人工智能与去中心化金融（DeFi）之间的融合不仅是一种未来趋势，而是已经重新定义金融格局的现实。在这种转型的核心是人工智能代理。
这些自主系统远非简单的计算机程序，它们结合了先进的语言模型和机器学习，能够在数字环境中做出复杂决策并执行任务，而不需要人类的持续干预。
进化飞跃：从机器人到智能代理
历史上，DeFi 在 2017 年开始获得动力，受到借贷协议和自动化交易所的推动。然而，2020 年的“收益农业”热潮显示了这一领域自动化的巨大潜力。
人工智能代理在此登场，代表了传统交易机器人的一次显著进化。虽然机器人遵循固定的、预编程的规则，人工智能代理则融合了推理、记忆和规划能力，使它们能够以更复杂的方式导航和与基于区块链的协议和智能合约互动。
这种增强的能力使它们能够优化流动性，减轻风险并提供真正个性化的金融服务。根本区别在于代理的自适应智能与传统机器人的僵化性。
揭示架构：三层模型
理解这些代理如何工作至关重要。大多数现代实现遵循一种分为三层的架构模型，这赋予了它们灵活性和处理能力。
DeFi 代理的层次结构
- 模型层（Model Layer）： 代理的“大脑”。包含大型语言模型（LLMs）和其他负责解释数据、进行预测和分类 DeFi 市场相关信息的人工智能模型。
- 代理框架层（Agent Framework Layer）： “思维结构”。管理代理的逻辑推理，规划复杂的行动序列，并保留长期记忆以从过去的经验中学习。
- 编排层（Orchestration Layer）： “执行臂”。协调代理与外界和区块链的互动，利用 API 和预言机等工具实时收集数据并直接在 DeFi 协议中执行操作。
这种职责分离使代理能够快速收集和分析市场数据，制定和执行多步骤策略（比如投资组合再平衡或保证金管理），并根据加密市场的波动条件动态调整。
创新与趋势：人工智能代理已做什么
人工智能代理不仅仅是理论，它们已经在 DeFi 领域推动了实际创新，改变了我们与去中心化金融的互动方式。
人工智能代理在 DeFi 中的关键应用
- 自主交易与预测分析： 利用强化学习和时间序列分析，代理可以基于链上和链下的复杂信号执行交易操作，超越基于固定规则的机器人的表现。
- 风险管理与持续监控： 智能代理能够实时检测异常模式或市场操控企图。这使得它们能够自动触发响应，例如提前清算或再平衡，以保护抵押资产。
- 个性化财务顾问（Robo-Advice）： 分析用户的风险偏好和目标，代理可以生成个性化的投资建议，并随着市场变化不断重新评估。
- 智能预言机与跨链执行： 与去中心化预言机的集成（为区块链提供外部数据的服务）以及在多条区块链上操作的能力，扩大了套利和流动性优化的机会。
这些应用展示了代理提高 DeFi 操作效率和安全性的潜力，使其更易于访问和更复杂。
市场数字与示例
尽管 DeFi 市场面临近期挑战，但人工智能代理的采用显示出显著增长。
在2025年第一季度，DeFi 协议的总锁定价值（TVL）下降了27%，达到1560亿美元。这一下降反映了全球经济的不确定性和一些安全事件。然而，在同一时期，活跃的唯一钱包与专注于人工智能的协议互动的数量增长了29%。这一数据由 DappRadar 引用，显示出智能代理在市场萎缩期间的强劲采用。
一个积极的例子来自 SUI 生态系统，在2025年4月，TVL 增加了9.6%，达到15.95亿美元。这可能表明，整合先进人工智能功能的特定细分市场能够更有效地吸引和留住资本。
对比视角：谨慎与乐观
作为所有颠覆性技术，DeFi 中的人工智能代理在专家之间引发了辩论和相互异议。
英格兰银行金融政策委员会的乔纳森·霍尔表达了担忧，警告说“深度交易代理”校准不当可能会加剧市场冲击，甚至促进共谋行为。他主张在大规模实施前进行严格测试和合规性检查，正如 路透社 报道的那样。
另一方面，DevCom 和 Madrona Ventures 的高管认为，人工智能代理是一个关键的战略优势。他们认为，通过自动化复杂的合规和规划功能，这些代理使金融机构能够实现更大的可扩展性并降低运营成本，正如 Madrona 讨论的那样。
辩论：利弊与争议
在 DeFi 中采用人工智能代理展现出诸多优势，但也伴随风险和需要解决的伦理问题。
对比：人工智能代理与传统机器人在 DeFi 中的差异
| 特征 | 传统机器人 | 人工智能代理 |
|---|---|---|
| 推理/规划 | 限于固定规则 | 高级能力 |
| 适应性 | 低 | 高，持续学习 |
| 风险管理 | 基础的（止损） | 异常检测，再平衡 |
| 个性化 | 低 | 高（机器人顾问） |
| 操作复杂性 | 简单 | 高（多层） |
积极因素包括更高的运营效率、降低交易决策延迟和更广泛的个性化金融服务的民主化。自动化日常任务也使分析师能够集中精力于高层战略。
然而，消极影响和争议也不容小觑。如果大量代理对市场事件作出相同反应，可能会引发系统不稳定和“闪电崩盘”的风险。对易受操控或延迟的链上数据的依赖也是另一个问题。此外，关于自主代理在错误决策或引发损失时的伦理和责任问题仍然广泛讨论。
深远影响：经济、社会与环境
人工智能代理有潜力产生深远影响，超越金融市场。
在经济上，它们可以大幅降低中介费用，这些费用历史上使大型机构受益。这可以扩大流动性在服务不足市场中的覆盖面，促进全球金融包容性。了解加密货币的基础知识，如比特币和以太坊，对参与这一新经济至关重要。
在社会上，机器人顾问的普及可以使投资指导变得可及于更广泛的公众，并消除与传统金融服务相关的进入壁垒。
然而，在环境方面，LLMs 的使用增加和基础区块链基础设施引发了对能源消耗和碳足迹的担忧。这需要持续关注技术优化和采用更可持续的区块链。
展望人工智能在 DeFi 中的未来
三层模型为在 DeFi 中扩展人工智能代理提供了坚实的基础，但要充分实现其潜力，仍需重大进展。治理、可解释性（理解代理为何作出某一决策）以及不同协议和区块链之间的互操作性是关键挑战。
未来预计会带来标准化的自动合规框架、更强大的去中心化预言机和多代理协作架构。这些系统可以共同工作，以优化操作，达到与集中式系统在速度和安全性上的竞争，甚至超越它们。
人工智能代理的崛起标志着一个拐点。它们不仅仅是工具；是能够改变金融行业的积极参与者，创造一个更自主、适应性强且潜在更具包容性的服务新时代。人工智能的发展，从更简单的模型到能够执行复杂任务的代理，如在关于 编码创建的 AI 阶段 讨论中所见，反映了朝向越来越自主系统的旅程。
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