ชื่อเรื่องต้นฉบับ: ก้าวต่อไปของ DeFi: สิ่งสำคัญที่ต้องใช้เพื่อให้ระบบการเงินแบบตัวแทนทำงานได้

ผู้เขียนต้นฉบับ: @Lemniscap

ผู้แปลต้นฉบับ: Ismay, BlockBeats

หมายเหตุบรรณาธิการ: เมื่อโลกของ DeFi มีความซับซ้อนมากขึ้นจนแม้แต่ผู้ใช้มืออาชีพก็ยังไม่สามารถเข้าใจได้ เราจะนำแนวคิดนี้กลับคืนสู่คนทั่วไปได้อย่างไร

บทความวิจัยจาก Lemniscap นี้วิเคราะห์อย่างเป็นระบบถึงการเติบโตและความท้าทายในปัจจุบันของ "ระบบการเงินแบบตัวแทนอัจฉริยะ" ตั้งแต่ &milo และ Meridian ไปจนถึง SendAI และ The Hive ผลิตภัณฑ์ในช่วงแรกเหล่านี้แสดงให้เห็นว่า AI สามารถกลายเป็นอินเทอร์เฟซใหม่สำหรับการโต้ตอบแบบออนเชนได้อย่างไร แต่ยังเผยให้เห็นช่องว่างที่สำคัญในด้านความน่าเชื่อถือในการดำเนินการ ความปลอดภัยของการอนุญาต และกลไกการตรวจสอบอีกด้วย ผู้เขียนชี้ให้เห็นว่ากุญแจสำคัญสู่ขั้นต่อไปของ DeFi ไม่ได้อยู่ที่โมเดลที่ชาญฉลาดขึ้น แต่อยู่ที่โครงสร้างพื้นฐานที่น่าเชื่อถือยิ่งขึ้น นั่นคือการทำให้มั่นใจว่าทุกการกระทำของตัวแทนนั้นสามารถตรวจสอบได้ ตรวจสอบย้อนกลับได้ และเชื่อถือได้ นี่ไม่เพียงแต่เป็นจุดเปลี่ยนในวิวัฒนาการทางเทคโนโลยีเท่านั้น แต่ยังเป็นการทดลองสร้างความเชื่อมั่นใหม่อีกด้วย ดังที่บทความกล่าวไว้ว่า ก้าวสำคัญของ DeFi ไม่ใช่การขยายขนาด แต่เป็นความเชื่อมั่นในระบบอัตโนมัติ ภายในปี 2568 DeFi จะแตกต่างจากยุคแรกเริ่มอย่างสิ้นเชิง ข้อมูลเหล่านี้พิสูจน์ได้ด้วยตัวเอง: เงินทุนจากสถาบันต่างๆ ไหลเข้ามามากกว่า 1 หมื่นล้านดอลลาร์สหรัฐในไตรมาสเดียว และจำนวนโปรโตคอลที่ใช้งานอยู่ในเครือข่ายหลายสิบเครือข่ายมีมากกว่า 3,000 โปรโตคอล มูลค่ารวมที่ถูกล็อกของโปรโตคอล DeFi ทั่วทั้งเครือข่ายจะสูงถึง 160 พันล้านดอลลาร์สหรัฐในปี 2568 ซึ่งเพิ่มขึ้น 41% เมื่อเทียบเป็นรายปี ปริมาณการซื้อขายสะสมของ DEX และ Perp คิดเป็นล้านล้านดอลลาร์สหรัฐ

เมื่อ DeFi เติบโตขึ้น สิ่งต่างๆ ก็สามารถทำได้มากขึ้นเรื่อยๆ แต่ความซับซ้อนก็เพิ่มขึ้นอย่างมากเช่นกัน คนส่วนใหญ่ไม่สามารถตามทันทุกสิ่งทุกอย่างที่เกิดขึ้นบนเครือข่ายได้ หากเราต้องการให้ผู้คนคว้าโอกาสใหม่ๆ เหล่านี้ เราต้องสร้างเครื่องมือที่ช่วยให้ผู้ใช้ตัดสินใจได้ง่ายขึ้น ซึ่งนี่คือทิศทางการพัฒนาในอนาคต

ขณะเดียวกัน AI ก็ค่อยๆ เข้ามาเป็นส่วนหนึ่งของชีวิตประจำวัน และผู้คนก็เริ่มพัฒนานิสัยใหม่ๆ เกี่ยวกับระบบอัตโนมัติ แนวโน้มนี้ก่อให้เกิด "Agentic Finance" ซึ่งตัวแทนอัจฉริยะจะทำหน้าที่นำทางและดำเนินการทางการเงิน

