原文作者：SAURABH DESHPANDE编译：LlamaC

如果每个人只需点击一个按钮就能拥有一位私人银行家会怎样？如果这位银行家能雇佣一支分析师、合规和执行人员大军为你进行交易会怎样？这听起来有些遥不可及，但这正是 Saurabh 在今天的文章中探讨的内容。我们正在走向一个机器人比人类移动更多资金的世界。如果特朗普继续担任总统，我们将继续看到更多资产被代币化。Saurabh 今天的故事探讨了加密货币中的代理经济如何与金融的未来相碰撞。

如果你在 1995 年告诉某人，几十年后，他们将能够通过口袋里的一个设备订餐、叫出租车或向世界各地的朋友转账，他们可能会持怀疑态度。然而，我们现在就处在这样的时代，智能手机已经将这些曾经复杂的任务简化为屏幕上的简单点击。

DeFi 如今处于类似的转折点。DeFi 提供了赚取收益和早期发现新代币的机会，但对大多数人来说使用起来太复杂。管理钱包、在不同的区块链网络间导航以及理解智能合约交互，感觉就像在学习一门新语言。此外，由于监管不确定性，许多人对参与 DeFi 犹豫不决。DeFi 仅占中心化交易所（CEX）现货交易量的 10-20%并不令人意外。这是因为 CEX 使用起来更加简单，且有更明确的监管。

本文探讨了人工智能如何将 DeFi 从服务于数千人的复杂生态系统转变为服务于数百万人的可访问金融平台。我们将研究人工智能驱动的界面如何逐步开始弥合 DeFi 巨大机遇与普通用户对简单性需求之间的差距。尽管所有 DeFAI（DeFi 和人工智能）应用程序都处于起步阶段，但它们展示了 DeFi 可能成为的样子：在与金融工具互动时提供流畅的体验，从自动交易策略到使复杂交易感觉自然的对话界面。

让我们从金融市场如何首次与计算机和算法融合开始。自 1980 年代以来，算法开始以一种有意义的方式成为金融市场的一部分。它们是现代市场的基石。从股票交易到货币兑换。

算法和金融市场

当我想到金融环境中的算法时，吉姆·西蒙斯就浮现在脑海中。"传奇"这个词轻松地放在他名字前面。他创立了 Renaissance Technologies，这是一家改变了量化交易游戏规则的美国投资公司。其旗舰基金 Medallion 在 30 年间（1988 年至 2018 年）实现了令人瞠目的 39%的年复合增长率（CAGR）。

要理解这有多么非凡：100 美元投资于 Medallion 基金 30 年后会增长到 210 万美元，相比之下投资标准普尔 500 指数只会增长到 1,014 美元。这种差异几乎难以理解。

但真正神奇的是他们如何做到这一点。文艺复兴科技公司的团队不是与华尔街老手合作，而是由数学、物理和其他硬科学的博士组成。他们的方法完全依赖于数学模型和算法来交易市场——这证明了数据驱动决策的力量。

这种对算法的关注并不局限于对冲基金。在传统金融市场中，交易正变得越来越依赖算法。最近一篇文章指出，每日外汇现货交易中超过 75%，即 7.5 万亿美元中的 5.6 万亿美元，现在都是通过算法进行的。这些系统重塑了交易台，将重点从人类直觉转移到自动化决策。

就自动化而言，DeFi 还处于起步阶段。相比之下，算法交易在传统金融领域已存在三十多年。自 2020 年以来，曾改变华尔街的同一场数据驱动革命也开始敲响 DeFi 的大门。

算法和DeFi

去中心化交易所（DEXs）和借贷协议在 2020 年成为这个新金融生态系统的基础支柱。

DeFi 真正活跃起来是在 Compound 启动其流动性挖矿计划时，引发了活动的爆发。大约同一时期，Aave（当时叫 EthLend）的 TVL 和价格飙升。每天都有几个新的收益农场推出。这些农场提供丰厚的收益，通常以协议的原生代币支付。但是，这些收益的价值直接与代币的市场价格挂钩，为回报增加了一层复杂性。我记得 Sam Bankman-Fried 在采访中说——

想象一个神奇的盒子，它什么也不做，但人们却向里面投入数百万，因为...为什么不呢？随着越来越多的钱堆积进去，这个盒子变得有价值了——因为每个人都同意它有价值。在某个时候，老练的交易者进来说，哇，看看这个盒子里的所有钱！一定是个很棒的盒子！这个循环就这样继续下去——直到，当然，它不再继续。

