Sau mùa hè DeFi bùng nổ năm 2020 và vài năm tiếp theo với những câu chuyện thay đổi liên tục, thị trường tiền điện tử đã phải đối mặt với một thực tế khó xử: một số ít trường hợp sử dụng chứng minh rõ ràng nhu cầu bền vững vẫn tập trung vào thanh toán bằng stablecoin, cho vay cơ bản và các sản phẩm sinh lời tương đối đơn giản. Có nhiều giao thức hơn bao giờ hết, và sự kết hợp các chiến lược ngày càng phức tạp, nhưng trải nghiệm người dùng trung bình lại không trở nên thân thiện hơn. Đối với người mới, rào cản gia nhập có thể nói là cao hơn trước. Trong khi đó, trong thế giới Web2, AI đã nhanh chóng thâm nhập thị trường cấp thấp hơn thông qua các sản phẩm như ChatGPT và Copilot. Người dùng đang dần quen với việc thể hiện ý định bằng ngôn ngữ tự nhiên và để các mô hình xử lý việc truy xuất, phân tích, và thậm chí cả một phần của quá trình ra quyết định. AgentFi xuất hiện chính xác tại điểm giao nhau của hai xu hướng này. Đó là một câu chuyện cố gắng gói gọn các chiến lược DeFi phức tạp và quản lý tài sản bên trong các tác nhân AI, chuyển giao nhiễu thị trường, thay đổi tỷ giá và rủi ro giao thức cho máy móc, trong khi người dùng chỉ cần xác định sở thích rủi ro và mục tiêu lợi nhuận ở cấp độ cao hơn.

Về cơ bản, AgentFi không phải là một giao thức hay sản phẩm đơn lẻ. Nó là cả một nhóm sản phẩm và các lớp cơ sở hạ tầng được xây dựng xung quanh một ý tưởng: các tác nhân AI chủ động quản lý vốn thay mặt người dùng. Các tác nhân này có thể được hỗ trợ bởi các mô hình ngôn ngữ lớn, các công cụ thống kê truyền thống hoặc các chiến lược định lượng, nhưng chúng đều có chung một mô hình hành vi: trong phạm vi quyền hạn được xác định rõ ràng, chúng chủ động cảm nhận điều kiện thị trường, tạo ra chiến lược và thực hiện giao dịch. Đối với những người dùng DeFi chuyên nghiệp, những người đã quen với việc tự mình chuyển đổi pool và liên tục cân bằng lại vị thế, điều này thể hiện sự chuyển đổi từ việc tự mình làm nhà giao dịch và quản lý rủi ro sang việc thiết kế các ràng buộc và mục tiêu, và để AI đóng vai trò là người thực thi. Đối với người dùng phổ thông chưa tham gia sâu vào tài chính trên chuỗi, AgentFi có tiềm năng biến DeFi từ một lĩnh vực đòi hỏi nhiều kiến ​​thức chuyên môn thành một trải nghiệm gần hơn với việc đặt mục tiêu, và để tác nhân xử lý phần còn lại.

Kiến trúc vận hành của tác nhân AI, Nguồn:QUÂN NHU

Từ các công cụ tự động hóa đến tài chính dựa trên trí tuệ nhân tạo: Định vị AgentFi

Để hiểu tại sao AgentFi được coi là xu hướng lớn tiếp theo, chúng ta cần đặt nó vào bối cảnh lịch sử rộng lớn hơn về sự phát triển của DeFi hướng tới trí tuệ nhân tạo. DeFi thông minh thời kỳ đầu chủ yếu dừng lại ở cấp độ công cụ tự động hóa, là các nền tảng chiến lược được xây dựng xung quanh các lệnh có điều kiện, bảo vệ thanh lý, bình quân giá (DCA) và tái cân bằng tự động. Về cơ bản, các hệ thống này là các kịch bản được nâng cao, trong đó người dùng định nghĩa các quy tắc từ trước, và hệ thống sẽ kích hoạt giao dịch khi các điều kiện dựa trên thời gian hoặc giá cả được đáp ứng. Tự động hóa đã giảm đáng kể khối lượng công việc thủ công, nhưng vòng lặp tổng thể vẫn trông giống như con người suy nghĩ, máy móc thực thi.

Khi các mô hình ngôn ngữ tự nhiên và cơ sở hạ tầng hướng đến ý định ngày càng hoàn thiện, giai đoạn thứ hai đã xuất hiện: các trợ lý DeFi kiểu Copilot. Những sản phẩm này cho phép người dùng mô tả những gì họ muốn bằng ngôn ngữ đơn giản, chẳng hạn như "phân bổ 30% danh mục đầu tư của tôi vào lợi suất stablecoin rủi ro thấp", "cho tôi xem tỷ lệ cho vay chính trên Ethereum hôm nay" và "đề xuất một kế hoạch". Hệ thống sẽ phân tích ý định đó, chia nhỏ nó thành các bước có thể thực thi và sau đó yêu cầu người dùng xác nhận trước khi gửi giao dịch. Sự cải tiến ở đây nằm ở việc hiểu được những gì bạn muốn, thay vì chỉ đơn giản là làm những gì bạn hướng dẫn một cách rõ ràng, nhưng các quyết định quan trọng vẫn nằm trong tay con người.

