DWF Ventures 解碼 DeFAI：你應該關注這四大方向中的核心項目
作者：DWF Ventures
編譯：深潮 TechFlow
在短短一周多的時間裡，DeFAI 迅速崛起，成為備受關注的專案領域，並有望在未來幾個月內展現強勁表現。
那麼，是什麼讓 DeFAI 如此重要？ 它解決了哪些核心問題？ 讓我們一起來探討一下。
引言
近年來，defi 取得了顯著發展——從第一波協議（如 Maker，現在稱為 @SkyEcosystem）、@Uniswap 和 @compoundfinance）發展到如今超過 3000 種不同的 DeFi 協議。
儘管 DeFi 的進步對整個產業具有重要意義，但在這一過程中也暴露出了一些關鍵挑戰。
挑戰
無論是因為底層架構的複雜性，或是參與所需步驟較多，這些都導致部分 DeFi 產品的使用者接受度較低。
例如，集中流動性提供和貸款等產品甚至需要存款人進行持續的主動管理。
雖然自動化流動性管理協議和賬戶抽像等解決方案在減少操作摩擦方面有所幫助，但 DeFAI 有望徹底解決這些問題。
為了解決上述兩大挑戰，一種全新的典範應運而生。
DeFAI 是人工智能 (AI) 與去中心化金融 (DeFi) 的結合，旨在簡化並自動化複雜的 DeFi 操作，彌補現有解決方案與用戶友好體驗之間的差距。
通過 AI 智能體的形式，DeFAI 可以根據預設參數自動為用戶執行任務。 這些智能體不僅能夠在無需人工干預的情況下與智能合約和賬戶交互，還可以學習用戶的偏好和行為習慣，從而隨著時間的推移進一步優化用戶體驗。
@danielesesta：「@DWFLabs 他們是第一個發現 DeFAI 潮流並迅速採取行動的團隊。今天，加密領域迎來了一個全新的類別——DeFAI。
最初，這只是我將自己對 DeFi 的熱愛與我們在 @heyanonai 開發的新興技術結合的一次有趣嘗試，但如今，這已經成為現實。 DeFAI 已經到來，並註定會長期存在。 DeFAI 的浪潮才剛剛拉開序幕！ ”
DeFAI 項目的分類
DeFAI 項目可以分為以下幾個類別，每個類別都針對 DeFi 所面臨的不同問題：
抽象化 (Abstraction)
分析 (Analysis)
優化 (Optimisation)
基礎設施 (Infrastructure)
抽象化
抽象化類別的專案致力於簡化 DeFi，即使產品複雜度增加，也能讓使用者更容易上手。
這些項目透過多種方式實現目標，例如支援文字到操作 (text-to-action) 功能，以及多步驟和多鏈流程的自動化執行。
這些方法實際上將參與DeFi 的過程簡化為兩個簡單的步驟：第一步，根據用戶的需求和興趣識別最佳機會；第二步，通過單一指令讓智能體完成所有必要的操作 。
部分項目更進一步擴展了這些功能。
例如，@HeyAnonai 不僅提供了研究工具和自動執行功能，還為開發者提供了一個框架，使他們可以將自己的DeFi 協議直接集成到智能體的生態系統中，從而擴展智能體的服務 能力。
而 @griffaindotcom 則引進了多種專門的智能體，使用者可以利用這些智能體進一步簡化特定流程，例如快速完成 token 搶購 (token sniping)。
（推文詳情）
分析
這個類別的項目與抽象化類別有一定的相似之處，但它們的重點是聚合和分析鏈上數據以及來自多種來源的數據，從而識別 DeFi 和 Token 的趨勢與機會。
通過一個用戶界面，用戶可以向智能體查詢有關項目技術指標 (技術面)、基本屬性 (基本面) 以及市場情緒等相關信息。 此外，大多數此類智能體還會在 X 平台上運營自己的賬戶，主動分享分析結果並與社區進行互動。
@aixbt_agent 是這一類別的領先者之一，其特點是擁有自定義的大語言模型 (LLM) 框架、數據索引器以及用於識別趨勢的專屬算法。 它迅速融入了 CT 社區文化，憑藉相對準確的預測逐漸樹立了類似意見領袖 (KOL) 的聲譽。
另一個新興智能體 @AcolytAI 則通過其獨特的 Oracle (預言機) 提供動態交互功能，能夠與智能體群體協作，為用戶提供基於聚合數據的響應。 未來，它甚至將支持私有數據集的使用。
（推文鏈接）
優化
優化類別的項目包括利用 AI 優化收益和投資組合配置的智能體和協議。
協議通常內置 AI 模型，根據用戶之前的回測策略，直接部署用戶的存款。 而智能體則更注重提供靈活性，允許用戶自定義自己的投資策略和方法。
例如，@SturdyFinance 的SN10 (基於Bittensor 子網) 是一個AI 驅動的收益優化引擎，能夠自主決定如何將用戶的存款分配到不同的借貸池中，為出借人提供最佳收益，同時實現 完全的全自動化操作。
@getaxal 的旗艦產品 Autopilot 則允許使用者設定參數，以自動化投資組合再平衡和收益收割。 這不僅有助於使用者隨時保持風險敞口，還能避免因情緒波動而導致的非理性決策，同時實現收益的自動複利成長。
基礎設施
不同於單一功能的智能體，這一類別的項目專注於為 DeFAI 智能體提供核心基礎設施。 這些基礎設施覆蓋了從模型訓練與推理，到數據管理、安全保障，甚至包括智能體之間的協調與協作機制。
@BrahmaFi 推出的 ConSOLeKit 通過引入預執行模擬、自定義智能賬戶、模塊化策略引擎等功能，幫助智能體實現安全高效的資產管理和操作。
而 @OmoProtocol 則是一個全面的多智能體協作層，允許用戶和開發者創建協作型專用智能體網絡，從而支持更複雜的交互和策略設計。 此外，它還提供了一個聚合工具包，方便用戶快速創建智能體。
結論
儘管 DeFAI 領域仍處於發展的早期階段，許多項目尚未完全成熟且缺乏明確的差異化，但這一領域的潛力毋庸置疑。
雖然全面實現 DeFAI 所能帶來的各種可能性還需要一定時間，但它已經展現出解決 DeFi 領域當前一些最緊迫問題的能力。
DeFAI 的價值不僅在於簡化複雜性或提升用戶體驗——它還在推動 DeFi 普及方面起到了至關重要的作用，使其對新手和資深用戶都更加友好。 隨著 DeFAI 生態系統的逐漸完善，我們可以期待 DeFi 變得更加直觀、高效和用戶友好，為更深入的創新和更廣泛的用戶參與奠定基礎。
原圖來自 DWF Ventures，由深潮 TechFlow編譯
