DeFi 的智能化演进：从自动化到 AgentFi

作者：JacobZhao 来源：mirror 翻译：善欧巴，比特链视界

在当前加密行业的多个细分领域中， 稳定币支付 和 DeFi 应用 作为两个已经验证具有 真实世界需求与长期价值 的赛道，持续展现出强劲的发展潜力。与此同时， AI Agent 的蓬勃发展 正在成为 AI 行业面向用户的实际接口，逐步承担起 AI 与用户之间的核心交互角色。

在 Crypto 与 AI 的融合趋势中 ，尤其是 AI 如何反哺加密应用的探索上，目前主要聚焦于三个典型的应用场景：

一、对话型智能体

包括聊天机器人、虚拟伙伴、AI 助手等。虽然许多仍是通用大模型的“包装器”，但其 开发门槛低、交互自然 ，再加上代币激励机制，使其成为最早触达用户、最容易获得关注的一类产品。

二、信息整合型智能体

这类 Agent 主要处理链上与链下数据的整合与解释。项目如 Kaito 、 AIXBT 已在 Web 层的信息聚合上取得初步成功，

但在链上数据整合方面仍处于探索阶段，尚未出现明确的市场领导者。

三、策略执行型智能体

这类 Agent 以 稳定币支付 和 DeFi 策略自动化 为核心，衍生出两个主要方向：

Agent Payment（代理支付）
DeFAI（去中心化金融中的 AI Agent）

它们深度嵌入链上交易与资产管理逻辑，具备从“炒作”走向 可持续、效率驱动的金融自动化基础设施 的潜力。

本文聚焦于 DeFi 与 AI 融合的演进路径 ，梳理从自动化到智能 Agent 的阶段转变，并深入解析策略执行型智能体背后的基础设施、应用空间与核心挑战。

DeFi 智能的三个阶段：从自动化到 Copilot 再到 AgentFi

DeFi 智能化的演进可以分为三个渐进阶段：

1. 自动化基础设施

该阶段基于规则触发，执行预设操作，如套利、资产再平衡、止损等。 系统无法自行生成策略，也不具备自主性 ，本质上是“机械式”的执行逻辑。

2. 意图驱动的 Copilot

引入意图识别与语义解析能力。用户可以通过自然语言输入指令，系统负责理解并分解操作意图， 给出可执行路径的建议 。但该阶段 仍依赖用户确认 ，无法独立完成决策与执行闭环。

3. AgentFi（智能代理金融）

实现完整智能闭环： 感知 → 推理/策略生成 → 链上执行 → 持续进化。 AgentFi 代表了真正具备 自主执行与自适应学习能力 的链上智能体，能够根据经验持续优化决策逻辑，实现自我进化。

要确定一个项目是否真正有资格成为AgentFi，它必须满足以下五个核心标准中的至少三个：

自主感知链上状态/市场信号（不是静态输入，而是实时监控）
策略生成和制定能力（不仅是预设策略，还能够自主创建情境行动计划）
自主链上执行（无需人工干预即可执行交换/借贷/质押等复杂操作）
持久状态和进化能力（代理具有生命周期，可以连续运行，并根据反馈调整行为）
代理原生架构（专用代理 SDK、专门的执行环境以及旨在支持自主代理的意图路由或执行中间件）

换句话说：自动交易≠Copilot，当然也≠AgentFi。

自动交易仅仅是一个 基于规则的触发系统 ；
副驾驶可以解读用户意图并提供可行的建议，但仍然依赖于人类的输入；

真正的 AgentFi是指具有感知、推理和自主链上执行能力的代理，能够闭合策略循环并随着时间的推移而演化，而无需人工干预。

DeFi用例适用性分析：

在去中心化金融（DeFi）中，核心应用通常分为两类：

代币资本市场：资产流通与交换
固定收益：产生收益的金融策略

我们认为这两类产品在与智能执行的兼容性上存在显著差异：

1. 通证资本市场：资产流通与交易场景

这些涉及原子交互，例如 Swap 交易、跨链桥接、法币上下坡道，其核心特征是“意图驱动 + 单步原子执行”，不涉及收益策略、状态持久化或演化逻辑。因此，它们更适合以意图为中心的 Copilot，不构成 AgentFi。

