DeFi 的智能化演進：從自動化到 AgentFi

作者：JacobZhao 來源：mirror 翻譯：善歐巴，比特鏈視界

在當前加密行業的多個細分領域中， 穩定幣支付 和 DeFi 應用 作為兩個已經驗證具有 真實世界需求與長期價值 的賽道，持續展現出強勁的發展潛力。與此同時， AI Agent 的蓬勃發展 正在成為 AI 行業面向用戶的實際接口，逐步承擔起 AI 與用戶之間的核心交互角色。

在 Crypto 與 AI 的融合趨勢中 ，尤其是 AI 如何反哺加密應用的探索上，目前主要聚焦於三個典型的應用場景：

一、對話型智能體

包括聊天機器人、虛擬夥伴、AI 助手等。雖然許多仍是通用大模型的「包裝器」，但其 開發門檻低、交互自然 ，再加上代幣激勵機制，使其成為最早觸達用戶、最容易獲得關注的一類產品。

二、信息整合型智能體

這類 Agent 主要處理鏈上與鏈下數據的整合與解釋。項目如 Kaito 、 AIXBT 已在 Web 層的信息聚合上取得初步成功，

但在鏈上數據整合方面仍處於探索階段，尚未出現明確的市場領導者。

三、策略執行型智能體

這類 Agent 以 穩定幣支付 和 DeFi 策略自動化 為核心，衍生出兩個主要方向：

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

它們深度嵌入鏈上交易與資產管理邏輯，具備從「炒作」走向 可持續、效率驅動的金融自動化基礎設施 的潛力。

本文聚焦於 DeFi 與 AI 融合的演進路徑 ，梳理從自動化到智能 Agent 的階段轉變，並深入解析策略執行型智能體背後的基礎設施、應用空間與核心挑戰。

DeFi 智能的三個階段：從自動化到 Copilot 再到 AgentFi

DeFi 智能化的演進可以分為三個漸進階段：

1. 自動化基礎設施

該階段基於規則觸發，執行預設操作，如套利、資產再平衡、止損等。 系統無法自行生成策略，也不具備自主性 ，本質上是「機械式」的執行邏輯。

2. 意圖驅動的 Copilot

引入意圖識別與語義解析能力。用戶可以通過自然語言輸入指令，系統負責理解並分解操作意圖， 給出可執行路徑的建議 。但該階段 仍依賴用戶確認 ，無法獨立完成決策與執行閉環。

3. AgentFi（智能代理金融）

實現完整智能閉環： 感知 → 推理/策略生成 → 鏈上執行 → 持續進化。 AgentFi 代表了真正具備 自主執行與自適應學習能力 的鏈上智能體，能夠根據經驗持續優化決策邏輯，實現自我進化。

要確定一個項目是否真正有資格成為AgentFi，它必須滿足以下五個核心標準中的至少三個：

自主感知鏈上狀態/市場信號（不是靜態輸入，而是實時監控）
策略生成和制定能力（不僅是預設策略，還能夠自主創建情境行動計劃）
自主鏈上執行（無需人工幹預即可執行交換/借貸/質押等複雜操作）
持久狀態和進化能力（代理具有生命周期，可以連續運行，並根據反饋調整行為）
代理原生架構（專用代理 SDK、專門的執行環境以及旨在支持自主代理的意圖路由或執行中間件）

換句話說：自動交易≠Copilot，當然也≠AgentFi。

自動交易僅僅是一個 基於規則的觸發系統 ；
副駕駛可以解讀用戶意圖並提供可行的建議，但仍然依賴於人類的輸入；

真正的 AgentFi是指具有感知、推理和自主鏈上執行能力的代理，能夠閉合策略循環並隨著時間的推移而演化，而無需人工幹預。

DeFi用例適用性分析：

在去中心化金融（DeFi）中，核心應用通常分為兩類：

代幣資本市場：資產流通與交換
固定收益：產生收益的金融策略

我們認為這兩類產品在與智能執行的兼容性上存在顯著差異：

1. 通證資本市場：資產流通與交易場景

這些涉及原子交互，例如 Swap 交易、跨鏈橋接、法幣上下坡道，其核心特徵是「意圖驅動 + 單步原子執行」，不涉及收益策略、狀態持久化或演化邏輯。因此，它們更適合以意圖為中心的 Copilot，不構成 AgentFi。

