编者按：
当 DeFi 的复杂度高到连专业玩家都难以完全掌控时，我们究竟该如何将主动权重新交还给普通人？
本文来自 Lemniscap 的最新研究，系统梳理了“智能代理金融”（Agentic Finance）的崛起逻辑与现实瓶颈。从 &milo、Meridian 到 SendAI、The Hive，这些早期项目展示了 AI 如何成为链上交互的新接口，也暴露出其在执行可靠性、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，关键并不在更聪明的模型，而在更可信的结构——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分水岭，更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，不是规模的扩大，而是对自动化的信任。
一、当复杂成为壁垒
到 2025 年，DeFi 已不再是那个只属于“极客与矿工”的世界。
机构资金单季流入超过 100 亿美元，全球活跃协议突破 3000 个，总锁仓量（TVL）达 1600 亿美元，同比增长 41%。无论是 DEX、永续合约还是 RWA，DeFi 的经济体早已蔓延成一个多层次的金融宇宙。
但繁荣的另一面，是复杂性的爆炸。
参数越来越多、交互越来越深、风险暴露越来越隐蔽。对于普通用户而言，链上的世界已经难以驾驭。要想让更多人能够参与，就必须构建能让人做出正确决策的智能辅助系统——这正是“智能代理金融”的起点。
二、从“执行者”到“副驾驶”：AI 接管复杂性
随着 AI 逐渐嵌入生活，自动化已成为一种集体习惯。智能代理（Agent）的出现，正试图将这种习惯带入金融世界。它们不只是一个界面，而是一种新范式：让人类发出意图，AI 负责执行。
在 DeFi 中，这一趋势催生出两类代表性形态：
- Copilot 型代理：如 &milo、Meridian，帮助用户决策、理解仓位与执行基础操作；
- Quant 型代理：如 SendAI、Giza，专注策略构建与自动执行，相当于链上的“量化驾驶系统”。
这两类代理的使命，都是让链上操作变得更自然、更智能——用一句话描述，就是“你说目标，它替你完成”。
三、AI 副驾驶：从聊天到决策
以 &milo 为例，它的“副驾驶”模式让用户能用自然语言完成资产配置、收益比较与再平衡操作。它像是一个耐心的投顾，让你在不失控制的情况下摆脱繁琐。
Meridian 则将这种体验延伸到移动端，让初学者以最直觉的方式完成换币、质押与投资。更重要的是，当它无法执行某项任务时，会明确解释原因——这种“诚实的边界”，恰恰是信任的开始。
而 The Hive 走上了另一条路。它通过多个 DeFi 代理的协同组成“蜂群”，在一个聊天界面中实现跨链与收益策略的协调执行。这种“多代理合作”的范式，意味着未来的 DeFi 操作或许将由一群智能体协作完成，而非单一脚本。
然而，理想之下仍有瑕疵：执行延迟、合约地址错误、权限混乱……这些问题提醒我们，智能代理离“可靠执行者”仍有距离。
四、AI 自动驾驶：策略的机器化延伸
另一端的 Quant Agents，则正在把金融自动化推向极限。
SendAI 为此提供了“Agent Kit”，让开发者能在 Solana 上部署具备自主行动能力的代理。它们能独立完成代币交换、流动性管理、借贷操作，甚至在特定情境下进行再平衡。SendAI 创始人 Yash 总结得极为简洁：“未来的每个代理，都会有自己的钱包。”
与此同时，Lomen 让用户可以“一键部署策略”，Unblinked 则提供 AI 驱动的策略实验环境——类似“DeFi 版 Cursor”，让策略在沙盒中运行与优化。Almanak 更进一步，将编程代理与回测代理结合，用自然语言描述策略后，AI 自动生成可用代码并完成上万次模拟。
这些自动驾驶系统让普通人也能触碰到过去属于机构的量化工具，但也暴露出一个根本问题：它们仍是盲目的执行者。
当市场波动、流动性枯竭或预言机延迟时，代理仍可能“机械地”重试同一错误。智能，却未必意味着安全。
五、信任的裂隙：黑箱中的风险
几乎所有现有代理都存在共同的症结——它们在“黑箱”中运行。
你无法知道它参考了哪些数据、为什么做出那个决策、是否检测了链上最新状态。交易执行后，缺乏签名验证的记录，也难以核对其是否真正遵守策略。
这意味着：在一个本应“去信任化”的体系里，用户却被迫重新“相信”AI。
而真正的 DeFi，不该建立在“相信开发者”的前提上，而应建立在“你可以验证”的结构中。
六、从“相信我们”到“请你验证”
要让自动化金融真正可靠，DeFi 必须补齐一个关键层——可验证可靠性（Verifiable Reliability）。
这意味着：代理的每一步行动都应被验证、被追溯、被问责。
不是让用户看到每一行代码，而是让结果具有可审计性。无论是通过可信执行环境（TEE）、零知识证明，还是会话式权限控制，只要能证明“代理确实遵守了设定边界”，信任就能重建。
这种验证层可分级应用：
- 对普通用户而言，轻量化规则（支出上限、确认节点、时间窗口）即可提供足够保障；
- 对机构或高风险场景，则需要强证明与正式验证体系。
换句话说，信任不再来自品牌或宣称，而来自结构化的验证逻辑。
七、让协议为代理准备好
除了验证层，DeFi 协议本身也必须变得“代理友好”。
当前多数协议并未为自动化交互而设计：接口不稳定、错误代码模糊、权限范围过宽。未来的协议应支持可预览的操作（dry-run）、一致的数据结构、安全重试机制，以及限定范围的 Session 权限系统。
Termina 的 SVM 引擎便是一个原型——它为 AI 代理提供原生的 Solana 运行时环境，使代理能在链上直接决策、建模与学习。这种“嵌入式执行”将成为 DeFi 与 AI 深度融合的关键。
当这些底层改造完成，用户将不再需要“看护”自己的自动化系统；团队能更专注于创新而非排错；机构也终于能获得他们长期缺乏的那一层安全与确定性。
八、时间表：从副驾驶到主控台
未来六个月内，我们预计“副驾驶型代理”将率先成熟——数据管线与自然语言接口的完善，会让日常交互更顺畅。
一年之内，随着验证标准与安全权限机制落地，代理将能跨协议协调执行，人类只需批准关键步骤。
而当验证层与执行层彻底融合，智能代理或将成为 DeFi 的默认界面——届时，我们将不再说“我在用 DeFi”，而是“我在让我的代理做这件事”。
结语：信任的重生
“智能代理金融”正在让金融的门槛再次下降，让自动化成为大众能力的延伸。但它的未来，绝不会仅仅取决于更聪明的 AI，而在于能否建立一套可验证、可信任、可被审计的自动化结构。
真正的创新，不是让模型更像人，而是让机器的行为更值得信任。
DeFi 的下一个里程碑，也许不是规模的跃升，而是——自动化的可信度。