由于技术门槛较低、交互简单，目前 DeFAI 项目大多属于此类，并未形成闭环的 AgentFi 系统。

然而，更先进的掉期策略——例如跨资产套利、永久对冲 LP、杠杆再平衡，可能需要 AI 代理的能力，尽管此类实现仍处于早期探索阶段。

2. 收益型金融场景 收益型金融场景与 AgentFi 的“策略闭环+自主执行”模式天然契合，具有清晰的收益目标、复杂的策略组合和动态状态管理等特点。其关键特征包括：

可量化的回报目标（APR/APY），使代理商能够构建优化功能；
涉及多资产、多期限、多平台、多步骤交互的广阔策略设计空间；

频繁的管理和实时的调整，使其非常适合链上代理执行和维护。

由于收益时长、波动频率、链上数据复杂度、跨协议集成难度、合规性限制等诸多因素，不同收益场景在 AgentFi 兼容性和工程可行性方面存在较大差异。建议优先考虑以下场景：

高优先级实施场景：

借贷：利率波动易于追踪，执行逻辑标准化——非常适合轻量级代理。
收益挖矿：流动性池高度动态，策略组合多样，收益波动较大。AgentFi 可以显著提升年化收益率 (APY) 和交互效率，但工程实施难度较大。

中长期探索方向：

Pendle 收益交易：时间维度和收益曲线清晰，适合代理商管理展期和池间套利。
资金利率套利：理论回报很有吸引力，但需要解决跨市场执行和链下交互挑战——工程复杂性高。
LRT（Liquid Restaking Token）动态投资组合管理：静态质押并不合适；潜力在于将 LRT 与 LP、借贷和自动再平衡策略相结合。
RWA 多资产组合管理：短期内难以实施。代理人可以协助进行投资组合优化和到期日规划。

DeFi场景智能化：

1. 自动化工具：规则触发器和条件执行

Gelato是最早的 DeFi 自动化基础设施之一，曾支持 Aave 和 Reflexer 等协议的条件任务执行。后来，它转型为Rollup 即服务提供商。目前，链上自动化的主战场已转移到 DeFi 资产管理平台（例如DeFi Saver和Instadapp），这些平台提供标准化的自动化模块，例如限价订单、强平保护、自动再平衡、DCA 和网格策略。

一些更先进的 DeFi 自动化平台包括：

Mimic.fi – https://www.mimic.fi/

面向 DeFi 开发者和项目的链上自动化平台，支持跨链（例如 Arbitrum、Base 和 Optimism）的可编程自动化。其架构包括：规划（任务和触发器定义）、执行（意图广播和竞争执行）、安全（三重验证和风险控制）。目前基于 SDK 开发，并处于早期部署阶段。

AFI 协议 – https://www.afiprotocol.ai/

一个算法驱动的代理执行网络，支持全天候非托管自动化。它针对 DeFi 中执行分散、策略门槛高和风险响应较差的问题。它提供可编程策略、权限控制、SDK 工具以及原生收益稳定币afiUSD。目前在Sonic Labs进行内部测试，尚未向公众或散户开放。

2. 以意图为中心的 Copilot：意图表达和执行建议

2024 年末兴起的DeFAI叙事（不包括投机性的 meme-token 项目）大多属于以意图为中心的 Copilot——用户用自然语言表达意图，系统建议行动或执行基本的链上操作。

核心能力仍停留在“意图识别+副驾驶辅助执行”的阶段，缺乏策略闭环和持续优化。由于目前在语义理解、跨协议交互、响应反馈等方面存在局限性，大部分用户体验欠佳，功能受限。

值得注意的项目包括：

HeyElsa – https://app.heyelsa.ai/

HeyElsa 是 Web3 的 AI 副驾驶，它允许用户通过自然语言执行交易、桥接、NFT 购买、止损设置，甚至创建 Zora 代币等操作。作为一款强大的对话式加密货币助手，它面向初学者、超级高级用户以及资深交易者，并在 10 多条区块链上全面上线并运行。HeyElsa 拥有 100 万的日交易量、3,000 至 5,000 的日活跃用户，并集成了收益优化策略和自动化意图执行功能，为 AgentFi 奠定了坚实的基础。

