Keuangan Desentralisasi: Evolusi Cerdas dari Alat Otomatis ke AgentFi

Dalam industri kripto saat ini, pembayaran stablecoin dan aplikasi Keuangan Desentralisasi adalah salah satu dari sedikit jalur yang telah terbukti memiliki permintaan yang nyata dan nilai jangka panjang. Pada saat yang sama, beragam Agent secara bertahap menjadi bentuk konkret yang berorientasi pada pengguna dalam industri AI, menjadi lapisan tengah yang kunci dalam menghubungkan kemampuan AI dengan kebutuhan pengguna.

Dalam bidang integrasi Crypto dan AI, terutama dalam arah di mana teknologi AI memberikan umpan balik pada aplikasi Crypto, eksplorasi saat ini terutama terfokus pada tiga skenario khas:

1. Agen interaksi dialog: terutama berupa obrolan, pendamping, dan asisten, meskipun kebanyakan masih merupakan pembungkus dari model besar yang umum, namun karena ambang batas pengembangannya rendah dan interaksi yang alami, ditambah dengan insentif token, menjadi bentuk yang pertama kali didorong ke pasar untuk menarik perhatian pengguna.
2. Agen Integrasi Informasi: Fokus pada integrasi cerdas informasi online dan di blockchain. Kaito, AIXBT, dan lainnya telah berhasil dalam bidang integrasi pencarian informasi yang online tetapi bukan di blockchain, sementara arah integrasi data di blockchain masih dalam tahap eksplorasi dan belum ada proyek yang jelas muncul.
3. Agen Eksekusi Strategi: Dengan pembayaran stablecoin dan eksekusi strategi DeFi sebagai inti, mengembangkan dua arah besar yaitu Pembayaran Agen dan DeFAI. Jenis Agen ini lebih dalam terintegrasi dengan logika transaksi on-chain dan manajemen aset, diharapkan dapat mengatasi batasan spekulasi, membentuk infrastruktur eksekusi cerdas yang memiliki efisiensi finansial dan pendapatan yang berkelanjutan.

Artikel ini akan fokus pada jalur evolusi integrasi DeFi dan AI, menguraikan tahap perkembangan dari otomatisasi hingga kecerdasan, serta menganalisis infrastruktur, ruang skenario, dan tantangan kunci dari agen eksekusi strategi.

Keuangan Desentralisasi cerdas tiga tahap: Automation, Copilot dan lompatan AgentFi

Dalam evolusi kecerdasan DeFi, kita dapat membagi kemampuan sistem menjadi tiga tahap: Automation (alat otomatis), Intent-Centric Copilot (asisten berbasis niat), dan AgentFi (agen cerdas di blockchain).

• Automasi lebih mirip dengan pemicu aturan (Rule Trigger): melakukan tugas tetap berdasarkan kondisi yang telah ditentukan, seperti arbitrase, penyeimbangan kembali, dan pengambilan untung atau kerugian, tidak dapat menghasilkan strategi, dan tidak dapat beroperasi secara independen.
• Copilot memperkenalkan kemampuan pengenalan niat dan analisis semantik, pengguna dapat memasukkan bahasa alami, sistem akan memahami, memecah, dan menyarankan jalur eksekusi, tetapi pada akhirnya masih memerlukan konfirmasi pengguna, rantai eksekusi tidak tertutup.
• AgentFi mewakili "persepsi → inferensi/pembuatan strategi → eksekusi di blockchain → evolusi" sebagai siklus cerdas yang lengkap, merupakan agen (Agent) yang memiliki kemampuan eksekusi otonom di blockchain dan evolusi yang berkelanjutan.