这种动态造成了一种分化。精明的交易者蓬勃发展，在各个农场之间游走，从代币中获利，并利用各种机会。与此同时，经验不足的参与者则举步维艰，往往无法理解在如此波动的市场中持续获利的重要性。很明显，这一版本的 DeFi 并非设计用于扩展到小众受众之外。

随着生态系统的扩张，简化 DeFi 交互的工具需求变得越来越紧迫。借贷协议不断增加，创造了对聚合器的需求。

Yearn Finance 于 2020 年 2 月推出，总锁仓量达到 250 万 ETH（当时约合 70 亿美元）。这是 DeFi 发展的一个转折点。

它引入了自动化金库，优化链上收益，为用户提供明确的风险-回报概况。这些金库允许用户存入资产——稳定币、ETH 和特定代币——而 DeFi 专家则提出并实施收益策略。然后根据这些策略将资金部署到整个 DeFi 生态系统中，利润在用户、平台和策略创建者（本质上充当基金经理）之间分享。

这个模型是 DeFi 的一个进步。DeFi 首次感觉对更广泛的受众 accessible。Yearn 移除了参与生态系统所需的大部分手动工作，同时在利益相关者之间调整了激励。这是 DeFi 下一个迭代可能成为的样子的一瞥：高效、用户友好和可扩展。

虽然 Yearn 让 DeFi 变得更加容易使用，但随着生态系统的发展，其局限性也变得明显。链上收益开始趋于正常化，Yearn 的策略难以保持优势。关键创新者如 Andre Cronje 的离开以及 2022 年严峻的市场条件导致 TVL 从峰值暴跌至约 2.5 亿美元。

Yearn 是 DeFi 领域首次主要尝试自动化收益优化的项目，通过允许用户将资金委托给经验丰富的管理者来改进手动收益耕作。但它仍然依赖于人为决策。策略创建者必须不断跟踪市场状况以识别机会、评估新协议并执行策略。

它造成了两个主要瓶颈。首先，人类管理者只能处理有限的市场数据。其次，由于用户体验挑战，扩展到数百万用户是不切实际的。

AI 具有克服这些挑战的潜力。通过利用机器学习和自动化，DeFi 平台现在可以分析大量链上数据，识别模式，并以远高于人类管理者的效率执行策略。使用自然语言来理解用户需求有助于通过使 DeFi 对大量用户 accessible 来增加其规模。

AI改变游戏规则的领域

DeFi 提供了无与伦比的选择性，但仍然难以使用。CEX 使用简单，但限制了用户控制和选择性。AI 提供了弥合这一差距的机会。通过自动化复杂的 DeFi 交互并简化决策过程，AI 可以使 DeFi 像中心化平台一样易于使用，同时不牺牲选择性。另一方面，AI 可以帮助 CEX 更快地做出上市决策，从而提供比目前更多的选择。

这方面的一个实际例子是 Hey Anon，一个由 AI 驱动的 DeFi 界面。我亲自试用了 Hey Anon；它在交换和跨链方面效率很高，无需手动查找合约地址或选择桥。整个交互过程都是基于聊天的，这使得新用户更容易使用。但是，它比手动执行这些交易要慢。此外，它目前缺乏对手动转账的支持——这是一个应该被纳入的重要功能，以提供更多灵活性。

DeFi + AI 有市场吗？

在探讨人工智能与去中心化金融的交叉点之前，让我们退一步来审视总可寻址市场（TAM）。

截至 2024 年第三季度，主动和被动管理的受监管开放式基金的资产管理规模（AUM）超过 80 万亿美元。相比之下，截至 2025 年 1 月 21 日，比特币（BTC）和以太坊（ETH）ETF 管理的资产总和为 1500 亿美元。

这些数据突出了一个关键点：全球范围内有数万亿美元由专业人士管理，因为大多数人更愿意不直接处理自己的财务。他们倾向于选择易于使用且能提供稳定增长的产品。加密货币也不应该有所不同。我们已经从用户偏好倾向于中心化交易所（CEXs）这一现象中看到了这一点。

中心化交易所的交易量仍然是去中心化交易所的约五倍。这种差距的一个重要因素是可用性。管理钱包、导航合约地址和理解链上流程对许多人来说都很困难。但它也带来了巨大的好处。也许，最大的好处是早期获利的可能性。如果你在链上发现 TRUMP 时它的市值还不到 10 亿美元，那么当它在中心化交易所上线时，你已经获得了五到十倍的收益。这在市场的玩家对玩家（即 PvP）阶段越来越适用，在这个阶段净流入停滞。资产在现有参与者之间交换。

