一样简单
: l- n4 q6 \2 W" J+ r% \
+ C$ z3 w2 u X
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。
) |/ z7 t" s$ V9 a/ {7 y
3 [) Q* y' X) ?
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。
2 K1 z2 [8 D% D, W8 P
' e" B4 H/ X0 L
图表6： HeyAnon 平台首页展示图
* T; g( i( c* O- B
7 `& c5 ?% d" v/ n' s: b1 Q
图片
- d8 v V3 K: X7 b0 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。
! C% j; c+ l* p- S0 V" `$ {# q2 L
作者:
小作文
时间:
2026-4-8 13:44
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
作者:
rainwang
时间:
2026-4-8 15:33
这个对我们来说，暂时还没有用处
作者:
rainwang
时间:
2026-4-8 15:40
小作文 发表于 2026-4-8 13:44
8 H" ^* {, E/ n6 w1 D* ~+ j
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
( ~# A: C2 i6 f( v
这样的工具我们可以敢和真的值得用吗
作者:
g9527
时间:
2026-4-8 18:11
这玩意儿要是真能自己管钱，第一个报名当小白鼠
作者:
爱美的女人
时间:
2026-4-8 21:12
资产管理的还是要在看好的呢
作者:
垂钓园
时间:
2026-4-9 00:49
这玩意儿看着挺玄乎，但真能跑通吗？试过几个AI交易bot，不是乱搞就是亏钱，
作者:
叫我十三
时间:
2026-4-9 03:39
原来DeFAI是Web3+AI搞链上资产的新玩法？这窗口期看起来像挖宝，
欢迎光临 优惠论坛 (https://tcelue.co/)
Powered by Discuz! X3.1