DeFAI是繼Framework之後，另一個市場熱議的話題。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，當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類的DeFAI應用更能製造泡沫，並且有更大可能誕生高質量的應用。雖然投資組合管理類和市場分析類DeFAI應用同樣具有吸引力，但與抽象應用相比，它們的想象空間較小，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，也可以是複雜的算法，但核心不變的是追求用戶的可定製化，即用戶根據自己的交易習慣和風險偏好，在平臺提供的選擇中DIY適合自己的策略。因此，自動化應用的目標是讓用戶運行程序後可以放心休息。

這意味著自動化應用的想象空間有限。它們更多是關注用戶的垂直細化體驗，協議之間的護城河往往體現在算法的設計上。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，用戶自己微調和訓練的私人Agent，很難跑贏專業團隊快速迭代的算法。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，可能只是看上去的理想化。

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，通過不斷訓練和優化，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存在較大的偏差，絕大多數Agent都只是炮灰，充斥著泡沫，難以產生商業價值。從用戶認可Agent的市場分析，到Agent形成商業模式並實現流量變現，這可能就是市場分析類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的分析基於公開數據，並不像人類KOL那樣通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想象空間有限的原因之一。

那麼，為什麼AI Abstraction類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。這些項目以ChatGPT為核心，把模型的輸入和輸出封裝在應用前端，用戶在初步使用時，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用戶體驗正是抽象應用預期較低的原因。

抽象應用的定義是將複雜的鏈上操作通過人工智能進行抽象化，從而簡化新手用戶的體驗，使入門用戶也能深入體驗DeFi協議。儘管這些應用在簡化方式上與大量“雜魚項目”類似，用戶通過自然語言與Agent前端交互並調用各種API，而Agent在後端完成操作，但交互方式並未顯著升級。因此，大部分用戶，或者市場的普遍認知，往往認為抽象應用的預期較低。

然而，隨著越來越多的Web2開發者進入這一賽道，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，未來有望實現突破。

高成長性源於抽象應用能夠充分優化用戶體驗，而糟糕的用戶體驗通常來源於兩方面：

1. 用戶對應用的實際能力缺乏理解。當輸入如Swap、Staking等命令時，儘管這些操作能夠成功執行，但這種交互方式並不會讓用戶感到驚豔。
2. 用戶高估了應用的能力，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工作流中的某個步驟出錯。

當前版本的Agent應用仍有充分的成長空間，能夠克服上述問題。以Questflow為例，抽象應用將多個Agent合成一個Swarm，從而優化用戶體驗。在一個Swarm中，所使用的Agent越多，用戶的用例就越細化。例如，Questflow平臺上的“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。通過Swarm的介紹，用戶可以迅速理解其用途：監控幣價，分析項目，並提煉Alpha信息推送到Telegram群組。因此，在與該Swarm交互時，用戶的預期能夠被充分滿足，實際反饋也能與預期相符。更重要的是，複雜指令不會被簡化或遺漏，因為用戶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，從而使整個工作流更加高效和簡潔。

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為正面和認真地開發。全新的交互方式即將開始真正幫助用戶解決問題，並提高效率。這種新交互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獲DeFAI市場價值的先行者。

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依託成熟的代幣模型，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。

對於Solana來說，當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當前最好的機會。從Solana Daily總結的DeFAI應用分佈可以看出，許多DeFAI應用選擇了Solana平臺。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賽道處於領先地位，超過了Base。

Solana在上週發佈了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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