Подробный отчет DWF: ИИ превосходит людей в оптимизации урожайности в DeFi, но сложные транзакции все еще отстают в 5 раз
Оригинальный заголовок статьи: Заберут ли агенты контроль над DeFi?
Исходный источник: DWF Ventures
Перевод от: DeepFlow Tech
Основные моменты
В настоящее время на автоматизацию и деятельность агентов приходится около 19% всей цепочки активности, но подлинная сквозная автономия еще не достигнута.
В узких, четко определенных случаях использования, таких как оптимизация доходности, агенты показали лучшую производительность, чем люди и боты. Однако в случае действий, связанных с несколькими аспектами, такими как торговля, люди показывают лучшие результаты, чем агенты.
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 типа "сэндвич", перегруженность стратегий и компромиссы в отношении конфиденциальности.
Продолжающийся рост активности агентов
За последний год активность агентов неуклонно росла, увеличивались как объем, так и количество транзакций. Мы наблюдали значительные изменения, вызванные протоколом x402 от Coinbase, к которому присоединились такие компании, как Visa, Stripe и Google, чтобы представить 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 транзакции со стейблкоинами получили 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 конечное состояние "полной автономии", при котором агенты могут самостоятельно финансироваться, самостоятельно выполнять действия и непрерывно оптимизироваться в зависимости от изменяющихся условий, еще не достигнуто.

Агенты не совсем незнакомы с DeFi. На протяжении многих лет автоматизация с помощью ботов в цепочечных протоколах позволяла получать MEV или достигать значительных результатов, которые были бы невозможны без кода. Эти системы работали очень хорошо в условиях четко определенных параметров, которые не часто меняются и не требуют дополнительного контроля.
Однако со временем рынок стал все более сложным. Именно здесь мы видим выход нового поколения агентов, и последние несколько месяцев в цепочке служат экспериментальной площадкой для такой деятельности.
Производительность агентов в действии
Согласно сообщениям, активность агентов наблюдала экспоненциальный рост, с запуском более 17 000 агентов с 2025 года. Общая сумма автоматизации/активности агентов, по оценкам, охватывает более 19% всех цепочных активностей. Это неудивительно, поскольку более 76% объема переводов стейблкоинов, по оценкам, генерируется ботами. Это указывает на значительный потенциал роста активности агентов в DeFi.
Агенты демонстрируют широкий спектр автономии, от чат-ботов, требующих высокого уровня человеческого контроля, до агентов, способных формулировать рыночно-адаптивные стратегии на основе целевых входов. По сравнению с ботами, агенты обладают рядом ключевых преимуществ, включая возможность реагировать и выполнять новую информацию в течение миллисекунд и расширять охват до тысяч рынков, сохраняя при этом тот же уровень строгости.
В настоящее время большинство агентов все еще находятся на уровне от аналитика до второго пилота, поскольку многие из них все еще находятся на стадии тестирования.

Оптимизация доходности: Впечатляющая производительность агентов
Предоставление ликвидности было областью, где автоматизация была широко распространена, при этом общий объем TVL, удерживаемый агентами, превысил 39 миллионов долларов. Этот показатель в первую очередь измеряет активы, напрямую депонированные пользователями в агентства, но не включает капитал, направляемый через казначейства.
Giza Tech является одним из крупнейших протоколов в этой области и в конце прошлого года запустила первое приложение-агент ARMA, направленное на повышение доходности для основных протоколов DeFi. Она привлекла более 19 миллионов долларов в управляемых активах и сгенерировала более 40 миллиардов долларов объема торговли агентов.
Высокое соотношение объема торговли к управляемым активам указывает на то, что агенты часто перераспределяют капитал, что позволяет получать более высокую доходность. После депонирования капитала в контракт выполнение автоматизируется, предоставляя пользователям простой опыт одного клика, требующий минимального контроля.
Эффективность ARMA количественно превосходна, генерируя более 9,75% годовой доходности для USDC. Даже с учетом дополнительных сборов за перебалансировку и 10% комиссии за результаты работы агента, доходность превышает обычные ставки по займам на Aave или Morpho. Однако масштабируемость остается ключевой проблемой, поскольку эти агенты еще не были проверены в бою на способность управлять или масштабироваться до размеров крупных протоколов DeFi.
Транзакция: Человеческий фактор играет важную роль
Однако для более сложных действий, таких как транзакции, результаты гораздо более разнообразны. Текущая модель транзакции работает на основе данных, определенных человеком, и предоставляет результаты в соответствии с заданными правилами. Машинное обучение продвинуло эту модель, позволив ей обновлять свое поведение на основе новой информации без явной перепрограммирования, приближая ее к роли второго пилота. С присоединением полностью автономных агентов ландшафт транзакций готов к значительному изменению.
Между агентами, а также между людьми и агентами было проведено несколько соревнований, выявивших значительные различия в производительности моделей. Торговая платформа XYZ провела конкурс сделок человека против агента по акциям, котирующимся на ее платформе. На каждом счете было начальный капитал в размере 10 000 долларов США без ограничений по уровню кредитного плеча или частоте торговли. Результаты в подавляющем большинстве случаев были в пользу людей, причем лучшие участники из числа людей показали результаты, в 5 раз превышающие результаты лучших агентов.
Тем временем Nof1 провел конкурс между моделями, в котором несколько моделей (Grok-4, GPT-5, Deepseek, Kimi, Qwen3, Claude, Gemini) соревновались друг с другом, тестируя различные профили риска от сохранения капитала до максимального кредитного плеча. Результаты выявили несколько факторов, которые могут помочь объяснить различия в результатах:
Время удержания позиции: Существует сильная корреляция, при которой модели, удерживающие каждую позицию в среднем в течение 2-3 часов, показывают значительно лучшие результаты, чем модели с частой ротацией.
Ожидание: Это показывает, является ли модель прибыльной в среднем за каждую сделку. Интересно, что положительную ожидаемую прибыль имели только 3 лучшие модели, что указывает на то, что у большинства моделей проигрышных сделок было больше, чем выигрышных.
Кредитное плечо: Модели, работающие со средним низким кредитным плечом в 6-8 раз, показали лучшую производительность, чем те, которые работают с кредитным плечом более 10 раз, поскольку высокие уровни ускоряют потери.
Советы по стратегии: Модель "Режим монаха" пока что является самой успешной, в то время как модель "Ситуативное осознание" показала худшую производительность. На основе характеристик моделей видно, что акцент на управление рисками и меньшее количество внешних входов приводит к лучшей производительности.
Базовая модель: Grok 4.20 значительно превзошел другие модели более чем на 22% по различным стратегическим подсказкам и был единственной моделью, которая была постоянно прибыльной.
Другие факторы, такие как предпочтение длинных/коротких позиций, размер сделки и рейтинг надежности, не имели достаточных данных или не показали никакой положительной корреляции с производительностью модели. В целом, результаты показывают, что агенты часто работают лучше в рамках четко определенного ограничения, что подразумевает, что человеческий контроль по-прежнему очень необходим при распределении целевых показателей.

