抽象應用可能是使用者感知最強的DeFAI 應用

作者: Kevin, the Researcher at BlockBooster

DeFAI是繼Framework之後，另一個市場熱議的議題。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，但仍顯示出DeFAI作為最新敘事的市場熱度。 DeFAI是DeFi與AI Agent的結合，目前已有不少協議迫不及待地將Agent與DeFi這一傳統敘事結合，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品質的應用。雖然投資組合管理類別和市場分析類DeFAI應用同樣具有吸引力，但與抽象應用相比，它們的想像空間較小，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，也可以是複雜的演算法，但核心不變的是追求用戶的可自訂化，即用戶根據自己的交易習慣和風險偏好，在平台提供的選擇中DIY適合自己的策略。因此，自動化應用的目標是讓使用者在運行程式後放心休息。

這意味著自動化應用的想像空間有限。它們更關注用戶的垂直細化體驗，協議之間的護城河往往體現在演算法的設計上。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，使用者自己微調訓練的私人Agent，很難跑贏專業團隊快速迭代的演算法。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，可能只是看起來的理想化。

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，透過不斷訓練和優化，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有較大的偏差，絕大多數Agent都只是炮灰，充斥著泡沫，難以產生商業價值。從使用者認可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的分析是基於公開數據，不像人類KOL那樣透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想像空間有限的原因之一。

那麼，為什麼AI Abstraction類別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“雜魚專案”非常多。這些專案以ChatGPT為核心，把模型的輸入和輸出封裝在應用前端，使用者在初步使用時，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使用者體驗正是抽象應用程式預期較低的原因。

抽象應用的定義是將複雜的鏈上操作透過人工智慧進行抽象化，從而簡化新手用戶的體驗，使入門用戶也能深入體驗DeFi協定。儘管這些應用在簡化方式上與大量「雜魚專案」類似，使用者透過自然語言與Agent前端互動並呼叫各種API，而Agent在後端完成操作，但互動方式並未顯著升級。因此，大部分用戶，或市場的普遍認知，往往認為抽象應用的預期較低。

然而，隨著越來越多的Web2開發者進入這條賽道，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，未來可望實現突破。

高成長性源自於抽象應用程式能夠充分優化使用者體驗，而糟糕的使用者體驗通常來自兩方面：

1. 使用者對應用程式的實際能力缺乏理解。當輸入如Swap、Staking等指令時，儘管這些操作能夠成功執行，但這種互動方式並不會讓使用者感到驚艷。

2. 使用者高估了應用的能力，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工作流程中的某個步驟出錯。

目前版本的Agent應用仍有充分的成長空間，能夠克服上述問題。以Questflow為例，抽象應用程式將多個Agent合成一個Swarm，從而優化使用者體驗。在一個Swarm中，所使用的Agent越多，使用者的用例就越細化。例如，Questflow平台上的「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。透過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資訊推送到Telegram群組。因此，與該Swarm互動時，使用者的預期能夠被充分滿足，實際回饋也能與預期相符。更重要的是，複雜指令不會被簡化或遺漏，因為使用者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，從而使整個工作流程更加有效率和簡潔。

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正面和認真地開發。全新的互動方式即將開始真正幫助用戶解決問題，並提高效率。這種新互動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捉DeFAI市場價值的先驅。

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依賴成熟的代幣模型，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Solana來說，當前百花齊放的生態並不是理想的局面。 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目前最好的機會。從Solana Daily總結的DeFAI應用分佈可以看出，許多DeFAI應用選擇了Solana平台。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賽道上處於領先地位，超過了Base。

Solana在上週發布了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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