تطور الذكاء الاصطناعي في التمويل اللامركزي: من الأدوات الآلية إلى وكيل AgentFi

في صناعة التشفير الحالية، تعتبر المدفوعات المستقرة وتطبيقات التمويل اللامركزي من بين القلة التي أثبتت وجود طلب حقيقي وقيمة طويلة الأجل. في الوقت نفسه، أصبحت Agent، التي تتنوع بشكل كبير، الشكل الفعلي الذي يواجه المستخدم في صناعة الذكاء الاصطناعي، وهي الطبقة الوسيطة الرئيسية التي تربط قدرات الذكاء الاصطناعي واحتياجات المستخدم.

في مجال دمج Crypto و AI، خاصة في الاتجاه الذي تعيد فيه تقنيات AI تغذية تطبيقات Crypto، يركز الاستكشاف الحالي بشكل رئيسي على ثلاثة سيناريوهات نموذجية:

1. وكيل تفاعلي حواري: يركز بشكل أساسي على الدردشة، والرفقة، والمساعدات، على الرغم من أن الغالبية لا تزال نماذج عامة مضغوطة، إلا أن عتبة التطوير المنخفضة والتفاعل الطبيعي، بالإضافة إلى حوافز الرموز، جعلته أحد الأشكال الأولى التي تم دفعها إلى السوق لجذب انتباه المستخدمين.

2. وكيل تكامل المعلومات: يركز على التكامل الذكي للمعلومات على الإنترنت وعلى السلسلة. حققت Kaito و AIXBT نجاحًا في مجال تكامل البحث عن المعلومات على الإنترنت ولكنها ليست على السلسلة، بينما لا يزال اتجاه تكامل البيانات على السلسلة في مرحلة الاستكشاف دون وجود مشاريع بارزة.

3. وكيل تنفيذ الاستراتيجية: يتمحور حول الدفع بالعملات المستقرة وتنفيذ استراتيجيات التمويل اللامركزي ، وينتج عن ذلك اتجاهين رئيسيين هما الدفع الوكيلي وDeFAI. يتم تضمين هذا النوع من الوكلاء بشكل أعمق في منطق التداول وإدارة الأصول على السلسلة ، مما يتيح تجاوز عقبة المضاربة وتشكيل بنية تحتية ذكية للتنفيذ تتمتع بالكفاءة المالية والعائد المستدام.

سيركز هذا المقال على مسار تطور دمج التمويل اللامركزي والذكاء الاصطناعي، وسيرسم مراحل تطورها من الأتمتة إلى الذكاء، وسيحلل بنية تنفيذ الاستراتيجيات، ومساحة السيناريوهات، والتحديات الرئيسية.

مراحل الذكاء في التمويل اللامركزي: الأتمتة، مساعد الطيار وAgentFi

في تطور الذكاء الاصطناعي للتمويل اللامركزي، يمكننا تقسيم قدرات النظام إلى ثلاث مراحل: الأدوات الآلية، مساعد مدفوع بالنية، والذكاء الاصطناعي على السلسلة.

• الأتمتة تشبه إلى حد كبير مشغلات القواعد (Rule Trigger): تنفيذ المهام الثابتة بناءً على شروط مسبقة، مثل التحكيم، وإعادة التوازن، وجني الأرباح، والحد من الخسائر، ولا يمكنها توليد استراتيجيات، كما أنها لا يمكن أن تعمل بشكل مستقل.
• تم إدخال وظيفة التعرف على النية والتحليل الدلالي في Copilot، حيث يمكن للمستخدمين إدخال اللغة الطبيعية، وتقوم النظام بفهمها وتفكيكها واقتراح مسارات التنفيذ، ولكن لا يزال يتعين على المستخدم تأكيد ذلك في النهاية، وسلسلة التنفيذ ليست مغلقة.
• AgentFi يمثل الحلقة الذكية الكاملة "الإدراك → الاستدلال/توليد الاستراتيجية → التنفيذ على السلسلة → التطور"، وهو كائن ذكي (وكيل) يتمتع بقدرة على التنفيذ الذاتي على السلسلة والتطور المستمر.