AgentFi được xem là giai đoạn thứ ba và là cốt lõi của câu chuyện hiện nay. Nó không còn chỉ là một công cụ hay trợ lý đơn thuần, mà gần giống với một tác nhân AI có hàm mục tiêu rõ ràng và trạng thái bền vững. Trong thiết kế này, vai trò của người dùng chuyển sang việc xác định ranh giới rủi ro, mục tiêu lợi nhuận và các ràng buộc, sau đó ủy thác một không gian quyết định có giới hạn cho tác nhân. Tác nhân liên tục cảm nhận thị trường, tạo ra chiến lược, điều chỉnh vị thế và xử lý các trường hợp ngoại lệ. Một hệ thống như vậy có thể hoạt động trong thời gian dài mà không cần sự can thiệp của con người và liên tục tinh chỉnh hành vi của chính nó dựa trên hiệu suất thực tế. Đó là lý do tại sao nhiều nhà nghiên cứu có chủ đích sử dụng thuật ngữ "Tài chính dựa trên tác nhân" thay vì "công cụ giao dịch AI". Trọng tâm không phải là có bao nhiêu thuật ngữ AI được sử dụng, mà là liệu hệ thống có thực sự tạo thành một vòng lặp hoàn chỉnh gồm nhận thức → suy luận / tạo chiến lược → thực thi trên chuỗi → điều chỉnh dựa trên phản hồi hay không.

AgentFi thực chất là gì?

Không thiếu các dự án tự xưng là “đại lý” hay “trợ lý AI DeFi”, nhưng không phải tất cả đều đáp ứng các đặc điểm cốt lõi của AgentFi. Để tránh coi bất kỳ giao diện dựa trên trò chuyện nào là “tài chính AI”, chúng ta có thể đánh giá các hệ thống theo năm khía cạnh thực tiễn để xác định xem chúng có thực sự sở hữu các thuộc tính của AgentFi hay không.

• Cảm biến chủ động:Một tác nhân AI thực thụ không chỉ nên chờ đợi các chỉ dẫn một lần từ người dùng. Trong phạm vi được cho phép, nó phải liên tục giám sát lãi suất trên chuỗi, tính thanh khoản, ngưỡng thanh lý, đường cong lợi suất và điều kiện bảo mật của giao thức. Ví dụ, trong bối cảnh lợi suất stablecoin, một tác nhân có năng lực sẽ không chờ bạn ra lệnh khi nào cần chuyển đổi pool; nó sẽ phát hiện ra những sai lệch trong cấu trúc lãi suất hoặc các tín hiệu rủi ro bất thường trong giao thức và đề xuất điều chỉnh hoặc trực tiếp khởi động quy trình xử lý rủi ro.
• Xây dựng và triển khai chiến lược:Các công cụ tự động hóa truyền thống chỉ đơn thuần lặp lại các chiến lược được cấu hình sẵn. Ngược lại, AgentFi phải có khả năng xây dựng các kế hoạch phân bổ mới từ nhiều giao thức và công cụ khác nhau dựa trên điều kiện thị trường hiện tại và sở thích của người dùng. Ví dụ, tự động tăng mức độ tham gia yield-farming khi lãi suất giảm, hoặc giảm mức độ tham gia của nhà cung cấp thanh khoản (LP) và tăng tỷ trọng stablecoin khi biến động thị trường gia tăng.
• Thực thi tự động trên chuỗi:Nếu một hệ thống vẫn yêu cầu người dùng tự xác nhận từng bước, nó sẽ giống với một trợ lý ảo hơn là một tác nhân thực thụ. Đặc điểm nổi bật của AgentFi là, một khi người dùng đã ủy quyền rõ ràng cho một phạm vi nhất định, AI có thể tự động thực hiện các giao dịch hoán đổi, gửi tiền, vay mượn, đặt cọc, v.v.hủy bỏ đặt cọcvà tái cân bằng, đồng thời kích hoạt các cơ chế bảo vệ khi cần thiết.
• Trạng thái bền vững và sự tiến hóa:Một tác nhân không chỉ là một công cụ thực hiện tác vụ một lần; nó là một thực thể tồn tại song song với tài khoản theo thời gian. Nó ghi lại hiệu suất hoạt động trong quá khứ, các sự kiện rủi ro và sở thích của người dùng, đồng thời kết hợp thông tin này vào các quyết định tiếp theo.
• Kiến trúc gốc tác nhân:Điều này bao gồm môi trường thực thi chuyên dụng cho các tác nhân, kiểm soát quyền dựa trên khóa phiên, khung phối hợp đa tác nhân và SDK tác nhân dành cho nhà phát triển. Việc gói gọn một chiến lược cũ đằng sau giao diện trò chuyện hoặc API đơn giản tự nó không đủ điều kiện để được gọi là AgentFi.

Hệ thống công nghệ của AgentFi: Dữ liệu, Chiến lược, Thực thi và Rủi ro

Từ góc độ kỹ thuật, bất kỳ hệ thống AgentFi nào hướng đến sự an toàn và khả dụng đều phải tích hợp ít nhất bốn lớp quan trọng: lớp dữ liệu và khả năng quan sát, lớp chiến lược và quyết định, lớp thực thi và tài khoản, và lớp rủi ro và quản trị. Điểm yếu ở bất kỳ lớp nào cũng sẽ ảnh hưởng trực tiếp đến trải nghiệm người dùng và mức độ rủi ro.