由於技術門檻較低、交互簡單，目前 DeFAI 項目大多屬於此類，並未形成閉環的 AgentFi 系統。

然而，更先進的掉期策略——例如跨資產套利、永久對衝 LP、槓桿再平衡，可能需要 AI 代理的能力，儘管此類實現仍處於早期探索階段。

2. 收益型金融場景 收益型金融場景與 AgentFi 的「策略閉環+自主執行」模式天然契合，具有清晰的收益目標、複雜的策略組合和動態狀態管理等特點。其關鍵特徵包括：

可量化的回報目標（APR/APY），使代理商能夠構建優化功能；
涉及多資產、多期限、多平臺、多步驟交互的廣闊策略設計空間；

頻繁的管理和實時的調整，使其非常適合鏈上代理執行和維護。

由於收益時長、波動頻率、鏈上數據複雜度、跨協議集成難度、合規性限制等諸多因素，不同收益場景在 AgentFi 兼容性和工程可行性方面存在較大差異。建議優先考慮以下場景：

高優先級實施場景：

借貸：利率波動易於追蹤，執行邏輯標準化——非常適合輕量級代理。
收益挖礦：流動性池高度動態，策略組合多樣，收益波動較大。AgentFi 可以顯著提升年化收益率 (APY) 和交互效率，但工程實施難度較大。

中長期探索方向：

Pendle 收益交易：時間維度和收益曲線清晰，適合代理商管理展期和池間套利。
資金利率套利：理論回報很有吸引力，但需要解決跨市場執行和鏈下交互挑戰——工程複雜性高。
LRT（Liquid Restaking Token）動態投資組合管理：靜態質押並不合適；潛力在於將 LRT 與 LP、借貸和自動再平衡策略相結合。
RWA 多資產組合管理：短期內難以實施。代理人可以協助進行投資組合優化和到期日規劃。

DeFi場景智能化：

1. 自動化工具：規則觸發器和條件執行

Gelato是最早的 DeFi 自動化基礎設施之一，曾支持 Aave 和 Reflexer 等協議的條件任務執行。後來，它轉型為Rollup 即服務提供商。目前，鏈上自動化的主戰場已轉移到 DeFi 資產管理平臺（例如DeFi Saver和Instadapp），這些平臺提供標準化的自動化模塊，例如限價訂單、強平保護、自動再平衡、DCA 和網格策略。

一些更先進的 DeFi 自動化平臺包括：

Mimic.fi – https://www.mimic.fi/

面向 DeFi 開發者和項目的鏈上自動化平臺，支持跨鏈（例如 Arbitrum、Base 和 Optimism）的可編程自動化。其架構包括：規劃（任務和觸發器定義）、執行（意圖廣播和競爭執行）、安全（三重驗證和風險控制）。目前基於 SDK 開發，並處於早期部署階段。

AFI 協議 – https://www.afiprotocol.ai/

一個算法驅動的代理執行網絡，支持全天候非託管自動化。它針對 DeFi 中執行分散、策略門檻高和風險響應較差的問題。它提供可編程策略、權限控制、SDK 工具以及原生收益穩定幣afiUSD。目前在Sonic Labs進行內部測試，尚未向公眾或散戶開放。

2. 以意圖為中心的 Copilot：意圖表達和執行建議

2024 年末興起的DeFAI敘事（不包括投機性的 meme-token 項目）大多屬於以意圖為中心的 Copilot——用戶用自然語言表達意圖，系統建議行動或執行基本的鏈上操作。

核心能力仍停留在「意圖識別+副駕駛輔助執行」的階段，缺乏策略閉環和持續優化。由於目前在語義理解、跨協議交互、響應反饋等方面存在局限性，大部分用戶體驗欠佳，功能受限。

值得注意的項目包括：

HeyElsa – https://app.heyelsa.ai/

HeyElsa 是 Web3 的 AI 副駕駛，它允許用戶通過自然語言執行交易、橋接、NFT 購買、止損設置，甚至創建 Zora 代幣等操作。作為一款強大的對話式加密貨幣助手，它面向初學者、超級高級用戶以及資深交易者，並在 10 多條區塊鏈上全面上線並運行。HeyElsa 擁有 100 萬的日交易量、3,000 至 5,000 的日活躍用戶，併集成了收益優化策略和自動化意圖執行功能，為 AgentFi 奠定了堅實的基礎。