| البعد | البنية التحتية الآلية | المساعد الذكي القائم على النية | AgentFi | |----------|-----------------------------|----------------------------|---------------------| | المنطق الأساسي | Trigger القواعد + تنفيذ الشروط | التعرف على النوايا + توجيه العمليات | حلقة مغلقة استراتيجية + تنفيذ ذاتي | | طريقة التنفيذ | تنفيذ بناءً على شروط مسبقة (إذا-ثم) | فهم أوامر المستخدم، والمساعدة في تفكيك العمليات | إدراك ذاتي كامل، حكم، وتنفيذ | | تفاعل المستخدم | لا حاجة للتفاعل، تنفيذ تفعيل سلبي | يعبر المستخدم عن نيته من خلال prompt، النظام يساعد في التفكيك | لا حاجة للتفاعل البشري، يمكن التعاون مع إنسان/وكيل | | مستوى الذكاء | منخفض، أتمتة العمليات | متوسط، فهم تفاعلي | مرتفع، توليد وتطور الاستراتيجيات الذاتية | | القدرة على الاستراتيجية | لا، تنفيذ المهام المحددة مسبقًا | محدود، يعتمد على تعليمات المستخدم | قوي، يمكنه التعلم الذاتي وتحسين التوليفات | | صعوبة التنفيذ | منخفضة، تميل إلى خدمات الواجهة الخلفية | متوسطة، تحتاج إلى تصميم تفاعلي قوي للواجهة الأمامية | عالية، تحتاج إلى تنسيق عميق بين الذكاء الاصطناعي / بنية التنفيذ التحتية | | التنفيذ على السلسلة | ✅ الإدراك ❌ القرار ( قواعد ثابتة ت triggers ) ✅ دعم التنفيذ البسيط | ✅ الإدراك ✅ القرار ⚠️ التنفيذ يحتاج إلى تأكيد من المستخدم | ✅ الإدراك ✅ القرار ✅ تنفيذ كامل مغلق على السلسلة | | ممثل نموذجي | جيلاتي 、 تقليد | HeyElsa.ai ، مصرفي | جيزة أرما |

للحكم على ما إذا كان مشروع ما ينتمي حقًا إلى AgentFi، يجب النظر في ما إذا كان يلبي ثلاثة من المعايير الأساسية الخمسة التالية على الأقل:

1. الإحساس الذاتي بحالة السلسلة / إشارات السوق (ليست مدخلات ثابتة، بل مراقبة في الوقت الفعلي)
2. القدرة على توليد الاستراتيجيات ودمجها (ليست استراتيجيات مسبقة الإعداد، بل قادرة على وضع خطة عمل بناءً على السياق)
3. يمكن تنفيذ العمليات على السلسلة بشكل مستقل (بدون تفاعل المستخدم، يمكن تنفيذ عمليات معقدة مثل swap/lend/stake)
4. يتمتع بحالة دائمة وقدرة على التطور (الوكيل لديه دورة حياة، يمكنه التشغيل لفترة طويلة وضبط نفسه بناءً على التغذية الراجعة)
5. يمتلك هيكل Agent-Native (مثل SDK مخصص للوكيل، بيئة تنفيذ مستضافة، برامج وسيطة للوكيل، إلخ)

بعبارة أخرى، التداول الآلي ≠ Copilot، وأيضًا ≠ AgentFi: التداول الآلي هو فقط "محفز القواعد"، على الرغم من أن Copilot يمكنه فهم نية المستخدم وتقديم اقتراحات للعمل، إلا أنه لا يزال يعتمد على المشاركة البشرية؛ بينما AgentFi الحقيقي هو "وكيل يمتلك القدرة على الإدراك والاستدلال والتنفيذ الذاتي على السلسلة"، قادر على إكمال حلقة الاستراتيجية والتطور المستمر دون تدخل بشري.