| Dimensi | Infra Otomatisasi | Copilot Berbasis Niat | AgentFi | |----------|-----------------------------|----------------------------|---------------------| | Logika Inti | Pemicu Aturan + Eksekusi Kondisi | Pengenalan Niat + Panduan Operasi | Lingkaran Strategi + Eksekusi Mandiri | | Metode Eksekusi | Memicu eksekusi berdasarkan kondisi yang telah ditentukan (if-then) | Memahami instruksi pengguna, membantu memecah operasi | Kesadaran, penilaian, dan eksekusi sepenuhnya mandiri | | Interaksi Pengguna | Tanpa interaksi, eksekusi pemicu pasif | Pengguna menyampaikan niat melalui prompt, sistem membantu memecah | Tanpa interaksi manusia, dapat berkolaborasi dengan orang/Agent | | Tingkat Kecerdasan | Rendah, otomatisasi proses | Sedang, memiliki pemahaman interaktif | Tinggi, generasi dan evolusi strategi mandiri | | Kemampuan Strategi | Tidak ada, melaksanakan tugas yang telah ditentukan | Terbatas, bergantung pada instruksi pengguna | Kuat, dapat belajar dan mengoptimalkan kombinasi sendiri | | Tingkat Kesulitan Implementasi | Rendah, lebih ke layanan backend | Sedang, memerlukan desain interaksi frontend yang kuat | Tinggi, memerlukan kolaborasi mendalam antara AI/infrastruktur eksekusi | | Eksekusi di blockchain | ✅ Persepsi ❌ Keputusan ( Aturan tetap memicu ) ✅ Mendukung eksekusi sederhana | ✅ Persepsi ✅ Keputusan ⚠️ Eksekusi memerlukan konfirmasi bantuan pengguna | ✅ Persepsi ✅ Keputusan ✅ Eksekusi di blockchain dengan siklus tertutup lengkap | | Perwakilan Khas | Gelato, Mimic | HeyElsa.ai, Bankr | Giza ARMA |

Untuk menentukan apakah suatu proyek benar-benar termasuk dalam AgentFi, perlu dilihat apakah proyek tersebut memenuhi setidaknya tiga dari lima standar inti berikut:

1. Memahami secara mandiri status/ringkasan pasar di blockchain (bukan input statis, tetapi pemantauan secara real-time)
2. Memiliki kemampuan untuk menghasilkan dan mengombinasikan strategi (bukan strategi yang telah ditentukan sebelumnya, tetapi dapat menyusun rencana tindakan sendiri berdasarkan konteks)
3. Dapat secara mandiri melakukan operasi di blockchain (tanpa interaksi pengguna, dapat melakukan operasi kompleks seperti swap/lend/stake)
4. Memiliki status yang tahan lama dan kemampuan evolusi (Agen memiliki siklus hidup, dapat berjalan lama dan menyesuaikan diri berdasarkan umpan balik)
5. Memiliki arsitektur Agent-Native (seperti SDK Agent eksklusif, lingkungan eksekusi terkelola, middleware Agent, dll.)

Dengan kata lain, perdagangan otomatis ≠ Copilot, dan lebih ≠ AgentFi: perdagangan otomatis hanyalah "pemicu aturan", Copilot meskipun dapat memahami niat pengguna dan memberikan saran operasi, tetap bergantung pada partisipasi manusia; sementara AgentFi yang sebenarnya adalah "agen yang memiliki kemampuan persepsi, penalaran, dan eksekusi mandiri di blockchain", dapat menyelesaikan siklus strategi dan evolusi berkelanjutan tanpa intervensi manusia.

Analisis Kecocokan Cerdas pada Skenario Keuangan Desentralisasi

Dalam sistem DeFi (Keuangan Desentralisasi), skenario aplikasi inti dapat dibagi secara kasar menjadi kategori aliran dan pertukaran aset serta kategori keuangan berbasis imbal hasil. Kami percaya bahwa ada perbedaan signifikan dalam kesesuaian jalur kecerdasan antara kedua kategori skenario ini:

Skenario aliran dan pertukaran aset

Skenario aliran dan pertukaran aset berfokus pada interaksi atomik, termasuk transaksi Swap, jembatan lintas rantai, dan setoran serta penarikan mata uang fiat. Ciri khas utamanya adalah "didorong oleh niat + interaksi atomik sekali saja", proses transaksi tidak melibatkan strategi penghasilan, pemeliharaan status, dan logika evolusi, sebagian besar cocok untuk jalur eksekusi ringan dari Copilot yang Berorientasi pada Niat, dan tidak termasuk dalam AgentFi.

