Глубокий отчет DWF: ИИ в DeFi показывает лучшие результаты, чем люди в оптимизации доходности, но сложные сделки все еще отстают в 5 раз
Оригинальный заголовок: Заберут ли агенты контроль над DeFi?
Исходный источник: DWF Ventures
Оригинальный текст: Deep Tide TechFlow
Основные моменты
Автоматизация и деятельность агентов в настоящее время составляют около 19% всех цепочных операций, но подлинная сквозная автономия еще не достигнута.
В узких, четко определенных случаях использования, таких как оптимизация доходности, агенты показали результаты, превосходящие результаты людей и ботов. Однако для многогранных действий, таких как торговля, люди превосходят агентов.
Среди агентов наибольшее влияние на результаты торговли оказывают выбор модели и управление рисками.
По мере широкого внедрения агентов возникает ряд рисков, связанных с доверием и выполнением, включая атаки "ведьм", перегруженность стратегиями и компромиссы в отношении конфиденциальности.
Непрерывный рост активности агентов
За последний год активность агентов неуклонно росла, увеличивались как объем торгов, так и количество сделок. Мы наблюдали, как протокол x402 от Coinbase стал лидером значительных разработок, к которому также присоединились такие игроки, как Visa, Stripe и Google, чтобы запустить свои собственные стандарты. Большая часть инфраструктуры, которая сейчас строится, направлена на обслуживание двух типов сценариев: каналы между агентами или вызовы агентов, инициируемые людьми.
Несмотря на то, что торговля стейблкоинами получила широкую поддержку, текущая инфраструктура по-прежнему опирается на традиционные платежные шлюзы в качестве базового слоя, что означает, что она по-прежнему зависит от централизованных контрагентов. Поэтому «полностью автономный» финальный этап, когда агенты могут самостоятельно финансироваться, самостоятельно выполнять задачи и непрерывно оптимизироваться в зависимости от изменяющихся условий, еще не реализован.
Агенты не совсем новые для DeFi. На протяжении многих лет в цепочных протоколах использовались боты для автоматизации, захвата MEV или получения избыточной прибыли, которую невозможно реализовать без кода. Эти системы очень хорошо работают в условиях четко определенных параметров, которые не часто меняются и не требуют дополнительного контроля.
Однако со временем рынок стал более сложным. Здесь мы видим, как следующее поколение агентов выходит на арену, и в последние месяцы деятельность на цепочке становится полигоном для таких разработок.
Фактическая эффективность агентов
Согласно отчетам, деятельность агентов выросла в геометрической прогрессии, с момента 2025 года было запущено более 17 000 агентов. Общая сумма автоматизации/деятельности агентов, по оценкам, охватывает более 19% всей деятельности на цепочке. Это неудивительно, поскольку, по оценкам, более 76% объема перевода стейблкоинов генерируется ботами. Это указывает на то, что существует значительный потенциал для роста деятельности агентов в DeFi.
Автономия агентов существует на широком спектре, от похожих на чат-ботов интерфейсов, которые требуют высокого уровня человеческого контроля, до агентов, которые могут формулировать стратегии на основе вводимых целей и адаптироваться к рыночным условиям. По сравнению с ботами, агенты обладают рядом ключевых преимуществ, включая способность реагировать на новую информацию и выполнять ее в миллисекундах, а также способность расширять охват до тысяч рынков, сохраняя при этом ту же строгость.
В настоящее время большинство агентов все еще находятся на уровне от аналитика до второго пилота, поскольку большинство из них все еще находятся на стадии тестирования.
Оптимизация доходности: Агенты работают исключительно эффективно
Обеспечение ликвидности — это область, где автоматизация широко применяется, при этом общий объем средств, привлеченных агентами, превышает 39 миллионов долларов. Этот показатель в основном отражает активы, непосредственно депонированные пользователями в агенты, за исключением капитала, направляемого через хранилища.
Giza Tech — один из крупнейших протоколов в этой области, который в конце прошлого года запустил первое агентское приложение ARMA, направленное на повышение доходности для основных протоколов DeFi. Он привлек более 19 миллионов долларов управляемых активов и сгенерировал более 4 миллиардов долларов объема торгов агентов.
Высокое соотношение объема торгов к общему объему управляемых активов указывает на то, что агенты часто перераспределяют капитал, что позволяет получать более высокую доходность. После того, как капитал внесен в контракт, его выполнение автоматизируется, предоставляя пользователям простой интерфейс с одним щелчком, который почти не требует контроля.
Эффективность ARMA измеримо исключительна, генерируя доходность в размере более 9,75% в годовом исчислении для USDC. Даже с учетом дополнительных сборов за перебалансировку и 10% комиссионных агента, доходность по-прежнему превышает доходность обычного кредитования на Aave или Morpho. Тем не менее, масштабируемость остается ключевой проблемой, поскольку эти агенты еще не были проверены в бою на способность управлять или масштабироваться до размеров крупных протоколов DeFi.
Торговля: Человечество значительно опережает
Однако для более сложных действий, таких как торговля, результаты гораздо более разнообразны. Текущие модели торговли работают на основе данных, определенных человеком, и предоставляют результаты в соответствии с заранее заданными правилами. Машинное обучение расширяет это, позволяя моделям обновлять свое поведение на основе новой информации без явной перепрограммирования, продвигая их к роли второго пилота. Ландшафт торговли претерпит значительные изменения с внедрением полностью автономных агентов.