แม้แต่เอเจนต์บนเบราว์เซอร์อย่าง Comet ก็แสดงให้เห็นถึงวิวัฒนาการที่รวดเร็วของเครื่องมือเหล่านี้ เมื่อคุณทำธุรกรรม DeFi ผ่านเอเจนต์บนเบราว์เซอร์ (ดังที่ Yash ผู้ก่อตั้ง SendAI ได้สาธิตไว้ในตัวอย่างนี้) คุณจะมองเห็นศักยภาพของการเงินเอเจนต์อัจฉริยะ วิสัยทัศน์นี้ตรงไปตรงมา แทนที่จะต้องค้นหาในแดชบอร์ดหรือโพสต์ยาวๆ บน X คุณเพียงแค่บอก AI ว่าคุณต้องการบรรลุสิ่งใด และมันจะนำทางคุณไปยังขั้นตอนต่อไปโดยอัตโนมัติ ปัจจุบันเอเจนต์อัจฉริยะสองประเภทกำลังเกิดขึ้น ได้แก่ Copilot ซึ่งนำทางผู้ใช้ตลอดกระบวนการตัดสินใจทั่วโลกของ DeFi และ Quant Agent ซึ่งนำเสนอการดำเนินการตามกลยุทธ์อัตโนมัติเฉพาะทางมากขึ้น คล้ายกับ "autopilot" ทั้งสองประเภทยังอยู่ในช่วงเริ่มต้นและมีข้อบกพร่อง แต่เมื่อนำมารวมกันแล้ว ทั้งสองประเภทนี้จะชี้ให้เห็นทิศทางใหม่ นั่นคือวิธีการโต้ตอบกับ DeFi ที่แตกต่างอย่างสิ้นเชิงและขับเคลื่อนด้วย AI

ตัวแทนอัจฉริยะเปรียบเสมือน "ผู้ช่วยนักบิน"

ลองนึกถึงตัวแทนอัจฉริยะเหล่านี้เสมือนผู้ช่วยส่วนตัวของคุณ ไม่จำเป็นต้องเลื่อนดูแผนภูมิหรือสลับไปมาระหว่างโปรโตคอลอีกต่อไป เพียงใช้ภาษาธรรมชาติเพื่อถามคำถาม เช่น "โทเค็นใดที่กำลังได้รับความนิยมสูงสุดในขณะนี้" หรือ "ที่ไหนให้ผลตอบแทนสูงสุด" ตัวแทนจะตอบและแนะนำขั้นตอนต่อไปโดยตรง เหมือนเพื่อนที่มีความรู้พร้อมช่วยเหลือคุณเสมอ

ยกตัวอย่างเช่น &milo โหมดผู้ช่วยนักบินจะช่วยคุณในการตัดสินใจลงทุน การปรับสมดุลสินทรัพย์ และการวิเคราะห์พอร์ตโฟลิโอ ช่วยให้คุณควบคุมได้โดยไม่ยุ่งยาก

&milo ใช้การตีความภาษาธรรมชาติและคำแนะนำอัจฉริยะ ช่วยให้ผู้ใช้เข้าใจสถานะและเปรียบเทียบโอกาสในการทำกำไรได้โดยไม่ต้องค้นหาผ่านแดชบอร์ดต่างๆ บทความนี้แสดงให้เห็นถึงจุดเริ่มต้นของการพัฒนาตัวแทนผู้ช่วย (Co-Pilot Agent) จากผู้ช่วยแชทธรรมดาไปสู่คู่มือ DeFi ฉบับสมบูรณ์

เพื่อดูว่าตัวแทนเหล่านี้มีประสิทธิภาพอย่างไรในทางปฏิบัติ เราได้ทดลองใช้ผลิตภัณฑ์ที่เพิ่งเปิดตัวหลายตัว เพื่อดูว่าพวกเขาจัดการกับงาน DeFi จริงอย่างไร

ผลลัพธ์แสดงให้เห็นว่าตัวแทนเหล่านี้ยังคงมีข้อจำกัด ตัวอย่างเช่น พวกเขาระบุโทเค็นยอดนิยมได้สำเร็จ แต่ไม่สามารถดำเนินการซื้อได้ นอกจากนี้ ยังมีธุรกรรมสองรายการล้มเหลว โดยระบบแจ้งว่า "ยอดคงเหลือไม่เพียงพอ" แม้ว่าในความเป็นจริงจะมี SOL ในบัญชีเพียงพอที่จะครอบคลุมค่าธรรมเนียมธุรกรรม