Lớp dữ liệu và khả năng quan sát chính là hệ thống cảm biến của tác nhân. Trong DeFi, điều này vượt xa việc chỉ lấy một vài nguồn cấp dữ liệu giá hoặc số liệu TVL. Đó là một mạng lưới thông tin đầy đủ trên chuỗi và ngoài chuỗi, bao gồm đường cong lãi suất cho vay, hồ sơ thanh khoản trên các pool, tỷ giá neo stablecoin, phân phối ngưỡng thanh lý, thay đổi quản trị giao thức, nguồn oracle, sự cố bảo mật cầu nối, tỷ lệ tài trợ phái sinh CEX và mức chênh lệch, lãi suất vĩ mô và hiệu suất tài sản rủi ro. Phạm vi dữ liệu càng rộng và sạch thì tác nhân càng có thể đạt được nhận thức tình huống gần giống như một nhà giao dịch chuyên nghiệp. Đồng thời, điều này cũng đặt ra những thách thức xung quanh việc xử lý dữ liệu và độ trễ: nếu các bản cập nhật đã lỗi thời hoặc nguồn dữ liệu xung đột, AI có thể hành động mạnh mẽ dựa trên các tín hiệu sai và khuếch đại tổn thất.

Lớp chiến lược và quyết định chính là bộ não của hệ thống. Trên thực tế, rất ít nhóm sẵn sàng giao toàn bộ quyền quyết định cho một mô hình hộp đen nguyên khối. Hầu hết đều áp dụng thiết kế đa lớp. Lớp ngoài cùng là một khung quy tắc rõ ràng xác định các giới hạn rủi ro cứng nhắc như mức độ tiếp xúc tối đa của một nhóm vốn, mức giảm tối đa hàng ngày, giới hạn đòn bẩy, v.v. Trong các giới hạn đó, các mô hình định lượng hoặc các thành phần học máy sẽ tìm kiếm các phương án phân bổ tương đối tối ưu dựa trên các điều kiện hiện tại. Các mô hình ngôn ngữ lớn thường được áp dụng ở lớp giải thích, dịch các thay đổi chiến lược, trạng thái rủi ro và sự thay đổi hiệu suất thành các câu chuyện bằng ngôn ngữ tự nhiên mà người dùng có thể hiểu. Cách tiếp cận này bảo toàn thế mạnh của AI trong nhận dạng mẫu và đánh đổi đa chiều, trong khi các quy tắc và cơ chế xác minh ngăn chặn việc ra quyết định hoàn toàn thiếu minh bạch.

Lớp thực thi và quản lý tài khoản đóng vai trò như đôi tay và hệ thần kinh của tác nhân. Để hoạt động mà không cần nắm giữ tiền của người dùng, AgentFi thường dựa vào các tài khoản thông minh và quyền truy cập chi tiết thông qua khóa phiên. Người dùng không giao tài sản cho một người quản lý tập trung. Thay vào đó, họ ủy quyền cho một hợp đồng chuyên biệt hoặc tài khoản trừu tượng hoạt động trong các giới hạn nghiêm ngặt. Khóa phiên xác định các giao thức mà tác nhân có thể gọi, giới hạn giá trị mỗi giao dịch và các loại hoạt động được cho phép. Ví dụ: chỉ gửi và rút tiền vào các giao thức được cho phép, không có giao dịch vĩnh viễn và không chuyển tiền đến các địa chỉ bên ngoài tùy ý. Lớp này ảnh hưởng trực tiếp đến cả hiệu quả thực thi và mức tổn thất tối đa có thể xảy ra trong điều kiện bất lợi.

Lớp quản trị và rủi ro đóng vai trò là chức năng giám sát và miễn dịch của hệ thống. Một khi bạn cho phép phần mềm kiểm soát vốn của mình trong thời gian dài, câu hỏi quan trọng không phải là nó kiếm được bao nhiêu trung bình, mà là điều gì sẽ xảy ra trong trường hợp xấu nhất? Do đó, các giao thức AgentFi thường triển khai nhiều lớp phòng thủ. Các điều kiện dừng cứng được xác định trước, chẳng hạn như tự động tắt khi giá trị tài sản ròng (NAV) giảm xuống dưới một ngưỡng nhất định hàng ngày; giới hạn vốn riêng biệt cho các cấp độ rủi ro khác nhau để ngăn chặn các chiến lược rủi ro cao hấp thụ quá nhiều vốn; khả năng đa chữ ký hoặc tạm dừng khẩn cấp ở cấp độ quản trị để nhanh chóng vô hiệu hóa các tác nhân bị xâm phạm hoặc hoạt động sai trái; và báo cáo hiệu suất và rủi ro minh bạch để hỗ trợ kiểm toán bên ngoài và giám sát cộng đồng. Nói cách khác, một sản phẩm AgentFi hoàn thiện nên được thiết kế dựa trên giả định rằng các mô hình sẽ thất bại, chứ không phải dựa trên ảo tưởng rằng trí tuệ nhân tạo luôn chính xác hơn con người.

Trường hợp sử dụng chính 1: Định tuyến lợi nhuận Stablecoin và quản lý tài sản

Trong tất cả các kịch bản tiềm năng của AgentFi, quản lý lợi suất stablecoin được coi là thị trường tự nhiên và khả thi nhất trong ngắn hạn. Stablecoin có độ biến động giá thấp và có điểm neo định giá rõ ràng. Lợi suất của chúng chủ yếu đến từ lãi suất cho vay, các ưu đãi của giao thức và cấu trúc lãi suất, những yếu tố này rất phù hợp với mô hình định lượng. Đồng thời, chênh lệch lãi suất giữa các giao thức cho vay và lợi suất là bền vững và được thúc đẩy bởi tâm lý thị trường, tính thanh khoản và dòng vốn, cung cấp cho các tác nhân một nguồn cơ hội tái cân bằng liên tục.