Bankr – https://bankr.bot/

Bankr 是一款基於意圖的交易助手，集成了人工智慧、DeFi 和社交互動功能。用戶可以通過 X 或其專用終端發出自然語言命令，在 Base、Solana、Polygon 和以太坊主網上執行兌換、限價訂單、橋接、代幣發行、NFT 鑄造等操作。Bankr 構建了完整的「意圖 → 編譯 → 執行」流程，注重極簡用戶界面和與社交平臺的無縫集成。它利用代幣激勵和收益分享來推動增長。

Griffain – https://griffain.com/

基於 Solana 構建的多功能 AI 代理平臺。用戶可以通過自然語言與 Griffain Copilot 交互，查詢資產、交易 NFT、管理 LP 等。該平臺支持多種代理模塊，並鼓勵社區構建代理。它基於 Anchor Framework 構建，並與 Jupiter、Tensor 等集成，強調移動端兼容性和可組合性。目前支持 10 多個核心代理模塊，具有強大的執行能力。

Symphony – https://www.symphony.io/

為 AI 代理構建的執行基礎架構，構建了一個包含意圖建模、智能路由發現、RFQ 執行和帳戶抽象的全棧系統。他們的對話助手Sympson提供實時市場數據和策略建議，但尚未提供完整的鏈上執行功能。Symphony 為 AgentFi 提供了基礎組件，並致力於在未來支持協作代理執行和跨鏈操作。

HeyAnon – https://heyanon.ai/

一個集意圖交互、鏈上執行和智能分析於一體的 DeFAI 平臺。支持多鏈部署（以太坊、Base、Solana 等）和跨鏈橋（LayerZero、deBridge）。用戶可以使用自然語言進行兌換、借貸、質押，以及分析市場情緒和鏈上動態。儘管受到創始人Sesta的關注，但 DeFAI 仍處於 Copilot 階段，策略和執行智能尚不完善。其長期可行性仍在測試中。

上述評分系統主要基於作者評測時產品的可用性、用戶體驗以及公開路線圖的可行性。它體現了高度的主觀性。請注意，此評估不包含任何代碼安全審計，不應被視為投資建議。

3. AgentFi 智能體：策略閉環與自主執行

我們認為，相比以意圖為中心的 Copilot， AgentFi代表了 DeFi 智能化演進中更先進的範式。這些代理擁有獨立的收益策略和鏈上自主執行能力，能夠顯著提升用戶的執行效率和資金利用率。

2025年，我們欣喜地看到越來越多的AgentFi項目已經上線或正在開發中，主要專注於借貸和流動性挖礦。其中值得關注的項目包括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產品，旨在優化跨協議穩定幣的收益率。ARMA 部署在Base上，支持 Aave、Morpho、Compound 和 Moonwell 等主流借貸協議，具備跨協議再平衡、自動複利和智能資產切換等關鍵功能。ARMA 策略系統實時監控穩定幣年利率 (APR)、交易成本和收益率利差，並自主調整配置，從而實現遠高於靜態持倉的收益率。

其模塊化架構包括：智能帳戶、會話密鑰、核心代理邏輯、協議適配器、風險管理和會計模塊。這些模塊共同確保了非託管且安全高效的自動化。ARMA 現已全面上線並快速迭代，使其成為 DeFi 收益自動化領域最實用的 AgentFi 產品之一。

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

Theoriq Alpha Protocol是一個專注於 DeFi 的多智能體協作協議，其核心產品是AlphaSwarm ，專注於流動性管理。

它旨在構建一個感知→決策→執行的全自動化循環，由門戶代理（鏈上信號檢測）、知識代理（數據分析和策略選擇）、LP助手（策略執行）組成，這些代理可以在無需人工幹預的情況下動態管理資產配置並優化收益。

底層Alpha 協議提供代理註冊、通信、參數配置和開發工具，是DeFi 的「代理作業系統」。通過AlphaStudio，用戶可以瀏覽、調用代理，並將其組合成模塊化、可擴展的自動化策略。

Theoriq 最近通過 Kaito Capital Launchpad 籌集了8400 萬美元的社區資金，並正在為其代幣發行 (TGE) 做準備。AlphaSwarm社區 Beta 測試網現已上線，主網即將上線。

Almanak – https://almanak.co/

Almanak是一個用於 DeFi 策略自動化的智能代理平臺，它將非託管安全架構與基於 Python 的策略引擎相結合，幫助交易者和開發者部署可持續的鏈上策略。

其核心模塊包括：部署（執行引擎）、策略（邏輯層）、錢包（Safe + Zodiac 安全機制）、金庫（資產代幣化）。它支持收益優化、跨協議交互、流動性提供者配置和自動交易。與傳統工具相比，Almanak 更注重人工智慧驅動的市場感知和風險控制，提供全天候自主運營。Almanak 計劃引入多智能體和人工智慧決策系統作為下一代 AgentFi 基礎設施。