Karena ambang tekniknya yang rendah dan interaksi yang sederhana, sebagian besar proyek DeFAI di pasar saat ini berada pada tahap ini, yang tidak membentuk AgentFi sebagai agen cerdas yang tertutup; namun, untuk sejumlah strategi Swap kompleks tingkat tinggi (seperti arbitrase lintas aset, hedging LP permanen, rebalancing leverage, dan skenario lainnya) sebenarnya memerlukan kemampuan AI Agent yang terintegrasi, yang saat ini masih dalam tahap eksplorasi awal.

| Kategori Skenario | Apakah Menghasilkan Pendapatan Berkelanjutan | Kesesuaian AgentFi | Tingkat Kesulitan Implementasi | Keterangan | |----------------|------------|-------------------------------|------------|----------------------------------------------------| | Swap交易 | ❌ Tidak | ⚠️ Sebagian kompatibel (hanya transaksi Intent bukan AgentFi) | ✅ Mudah diimplementasikan | Operasi atom tunggal (seperti pertukaran koin), tidak ada akumulasi status strategi, cocok untuk panggilan Copilot. | Jembatan Lintas Rantai | ❌ Tidak | ❌ Lemah | ✅ Mudah Diimplementasikan | Lintas rantai adalah pengiriman berbasis perantara, tidak melibatkan perencanaan dan penyesuaian strategi, keterlibatan AI sangat rendah. | | Setoran dan Penarikan Fiat | ❌ Tidak | ❌ Tidak ada | ❌ Tidak terkendali | Sangat bergantung pada saluran CeFi dan proses kepatuhan, Agen di blockchain tidak dapat memulai operasi secara mandiri | | Pengoptimalan Agregat | ⚠️ Tidak selalu | ⚠️ Beberapa penyesuaian | ✅ Sedang | Utamanya menggunakan alat otomatis, jika dapat menggabungkan penawaran atau jalur maksimisasi hasil dari berbagai platform, dapat dilakukan oleh Agen ringan, tetapi sulit untuk evolusi jangka panjang dari agen cerdas. | ✅ Kombinasi perdagangan Swap | ✅ Potensi keuntungan | ✅ Belum matang | ❌ Sulit dicapai | Seperti arbitrase lintas aset, hedging perpetual LP, pengaturan posisi dinamis, dll., memerlukan dukungan mesin strategi yang kompleks, saat ini masih dalam tahap prototipe tanpa Agen yang tersedia |

Dua, Skenario Keuangan Jenis Pendapatan Aset

Skenario keuangan berbasis hasil aset memiliki tujuan hasil yang jelas, ruang kombinasi strategi yang kompleks, dan kebutuhan manajemen status yang dinamis, yang secara alami sesuai dengan model "lingkaran strategi + eksekusi mandiri" dari AgentFi. Ciri khas utamanya adalah sebagai berikut:

• Sasaran pengembalian yang dapat diukur (APR / APY) memudahkan Agensi untuk membangun fungsi optimasi;
• Ruang portofolio strategi luas, mencakup multi-aset, multi-jangka waktu, multi-platform, dan multi-proses interaksi;
• Operasi memerlukan pengelolaan dan penyesuaian secara real-time yang sering, cocok untuk dilakukan dan dipelihara oleh agen di blockchain.