Bankr – https://bankr.bot/

Bankr 是一款基于意图的交易助手，集成了人工智能、DeFi 和社交互动功能。用户可以通过 X 或其专用终端发出自然语言命令，在 Base、Solana、Polygon 和以太坊主网上执行兑换、限价订单、桥接、代币发行、NFT 铸造等操作。Bankr 构建了完整的“意图 → 编译 → 执行”流程，注重极简用户界面和与社交平台的无缝集成。它利用代币激励和收益分享来推动增长。

Griffain – https://griffain.com/

基于 Solana 构建的多功能 AI 代理平台。用户可以通过自然语言与 Griffain Copilot 交互，查询资产、交易 NFT、管理 LP 等。该平台支持多种代理模块，并鼓励社区构建代理。它基于 Anchor Framework 构建，并与 Jupiter、Tensor 等集成，强调移动端兼容性和可组合性。目前支持 10 多个核心代理模块，具有强大的执行能力。

Symphony – https://www.symphony.io/

为 AI 代理构建的执行基础架构，构建了一个包含意图建模、智能路由发现、RFQ 执行和账户抽象的全栈系统。他们的对话助手Sympson提供实时市场数据和策略建议，但尚未提供完整的链上执行功能。Symphony 为 AgentFi 提供了基础组件，并致力于在未来支持协作代理执行和跨链操作。

HeyAnon – https://heyanon.ai/

一个集意图交互、链上执行和智能分析于一体的 DeFAI 平台。支持多链部署（以太坊、Base、Solana 等）和跨链桥（LayerZero、deBridge）。用户可以使用自然语言进行兑换、借贷、质押，以及分析市场情绪和链上动态。尽管受到创始人Sesta的关注，但 DeFAI 仍处于 Copilot 阶段，策略和执行智能尚不完善。其长期可行性仍在测试中。

上述评分系统主要基于作者评测时产品的可用性、用户体验以及公开路线图的可行性。它体现了高度的主观性。请注意，此评估不包含任何代码安全审计，不应被视为投资建议。

3. AgentFi 智能体：策略闭环与自主执行

我们认为，相比以意图为中心的 Copilot， AgentFi代表了 DeFi 智能化演进中更先进的范式。这些代理拥有独立的收益策略和链上自主执行能力，能够显著提升用户的执行效率和资金利用率。

2025年，我们欣喜地看到越来越多的AgentFi项目已经上线或正在开发中，主要专注于借贷和流动性挖矿。其中值得关注的项目包括Giza ARMA、Theoriq AlphaSwarm、Almanak、Brahma、Olas代理系列等等。

ARMA – https://arma.xyz/

ARMA 是Giza推出的一款智能代理产品，旨在优化跨协议稳定币的收益率。ARMA 部署在Base上，支持 Aave、Morpho、Compound 和 Moonwell 等主流借贷协议，具备跨协议再平衡、自动复利和智能资产切换等关键功能。ARMA 策略系统实时监控稳定币年利率 (APR)、交易成本和收益率利差，并自主调整配置，从而实现远高于静态持仓的收益率。

其模块化架构包括：智能账户、会话密钥、核心代理逻辑、协议适配器、风险管理和会计模块。这些模块共同确保了非托管且安全高效的自动化。ARMA 现已全面上线并快速迭代，使其成为 DeFi 收益自动化领域最实用的 AgentFi 产品之一。

Theoriq Alpha Protocol – https://www.theoriq.ai/

Theoriq Alpha Protocol是一个专注于 DeFi 的多智能体协作协议，其核心产品是AlphaSwarm ，专注于流动性管理。

它旨在构建一个感知→决策→执行的全自动化循环，由门户代理（链上信号检测）、知识代理（数据分析和策略选择）、LP助手（策略执行）组成，这些代理可以在无需人工干预的情况下动态管理资产配置并优化收益。

底层Alpha 协议提供代理注册、通信、参数配置和开发工具，是DeFi 的“代理操作系统”。通过AlphaStudio，用户可以浏览、调用代理，并将其组合成模块化、可扩展的自动化策略。

Theoriq 最近通过 Kaito Capital Launchpad 筹集了8400 万美元的社区资金，并正在为其代币发行 (TGE) 做准备。AlphaSwarm社区 Beta 测试网现已上线，主网即将上线。