تحليل ملاءمة الذكاء الاصطناعي لمشاهد التمويل اللامركزي

في نظام التمويل اللامركزي (DeFi) ، يمكن تقسيم سيناريوهات التطبيقات الأساسية بشكل عام إلى فئتين: فئة تداول الأصول وتبادلها وفئة التمويل ذات العائد. نعتقد أن هناك اختلافات ملحوظة في ملاءمة هاتين الفئتين من السيناريوهات في مسار الذكاء.

أولاً، مشهد تداول الأصول وتبادلها

تتمحور سيناريوهات تداول الأصول وتبادلها حول التفاعل الذري، بما في ذلك معاملات Swap، والجسور عبر السلاسل، وإدخال وخروج الأموال القانونية، والخصائص الجوهرية لها هي "مدفوعة بالنية + تفاعل ذري واحد"، ولا تتضمن عملية التداول استراتيجيات العائد، أو صيانة الحالة، أو منطق التطور، وغالبًا ما تكون مناسبة لمسار التنفيذ الخفيف الخاص بـ Intent-Centric Copilot، ولا تتعلق بـ AgentFi.

نظرًا لانخفاض عتبة الهندسة وبساطة التفاعل، فإن معظم مشاريع DeFAI في السوق حاليًا لا تزال في هذه المرحلة، ولا تشكل حلقة مغلقة من AgentFi؛ ولكن بالنسبة لبعض استراتيجيات Swap المعقدة عالية المستوى (مثل التحكيم عبر الأصول، والتحوط المستمر لـ LP، وإعادة التوازن بالرافعة المالية، وما إلى ذلك) تحتاج فعليًا إلى دمج قدرات AI Agent، وهي لا تزال في مرحلة الاستكشاف المبكرة.

| فئة المشهد | هل العائد مستمر | توافق AgentFi | صعوبة تنفيذ المشروع | الشرح | |----------------|------------|-------------------------------|------------|----------------------------------------------------| | تبادل المعاملات | ❌ لا | ⚠️ تكيف جزئي (فقط معاملات Intent ليست AgentFi حقيقية) | ✅ سهل التنفيذ | عملية ذرية واحدة (مثل تبديل العملات)، بدون تراكم حالة الاستراتيجية، مناسب لاستدعاء Copilot. | جسر متعدد السلاسل | ❌لا | ❌ضعيف | ✅سهل التنفيذ | النقل بين السلاسل هو نقل وسيط، ولا يتضمن التخطيط الاستراتيجي أو التعديل، ومشاركة الذكاء الاصطناعي منخفضة للغاية. | إيداع وسحب العملات التقليدية | ❌لا | ❌لا يوجد | ❌غير قابل للتحكم | يعتمد بشكل كبير على قنوات CeFi والعمليات التنظيمية، ولا يمكن لوكيل البلوكشين بدء العمليات بشكل مستقل | | تحسين التجميع | ⚠️ ليس بالضرورة | ⚠️ بعض التوافق | ✅ متوسط | يعتمد بشكل رئيسي على الأدوات الآلية، فإذا كان بالإمكان دمج عروض الأسعار من منصات متعددة أو مسارات تعظيم العائد، يمكن تنفيذه بواسطة وكيل خفيف، لكن من الصعب أن يتطور ليصبح وكيلًا ذكيًا على المدى الطويل | | ✅مجموعة تداول Swap | ✅إمكانية العائد | ✅غير ناضج | ❌صعب التحقيق | مثل التحكيم عبر الأصول، والتحوط الدائم LP، وتوزيع المراكز الديناميكي، تحتاج إلى محرك استراتيجيات معقد، لا تزال في مرحلة النموذج الأولي ولا يوجد وكيل متاح |

