Báo Cáo Sâu Hơn từ DWF: Trí Tuệ Nhân Tạo trong DeFi Đã Vượt Qua Con Người trong Tối Ưu Hóa Lợi Nhuận, Nhưng Giao Dịch Phức Tạp Vẫn Chậm Hơn 5 Lần

原文标题：代理人是否将接管 DeFi？
原文来源：DWF Ventures

原文翻译：TechFlow 深潮

核心要点

自动化和代理人活动目前占所有链上活动的约 19%，但真正的端到端自治性仍未实现。

在获利优化等狭窄、定义明确的用例中，代理人已展现出优于人类和机器人的性能。但对于交易等多方面行动，人类表现优于代理人。

在代理人之间，模型选择和风险管理对交易表现影响最大。

随着代理人被大规模采用，存在多项关于信任和执行的风险，包括女巫攻击、策略拥挤和隐私权衡。

代理人活动持续增长

过去一年代理人活动稳步增长，交易量和交易数量都在增加。我们看到 Coinbase 的 x402 协议引领了重大发展，Visa、Stripe 和 Google 等参与者也加入其中推出自己的标准。目前正在构建的大部分基础设施旨在服务两类场景：代理人之间的通道或由人类触发的代理人调用。

虽然稳定币交易已得到广泛支持，但当前基础设施仍依赖传统支付网关作为底层，这意味着它仍然依赖中心化对手方。因此，代理人可以自我融资、自我执行并根据不断变化的条件持续优化的「完全自主」终局尚未实现。

代理人对 DeFi 来说并不完全陌生。多年来，链上协议中一直存在通过机器人实现的自动化，捕获 MEV 或获取没有代码就无法实现的超额收益。这些系统在定义明确的参数下运行得非常好，这些参数不会频繁变化或需要额外监督。

然而市场随时间推移已变得更加复杂。这就是我们看到新一代代理人进入的地方，过去几个月链上已成为此类活动的实验场。

Hiệu suất Thực Tế của Đại lý

Theo báo cáo, hoạt động của đại lý đang tăng vọt, với hơn 17,000 đại lý đã được triển khai kể từ năm 2025. Tổng lượng hoạt động tự động hóa/của đại lý được ước lượng đạt hơn 19% của tất cả hoạt động trên chuỗi. Điều này không ngạc nhiên vì ước lượng trên 76% lượng chuyển tiền stablecoin được tạo ra bởi bot. Điều này cho thấy hoạt động của đại lý trong DeFi có tiềm năng tăng trưởng lớn.

Đại lý tự trọng có một phạm vi rộng lớn, từ trải nghiệm giống như chatbot cần giám sát con người mạnh mẽ đến đại lý có thể thiết lập chiến lược phù hợp với điều kiện thị trường dựa trên đầu vào mục tiêu. So với bot, đại lý có một số ưu điểm quan trọng, bao gồm khả năng phản ứng và thực thi thông tin mới trong milliseconds, cũng như khả năng mở rộng phạm vi che chắn đến hàng nghìn thị trường trong khi duy trì tính nghiêm ngặt tương tự.

Hiện tại, phần lớn đại lý vẫn ở mức độ từ nhà phân tích đến cấp co-pilot, vì hầu hết chúng vẫn đang ở giai đoạn thử nghiệm.

Tối Ưu Hóa Lợi Nhuận: Hiệu suất Đại lý Xuất Sắc

Việc cung cấp thanh khoản đã trở thành một lĩnh vực mà định rồi đã thường xuyên xảy ra, với tổng TVL mà đại lý nắm giữ vượt quá 39 triệu USD. Con số này chủ yếu đo lường tài sản mà người dùng trực tiếp gửi vào đại lý, nhưng không bao gồm vốn được định tuyến thông qua ngân hàng.

Giza Tech là một trong những giao thức lớn nhất trong lĩnh vực này, vừa phát hành ứng dụng đại lý ARMA vào cuối năm ngoái, với mục tiêu tăng hiệu suất thu nhập cho các giao thức DeFi chính. Nó đã thu hút hơn 19 triệu USD quản lý tài sản và tạo ra hơn 40 tỷ USD giao dịch của đại lý.

Tỷ lệ cao giữa lượng giao dịch và tổng số tài sản quản lý cho thấy, đại lý thường xuyên cân bằng lại vốn, do đó có khả năng thu nhập cao hơn.Khi vốn được gửi vào hợp đồng, việc thực thi sẽ được tự động hóa, cung cấp trải nghiệm chơi tròn và gần như không cần giám sát cho người dùng.

