编按：当 DeFi 的世界复杂到连专业使用者都难以掌控时，我们究竟如何把主动权交还给普通人？

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本篇来自 Lemniscap 的研究文章，系统整理了「智慧代理金融」的兴起脉络与现实困境。从 &milo、Meridian 到 SendAI、The Hive，这些早期产品展示了 AI 如何成为链上交互的新接口，也暴露了其在执行可靠性、权限安全与验证机制上的巨大缺口。作者指出，DeFi 想迈向下一个阶段，关键不在更聪明的模型，而是在更可信的底层结构——让代理的每一次行动都可验证、可追溯、可信任。

这不仅是技术演进的转捩点，也是一场关于信任重构的实验。如文中所言：DeFi 的下一个里程碑，不是更大的规模，而是对自动化的信任。

到 2025 年，DeFi 已经和早期的模样完全不同。

数据本身就能说明一切：机构资金单季流入超过 100 亿美元，分布在数十条链上的活跃协议数量突破 3000 个。全网 DeFi 协议的总锁仓量在 2025 年达到 1,600 亿美元，年增 41%；DEX 与 Perps 的累积交易量更是以「兆」为计。

随著 DeFi 的体量变大，能做的事情越来越多，但复杂度也急遽上升。大多数人根本无法跟上链上发生的一切。如果我们希望更多人能把握这些新机会，就必须建立能让使用者更轻松做出正确决策的工具──而这正是未来的发展方向。

同时，AI 已逐渐融入日常生活，人们开始养成围绕自动化的新习惯。这一趋势催生出「智慧代理金融」（Agentic Finance）－由智慧代理来处理金融作业的导航与执行。

即便是像 Comet 这样基于浏览器的简单代理，也展示了这类工具的快速演进。当你透过浏览器代理执行一笔 DeFi 操作（正如 SendAI 创始人 Yash 分享的范例），你就能看到智慧代理金融的潜力。

这个愿景其实很直观：你不再需要翻找各种仪表板或 X 上的长帖，只需告诉 AI 你想实现的目标，它就能自动帮你完成后续步骤。

目前正在出现两类智慧型代理：

一类是 Copilots，它们引导使用者在整个 DeFi 世界中做出决策；另一类是 Quant Agents，则更偏向专业自动化策略执行，相当于「自动驾驶（Autopilots）」。

两者都还处于早期阶段，也都存在缺陷，但它们共同指向一个新的方向——一种全然不同的、由 AI 驱动的 DeFi 交互方式。

身为「副驾驶」的智慧型代理

可以把这些智慧代理人想像你的个人助理。你不再需要翻看图表或在不同协议间跳转，只需用自然语言提问，例如：「现在最热门的代币有哪些？」或「哪里收益最高？」，代理就能直接回答并给出下一步建议——就像一个随叫随到、知识丰富的朋友。

以 &milo 为例，它的副驾驶模式能协助你做出投资决策、进行资产再平衡、获取投资组合洞察——让你在保持掌控的同时，省去繁琐操作。

借助自然语言解释与智慧提示，&milo 能帮助使用者理解部位、比较收益机会，而不必在各种仪表板中翻找资料。它展示了副驾驶型代理从简单的聊天助手逐步演进为功能完整的 DeFi 向导的雏形。

为了观察这些代理在实际操作中的表现，我们试用了几款最新发布的产品，亲身体验它们处理真实 DeFi 任务的能力。

结果显示，这些代理仍有限制。例如，它能成功识别热门代币，但无法顺利执行买入操作；还出现了两笔交易失败，系统提示“余额不足”，尽管帐户中实际上有足够的 SOL 用于支付手续费。

类似的平台 The Hive 则采用了不同路径——它将多个 DeFi 代理组成一个“蜂群”，能协同完成跨链、收益策略、清算防御等复杂任务，所有操作都通过一个简洁的聊天界面协调执行。这种由专用代理组成的网络，可以用自然语言指令完成多步骤的链上操作。