Đối với người dùng thông thường, những khó khăn trong việc quản lý lợi suất stablecoin rất cụ thể. Có quá nhiều giao thức, tỷ lệ lãi suất thay đổi thường xuyên, và việc theo dõi chúng hàng ngày là không thực tế, chứ chưa nói đến việc rút tiền từ các pool cũ và gửi tiền vào các pool mới mỗi lần. Rủi ro của giao thức rất khó đánh giá, các đề xuất quản trị khó hiểu, và người dùng thường tự hỏi: “Tôi biết có những mức lợi suất cao hơn ngoài kia, nhưng tôi không chắc chúng có đáng để chấp nhận rủi ro cao hơn đó hay không.” Các tác nhân stablecoin can thiệp bằng một khung rủi ro minh bạch và logic định tuyến để tiếp quản những quyết định quan trọng nhưng tần suất cao này. Khi đăng ký, người dùng có thể xác định mức rủi ro tối đa mà họ sẵn sàng chấp nhận. Ví dụ: chỉ các giao thức có lịch sử an toàn lâu dài và nhiều cuộc kiểm toán, không phải các pool thử nghiệm, và không phải các quỹ có APY cực cao do các nhóm đơn lẻ ẩn danh kiểm soát. Sau đó, tác nhân sẽ giám sát tỷ lệ lãi suất và các chỉ số rủi ro trong khuôn khổ đó và tự động điều chỉnh phân bổ.

Để làm cho điều này dễ hiểu hơn, chúng ta có thể chia hệ thống tác nhân stablecoin thành một số giai đoạn chính. Đây không phải là các chiến lược độc lập, mà là những hình ảnh minh họa về cách thức hoạt động của một tác nhân AI trong các giới hạn của nó:

• Giai đoạn giám sát liên tục:Hệ thống sẽ quét tất cả các giao thức được đưa vào danh sách trắng để tìm tỷ giá mới nhất, sự thay đổi TVL và các sự kiện rủi ro, gắn cờ các nhóm có sự sụt giảm lợi suất mạnh hoặc dòng tiền chảy ra đột ngột, và đánh giá dựa trên các ngưỡng được thiết lập trước xem có nên kích hoạt việc phân bổ lại hay không.
• Giai đoạn kích hoạt bởi sự kiện:Hệ thống này liên tục theo dõi thị trường cho vay và tỷ giá hối đoái của stablecoin. Nếu phát hiện sự biến động quá mức trong tài sản thế chấp, rủi ro thanh lý tập trung hoặc các bất thường về oracle trong giao thức, nó sẽ chủ động giảm thiểu rủi ro và tạm thời chuyển một phần vốn trở lại các nền tảng cho vay lớn, có tính thanh khoản cao.
• Giai đoạn đánh giá định kỳ:Theo định kỳ (ví dụ: cứ 4 hoặc 8 giờ một lần, hoặc theo cấu hình của người dùng), hệ thống sẽ xem xét lợi suất thực tế và bất kỳ sự cố rủi ro nào, đồng thời cập nhật kế hoạch phân bổ. Ví dụ, tăng tỷ trọng tiền mặt khi tâm lý thị trường chuyển sang hướng phòng thủ, hoặc tăng phân bổ vào các nhóm lợi suất ngắn hạn hơn khi đường cong lãi suất dốc hơn.
• Hiệu chỉnh lại tầm nhìn dài hạn:Cứ vài ngày hoặc vài tuần một lần, tác nhân sẽ hiệu chỉnh lại các tham số chiến lược dựa trên dữ liệu hiệu suất dài hạn, chẳng hạn như điều chỉnh mức độ tiếp xúc tối đa cho mỗi giao thức, tinh chỉnh logic cắt lỗ hoặc thêm các chỉ báo rủi ro mới để hành vi của nó phát triển phù hợp với cấu trúc thị trường.
  
   

Từ góc nhìn của người dùng, toàn bộ quy trình này cuối cùng được trừu tượng hóa thành một số ít tham số nhằm mục tiêu xác định biên độ lợi suất, mức giảm tối đa chấp nhận được, liệu có cho phép các nhóm thanh khoản dựa trên khuyến khích hay không, và ưu tiên thanh khoản ngắn hạn so với thời gian khóa vốn. Tất cả các công việc phức tạp như giám sát tỷ lệ lãi suất, đánh giá giao thức, cân nhắc chi phí gas và thực thi giao dịch thực tế đều được xử lý bởi hệ thống tự động ở phía sau. Theo thiết kế này, stablecoin không còn được gửi thụ động vào một giao thức cho vay duy nhất mà thay vào đó trở thành một phần của danh mục quản lý tài sản năng động được điều chỉnh liên tục bởi trí tuệ nhân tạo.

Các tác nhân AI trong quản lý lợi nhuận stablecoin, nguồn:goML

Trường hợp sử dụng chính 2: Khai thác thanh khoản dựa trên AI và các chiến lược nhà cung cấp thanh khoản (LP)

So với lợi suất của stablecoin, việc cung cấp thanh khoản từ AMM đặt ra thách thức lớn hơn nhiều đối với người dùng cá nhân. Cho dù theo mô hình tích số không đổi cổ điển hay các thiết kế thanh khoản tập trung mới hơn, các nhà cung cấp thanh khoản (LP) luôn phải cân nhắc giữa thu nhập từ phí và tổn thất tạm thời. Việc đơn giản chỉ đổ tiền vào pool và bỏ mặc nó thường dẫn đến kết quả tồi tệ hơn đáng kể so với việc chỉ nắm giữ tài sản cơ bản, đặc biệt là trong các xu hướng định hướng hoặc chế độ biến động cao. Trên thực tế, các chiến lược LP mạnh mẽ phụ thuộc vào việc liên tục theo dõi biến động giá ngắn hạn, phân phối thanh khoản và mô hình khối lượng giao dịch. Điều này gần như không thể đối với hầu hết các nhà giao dịch cá nhân trong thời gian dài.

