详解抽象应用：DeFAI 中普通用户感知最强的赛道

作者: Kevin, the Researcher at BlockBooster

DeFAI是继Framework之后，另一个市场热议的话题。根据Kaito 1月15号的数据，DeFAI的mindshare已经达到了与Meme相同的水平。尽管在最近两个月的Agent热潮中，Meme有些冷清，但仍然显示出DeFAI作为最新叙事的市场热度。

DeFAI是DeFi与AI Agent的结合，当前已有不少协议迫不及待地将Agent与DeFi这一传统叙事相结合，期待能激发出新的火花。

AI Abstraction有望成为DeFAI应用的主流方向

前几日，@poopmandefi整理了DeFAI的应用Mapping，其中我认为AI Abstraction类的DeFAI应用更能制造泡沫，并且有更大可能诞生高质量的应用。虽然投资组合管理类和市场分析类DeFAI应用同样具有吸引力，但与抽象应用相比，它们的想象空间较小，且更依赖信任假设。

主打Agent自动化操作的投资组合管理应用可以追溯到上个周期。自动化应用可以是一个简单的脚本，也可以是复杂的算法，但核心不变的是追求用户的可定制化，即用户根据自己的交易习惯和风险偏好，在平台提供的选择中DIY适合自己的策略。因此，自动化应用的目标是让用户运行程序后可以放心休息。

这意味着自动化应用的想象空间有限。它们更多是关注用户的垂直细化体验，协议之间的护城河往往体现在算法的设计上。自动化投资组合管理和收益优化应用的竞争本质上是团队的策略制定能力，比拼的是何时触发套利、何时降低被清算的风险、如何分配仓位和最大化Farming收益。

我认为Agent在其中的参与机会没有市场预期的那么大。原因是，用户自己微调和训练的私人Agent，很难跑赢专业团队快速迭代的算法。让Agent帮助自己在链上寻找交易机会，在当前阶段，很难不成为他人的退出流动性。因此，让Agent成为自己“睡觉时的印钞机”的叙事，可能只是看上去的理想化。

市场分析类DeFAI鱼龙混杂，原因在于任何Agent都可以对代币价格发表看法，但其中大部分的观点都千篇一律，导致无人关注。在这些分析中，如Zara AI这样自研框架的应用，通过不断训练和优化，对特定指标进行分析；而AIXBT作为行业龙头，长期占据Kaito mindshare榜首，成为顶级KOL。市场分析类DeFAI存在较大的偏差，绝大多数Agent都只是炮灰，充斥着泡沫，难以产生商业价值。从用户认可Agent的市场分析，到Agent形成商业模式并实现流量变现，这可能就是市场分析类DeFAI的短期天花板。

然而，Agent的公开分析既可能是Buy Signal，也可能是Sell News。这或许就是AIXBT等顶级KOL没有开始自主托管用户资产的原因。因为Agent的分析基于公开数据，并不像人类KOL那样通过发文配合团队推高价格。二者之间的差异，是市场分析类DeFAI想象空间有限的原因之一。

那么，为什么AI Abstraction类DeFAI是不同的呢？我认为其特点在于低预期性和高成长性。低预期性源自Web3 AI的客观限制，从2023年的“AI bot”、2024年上半年的“GPT Wrapper”，到最近几个月的微调Agent，Web3中的“杂鱼项目”非常多。这些项目以ChatGPT为核心，把模型的输入和输出封装在应用前端，用户在初步使用时，可以用自然语言进行Prompt。然而，由于缺乏性能护城河，实际体验存在较大摩擦。这种长达一年多的糟糕用户体验正是抽象应用预期较低的原因。

抽象应用的定义是将复杂的链上操作通过人工智能进行抽象化，从而简化新手用户的体验，使入门用户也能深入体验DeFi协议。尽管这些应用在简化方式上与大量“杂鱼项目”类似，用户通过自然语言与Agent前端交互并调用各种API，而Agent在后端完成操作，但交互方式并未显著升级。因此，大部分用户，或者市场的普遍认知，往往认为抽象应用的预期较低。