ثانياً، مشهد التمويل من فئة عائدات الأصول

تتميز السيناريوهات المالية الموجهة نحو عائدات الأصول بأهداف عائدات واضحة، ومساحة معقدة من استراتيجيات التجميع، ومتطلبات إدارة ديناميكية للحالات، مما يتناسب بشكل طبيعي مع نموذج "حلقة الاستراتيجية المغلقة + التنفيذ الذاتي" لـ AgentFi. الخصائص الأساسية لها كما يلي:

• أهداف العائد القابلة للقياس (APR / APY) تسهل على الوكيل إنشاء دالة التحسين؛
• مساحة مجموعة الاستراتيجيات واسعة، تشمل أصول متعددة، وفترات زمنية متعددة، ومنصات متعددة، وعمليات تفاعل متعددة؛
• تحتاج العمليات إلى إدارة وتعديلات فورية، وتناسب التنفيذ والصيانة من قبل الوكلاء الذكيين على السلسلة (Agent).

| الترتيب | فئة المشهد | هل العائد مستمر | توافق AgentFi | صعوبة التنفيذ | الوصف | |--------|------------------------------------|------------|-----------------|----------|---------------------------------------------| | 1 | تعدين السيولة | ✅نعم | ✅✅✅مرتفع جداً | ❌مرتفع | تحتاج الاستراتيجيات إلى تعديل ديناميكي متكرر (مثل إعادة الاستثمار، الانتقال، استراتيجيات المسبح المزدوج، إلخ)، وهي الأنسب لنشر وكيل استراتيجيات الذكاء الاصطناعي | | 2 | الإقراض | ✅نعم | ✅✅✅مرتفع جدًا | ✅منخفض | تقلبات أسعار الفائدة + حالة الرهن قابلة للقراءة، التحذيرات من المخاطر وإعادة التوازن التلقائي سهلة التنفيذ | | 3 | Pendle (تداول حقوق الإيرادات PT/YT) | ✅نعم | ✅✅عالي | ❌عالي | فترة الإيرادات والهياكل متنوعة، وتداول المجموعات معقد، يمكن للذكاء الاصطناعي تحسين توقيت البيع والشراء واستقرار العوائد | | 4 |套利 رسوم التمويل (Perp/CeFi/التمويل اللامركزي混合) | ✅نعم | ✅✅عالي | ❌مرتفع جدًا | يوفر التحكيم عبر الأسواق مزايا AI، لكن التفاعل والتنسيق خارج السلسلة معقد للغاية، ولا يزال في مرحلة الاستكشاف | | 5 | تجميع استثمار / إعادة استثمار / استراتيجيات LRT | ⚠️ عائد ثابت | ⚠️ توافق مشروط | ⚠️ متوسط | لا يناسب الاستثمارات الثابتة الوكلاء، لكن يمكن للعديد من LST + الإقراض + LP وغيرها من تجميعات الديناميكية التدخل | 6 | RWA (الأصول من العالم الحقيقي) | ⚠️عائد ثابت | ❌منخفض | ⚠️امتثال مرتفع | هيكل العائد ثابت، عتبة الامتثال عالية، البروتوكولات غير متوافقة، لا توجد مساحة لتنفيذ استراتيجية AgentFi على المدى القصير |

تحت تأثير عوامل متعددة مثل مدة العوائد، وتردد التقلبات، وتعقيد بيانات البلوكشين، وصعوبة التكامل عبر البروتوكولات، والقيود التنظيمية، هناك اختلافات ملحوظة في التوافقية والجدوى الهندسية لمشاهد العوائد المختلفة في بُعد AgentFi، والتوصيات ذات الأولوية هي كما يلي:

اتجاهات مواقع الأعمال ذات الأولوية العالية:

