Sự kết hợp giữa Tài chính phi tập trung và AI: Con đường tiến hóa từ tự động hóa đến AgentFi

Trong ngành công nghiệp tiền điện tử hiện nay, thanh toán bằng stablecoin và ứng dụng DeFi là hai lĩnh vực hiếm hoi đã được chứng minh có nhu cầu thực sự và giá trị lâu dài. Đồng thời, sự phát triển đa dạng của Agent đang dần trở thành hình thức hiện thực hóa giao diện người dùng trong ngành AI, trở thành lớp trung gian quan trọng kết nối khả năng AI và nhu cầu của người dùng.

Trong lĩnh vực sự kết hợp giữa Crypto và AI, đặc biệt là trong hướng công nghệ AI hồi phục các ứng dụng Crypto, hiện tại việc khám phá chủ yếu tập trung vào ba kịch bản điển hình:

1. Agent tương tác đối thoại: chủ yếu là các loại chatbot, bạn đồng hành, trợ lý, mặc dù hầu hết vẫn là mô hình lớn chung, nhưng vì rào cản phát triển thấp và tương tác tự nhiên, cộng thêm động lực từ token, đã trở thành hình thức đầu tiên được đưa ra thị trường để thu hút sự chú ý của người dùng.

2. Agent tích hợp thông tin: Tập trung vào việc tích hợp thông tin thông minh trên mạng và trên chuỗi. Kaito, AIXBT và các nền tảng khác đã thành công trong lĩnh vực tích hợp tìm kiếm thông tin trên mạng nhưng không phải trên chuỗi, trong khi hướng tích hợp dữ liệu trên chuỗi vẫn đang trong giai đoạn khám phá và chưa có dự án nổi bật nào.

3. Agent thực thi chiến lược: Dựa trên thanh toán bằng stablecoin và thực thi chiến lược DeFi, mở rộng ra hai hướng chính là Thanh toán Agent và DeFAI. Loại Agent này tích hợp sâu hơn vào logic giao dịch trên chuỗi và quản lý tài sản, hứa hẹn vượt qua rào cản đầu cơ, hình thành cơ sở hạ tầng thực thi thông minh với hiệu quả tài chính và lợi nhuận bền vững.

Bài viết này sẽ tập trung vào con đường tiến hóa của sự kết hợp giữa Tài chính phi tập trung và AI, hệ thống hóa các giai đoạn phát triển từ tự động hóa đến thông minh, phân tích cơ sở hạ tầng, không gian kịch bản và những thách thức then chốt của tác nhân thực hiện chiến lược.

Ba giai đoạn thông minh của Tài chính phi tập trung: Tự động hóa, Copilot và sự chuyển mình của AgentFi

Trong quá trình tiến hóa thông minh của Tài chính phi tập trung, chúng ta có thể chia khả năng hệ thống thành ba giai đoạn: Automation (công cụ tự động hóa), Intent-Centric Copilot (trợ lý dựa trên ý định) và AgentFi (tác nhân thông minh trên chuỗi).

• Tự động hóa giống như bộ kích hoạt quy tắc (Rule Trigger): thực hiện nhiệm vụ cố định dựa trên các điều kiện đã được thiết lập sẵn, như giao dịch chênh lệch giá, cân bằng lại, chốt lời và cắt lỗ, không thể tạo ra chiến lược và cũng không thể hoạt động độc lập.
• Copilot đã giới thiệu khả năng nhận diện ý định và phân tích ngữ nghĩa, người dùng thông qua đầu vào ngôn ngữ tự nhiên, hệ thống sẽ hiểu, phân tích và đề xuất lộ trình thực hiện, nhưng cuối cùng vẫn cần sự xác nhận của người dùng, chuỗi thực hiện không khép kín.
• AgentFi đại diện cho "cảm nhận → suy luận/định hình chiến lược → thực thi trên chuỗi → tiến hóa" trong một vòng khép kín thông minh hoàn chỉnh, là một tác nhân (Agent) có khả năng thực thi tự trị trên chuỗi và khả năng tiến hóa liên tục.