策略引擎是一個基於 Python 的狀態機——每個代理的「決策大腦」——能夠響應市場數據、錢包狀態和用戶定義的條件，自主執行鏈上操作。完整的策略框架使用戶無需編寫底層合約代碼即可構建和部署交易、借貸或流動性提供者 (LP) 供應等操作。它通過加密隔離、權限控制和監控來確保隱私和安全。用戶可以通過 SDK 編寫策略，未來還將支持自然語言策略創建。

目前，以太坊主網上的 USDC 借貸金庫已上線；更複雜的策略正在測試中（需要白名單）。Almanak 即將加入cookie.fun cSNAPS眾籌活動。

Brahma – https://brahma.fi/

Brahma定位為 「網際網路金融的編排層」， 將鏈上帳戶、執行邏輯和鏈下支付流程抽象化，幫助用戶和開發者高效管理鏈上/鏈下資產。其架構包括：智能帳戶、持久鏈上代理和資金編排棧，從而實現無後端的智能資金管理體驗。

部署的代理包括：

Felix Agent：優化 feUSD 保險庫利率，避免清算並節省利息
激增和清除代理：跟蹤波動性並執行自動交易
Morpho Agent：部署並重新平衡 Morpho 保險庫資本
ConsoleKit框架：支持集成任意AI模型，實現統一的策略執行和資產編排

Olas – https://olas.network/

Olas 推出了一系列鏈上 AgentFi 產品，具體包括Modius Agent和Optimus Agent，它們均屬於BabyDegen家族，並支持Solana、Mode、Optimism 和 Base等鏈。每個產品都支持完整的鏈上交互、策略執行和自主資產管理。

BabyDegen：Solana 上的 AI 交易代理，使用 CoinGecko 數據和社區策略進行自動交易。已與 Jupiter DEX 集成，目前處於 Alpha 階段。
Modius Agent：Mode 上的 USDC / ETH 投資組合經理，與 Balancer、Sturdy 和 Velodrome 集成，根據用戶偏好全天候運行。
Optimus Agent：Mode、Optimism 和 Base 的多鏈代理，支持 Uniswap 和 Velodrome 等更廣泛的協議集成，適合構建自動化投資組合的中級和高級用戶。

Axal – https://www.getaxal.com/

Axal 的旗艦產品Autopilot Yield提供非託管、可驗證的收益管理體驗，併集成了 Aave、Morpho、Kamino、Pendle 和 Hyperliquid 等協議。它通過三個層級提供鏈上策略執行 + 風險控制：

保守策略：專注於從 Aave 和 Morpho 等可信協議獲得低風險、穩定的收益（年化收益率 5-7%）。採用 TVL 監控、止損和頂級策略，實現長期增長。
平衡策略：中等風險，高收益（年化收益率 10-20%），採用包裝穩定幣（feUSD、USDxL）、流動性提供者（LP）配置和中性套利策略。Axal 會動態監控並調整敞口。
激進策略：高風險策略（年化收益率高達 50% 以上），包括高槓桿流動性提供商、跨平臺交易、低流動性做市和波動性捕捉。智能代理會強制執行止損、自動退出和重新部署邏輯，以保護用戶。

這類似於傳統財富管理風險評估產品的結構。

Fungi.ag – https://fungi.ag/

Fungi.ag是一個完全自主的 AI 代理，專為USDC 收益優化而設計，可在 Aave、Morpho、Moonwell、Fluid 等平臺之間自動分配資金。它基於 APR、費用和風險，無需人工交互即可最大限度地提高資本效率——只需會話密鑰授權。

目前支持Base，並計劃擴展到Arbitrum和Optimism。Fungi還提供Hypha 策略腳本接口，使社區能夠構建 DCA、套利和其他策略。DAO 和社交工具促進了共建生態系統。