轮换是游戏的名称。每周都有一个新的热门口味。

即使你在加密货币领域已经很长时间了，你也很难抓住 Jailstool 或 CAR 的机会。你只有一天的时间来了解它、进行尽职调查、买入和卖出——对大多数人来说，没有事先知情几乎不可能完成。唯一可靠地抓住这个机会的方法是设计一个系统，将新部署的合约等链上指标与交易量和价格激增以及 X 等社交媒体信息相结合。这两种代币目前都已从各自的高点下跌超过 80%，尚未在任何主要中心化交易所上市。

一轮价格发现已经结束。大量交易活动已经在 DEX 和/或场外交易台上进行。早期参与者如交易员、流动性提供者或套利者已经建立了一个非正式的市场价格。当资产到达 CEX 时，大部分初始波动和价格探索已经发生。

此外，与 Jupiter 和 Raydium 等场所相比，大多数中心化交易所收取更高的兑换费用。Jupiter 不收取任何费用，而 Raydium 对每次兑换收取 0.25%的费用。Moonshot 交易应用向用户收取 2.5%的费用，而 Binance 和 Coinbase 等交易所则根据用户的交易量收取不同的费用。这些费用通常在 0.1%到 0.6%之间。从这些费用中可以看出一个模式——用户体验更好的平台可以收取更高的费用。

Coinbase 拥有超过 1.1 亿用户，远远超过 DeFi 的活跃用户基数。鉴于这巨大的差距，DeFi 的潜在总可用市场规模是巨大的。即使不是数十亿，保守估计 DeFi 也可以争取吸纳相当一部分当前中心化交易所用户，前提是能够做好可用性方面。这正是 AI 可以发挥变革性作用的地方。

进入DeFAI：用 AI 简化 DeFi

DeFAI，一种新兴的 DeFi 趋势，旨在简化 DeFi 用户体验。它将像与经纪人交谈买卖股票一样简单——只是更好。你将与一个 AI 代理互动，它可以将文本或语音转化为确定性的链上操作，并为你提供由数据支持的建议。

因此，当一个代币在你不熟悉或从未桥接资产到的链上发布时，你可以前往聊天界面，告诉 AI 你想要桥接资产到这个新链上以执行 XYZ 操作。AI 代理会为你完成这个过程。

我们在关于链抽象和智能钱包的文章中写道，两者都是提升加密货币用户体验的工具。链抽象消除了管理链和桥接的复杂性，而智能钱包则利用诸如通行密钥等技术来简化和保护钱包管理。

但是，AI 代理有潜力真正扩大 DeFi 的蛋糕。虽然在解决用户体验挑战方面已经取得了渐进式的改进，但如果执行得当，AI 代理可以帮助 DeFi 跨越采用鸿沟。

可视化影响

如今，DeFi 的用户群由开发者、高级用户和后期链上采用者组成。随着 AI 代理降低准入门槛，DeFi 用户圈可以显著扩大，吸引更多原本乐于避开去中心化金融复杂性的 CEX 用户。

抽象遇见智能

抽象化用户体验只是人工智能代理可以帮助的事情之一。智能是第二个方面。想想普通的中心化交易所用户。他们不太可能已经了解可以使用的链上应用程序以及可以考虑投资或交易的资产。这些内容必须为他们进行策划。在互联网早期，雅虎是一个帮助数百万人发现和浏览网络的策划者。如今的应用商店发挥着类似的功能，决定哪些应用程序获得曝光，哪些不会。

中心化交易所已经在某种程度上充当了策展人的角色。它们选择上架哪些代币，实际上决定了大多数散户用户可以轻松交易的内容。如果通过强制用户转向链上交易而取消这种策展功能，发现机会和应用将成为一项艰巨的任务。用户需要一个值得信赖的向导来引导他们穿越这种复杂性。问题是：人工智能代理会使这种策展民主化，还是仅仅将权力从中心化交易所转移到控制这些代理的人手中？

策展与智能的结合才是真正强大的地方。仅仅展示机会是不够的；用户需要背景、分析和执行策略。

链上发生如此多的事情，新用户如何开始评估机会？需要回答很多问题。你使用哪些应用程序进行借贷和交易？在哪里购买 NFT？如何找到正确的合约地址？像 AIXBT 这样的 AI 工具/代理可以为 Wayfinder 和 Hey Anon 等抽象工具提供信息。