Tại đây, AgentFi có thể hoạt động như một trình quản lý chiến lược LP tự động. Một tác nhân tập trung vào thanh khoản sẽ giám sát phạm vi giá của các tài sản cơ bản, mức độ biến động, phí tích lũy và sự phân bổ thanh khoản trong nhóm. Dựa trên mức độ chấp nhận rủi ro mất mát tạm thời và lợi nhuận mục tiêu hàng năm của người dùng, nó sẽ tự động thu hẹp hoặc mở rộng phạm vi hoạt động hoặc rút hoàn toàn trở lại stablecoin. Khi thị trường biến động mạnh theo một hướng, tác nhân có thể giảm mức độ tiếp xúc của LP để tránh gánh chịu những biến động cực đoan. Khi độ biến động giảm và dòng tiền ổn định, nó có thể thu hẹp phạm vi để cải thiện hiệu quả vốn và tăng thu nhập từ phí. Nếu con người phải thực hiện tất cả các điều chỉnh này bằng tay, quá trình sẽ tốn thời gian và gây áp lực về mặt cảm xúc, và sai sót sẽ thường xuyên xảy ra.

Các tác nhân thanh khoản tiên tiến hơn có thể tích hợp các chiến lược LP với việc vay mượn, phòng ngừa rủi ro và mã hóa lợi suất. Ví dụ, họ có thể xây dựng các vị thế giao dịch giao ngay hoặc phái sinh bù trừ cùng với mức độ tiếp xúc với LP để đưa danh mục đầu tư tổng thể gần hơn với trạng thái trung lập thị trường; họ có thể sử dụng các giao thức như Pendle để chia nhỏ kỳ vọng phí thành các mã thông báo lợi suất có thể giao dịch và chuyển giao chúng cho các tác nhân chiến lược khác; và họ có thể chuyển dịch thanh khoản giữa các AMM khác nhau để theo dõi địa điểm nào cung cấp cấu trúc phí hấp dẫn hơn và rủi ro MEV thấp hơn cho một tài sản nhất định. Những chiến lược tổng hợp này vượt xa khả năng quản lý thủ công của người dùng bán lẻ thông thường, nhưng đối với các tác nhân AI giỏi về dữ liệu đa chiều và ra quyết định tuần tự, chúng lại rất phù hợp.

Trường hợp sử dụng chính 3: Quản trị hợp tác giữa con người và máy móc trong giao dịch và dự đoán

Giao dịch luôn là hình thức sử dụng hấp dẫn nhất và cũng nguy hiểm nhất trong thế giới tiền điện tử. Khoảng cách giữa các nhà giao dịch cá nhân và chuyên nghiệp xuất phát từ sự khác biệt về khả năng tiếp cận thông tin, năng lực mô hình hóa và kỷ luật thực thi. Với sự tham gia của AgentFi vào lĩnh vực giao dịch, cuộc chơi không còn xoay quanh việc "ai đọc biểu đồ tốt hơn" mà tập trung vào việc tái cấu trúc toàn bộ quy trình thông tin, chẳng hạn như tổng hợp → hình thành quan điểm → thực hiện chiến lược → hội tụ rủi ro.

Trong các thiết kế truyền thống, các tác nhân giao dịch ban đầu đóng vai trò là công cụ phân tích và hỗ trợ ra quyết định. Chúng liên tục theo dõi dòng vốn trên chuỗi, địa chỉ của cá voi, tâm lý xã hội, cấu trúc đòn bẩy phái sinh và các sự kiện vĩ mô. Những tín hiệu này được tổng hợp thành các xu hướng định hướng và cảnh báo rủi ro cho các tài sản cụ thể, mà các nhà giao dịch có thể sử dụng làm thông tin đầu vào bổ sung. Nhiều thiết bị đầu cuối phân tích trên chuỗi và bảng điều khiển nghiên cứu hiện có đã tích hợp các yếu tố của hành vi này, ngay cả khi chúng không tự gọi mình là AgentFi một cách rõ ràng. Bước ngoặt thực sự đến khi phân tích như vậy không còn chỉ dừng lại ở một báo cáo tĩnh mà trực tiếp thúc đẩy việc điều chỉnh vị thế và phân bổ vốn. Tại thời điểm đó, tác nhân chuyển từ một người bạn đồng hành phân tích thành một thực thể giao dịch có ảnh hưởng thực chất.