然而，随着越来越多的Web2开发者进入这一赛道，抽象应用的发展加速，这为该类应用提供了巨大的成长潜力。目前，抽象应用正处于极高的成长阶段，未来有望实现突破。

高成长性源于抽象应用能够充分优化用户体验，而糟糕的用户体验通常来源于两方面：

1. 用户对应用的实际能力缺乏理解。当输入如Swap、Staking等命令时，尽管这些操作能够成功执行，但这种交互方式并不会让用户感到惊艳。

2. 用户高估了应用的能力，输入了复杂的指令，但对于单一模型来说，这样的指令往往难以精确执行，导致Pipeline工作流中的某个步骤出错。

当前版本的Agent应用仍有充分的成长空间，能够克服上述问题。以Questflow为例，抽象应用将多个Agent合成一个Swarm，从而优化用户体验。在一个Swarm中，所使用的Agent越多，用户的用例就越细化。例如，Questflow平台上的“Crypto Token Signal Swarm”由五个Agent组成，分别是：Schedule Agent、Telegram Agent、Techcrunch Agent、OKLink Agent和Aggregated Web3 Information Agent。通过Swarm的介绍，用户可以迅速理解其用途：监控币价，分析项目，并提炼Alpha信息推送到Telegram群组。因此，在与该Swarm交互时，用户的预期能够被充分满足，实际反馈也能与预期相符。更重要的是，复杂指令不会被简化或遗漏，因为用户的指令会被拆分并分配给不同的Agent，每个Agent只完成自己的任务，从而使整个工作流更加高效和简洁。

抽象应用赛道的泡沫和混乱正在逐渐消退，市场已经开始转向更为正面和认真地开发。全新的交互方式即将开始真正帮助用户解决问题，并提高效率。这种新交互方式将带来新的交易范式，在AI Agent赛道加速进化的过程中，抽象应用有望成为捕获DeFAI市场价值的先行者。

Solana生态积极拥抱DeFAI

Solana和Base是AI Agent赛道的两大主战场，但这两个生态的发展方向却截然不同。Virtuals依托成熟的代币模型，占据了Base AI Agent赛道的绝大部分市值；而在Solana，尽管有ai16z的参与，但由于基本面薄弱以及受Solana memecoin氛围的影响，Solana在AI Agent赛道的占有率相对较低。

对于Solana来说，当前百花齐放的生态并不是最理想的局面。Solana需要拥有一个有分量的叙事标签，才能迈向下一个市值里程碑。在Depin失败的背景下，DeFAI无疑是Solana当前最好的机会。从Solana Daily总结的DeFAI应用分布可以看出，许多DeFAI应用选择了Solana平台。这可能既与Solana频繁举办Agent黑客松有关，也与其发放Grant的举措密切相关。总的来说，Solana在DeFAI赛道处于领先地位，超过了Base。

Solana在上周发布了DeFAI Landscape on Solana，我挑选了截至1月19日市值超过1000万美元的项目，并对其核心功能和分类进行了简要总结。

项目	功能	类型
GRIFFAIN	•Token Launchpad+Airdrop； • 铸造NFT； • 支持Agent协作； • Agent在X上推销Token； • 自然语言交互； • 模型有记忆内存，学习用户操作习惯； DeFAI相关： • 质押、自动化和执行 DeFi 策略 • 根据API，从不同平台获取数据，实现市场分析，如筹码分析	抽象应用,市场分析
GRIFT	• 自然语言交互； • 支持Agent协作； • 支持10种以上LLM DeFAI相关： • Swap、流动性管理和收益优化； • 跨链资产桥接以及空投挖矿；	抽象应用
BUZZ	• 自然语言交互； • 支持Agent协作； • 实时监控链上事件； • 记忆内存 DeFAI相关： • Swap、质押和流动性管理；	抽象应用
SNAI	• 支持Agent协作； •无服务器架构；	基础设施
NEUR	• 自然语言交互； • 集成Solana原生钱包； • NFT集合管理； DeFAI相关： • Swap、质押；	抽象应用,市场分析
QUAIN	•分析和识别金融市场； •客观评估代币的潜力； •识别在 X 上流行的代币； •追踪巨鲸持仓	市场分析
AIPUMP	• Token Launchpad	市场分析
ALPHA	• 基于区块数据给出市场分析，代币分析； • 将原始数据转化为推文	市场分析
HTERM	• Token Launchpad • 集成X • 从不同平台获取数据，实现市场分析 • 记忆内存 DeFAI相关： • Swap、质押；	市场分析
KWANT	• 基于CA，给出量价关系、图像形态和后续的操作建议	市场分析
PPCOIN	• 根据链上数据，钱包历史数据，GitHub repo，给出分析 DeFAI相关： • 执行交易和管理投资组合，自动执行美元成本平均法、现货购买和流动性池优化	投资组合管理,市场分析
MOBY	• 捕捉巨鲸吸筹行为	市场分析

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