Almanak – https://almanak.co/

Almanak是一个用于 DeFi 策略自动化的智能代理平台，它将非托管安全架构与基于 Python 的策略引擎相结合，帮助交易者和开发者部署可持续的链上策略。

其核心模块包括：部署（执行引擎）、策略（逻辑层）、钱包（Safe + Zodiac 安全机制）、金库（资产代币化）。它支持收益优化、跨协议交互、流动性提供者配置和自动交易。与传统工具相比，Almanak 更注重人工智能驱动的市场感知和风险控制，提供全天候自主运营。Almanak 计划引入多智能体和人工智能决策系统作为下一代 AgentFi 基础设施。

策略引擎是一个基于 Python 的状态机——每个代理的“决策大脑”——能够响应市场数据、钱包状态和用户定义的条件，自主执行链上操作。完整的策略框架使用户无需编写底层合约代码即可构建和部署交易、借贷或流动性提供者 (LP) 供应等操作。它通过加密隔离、权限控制和监控来确保隐私和安全。用户可以通过 SDK 编写策略，未来还将支持自然语言策略创建。

目前，以太坊主网上的 USDC 借贷金库已上线；更复杂的策略正在测试中（需要白名单）。Almanak 即将加入cookie.fun cSNAPS众筹活动。

Brahma – https://brahma.fi/

Brahma定位为 “互联网金融的编排层”， 将链上账户、执行逻辑和链下支付流程抽象化，帮助用户和开发者高效管理链上/链下资产。其架构包括：智能账户、持久链上代理和资金编排栈，从而实现无后端的智能资金管理体验。

部署的代理包括：

Felix Agent：优化 feUSD 保险库利率，避免清算并节省利息
激增和清除代理：跟踪波动性并执行自动交易
Morpho Agent：部署并重新平衡 Morpho 保险库资本
ConsoleKit框架：支持集成任意AI模型，实现统一的策略执行和资产编排

Olas – https://olas.network/

Olas 推出了一系列链上 AgentFi 产品，具体包括Modius Agent和Optimus Agent，它们均属于BabyDegen家族，并支持Solana、Mode、Optimism 和 Base等链。每个产品都支持完整的链上交互、策略执行和自主资产管理。

BabyDegen：Solana 上的 AI 交易代理，使用 CoinGecko 数据和社区策略进行自动交易。已与 Jupiter DEX 集成，目前处于 Alpha 阶段。
Modius Agent：Mode 上的 USDC / ETH 投资组合经理，与 Balancer、Sturdy 和 Velodrome 集成，根据用户偏好全天候运行。
Optimus Agent：Mode、Optimism 和 Base 的多链代理，支持 Uniswap 和 Velodrome 等更广泛的协议集成，适合构建自动化投资组合的中级和高级用户。

Axal – https://www.getaxal.com/

Axal 的旗舰产品Autopilot Yield提供非托管、可验证的收益管理体验，并集成了 Aave、Morpho、Kamino、Pendle 和 Hyperliquid 等协议。它通过三个层级提供链上策略执行 + 风险控制：

保守策略：专注于从 Aave 和 Morpho 等可信协议获得低风险、稳定的收益（年化收益率 5-7%）。采用 TVL 监控、止损和顶级策略，实现长期增长。
平衡策略：中等风险，高收益（年化收益率 10-20%），采用包装稳定币（feUSD、USDxL）、流动性提供者（LP）配置和中性套利策略。Axal 会动态监控并调整敞口。
激进策略：高风险策略（年化收益率高达 50% 以上），包括高杠杆流动性提供商、跨平台交易、低流动性做市和波动性捕捉。智能代理会强制执行止损、自动退出和重新部署逻辑，以保护用户。

这类似于传统财富管理风险评估产品的结构。

Fungi.ag – https://fungi.ag/

Fungi.ag是一个完全自主的 AI 代理，专为USDC 收益优化而设计，可在 Aave、Morpho、Moonwell、Fluid 等平台之间自动分配资金。它基于 APR、费用和风险，无需人工交互即可最大限度地提高资本效率——只需会话密钥授权。

目前支持Base，并计划扩展到Arbitrum和Optimism。Fungi还提供Hypha 策略脚本接口，使社区能够构建 DCA、套利和其他策略。DAO 和社交工具促进了共建生态系统。

