AI-agenter har varit ett framträdande ämne inom Web3 och drivit en ambitiös kryptodröm: autonoma, intelligenta enheter som hanterar kapital, risk och strategi över decentraliserade protokoll. Dessa system lovar inte bara överlägsen exekvering jämfört med människor utan också frigörelse från ständig tillgångsövervakning och mikromanagement. Vid höjdpunkten av denna entusiasm framträdde djärva förutsägelser, såsom ”inom ett år kommer majoriteten av all DeFi-TVL att hanteras av AI-agenter. ” Men eftersom tiden går, ersätts hypen av verkligheten – nuvarande populära AI-agenter ofta kan jämföras med tokeniserade sociala profiler snarare än den stora visionen om autonoma DeFi-rena agenter. Eftersom infrastrukturen fortfarande är i tidig utvecklingsfas är det avancerade konceptet att dessa agenter ska hantera DeFi fortfarande till stor del abstrakt. Den AI-ekonomi som för närvarande väntar på robusta lösningar för att matcha narrativet är ännu inte fullt utvecklad. Begreppet ”AI-agent” bär med sig förstärkta förväntningar i blockchain-kontexter. Under de senaste sex månaderna har det blivit tydligt att AI-agenter i kombination med Web3 har astronomisk potential, men bara om detta område övervinner den tidiga spekulationen och fokuserar på långsiktigt användarvärde – en vision som stöds av flera projekt. Till exempel lyfte Fetch i slutet av 2023 fram agerbaserade system som en enorm möjlighet, även om verkliga användningsfall då var begränsade. Detta illustrerar att AI-agenter inte är en flyktig trend, utan förblir under omfattande forskning med målet att omforma värdeskapande och fördelning i decentraliserade system. Flera grundläggande projekt – såsom Giza, Axal och Theoriq – bygger upp grunderna för AI-agentinfrastruktur inom DeFi, varje med sitt unika fokus. Giza främjar verifierbar on-chain-inferens med hjälp av zero-knowledge maskininlärning för att säkerställa kryptografiskt ansvarstagande. Axal betonar exekveringsintegritet genom runtime-verifiering och begränsningskontroll. Theoriq utforskar decentraliserad intelligens via AI-svärmar – simulerade kollektiv som samarbetar inom gemensamma miljöer. Denna variation visar på den multidimensionella naturen hos området. Dessutom tar dessa initiativ itu med fragmenteringen inom DeFi AI-agenter, där olika funktioner som tokenbyten, strategier för avkastning eller cross-chain-bridge fungerar oberoende av varandra, vilket skapar en splittrad och ineffektiv användarupplevelse över flera plattformar och kedjor.

Lösningen – Agentic DeFi – föreställer sig intelligenta agent-svärmar som samarbetar över uppgifter, kedjor och användaravsikter för att leverera enhetliga upplevelser. Theoriqs AI-svärmsmodell illustrerar detta genom att främja synkroniserade agent-ekosystem snarare än isolerade aktörer. Även om de fortfarande är i ett tidigt skede och inte har nått bred skala, signalerar tidiga framgångar som Giza att marknad passar för produkten håller på att formas. Varje av dessa ramverk tar itu med olika lager av samma problem och visar på ett mognande fält där utvecklare fokuserar på kompletterande lösningar snarare än duplicering. Slutligen måste dessa komponenter kopplas samman för att möjliggöra en sammanhållen framtid. En växande konsensus är att intelligens i sig inte är den största flaskhalsen – det är bristen på effektiv, modulär infrastruktur. För att AI-agenter ska kunna fungera resurseffektivt inom DeFi behöver de miljöer som möjliggör säker exekvering, intelligent anpassning och ansvarsskyldighet gentemot mänskliga begränsningar. Att integrera dem med ”money legos” (sammanlänkade DeFi-moduler) är komplext, eftersom det kräver riskavmätning och kostnadseffektivitet. Utan blockchains inneboende transparens och säkerhet kan inte tillitsfulla AI-interaktioner existera. Därför är robusta vault-ramverk, riskmotorer och likviditetssystem avgörande: de definierar vad agenterna kan göra med kapital, hjälper till att bedöma risk, övervaka likviditet och utlösa åtgärder som inlösen när det behövs. Visionen om AI-agenter som autonomt hanterar vaults, rebalanserar portföljer eller deltar i styrning är möjlig och på gång. Men framgång kräver mer än ytliga integrationer eller överhypade retail-botar eller memecoin; det kräver mogen infrastruktur. Agenterna behöver interoperabilitet, samordning och modulära ramverk som stöder dynamiska, tvärfunktionella beteenden. Differentierade tillvägagångssätt spelar roll – Gizas verifiability, Axals runtime-övervakning och Theoriqs koordinerade svärmar är inte konkurrenter utan komplementära pelare som bygger grunden för denna framväxande ecosystem.