Trong các thiết kế mạnh mẽ hơn, các tác nhân giao dịch tự động hoạt động trong các ràng buộc do người dùng định nghĩa, chấp nhận các dải đòn bẩy, các công cụ được cho phép và mức sụt giảm tối đa trong khi xây dựng, đóng và điều chỉnh quy mô các vị thế trên thị trường giao ngay và phái sinh. Một số có thể tập trung vào biến động ngắn hạn của một tài sản duy nhất, trong khi những người khác quản lý các danh mục đầu tư có cấu trúc, chẳng hạn như sử dụng stablecoin làm tài sản thế chấp, nắm giữ các vị thế giao ngay cốt lõi trong các tài sản chính và kết hợp các hợp đồng tương lai hoặc hợp đồng vĩnh cửu để phòng ngừa rủi ro và tăng lợi suất. Một tác nhân hộp đen hoàn toàn không minh bạch trong bối cảnh này sẽ cực kỳ nguy hiểm, vì vậy ngày càng nhiều nhóm đang tích hợp khả năng giải thích và tính minh bạch về hành vi vào sản phẩm của họ. Mỗi giao dịch đều đi kèm với lý do ngắn gọn và mô tả tác động của nó đến rủi ro tổng thể, cho phép người dùng hiểu rõ cách thức vốn của họ được sử dụng.

Những thách thức về rủi ro đối với mô hình, hợp đồng, hộp đen và ranh giới pháp lý

Bất chấp tiềm năng về mặt lý thuyết và kỹ thuật, AgentFi không thể tránh khỏi những rủi ro cơ bản mà DeFi luôn phải đối mặt. Ở một số khía cạnh, nó thậm chí có thể khuếch đại những rủi ro đó.

Đầu tiên là rủi ro mô hình. Cho dù một hệ thống dựa trên các mô hình thống kê truyền thống, các công cụ học máy hay các kiến ​​trúc lai kết hợp LLM, tất cả các mô hình đều được xây dựng trên các giả định về chế độ biến động tương đối ổn định, các mối tương quan không đảo ngược ngay lập tức và tính thanh khoản không biến mất trong vài giây. Thị trường tiền điện tử đã nhiều lần chứng minh rằng những giả định này có thể bị phá vỡ mạnh mẽ trong các điều kiện "thiên nga đen". Nếu một hệ thống AgentFi dựa quá nhiều vào các mối quan hệ lịch sử mà không thiết kế các biện pháp bảo vệ rõ ràng cho các kịch bản cực đoan, nó có khả năng sẽ gặp thất bại tập thể khi các sự kiện hiếm gặp xảy ra.

Thứ hai là rủi ro hợp đồng thông minh và rủi ro thực thi. AgentFi không loại bỏ các rủi ro DeFi cổ điển như khai thác lỗ hổng giao thức, thao túng oracle hoặc xâm phạm cầu nối. Trên thực tế, tự động hóa có thể khuếch đại thiệt hại. Trong điều kiện vận hành thủ công, ngay cả những nhà giao dịch tích cực cũng hiếm khi tái cân bằng mỗi phút với quy mô đầy đủ. Ngược lại, một tác nhân AI không có giới hạn về tốc độ hoặc mức độ rủi ro có thể phản ứng với sự cố oracle tạm thời hoặc bất thường giao thức ngắn hạn bằng cách thực hiện hàng loạt giao dịch có hại, khiến tổn thất tăng nhanh trong thời gian rất ngắn. Do đó, thiết kế hệ thống thực tế cần bao gồm các giới hạn cứng về tần suất hành động, quy mô mỗi lần điều chỉnh và số lần di chuyển liên tiếp tối đa.

Vấn đề thứ ba, thường ít được thảo luận, là tính minh bạch và lòng tin. Lời hứa ban đầu của AgentFi là giúp người dùng xử lý các quyết định phức tạp. Nếu người dùng không thể thấy bất kỳ logic nội bộ nào và chỉ có thể đánh giá hiệu suất từ ​​một đường cong lãi/lỗ duy nhất, thì mô hình này thực chất chỉ là một quỹ hộp đen trên chuỗi. Để giảm thiểu điều này, ngày càng nhiều dự án nhấn mạnh vào các khung chiến lược minh bạch, các tham số rủi ro rõ ràng và hành vi có thể truy vết. Một số thậm chí còn xây dựng giao diện "nhật ký giao dịch" nơi người dùng có thể kiểm tra lý do và các lựa chọn thay thế cho một quyết định nhất định. Không phải ai cũng sẽ đọc kỹ các điều khoản, nhưng sự tồn tại của những bằng chứng như vậy tạo ra khả năng giám sát từ bên ngoài và đưa AgentFi từ lòng tin dựa trên niềm tin mù quáng sang lòng tin có thể kiểm chứng.

Cuối cùng, đó là vấn đề quy định và trách nhiệm. Khi một tác nhân tự quản được triển khai trên chuỗi khối, được phép thực hiện các chiến lược một cách tự chủ và mở cửa cho các khoản tiền gửi từ bên thứ ba, cấu trúc này bắt đầu giống với một nền tảng quản lý tài sản phi tập trung. Các khu vực pháp lý khác nhau có thể diễn giải điều này thông qua lăng kính của luật chứng khoán, quy định về quỹ hoặc các quy tắc tư vấn đầu tư, có khả năng gán trách nhiệm cho nhóm cốt lõi. Cũng có thể có những vùng xám nơi mã lập trình đưa ra quyết định, chứ không phải bất kỳ cá nhân cụ thể nào, làm phức tạp thêm vấn đề trách nhiệm giải trình. Ngay cả khi chỉ xét riêng trên chuỗi khối, những vấn đề này cũng quay trở lại với những người nắm giữ token và các nhà phát triển cốt lõi thông qua quản trị. Khi một chiến lược rủi ro được thông qua qua quá trình quản trị và dẫn đến những tổn thất nghiêm trọng, câu hỏi về việc ai chịu trách nhiệm trở thành một thử thách đối với thiết kế thể chế, chứ không chỉ là kiến ​​trúc kỹ thuật.