ZyFAI – https://www.zyf.ai/

ZyFAI是部署在Base 和 Sonic上的智能 DeFi 助手，结合链上接口和 AI 模块，帮助用户跨风险偏好管理资产。

三种核心策略类型：

安全策略：面向保守用户。专注于安全协议（Aave、Morpho、Compound、Moonwell、Spark），提供稳定的 USDC 存款和安全的收益。
Yieldor 策略：面向高风险用户（需要 20,000 $ZFI 解锁）。涉及 Pendle、YieldFi、Harvest Finance 和 Wasabi，支持 LP、奖励分割、杠杆金库等复杂策略，并计划未来推出循环策略和 delta 中性产品。

空投策略 （正在开发中） ：旨在最大化空投耕作机会。

AgentFi：现实路径与未来展望

毫无疑问，借贷和流动性挖矿是 AgentFi 近期最具价值且最容易落地的业务场景。这两个领域在 DeFi 生态中都较为成熟，并且由于以下共同特征，非常适合智能代理集成：

具有多个优化维度的广泛策略空间：借贷不仅限于追求高收益，还包括利率套利、杠杆循环、债务再融资、清算保护等。收益耕作涉及 APR 跟踪、LP 再平衡、自动复利和多层策略组合。
需要实时感知和响应的高度动态环境：利率、TVL、激励结构的波动、新池的推出或新协议的出现都可能改变最佳策略，需要进行动态调整。
自动化创造明显价值的执行窗口成本显著：未分配给最佳池的资金会导致机会成本；自动化可实现实时迁移。

借贷 vs 挖矿：谁更适合 AgentFi？

基于借贷的代理由于其稳定的数据结构和相对简单的策略逻辑而更加可行。Giza ARMA等项目已经上线并取得了显著成效。

相比之下，流动性挖矿管理的复杂性更高：代理必须响应价格和波动性变化，跟踪费用累积，并进行动态重新分配——所有这些都需要高保真的感知、推理和链上执行。这是Theoriq等项目所要解决的核心挑战。

中长期 AgentFi 机会

Pendle收益交易：

Pendle 具有清晰的时间维度和收益率曲线，非常适合代理管理的到期展期和池间套利。

其独特的结构——将资产拆分为PT（本金代币）和YT（收益代币） ——使其与策略组合更加契合。PT 代表可赎回的本金（低风险），而 YT 则提供可变收益（高风险，适合挖矿和投机）。

适合自动化的痛点包括：

短期池到期后（通常 1-3 个月）手动重新配置
不同资金池的收益率波动和重新分配的开销
PT 和 YT 合并时的复杂估值和对冲

AgentFi 系统将用户偏好映射到自动策略选择→分配→展期→重新部署，可以大幅提高资本效率。

Pendle 的特点——有时限、可分解、动态——使其成为构建收益群 (Yield Swarm)或投资组合代理 (Portfolio Agent)系统的理想选择。如果结合意图输入（例如“10% 年利率，6 个月内可提取”）和自动化执行功能，Pendle 有望成为 AgentFi 的旗舰应用之一。

资金利率套利：

理论上收益较高的策略，但由于跨市场、跨链协调，技术难度较大。

虽然链上期权领域由于定价和执行的复杂性而有所降温，但永续合约仍然是一个高度活跃的衍生品用例。AgentFi 可以实现涵盖融资利率、基差交易和对冲头寸的智能套利策略。

一个功能性的 AgentFi 系统包括：

数据模块——从 DeFi 和 CEX 抓取实时融资利率和成本
决策模块——根据风险参数自适应判断开/平仓条件
执行模块——一旦满足触发条件，部署或退出仓位
投资组合模块——管理多链、多账户策略编排

挑战：

CEX API 本身并未集成到当前的链上代理中
高频交易需要低延迟执行、Gas 优化和滑点保护
复杂的套利通常需要群体式代理协调

Ethena已经实现了资金利率套利的自动化，尽管它还不是 AgentFi 原生的，但开放其模块并代理其逻辑可以将其发展成为一个去中心化的 AgentFi 系统。

质押与再质押：

虽然本质上不适合 AgentFi，但LRT 动态组合提供了一些前景。

传统的质押操作简单、收益稳定、解绑周期长，这对于 AgentFi 来说过于静态。然而，更复杂的结构提供了机会：

可组合的 LST/LRT（例如 stETH、rsETH）避免处理原生解键复杂性
重新抵押+抵押品+衍生品，打造更具活力的投资组合
监控代理可以跟踪 APR、AVS 风险并进行相应的重新配置