ZyFAI – https://www.zyf.ai/

ZyFAI是部署在Base 和 Sonic上的智能 DeFi 助手，結合鏈上接口和 AI 模塊，幫助用戶跨風險偏好管理資產。

三種核心策略類型：

安全策略：面向保守用戶。專注於安全協議（Aave、Morpho、Compound、Moonwell、Spark），提供穩定的 USDC 存款和安全的收益。
Yieldor 策略：面向高風險用戶（需要 20,000 $ZFI 解鎖）。涉及 Pendle、YieldFi、Harvest Finance 和 Wasabi，支持 LP、獎勵分割、槓桿金庫等複雜策略，並計劃未來推出循環策略和 delta 中性產品。

空投策略 （正在開發中） ：旨在最大化空投耕作機會。

AgentFi：現實路徑與未來展望

毫無疑問，借貸和流動性挖礦是 AgentFi 近期最具價值且最容易落地的業務場景。這兩個領域在 DeFi 生態中都較為成熟，並且由於以下共同特徵，非常適合智能代理集成：

具有多個優化維度的廣泛策略空間：借貸不僅限於追求高收益，還包括利率套利、槓桿循環、債務再融資、清算保護等。收益耕作涉及 APR 跟蹤、LP 再平衡、自動複利和多層策略組合。
需要實時感知和響應的高度動態環境：利率、TVL、激勵結構的波動、新池的推出或新協議的出現都可能改變最佳策略，需要進行動態調整。
自動化創造明顯價值的執行窗口成本顯著：未分配給最佳池的資金會導致機會成本；自動化可實現實時遷移。

借貸 vs 挖礦：誰更適合 AgentFi？

基於借貸的代理由於其穩定的數據結構和相對簡單的策略邏輯而更加可行。Giza ARMA等項目已經上線並取得了顯著成效。

相比之下，流動性挖礦管理的複雜性更高：代理必須響應價格和波動性變化，跟蹤費用累積，並進行動態重新分配——所有這些都需要高保真的感知、推理和鏈上執行。這是Theoriq等項目所要解決的核心挑戰。

中長期 AgentFi 機會

Pendle收益交易：

Pendle 具有清晰的時間維度和收益率曲線，非常適合代理管理的到期展期和池間套利。

其獨特的結構——將資產拆分為PT（本金代幣）和YT（收益代幣） ——使其與策略組合更加契合。PT 代表可贖回的本金（低風險），而 YT 則提供可變收益（高風險，適合挖礦和投機）。

適合自動化的痛點包括：

短期池到期後（通常 1-3 個月）手動重新配置
不同資金池的收益率波動和重新分配的開銷
PT 和 YT 合併時的複雜估值和對衝

AgentFi 系統將用戶偏好映射到自動策略選擇→分配→展期→重新部署，可以大幅提高資本效率。

Pendle 的特點——有時限、可分解、動態——使其成為構建收益群 (Yield Swarm)或投資組合代理 (Portfolio Agent)系統的理想選擇。如果結合意圖輸入（例如「10% 年利率，6 個月內可提取」）和自動化執行功能，Pendle 有望成為 AgentFi 的旗艦應用之一。

資金利率套利：

理論上收益較高的策略，但由於跨市場、跨鏈協調，技術難度較大。

雖然鏈上期權領域由於定價和執行的複雜性而有所降溫，但永續合約仍然是一個高度活躍的衍生品用例。AgentFi 可以實現涵蓋融資利率、基差交易和對衝頭寸的智能套利策略。

一個功能性的 AgentFi 系統包括：

數據模塊——從 DeFi 和 CEX 抓取實時融資利率和成本
決策模塊——根據風險參數自適應判斷開/平倉條件
執行模塊——一旦滿足觸發條件，部署或退出倉位
投資組合模塊——管理多鏈、多帳戶策略編排

挑戰：

CEX API 本身並未集成到當前的鏈上代理中
高頻交易需要低延遲執行、Gas 優化和滑點保護
複雜的套利通常需要群體式代理協調

Ethena已經實現了資金利率套利的自動化，儘管它還不是 AgentFi 原生的，但開放其模塊並代理其邏輯可以將其發展成為一個去中心化的 AgentFi 系統。

質押與再質押：

雖然本質上不適合 AgentFi，但LRT 動態組合提供了一些前景。

傳統的質押操作簡單、收益穩定、解綁周期長，這對於 AgentFi 來說過於靜態。然而，更複雜的結構提供了機會：

可組合的 LST/LRT（例如 stETH、rsETH）避免處理原生解鍵複雜性
重新抵押+抵押品+衍生品，打造更具活力的投資組合
監控代理可以跟蹤 APR、AVS 風險並進行相應的重新配置

