DWF報告書:人工知能は、DeFiの収益の人間を最適化しながら、自己取引の5回遅れています

原作:DWFベンチャーズ

元の言語:深い潮テックフロー

導入:AIエージェントは、すでにデファイの取引のほぼ1分の1を占めており、確かに利益を最適化する明確なシナリオで男性を獲得しました。 しかし、それは自由貿易です。 トップAIは、トップの人間5分の1未満です。 この研究では、異なる DeFi シナリオで AI の実際のパフォーマンスを分解し、自動化されたトランザクションに関心のあるすべての人に見られることに値します。

コア要素

オートメーションとエージェントの活動は現在、すべてのチェーン活動の約19パーセントを占めていますが、真のエンドツーエンドの自律性はelusiveままです。

最適化されたリターンなど、狭くてよく定義された用途では、エージェントは人やボットに優れた性能を発揮しています。 しかし、人間は取引などのさまざまな行動のためにanggenよりも優れています。

当事者間、モデル選定、リスク管理において、取引性能に大きな影響を及ぼす。

エージェントは大規模な規模で使用されているため、ウィッチ攻撃、戦術的なオーバークローディング、プライバシーチェック、残高など、信頼と執行に関連するリスクがいくつかあります。

エージェント、活動の持続的な成長

ボリュームとボリュームの両方で、過去1年間の活動に着実に増加しています。 Coinbase x402プロトコルは主要な開発につながり、Visa、Stripe、Googleなどのプレイヤーは独自の基準を導入しました。 現在、建設中のインフラのほとんどは、人によってトリガーされたエージェントまたはエージェントの呼び出しとの間の2種類のシーンを提供するように設計されています。

通貨取引を安定させるための広範なサポートがありますが、現在のインフラは、従来の決済ゲートウェイに依然として依存しています。つまり、中央カウンターパーティーに依存しています。 そのため、自動補完、自動実行、変更条件下で継続的に最適化できる「全自律」の終端はまだ達成されていない。

エージェントは、DeFi に全く新しいわけではありません。 長年にわたり、チェーンプロトコルのボットによる自動化を行い、MEVをキャプチャしたり、コードなしで達成できない過剰な利益を得ることができました。 これらのシステムは頻繁に変更するか、または付加的な監視を必要としないよく定義された変数の下でよく作動します。 しかし、市場は時代を超えて複雑になっています。 ここは、新世代の洗剤が入る場所であり、ここ数ヶ月はこの種の活動の実験室になりました。

エージェントの実演

報告書によると、アルゼンチンの活動は指数関数的に増加し、2025年以降、17,000人のエージェントが開始しました。 全自動/エージェントのアクティビティは、チェーンアクティビティの1セントあたり19以上をカバーすると推定されます。 これは、ボットによって生成される安定した通貨転送のパーセント当たり76以上が推定されるので、それは驚くべきではありません。 DeFiの活動を成長させるための巨大な部屋があることを示しています。

エージェントの自律性は、ターゲット入力に基づいて市場条件に適応する戦略を開発できる、高い人間的監督を必要とするチャットロボット体験からの範囲です。 ボットと比較して、Angentには、ミリ秒で新しい情報に対応し、実装する機能や、同じリグを維持しながら数千の市場へのカバレッジを拡張する機能など、いくつかの重要な利点があります。

ほとんどのエージェントは、テスト段階に依然として存在するので、コパイロットレベルにアナリストでもあります。

利点の最適化:エージェントのパフォーマンス

Liquidityの規定はオートメーションが頻繁になられた区域であり、洗剤はTVLで総額390,000,000を過します。 この図は、ユーザーがエージェントに入金した資産を直接管理し、ボルトルートの首都を除きます。

このエリアで最大の合意の一つであるGiza Techは、昨年末に最初のエージェントアプリケーションARMAを起動し、主要なDeFi合意の進捗状況を把握しました。 管理資産に$ 19百万以上を惹きつけ、取引で$ 4億以上を生成しました。 取引量とマネージド資産の総量の間の高い比率は、エージェントが頻繁に再バランスをとり、より高い収益回収を達成することを示しています。 資本金が契約に入金されると、実装が自動化され、簡単なワンキーエクスペリエンスをユーザーに提供し、過視の必要性が少なくなります。

ARMAは1セントあたり9.75以上USDCのリターンの年間化された率を作り出し、測定可能な卓越性をしました。 追加の再バランスコストと10パーセントのパフォーマンス手数料を考慮に入れても、リターン率は、AaveまたはMorphoの平均融資を超える。 このにもかかわらず、スケーラビリティは重要な問題に残ります。これらのエージェントはまだ主要な DeFi 合意のスコープを管理または拡張するためにテストされていないためです。

ディール:人間は多くを導きます

しかし、取引などの複雑な業務では、結果は多様です。 現在のトランザクションモデルは、定義された入力に基づいて実行され、あらかじめ定義されたルールに従って出力を提供します。 マシンラーニングは、モデルが目に見える再プログラミングを必要としず、新しい情報に基づいて行動を更新し、それをコパイロットロールにプッシュすることを可能にすることにより、これを拡大します。 完全に自律的なエージェントが参加すると、トランザクションのパターンが劇的に変化します。

