以下為原文內容（為便於閱讀理解，原內容有所整編）：
2025 年 1 月，DeFAI 革命以「抽象層」為起點爆發：人們從此可用類 ChatGPT 的對話界面，通過輸入指令完成鏈上及 DeFi 操作，被廣泛認為是下一代去中心化金融的。
參考之前文章：「DeFAI」夏天即將來臨，AI 如何重塑 DeFi 的未來？
隨著 @griffaindotcom、@HeyAnonai、@bankrbot、@orbitcryptoai 等項目嶄露頭角（各具特色），抽象層技術的缺陷也逐漸顯現——部分產品缺乏足夠的 DeFi 協議集成，另一些則推理能力不足，迫使用戶必須精確設計提示詞才能驅使 AI 執行操作。
更深層的共性問題在於「決策癱瘓」：當用戶面對類 ChatGPT 的空白對話框時，往往不知如何下達指令——既想要高收益或交易 Alpha，又無從入手。這種認知困境導致用戶回流至傳統 UI/UX 清晰的簡易工具。
交互模式接受度低迷，疊加 DeFAI 生態早期性、估值泡沫化以及宏觀不確定性，最終引發價格崩盤。
但 DeFAI 並未終結：Q1 到 Q2 的行業方向已發生關鍵轉向，核心趨勢包括（不限於）：
1. 抽象層➔發現層轉型
2. 用 DeFAI 增強現有工作流（而非替代）
3.DeFAI 自主代理：實現全工作流抽象（以代理為交互接口）
4. 集成 AI 的 DeFi 協議（或明確 AI 路線圖）部分項目已觸及初步產品市場契合（PMF），其餘仍在研發。從首個趨勢切入分析。
核心趨勢：從抽象層向發現層的戰略轉型
當前與 DeFAI 抽象層交互的用戶主要分為兩類：
A. 尋求交易 Alpha 機會的投資者與
B. 試圖通過收益耕作盤活閒置資本的持有者。
傳統抽象層因覆蓋範疇過廣、操作複雜度過高（且存在技術缺陷），未能為兩類用戶提供超越現有工具/協議的有效解決方案。此背景下，部分 DeFAI 協議已從單純拓展執行層集成能力，轉向構建發現層核心能力——其戰略重心在於：
1. 聚合並呈現優質交易信號與收益耕作策略
2. 定位為 Alpha 發現的中心化門戶
參考上述典型案例：曾以先進交易執行功能聞名的抽象層協議 @slate_ceo，現已轉型為結構化發現層平臺。
其核心機制包括：
1. 追蹤 Telegram 頂級交易群組信號流
2. 基於績效/歷史記錄對信號源進行動態排名與信用評級
3. 在交易策略擴散至 X 平臺前完成 Alpha 挖掘
@Infinit_Labs 將自身定位為可學習用戶錢包行為的綜合終端，通過分析鏈上歷史數據提供個性化收益耕作策略與 DeFi 投資機會，並支持用戶在同一界面內直接執行策略決策，實現「洞察-執行」閉環。頭部協議已實現初步產品市場契合（PMF），用戶基數持續擴張，且二者均暫未發行原生代幣。
DeFAI 的戰略轉型
歷史困境：
1. 多數 DeFAI 抽象層早期聚焦構建獨立終端（Terminal），試圖使其成為用戶交易與 DeFi 交互的核心入口，但面臨高粘性工作流（Sticky Workflows）阻力：
2. 用戶深度依賴原生工具鏈（如 TradingView 技術分析、X 平臺加密分析師（CT）協作、Axiom 鏈上執行）
3. 強制遷移成本遠超預期
範式創新：轉向「嵌入式增強」策略——將 DeFAI 能力注入用戶既有工作環境，典型案例則是 @HeyAnonai 推出 HUD（透明信息覆蓋層）：
1. 通過動態數據疊加技術，在用戶原操作界面注入實時風險/收益信號
2. 零焦點切換（Zero Context-Switching）保障工作流連續性
讓直接在用戶原有操作界面上動態疊加實時風險/收益信號，實現無干擾數據交付（Non-intrusive Data Delivery）既保留工作流連續性又強化決策能力。此進化本質是從替代者到增強層（Enhancement Layer）的定位升維，標誌著 DeFAI 抽象層進入與用戶生態共生的新階段。