Между агентами и между людьми и агентами было проведено несколько торговых соревнований, которые выявили существенные различия между моделями. Компания Trade XYZ провела на своей платформе конкурс по торговле акциями, в котором люди соревновались с агентами. У каждого счета был начальный капитал в размере 10 000 долларов США, без ограничений по уровню кредитного плеча или частоте торговли. Результаты в подавляющем большинстве случаев благоприятствовали людям, при этом лучшие результаты людей превышали результаты лучших агентов более чем в пять раз.
Тем временем, Nof1 провел торговое соревнование между моделями, позволив нескольким моделям (Grok-4, GPT-5, Deepseek, Kimi, Qwen3, Claude, Gemini) соревноваться друг с другом, тестируя различные конфигурации риска от сохранения капитала до максимального левериджа. Результаты выявили несколько факторов, которые могут помочь объяснить различия в результатах:
Время удержания: Существует сильная корреляция, при этом модели, удерживающие позиции в среднем 2-3 часа, значительно превосходят те, которые часто меняют позиции.
Ожидаемое значение: Это показывает, зарабатывают ли модели в среднем на каждой сделке. Интересно, что только три лучших модели имели положительное ожидаемое значение, что указывает на то, что у большинства моделей было больше проигрышных сделок, чем выигрышных.
Кредитное плечо: Средний уровень левериджа в 6-8 раз оказался более эффективным, чем модели с левериджем более 10 раз, поскольку высокие уровни ускоряют потери.
Стратегии выполнения: Модель «Режим монаха» пока что показывает наилучшие результаты, в то время как «Ситуативное осознание» показало худшие результаты. На основании характеристик моделей можно сделать вывод, что акцент на управление рисками и меньшее количество внешних источников приводит к лучшим результатам.
Базовые модели: Grok 4.20 значительно превзошел другие модели более чем на 22% при использовании различных стратегий запросов и был единственной моделью, которая в среднем показала прибыль.
Другие факторы, такие как предпочтения в отношении длинных/коротких позиций, размеры сделок и коэффициенты уверенности, не имели достаточного количества данных или не имели никакой положительной корреляции с производительностью модели. В целом, результаты показывают, что агенты, как правило, показывают лучшую производительность в рамках четко определенных ограничений, что предполагает, что люди по-прежнему очень нужны для настройки целей.
Как оценивать агентов
Учитывая, что агенты все еще находятся на ранних стадиях, в настоящее время нет всеобъемлющей системы оценки. Историческая производительность часто используется в качестве эталона для оценки агентов, но на нее влияют основные факторы, которые дают более сильные сигналы о надежной производительности агента.
Результативность при разной волатильности: Это включает в себя дисциплинированный контроль потерь, когда условия ухудшаются, что указывает на то, что агенты могут выявлять внецепочечные факторы, влияющие на прибыльность торговли.
Прозрачность против. Конфиденциальность: У обеих сторон есть свои компромиссы. Прозрачные агенты, если их можно активно копировать в сделках, по сути, не имеют стратегического преимущества. Частные агенты подвержены риску внутреннего изъятия со стороны создателей, которые могут легко опережать своих собственных пользователей.
Источники информации: Источники данных, к которым обращаются агенты, имеют решающее значение для определения того, как агенты принимают решения. Крайне важно обеспечить надежность источников и их независимость.
Безопасность: Для обеспечения резервных мер на случай событий "черного лебедя" необходимо проводить аудит смарт-контрактов и создавать соответствующие структуры для хранения средств.
Следующие шаги для агентов
Для массового внедрения агентов предстоит еще многое сделать в плане инфраструктуры. Это сводится к ключевым вопросам доверия и выполнения агентов. Автономные агенты работают без ограничений, и уже появились случаи плохого управления фондами.
ERC-8004 планируется запустить в январе 2026 года, став первым реестром на блокчейне, который позволит автономным агентам находить друг друга, устанавливать проверяемую репутацию и безопасно сотрудничать. Это ключевой элемент для композиционности DeFi, поскольку оценки доверия встроены в сами смарт-контракты, что позволяет проводить операции без разрешения между агентами и протоколами.
Это не гарантирует, что агенты всегда будут действовать незлобно, поскольку все еще могут возникать уязвимости, такие как сговор с репутацией и атаки ведьм. Поэтому остается значительное пространство для заполнения таких областей, как страхование, безопасность и экономическая ставка агентов.
По мере расширения деятельности агентов в DeFi, перенаселение стратегий становится структурным риском. Фарминг доходности является наиболее очевидным примером, поскольку доходность сжимается с распространением стратегий. Та же динамика может применяться к торговле агентами. Если большое количество агентов обучаются на похожих данных и оптимизируются для достижения похожих целей, они будут сходиться на похожих позициях и на похожих сигналах выхода.
Статья CoinAlg, опубликованная Корнеллским университетом в январе 2026 года, формализует одну из версий этой проблемы. Прозрачные агенты могут быть предметом арбитража, поскольку их сделки предсказуемы и могут быть выполнены до них. Частные агенты избегают этого риска, но вводят другой риск, когда создатели сохраняют информационные преимущества перед своими пользователями и могут извлекать выгоду за счет непрозрачности из внутренней информации, которая должна была быть защищена.
Деятельность агентов будет только ускоряться, и инфраструктура, созданная сегодня, определит, как будут функционировать финансы в цепочке в следующем этапе. По мере увеличения использования агентов они будут самоитерироваться и становиться более опытными в адаптации к предпочтениям пользователей. Поэтому основным дифференцирующим фактором станет заслуживающая доверия инфраструктура, которая займет наибольшую долю рынка.
Вам также может понравиться