AIXBT 是一个在 X 上吞噬信息并将其置于上下文中的代理。它每天发布数百甚至数千条推文。有时，它的推文或帖子甚至会影响市场。Shlok 就 AIXBT 写了他的论文。论文指出，该代理之所以脱颖而出，是因为它深度融入加密社区，具有复杂的分析能力，以及通过知识产权和消费者参与实现增长的潜力。AIXBT 的未来可能会发展成为人工智能和加密消费者市场的重要参与者，前提是它继续创新并在运营中保持透明度。

我们一直密切合作的团队之一是 GudTech，他们致力于简化零售用户的入场流程。GudTech 由 Zircuit 相关团队打造，其愿景是在实现交易执行的同时提供上下文信息。让我解释一下。以上面 TRUMP 代币的例子来说，用户可能不确定美国总统是否真的发行了代币，或者是否有多个知名的大户钱包在大量买入该代币。你可能只是在 DEX 上看到了代币代码就直接购买，而没有足够的背景信息。当前加密货币领域最大的问题之一是，已有 3400 万种代币（且数量还在增加），但相关的上下文信息却很少。加密领域充满了非结构化和碎片化的数据，这些数据往往存在偏见且不可靠。

Gud 结合链上数据和社交网络的上下文信息，允许直接在链上购买资产。它解决了降低新用户进入加密领域的学习曲线和认知负担的问题。你本可以看到该资产在过去 24 小时内上涨了 100 倍，而特朗普总统确实在推特上发布了该股票代码。

在理想的世界中，Gud 甚至会验证合约地址并为您执行交易。Gud 正在构建一个代理经济，通过对话界面，用户可以购买所有链上的资产，并从加密货币原生用户的角度获取上下文信息。Gud 终端还具备批判性思维能力，能够对交易的积极或消极方面进行推理。此外，Gud 终端每天可免费使用最多 10 次查询，类似于 Perplexity 等 Web2 平台，专注于激励采用和使用，而不是囤积代币。

这个未来可能看起来有些遥远，但这种模型主要基于两个方面。首先，是如何捕捉、语境化信息并与行业新人分享。想象一下有一位私人财富管理师为你解释行业的最新趋势。这在咨询或法律等行业中已经在发生，启动一个 ChatGPT 实例就能获得 80%的洞见。

目前还不存在满足加密原生需求的此类交互所需的环境。Gud 旨在将其打包成一种简单的体验，以扩大当前加密领域的用户数量。不过，他们仍在进行中。截至撰写本文时，该产品的交易系统尚未上线，Twitter 上的代理也出现了几次错误交互。但我们终将实现这一目标。

Wayfinder 是由构建 Parallel（一款领先的区块链游戏）的同一团队开发的另一个备受期待的应用。这里有一个演示，展示了 Wayfinder 代理如何从多个链上聚合资金并将其发送到不同的钱包。Hey Anon 已经集成了多个链和应用程序。它结合了执行交易的能力和来自 Twitter、Telegram 和 Discord 等多个平台的实时洞察。

想象一下：你打开一个类似于 ChatGPT 或 Claude 的精致界面，开始与你的个人 AI 交易代理进行对话。你分享你的风险承受能力、投资目标和偏好。代理理解你的参数，自主管理你的投资组合——在你定义的边界内执行交易、开仓和实时调整策略。这不是科幻小说；这是我们正在前进的方向。以下是可能实现的一瞥。

现实检验

像 WayFinder 这样的应用程序还不是每个人都能使用的。但在被 DeFAI 叙事带来的炒作和代币价格所吸引之前，至关重要的是要退一步评估现实。令人清醒的事实是，我们还没有达到那个水平。我不完全理解实现我们目标所需的工程复杂性，所以我无法预测需要多长时间。但显而易见的是，DeFi 中的智能和抽象仍然存在重大差距需要填补。

例如，以 AIXBT 为例，它可以说是该领域最优秀的智能或信息综合代理。它每天生成多条推文，使得手动评估每个投资或交易想法变得不可能。如果你跟随了它在 1000 万美元到 1 亿美元范围内的所有建议，你将获得平均 2%的回报，胜率为 39%。这表明，尽管人工智能可以处理大量数据并发现机会，但它仍然缺乏经验丰富的交易者的精细判断。此外，这种表现还有一个重要的注意事项：少数代币的表现明显优于其他代币。如果你错过了那几个赢家，你很可能会因 AIXBT 的建议而遭受损失。