The Hive ซึ่งเป็นแพลตฟอร์มที่คล้ายกัน มีแนวทางที่แตกต่างออกไป โดยจะจัดระเบียบตัวแทน DeFi หลายรายให้เป็น "ฝูง" ทำงานร่วมกันในงานที่ซับซ้อน เช่น ธุรกรรมข้ามเครือข่าย กลยุทธ์ผลตอบแทน และการป้องกันการขายสินทรัพย์ ซึ่งทั้งหมดนี้ประสานงานกันผ่านอินเทอร์เฟซแชทที่เรียบง่าย เครือข่ายตัวแทนเฉพาะทางนี้สามารถดำเนินการหลายขั้นตอนบนเครือข่ายได้โดยใช้คำสั่งภาษาธรรมชาติ

เราได้ทดสอบคำสั่งซื้อเดียวกันกับ The Hive ระบบระบุโทเค็นยอดนิยม WEED ได้ แต่การซื้อกลับส่งที่อยู่สัญญาที่ไม่ถูกต้อง

โดยรวมแล้ว Milo แสดงให้เห็นถึงวิธีการผสานรวมเครื่องมือการจัดการพอร์ตโฟลิโอให้เป็นกระบวนการที่ราบรื่น ขณะที่ The Hive ศึกษาวิธีการทำให้ตัวแทนเฉพาะทางหลายรายทำงานร่วมกันได้ เมื่อความสามารถของตัวแทนอัจฉริยะพัฒนาขึ้น พวกเขาก็เริ่มพัฒนาการแบ่งงานที่ชัดเจนยิ่งขึ้น ยกตัวอย่างเช่น Meridian มุ่งเน้นไปที่ผู้ใช้อีกฝั่งหนึ่ง ช่วยให้ผู้เริ่มต้นเริ่มต้นใช้งาน DeFi การออกแบบที่เน้นการใช้งานบนมือถือเป็นหลัก ประกอบกับคำแนะนำที่ชัดเจน ทำให้การใช้งานพื้นฐาน เช่น การสลับโทเค็น การสเตค หรือการตรวจสอบผลตอบแทน ง่ายขึ้น Meridian ทำงานได้อย่างราบรื่นและรวดเร็วในงานหลักเหล่านี้ และที่สำคัญกว่านั้นคือ Meridian เข้าใจขอบเขตการทำงานอย่างชัดเจน เมื่อผู้ใช้ขอให้ Meridian ดำเนินการใดๆ นอกเหนือขอบเขตที่กำหนด Meridian จะอธิบายเหตุผลแทนที่จะพยายามทำอย่างไม่ไตร่ตรอง ความซื่อสัตย์นี้ทำให้ Meridian เป็นจุดเริ่มต้นที่เชื่อถือได้สำหรับมือใหม่ที่กำลังสำรวจโลกออนเชน

เบเนดิกต์ ผู้ก่อตั้ง Meridian อธิบายว่า:

"Meridian ช่วยให้ผู้ใช้สามารถทำการวิจัยและดำเนินการอย่างปลอดภัยโดยใช้ภาษาธรรมชาติ เราได้เปิดฟังก์ชันการวิจัยของตัวแทนให้สาธารณชนใช้งานได้ฟรีที่ meridian.app ผู้ใช้ที่ลงทะเบียนแอปมือถือ Meridian สามารถใช้ฟังก์ชันสวอป มัลติสวอป และการซื้อพอร์ตโฟลิโอของตัวแทนได้ บัญชีนี้ยังอยู่ในช่วงเบต้าแบบปิด และผู้ใช้ที่สนใจสามารถติดต่อ @bqbrady บน Twitter เพื่อสมัครทดลองใช้งาน"

จากการทดสอบของเรา เราพบว่าตัวแทน AI ส่วนใหญ่ในปัจจุบันที่เน้นการนำทาง DeFi ยังคงมีบทบาทเป็น "ผู้สอน" หรือ "ผู้ช่วย" โดยส่วนใหญ่ช่วยให้ผู้ใช้ดำเนินการขั้นพื้นฐานที่สุด (เช่น การแลกเปลี่ยนเหรียญ)