Hiệu suất của ARMA rất xuất sắc, tạo ra lợi suất hàng năm hơn 9.75% cho USDC. Ngay cả khi tính cả phí cân bằng lại bổ sung và phí hoạt động 10% của đại lý, lợi suất vẫn vượt qua lãi suất thông thường trên Aave hoặc Morpho. Mặc dù vậy, việc mở rộng vẫn là vấn đề chính vì đại lý này chưa được thử nghiệm trên thực tế để quản lý hoặc mở rộng lên quy mô các giao thức DeFi chính.

Giao dịch: Con người vẫn dẫn đầu rõ rệt

Tuy nhiên, đối với các hành động phức tạp như giao dịch, kết quả đa dạng hơn nhiều. Mô hình giao dịch hiện tại dựa trên các đầu vào do con người xác định và tạo ra đầu ra dựa trên các quy tắc đã định. Machine learning đã mở rộng điều này bằng cách làm cho mô hình có thể cập nhật hành vi của mình dựa trên thông tin mới mà không cần lập trình lại một cách rõ ràng, đẩy nó tiến xa hơn vào vai trò lái. Với việc tham gia các agent hoàn toàn tự động, cấu trúc giao dịch sẽ trải qua sự thay đổi đáng kể.

Đã tổ chức một số cuộc thi giao dịch giữa các agent cũng như giữa con người và agent, kết quả cho thấy sự khác biệt lớn giữa các mô hình. Trade XYZ đã tổ chức cuộc thi giao dịch giữa con người và agent trên nền tảng của mình. Mỗi tài khoản được cung cấp vốn khởi đầu là 10,000 USD mà không có hạn chế về đòn bẩy hoặc tần suất giao dịch. Kết quả một cách áp đảo đã chỉ ra sự ưu thế zug của con người, với hiệu suất của những con người hàng đầu cao hơn 5 lần so với những agent hàng đầu.

Đồng thời, Nof1 đã tổ chức cuộc thi giao dịch giữa các mô hình agent, cho phép một số mô hình (Grok-4, GPT-5, Deepseek, Kimi, Qwen3, Claude, Gemini) cạnh tranh với nhau, thử nghiệm các cấu hình rủi ro khác nhau từ bảo toàn vốn đến đòn bẩy tối đa. Kết quả đã phơi bày một số yếu tố có thể giúp giải thích sự khác biệt trong hiệu suất:

Thời gian giữ vị thế: Có sự tương quan mạnh mẽ, các mô hình giữ vị thế trung bình từ 2-3 giờ nói chung sẽ thi đấu tốt hơn đáng kể so với các mô hình thường xuyên lật vị thế.

Kỳ vọng: Đây đo lường xem mỗi giao dịch trên trung bình của mô hình có lãi hay không. Thú vị là chỉ có 3 mô hình đứng đầu mới có kỳ vọng lãi, điều này có nghĩa là phần lớn các giao dịch trong nhiều mô hình là lỗ.

Đòn bẩy: Các mô hình chạy ở mức đòn bẩy thấp trung bình từ 6-8 lần đã được chứng minh là thể hiện tốt hơn so với các mô hình chạy với đòn bẩy trên 10 lần, mức cao sẽ tăng tốc độ mất mát.

Chiến lược gợi ý: Monk Mode là mô hình có hiệu suất tốt nhất cho đến nay, trong khi Situational Awareness có hiệu suất thấp nhất. Dựa trên đặc điểm của mô hình, điều này cho thấy việc tập trung vào quản lý rủi ro và ít nguồn thông tin bên ngoài sẽ mang lại hiệu suất tốt nhất.

Mô hình cơ bản: Grok 4.20 đã có hiệu suất đáng kể cao hơn hơn 22% so với các mô hình khác với các chiến lược gợi ý khác nhau, và là mô hình duy nhất có lợi nhuận trung bình.

Các yếu tố khác như sở thích mua và bán, quy mô giao dịch và điểm đánh giá độ tin cậy không có đủ dữ liệu hoặc đã được chứng minh không có bất kỳ mối tương quan tích cực nào với hiệu suất của mô hình. Tổng thể, kết quả cho thấy rằng agent thường hoạt động tốt hơn trong ràng buộc có định nghĩa rõ ràng, có nghĩa là con người vẫn cần rất nhiều trong việc cấu hình mục tiêu.

Làm thế nào để Đánh giá Agent

Vì agent vẫn đang ở giai đoạn sơ khai, hiện chưa có một khung đánh giá toàn diện. Hiệu suất lịch sử thường được sử dụng làm cơ sở để đánh giá agent, nhưng chúng bị ảnh hưởng bởi các yếu tố cơ bản, những yếu tố này cung cấp các dấu hiệu mạnh mẽ hơn về hiệu suất của agent.