我们用 The Hive 测试了相同的买入指令。系统确实识别出了热门代币 WEED，但在执行购买时却传回了错误的合约地址。

整体来看，Milo 展示如何将投资组合管理工具整合进一个流畅流程，而 The Hive 则在探索如何让多个专门代理协同工作。随著智慧代理能力的提升，它们也开始出现更明显的分工。

例如，Meridian 专注于另一端的用户群——帮助初学者踏出进入 DeFi 的第一步。它采用行动端优先设计，配合清晰的提示，让换币、质押或查询收益等基础操作更易上手。

Meridian 在这些核心任务上表现流畅、执行迅速，更重要的是，它非常清楚自身边界。当使用者要求它执行超出范围的操作时，它会解释原因，而不是盲目尝试——这种「诚实」，让它成为新手探索链上世界的可靠起点。

Meridian 创办人 Benedict 解释：

要让它们可靠地处理更复杂的流程——例如提供流动性、管理杠杆仓位等——仍然需要进一步改进。

正如 Solana 基金会 AI 负责人 Rishin Sharma 所指出的：

一个正在成形的典型案例来自 SendAI。它本身并不是量化代理，而是一套让他人能够创造这些代理的工具包。其为 Solana 设计的「Agent Kit」支援超过 60 种自主操作，包括代币兑换、新资产发行、借贷管理等，并可直接与 Jupiter、Metaplex、Raydium 等主流协议互动。

换句话说，它为开发者提供了一个「轨道系统」，让他们能将决策模型直接连接到链上执行。

SendAI 创办人 Yash 清楚地概括了他们的愿景：

而对于更偏好自订系统的「进阶玩家」，Unblinked 提供了一个由 AI 驱动的策略实验环境。它就像交易领域的 Cursor：使用者可以先勾勒出自己的策略想法，在安全的沙盒环境中运作和最佳化，再决定是否投入真金白银。

还有一些平台选择同时呼叫多种代理协作完成任务。

例如 Almanak 将「程式设计代理」与「回测代理」结合：使用者以自然语言描述策略，AI 会自动产生生产级程式码，并以超过 1 万次蒙特卡罗模拟回测，最终产生一份「上场即战」的策略成果。

最后，还有团队将注意力放在即时市场优势上。

Giza 的 ARMA 代理 会在各借贷协议之间主动调配资金，以最大化稳定币收益。与其让资金停留在单一池子中，ARMA 会持续监控利率、流动性与 Gas 成本，并动态移动资产。其旗舰代理已管理超过 1700 万美元 的资金，宣称收益率比静态持仓高出 83%。

整体而言，这些量化代理让时间成本大幅降低，也让一般使用者能接触到原本属于专业量化团队的复杂策略。但同时，它们也揭示了自动化的脆弱性：当数据延迟、协议暂停、或市场出现剧烈波动时，代理商仍可能「绊倒」。

换句话说，它们确实能让你更快，但还远远称不上「无敌」。

他们的难题所在

与当下的智能代理相处一段时间后，你会发现一些相似的问题：它们有时会建议执行已不存在的操作，比如一个尝试过错流动池；它们早已依赖的数据往往滞后一天结束

权限管理也十分笨拙－要么使用者必须授予整个钱包的完全存取权，要么就得手动批准每一步细微操作。测试环节同样肤浅，模拟环境难以真实还原链上突发流动性变化或治理参数调整等「现实混乱」。

其中最严重的问题之一是：这些代理人几乎都像「黑箱」运作。

使用者无法知道它读取了哪些输入、如何权衡选项、是否检查了即时状态，也不知道为什么会选择执行某笔特定交易。没有签章验证的操作记录，无法核对「承诺的结果」与「实际执行」的一致性。

