原文标题：DeFi's next milestone: What it'll take for agentic finance to work

原文作者：@Lemniscap

原文编译：Ismay，BlockBeats

编者按：当 DeFi 的世界复杂到连专业用户都难以掌控时，我们究竟如何把主动权交还给普通人？

本篇来自 Lemniscap 的研究文章，系统梳理了「智能代理金融」的兴起脉络与现实困境。从 &milo、Meridian 到 SendAI、The Hive，这些早期产品展示了 AI 如何成为链上交互的新接口，也暴露了其在执行可靠性、权限安全与验证机制上的巨大缺口。作者指出，DeFi 想迈向下一个阶段，关键不在更聪明的模型，而在更可信的底层结构——让代理的每一次行动都可验证、可追溯、可被信任。

这不仅是技术演进的转折点，也是一场关于信任重构的实验。正如文中所言：DeFi 的下一个里程碑，不是更大的规模，而是对自动化的信任。

到 2025 年，DeFi 已经和早期的模样完全不同。

数据本身就能说明一切：机构资金单季流入超过 100 亿美元，分布在数十条链上的活跃协议数量突破 3000 个。全网 DeFi 协议的总锁仓量在 2025 年达到 1600 亿美元，同比增长 41%；DEX 与 Perps 的累计交易量更是以「万亿」为计。

随着 DeFi 的体量变大，能做的事情越来越多，但复杂度也急剧上升。大多数人根本无法跟上链上发生的一切。如果我们希望更多人能把握这些新机会，就必须构建能让用户更轻松做出正确决策的工具——而这正是未来的发展方向。

与此同时，AI 已逐渐融入日常生活，人们开始养成围绕自动化的新习惯。这一趋势催生出「智能代理金融」（Agentic Finance）——由智能代理来处理金融操作的导航与执行。

即便是像 Comet 这样基于浏览器的简单代理，也展示了这类工具的快速演进。当你通过浏览器代理执行一笔 DeFi 操作（正如 SendAI 创始人 Yash 分享的示例那样），你就能看到智能代理金融的潜力。

这一愿景其实很直观：你不再需要翻找各种仪表板或 X 上的长帖，只需告诉 AI 你想实现的目标，它就能自动帮你完成后续步骤。

目前正在出现两类智能代理：

一类是 Copilots，它们引导用户在整个 DeFi 世界中做出决策；另一类是 Quant Agents，更偏向专业自动化策略执行，相当于「自动驾驶（Autopilots）」。

两者都还处于早期阶段，也都存在缺陷，但它们共同指向一个新的方向——一种全然不同的、由 AI 驱动的 DeFi 交互方式。

他们的难题所在

与当下的智能代理相处一段时间后，你会发现一些相似的问题：它们有时会建议执行已不存在的操作，比如一个早已关闭的流动池；它们依赖的数据往往滞后于真实链上状态；一旦多步骤计划中途出错，它们不会自我调整，而是反复尝试同一个动作。

权限管理也十分笨拙——要么用户必须授予整个钱包的完全访问权，要么就得手动批准每一步细微操作。测试环节同样肤浅，模拟环境难以真实还原链上突发流动性变化或治理参数调整等「现实混乱」。

其中最严重的问题之一是：这些代理几乎都像「黑箱」运作。

用户无法知道它读取了哪些输入、如何权衡选项、是否检查了实时状态，也不知道为什么会选择执行某笔特定交易。没有签名验证的操作记录，无法核对「承诺的结果」与「实际执行」的一致性。

用户只能一边使用，一边「看护」自动化过程——不仅效率低，也让性能难以评估。

如果没有一套能验证决策、证明行动确实遵守既定策略的机制，用户永远无法区分「可靠的系统」与「包装精美的营销」。

对于更大规模的资本而言，DeFi 平台必须从「相信我们」转变为「请你验证」。这也是建立「可审计、可治理、可信赖」的智能代理金融基础设施的关键转折点。

必须改变的部分

解决方案其实并不复杂：让代理可验证（Provable），让协议为代理准备好（Agent-ready）。在代理与钱包之间增加策略层，并要求所有执行过程可追溯、可验证，而非「黑箱运行」。

例如，Termina 的 SVM 引擎 正是基于这一理念构建——它为 AI 代理提供真正的 Solana 运行时环境，让代理能基于链上数据建模、决策与学习。与此同时，协议方应开放可「干跑（dry-run）」的操作接口，明确的错误代码、可安全重试机制、核心数据结构（仓位、费用、健康度）的一致性，以及基于会话（Session）的权限控制。

当这些功能落地，用户就能摆脱「看护」代理的负担；团队能减少系统故障；机构投资者也终于能获得他们需要的安全护栏与可验证证明。