Как сбалансировать риск и доходность в DeFi?

Теория Тома Ли об Ethereum: Почему человек, который предсказал последний цикл, удваивает ставки на Bitmine
Том Ли становится одним из самых влиятельных сторонников Ethereum. От Fundstrat до Bitmine, его теория об Ethereum сочетает в себе доходность от стейкинга, накопление в казначействе и долгосрочную стоимость сети. Вот почему "Том Ли и Ethereum" стала одной из самых обсуждаемых тем в мире криптовалют.

Наваль лично выходит на сцену: Историческое столкновение обычных людей и венчурного капитала

a16z Крипто: 9 графиков для понимания эволюционных трендов стейблкоинов

Опровержение "Конец криптовалюты" Ян Хайпо

Может ли фен заработать 34 000 долларов? Интерпретация парадокса рефлексивности предсказательных рынков

Основатель 6MV: В 2026 году наступит «важный переломный момент» для криптоинвестиций

Abraxas Capital выпускает 2,89 миллиарда USDT: Увеличение ликвидности или просто дополнительный арбитраж стейблкоинов?
Abraxas Capital только получил 2,89 миллиарда долларов в виде только что отчеканенных USDT от Tether. Является ли это бычьим вливанием ликвидности на крипторынки, или это обычная практика для гиганта арбитража стейблкоинов? Мы анализируем данные и вероятное влияние на Bitcoin, альткоины и DeFi.

Виртуальный инвестор из мира криптовалют сказал, что ИИ слишком безумен, и они очень консервативны

История развития алгоритмов контрактов: Десятилетие бессрочных контрактов: занавес ещё не опустился

Новости о биткоин-ETF сегодня: приток средств в размере 2,1 млрд долларов свидетельствует о высоком институциональном спросе на BTC
Согласно новостям о биткоин-ETF, приток средств составил 2,1 млрд долларов в течение 8 дней подряд, что стало одной из самых сильных серий накопления средств за последнее время. Вот что означают последние новости о биткоин-ETF для цены BTC и стоит ли ожидать пробоя уровня в 80 000 долларов.

Маск, которого выгнал PayPal, стремится вернуться на рынок криптовалют

Майкл Сейлор: Зима закончилась – он прав? 5 ключевых данных (2026)
Майкл Сейлор написал в Твиттере вчера «Зима прошла». Это кратко. Это смело. И это заставило мир криптовалют заговорить.
Но прав ли он? Или это просто еще один генеральный директор, который расхваливает свои акции?
Давайте посмотрим на данные. Давайте будем объективны. Давайте посмотрим, действительно ли лед растаял.

Приложение WEEX Bubbles теперь доступно. Визуализация рынка криптовалют в одном взгляде
WEEX Bubbles — это автономное приложение, разработанное для того, чтобы помочь пользователям быстро понять сложные движения рынка криптовалют с помощью интуитивно понятной визуализации пузырьков.

Соучредитель Polygon Сандип: Запись после взрыва цепного моста

Значительное обновление веб-версии: Более 10 расширенных стилей диаграмм для более глубокого анализа рынка.
Для предоставления более мощных и профессиональных инструментов анализа компания WEEX выпустила масштабное обновление своих веб-графиков для торговли — теперь они поддерживают до 14 расширенных стилей графиков.

Утренний отчет | Aethir заключает контракт с компанией Axe Compute на сумму 260 миллионов долларов; New Fire Technology приобретает торговую команду Avenir Group; торговый объем Polymarket превышен Kalshi

Прогноз Цены Биткойна: Крупная Ставка Blackrock на Рынок
BlackRock делает крупнейшую ставку на биткойн, размещая $871 миллионов в ETF за неделю. На фоне волатильности, BTC удерживает…
Как сбалансировать риск и доходность в DeFi?
Теория Тома Ли об Ethereum: Почему человек, который предсказал последний цикл, удваивает ставки на Bitmine
Том Ли становится одним из самых влиятельных сторонников Ethereum. От Fundstrat до Bitmine, его теория об Ethereum сочетает в себе доходность от стейкинга, накопление в казначействе и долгосрочную стоимость сети. Вот почему "Том Ли и Ethereum" стала одной из самых обсуждаемых тем в мире криптовалют.