HUD 推出了一項交易試點計劃，已實現與 Axiom、Pumpfun、GMGN、MEXC、Kraken、TradingView 等平臺的直接集成。用戶可以在圖表上直接進行定投買入/賣出（DCA）、使用技術分析（TA）工具，並獲取對代幣的實時分析。
通過疊加式 HUD 界面，將智能分析和工具無縫嵌入用戶使用界面，是一種極具巧思的方式，能將核心能力精準傳遞到用戶手中。
DeFAI 自主智能體：實現完整的工作流抽象
與 ChatGPT 式的對話界面不同，一些團隊選擇構建全自動的 DeFi 智能代理（Autonomous Agents），在後臺為用戶處理並優化 DeFi 任務。對用戶來說，只需點擊幾下按鈕，其餘的交由智能體完成。
這類自主智能體通常從一開始就圍繞風險控制、隱私保護與可驗證性進行架構設計，為構建高性能 DeFi 策略打下堅實基礎。
典型代表是 @gizatechxyz：
Giza 智能體基於多個平臺集成與「風險優先」的架構，為用戶提供可定製、可驗證的收益優化服務；
1. 已集成 @eigenlayer 的 AVS（主動驗證服務）；
2. 運用高級機器學習模型，結合實時市場數據進行動態風險評估；
3. 擁有自主開源的 zkML（零知識機器學習）框架，未來將支持更多可驗證 AI 場景；
4. 採用智能賬戶與會話密鑰（Session Keys）機制，確保非託管安全性——智能體無法直接控制用戶資金，用戶可為操作設定精準邊界與時限；
5. 同時使用 MCP（多鏈語義抽象層）實現鏈上操作的智能指令編排。
目前，Giza 智能體已在 Morpho、Aave、Fluid、Compound 等平臺累計創造 超 7000 萬美元交易量。其中，主打的 ARMA 穩定幣耕作智能體相較於靜態策略提升了超過 80% 的收益表現。
其近期發佈的代幣 GIZA 在 6 月至 7 月多重利好催化前夕，持續跑贏市場：
1.Re7 agents：面向機構的穩定幣與 ETH 收益優化智能體即將上線；
2.ARMA 將整合更復雜的動態機器學習系統，擴展能力邊界；
3.Giza 的 zkML 框架也將拓展至金融以外的用例場景。
除了穩定幣和收益策略，交易型智能體（Trading Agents）也是值得關注的一個方向。
交易智能體主打「為你交易並跑贏市場」的承諾，目前有少數團隊正積極研發，其中最佳觀察場是 @arbitrum：
Arbitrum 正在舉辦一個為期 30 天的智能體對抗賽，由各頂級交易智能體團隊同臺競技，勝者將獲得 5 萬美元獎金；
同時 Arbitrum 剛剛發佈 Trailblazer 2.0，提供 100 萬美元資金支持，用於扶持那些貢獻於 Vibekit（由 @EmberAGI 開發的 Arbitrum 原生 MCP）的團隊。
儘管目前交易智能體還處於早期階段，尚未出現明確的長期超額表現者，但許多目光聚焦於 @Almanak__ 的測試版，該系統主打可擴展性與隱私優先，支持快速部署量化交易智能體。
另一個值得一提的團隊是 @magicnewton，他們使用 零知識證明（ZKPs）與可信執行環境（TEEs）構建可驗證型智能體。
其思路獨特，專注於自動化交易場景，從 定投（DCA）型智能體 起步，正構建一個「自動化智能體市場」，讓第三方開發者創建智能體。用戶的交易意圖將通過一個撮合型 Orderbook（訂單簿）與執行者匹配，形成完整閉環。
雖然仍屬早期階段，但其與 @KaitoAI 的集成已顯示出初步增長勢頭。
集成 AI 的 DeFi 協議趨勢
目前越來越多的 DeFi 協議正在將 AI 融入其產品路線圖中，應用範圍從基礎的客戶支持、產品教育（使用大語言模型 LLM），到將複雜的機器學習（ML）模型直接嵌入產品核心功能。