エージェントと人との間に複数の競争が開かれ、結果はモデル間の重要な違いを示しています。 取引XYZは、プラットフォーム上での株式のヒト・ツー・エージェント・コンペティションを開催しました。 各アカウントは、初期の$ 10,000の資金を持ち、レバレッジや取引頻度に制限はありません。 結果は、トップ5倍以上で演奏する人に対して圧倒的に偏りがちです。

同時に、Nof1はモデル間でエージェントの取引競争を組織し、複数のモデル(Grok-4、GPT-5、Deepseek、Kimi、Qwen3、Claude、Gemini)が資金保存から最大限のレバレッジに至るまで、さまざまなリスクプロファイルをテストするために互いに競争する。 結果は、パフォーマンスの違いを説明するのに役立ついくつかの要因を示しています

把握時間: 強力な相関性があり、1つのモデルで平均2〜3時間、頻繁に反転するモデルよりもはるかに優れています。

期待: 平均的にモデルが収益性の高いかどうかを測定します。 興味深いことに、最初の3モデルだけが肯定的な期待を持っており、ほとんどのモデルの損失は利益よりも取引されていることを意味します。

レバレッジ: 平均6〜6倍のレバレッジレベルが低いため、レバレッジが10倍を超えるモデルよりもパフォーマンスが向上し、高レベルの加速損失が認められています。

ヒントポリシー:Monk Modeは、これまでのパフォーマンスの最高のモデルであり、少なくともパフォーマンスは公共部門にあります。 モデル特性に基づいて、リスク管理に重点を置き、外部ソースがより良いパフォーマンスにつながると少ないことが示されています。

基本モデル: Grok 4.20 は、異なるヒント戦略の他のモデルよりも大幅に優れ、唯一の平均利益モデルでした。

複数のスペースの好み、トランザクション サイズおよび自信の評価のような他の要因は、十分なデータを持っていませんか、またはモデル性能への肯定的な関連であることが証明されています。 全体的に、結果は、エージェントが明確に定義された制約内でより良いを実行する傾向があることを示しています。つまり、ヒトはターゲット構成の強力なニーズを持っています。

エージェントの評価方法

エージェントは初期段階に依然として、包括的な評価枠はありません。 歴史上のパフォーマンスは、多くの場合、洗剤を評価するためのベンチマークとして使用されますが、強力な洗剤性能の強い兆候を提供する根本的な要因の影響を受けています。

さまざまな変動の下の性能:これは、条件が悪化するときの懲戒損失制御を含みます, エージェントは、トランザクションの収益性に影響を与える根本的な要因を識別することができることを示しています。

透明性とプライバシー:両側に独自のトレードオフがあります。 透明性のあるエージェントは、積極的にレプリカできる場合は、基本的には戦略的ではありません。 プライベートエージェントは、作成者による内部抽出の危険性にさらされており、自分のユーザーから簡単に逃げることができます。

ソース:エージェントがアクセスしたデータソースは、エージェントが決定を下す方法を決定するうえで不可欠です。 ソースが信頼できることと、単一の依存性がなかったことを確実にするために不可欠でした。

セキュリティ:ブラックスワン事件のバックアップ対策を確実にするために、スマートコントラクト監査と適切な資金ホスティング構造を持つことが重要です。

エージェントの次へ

多くの人が、大規模な採用のためのインフラの面で行われています。 これは、信頼と実装を取り巻く重要な問題に起因することができます。 オートノマイズの行動には不意がなく、財務管理の悪いインスタンスが存在しています。

ERC-8004は2026年1月にオンラインで来日し、チェーンで最初の登録フォームとなり、自律的なパーティがお互いを発見し、検証可能な評判を築き、安全に作業できるようにしました。 これは、トラストスコアがスマートコントラクト自体に埋め込まれているため、DeFiのポートフォリオの鍵のロック解除です。これにより、antとプロトコル間の不正な活動が可能になります。 これは、衝突やワッチ攻撃などのセキュリティループホールがまだ起こる可能性があるため、エージェントが常に非悪い方法で動作することを保証しません。 そのため、保険、セキュリティ、および洗剤の経済的誓約の領域に埋め込むことはまだ多くの部屋があります。

DeFiが活動を拡大するにつれて、戦術的な混雑が構造的リスクになります。 ゲインファームは、最も明確な優先順位であり、戦略が広がるにつれてリターンが減少します。 同じダイナミックは、エージェント取引に適用される場合があります。 多数の委任状が同じデータに類似したターゲットを訓練し、最大限に活用すれば、それらは同じような位置および同じような出口信号に収斂します。

CoinAlg 紙は、2026年1月にコーネル大学が発行するバージョンを正式化しました。 トランザクションが予測可能で、looted できるため、透明なアエントを仲裁することができます。 プライベートエージェントは、このリスクを回避しますが、異なるリスクを紹介します。つまり、クリエーターは独自のユーザーに対して情報優位性を保持し、オパシティによって保護されるように意図されている内部の知識から値を引き出すことができます。

エージェントの活動は、今後も加速し続けていきますが、今日のインフラは、金融業務の次の段階を決定します。 エージェントの使用率が増加するにつれて、ユーザの好みに自己対応し、より敏感になります。 したがって、主要な差異要因は、最大の市場シェアを受け取る信頼できるインフラに起因します。