尽管如此，重新质押仍面临系统性挑战：炒作降温、ETH 供需失衡以及缺乏用例。EigenLayer 和 Either.fi 等领先企业已开始转型。因此，质押更像是 AgentFi 的一个组件模块，而非核心应用。

风险加权资产：

基于国库券的协议不太适合 AgentFi；多资产投资组合结构显示出更大的潜力。

当前的 RWA 产品专注于稳定、低方差的资产，例如美国国债，其优化空间有限（4-5% 固定年利率）、操作频率低且监管限制严格。这些特点使其不适合高频或策略密集型的自动化。然而，未来存在一些发展方向：

多资产风险加权资产组合代理——如果风险加权资产扩展到房地产、信贷或应收账款，用户可以申请多元化收益组合。代理可以定期重新平衡权重、管理到期日并重新部署资金。
风险加权资产作为抵押品 + 托管重用——一些协议将国库券代币化，作为借贷市场的抵押品。代理可以自动化存款、抵押品管理和收益获取。如果这些代币在 Pendle 或 Uniswap 等平台上获得流动性，代理可以利用价格/收益差异进行套利，并相应地进行资金轮换。

交换策略组成：从意图基础到完整的 AgentFi 策略引擎。

现代交换系统通过账户抽象 + 意图掩盖了 DEX 路由的复杂性，允许用户进行简单的输入。然而，这些仍然是原子级自动化，缺乏实时感知和策略驱动的逻辑。

在 AgentFi 中，掉期交易成为更大规模金融操作的组成部分。例如：

“分配 stETH 和 USDC 以获得最高收益”……可能涉及多跳交换、重新质押、Pendle 分割、收益耕作和利润回收——所有这些都由代理自主处理。

掉期在以下方面发挥着关键作用：

复合收益策略路由
跨市场套利/Delta中性仓位
通过动态执行和批处理来缓解滑点并防御 MEV

真正的 AgentFi 级交换代理必须支持：

策略感知
跨协议编排
资金路径优化
定时执行与风险控制

掉期代理的未来在于多策略整合、头寸再平衡和跨协议价值提取——前路漫漫。

DeFi 智能路线图：从自动化到代理网络

我们正在见证 DeFi 智能的逐步演变——从自动化工具，到意图驱动的副驾驶，再到自主金融代理。

第一阶段：自动化基础设施

这一阶段侧重于依赖规则触发和条件执行机制，实现链上基础操作的自动化。例如，根据预设的时间或价格阈值执行交易或再平衡投资组合。代表性项目包括 Gelato 和 Mimic，专注于构建底层执行框架。

第二阶段：以意图为中心的助手

这一阶段转向理解用户意图，并生成最优的执行建议。不再只是“该做什么”，而是理解“用户想要什么”，然后推荐最佳执行方式。Bankr 和 HeyElsa 等项目正是此阶段的代表，它们通过识别用户意图和优化用户体验，降低 DeFi 的复杂性。

第三阶段：AgentFi 智能代理

这一阶段标志着封闭式策略和自主链上执行的起点。智能代理可根据实时市场、用户偏好和预设策略自主感知、决策并执行，实现全天候非托管的资金管理。AgentFi 能实现无需用户逐笔授权的自动资金操作。但这也带来了安全性与信任问题，成为 AgentFi 系统设计中不可回避的关键挑战。代表项目包括 Giza ARMA、Theoriq AlphaSwarm、Almanak 和 Brahma，它们正积极实现策略执行、安全框架和模块化产品。

未来展望：迈向高级 AgentFi 网络 下一阶段是构建能够自动执行复杂跨协议、跨资产策略的高级 AgentFi 智能代理。愿景包括：

Pendle 收益交易 ：代理管理 PT/YT 生命周期轮换和收益套利，实现资金效率最大化。
资金利率套利 ：跨链套利代理抓住所有可盈利的资金利差机会。
Swap 策略组合化 ：将 Swap 转化为多策略收益引擎，通过代理协同优化。
质押与再质押 ：代理动态平衡质押组合，优化风险与回报。
RWA（现实世界资产）管理 ：代理在链上配置多样化的现实资产，实现全球化收益策略。

这就是从自动化走向智能化的路线图——从工具，到能独立执行策略的 DeFi 智能代理。

DeFi 的智能化演进：从自动化到 AgentFi