Từ các tác nhân AI đơn lẻ đến mạng lưới tài chính đa tác nhân

Nếu coi hầu hết các sản phẩm AgentFi hiện tại là các tác nhân AI thế hệ đầu tiên trên chuỗi, đặc điểm chung của chúng là tập trung vào một nhiệm vụ duy nhất, được xác định rõ ràng, chẳng hạn như định tuyến lợi nhuận stablecoin, cân bằng lại khoản vay, quản lý nhà cung cấp thanh khoản (LP), xoay vòng token lợi nhuận hoặc thực thi chiến lược giao dịch. Các tác nhân chuyên biệt này mã hóa các chiến lược mà trước đây đòi hỏi sự bảo trì chuyên nghiệp đáng kể và giúp chúng dễ tiếp cận hơn với nhiều người dùng. Tuy nhiên, sự thay đổi mang tính đột phá thực sự có thể xuất hiện từ sự hợp tác đa tác nhân và các mạng lưới tài chính đa tầng.

Hãy tưởng tượng một tương lai nơi người dùng không chỉ đơn thuần đăng ký vào một nhóm lợi suất cao hoặc một kho tiền cụ thể, mà thay vào đó nắm giữ các danh mục đầu tư được quản lý chung bởi nhiều tác nhân. Ở cấp độ cơ sở, một tác nhân stablecoin xử lý việc quản lý tiền mặt và định tuyến lợi suất ngắn hạn. Ở cấp độ trung gian, các tác nhân LP và yield-token quản lý các chiến lược rủi ro trung bình. Ở cấp độ cao nhất, một tác nhân phân bổ tài sản điều chỉnh trọng số giữa các chiến lược dựa trên hồ sơ rủi ro, thời gian đầu tư và điều kiện thị trường của người dùng. Một tác nhân kiểm soát rủi ro bao trùm toàn bộ danh mục đầu tư, giám sát mức độ rủi ro tổng thể, mô phỏng các kịch bản căng thẳng và đưa ra cảnh báo. Các tác nhân này giao tiếp thông qua các định dạng ý định và thông điệp được tiêu chuẩn hóa và có thể phối hợp tự động, ví dụ như đồng thời giảm đòn bẩy và tăng tiền mặt khi rủi ro vĩ mô tăng đột biến.

Để đạt được trạng thái này sẽ cần nhiều hơn một giao thức hay một nhóm duy nhất. Nó đòi hỏi một hệ thống toàn diện gồm cơ sở hạ tầng và tiêu chuẩn tập trung vào AgentFi, bao gồm các lớp thông tin tài chính cung cấp dữ liệu trên chuỗi theo thời gian thực và có thể kiểm chứng; mạng lưới thực thi điều phối trên các chuỗi và giao thức; nền tảng phát hành và thị trường cho các nhà phát triển tác nhân; và các lớp phần mềm trung gian giải quyết vấn đề quyền riêng tư, tuân thủ và xác minh. Từ góc nhìn này, AgentFi không chỉ là một xu hướng đầu cơ ngắn hạn mà còn là một chương trình dài hạn nhằm phân tách, mô đun hóa và mở lại quản lý tài sản như một bề mặt có thể lập trình. Đối với những người sẵn sàng đầu tư thời gian để hiểu cấu trúc, những gì được cung cấp không chỉ đơn thuần là lợi nhuận từ một token, mà còn là một phòng thí nghiệm thực tế để thiết kế lại việc ai đưa ra quyết định cho ai, trong những ràng buộc nào và với những hình thức xác minh nào.

Phần kết luận

AgentFi không phải là sản phẩm của một bước đột phá duy nhất, cũng không chỉ đơn thuần là một trào lưu nhất thời. Nó là kết quả tự nhiên của sự hội tụ nhiều xu hướng cơ bản. Kiến trúc DeFi ngày càng phức tạp, nhưng người dùng lại không thấy dễ dàng tham gia. Khả năng suy luận của AI đang phát triển nhanh chóng, nhưng người dùng không còn hài lòng với các kịch bản tự động hóa thụ động. Tài chính trên chuỗi đòi hỏi các khung rủi ro và quyết định chi tiết hơn, nhưng hoạt động thủ công truyền thống của con người không còn theo kịp tốc độ và mật độ thị trường. AgentFi lấp đầy khoảng trống cấu trúc này bằng các tác nhân hoạt động lâu dài, có thể giải thích được, được định khung rủi ro và có thể thực sự đảm nhận trách nhiệm ra quyết định.

Từ định tuyến lợi nhuận và quản lý nhà cung cấp thanh khoản đến thực thi chiến lược và giám sát rủi ro, các tác nhân AI đang dần đảm nhiệm các nhiệm vụ có tần suất cao, chi tiết và đòi hỏi sự tập trung cao. Điều này cho phép kiến ​​thức chuyên môn được chuẩn hóa, mô đun hóa và tiếp cận với nhiều người dùng hơn. Con người không bị thay thế; vai trò trong quản lý tài sản chỉ đơn giản là được phân bổ lại. Con người xác định mục tiêu và giới hạn rủi ro, trong khi các tác nhân tối ưu hóa các quyết định, việc thực thi và điều chỉnh trong khuôn khổ đó. Sự thay đổi cấu trúc có ý nghĩa nhất sẽ không đến từ một siêu tác nhân duy nhất, mà từ các mạng lưới tài chính bao gồm nhiều tác nhân chuyên biệt, mỗi tác nhân phục vụ một chức năng riêng biệt và phối hợp thông qua các lớp thông điệp và rủi ro được tiêu chuẩn hóa.

