DeFi 的智能演进：从自动化到 AgentFi

well、Spark），提供稳定的 USDC 存款和安全的收益。

Yieldor 策略：面向高风险用户（需要 20,000 $ZFI 解锁）。涉及 Pendle、YieldFi、Harvest Finance 和 Wasabi，支持 LP、奖励分割、杠杆金库等复杂策略，并计划未来推出循环策略和 delta 中性产品。

空投策略

（正在开发中）：旨在最大化空投耕作机会。

AgentFi：现实路径与未来展望

毫无疑问，借贷和流动性挖矿是 AgentFi 近期最具价值且最容易落地的业务场景。这两个领域在 DeFi 生态中都较为成熟，并且由于以下共同特征，非常适合智能代理集成：

具有多个优化维度的广泛策略空间：借贷不仅限于追求高收益，还包括利率套利、杠杆循环、债务再融资、清算保护等。收益耕作涉及 APR 跟踪、LP 再平衡、自动复利和多层策略组合。
需要实时感知和响应的高度动态环境：利率、TVL、激励结构的波动、新池的推出或新协议的出现都可能改变最佳策略，需要进行动态调整。
自动化创造明显价值的执行窗口成本显著：未分配给最佳池的资金会导致机会成本；自动化可实现实时迁移。

借贷 vs 挖矿：谁更适合 AgentFi？

基于借贷的代理由于其稳定的数据结构和相对简单的策略逻辑而更加可行。Giza ARMA等项目已经上线并取得了显著成效。相比之下，流动性挖矿管理的复杂性更高：代理必须响应价格和波动性变化，跟踪费用累积，并进行动态重新分配——所有这些都需要高保真的感知、推理和链上执行。这是Theoriq等项目所要解决的核心挑战。

中长期 AgentFi 机会

Pendle收益交易：

Pendle 具有清晰的时间维度和收益率曲线，非常适合代理管理的到期展期和池间套利。其独特的结构——将资产拆分为PT（本金代币）和YT（收益代币）——使其与策略组合更加契合。PT 代表可赎回的本金（低风险），而 YT 则提供可变收益（高风险，适合挖矿和投机）。适合自动化的痛点包括：

短期池到期后（通常 1-3 个月）手动重新配置
不同资金池的收益率波动和重新分配的开销
PT 和 YT 合并时的复杂估值和对冲

AgentFi 系统将用户偏好映射到自动策略选择→分配→展期→重新部署，可以大幅提高资本效率。Pendle 的特点——有时限、可分解、动态——使其成为构建收益群 (Yield Swarm)或投资组合代理 (Portfolio Agent)系统的理想选择。如果结合意图输入（例如“10% 年利率，6 个月内可提取”）和自动化执行功能，Pendle 有望成为 AgentFi 的旗舰应用之一。

资金利率套利：

理论上收益较高的策略，但由于跨市场、跨链协调，技术难度较大。虽然链上期权领域由于定价和执行的复杂性而有所降温，但永续合约仍然是一个高度活跃的衍生品用例。AgentFi 可以实现涵盖融资利率、基差交易和对冲头寸的智能套利策略。一个功能性的 AgentFi 系统包括：

数据模块——从 DeFi 和 CEX 抓取实时融资利率和成本
决策模块——根据风险参数自适应判断开/平仓条件
执行模块——一旦满足触发条件，部署或退出仓位
投资组合模块——管理多链、多账户策略编排

挑战：

CEX API 本身并未集成到当前的链上代理中
高频交易需要低延迟执行、Gas 优化和滑点保护
复杂的套利通常需要群体式代理协调

Ethena已经实现了资金利率套利的自动化，尽管它还不是 AgentFi 原生的，但开放其模块并代理其逻辑可以将其发展成为一个去中心化的 AgentFi 系统。

质押与再质押：

虽然本质上不适合 AgentFi，但LRT 动态组合提供了一些前景。传统的质押操作简单、收益稳定、解绑周期长，这对于 AgentFi 来说过于静态。然而，更复杂的结构提供了机会：