考虑到这一警告，很容易就会忽视 AIXBT 的价值。但这与传统金融中一个长期存在的争论有关：主动投资是否真的优于被动投资？《漫步华尔街》popularized 了这样一种观点：市场在很大程度上是有效的，即使是专业人士也很难持续战胜指数基金。事实上，研究表明，猴子随机向股票列表投掷飞镖所产生的回报可以与专业投资者相媲美。这凸显了一个更广泛的现实——市场是不可预测的，仅凭人类专业知识并不总能保证优势。然而，The Medallion Fund 连续 30 年持续战胜市场的表现证明，当人类智慧与算法相结合时，确实可以创造优势。

我个人无法跟上 AIXBT 的推文来做出交易决策。然而，我会使用一个筛选器，将数千条 AIXBT 推文提炼成前五大交易想法。目前，它作为一个不错的筛选器，但需要大幅优化。需要在其上增加一个额外的层面——一个能有效过滤其输出并做出更智能、更具策略性决策的层面。智能化的挑战不仅仅在于数量；更在于优先级。我们需要的是一个复杂的过滤系统，能将 AIXBT 的众多建议精炼成可操作的、高概率的交易。

当前 AI 的不足之处

回顾智能方面的问题,我想了解执行/抽象方面的工作原理。我尝试使用 Orbit 购买它认为潜力最大的迷因币。我与"Meme_Radar_TK_Agent"进行了交互,但没有得到我想要的结果。我不得不反复与代理来回澄清我的请求。尽管我选择了 AI 推荐的代币,但它未能检索到有关该代币的相关信息。代理在基本任务上遇到困难:它会推荐一个代币,但随后无法提供关于自己建议的关键细节。

Orbit ($GRIFT) 在 1 月 22 日的交易额达到 1.8 亿美元。然而，它无法为首次使用的用户顺利执行一项简单的任务。这揭示了人工智能的分析能力与其高效执行现实世界交易的能力之间存在重大差距。

当然，这个类别仍处于起步阶段，产品将随时间演变。我们自己的产品 SentientMarketCap 正在公开开发中，基于用户反馈和实际测试不断改进。

同样，像 Griffain 和 WayFinder 这样的平台可能提供增强的解决方案，但它们在实际环境中仍然基本未经测试。整个 DeFAI 领域仍然是一个不断发展的实验，产品通过持续迭代和现实世界的洞察来积极完善。

显而易见的是，成功的 DeFAI 平台需要在三个关键领域表现出色：

1. 1. 可靠的智能系统，能够持续整理上下文化数据以识别有利可图的机会

2. 2. 无缝执行，最大限度地减少决策和行动之间的摩擦

3. 3. 使普通用户能够轻松进行复杂 DeFi 操作的用户友好界面

技术正在迅速发展，但我们仍处于这一演变的早期阶段。关键在于管理预期，同时继续基于实际表现和用户反馈来创新和改进这些系统。

人工智能在去中心化金融中的应用并非没有风险。训练不足的模型、对历史市场条件的依赖以及被操纵的潜在可能性都是在人工智能驱动的去中心化金融平台达到大规模采用之前需要解决的问题。

向费曼学习

Richard Feynman: Can Machines Think?

https://youtu.be/ipRvjS7q1DI

理查德·费曼关于机器智能的论点与 DeFAI 高度相关。他认为机器在特定任务上可以比人类做得更好。如果我们能将这些特定任务组合成一个超集——一个新系统——它可以显著帮助我们在金融市场中的决策和执行。DeFi 中的 AI 应遵循这一原则：它不应取代人类直觉，而应通过整合多个智能层面——自动执行、市场分析和风险评估——来增强我们的能力，为用户创造无缝体验。

这种模块化的人工智能能力方法对 DeFi 的发展有深远的影响。DeFi 不仅需要自动化，还需要能够优化执行的智能。以一个管理良好的对冲基金为例。它有不同的团队，各自在特定领域拥有专业知识。一些团队专注于以最小滑点执行交易，另一些团队分析模式以预测市场走势，而第三个团队则确保资金在不同市场之间高效流动。