@BasisOS 在 @virtuals_io 上推出了其代幣，背靠強勁的 DeFi 產品（DN Vaults）與 AI 發展路線圖，持續獲得市場關注，代幣表現良好、TVL 不斷增長。其最新發布的 YieldAI Autopilot v2 系統結合了機器學習與推理機制，為 DeFi 收益策略提供更智能、更高效的執行方式。
@loomlayai 為 @zerion 構建了 AI 副駕駛功能，用戶可以直接在 Zerion 平臺分析錢包、代幣並挖掘趨勢，優化資產管理體驗。
@vectis_finance 集成了 @AlloraNetwork 的 SOL 價格預測模型，開發出一套穩定幣策略，年化收益率穩定在 15%-20% 之間。
@modenetwork 推出 Mode Trade，將 Synth Bittensor SN50 的預測推理功能直接集成到其 Mode 永續合約交易 dApp 中。
此外，下週我們將看到排名第一的期權協議 @IthacaProtocol 在 Virtuals 平臺上線其全新產品 Stratos——一個由多個期權交易智能體組成的「智能群體（swarm）」。
這些 AI 智能體將由協議有流動性資金（約 2 萬至 3 萬美元）驅動，參與多種期權交易策略。
AI 系統會處理市場數據並對其進行分類，如牛市、熊市、高波動、穩定等不同「市場狀態（market regimes）」，並據此動態調整交易策略。
Stratos 中的每個智能體都擁有獨特的「性格」，模擬經驗型決策流程：它們會先評估算法推薦的交易指令，但也可能基於過往市場學習經驗選擇跳過或調整策略，體現出自適應的「主觀判斷」。
行業演進方向
融合趨勢：傳統超額收益（Alpha）捕獲工具將與 AI 增強型用戶體驗深度整合
核心實現路徑：
1. 通過 AI 協同駕駛艙（AI Co-pilot）與 代理自主工作流（Agentic Workflows）實現洞察力無摩擦交付
2. 去中心化 AI 驗證框架在自治代理系統中深化應用：
1. 可驗證性（Verifiability）
2. 機密計算（Confidentiality）
3. 隱私保護架構（Privacy-Preserving Architecture）
4. 鏈上執行層集成（On-chain Execution）
最終願景：任何人通過 AI 界面無縫捕獲 DeFi、RWA（真實世界資產）及其他鏈上價值
投資映射邏輯
1. 價值捕獲焦點：
1. 具備 DeAI（去中心化 AI）底層能力的 DeFAI 項目將複製 GIZA 的價值增長路徑
2. 核心標準：構建「無需信任、可驗證」的新型 AI 代理基礎層
2. 協議跟進動因：
1. 當前估值受宏觀壓制嚴重（Macro Overhang）
2. 市場偏好從 VC 背書基建向公平啟動項目（Fair Launch）遷移
總結：二季度將是差異化創新密集爆發的階段
價格如何波動並不妨礙進展。這個季度，我們看到：
1. 許多小型、公平發行的團隊通過精簡運營 + 交易收入支撐快速試錯，尋找產品市場契合（PMF），並頑強生存；
2. 中大型團隊則在 TGE（代幣生成事件）後相繼登場，儘管初期價格承壓，但估值終將回歸基本面，尤其是在 BTC 主導注意力、只有少數山寨幣獲得關注的震盪行情中。
個人聲明：特此感謝閱讀！本文為精簡版本，若需獲取筆者對 DeFAI 領域的深度洞見，請參閱 Substack 專欄完整版。同時，《The After Hour》系列將持續更新我重點關注的 DeAI 潛力項目及新興協議研報（本週末將發佈最新標的評估）。
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