可组合的 LST/LRT（例如 stETH、rsETH）避免处理原生解键复杂性
重新抵押+抵押品+衍生品，打造更具活力的投资组合
监控代理可以跟踪 APR、AVS 风险并进行相应的重新配置

尽管如此，重新质押仍面临系统性挑战：炒作降温、ETH 供需失衡以及缺乏用例。EigenLayer 和 Either.fi 等领先企业已开始转型。因此，质押更像是 AgentFi 的一个组件模块，而非核心应用。

风险加权资产：

基于国库券的协议不太适合 AgentFi；多资产投资组合结构显示出更大的潜力。当前的 RWA 产品专注于稳定、低方差的资产，例如美国国债，其优化空间有限（4-5% 固定年利率）、操作频率低且监管限制严格。这些特点使其不适合高频或策略密集型的自动化。然而，未来存在一些发展方向：

多资产风险加权资产组合——如果风险加权资产扩展到房地产、信贷或应收账款，用户可以申请多元化收益组合。代理可以定期重新平衡权重、管理到期日并重新部署资金。
风险加权资产作为抵押品 + 托管重用——一些协议将国库券代币化，作为借贷市场的抵押品。代理可以自动化存款、抵押品管理和收益获取。如果这些代币在 Pendle 或 Uniswap 等平台上获得流动性，代理可以利用价格/收益差异进行套利，并相应地进行资金轮换。

交换策略组成：

从意图基础到完整的 AgentFi 策略引擎。现代交换系统通过账户抽象 + 意图掩盖了 DEX 路由的复杂性，允许用户进行简单的输入。然而，这些仍然是原子级自动化，缺乏实时感知和策略驱动的逻辑。在 AgentFi 中，掉期交易成为更大规模金融操作的组成部分。例如：“分配 stETH 和 USDC 以获得最高收益”……可能涉及多跳交换、重新质押、Pendle 分割、收益耕作和利润回收——所有这些都由代理自主处理。

掉期在以下方面发挥着关键作用：

复合收益策略路由
跨市场套利/Delta中性仓位
通过动态执行和批处理来缓解滑点并防御 MEV

真正的 AgentFi 级交换代理必须支持：

策略感知
跨协议编排
资金路径优化
定时执行与风险控制

掉期代理的未来在于多策略整合、头寸再平衡和跨协议价值提取——前路漫漫。

DeFi 智能路线图：从自动化到代理网络

我们正在见证 DeFi 智能的逐步演变——从自动化工具，到意图驱动的副驾驶，再到自主金融代理。

第一阶段：自动化基础设施

这一阶段侧重于依赖规则触发和条件执行机制，实现链上基础操作的自动化。例如，根据预设的时间或价格阈值执行交易或再平衡投资组合。代表性项目包括 Gelato 和 Mimic，专注于构建底层执行框架。

第二阶段：以意图为中心的助手

这一阶段转向理解用户意图，并生成最优的执行建议。不再只是“该做什么”，而是理解“用户想要什么”，然后推荐最佳执行方式。Bankr 和 HeyElsa 等项目正是此阶段的代表，它们通过识别用户意图和优化用户体验，降低 DeFi 的复杂性。

第三阶段：AgentFi 智能代理

这一阶段标志着封闭式策略和自主链上执行的起点。智能代理可根据实时市场、用户偏好和预设策略自主感知、决策并执行，实现全天候非托管的资金管理。AgentFi 能实现无需用户逐笔授权的自动资金操作。但这也带来了安全性与信任问题，成为 AgentFi 系统设计中不可回避的关键挑战。代表项目包括 Giza ARMA、Theoriq AlphaSwarm、Almanak 和 Brahma，它们正积极实现策略执行、安全框架和模块化产品。