AI 代理在 DeFi 中可以以同样的方式运作。一个代理可以专门通过减少价格影响和避免 MEV 攻击来高效执行交易。另一个可以检测链上数据中的模式，以预测流动性变化或市场趋势。例如，这个代理可以接入 GMGN 和 Cielo 等工具，在链上跟踪钱包以辅助其他分析。第三个可以管理跨链转账，确保资金在各生态系统中得到最佳分配。当这些代理结合在一起时，它们超越了简单的自动化。它们为执行带来智能——从提供交易输入到确保交易以最佳价格进行，风险最小化，并在多个网络间无缝进行。

迈向代理协作

大多数 DeFAI 产品都在尝试解决智能（分析、综合）和抽象（执行）能力的问题，这是有充分理由的。单独的任何一个组件提供的价值都有限，就像有地图没有车辆或反之亦然。但真正的力量在于专业化和整合。

当前的格局类似于一个分散的生态系统，不同的代理在不同领域表现出色。一些代理在市场分析和模式识别方面表现出色，而另一些则擅长执行复杂的 DeFi 交易。最佳解决方案可能涉及代理之间的合作，互相利用彼此的优势。想象一下 Anon 在 DeFi 集成方面的专业知识与 AIXBT 的分析能力相结合——这种协作可以创造一种无缝体验，将市场洞察顺利转化为已执行的交易。

Listen 正在朝这个方向发展。其理念是创建一个系统，让多个具有专门功能的 AI 代理协作管理 DeFi 的复杂性。通过整合这些代理，它旨在实现不仅是单个任务的自动化，而是端到端的金融策略自动化。

这种方法将允许用户通过简单的对话界面（语音和文本）发出复杂的命令，如跨多个协议的投资组合再平衡或收益耕作，使曾经对于经验丰富的 DeFi 用户来说都是艰巨的任务变得对普通人来说也能轻松管理。与 Arc 的合作旨在通过提供一个平台来增强能力，让这些 AI 代理可以互动、学习和扩展。这确保了执行层和智能层不仅是分开的，而且能协同工作，提供全面的 DeFi 体验。

熟悉的演变

当前 DeFAI 的状态让人想起早期银行业的情况。最初，金融服务是分散的——用户必须访问不同的机构来支付账单、进行投资和转账。随着银行上线，集成平台出现，在一个地方提供无缝的金融管理。

DeFAI 需要迎来属于自己的"超级应用"时刻——能够无缝集成各种专业代理的平台。可以将其视为一个协调的系统，其中分析代理提供市场情报，执行代理处理交易，风险管理代理监控头寸，而投资组合优化代理则平衡资产配置。

这种集成将创造一种统一的体验，用户只需与一个界面交互，而多个专业化的代理在幕后协同工作，就像现代食品配送应用程序处理从餐厅发现到支付处理的所有事务一样。DeFAI 的未来在于创造让专业化代理能够顺畅协作的方式。这种方法将允许每个代理专注于其核心优势，同时参与到一个更大、更强大的生态系统中。

降低门槛，释放采用潜力

Robinhood 通过让股票交易对数百万从未考虑过参与市场的人变得可及，彻底改变了零售投资。新冠疫情爆发后，仅在 2020 年前四个月，Robinhood 就新增了超过 300 万个有资金的账户。其中 150 万是首次投资者。这种前所未有的增长不仅由零佣金交易和直观的移动优先设计驱动，还受到疫情期间居家令等外部因素的推动。

DeFAI 也有类似的机会。DeFi 的复杂性长期以来一直是广泛采用的主要障碍。繁琐的钱包设置、令人困惑的界面以及跨多个链的分散流动性，这些都让除了最专注的用户之外的人望而却步。如果 DeFAI 要蓬勃发展，它必须效仿 Robinhood 的做法——消除摩擦，使 DeFi 变得像打开一个应用程序、选择一项资产并在几秒钟内执行交易一样简单。

除了可用性之外，人工智能驱动的策划可能会重新定义 DeFi 领域的发现过程。就像雅虎曾经策划早期网络，应用商店如今引导移动发现一样，我很好奇围绕人工智能驱动的 DeFi 策划会出现什么样的新商业模式。一个悬而未决的问题是，这些创新是会赋予用户权力，还是仅仅将控制权从中心化交易所转移到那些构建和管理这些人工智能系统的人手中。

我们在 DeFi 领域的 AI 应用还处于早期阶段。未来几年将决定这些技术是否真正实现了去中心化金融的民主化，还是矛盾地引入了一种新形式的把关。挑战不仅仅在于自动化——更在于确保 AI 增强可访问性、透明度和去中心化，而不是用另一套把关者取代原有的把关者。

等待使用新时代的 DeFAI。