Tác giả: DWF Ventures
Biên soạn bởi: TechFlow TechFlow
Phân tích TechFlow: Các tác nhân AI hiện đã chiếm gần một phần năm khối lượng giao dịch DeFi, và chúng thực sự đã vượt trội hơn con người trong các kịch bản cụ thể như tối ưu hóa lợi nhuận. Tuy nhiên, khi nói đến giao dịch tự động, ngay cả những AI hàng đầu cũng chỉ đạt chưa đến một phần năm hiệu suất của con người hàng đầu. Nghiên cứu này phân tích hiệu suất thực tế của AI trong các kịch bản DeFi khác nhau và rất đáng đọc đối với bất kỳ ai quan tâm đến giao dịch tự động.
Điểm chính
Hoạt động tự động hóa và tác nhân hiện chiếm khoảng 19% tổng số hoạt động Chuỗi, nhưng khả năng tự chủ hoàn toàn từ đầu đến cuối vẫn chưa đạt được.
Trong các trường hợp sử dụng hẹp và được xác định rõ ràng như tối ưu hóa lợi nhuận, các tác nhân đã chứng minh hiệu suất vượt trội so với cả con người và bot. Tuy nhiên, đối với các hành động đa diện như giao dịch, con người lại hoạt động tốt hơn các tác nhân.
Trong số các tác nhân, việc lựa chọn mô hình và quản lý rủi ro có tác động lớn nhất đến hiệu quả giao dịch.
Khi các tác nhân được áp dụng trên quy mô lớn, một số rủi ro phát sinh liên quan đến lòng tin và việc thực thi, bao gồm các cuộc tấn công Phù thủy, sự chồng chéo chính sách và sự đánh đổi về quyền riêng tư.
Hoạt động của các đại lý tiếp tục tăng trưởng.
Hoạt động của các đại lý tăng trưởng ổn định trong năm qua, với cả khối lượng giao dịch và số lượng giao dịch đều tăng lên. Chúng ta đã chứng kiến sự tăng trưởng đáng kể được thúc đẩy bởi giao thức x402 của Coinbase, với sự tham trong đó của các đối tác như Visa, Stripe và Google, những người cũng đang triển khai các tiêu chuẩn riêng của họ. Phần lớn cơ sở hạ tầng hiện đang được xây dựng được thiết kế để phục vụ hai loại kịch bản: các kênh liên lạc giữa các đại lý hoặc các cuộc gọi từ phía con người.
Mặc dù giao dịch stablecoin đã nhận được sự ủng hộ rộng rãi, nhưng cơ sở hạ tầng hiện tại vẫn dựa trên các cổng thanh toán truyền thống làm lớp nền tảng, có nghĩa là nó vẫn phụ thuộc vào các đối tác tập trung. Do đó, mục tiêu cuối cùng "hoàn toàn tự chủ", nơi các tác nhân có thể tự tài trợ, tự thực hiện và liên tục tối ưu hóa dựa trên các điều kiện thay đổi, vẫn chưa đạt được.
Các tác nhân (agents) không phải là hoàn toàn mới đối với DeFi. Trong nhiều năm, các giao thức Chuỗi đã tích hợp tính năng tự động hóa thông qua bot, thu thập MEV (Mean Time Value) hoặc đạt được lợi nhuận vượt trội mà không cần Chuỗi trở thành nơi thử nghiệm cho các hoạt động này trong vài tháng qua.
Hiệu suất thực tế của tác nhân
Theo báo cáo, hoạt động của các tác nhân (agent) tăng trưởng theo cấp số nhân, với hơn 17.000 tác nhân được ra mắt kể từ năm 2025. Tổng lượng hoạt động tự động/của tác nhân ước tính chiếm hơn 19% tổng hoạt động Chuỗi. Điều này không đáng ngạc nhiên, vì ước tính hơn 76% giao dịch chuyển stablecoin) được thực hiện bởi bot. Điều này cho thấy tiềm năng tăng trưởng đáng kể của hoạt động tác nhân trong DeFi.