Quá trình phát triển này làm rõ ý nghĩa thực sự của AgentFi. Nó không chỉ đơn thuần là việc tự động hóa DeFi; mà còn là việc làm cho tài chính trên chuỗi hoạt động giống như một hệ thống tài chính có thể lập trình, kiểm chứng và quản trị được. Đối với những người tìm hiểu sâu hơn về kiến ​​trúc của nó, AgentFi không chỉ là một khẩu hiệu đầu tư mà còn là một khuôn khổ mới cho cách thức đưa ra, kiểm toán và ràng buộc các quyết định. Khi khuôn khổ đó trưởng thành, nó có thể định hình lại một cách cơ bản cách chúng ta suy nghĩ về quản lý tài sản và trở thành một khối xây dựng cốt lõi của giai đoạn tiếp theo của cơ sở hạ tầng tài chính trên chuỗi.

Câu hỏi thường gặp

Câu 1: Sự khác biệt cơ bản giữa AgentFi và các bot giao dịch tự động truyền thống là gì?

Các bot giao dịch truyền thống chủ yếu là công cụ khuếch đại việc thực thi lệnh. Các nhà giao dịch con người hoặc các nhóm chuyên gia định lượng thiết kế chiến lược cốt lõi từ trước, và bot chỉ đơn giản là lặp lại các lệnh theo các quy tắc cố định mà không thay đổi logic cơ bản. AgentFi hướng đến việc đẩy mô hình này tiến thêm một bước. Trong phạm vi các ràng buộc rủi ro được xác định rõ ràng, các tác nhân AI chủ động cảm nhận thị trường, điều chỉnh trọng tâm giữa nhiều chiến lược và, khi cần thiết, tạm dừng hoạt động và đánh giá lại việc phân bổ. Chúng giống như các nhà quản lý tài sản trên chuỗi với logic đầu tư và khung rủi ro được tích hợp sẵn, hơn là các kịch bản chỉ tuân theo các hướng dẫn được viết sẵn một cách máy móc.

Câu 2: Hiện nay, nhà đầu tư cá nhân nên ủy thác bao nhiêu phần trăm danh mục đầu tư của mình cho các đại lý?

Ở giai đoạn hiện tại, quan điểm thận trọng cho rằng AgentFi nên được coi là một phần của chiến lược phân bổ rủi ro sáng tạo, chứ không phải là sự thay thế cho các khoản đầu tư cốt lõi. Đối với người dùng có khả năng chấp nhận rủi ro cao hơn, việc bắt đầu với một phần vốn rất nhỏ không cần thanh khoản ngay lập tức, tập trung trước tiên vào các kịch bản tương đối được kiểm soát như định tuyến lợi nhuận stablecoin hoặc các chiến lược cho vay đã được kiểm toán, có thể là một lựa chọn hợp lý. Sau khi quan sát hiệu suất thực tế và các biện pháp kiểm soát rủi ro theo thời gian, người dùng có thể quyết định tăng mức độ đầu tư. Bất kể hệ thống có vẻ thông minh đến đâu, việc đa dạng hóa cơ bản và giới hạn rủi ro rõ ràng không bao giờ nên bị bỏ qua, và AgentFi không nên được coi là một hộp đen đảm bảo lợi nhuận.

Câu 3: Liệu AgentFi cuối cùng sẽ thay thế các nhà giao dịch và quản lý tài sản là con người?

AgentFi nhiều khả năng sẽ định hình lại vai trò của các chuyên gia hơn là loại bỏ chúng. Đối với các nhiệm vụ lặp đi lặp lại, hoạt động 24/7 với các quy tắc rõ ràng như giám sát lãi suất, điều chỉnh phạm vi LP và xoay vòng lợi suất định kỳ, các tác nhân AI thực sự phù hợp hơn để xử lý việc thực thi tuyến đầu. Nhưng khi nói đến khả năng đánh giá câu chuyện, đánh giá rủi ro về quy định và cấu trúc, bối cảnh vĩ mô và thiết kế khung rủi ro, con người vẫn giữ những lợi thế khó có thể mã hóa đầy đủ trong các mô hình. Một sự phân công lao động thực tế hơn là các nhà đầu tư và quản lý tài sản chuyên nghiệp thiết kế các mục tiêu, ràng buộc và khung chiến lược, sau đó quản lý các tác nhân, thay vì tự mình thực hiện mọi giao dịch. Những người có thể kết hợp hiệu quả tư duy chiến lược với các công cụ của AgentFi có nhiều khả năng sẽ đạt được lợi thế về cấu trúc trong giai đoạn tiếp theo của thị trường.

Tuyên bố miễn trừ trách nhiệm: Thông tin được cung cấp trong bài viết này chỉ nhằm mục đích giáo dục và tham khảo, không nên được coi là lời khuyên đầu tư. Để biết thêm thông tin chi tiết, vui lòng tham khảo. đâyHãy tự mình nghiên cứu và tìm kiếm lời khuyên từ một cố vấn tài chính chuyên nghiệp trước khi đưa ra bất kỳ quyết định đầu tư nào. FameEX không chịu trách nhiệm đối với bất kỳ tổn thất trực tiếp hoặc gián tiếp nào phát sinh từ việc sử dụng hoặc dựa vào thông tin trong bài viết này.