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2025第二季DeFAI發展報告：DeFAI技術重構，下一個價值窪地是什麼？

閱讀本文需 20 分鐘

DeFAI 正從抽象層走向智慧增強與自主代理，AI 深度整合 DeFi 工作流程，推動下一輪產品創新與價值重估。

原文標題：State of DeFAI Q2/2025

原文作者：OxJeff

原文編譯：johyyn，BlockBeats

以下為原文內容

年 1 月，DeFAI 革命以「抽象層」為起點爆發：人們從此可用類 ChatGPT 的對話介面，透過輸入指令完成鏈上及 DeFi 操作，被廣泛認為是下一代去中心化金融的。

參考之前文章：「DeFAI」夏天即將來臨，AI 如何重塑 DeFi 的未來？

隨著 @griffaindotcom、@HeyAnonai、@bankrbot、@orbitcryptoai 等項目嶄露頭角（各具特色），抽象層技術的缺陷也必須逐漸顯現——部分產品缺乏足夠的 DeFi 協議集成，另一些則推理技巧不足，迫使用戶必須逐漸出現精確設計提示詞。

更深層的共通性問題在於「決策癱瘓」：當使用者面對類 ChatGPT 的空白對話框時，往往不知如何下達指令－既想要高收益或交易 Alpha，又無從入手。這種認知困境導致使用者回到傳統 UI/UX 清晰的簡易工具。

互動模式接受度低迷，疊加 DeFAI 生態早期性、估值泡沫化以及宏觀不確定性，最終引發價格崩盤。

但 DeFAI 並未結束：Q1 到 Q2 的產業方向已發生關鍵轉向，核心趨勢包括（不限於）：

1. 抽象層➔發現層轉型

2.增強現有工作流程（而非替代）

3.DeFAI 自主代理：實現全工作流程抽象（以代理為互動介面）

4. 整合 AI 的 DeFi 協定（或明確 AI 路線圖）部分已在專案中得到契合（PMF），其餘項目仍在研發中。從首個趨勢切入分析。

核心趨勢：從抽象層向發現層的策略轉型

目前與 DeFAI 抽象層互動的使用者主要分為兩大類：

A. 尋求交易化交易者與資本的投資人與資本持有者（p.P.

傳統抽象層因覆蓋範疇過廣、操作複雜度過高（且有技術缺陷），未能為兩類使用者提供超越現有工具/協定的有效解決方案。此背景下，部分 DeFAI 協議已從單純拓展執行層整合能力，轉向建構發現層核心能力－其策略重心在於：

1. 聚合並呈現優質交易訊號與收益耕作策略

2. 定位為 Alpha發現的中心化入口網站

參考上述典型案例：曾以先進交易執行功能聞名的抽象層協定 @slate_ceo，現已轉型為結構化發現層平台。

其核心機制包括：

1. 追蹤 Telegram 頂級交易群組訊號流

2. 基於績效/歷史記錄對訊號源進行動態排名與信用評等

@Infinit_Labs 將自身定位為可學習用戶錢包行為的綜合終端，透過分析鏈上歷史數據提供個人化收益耕作策略與 DeFi 投資機會，並閉環用戶在同一界面內直接執行策略性決策，實現「閉環」。頭部協議已實現初步產品市場契合（PMF），用戶基數持續擴張，且二者均暫未發行原生代幣。

DeFAI 的策略轉型

歷史困境：

1. 多數 DeFAI 抽象層早期聚焦建構獨立終端（Terminal），試圖使其成為使用者與 DeFi 互動的高黏性工作核心（Sticky Workflows）阻力：

2. 使用者深度依賴原生工具鏈（如 TradingView 技術分析、X 平台加密分析師（CT）協作、Axiom 鏈上執行）

3. 強制遷移成本遠超預期

範式創新：轉向「嵌入式增強」策略－將 DeFAI 能力注入使用者既有工作環境，典型案例則是 @HeyAnonai 推出 HUD（透明資訊覆蓋層）：

<透過動態資料疊加技術，在使用者原操作介面注入即時風險/收益訊號

2. 零焦點切換（Zero Context-Switching）保障工作流程連續性

讓直接在使用者原有操作介面上動態強化風險/veryive -個好交易資料此演化本質是從替代者到增強層（Enhancement Layer）的定位升維，標誌著 DeFAI 抽象層進入與使用者生態共生的新階段。