ยังจำเป็นต้องมีการปรับปรุงเพิ่มเติมเพื่อให้สามารถจัดการกระบวนการที่ซับซ้อนมากขึ้นได้อย่างน่าเชื่อถือ เช่น การจัดหาสภาพคล่อง การจัดการสถานะที่มีเลเวอเรจ ฯลฯ

ดังที่ Rishin Sharma หัวหน้าฝ่าย AI ของมูลนิธิ Solana ชี้ให้เห็นว่า:

“แบบจำลองภาษาขนาดใหญ่ (LLM) มีแนวโน้มที่จะเกิดอาการประสาทหลอนเมื่อต้องจัดการกับงานที่หลากหลาย และมีปัญหาในการดำเนินการตามขั้นตอนที่กำหนด กลไกการเรียกใช้ฟังก์ชันอย่าง MCP อาจเหมาะสมกว่าสำหรับการแปลง ‘แผนปฏิบัติการ’ ไปสู่การดำเนินการจริง แม้ว่า LLM จะทำงานได้ดีในระดับแนวคิดและแนวทาง แต่ก็ยังขาดความสามารถในการดำเนินการอย่างถูกต้องแม่นยำ เพื่อให้การเงินของตัวแทนอัจฉริยะมีความน่าเชื่อถืออย่างแท้จริง เราต้องก้าวข้าม LLM และพัฒนากลไกการเรียกใช้ฟังก์ชันที่เฉพาะเจาะจง นโยบายการดำเนินการที่ชัดเจน ความสามารถในการตรวจสอบ และระบบอนุญาตที่ปลอดภัย กล่าวอีกนัยหนึ่งคือ เลเยอร์การดำเนินการของตัวแทนอัจฉริยะในปัจจุบันยังคงพัฒนาไม่เต็มที่ – ‘สมอง’ ของ AI ฉลาดพอ แต่ขาด ‘ร่างกาย’ ที่สามารถดำเนินการได้อย่างน่าเชื่อถือ”

ตัวแทนอัจฉริยะในฐานะ ‘อิสระ’ การขับเคลื่อน

หากตัวแทน "co-pilot" เปรียบเสมือนผู้ให้คำปรึกษา ตัวแทน "เชิงปริมาณ" ก็เปรียบเสมือนระบบขับเคลื่อนอัตโนมัติมากกว่า พวกมันไม่เพียงแต่สามารถสร้างกลยุทธ์ได้เท่านั้น แต่ยังสามารถนำไปปฏิบัติจริงได้อีกด้วย ไม่ว่าจะเป็นการตรวจสอบตลาดแบบเรียลไทม์ ทดสอบธุรกรรม และทำงานอัตโนมัติตามความเร็วของเครื่อง ช่วยให้กลยุทธ์ DeFi ที่ซับซ้อนสามารถเข้าสู่โหมด "การทำงานอัตโนมัติเต็มรูปแบบ" ได้

กรณีตัวอย่างที่เริ่มเป็นรูปเป็นร่างขึ้นมาจาก SendAI ซึ่งไม่ใช่ตัวแทนเชิงปริมาณ แต่เป็นชุดเครื่องมือที่ช่วยให้ผู้อื่นสามารถสร้างตัวแทนเหล่านี้ได้ "Agent Kit" ที่ออกแบบมาสำหรับ Solana รองรับการทำงานอัตโนมัติมากกว่า 60 รายการ รวมถึงการสวอปโทเค็น การออกสินทรัพย์ใหม่ การจัดการสินเชื่อ ฯลฯ และสามารถโต้ตอบกับโปรโตคอลหลักๆ เช่น Jupiter, Metaplex และ Raydium ได้โดยตรง

กล่าวอีกนัยหนึ่ง SendAI มอบ "ระบบราง" ให้กับนักพัฒนา ซึ่งช่วยให้พวกเขาสามารถเชื่อมต่อโมเดลการตัดสินใจเข้ากับเชนโดยตรงเพื่อดำเนินการได้

Yash ผู้ก่อตั้ง SendAI ได้อธิบายวิสัยทัศน์ของพวกเขาไว้อย่างชัดเจนว่า:

"เราเชื่อว่าเอเจนต์ AI ทุกตัวจะมีกระเป๋าเงินของตัวเองในอนาคต SendAI กำลังสร้างเครื่องมือและชั้นเศรษฐกิจที่จำเป็นสำหรับระบบนี้ ซึ่งช่วยให้เอเจนต์เหล่านี้สามารถดำเนินการใดๆ บน Solana ได้ เรากำลังสร้างแพลตฟอร์มที่จะช่วยให้เอเจนต์เหล่านี้รับรู้บริบท และรองรับการทำงานที่ซับซ้อนแบบต่อเนื่อง ยาวนาน และแบบอะซิงโครนัส"

