每个AI交易代理都期望从DeFi获得的5个功能

多年来，去中心化金融主要聚焦于人类用户。各平台在界面设计、代币激励以及面向日益复杂生态系统中零售交易者的可访问性上展开竞争。人工智能可能将迫使该行业彻底重新思考这一模式。

随着自主交易系统日益复杂，开发者开始意识到AI代理与金融基础设施的交互方式与人类截然不同。智能系统不会直观地导航仪表盘、容忍交易摩擦，或全天手动监控头寸。

相反，它们需要专为自动化设计的结构化执行环境。这一转变正开始重新定义下一代DeFi基础设施可能需要默认提供的内容。

1. 无Gas执行 当今去中心化交易的最大弱点之一是交易管理。 人类交易者可以手动在钱包之间转移资产、跨链维持Gas余额，并容忍偶尔的执行摩擦。持续运行的AI系统则无法做到。

随着自主加密货币交易代理的扩展，Gas管理成为严重的基础设施瓶颈，而非小麻烦。这推动了人们对无Gas DeFi交易工具的兴趣，这些工具可抽象化交易复杂性并简化智能系统的执行。

多家基础设施提供商正尝试这类解决方案。Orbs最近推出了SPOT，这是一个围绕无Gas执行和面向AI代理的机器可读工作流设计的交易平台。同时，Biconomy专注于账户抽象基础设施，以消除去中心化应用中的交易摩擦，而NEAR Protocol则日益强调链抽象和简化的跨链交互。

如果自主交易成为主流，无缝执行最终可能成为行业需求而非高级功能。

2. DeFi中的原生限价单 传统金融市场严重依赖高级订单管理系统。然而，去中心化交易所仍难以为复杂执行策略提供可靠支持。

AI代理需要的远不止简单的代币交换。它们需要可编程限价单、自动止盈执行以及能在多个市场持续运行的结构化策略部署。

这引发了对面向AI代理限价单的DeFi基础设施日益增长的需求，这类基础设施专为自主执行而非手动交易优化。

构建机器原生交易系统的项目越来越将高级订单功能视为基础性基础设施，而非可选工具。

3. 去中心化止损单 风险管理仍是中心化与去中心化交易环境之间的最大差距之一。在中心化交易所中，止损功能是标准配置。而在DeFi中，去中心化止损单的执行通常需要外部自动化层或碎片化的第三方工具。

这给试图在无人干预下动态管理风险的自主系统带来了重大问题。随着AI交易代理日益复杂，可靠的去中心化风险管理工具可能成为更广泛生态系统的基础设施。

多个项目已在探索自主代理如何通过可编程工作流直接在去中心化交易所执行止损策略。其他基础设施提供商，如Gelato，专注于自动智能合约执行，而Olas（原Autonolas）正在构建能协调跨去中心化系统复杂工作流的自主链上代理框架。

4. 跨链协调 AI系统不太可能局限于单一区块链生态系统。 自主代理很可能动态地在多个网络间移动流动性、比较执行环境并部署策略。这意味着未来的DeFi基础设施可能需要比当今应用更积极地优先考虑互操作性和链抽象。

碎片化的流动性和不一致的用户体验对人类来说尚可管理。而对于试图持续大规模优化的自主系统而言，这些低效问题则变得更为严重。

跨链协调最终可能成为AI原生金融的关键基础设施挑战之一。

5. 机器可读接口 或许最大的转变是概念性的。当今大多数金融界面是为人类视觉解读而设计的。AI系统不需要与人类相同方式的仪表盘、按钮或图表。它们需要为机器交互优化的结构化环境。

这正开始影响一些加密基础设施团队思考产品设计的方式。 平台正尝试通过结构化文档（而非完全依赖传统前端）公开机器可读的交易工作流。类似想法也在Fetch.ai和Olas等自主代理生态系统中涌现，其中机器对机器协调正成为核心设计原则而非事后考量。

如果AI系统成为金融市场的有意义的参与者，机器可读性本身可能成为下一代DeFi基础设施中最重要的设计原则之一。

向自主金融的转型仍处于早期阶段，怀疑态度依然普遍存在。对安全性、监管和意外执行行为的担忧持续构成严重障碍。即便如此，更广泛的趋势已难以忽视。

DeFi的未来可能不仅仅是人类使用更好的金融工具。它可能涉及智能系统直接参与去中心化经济本身。