原文作者：Kevin, the Researcher at BlockBooster
DeFAI 是繼 Framework 之後，另一個市場熱議的議題。根據 Kaito 1 月 15 號的數據，DeFAI 的 mindshare 已經達到了與 Meme 相同的水平。儘管在最近兩個月的 Agent 熱潮中，Meme 有些冷清，但仍然顯示出 DeFAI 作為最新敘事的市場熱度。 DeFAI 是 DeFi 與 AI Agent 的結合，目前已有不少協議迫不及待地將 Agent 與 DeFi 這一傳統敘事相結合，期待能激發出新的火花。
AI Abstraction 有望成為 DeFAI 應用的主流方向
前幾日，@poopmandefi 整理了 DeFAI 的應用 Mapping，其中我認為 AI Abstraction 類別的 DeFAI 應用更能製造泡沫，並且有更大可能誕生高品質的應用。雖然投資組合管理類別和市場分析類 DeFAI 應用同樣具有吸引力，但與抽象應用相比，它們的想像空間較小，且更依賴信任假設。
主打 Agent 自動化操作的投資組合管理應用可以追溯到上個週期。自動化應用可以是一個簡單的腳本，也可以是複雜的演算法，但核心不變的是追求用戶的可自訂化，即用戶根據自己的交易習慣和風險偏好，在平台提供的選擇中DIY 適合自己的策略。因此，自動化應用的目標是讓使用者在運行程式後放心休息。
這意味著自動化應用的想像空間有限。它們更關注用戶的垂直細化體驗，協議之間的護城河往往體現在演算法的設計上。自動化投資組合管理和收益優化應用的競爭本質上是團隊的策略制定能力，比拼的是何時觸發套利、何時降低被清算的風險、如何分配倉位和最大化 Farming 收益。
我認為 Agent 在其中的參與機會沒有市場預期的那麼大。原因是，使用者自己微調訓練的私人 Agent，很難跑贏專業團隊快速迭代的演算法。讓 Agent 幫助自己在鏈上尋找交易機會，在當前階段，很難不成為他人的退出流動性。因此，讓 Agent 成為自己「睡覺時的印鈔機」的敘事，可能只是看起來的理想化。
市場分析類 DeFAI 魚龍混雜，原因在於任何 Agent 都可以對代幣價格發表看法，但其中大部分的觀點都千篇一律，導致無人關注。在這些分析中，如 Zara AI 這樣自研框架的應用，透過不斷訓練和優化，對特定指標進行分析；而 AIXBT 作為行業龍頭，長期佔據 Kaito mindshare 榜首，成為頂級 KOL。市場分析類 DeFAI 有較大的偏差，絕大多數 Agent 都只是炮灰，充斥著泡沫，難以產生商業價值。從使用者認可 Agent 的市場分析，到 Agent 形成商業模式並實現流量變現，這可能是市場分析類 DeFAI 的短期天花板。
然而，Agent 的公開分析既可能是 Buy Signal，也可能是 Sell News。這或許就是 AIXBT 等頂級 KOL 沒有開始自主託管用戶資產的原因。因為 Agent 的分析是基於公開數據，不像人類 KOL 那樣透過發文配合團隊推高價格。二者之間的差異，是市場分析類 DeFAI 想像空間有限的原因之一。
那麼，為什麼 AI Abstraction 類別 DeFAI 是不同的呢？我認為其特點在於低預期性和高成長性。低預期性源自Web3 AI 的客觀限制，從 2023 年的“AI bot”、 2024 年上半年的“GPT Wrapper”，到最近幾個月的微調 Agent，Web3中的“雜魚項目”非常多。這些專案以 ChatGPT 為核心，把模型的輸入和輸出封裝在應用前端，使用者初步使用時，可以用自然語言進行 Prompt。然而，由於缺乏性能護城河，實際體驗存在較大摩擦。這種長達一年多的糟糕使用者體驗正是抽象應用程式預期較低的原因。
