作者：0xjacobzhao 及 ChatGPT 4o

感谢 Lex Sokolin（Generative Ventures）、Stepan Gershuni（cyber.fund）与 Advait Jayant（Aivos Labs）对本文提出的宝贵建议。撰写过程中亦征询了 Giza、Theoriq、Olas、HeyElsa、Almanak、Brahma.fi 等项目团队的意见反馈。本文力求内容客观、表述准确，由于部分观点涉及主观判断，难免存在偏差，敬请读者批判性阅读并予以理解。

在当前的加密行业中，稳定币支付与 DeFi 应用是少数已被验证具备真实需求与长期价值的赛道。与此同时，百花齐放的Agent 正逐渐成为 AI 产业中面向用户界面的实际落地形式，成为连接 AI 能力与用户需求的关键中间层。

在 Crypto 与 AI 的融合领域，尤其是在 AI 技术反哺 Crypto 应用的方向上，当前探索主要集中于三个典型场景：

1. 对话交互型 Agent：以聊天、陪伴、助理类为主，尽管多数仍为通用大模型的套壳，但因开发门槛低交互自然，叠加通证激励，成为最早推向市场获取用户关注的形态。

2. 信息整合型 Agent：聚焦线上与链上信息的智能整合。Kaito、AIXBT 等在线上但非链上的信息搜索整合领域已取得成功，而链上数据整合方向仍处于探索阶段尚无明显跑出项目。

3. 策略执行型 Agent：以稳定币支付与 DeFi 策略执行为核心延展出 Agent Payment 与 DeFAI 两大方向。此类 Agent 更深度嵌入链上交易与资产管理逻辑，有望突破炒作瓶颈，形成具备金融效率与可持续收益的智能执行基础设施。

本文将重点聚焦于 DeFi 与 AI 的融合演进路径，梳理其从自动化到智能化的发展阶段，分析策略执行 Agent 的基础设施、场景空间与关键挑战。

DeFi 智能化三阶段：Automation、Copilot 与 AgentFi 的跃迁

在 DeFi 智能化的演进中，我们可以将系统能力划分为三个阶段：Automation（自动化工具）、Intent-Centric Copilot（意图驱动助手）与 AgentFi（链上智能体）。

• Automation更像是规则触发器（Rule Trigger）：基于预设条件执行固定任务，如套利、再平衡、止盈止损等，无法生成策略，也无法独立运作。

• Copilot引入了意图识别与语义解析能力，用户通过自然语言输入，系统进行理解、分解并建议执行路径，但最终仍需用户确认，执行链条不闭环。

• AgentFi则代表完整的“感知 → 推理/策略生成 → 链上执行 → 演化”智能闭环，是具备链上自治执行与持续演化能力的智能体（Agent）。

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要判断一个项目是否真正属于 AgentFi，需要看它是否满足以下五个核心标准中的至少三个：

1. 自主感知链上状态/市场信号（不是静态输入，而是实时监测）

2. 具备策略生成与组合能力（不是预设策略，而是能根据上下文自我制定行动计划）

3. 可自主在链上执行操作（无需用户交互，能执行 swap/lend/stake 等复杂操作）

4. 具有持久状态与演化能力（Agent 有生命周期，能长期运行并根据反馈自我调整）

5. 具备 Agent-Native 架构（如专属 Agent SDK、托管执行环境、Agent 中间件等）

换句话说，自动化交易 ≠ Copilot，更 ≠ AgentFi：自动化交易只是“规则触发器”，Copilot虽能理解用户意图并提供操作建议，但仍依赖人为参与；而真正的 AgentFi，是“具备感知、推理与链上自主执行能力的智能体”，能在无需人工介入的前提下，完成策略闭环与持续演化。

DeFi 场景智能化适配性分析：

在 DeFi（去中心化金融）体系中，核心应用场景可大致划分为资产流通与交换类与收益型金融类。我们认为，这两类场景在智能化路径上的适配性存在显著差异：

一、资产流通与交换类场景

资产流通与交换类场景以原子化交互为主，包括 Swap交易、跨链桥、法币出入金等，其本质特征为“意图驱动 + 单次原子化交互”，交易过程不涉及收益策略、状态维护与演化逻辑，大多适用于 Intent-Centric Copilot 的轻量化执行路径，并不属于 AgentFi 。

由于其工程门槛较低且交互简单，目前市