撰文團隊包括 Lincoln Murr（Coinbase）、Stefano Bury（Virtuals）、Rishin Sharma（Solana）、Pilar Rodriguez（The Graph）、David Mehi（Google Cloud），以及 Cambrian 成員 Ariel、Brian、Doug、Jason、Ricky 和 Tumay

Finance（代理式金融）正步入臨界爆發點，對那些借助智能代理提升其財務行為的人而言，蘊藏著巨大的經濟潛力。 AI 代理是一類自主工具，具備資料分析、決策與交易執行能力，操作方式可涵蓋不同程度的人類參與。目前，這些代理工具正向大眾開放，逐步衝擊長期由華爾街與其高頻演算法主導的金融體系。

本文聚焦代理式金融在「去中心化金融（DeFi）」的零售端應用，全面整理現已上線、專注於為個人使用者提供服務的自動化代理商專案。為此，專案團隊與業界數十個團隊進行了長時間研究與訪談，最終整理出一份經過嚴格篩選的活躍項目清單，按產品類別進行歸類，並對每類代表性產品加以標註。

代理式金融正推動加密產業走向成熟，它能夠提供即時資訊、專業級建議，並優化用戶體驗，使普通用戶在 DeFi 中的參與更加高效與可靠。以下是目前生態的結構化概覽：

什麼是 Agentic Finance（AgentFi）？

Agentic Finance 指的是新興的金融產品類別，其核心在於使用 AI 或機器學習主動管理用戶資金，或提供個人化金融建議。部分產品借助大語言模型（LLMs）實現互動與分析，有些則依賴規則引擎或傳統的機器學習演算法。儘管底層技術路徑各異，但它們普遍自稱為“agentic”類產品。

目前，Agentic Finance 處於創新者階段，尚屬早期採納曲線中的起點。很快，各類代理商和 AI 助理將主導金融活動。資料來源：Ramp

然而可以預見，不久的將來，交易員、資產管理人、金融分析師等專業從業者都將藉助專用的智慧代理工具提升效率，與此同時，面向普通用戶的自動化代理版本也將同步推出。這一趨勢已經開始顯現：例如，在 Solana 網路上，自動化交易機器人現在已佔據超半數的交易量¹。

自主性 vs 智能性：AgentFi 的能力座標系

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Agentic 專案依據其服務場景與技術能力分佈

橫軸代表智能程度：左側是基於規則與統計模型的工具，中間是傳統機器學習模型，右側則是基於大語言模型（LLM）或其後續技術的高級智能體；

縱軸代表自主程度：底部為僅提供建議與分析的「建議型代理」，頂部為具備完全自動決策與執行權限的「全自動代理」，中間則為「人類在環」（Human-in-the-loop）的混合型架構。

提到 Agentic Finance，許多人會聯想到能夠自動交易、獨立管理投資組合的「隱形機器人」或先進 LLM 系統。但現實中，這類系統尚未大規模部署，原因在於 LLM 仍有穩定性不足的問題。例如，LLM 仍可能「幻覺」出虛假訊息，甚至直到最近才具備基本計數能力（如統計 strawberry 中包含幾個字母 r）。目前，大多數代理商僅將 LLM 用於人機互動介面或資料分析層，資金管理部分仍主要依賴成熟的統計模型或機器學習演算法，這些技術在傳統金融（TradFi）領域已使用數十年。

從 LLM 的發展路徑來看，其在處理數字和邏輯推理方面的弱項有其歷史原因——它最初是為語言預測設計的。但這種情況正在迅速改變。例如，Anthropic 已推出被機構採用的金融類產品，OpenAI 則訓練出在國際數學奧林匹克中具備競爭力的模式。

2025 年代理金融（Agentic Finance）專案全景

以下為目前已上線、具備資金管理能力並開放給使用者開放的 Agentic 專案清單。處於開發或內部測試階段的項目不在列，同時，僅使用 LLM 作為介面、但需使用者手動決策的產品也被排除，因此不少項目未被納入本輪盤點。

交易與資產配置類代理

交易類代理是大眾最常聯想到的代理式金融產品。這類代理商透過自動調倉或選擇買賣資產來管理用戶資金。若要實現自動交易，代理系統通常需具備交易權限、資產存取、預算管理、預設策略與高品質資料等元件。以下為目前支援一項或多項功能的項目清單：

根據 Cambrian 最近在 X 平台發起的投票顯示，大多數用戶對高風險交易代理表現出高度興趣。

流動性提供（LP）類代理

去中心化交易平台（DEX）依賴第三方流動性提供者（LP）提供可交易資產，交易者支付的手續費由 LP 取得。 LP 的收益取決於多種因素，包括無常損失、交易量、DEX 協議激勵等。以下代理工具可協助 LP 識別最優流動性配置路徑：

借貸類代理

借貸類代理

在加密市場中提供用戶利息向資產人提供利息。借貸代理在決定是否參與借貸協議時，通常需評估收益率、風險暴露與機會成本等因素。以下為部分已上線的借貸代理項目：

預測與競業猜類代理

預測與競業猜類代理

值該類市場通常依賴對新聞或現實世界資訊的即時跟踪，而這些資訊可能隨時變化。預測市場天然契合代理式參與機制，Vitalik Buterin 也在其提出的資訊金融（InfoFi）概念中予以強調。

情緒、基本面、新聞、技術分析代理

投資者通常依靠市場分析判斷「買什麼」，借助情緒分析「何時買賣情緒」。 LLM 在此類分析中展現出變革性價值：不僅大幅擴展了可分析資料的規模與速度，也提升了情境理解能力，透過識別資料來源之間的關聯提供更全面洞察。
與上述可執行交易的代理不同，分析類別代理僅提供資訊支持，不直接執行操作。以下為其中部分代表項目：

值得注意的是，Agentic Finance 生態正在快速演化，現有專案也不斷拓展業務邊界。例如，今日歸類為借貸代理商的產品，未來或將擴展至流動性管理等領域。

Agentic Finance 的未來趨勢

鏈上資產持續成長，鏈上穩定幣交易量已創新高，傳統金融科技企業也正接入鏈上基礎設施。例如，Robinhood 近期推出美國股票通證化服務，實現 24/7 的鏈上交易，開放給全球投資者。

加密產業正逐步超越「投機交易」敘事，邁向涵蓋投資功能的更廣泛應用場景。

然而，對許多使用者而言，成功參與 DeFi 仍存在不小門檻。而這正是代理式產品的切入點：它有望大幅提升可用性與效益性，成為推動 DeFi 普及的關鍵。

Agentic Finance 是一個全新的市場區隔領域，上述提到的工具在 TradFi 與 DeFi 中都屬首次嘗試。我們預計其中一部分早期計畫可能未能實現其願景，但整體生態將持續成熟。最終，使用代理將成為金融參與的主流方式，而那些儘早邁出「代理式金融」第一步的用戶，將更有可能獲得長期回報。

此外，隨著開發者持續交付穩定回報，用戶對代理策略細節的關注將降低，未來代理可能進一步融合多種能力（如同時管理交易與 LP 頭寸）以提升複雜度與效率。

未來專注方向

未來可能深入探討以下相關主題：

Agent-to-Agent（A2A）通訊與支付機制

代理基礎設施與開發架構

資料基礎設施與鏈上索引器