Оценка агента
Учитывая, что агенты все еще находятся на ранних стадиях, в настоящее время нет всеобъемлющей системы оценки. Историческая эффективность часто используется в качестве эталона для оценки агента, но на нее влияют фундаментальные факторы, которые дают более сильные указания на надежную работу агента.
Эффективность при разной волатильности: Это включает в себя дисциплинированный контроль потерь, когда условия ухудшаются, что указывает на то, что агент может выявлять внецепочечные факторы, влияющие на прибыльность торговли.
Прозрачность против. Конфиденциальность: У обеих сторон есть свои компромиссы. Прозрачный агент, если он может быть обмениваемым путем репликации, по сути, не имеет стратегического преимущества. Частный агент сталкивается с риском опережения создателя, когда создатель может легко опережать своих собственных пользователей.
Источник информации: Источники данных, к которым обращается агент, имеют решающее значение для определения того, как агент принимает решения. Крайне важно обеспечить надежность источников и отсутствие зависимости от одного источника.
Безопасность: Проведение аудита смарт-контрактов и создание соответствующей архитектуры хранения средств для обеспечения резервных мер на случай непредвиденных обстоятельств имеют решающее значение.
Следующие шаги для агентов
Для массового внедрения агентов еще предстоит проделать большую работу в области инфраструктуры. Это можно свести к ключевым проблемам, связанным с доверием к агентам и их выполнением. Действия автономных агентов не ограничены, и уже появились случаи плохого управления фондами.
ERC-8004 был запущен в январе 2026 года и стал первым реестром на блокчейне, который позволяет автономным агентам находить друг друга, устанавливать проверяемую репутацию и безопасно сотрудничать. Это ключевой шаг к композиционности DeFi, поскольку оценки доверия встроены в сам смарт-контракт, что позволяет агентам и протоколам взаимодействовать без разрешения.
Однако это не гарантирует, что агенты всегда будут действовать незлобно, поскольку все еще могут возникать уязвимости в системе безопасности, такие как сговор по репутации и атаки типа "Сайбл". Поэтому все еще существует значительный пробел, который необходимо заполнить в плане страхования, безопасности и экономической ставки агентов.
По мере расширения деятельности агентов DeFi перегруженность стратегий стала структурным риском. Ферма доходов является наиболее очевидным прецедентом, когда по мере распространения стратегий доходность сжимается. Аналогичная динамика может применяться к торговле агентами. Если многие агенты обучаются на похожих данных и оптимизируются для достижения похожих целей, они будут сходиться на похожих позициях и на похожих выходных сигналах.
Версия этой проблемы была сформулирована в статье CoinAlg от января 2026 года из Корнеллского университета. Прозрачные агенты подвержены арбитражу, поскольку их сделки предсказуемы и могут быть выполнены заранее. Частные агенты снижают этот риск, но вводят другой, при котором создатели сохраняют информационное преимущество перед своими пользователями и могут извлекать выгоду из непрозрачности, которая изначально была предназначена для защиты внутренних знаний.
Деятельность агентов будет только ускоряться, и инфраструктура, созданная сегодня, определит, как будет функционировать следующий этап финансов в цепочке блоков. С увеличением использования агентов, они будут самоитерироваться и становиться более чувствительными к адаптации к предпочтениям пользователей. Поэтому основным дифференцирующим фактором станет доверенная инфраструктура, которая получит наибольшую долю рынка.
Ссылка на оригинальную статью
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.
