Gelatoは分散型金融自動化の最も早い基盤の一つであり、かつてAaveやReflexerなどのプロトコルに条件トリガー型タスク実行サポートを提供していましたが、現在はRollup as a Serviceサービスプロバイダーに転身しています。現在、チェーン上の自動化の主戦場も分散型金融資産管理プラットフォーム（DeFi Saver、Instadapp）に移っています。これらのプラットフォームは、Limit Order設定、清算保護、自動リバランス、DCA、グリッド戦略などを含む標準化された自動実行モジュールを統合しています。また、より複雑な分散型金融自動化ツールプラットフォームプロジェクトも見られます。
DeFiのインテリジェントな進化:自動化ツールからAgentFiへの移行
DeFiインテリジェンスの進化:自動化ツールからAgentFiへ
現在の暗号業界において、ステーブルコインの支払いと分散型金融（DeFi）アプリケーションは、実際の需要と長期的な価値を持つことが確認されている数少ない分野である。一方、さまざまなエージェントは、AI産業におけるユーザーインターフェースの実際の形態として徐々に成長し、AIの能力とユーザーのニーズを結びつける重要な中間層となっている。
CryptoとAIの融合分野、特にAI技術がCryptoアプリケーションにフィードバックする方向において、現在の探索は主に3つの典型的なシーンに集中しています:
対話型エージェント：主にチャット、伴侶、アシスタントタイプで、大部分は依然として汎用大モデルのラッピングですが、開発のハードルが低く、自然なインタラクションが可能で、トークンのインセンティブが重なり、市場に最初に導入されユーザーの関心を引く形態となっています。
情報統合型エージェント：オンラインとブロックチェーン上の情報のスマートな統合に焦点を当てます。Kaito、AIXBTなどはオンラインですがブロックチェーン上ではない情報検索統合の分野で成功を収めていますが、ブロックチェーン上のデータ統合の方向性はまだ探求段階にあり、明確なリーディングプロジェクトはありません。
ストラテジー実行型エージェント：ステーブルコインでの支払いと分散型金融戦略の実行を核心に、エージェントペイメントとDeFAIの二大方向に展開します。この種のエージェントは、オンチェーン取引と資産管理のロジックにより深く組み込まれ、投機のボトルネックを打破し、金融効率と持続可能な収益を備えたスマート実行インフラを形成することが期待されています。
本稿では、分散型金融とAIの融合の進化の道筋に焦点を当て、自動化からスマート化への発展段階を整理し、戦略実行エージェントのインフラ、シーンの空間、及び主要な課題を分析します。
DeFi Intelligenceの3つのフェーズ:自動化、Copilot、AgentFiの移行
DeFiのスマート化の進化において、私たちはシステム能力を3つの段階に分けることができます：Automation（自動化ツール）、Intent-Centric Copilot（意図駆動型コパイロット）、およびAgentFi（チェーン上のインテリジェントエージェント）。
Automationはルールトリガーに似ています：事前に設定された条件に基づいて固定タスクを実行します。例えば、アービトラージ、リバランス、利益確定、損切りなどが含まれますが、戦略を生成することも、独立して運用することもできません。
Copilotは意図認識と意味解析機能を導入し、ユーザーが自然言語で入力することで、システムが理解し、分解し、実行パスを提案しますが、最終的にはユーザーの確認が必要であり、実行チェーンはクローズドではありません。
AgentFiは完全な「感知 → 推論/戦略生成 → チェーン上の実行 → 進化」スマートクローズループを表し、チェーン上の自治実行と持続的進化能力を持つエージェント（Agent）です。