Hiệu suất dưới nhiều biến động: Bao gồm việc kiểm soát tình hình tổn thất một cách có kỷ luật khi điều kiện trở nên tồi tệ, điều này cho thấy agent có khả năng nhận biết các yếu tố nằm ngoài chuỗi ảnh hưởng đến lợi nhuận giao dịch.

Sự minh bạch và quyền riêng tư: Cả hai bên đều có sự cân nhắc của riêng mình. Nếu agent minh bạch có thể bị sao chép giao dịch, thì về cơ bản nó sẽ không có lợi thế về chiến lược. Agent bí mật sẽ phải đối mặt với rủi ro rút tiền nội bộ từ người tạo ra, người tạo ra có thể dễ dàng bỏ chạy khỏi người dùng của mình.

Nguồn thông tin: Các nguồn dữ liệu mà agent truy cập để đưa ra quyết định rất quan trọng. Đảm bảo nguồn gốc đáng tin cậy và không phụ thuộc vào duy nhất là vô cùng quan trọng.

Bảo mật: Có các đánh giá hợp đồng thông minh và kiến trúc lưu trữ tài chính thích hợp để đảm bảo rằng có biện pháp dự phòng trong sự kiện hiện tượng Black Swan rất quan trọng.

Bước Tiếp Theo của Agent

Để áp dụng rộng rãi agent, vẫn còn rất nhiều công việc cần thực hiện về cơ sở hạ tầng. Điều này có thể tóm gọn thành những vấn đề quan trọng xoay quanh niềm tin và thực thi agent. Hành động của agent tự trị không có rào cản, đã có trường hợp quản lý vốn kém.

ERC-8004 đã ra mắt vào tháng 1 năm 2026, trở thành bảng đăng ký trên chuỗi đầu tiên, cho phép agent tự trị có thể khám phá lẫn nhau, xây dựng danh tiếng có thể xác minh và hợp tác an toàn. Đây là chìa khóa mở cửa chính của tính kết hợp DeFi, vì điểm tin cơ bản được nhúng trong chính hợp đồng thông minh, cho phép hoạt động giữa agent và giao thức mà không cần cho phép.

Điều này không thể đảm bảo rằng agent luôn hoạt động một cách không ác ý, vì vẫn có thể xảy ra các lỗ hổng an ninh như đồng minh danh tiếng và cuộc tấn công phù thủy. Do đó, vẫn còn rất nhiều không gian cần được điền đầy trong lĩnh vực bảo hiểm, an ninh, gói giữ tiền cho agent và các khía cạnh khác.

Với sự mở rộng của hoạt động agent trong DeFi, chặn đầy đủ đã trở thành một rủi ro cấu trúc. Nông trại sinh lợi là một ví dụ rõ ràng nhất, khi chiến lược trở nên phổ biến, lợi ích bị ép. Cùng một động lực có thể áp dụng cho giao dịch agent. Nếu một lượng lớn agent huấn luyện trên dữ liệu tương tự và tối ưu hóa mục tiêu tương tự, họ sẽ hội tụ trên vị thế tương tự và tín hiệu thoát khỏi tương tự.

Bài báo của Đại học Cornell vào tháng 1 năm 2026 về CoinAlg đã định rõ một phiên bản của vấn đề này. Agent minh bạch có thể bị thao túng thị trường, vì giao dịch của họ có thể dự đoán được và có thể bị chạy trước. Agent riêng tư tránh được rủi ro này nhưng mang lại rủi ro khác, nghĩa là người tạo ra giữ thông tin ưu thế với người dùng của mình và có thể trích xuất giá trị từ kiến thức bên trong mà tính không minh đã được dùng để bảo vệ.

Hoạt động của Agent chỉ sẽ tiếp tục gia tốc, cơ sở hạ tầng được đặt nền hôm nay sẽ xác định cách hoạt động của tầng lớp tài chính trên chuỗi vào giai đoạn tiếp theo. Khi việc sử dụng agent tăng, họ sẽ tự điều chỉnh và trở nên nhạy bén hơn trong việc thích nghi với sở thích của người dùng. Do đó, yếu tố chênh lệch chính sẽ tập trung vào cơ sở hạ tầng có thể tin cậy, và những yếu tố này sẽ đạt được phần thị trường lớn nhất.

Liên kết gốc

Chào mừng bạn tham gia cộng đồng chính thức của BlockBeats:

Nhóm Telegram đăng ký: https://t.me/theblockbeats

Nhóm Telegram thảo luận: https://t.me/BlockBeats_App

Tài khoản Twitter chính thức: https://twitter.com/BlockBeatsAsia