| Kích thước | Hạ tầng tự động hóa | Trợ lý thông minh tập trung vào ý định | AgentFi | |----------|-----------------------------|----------------------------|---------------------| | Logic cốt lõi | Quy tắc kích hoạt + Thực hiện điều kiện | Nhận diện ý định + Hướng dẫn hành động | Vòng khép kín chiến lược + Thực hiện tự chủ | | Cách thực hiện | Kích hoạt thực hiện dựa trên điều kiện đã thiết lập (nếu-thì) | Hiểu chỉ dẫn của người dùng, hỗ trợ phân tách thao tác | Cảm nhận, phán đoán và thực hiện hoàn toàn tự chủ | | Tương tác người dùng | Không cần tương tác, thực hiện kích hoạt thụ động | Người dùng thể hiện ý định qua prompt, hệ thống hỗ trợ phân tích | Không cần tương tác của con người, có thể hợp tác với người/Agent | | Trình độ thông minh | Thấp, tự động hóa quy trình | Trung bình, có khả năng hiểu tương tác | Cao, tự sinh và phát triển chiến lược | | Năng lực chiến lược | Không, thực hiện nhiệm vụ đã thiết lập | Hạn chế, phụ thuộc vào chỉ dẫn của người dùng | Mạnh mẽ, có khả năng tự học và tối ưu hóa tổ hợp | | Độ khó triển khai | Thấp, thiên về dịch vụ backend | Trung bình, cần thiết kế tương tác frontend mạnh | Cao, cần sự hợp tác sâu giữa AI/hạ tầng thực thi | | Thực hiện trên chuỗi | ✅ Nhận thức ❌ Quyết định ( Quy tắc cố định kích hoạt ) ✅ Hỗ trợ thực hiện đơn giản | ✅ Nhận thức ✅ Quyết định ⚠️ Thực hiện cần xác nhận hỗ trợ từ người dùng | ✅ Nhận thức ✅ Quyết định ✅ Thực hiện trên chuỗi khép kín hoàn chỉnh | | Đại diện tiêu biểu | Gelato, Mimic | HeyElsa.ai, Bankr | Giza ARMA |

Để xác định một dự án có thực sự thuộc về AgentFi hay không, cần xem nó có đáp ứng ít nhất ba trong năm tiêu chí cốt lõi sau đây hay không:

1. Cảm nhận tự chủ trạng thái trên chuỗi/ tín hiệu thị trường (không phải đầu vào tĩnh, mà là giám sát thời gian thực)
2. Có khả năng tạo ra và kết hợp chiến lược (không phải là chiến lược đã được thiết lập sẵn, mà có thể tự xây dựng kế hoạch hành động dựa trên ngữ cảnh)
3. Có thể tự thực hiện các thao tác trên chuỗi (không cần tương tác của người dùng, có thể thực hiện các thao tác phức tạp như swap/lend/stake)
4. Có khả năng trạng thái bền vững và khả năng tiến hóa (Agent có vòng đời, có thể hoạt động lâu dài và tự điều chỉnh theo phản hồi)
5. Có kiến trúc Agent-Native (như SDK Agent chuyên dụng, môi trường thực thi được quản lý, middleware Agent, v.v.)

Nói cách khác, giao dịch tự động ≠ Copilot, càng không ≠ AgentFi: giao dịch tự động chỉ là "bộ kích hoạt quy tắc", Copilot tuy có thể hiểu ý định người dùng và cung cấp đề xuất hành động, nhưng vẫn phụ thuộc vào sự tham gia của con người; trong khi đó, AgentFi thực sự là "một thực thể thông minh có khả năng nhận thức, suy luận và thực hiện tự động trên chuỗi", có thể hoàn thành vòng lặp chiến lược và tiếp tục phát triển mà không cần can thiệp của con người.

Phân tích khả năng thích ứng thông minh trong các cảnh DeFi:

Trong hệ thống Tài chính phi tập trung (DeFi), các ứng dụng cốt lõi có thể được phân loại lớn thành hai loại: lưu thông và trao đổi tài sản, và tài chính sinh lời. Chúng tôi cho rằng, có sự khác biệt đáng kể về tính thích ứng của hai loại cảnh này trên con đường thông minh:

Một, Các tình huống lưu thông và trao đổi tài sản

Các kịch bản lưu thông và trao đổi tài sản chủ yếu dựa trên tương tác nguyên tử, bao gồm giao dịch Swap, cầu nối đa chuỗi, tiền pháp định vào và ra, với đặc điểm cốt lõi là "động lực ý định + tương tác nguyên tử một lần", quá trình giao dịch không liên quan đến chiến lược lợi nhuận, duy trì trạng thái và logic tiến hóa, chủ yếu phù hợp với con đường thực hiện nhẹ nhàng của Copilot tập trung vào ý định, không thuộc về AgentFi.