儘管如此，重新質押仍面臨系統性挑戰：炒作降溫、ETH 供需失衡以及缺乏用例。EigenLayer 和 Either.fi 等領先企業已開始轉型。因此，質押更像是 AgentFi 的一個組件模塊，而非核心應用。

風險加權資產：

基於國庫券的協議不太適合 AgentFi；多資產投資組合結構顯示出更大的潛力。

當前的 RWA 產品專注於穩定、低方差的資產，例如美國國債，其優化空間有限（4-5% 固定年利率）、操作頻率低且監管限制嚴格。這些特點使其不適合高頻或策略密集型的自動化。然而，未來存在一些發展方向：

多資產風險加權資產組合代理——如果風險加權資產擴展到房地產、信貸或應收帳款，用戶可以申請多元化收益組合。代理可以定期重新平衡權重、管理到期日並重新部署資金。
風險加權資產作為抵押品 + 託管重用——一些協議將國庫券代幣化，作為借貸市場的抵押品。代理可以自動化存款、抵押品管理和收益獲取。如果這些代幣在 Pendle 或 Uniswap 等平臺上獲得流動性，代理可以利用價格/收益差異進行套利，並相應地進行資金輪換。

交換策略組成：從意圖基礎到完整的 AgentFi 策略引擎。

現代交換系統通過帳戶抽象 + 意圖掩蓋了 DEX 路由的複雜性，允許用戶進行簡單的輸入。然而，這些仍然是原子級自動化，缺乏實時感知和策略驅動的邏輯。

在 AgentFi 中，掉期交易成為更大規模金融操作的組成部分。例如：

「分配 stETH 和 USDC 以獲得最高收益」……可能涉及多跳交換、重新質押、Pendle 分割、收益耕作和利潤回收——所有這些都由代理自主處理。

掉期在以下方面發揮著關鍵作用：

複合收益策略路由
跨市場套利/Delta中性倉位
通過動態執行和批處理來緩解滑點並防禦 MEV

真正的 AgentFi 級交換代理必須支持：

策略感知
跨協議編排
資金路徑優化
定時執行與風險控制

掉期代理的未來在於多策略整合、頭寸再平衡和跨協議價值提取——前路漫漫。

DeFi 智能路線圖：從自動化到代理網絡

我們正在見證 DeFi 智能的逐步演變——從自動化工具，到意圖驅動的副駕駛，再到自主金融代理。

第一階段：自動化基礎設施

這一階段側重於依賴規則觸發和條件執行機制，實現鏈上基礎操作的自動化。例如，根據預設的時間或價格閾值執行交易或再平衡投資組合。代表性項目包括 Gelato 和 Mimic，專注於構建底層執行框架。

第二階段：以意圖為中心的助手

這一階段轉向理解用戶意圖，並生成最優的執行建議。不再只是「該做什麼」，而是理解「用戶想要什麼」，然後推薦最佳執行方式。Bankr 和 HeyElsa 等項目正是此階段的代表，它們通過識別用戶意圖和優化用戶體驗，降低 DeFi 的複雜性。

第三階段：AgentFi 智能代理

這一階段標誌著封閉式策略和自主鏈上執行的起點。智能代理可根據實時市場、用戶偏好和預設策略自主感知、決策並執行，實現全天候非託管的資金管理。AgentFi 能實現無需用戶逐筆授權的自動資金操作。但這也帶來了安全性與信任問題，成為 AgentFi 系統設計中不可迴避的關鍵挑戰。代表項目包括 Giza ARMA、Theoriq AlphaSwarm、Almanak 和 Brahma，它們正積極實現策略執行、安全框架和模塊化產品。

未來展望：邁向高級 AgentFi 網絡 下一階段是構建能夠自動執行複雜跨協議、跨資產策略的高級 AgentFi 智能代理。願景包括：

Pendle 收益交易 ：代理管理 PT/YT 生命周期輪換和收益套利，實現資金效率最大化。
資金利率套利 ：跨鏈套利代理抓住所有可盈利的資金利差機會。
Swap 策略組合化 ：將 Swap 轉化為多策略收益引擎，通過代理協同優化。
質押與再質押 ：代理動態平衡質押組合，優化風險與回報。
RWA（現實世界資產）管理 ：代理在鏈上配置多樣化的現實資產，實現全球化收益策略。

這就是從自動化走向智能化的路線圖——從工具，到能獨立執行策略的 DeFi 智能代理。

DeFi 的智能化演進：從自動化到 AgentFi