| ディメンション | 自動化インフラ | インテント中心のコーパイロット | エージェントファイ | |------|-------------|------------------------|---------| | コアロジック | ルールトリガー + 条件実行 | 意図認識 + 操作ガイド | ストラテジークローズ + 自主実行 | | 実行方式 | 事前に設定された条件に基づいて実行される（if-then） | ユーザーの指示を理解し、操作を支援する | 完全自律的に感知、判断、実行する | | ユーザーインタラクション | インタラクション不要、パッシブトリガーを実行 | ユーザーがプロンプトで意図を表現し、システムが補助的に解体 | 人間のインタラクションは不要で、人/エージェントと協力可能 | | スマートレベル | 低、プロセスの自動化 | 中、インタラクションの理解を備える | 高、自主的な戦略の生成と進化 | | 戦略能力 | なし、予め設定されたタスクを実行 | 限定的、ユーザーの指示に依存 | 強力、自ら学習し最適化できる | | 実装の難易度 | 低、バックエンドサービス寄り | 中、強いフロントエンドインタラクションデザインが必要 | 高、AI/実行基盤の深い協調が必要 | | チェーン上実行 | ✅ 感知 ❌ 決定 (固定ルールトリガー) ✅ 簡単な実行をサポート | ✅感知 ✅決定 ⚠️ 実行はユーザーの確認が必要 | ✅感知 ✅決定 ✅ 完全なクローズドループチェーン上実行 | | 代表的な代表者 | ジェラート、ミミック | HeyElsa.ai、バンカー | ギザ・アルマ |
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AgentFiに本当に属するプロジェクトかどうかを判断するには、以下の5つのコア基準のうち少なくとも3つを満たしているかを確認する必要があります。
言い換えれば、自動取引 ≠ Copilot、さらに ≠ AgentFi：自動取引は単なる「ルールトリガー」であり、Copilotはユーザーの意図を理解し操作の提案を行うことができるが、依然として人間の参加に依存している；真のAgentFiとは「知覚、推論、そしてチェーン上での自主実行能力を持つエージェント」であり、人工介入なしに戦略の閉ループと持続的な進化を実現できる。
DeFiシナリオのインテリジェントな適応性分析
分散型金融（DeFi）システムにおいて、コアアプリケーションシーンは資産の流通と交換型、及び収益型金融に大別されます。我々は、これら二つのシーンがスマート化のパスにおける適合性に顕著な差異が存在すると考えています：
一、資産流通と交換に関するシーン
資産流通と交換のシーンは、原子化インタラクションを主とし、Swap取引、クロスチェーンブリッジ、法定通貨の入出金などを含み、その本質的な特徴は「意図駆動 + 一回の原子化インタラクション」であり、取引プロセスは収益戦略、状態維持および進化ロジックに関与せず、大部分はIntent-Centric Copilotの軽量な実行パスに適しており、AgentFiには属しません。
エンジニアリングのハードルが低く、インタラクションが簡単であるため、現在市場に出回っているほとんどのDeFAIプロジェクトはこの段階にあり、これらはAgentFiのクローズドループエージェントを構成していません。しかし、少数の高度で複雑なスワップ戦略（例えば、クロスアセットアービトラージ、永続的なヘッジLP、レバレッジリバランスなどのシナリオ）には、実際にAIエージェントの能力の接続が必要であり、現在は初期探求段階にあります。
| シーンカテゴリ | 継続的な収益はありますか | AgentFi適合性 | 工程実装の難易度 | 説明 | |---------|------------|--------------|------------|------| | スワップ取引 | ❌ いいえ | ⚠️ 一部対応（Intent取引のみが真のAgentFiではありません） | ✅ 実現が容易 | 単一のアトミック操作（通貨の交換など）、戦略状態の蓄積なし、Copilotの呼び出しに適しています。 | | クロスチェーンブリッジ | ❌ いいえ | ❌ 弱い | ✅ 実現しやすい | クロスチェーンは仲介型の伝送であり、戦略の計画や調整は関与せず、AIの参加は極めて低い。 | | 法定通貨の入出金 | ❌ いいえ | ❌ なし | ❌ 制御不能 | CeFiのチャネルとコンプライアンスプロセスに高度に依存しており、オンチェーンエージェントは自律的に操作を開始できない | | 集約最適化 | ⚠️ 一定ではない | ⚠️ 一部適合 | ✅ 中程度 | 自動化ツールを主に使用し、複数のプラットフォームの価格や収益最大化の経路を組み合わせることができれば、軽量エージェントによって実行されるが、長期的に知能が進化することは難しい | | ✅ スワップ取引の組み合わせ | ✅ 利益の可能性 | ✅ 未成熟 | ❌ 実現が難しい | クロスアセットアービトラージ、永続的なヘッジLP、ダイナミックポジション調整など、複雑な戦略エンジンのサポートが必要で、現在はプロトタイプ段階で利用可能なエージェントはありません |