Mức độ tự chủ của các tác nhân rất đa dạng, từ trải nghiệm giống chatbot đòi hỏi sự giám sát cao của con người đến các tác nhân có thể xây dựng chiến lược phù hợp với điều kiện thị trường dựa trên dữ liệu đầu vào mục tiêu. So với bot, các tác nhân mang lại một số lợi thế quan trọng, bao gồm khả năng phản hồi và thực thi thông tin mới trong vòng mili giây, và khả năng mở rộng lên hàng nghìn thị trường trong khi vẫn duy trì cùng mức độ chính xác.
Hiện tại, hầu hết các chuyên viên vẫn đang ở cấp độ nhà phân tích đến phi công phụ vì phần lớn họ vẫn đang trong giai đoạn thử nghiệm.
Tối ưu hóa lợi nhuận: Hiệu suất của đại lý rất xuất sắc
Cung cấp thanh khoản là một lĩnh vực mà tự động hóa ngày càng trở nên phổ biến, với các đại lý nắm giữ tổng giá trị tài sản được người dùng trực tiếp gửi vào đại lý, nhưng không bao gồm vốn được chuyển qua các kho tiền.
Giza Tech, một trong những giao thức lớn nhất trong lĩnh vực này, đã ra mắt ứng dụng đại lý đầu tiên của mình, ARMA, vào cuối năm ngoái, được thiết kế để tăng cường khả năng thu lợi nhuận cho các giao thức DeFi lớn. Ứng dụng này đã thu hút hơn 19 triệu đô tài sản được quản lý và tạo ra hơn 4 tỷ đô la khối lượng giao dịch của đại lý. Tỷ lệ cao giữa khối lượng giao dịch và tổng tài sản được quản lý cho thấy đại lý thường xuyên tái cân bằng vốn, cho phép nó đạt được khả năng thu lợi nhuận cao hơn. Việc thực hiện được tự động hóa ngay sau khi vốn được gửi vào hợp đồng, cung cấp cho người dùng trải nghiệm đơn giản, chỉ cần một cú nhấp chuột và sự giám sát tối thiểu.
Hiệu năng của ARMA có thể đo lường được là xuất sắc, tạo ra tỷ suất lợi nhuận hàng năm hơn 9,75% cho USDC. Ngay cả khi tính đến phí tái cân bằng bổ sung và phí hiệu suất 10% của tác nhân, tỷ suất lợi nhuận vẫn vượt trội so với vay mượn thông thường trên Aave hoặc Morpho. Tuy nhiên, mở rộng vẫn là một vấn đề quan trọng, vì các tác nhân này vẫn chưa được thử nghiệm thực tế để quản lý hoặc mở rộng cho các giao thức DeFi lớn.
Thương mại: Con người đi trước rất xa
Tuy nhiên, đối với các hoạt động phức tạp hơn như giao dịch, kết quả lại đa dạng hơn nhiều. Các mô hình giao dịch hiện tại hoạt động dựa trên đầu vào do con người định nghĩa và cung cấp đầu ra theo các quy tắc đã được xác định trước. Học máy mở rộng điều này bằng cách cho phép các mô hình cập nhật hành vi của chúng dựa trên thông tin mới mà không cần lập trình lại rõ ràng, đưa chúng vào nhân vật trợ lý. Với sự ra đời của các tác nhân hoàn toàn tự động, bối cảnh giao dịch sẽ trải qua một sự chuyển đổi mạnh mẽ.
Đã có nhiều cuộc thi giao dịch được tổ chức, cả giữa các hệ thống tự động và giữa người dùng với hệ thống tự động, và kết quả cho thấy sự khác biệt đáng kể giữa các mô hình. TradeXYZ đã tổ chức một cuộc thi giao dịch giữa người dùng và hệ thống tự động đối với các cổ phiếu được niêm yết trên nền tảng của mình. Mỗi tài khoản có vốn ban đầu là 10.000 đô la, không có hạn chế về đòn bẩy hoặc tần suất giao dịch. Kết quả cho thấy người dùng vượt trội hơn hẳn, với những người dùng giỏi nhất đạt hiệu suất cao hơn hệ thống tự động gấp hơn năm lần.