ขณะเดียวกัน ทีมอื่นๆ กำลังพยายามทำให้ความสามารถนี้เข้าถึงได้ง่ายขึ้น Lomen รับผิดชอบในการเลือกกลยุทธ์และอนุญาตให้ผู้ใช้ "ปรับใช้ได้ในคลิกเดียว" ซึ่งจะลดขีดจำกัดในการใช้ประโยชน์จากระบบอัตโนมัติเชิงปริมาณโดยไม่ต้องเขียนโค้ด

สำหรับเทรดเดอร์ขั้นสูงที่ต้องการระบบที่ปรับแต่งได้เองมากขึ้น Unblinked นำเสนอสภาพแวดล้อมการทดลองกลยุทธ์ที่ขับเคลื่อนด้วย AI คล้ายกับ Cursor สำหรับการเทรด: ผู้ใช้สามารถร่างแนวคิดกลยุทธ์ ใช้งานและปรับแต่งในสภาพแวดล้อมแซนด์บ็อกซ์ที่ปลอดภัย จากนั้นจึงตัดสินใจว่าจะลงทุนด้วยเงินจริงหรือไม่

บางแพลตฟอร์มเลือกใช้เอเจนต์หลายตัวเพื่อทำงานร่วมกัน

ตัวอย่างเช่น Almanak ได้รวม "เอเจนต์การเขียนโปรแกรม" เข้ากับ "เอเจนต์ทดสอบย้อนหลัง": ผู้ใช้จะอธิบายกลยุทธ์ของตนเป็นภาษาธรรมชาติ และ AI จะสร้างโค้ดระดับใช้งานจริงโดยอัตโนมัติ จากนั้นโค้ดนี้จะถูกทดสอบย้อนหลังด้วยการจำลองแบบมอนติคาร์โลมากกว่า 10,000 ครั้ง จนได้กลยุทธ์ "พร้อมเล่น" ขึ้นมาในที่สุด

สุดท้ายนี้ มีทีมที่มุ่งเน้นไปที่ความได้เปรียบในตลาดแบบเรียลไทม์

ตัวแทน ARMA ของกิซาจะจัดสรรเงินทุนอย่างเชิงรุกผ่านโปรโตคอลการให้กู้ยืมต่างๆ เพื่อเพิ่มผลตอบแทนจาก stablecoin ให้สูงสุด แทนที่จะปล่อยให้เงินทุนอยู่ในกลุ่มเดียว ARMA จะคอยตรวจสอบอัตราดอกเบี้ย สภาพคล่อง และต้นทุนค่าแก๊สอย่างต่อเนื่อง เพื่อเคลื่อนย้ายสินทรัพย์อย่างมีพลวัต ตัวแทนหลักของ ARMA บริหารจัดการสินทรัพย์มากกว่า 17 ล้านดอลลาร์สหรัฐฯ และมีผลตอบแทนสูงกว่าสินทรัพย์แบบคงที่ถึง 83% โดยรวมแล้ว ตัวแทนเชิงปริมาณเหล่านี้ช่วยลดต้นทุนด้านเวลาได้อย่างมาก และช่วยให้ผู้ใช้ทั่วไปสามารถเข้าถึงกลยุทธ์ที่ซับซ้อนซึ่งครั้งหนึ่งเคยสงวนไว้สำหรับทีมเชิงปริมาณมืออาชีพ อย่างไรก็ตาม ตัวแทนเหล่านี้ยังเผยให้เห็นถึงความเปราะบางของระบบอัตโนมัติ นั่นคือ ตัวแทนอาจยังคงสะดุดเมื่อเผชิญกับความล่าช้าของข้อมูล การระงับโปรโตคอล หรือความผันผวนอย่างรุนแรงของตลาด กล่าวอีกนัยหนึ่ง พวกเขาสามารถทำให้คุณเร็วขึ้นได้ แต่พวกเขาก็ยังห่างไกลจากคำว่า "ไร้เทียมทาน"