使用者只能一边使用，一边「看护」自动化过程－不仅效率低，也让效能难以评估。

如果没有一套能验证决策、证明行动确实遵守既定策略的机制，使用者永远无法区分「可靠的系统」与「包装精美的行销」。

对于更大规模的资本而言，DeFi 平台必须从「相信我们」转变为「请你验证」。这也是建立「可审计、可治理、可信赖」的智慧代理金融基础设施的关键转折点。

基础设施缺口

核心问题在于目前的系统缺乏让代理人在大规模场景中保持可信、一致与安全的基础工具。要解决这一点，我们需要能够验证代理行为、确认执行结果，并在所有环境中遵循统一规则的基础设施。唯有如此，人们才会放心把真金白银交给它们。

不过，大多数使用者其实并不关心代理的「思考过程」，他们只想确认输出结果是正确的、经过验证的、且在安全边界内。在建立信任方面，「可验证的可靠性」比「可见性」更重要。

这正是「可验证可靠性（Verifiable Reliability）」的意义。代理不必记录每一步内部操作，但应在明确的策略与合理检查下运行：设定支出上限、执行时间窗口、关键操作前的确认节点等。

在底层，这些规则可透过 可信赖执行环境（TEE）或类似系统来保障－无需暴露全部细节，也能证明代理确实遵守了边界。结果就是：在需要时能被审计的输出，以及让一般使用者能立即信任的操作。

这种验证层并不必「一刀切」。日常场景可采用轻量化的安全防护与标准化指标；而高风险或机构级场景，则可要求更强的证明与正式验证。关键是－每一层基础设施都应提供与其风险等级相符、可度量的可靠性。

让协定为代理做好准备

接下来要补上的环节，就是让协定「对代理友善」。

目前多数 DeFi 协定并未为智慧型代理而设计。它们需要提供更稳定、更安全的执行介面：可以预览操作、安全重试、并基于一致的资料结构进行执行。权限设计也应「限定范围」，而非「全权开放」，让代理在明确边界内行事，而非掌控整个钱包。

在这些基础缺失的情况下，再智慧的代理框架也会被脆弱的底层「绊倒」。一旦这些地基完善，使用者无需再手动监控自动化进程；开发团队可减少排错时间、集中精力创新；不同服务商的执行结果也能因共享基准而具备可比性——不再只是宣传口号。

必须改变的部分

解其实并不复杂：让代理可验证（Provable），让协定为代理程式准备好（Agent-ready）。在代理与钱包之间增加策略层，并要求所有执行过程可追溯、可验证，而非「黑箱运行」。

例如，Termina 的 SVM 引擎 正是基于这个理念建构──它为 AI 代理提供真正的 Solana 执行环境，让代理能基于链上资料建模、决策与学习。同时，协议方应开放可「干跑（dry-run）」的操作接口，明确的错误代码、可安全重试机制、核心资料结构（部位、费用、健康度）的一致性，以及基于会话（Session）的权限控制。

当这些功能落地，使用者就能摆脱「照顾」代理的负担；团队能减少系统故障；机构投资人也终于能获得他们需要的安全护栏与可验证证明。

现实时间表

未来六个月内，预计改进最快的将是「副驾驶型」代理。更完善的数据管线将提升它们在日常使用情境中的可靠性。

在一年内，随著测试标准的增强，代理将能跨协议协调执行，人类只需批准关键步骤。从长远来看，随著基础设施成熟，智慧代理可能会逐渐模糊为 DeFi 的预设互动层——不再是单独的「工具」，而成为人们日常与金融系统互动的主要方式。

结语

「智慧代理金融」（Agentic Finance）正在降低参与门槛，让自动化不再只是专家的专属工具。但要真正大规模运作，它还需要更好的「地基」：即时资料、更安全的权限机制、更强的测试体系，以及更透明的执行结果。

仅靠更聪明的 AI 并不能解决这些问题。真正的进步，将来自底层结构的完善。

DeFi 的下一个里程碑，不仅是规模的成长，而是－对自动化的信任。而这一天，只有当 AI 代理不再只是展示用的「概念演示」，而是变成真正可靠的执行者时，才会真正到来。

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