Do vì rào cản kỹ thuật thấp và tương tác đơn giản, hầu hết các dự án DeFAI trên thị trường hiện tại đều ở giai đoạn này, những điều này không cấu thành một AgentFi khép kín; nhưng đối với một số chiến lược Swap phức tạp cấp cao (như chênh lệch tài sản, phòng ngừa LP vĩnh viễn, tái cân bằng đòn bẩy, v.v.) thì thực sự cần khả năng của AI Agent để kết nối, hiện vẫn đang ở giai đoạn khám phá ban đầu.

| Danh mục cảnh | Có thu nhập liên tục không | Tính tương thích AgentFi | Độ khó thực hiện dự án | Giải thích | |----------------|------------|-------------------------------|------------|----------------------------------------------------| | Giao dịch hoán đổi | ❌ Không | ⚠️ Chỉ tương thích một phần (chỉ giao dịch Intent không phải là AgentFi) | ✅ Dễ thực hiện | Hoạt động nguyên tử một lần (như đổi coin), không tích lũy trạng thái chiến lược, phù hợp để gọi Copilot. | Cầu nối chuỗi chéo | ❌ Không | ❌ Yếu | ✅ Dễ thực hiện | Chuyển giao chuỗi chéo là truyền tải trung gian, không liên quan đến việc lập kế hoạch và điều chỉnh chiến lược, AI tham gia rất ít. | Tiền pháp định ra vào | ❌ Không | ❌ Không | ❌ Không thể kiểm soát | Rất phụ thuộc vào các kênh CeFi và quy trình tuân thủ, Agent trên chuỗi không thể tự chủ thực hiện thao tác | | Tối ưu hóa tổng hợp | ⚠️ Không nhất định | ⚠️ Một phần thích ứng | ✅ Trung bình | Chủ yếu dựa vào công cụ tự động hóa, nếu có thể kết hợp báo giá từ nhiều nền tảng hoặc tối đa hóa lộ trình lợi nhuận, có thể được thực hiện bởi Agent nhẹ, nhưng khó phát triển thành tác nhân thông minh lâu dài | | ✅ Bộ giao dịch Swap | ✅ Có khả năng sinh lợi | ✅ Chưa trưởng thành | ❌ Khó thực hiện | Như chênh lệch tài sản, phòng ngừa vĩnh viễn LP, điều chỉnh vị thế động, v.v., cần có động cơ chiến lược phức tạp hỗ trợ, hiện đang ở giai đoạn nguyên mẫu chưa có Agent khả dụng |

Hai, Các kịch bản tài chính về lợi nhuận tài sản

Các tình huống tài chính về lợi nhuận tài sản có mục tiêu lợi nhuận rõ ràng, không gian kết hợp chiến lược phức tạp và nhu cầu quản lý trạng thái năng động, tự nhiên phù hợp với mô hình "chu trình chiến lược + thực hiện độc lập" của AgentFi. Các đặc điểm cốt lõi của nó như sau:

• Mục tiêu lợi nhuận có thể định lượng (APR / APY) giúp Agent xây dựng hàm tối ưu;
• Không gian组合策略 rộng lớn, bao gồm nhiều tài sản, nhiều thời hạn, nhiều nền tảng, nhiều quy trình tương tác;
• Hoạt động cần quản lý thường xuyên và điều chỉnh theo thời gian thực, thích hợp để thực hiện và duy trì bởi các tác nhân (Agent) trên chuỗi.

| Xếp hạng | Thể loại cảnh | Có thu nhập liên tục | Tính tương thích của AgentFi | Độ khó kỹ thuật | Mô tả | |--------|------------------------------------|------------|-----------------|----------|---------------------------------------------| | 1 | Khai thác thanh khoản | ✅ Có | ✅✅✅ Rất cao | ❌ Cao | Chiến lược cần điều chỉnh động thường xuyên (như tái đầu tư, di chuyển, chiến lược hai bể, v.v.), phù hợp nhất để triển khai tác nhân chiến lược AI | | 2 | Cho vay | ✅ Có | ✅✅✅ Rất cao | ✅ Thấp | Biến động lãi suất + trạng thái thế chấp có thể đọc, cảnh báo rủi ro và tự động điều chỉnh dễ dàng thực hiện | | 3 | Pendle (Giao dịch quyền lợi PT/YT) | ✅ Có | ✅✅ Cao | ❌ Cao | Thời hạn và cấu trúc lợi nhuận đa dạng, giao dịch tổ hợp phức tạp, trí tuệ nhân tạo có thể tối ưu hóa thời điểm mua bán và tính ổn định lợi nhuận | | 4 | Arbitrage tỷ lệ phí vốn (Perp/CeFi/Tài chính phi tập trung hỗn hợp) | ✅ Có | ✅✅ Cao | ❌ Cực cao | Arbitrage đa thị trường có lợi thế AI, nhưng tương tác và phối hợp ngoài chuỗi rất phức tạp, vẫn đang trong giai đoạn khám phá | | 5 | Staking / Restaking / LRT chiến lược kết hợp | ⚠️ Lợi tức cố định | ⚠️ Thích ứng có điều kiện | ⚠️ Trung bình | Staking tĩnh không phù hợp với Agent, nhưng các tổ hợp động như nhiều LST + Lending + LP có thể tham gia. | 6 | RWA (Tài sản thế giới thực) | ⚠️ Lợi nhuận ổn định | ❌ Thấp | ⚠️ Tuân thủ cao | Cấu trúc lợi nhuận ổn định, ngưỡng tuân thủ cao, không tương tác giữa các giao thức, trong ngắn hạn không có không gian cho chiến lược AgentFi.