ความท้าทายของพวกเขา

ลองใช้เวลากับตัวแทนอัจฉริยะปัจจุบันสักพัก แล้วคุณจะสังเกตเห็นปัญหาที่คุ้นเคยบางอย่าง: บางครั้งพวกเขาแนะนำการดำเนินการที่ไม่มีอยู่แล้ว เช่น พูลสภาพคล่องที่ปิดไปนานแล้ว; ข้อมูลที่พวกเขาพึ่งพามักจะล้าหลังกว่าสถานะบนเชนจริง; และหากแผนหลายขั้นตอนผิดพลาด พวกเขาจะไม่แก้ไขตัวเอง แต่กลับลองทำสิ่งเดียวกันซ้ำแล้วซ้ำเล่า

การจัดการสิทธิ์อนุญาตก็ยุ่งยากเช่นกัน—ผู้ใช้ต้องให้สิทธิ์การเข้าถึงแบบเต็มไปยังกระเป๋าเงินทั้งหมด หรืออนุมัติการดำเนินการเล็กๆ น้อยๆ ด้วยตนเองทุกครั้ง การทดสอบก็มีลักษณะผิวเผินเช่นเดียวกัน โดยการจำลองสถานการณ์มักไม่สามารถจำลอง "ความวุ่นวายในโลกแห่งความเป็นจริง" ที่เกิดจากการเปลี่ยนแปลงสภาพคล่องบนเครือข่ายอย่างกะทันหัน หรือการปรับเปลี่ยนพารามิเตอร์การกำกับดูแลได้

หนึ่งในปัญหาที่ร้ายแรงที่สุดคือ ตัวแทนเหล่านี้ทำงานแทบจะเหมือนกล่องดำ

ผู้ใช้ไม่ทราบว่าตนเองอ่านอินพุตใด ชั่งน้ำหนักออปชันอย่างไร ตรวจสอบสถานะแบบเรียลไทม์หรือไม่ หรือทำไมจึงเลือกดำเนินการธุรกรรมนั้นๆ หากไม่มีการตรวจสอบลายเซ็นของบันทึกการดำเนินการ การตรวจสอบความสอดคล้องระหว่าง "ผลลัพธ์ที่สัญญาไว้" และ "การดำเนินการจริง" เป็นไปไม่ได้

ผู้ใช้ต้อง "ควบคุมดูแล" กระบวนการอัตโนมัติในขณะที่ใช้งาน ซึ่งไม่เพียงแต่ไม่มีประสิทธิภาพเท่านั้น แต่ยังประเมินผลได้ยากอีกด้วย หากไม่มีกลไกในการตรวจสอบการตัดสินใจและพิสูจน์ว่าการดำเนินการเป็นไปตามนโยบายที่กำหนดไว้ ผู้ใช้จะไม่สามารถแยกแยะระหว่าง "ระบบที่เชื่อถือได้" กับ "การตลาดที่ชาญฉลาด" ได้ สำหรับเงินทุนขนาดใหญ่ แพลตฟอร์ม DeFi จำเป็นต้องเปลี่ยนจาก "ไว้วางใจเรา" เป็น "กรุณายืนยัน" ซึ่งถือเป็นจุดเปลี่ยนสำคัญในการสร้างโครงสร้างพื้นฐานทางการเงินสำหรับตัวแทนอัจฉริยะที่ตรวจสอบได้ กำกับดูแลได้ และน่าเชื่อถือ ปัญหาหลักคือระบบปัจจุบันขาดเครื่องมือพื้นฐานที่ช่วยให้ตัวแทนรักษาความน่าเชื่อถือ ความสม่ำเสมอ และความปลอดภัยในระดับขนาดใหญ่ เพื่อแก้ไขปัญหานี้ เราจำเป็นต้องมีโครงสร้างพื้นฐานที่สามารถตรวจสอบพฤติกรรมของตัวแทน ยืนยันผลการดำเนินการ และบังคับใช้กฎเกณฑ์ที่สอดคล้องกันในทุกสภาพแวดล้อม เมื่อนั้นผู้คนจึงจะรู้สึกสบายใจที่จะมอบเงินที่หามาอย่างยากลำบากให้กับพวกเขา อย่างไรก็ตาม ผู้ใช้ส่วนใหญ่ไม่ได้สนใจ "กระบวนการคิด" ของตัวแทน พวกเขาเพียงต้องการยืนยันว่าผลลัพธ์นั้นถูกต้อง ผ่านการตรวจสอบแล้ว และอยู่ในขอบเขตที่ปลอดภัย เมื่อพูดถึงการสร้างความไว้วางใจ "ความน่าเชื่อถือที่ตรวจสอบได้" สำคัญกว่า "การมองเห็น" นี่คือความสำคัญของ "ความน่าเชื่อถือที่ตรวจสอบได้" อย่างแท้จริง ตัวแทนไม่จำเป็นต้องบันทึกการดำเนินงานภายในทั้งหมด แต่ควรดำเนินงานภายใต้นโยบายที่ชัดเจนและการตรวจสอบที่สมเหตุสมผล เช่น กำหนดวงเงินใช้จ่าย ระยะเวลาดำเนินการ และโหนดยืนยันก่อนการดำเนินงานสำคัญ ในระดับล่าง กฎเหล่านี้สามารถบังคับใช้ได้โดย Trusted Execution Environment (TEE) หรือระบบที่คล้ายคลึงกัน ซึ่งเป็นหลักฐานว่าตัวแทนปฏิบัติตามขอบเขตโดยไม่เปิดเผยรายละเอียดทั้งหมด ผลลัพธ์คือ ผลลัพธ์ที่สามารถตรวจสอบได้เมื่อจำเป็น และการดำเนินงานที่ผู้ใช้ทั่วไปสามารถไว้วางใจได้ทันที ชั้นการตรวจสอบนี้ไม่จำเป็นต้องเป็นวิธีการแบบเดียวกันทั้งหมด สถานการณ์ทั่วไปสามารถใช้มาตรการรักษาความปลอดภัยแบบเบาและตัวชี้วัดมาตรฐาน ในขณะที่สถานการณ์ที่มีความเสี่ยงสูงหรือระดับสถาบันอาจต้องการหลักฐานที่แข็งแกร่งกว่าและการตรวจสอบอย่างเป็นทางการ กุญแจสำคัญคือโครงสร้างพื้นฐานแต่ละชั้นควรมีความน่าเชื่อถือที่วัดผลได้และสอดคล้องกับระดับความเสี่ยง