• الإقراض (Lending / Borrowing): من السهل تتبع تقلبات أسعار الفائدة مع تنفيذ منطقي موحد، مناسب لوكلاء خفيفي الوزن.
• زراعة العائد (Yield Farming): تجمعات ديناميكية بشكل متكرر، مساحة تركيبة استراتيجيات كبيرة، تقلبات عالية في العائد، يمكن لـ AgentFi تحسين العائد السنوي وكفاءة التفاعل بشكل ملحوظ، ولكن تنفيذ الهندسة يواجه تحديات معينة؛

الاتجاهات القابلة للاستكشاف على المدى المتوسط والطويل:

• تداول حقوق Pendle: الأبعاد الزمنية ومنحنى العائد واضحان، مما يجعله مناسبًا لإدارة الوكلاء لتدوير الاستحقاقات والتحكيم بين التجمعات؛
• معدل التمويل Arbitrage: العائد النظري واعد، يحتاج إلى حل تحديات التنفيذ عبر الأسواق والتفاعل خارج السلسلة، وصعوبة هندسية كبيرة؛
• هيكل تجميع LRT الديناميكي: لا يتناسب مع الإيداع الثابت، يمكن تجربة استراتيجيات مثل LRT + LP + الإقراض وغيرها من الاستراتيجيات لضبط تلقائي.
• إدارة محافظ الأصول المتعددة RWA: من الصعب التنفيذ في فترة قصيرة، يمكن للوكيل تقديم المساعدة في تحسين المحافظ واستراتيجيات الاستحقاق؛

مقدمة عن المشاريع الذكية في مشهد التمويل اللامركزي :

1. أدوات الأتمتة ( بنية الأتمتة ): تفعيل القواعد وتنفيذ الشروط

Gelato هي واحدة من أوائل بنى التحتية لأتمتة التمويل اللامركزي، وقدمت دعم تنفيذ المهام المشروطة لبروتوكولات مثل Aave وReflexer، ولكنها الآن تحولت إلى مزود خدمة Rollup as a Service. في الوقت الحالي، انتقل ساحة المعركة الرئيسية للأتمتة على السلسلة إلى منصات إدارة أصول التمويل اللامركزي (DeFi Saver وInstadapp). تتكامل هذه المنصات وحدات تنفيذ تلقائي موحدة تشمل إعداد أوامر الحد، الحماية من التصفية، إعادة التوازن التلقائي، DCA، استراتيجيات الشبكة، وغيرها. بالإضافة إلى ذلك، نرى بعض المشاريع الأكثر تعقيدًا في منصات أدوات أتمتة التمويل اللامركزي:

Mimic.fi

Mimic.fi هي منصة أتمتة على السلسلة، تخدم مطوري ومشاريع التمويل اللامركزي، وتدعم بناء مهام أتمتة قابلة للبرمجة على سلاسل مثل Arbitrum وBase وOptimism. يتم تحقيق التشغيل التلقائي عبر بروتوكولات متعددة من خلال مشغلات "if-then" القابلة للتكوين كجزء أساسي، ويتكون الهيكل من ثلاثة مستويات: التخطيط (تعريف المهام والمشغلات)، التنفيذ (بث النوايا والمزايدة على التنفيذ) والأمان (التحقق الثلاثي والتحكم في الأمان). حاليا، يتم استخدام طريقة إدخال SDK، والمنتج لا يزال في مرحلة النشر الأولية.

!

بروتوكول AFI

AFI Protocol هو شبكة تنفيذ وكيل مدفوعة بالخوارزميات، تدعم التشغيل التلقائي غير المدعوم على مدار الساعة طوال أيام الأسبوع، وتركز على حل مشاكل التنفيذ الموزع، ومتطلبات الاستراتيجيات، واستجابة المخاطر في التمويل اللامركزي. تصميمه موجه نحو المؤسسات والمستخدمين المتقدمين، ويوفر استراتيجيات قابلة للتنسيق، وإدارة الأذونات، وأدوات SDK، وأطلق عملة مستقرة ذات عائد afiUSD.