| Peringkat | Kategori Skenario | Apakah Pendapatan Berkelanjutan | Kecocokan AgentFi | Tingkat Kesulitan | Keterangan | |--------|------------------------------------|------------|-----------------|----------|---------------------------------------------| | 1 | Pertambangan Likuiditas | ✅ Ya | ✅✅✅ Sangat Tinggi | ❌ Tinggi | Strategi perlu penyesuaian dinamis yang sering (seperti reinvestasi, migrasi, strategi dua kolam, dll.), paling cocok untuk menerapkan agen strategi AI | | 2 | Pinjaman | ✅ Ya | ✅✅✅ Sangat Tinggi | ✅ Rendah | Fluktuasi suku bunga + status jaminan dapat dibaca, peringatan risiko dan penyesuaian otomatis mudah dicapai | | 3 | Pendle (Perdagangan Hak Pendapatan PT/YT) | ✅ Ya | ✅✅ Tinggi | ❌ Tinggi | Jangka waktu dan struktur pendapatan bervariasi, perdagangan kombinasi kompleks, agen cerdas dapat mengoptimalkan waktu beli dan jual serta stabilitas pendapatan | | 4 | Arbitrase Tingkat Biaya Modal (Perp/CeFi/Keuangan Desentralisasi Campuran) | ✅ Ya | ✅✅ Tinggi | ❌ Sangat Tinggi | Arbitrase multi-pasar memiliki keunggulan AI, tetapi interaksi dan kompleksitas kolaborasi lintas rantai sangat tinggi, masih dalam tahap eksplorasi | | 5 | Staking / Restaking / LRT strategi kombinasi | ⚠️ Pendapatan tetap | ⚠️ Kesesuaian bersyarat | ⚠️ Sedang | Staking statis tidak cocok untuk Agent, tetapi banyak LST+Lending+LP dan kombinasi dinamis lainnya dapat terlibat | | 6 | RWA (Aset Dunia Nyata) | ⚠️ Stabilitas Pendapatan | ❌ Rendah | ⚠️ Kepatuhan Tinggi | Struktur pendapatan stabil, ambang kepatuhan tinggi, tidak ada interkoneksi antar protokol, tidak memiliki ruang untuk implementasi strategi AgentFi dalam jangka pendek |

Dibatasi oleh berbagai faktor seperti jangka waktu pengembalian, frekuensi fluktuasi, kompleksitas data on-chain, kesulitan integrasi antar protokol, dan batasan kepatuhan, ada perbedaan signifikan dalam adaptabilitas dan kelayakan teknik dari berbagai skenario pengembalian di dimensi AgentFi. Saran prioritas adalah sebagai berikut:

Arah penempatan bisnis prioritas tinggi:

• Pinjaman (Lending / Borrowing): Fluktuasi suku bunga mudah dilacak dengan logika pelaksanaan yang terstandarisasi, cocok untuk agen cerdas ringan.
• Pertanian Hasil (Yield Farming): Kolam likuiditas yang dinamis dan sering, ruang kombinasi strategi yang besar, dan fluktuasi hasil yang tinggi, AgentFi dapat secara signifikan mengoptimalkan pengembalian tahunan dan efisiensi interaksi, tetapi implementasi teknik memiliki tantangan tertentu;

Arah penataan yang dapat dieksplorasi dalam jangka menengah dan panjang:

• Pendle hak hasil perdagangan: dimensi waktu dan kurva hasil yang jelas, cocok untuk manajemen agen dalam rotasi jatuh tempo dan arbitrase antar kolam;
• Pendanaan Rate Arbitrase: Potensi keuntungan teoritis yang signifikan, perlu menyelesaikan tantangan eksekusi lintas pasar dan interaksi off-chain, tingkat kesulitan teknik yang tinggi;
• Struktur Kombinasi Dinamis LRT: Staking statis tidak cocok, dapat mencoba strategi penyesuaian otomatis seperti LRT + LP + Lending.
• RWA Manajemen Portofolio Multi-Aset: Sulit untuk diterapkan dalam jangka pendek, Agent dapat memberikan bantuan dalam pengoptimalan portofolio dan strategi jatuh tempo;

Pengenalan Proyek Cerdas di Sektor Keuangan Desentralisasi

1. Alat otomatisasi ( Infrastruktur Otomatisasi ): Pemicu aturan dan pelaksanaan kondisi

Gelato adalah salah satu infrastruktur otomatisasi DeFi yang paling awal, pernah memberikan dukungan untuk eksekusi tugas berbasis kondisi bagi protokol seperti Aave dan Reflexer, tetapi sekarang telah bertransformasi menjadi penyedia layanan Rollup as a Service. Saat ini, medan pertempuran utama otomatisasi on-chain juga beralih ke platform manajemen aset DeFi (DeFi Saver, Instadapp). Platform-platform ini mengintegrasikan modul eksekusi otomatis terstandarisasi yang mencakup pengaturan Limit Order, perlindungan likuidasi, penyesuaian otomatis, DCA, strategi grid, dan lainnya. Selain itu, kami melihat beberapa proyek platform alat otomatisasi DeFi yang lebih kompleks:

Mimic.fi

Mimic.fi adalah platform otomatisasi di blockchain.