เตรียมโปรโตคอลให้พร้อมสำหรับเอเจนต์

ขั้นตอนต่อไปคือการทำให้โปรโตคอล "ใช้งานได้กับเอเจนต์"

ปัจจุบัน โปรโตคอล DeFi ส่วนใหญ่ไม่ได้ออกแบบมาสำหรับเอเจนต์อัจฉริยะ จำเป็นต้องมีอินเทอร์เฟซการดำเนินการที่เสถียรและปลอดภัยยิ่งขึ้น: สามารถดูตัวอย่างการดำเนินการได้ ดำเนินการซ้ำได้อย่างปลอดภัย และการดำเนินการจะขึ้นอยู่กับโครงสร้างข้อมูลที่สอดคล้องกัน การออกแบบสิทธิ์อนุญาตควร "จำกัดขอบเขต" แทนที่จะเป็น "ครอบคลุมทั้งหมด" เพื่อให้เอเจนต์สามารถดำเนินการได้ภายในขอบเขตที่ชัดเจน แทนที่จะต้องควบคุมกระเป๋าสตางค์ทั้งหมด

หากปราศจากรากฐานเหล่านี้ แม้แต่เฟรมเวิร์กเอเจนต์ที่ชาญฉลาดที่สุดก็อาจสะดุดลงได้ด้วยโครงสร้างพื้นฐานที่เปราะบาง เมื่อรากฐานเหล่านี้พร้อมแล้ว ผู้ใช้จะไม่จำเป็นต้องตรวจสอบกระบวนการอัตโนมัติด้วยตนเองอีกต่อไป ทีมพัฒนาจะสามารถใช้เวลาน้อยลงในการแก้ไขปัญหาและมุ่งเน้นไปที่นวัตกรรม และผลลัพธ์การดำเนินการจากผู้ให้บริการที่แตกต่างกันจะสามารถเปรียบเทียบกันได้ด้วยเกณฑ์มาตรฐานที่ใช้ร่วมกัน ไม่ใช่แค่การโฆษณาเกินจริงอีกต่อไป สิ่งที่ต้องเปลี่ยนแปลงคืออะไร? วิธีแก้ปัญหานั้นค่อนข้างง่าย: ทำให้เอเจนต์สามารถตรวจสอบได้และโปรโตคอลพร้อมสำหรับเอเจนต์ เพิ่มเลเยอร์นโยบายระหว่างเอเจนต์และวอลเล็ต และกำหนดให้กระบวนการดำเนินการทั้งหมดสามารถติดตามและตรวจสอบได้ แทนที่จะดำเนินการในกล่องดำ ตัวอย่างเช่น เอ็นจิ้น SVM ของ Termina สร้างขึ้นบนหลักการนี้ โดยมอบสภาพแวดล้อมรันไทม์ Solana ที่แท้จริงให้กับเอเจนต์ AI ช่วยให้พวกเขาสามารถจำลอง ตัดสินใจ และเรียนรู้จากข้อมูลบนเชนได้ ในขณะเดียวกัน ฝ่ายโปรโตคอลควรเปิดอินเทอร์เฟซการปฏิบัติงานแบบ "ทดลองรัน" ที่มีรหัสข้อผิดพลาดที่ชัดเจน กลไกการลองใหม่ที่ปลอดภัย ความสอดคล้องของโครงสร้างข้อมูลหลัก (ตำแหน่ง ค่าธรรมเนียม และสถานะ) และการควบคุมสิทธิ์แบบเซสชัน