II. 資産収益の財務シナリオ
資産収益型金融シーンは明確な収益目標、複雑な戦略の組み合わせ空間、そして動的な状態管理の要求を備えており、AgentFiの「戦略クローズドループ + 自主実行」モデルに自然に合致しています。その核心的な特性は以下の通りです：
| ランキング | シーンカテゴリ | 継続的な収益の有無 | AgentFi適合性 | エンジニアリングの難易度 | 説明 | |-----|---------|------------|--------------|---------|------| | 1 | 流動性マイニング | ✅ はい | ✅✅✅ 非常に高い | ❌ 高い | 戦略は頻繁に動的に調整する必要があります（再投資、移行、ダブルプール戦略など）、AI戦略エージェントの展開に最も適しています | | 2 | 借贷 | ✅ はい | ✅✅✅ 非常に高い | ✅ 低い | 金利の変動+担保の状態が読みやすく、リスク警告と自動リバランスが容易に実現可能 | | 3 | Pendle（PT/YT収益権取引） | ✅ はい | ✅✅ 高い | ❌ 高い | 収益期限と構造が多様で、組み合わせ取引が複雑で、スマートエージェントが売買のタイミングと収益の安定性を最適化できる | | 4 | 資金調達レートアービトラージ（Perp/CeFi/分散型金融混合） | ✅ はい | ✅✅ 高 | ❌ 非常に高い | マルチマーケットアービトラージはAIの利点がありますが、オンチェーンとオフチェーンの相互作用および協調の複雑さが非常に高く、まだ探索段階にあります | | 5 | ステーキング / リステーキング / LRT戦略コンボ | ⚠️ 定期収益 | ⚠️ 条件付き適合 | ⚠️ 中程度 | 静的ステーキングはエージェントには適していませんが、多くのLST+レンディング+LPなどの動的コンボインテリジェントエージェントが介入可能です | | 6 | RWA（現実世界資産） | ⚠️ 収益安定 | ❌ 低 | ⚠️ コンプライアンス重 | 収益構造安定、コンプライアンスのハードル高、プロトコル間の相互運用性なし、短期的にはAgentFi戦略の実現可能性なし |
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収益の期限、ボラティリティの頻度、オンチェーンデータの複雑さ、クロスプロトコル統合の難しさ、及びコンプライアンスの制限などの複数の要因に制約され、AgentFiの次元における異なる収益シナリオの適合性とエンジニアリングの実現性には顕著な違いが存在します。優先順位の提案は以下の通りです：
高優先度ビジネスの落ち着き方向：
中長期的に探求できるレイアウトの方向性：
分散型金融場面のスマート化プロジェクト紹介
1. 自動化ツール(Automation Infra):ルールのトリガーと条件付き実行
Gelatoは分散型金融自動化の最も早い基盤の一つであり、かつてAaveやReflexerなどのプロトコルに条件トリガー型タスク実行サポートを提供していましたが、現在はRollup as a Serviceサービスプロバイダーに転身しています。現在、チェーン上の自動化の主戦場も分散型金融資産管理プラットフォーム（DeFi Saver、Instadapp）に移っています。これらのプラットフォームは、Limit Order設定、清算保護、自動リバランス、DCA、グリッド戦略などを含む標準化された自動実行モジュールを統合しています。また、より複雑な分散型金融自動化ツールプラットフォームプロジェクトも見られます。
Mimic.fi
Mimic.fiは、DeFi開発者とプロジェクトチームのためのオンチェーン自動化プラットフォームであり、Arbitrum、Base、Optimismなどのチェーン上でプログラム可能な自動化タスクを構築することをサポートしています。そのコアは、「if-then」ルールトリガーを通じてクロスプロトコル操作の自動実行を実現しており、アーキテクチャはPlanning（タスクとトリガーの定義）、Execution（意図のブロードキャストと実行入札）、Security（三重検証とセキュリティ制御）の3層に分かれています。現在はSDK接続方式を採用しており、製品はまだ初期展開の段階にあります。