抽象應用的定義是將複雜的鏈上操作透過人工智慧進行抽象化，從而簡化新手用戶的體驗，使入門用戶也能深入體驗 DeFi 協定。儘管這些應用在簡化方式上與大量「雜魚專案」類似，使用者透過自然語言與 Agent 前端互動並呼叫各種 API，而 Agent 在後端完成操作，但互動方式並未顯著升級。因此，大部分用戶，或市場的普遍認知，往往認為抽象應用的預期較低。
然而，隨著越來越多的Web2開發者進入這條賽道，抽象應用的發展加速，這為該類應用提供了巨大的成長潛力。目前，抽象應用正處於極高的成長階段，未來可望實現突破。
高成長性源自於抽象應用程式能夠充分優化使用者體驗，而糟糕的使用者體驗通常來自兩方面：
使用者對應用程式的實際能力缺乏理解。當輸入如 Swap、Staking 等指令時，儘管這些操作能夠成功執行，但這種互動方式並不會讓使用者感到驚艷。
使用者高估了應用的能力，輸入了複雜的指令，但對於單一模型來說，這樣的指令往往難以精確執行，導致 Pipeline 工作流程中的某個步驟出錯。
目前版本的 Agent 應用仍有充分的成長空間，能夠克服上述問題。以 Questflow 為例，抽象應用程式將多個 Agent 合成一個 Swarm，從而優化使用者體驗。在一個 Swarm 中，所使用的 Agent 越多，使用者的用例就越細化。例如，Questflow 平台上的「Crypto Token Signal Swarm」由五個 Agent 組成，分別是：Schedule Agent、Telegram Agent、Techcrunch Agent、OKLink Agent 和 Aggregated Web3 Information Agent。透過 Swarm 的介紹，使用者可以迅速理解其用途：監控幣價，分析項目，並提煉 Alpha 資訊推送到 Telegram 群組。因此，在與該 Swarm 互動時，使用者的預期能夠被充分滿足，實際回饋也能與預期相符。更重要的是，複雜指令不會被簡化或遺漏，因為使用者的指令會被拆分並分配給不同的 Agent，每個 Agent 只完成自己的任務，從而使整個工作流程更加有效率和簡潔。
抽象應用賽道的泡沫和混亂正在逐漸消退，市場已經開始轉向更正面和認真地開發。全新的互動方式即將開始真正幫助用戶解決問題，並提高效率。這種新互動方式將帶來新的交易範式，在 AI Agent 賽道加速進化的過程中，抽象應用有望成為捕捉 DeFAI 市場價值的先驅。
Solana 生態積極擁抱 DeFAI
Solana 和 Base 是 AI Agent 賽道的兩大主戰場，但這兩個生態的發展方向卻截然不同。 Virtuals 依賴成熟的代幣模型，佔據了Base AI Agent 賽道的絕大部分市值；而在Solana，儘管有ai16z的參與，但由於基本面薄弱以及受Solana memecoin 氛圍的影響，Solana 在AI Agent 賽道的佔有率相對較低。
對 Solana 來說，目前百花齊放的生態並不是最理想的局面。 Solana 需要擁有一個有分量的敘事標籤，才能邁向下一個市值里程碑。在 Depin 失敗的背景下，DeFAI 無疑是 Solana 目前最好的機會。從 Solana Daily 總結的 DeFAI 應用分佈可以看出，許多 DeFAI 應用選擇了 Solana 平台。這可能既與 Solana 頻繁舉辦 Agent 黑客鬆有關，也與其發放 Grant 的舉措密切相關。總的來說，Solana 在 DeFAI 賽道上處於領先地位，超過了 Base。
Solana 在上週發布了 DeFAI Landscape on Solana，我挑選了截至 1 月 19 日市值超過 1000 萬美元的項目，並對其核心功能和分類進行了簡要總結。
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