เมื่อนำฟีเจอร์เหล่านี้ไปใช้ ผู้ใช้จะไม่ต้อง "คอยดูแล" เอเจนต์อีกต่อไป ทีมงานจะสามารถลดความล้มเหลวของระบบได้ และในที่สุดนักลงทุนสถาบันก็จะมีมาตรการรักษาความปลอดภัยและหลักฐานที่ตรวจสอบได้ตามความต้องการ

ไทม์ไลน์ที่สมจริง

ในอีกหกเดือนข้างหน้า คาดว่าการปรับปรุงที่เร็วที่สุดจะอยู่ที่เอเจนต์ "co-pilot" ไพพ์ไลน์ข้อมูลที่แข็งแกร่งยิ่งขึ้นจะช่วยเพิ่มความน่าเชื่อถือในการใช้งานในชีวิตประจำวัน

ภายในหนึ่งปี เมื่อมาตรฐานการทดสอบแข็งแกร่งขึ้น เอเจนต์จะสามารถประสานงานการดำเนินการข้ามโปรโตคอลได้ โดยที่มนุษย์เพียงแค่ต้องอนุมัติขั้นตอนสำคัญเท่านั้น ในระยะยาว เมื่อโครงสร้างพื้นฐานมีความสมบูรณ์มากขึ้น ตัวแทนอัจฉริยะอาจค่อยๆ เลือนหายไปในชั้นปฏิสัมพันธ์เริ่มต้นของ DeFi ซึ่งไม่ใช่ "เครื่องมือ" ที่แยกจากกันอีกต่อไป แต่เป็นวิธีหลักที่ผู้คนใช้โต้ตอบกับระบบการเงินในแต่ละวัน

บทสรุป

"การเงินแบบตัวแทน" กำลังลดอุปสรรคในการเข้าถึง ทำให้ระบบอัตโนมัติไม่ได้เป็นเพียงเครื่องมือสำหรับผู้เชี่ยวชาญอีกต่อไป อย่างไรก็ตาม การที่จะดำเนินงานได้อย่างแท้จริงในระดับขนาดใหญ่ จำเป็นต้องมี "รากฐาน" ที่ดีขึ้น ได้แก่ ข้อมูลแบบเรียลไทม์ กลไกการอนุญาตที่ปลอดภัยยิ่งขึ้น ระบบการทดสอบที่แข็งแกร่งขึ้น และผลการดำเนินการที่โปร่งใสยิ่งขึ้น

AI ที่ชาญฉลาดเพียงอย่างเดียวไม่สามารถแก้ปัญหาเหล่านี้ได้ ความก้าวหน้าที่แท้จริงจะมาจากการปรับปรุงโครงสร้างพื้นฐาน

ก้าวสำคัญต่อไปของ DeFi ไม่ใช่แค่การเติบโตในระดับขนาด แต่เป็นความไว้วางใจในระบบอัตโนมัติ วันนี้จะมาถึงเมื่อตัวแทน AI ไม่ได้เป็นเพียงแค่ "การสาธิตเชิงแนวคิด" สำหรับการสาธิตอีกต่อไป แต่จะกลายเป็นผู้ดำเนินการที่เชื่อถือได้อย่างแท้จริง

「ลิงก์ต้นฉบับ」

ยินดีต้อนรับสู่ชุมชนทางการของ BlockBeats:

กลุ่ม Telegram สมัครสมาชิก: https://t.me/theblockbeats

กลุ่ม Telegram พูดคุย: https://t.me/BlockBeats_App

บัญชี Twitter ทางการ: https://twitter.com/BlockBeatsAsia