Trong khi đó, Nof1 đã tổ chức một cuộc thi giao dịch giữa các mô hình của mình (Grok-4, GPT-5, Deepseek, Kimi, Qwen3, Claude và Gemini) để kiểm tra các mức độ rủi ro khác nhau, từ bảo toàn vốn đến đòn bẩy tối đa. Kết quả đã tiết lộ một số yếu tố có thể giúp giải thích sự khác biệt về hiệu suất:
Thời gian vị thế giữ: Có mối tương quan mạnh mẽ. Các mô hình nắm giữ mỗi vị thế trung bình từ 2-3 giờ hoạt động tốt hơn đáng kể so với các mô hình thường xuyên thay đổi vị thế.
Giá trị kỳ vọng: Chỉ số này đo lường xem mô hình có kiếm được tiền trung bình trên mỗi giao dịch hay không. Điều thú vị là chỉ có 3 mô hình hàng đầu có giá trị kỳ vọng dương, có nghĩa là hầu hết các mô hình đều có nhiều giao dịch lỗ vốn hơn giao dịch thắng lợi.
Đòn bẩy: Mức đòn bẩy thấp hơn, trung bình từ 6-8 lần, đã được chứng minh là vượt trội hơn so với các mô hình sử dụng đòn bẩy trên 10 lần, trong khi mức cao hơn sẽ làm tăng nhanh thua lỗ.
Mẹo: Chế độ Tu sĩ (Monk Mode) là mô hình hoạt động tốt nhất, trong khi Nhận thức Tình huống (Situational Awareness) là mô hình tệ nhất. Dựa trên đặc điểm của mô hình, điều này cho thấy việc tập trung vào quản lý rủi ro và ít nguồn lực bên ngoài hơn sẽ dẫn đến hiệu suất tốt hơn.
Mô hình cơ bản, Grok 4.20, đã vượt trội hơn hẳn các mô hình khác tới hơn 22% trên các chiến lược nhắc nhở khác nhau và là mô hình duy nhất có lợi nhuận trung bình.
Các yếu tố khác, chẳng hạn như sở thích mua/bán khống, quy mô giao dịch và điểm tin cậy, thiếu dữ liệu đầy đủ hoặc chưa được chứng minh là có bất kỳ mối tương quan tích cực nào với hiệu suất của mô hình. Nhìn chung, kết quả cho thấy các tác nhân có xu hướng hoạt động tốt hơn trong các ràng buộc được xác định rõ ràng, cho thấy sự can thiệp của con người trong việc phân bổ mục tiêu vẫn rất quan trọng.
Cách đánh giá một đại lý
Do các tác nhân tự động vẫn đang trong giai đoạn phát triển ban đầu, hiện tại chưa có khung đánh giá toàn diện. Hiệu suất lịch sử thường được sử dụng làm chuẩn mực để đánh giá các tác nhân, nhưng nó bị ảnh hưởng bởi các yếu tố tiềm ẩn cung cấp những dấu hiệu mạnh mẽ hơn về hiệu suất hoạt động tốt của tác nhân.
Hiệu suất hoạt động ở các mức độ biến động khác nhau: bao gồm cả việc kiểm soát thua lỗ có kỷ luật khi điều kiện xấu đi, chứng minh rằng tác nhân có khả năng xác định các yếu tố Chuỗi chuỗi có thể ảnh hưởng đến lợi nhuận giao dịch.
Tính minh bạch so với tính riêng tư: Cả hai mặt đều có những đánh đổi riêng. Một tác nhân minh bạch, nếu các giao dịch của nó có thể bị sao chép một cách chủ động, về cơ bản sẽ không có lợi thế chiến lược nào. Một tác nhân riêng tư phải đối mặt với rủi ro rút từ cơ sở dữ liệu của người tạo ra nó, cho phép người tạo ra dễ dàng đánh cắp người dùng của họ.