HUD 推出了一項交易試點計劃，已實現與 Axiom、Pumpfun、GMGN、MEXC、Kraken、TradingView 等平台的直接整合。用戶可以在圖表上直接進行定投買入/賣出（DCA）、使用技術分析（TA）工具，並取得對代幣的即時分析。

透過疊加式 HUD 介面，將智慧分析與工具無縫嵌入使用者使用介面，是一種極具巧思的方式，能將核心能力精準傳遞到使用者手中。

DeFAI 自主智能體：實現完整的工作流程抽象

與 ChatGPT 式的對話介面不同，有些團隊選擇建構全自動的 DeFi 智慧型代理（Autonomous Agents），在後台為使用者處理並最佳化 DeFi 任務。對使用者來說，只要點擊幾下按鈕，其餘的交由智能體完成。

這類自主智能體通常從一開始就圍繞著風險控制、隱私保護與可驗證性進行架構設計，為建構高性能 DeFi 策略打下堅實基礎。

典型代表是 @gizatechxyz：

Giza 智能體基於多個平台集成與“風險優先”的架構，為用戶提供可自訂、可驗證的收益可最佳化

；

1. 已整合 @eigenlayer 的 AVS（主動驗證服務）；

2. 運用高級機器學習模型，結合即時市場資料進行動態風險評估；

3. 擁有即時市場資料進行動態風險評估；

3. 擁有即時市場資料進行動態系統驗證；場景；

4. 採用智慧型帳戶與會話金鑰（Session Keys）機制，確保非託管安全性－智能體無法直接控制使用者資金，使用者可為操作設定精準邊界與時限；

5. 同時使用 MCP（多鏈語彙運算層）實作智慧型指令層）實現的智能指令（多鏈語意）。

目前，Giza 智能體已在 Morpho、Aave、Fluid、Compound 等平台累積創造超 7,000 萬美元交易量。其中，主打的 ARMA 穩定幣耕作智能體相較於靜態策略提升了超過 80% 的收益表現。

其近期發布的代幣 GIZA 在 6 月至 7 月多重利好催化前夕，持續跑贏市場：

1.Re7 agents：面向機構的穩定幣與 ETH 收益優化智能體即將上線；將整合更複雜的動態機器學習系統，擴展能力邊界；

3.Giza 的 zkML 框架也將拓展至金融以外的用例場景。

除了穩定幣和收益策略，交易型智能體（Trading Agents）也是值得關注的方向。

交易智能體主打「為你交易並跑贏市場」的承諾，目前有少數團隊正積極研發，其中最佳觀察場是 @arbitrum：

Arbitrum 正在舉辦一個為期 30 天的智能體對抗賽，由各頂級競賽團隊萬美元獎金；

同時 Arbitrum 剛發布 Trailblazer 2.0，提供 100 萬美元資金支持，用於扶持那些貢獻於 Vibekit（由 @EmberAGI 開發的 ArbitrumGI MCP）的原生團隊。

儘管目前交易智能體仍處於早期階段，尚未出現明確的長期超額表現者，但許多目光聚焦於 @Almanak__ 的測試版，該系統主打可擴展性與隱私優先，支持快速部署量化交易智能體。

另一個值得一提的團隊是 @magicnewton，他們使用零知識證明（ZKPs）與可信任執行環境（TEEs）建立可驗證型智能體。

其思路獨特，專注於自動化交易場景，從定投（DCA）型智能體起步，正構建一個“自動化智能體市場”，讓第三方開發者創建智能體。用戶的交易意圖將透過一個撮合型 Orderbook（訂單簿）與執行者匹配，形成完整閉環。

雖然仍屬早期階段，但其與 @KaitoAI 的整合已顯示出初步成長動能。

整合 AI 的 DeFi 協議趨勢

目前越來越多的 DeFi 協議正在將 AI 融入其產品路線圖中，應用範圍從基礎的客戶支援產品（產品）。

@BasisOS 在 @virtuals_io 上推出了其代幣，背靠強勁的 DeFi 產品（DN Vaults）與 AI 發展路線圖，持續獲得市場關注，代幣表現良好、TVL 不斷增長。其最新發布的 YieldAI Autopilot v2 系統結合了機器學習與推理機制，為 DeFi 收益策略提供更聰明、更有效率的執行方式。