Do bị hạn chế bởi nhiều yếu tố như thời gian thu lợi, tần suất biến động, độ phức tạp của dữ liệu trên chuỗi, khó khăn trong việc tích hợp giữa các giao thức và các hạn chế về quy định, khả năng thích ứng và tính khả thi của các kịch bản thu lợi khác nhau trong chiều hướng AgentFi có sự khác biệt đáng kể, mức độ ưu tiên được đề xuất như sau:

Hướng dẫn thực hiện công việc ưu tiên cao:

• Cho vay (Lending / Borrowing): Tỷ lệ lãi suất biến động dễ dàng theo dõi logic thực thi tiêu chuẩn hóa, phù hợp với các tác nhân thông minh nhẹ.
• Khai thác thanh khoản (Yield Farming): Các bể thanh khoản có sự thay đổi thường xuyên, không gian kết hợp chiến lược lớn, lợi nhuận dao động cao, AgentFi có thể tối ưu hóa đáng kể lợi suất hàng năm và hiệu quả tương tác, nhưng việc thực hiện kỹ thuật có một số thách thức nhất định;

Hướng đi có thể khám phá trong trung và dài hạn:

• Giao dịch quyền lợi Pendle: Khía cạnh thời gian và đường cong lợi nhuận rõ ràng, thích hợp cho việc quản lý gia hạn của Agent và arbitrage giữa các pool;
• Funding Rate套利：Lợi nhuận lý thuyết có thể đáng kể, cần giải quyết thách thức thực hiện đa thị trường và tương tác bên ngoài chuỗi, độ khó kỹ thuật lớn;
• Cấu trúc tổ hợp động LRT: không phù hợp với việc staking tĩnh, có thể thử tự động điều chỉnh các chiến lược như LRT + LP + Lending.
• Quản lý danh mục tài sản đa dạng RWA: khó khăn trong việc triển khai trong thời gian ngắn, Agent có thể hỗ trợ trong việc tối ưu hóa danh mục và chiến lược đáo hạn;

Giới thiệu dự án thông minh trong các kịch bản Tài chính phi tập trung:

1. Công cụ tự động hóa ( Hạ tầng tự động hóa ): Kích hoạt quy tắc và thực thi điều kiện

Gelato là một trong những cơ sở hạ tầng tự động hóa DeFi sớm nhất, đã cung cấp hỗ trợ thực hiện nhiệm vụ kích hoạt theo điều kiện cho các giao thức như Aave, Reflexer, nhưng hiện tại đã chuyển đổi thành nhà cung cấp dịch vụ Rollup as a Service. Hiện tại, chiến trường chính của tự động hóa trên chuỗi cũng đã chuyển sang các nền tảng quản lý tài sản DeFi (DeFi Saver, Instadapp). Những nền tảng này tích hợp các mô-đun thực thi tự động hóa chuẩn hóa, bao gồm thiết lập Đơn đặt hàng Giới hạn, bảo vệ thanh lý, điều chỉnh danh mục tự động, DCA, chiến lược lưới, v.v. Ngoài ra, chúng tôi thấy một số dự án nền tảng công cụ tự động hóa DeFi phức tạp hơn:

Mimic.fi

Mimic.fi là một nền tảng tự động hóa trên chuỗi, phục vụ cho các nhà phát triển và dự án DeFi, hỗ trợ xây dựng các nhiệm vụ tự động có thể lập trình trên các chuỗi như Arbitrum, Base, Optimism. Cốt lõi của nó thực hiện các thao tác giữa các giao thức tự động thông qua trình kích hoạt quy tắc "nếu-thì", cấu trúc được chia thành ba lớp: Planning (định nghĩa nhiệm vụ và kích hoạt), Execution (phát sóng ý định và đấu thầu thực hiện) và Security (xác thực ba lớp và kiểm soát an ninh). Hiện tại, sản phẩm đang được tích hợp qua SDK và vẫn đang ở giai đoạn triển khai ban đầu.

Giao thức AFI

AFI Protocol là một mạng lưới thực thi Agent được điều khiển bởi thuật toán, hỗ trợ hoạt động tự động không quản lý 24/7, tập trung vào việc giải quyết các vấn đề về phân tán thực thi, ngưỡng chiến lược và phản ứng rủi ro trong Tài chính phi tập trung. Thiết kế của nó