Nguồn thông tin: Nguồn dữ liệu mà tác nhân kết nối đến đóng vai trò rất quan trọng trong việc xác định cách tác nhân đưa ra quyết định. Việc đảm bảo nguồn dữ liệu đáng tin cậy và không phụ thuộc vào bất kỳ nguồn nào là điều thiết yếu.
Bảo mật: Việc có kiểm toán hợp đồng thông minh và cấu trúc ký quỹ phù hợp để đảm bảo có các biện pháp dự phòng cho các sự kiện bất ngờ là rất quan trọng.
Bước tiếp theo của người đại diện
Vẫn còn lượng lớn việc phải làm về mặt cơ sở hạ tầng để triển khai rộng rãi các tác nhân tự động. Điều này chủ yếu xoay quanh các vấn đề về lòng tin và việc thực thi của các tác nhân. Việc thiếu các biện pháp bảo vệ cho các hành động tự động của tác nhân đã dẫn đến các trường hợp quản lý sai quỹ.
Ra mắt vào tháng 1 năm 2026, ERC-8004 trở thành sổ đăng ký trên Chuỗi đầu tiên, cho phép các tác nhân tự chủ khám phá lẫn nhau, xây dựng danh tiếng có thể kiểm chứng và cộng tác một cách an toàn. Đây là một bước quan trọng mở ra khả năng kết hợp của DeFi, vì điểm tin cậy được nhúng vào chính các hợp đồng thông minh, cho phép hoạt động không cần cấp phép giữa các tác nhân và giao thức. Tuy nhiên, điều này không đảm bảo rằng các tác nhân sẽ luôn hoạt động một cách không độc hại, vì lỗ hổng bảo mật như thông đồng danh tiếng và tấn công Phù thủy vẫn có thể xảy ra. Do đó, vẫn còn nhiều dư địa để cải thiện trong các lĩnh vực như bảo hiểm, bảo mật và việc đặt cọc kinh tế của các tác nhân.
Khi hoạt động của các tác nhân mở rộng trong DeFi, sự tập trung chiến lược trở thành một rủi ro cấu trúc. Các trang trại lợi nhuận là ví dụ rõ ràng nhất, nơi lợi nhuận bị thu hẹp khi các chiến lược trở nên phổ biến hơn. Động lực tương tự cũng có thể áp dụng cho giao dịch của tác nhân. Nếu lượng lớn các tác nhân được đào tạo trên dữ liệu tương tự và được tối ưu hóa cho các mục tiêu tương tự, chúng sẽ hội tụ về các vị thế tương tự và các tín hiệu thoát lệnh tương tự.
Bài báo CoinAlg, được Đại học Cornell công bố vào tháng 1 năm 2026, đã chính thức hóa một phiên bản của vấn đề này. Các tác nhân minh bạch có thể bị lợi dụng để trục lợi vì các giao dịch của chúng có thể dự đoán được và có thể bị chặn trước. Các tác nhân riêng tư tránh được rủi ro này nhưng lại tạo ra một rủi ro khác: người tạo ra giữ được lợi thế thông tin so với người dùng của họ và có thể rút giá trị thông qua kiến thức nội bộ mà tính không minh bạch được cho là để bảo vệ.
Hoạt động của các tác nhân sẽ tiếp tục tăng tốc, và cơ sở hạ tầng được xây dựng ngày hôm nay sẽ quyết định cách thức hoạt động của giai đoạn tiếp theo của tài chính Chuỗi. Khi việc sử dụng tác nhân tăng lên, chúng sẽ được cải tiến và trở nên thành thạo hơn trong việc thích ứng với sở thích của người dùng. Do đó, yếu tố khác biệt chính sẽ nằm ở cơ sở hạ tầng đáng tin cậy, và điều này sẽ chiếm thị thị phần lớn nhất.
