原文作者：Kevin, the Researcher at BlockBooster
DeFAI 是继 Framework 之后，另一个市场热议的话题。根据 Kaito 1 月 15 号的数据，DeFAI 的 mindshare 已经达到了与 Meme 相同的水平。尽管在最近两个月的 Agent 热潮中，Meme 有些冷清，但仍然显示出 DeFAI 作为最新叙事的市场热度。DeFAI 是 DeFi 与 AI Agent 的结合，当前已有不少协议迫不及待地将 Agent 与 DeFi 这一传统叙事相结合，期待能激发出新的火花。
前几日，@poopmandefi 整理了 DeFAI 的应用 Mapping，其中我认为 AI Abstraction 类的 DeFAI 应用更能制造泡沫，并且有更大可能诞生高质量的应用。虽然投资组合管理类和市场分析类 DeFAI 应用同样具有吸引力，但与抽象应用相比，它们的想象空间较小，且更依赖信任假设。
主打 Agent 自动化操作的投资组合管理应用可以追溯到上个周期。自动化应用可以是一个简单的脚本，也可以是复杂的算法，但核心不变的是追求用户的可定制化，即用户根据自己的交易习惯和风险偏好，在平台提供的选择中 DIY 适合自己的策略。因此，自动化应用的目标是让用户运行程序后可以放心休息。
这意味着自动化应用的想象空间有限。它们更多是关注用户的垂直细化体验，协议之间的护城河往往体现在算法的设计上。自动化投资组合管理和收益优化应用的竞争本质上是团队的策略制定能力，比拼的是何时触发套利、何时降低被清算的风险、如何分配仓位和最大化 Farming 收益。
我认为 Agent 在其中的参与机会没有市场预期的那么大。原因是，用户自己微调和训练的私人 Agent，很难跑赢专业团队快速迭代的算法。让 Agent 帮助自己在链上寻找交易机会，在当前阶段，很难不成为他人的退出流动性。因此，让 Agent 成为自己“睡觉时的印钞机”的叙事，可能只是看上去的理想化。
市场分析类 DeFAI 鱼龙混杂，原因在于任何 Agent 都可以对代币价格发表看法，但其中大部分的观点都千篇一律，导致无人关注。在这些分析中，如 Zara AI 这样自研框架的应用，通过不断训练和优化，对特定指标进行分析；而 AIXBT 作为行业龙头，长期占据 Kaito mindshare 榜首，成为顶级 KOL。市场分析类 DeFAI 存在较大的偏差，绝大多数 Agent 都只是炮灰，充斥着泡沫，难以产生商业价值。从用户认可 Agent 的市场分析，到 Agent 形成商业模式并实现流量变现，这可能就是市场分析类 DeFAI 的短期天花板。
然而，Agent 的公开分析既可能是 Buy Signal，也可能是 Sell News。这或许就是 AIXBT 等顶级 KOL 没有开始自主托管用户资产的原因。因为 Agent 的分析基于公开数据，并不像人类 KOL 那样通过发文配合团队推高价格。二者之间的差异，是市场分析类 DeFAI 想象空间有限的原因之一。
那么，为什么 AI Abstraction 类 DeFAI 是不同的呢？我认为其特点在于低预期性和高成长性。低预期性源自Web3 AI 的客观限制，从 2023 年的“AI bot”、 2024 年上半年的“GPT Wrapper”，到最近几个月的微调 Agent，Web3中的“杂鱼项目”非常多。这些项目以 ChatGPT 为核心，把模型的输入和输出封装在应用前端，用户在初步使用时，可以用自然语言进行 Prompt。然而，由于缺乏性能护城河，实际体验存在较大摩擦。这种长达一年多的糟糕用户体验正是抽象应用预期较低的原因。
抽象应用的定义是将复杂的链上操作通过人工智能进行抽象化，从而简化新手用户的体验，使入门用户也能深入体验 DeFi 协议。尽管这些应用在简化方式上与大量“杂鱼项目”类似，用户通过自然语言与 Agent 前端交互并调用各种 API，而 Agent 在后端完成操作，但交互方式并未显著升级。因此，大部分用户，或者市场的普遍认知，往往认为抽象应用的预期较低。
然而，随着越来越多的Web2开发者进入这一赛道，抽象应用的发展加速，这为该类应用提供了巨大的成长潜力。目前，抽象应用正处于极高的成长阶段，未来有望实现突破。
高成长性源于抽象应用能够充分优化用户体验，而糟糕的用户体验通常来源于两方面：
用户对应用的实际能力缺乏理解。当输入如 Swap、Staking 等命令时，尽管这些操作能够成功执行，但这种交互方式并不会让用户感到惊艳。
用户高估了应用的能力，输入了复杂的指令，但对于单一模型来说，这样的指令往往难以精确执行，导致 Pipeline 工作流中的某个步骤出错。
当前版本的 Agent 应用仍有充分的成长空间，能够克服上述问题。以 Questflow 为例，抽象应用将多个 Agent 合成一个 Swarm，从而优化用户体验。在一个 Swarm 中，所使用的 Agent 越多，用户的用例就越细化。例如，Questflow 平台上的“Crypto Token Signal Swarm”由五个 Agent 组成，分别是：Schedule Agent、Telegram Agent、Techcrunch Agent、OKLink Agent 和 Aggregated Web3 Information Agent。通过 Swarm 的介绍，用户可以迅速理解其用途：监控币价，分析项目，并提炼 Alpha 信息推送到 Telegram 群组。因此，在与该 Swarm 交互时，用户的预期能够被充分满足，实际反馈也能与预期相符。更重要的是，复杂指令不会被简化或遗漏，因为用户的指令会被拆分并分配给不同的 Agent，每个 Agent 只完成自己的任务，从而使整个工作流更加高效和简洁。
抽象应用赛道的泡沫和混乱正在逐渐消退，市场已经开始转向更为正面和认真地开发。全新的交互方式即将开始真正帮助用户解决问题，并提高效率。这种新交互方式将带来新的交易范式，在 AI Agent 赛道加速进化的过程中，抽象应用有望成为捕获 DeFAI 市场价值的先行者。
Solana 和 Base 是 AI Agent 赛道的两大主战场，但这两个生态的发展方向却截然不同。Virtuals 依托成熟的代币模型，占据了 Base AI Agent 赛道的绝大部分市值；而在 Solana，尽管有ai16z的参与，但由于基本面薄弱以及受 Solana memecoin 氛围的影响，Solana 在 AI Agent 赛道的占有率相对较低。
对于 Solana 来说，当前百花齐放的生态并不是最理想的局面。Solana 需要拥有一个有分量的叙事标签，才能迈向下一个市值里程碑。在 Depin 失败的背景下，DeFAI 无疑是 Solana 当前最好的机会。从 Solana Daily 总结的 DeFAI 应用分布可以看出，许多 DeFAI 应用选择了 Solana 平台。这可能既与 Solana 频繁举办 Agent 黑客松有关，也与其发放 Grant 的举措密切相关。总的来说，Solana 在 DeFAI 赛道处于领先地位，超过了 Base。
Solana 在上周发布了 DeFAI Landscape on Solana，我挑选了截至 1 月 19 日市值超过 1000 万美元的项目，并对其核心功能和分类进行了简要总结。
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