多年来，去中心化金融主要关注人类用户。各大平台在界面设计、代币激励以及为零售交易者提供日益复杂生态系统的可访问性方面展开竞争。人工智能可能迫使整个行业彻底重新思考这一模式。
随着自主交易系统变得越来越复杂，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操作仪表盘、容忍交易摩擦，也不会全天手动监控仓位。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基础设施默认需要提供的内容。
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间转移资产、维护跨链的Gas余额，并容忍偶尔的执行摩擦。而持续运行的AI系统则无法做到。随着自主加密货币交易代理的规模化，Gas管理变成了严重的基础设施瓶颈，而不仅仅是小麻烦。这推动了对无Gas DeFi交易工具的兴趣，这些工具抽象了交易复杂性，为智能系统简化了执行过程。
多家基础设施提供商目前正在这一领域试验解决方案。Orbs 最近推出了 SPOT，这是一个围绕无Gas执行和为AI代理提供机器可读工作流而设计的交易平台。与此同时，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 协议则越来越强调链抽象和简化跨链交互。如果自主交易成为主流，无缝执行最终可能成为行业要求，而非高级功能。
2. 原生限价单跨DeFi
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提供对复杂执行策略的可靠支持。AI 代理需要的远不止简单的代币交换。它们需要可编程的限价单、自动止盈执行以及能够在多个市场持续运行的结构化策略部署。这导致对针对自主执行而非手动交易优化的AI代理限价单DeFi基础设施的需求日益增长。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设施，而非可选工具。
3. 去中心化止损单
风险管理仍然是中心化与去中心化交易环境之间最大的差距之一。在中心化交易所，止损功能是标配。在DeFi中，去中心化止损单的执行通常需要外部自动化层或零散的第三方工具。这给试图在没有人工干预的情况下动态管理风险的自主系统带来了重大问题。随着AI交易代理变得更加复杂，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。
多个项目已经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，专注于自动化智能合约执行，而 Olas（前身为 Autonolas）正在构建能够跨去中心化系统协调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内运行。自主代理很可能同时跨多个网络移动流动性、比较执行环境并动态部署策略。这意味着未来的DeFi基础设施可能需要比今天的应用更加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仍然可控。对于试图持续大规模优化的自主系统而言，这些低效问题变得远远更为棘手。跨链协调最终可能成为AI原生金融中定义性的基础设施挑战之一。
5. 机器可读接口
或许最大的转变是概念上的。如今大多数金融界面都是为人类视觉解读而设计的。AI系统不像人类那样需要仪表盘、按钮或图表。它们需要针对机器交互优化的结构化环境。这开始影响一些加密基础设施团队对产品设计的思考。各平台正在试验通过结构化文档暴露机器可读交易工作流，而非完全依赖传统前端。类似的想法也在Fetch.ai和Olas等自主代理生态系统中涌现，机器间协调正在成为核心设计原则，而非事后补充。如果AI系统成为金融市场的重要参与者，机器可读性本身可能成为下一代DeFi基础设施中最重要设计原则之一。
向自主金融的过渡仍处于早期阶段，怀疑态度依然普遍。对安全、监管和意外执行行为的担忧继续构成严重障碍。即便如此，整体趋势已变得难以忽视。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。
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每个AI交易代理都会期望DeFi具备的5个特性
随着自主交易系统变得越来越复杂，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操作仪表盘、容忍交易摩擦，也不会全天手动监控仓位。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基础设施默认需要提供的内容。
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间转移资产、维护跨链的Gas余额，并容忍偶尔的执行摩擦。而持续运行的AI系统则无法做到。随着自主加密货币交易代理的规模化，Gas管理变成了严重的基础设施瓶颈，而不仅仅是小麻烦。这推动了对无Gas DeFi交易工具的兴趣，这些工具抽象了交易复杂性，为智能系统简化了执行过程。
多家基础设施提供商目前正在这一领域试验解决方案。Orbs 最近推出了 SPOT，这是一个围绕无Gas执行和为AI代理提供机器可读工作流而设计的交易平台。与此同时，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 协议则越来越强调链抽象和简化跨链交互。如果自主交易成为主流，无缝执行最终可能成为行业要求，而非高级功能。
2. 原生限价单跨DeFi
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提供对复杂执行策略的可靠支持。AI 代理需要的远不止简单的代币交换。它们需要可编程的限价单、自动止盈执行以及能够在多个市场持续运行的结构化策略部署。这导致对针对自主执行而非手动交易优化的AI代理限价单DeFi基础设施的需求日益增长。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设施，而非可选工具。
3. 去中心化止损单
风险管理仍然是中心化与去中心化交易环境之间最大的差距之一。在中心化交易所，止损功能是标配。在DeFi中，去中心化止损单的执行通常需要外部自动化层或零散的第三方工具。这给试图在没有人工干预的情况下动态管理风险的自主系统带来了重大问题。随着AI交易代理变得更加复杂，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。
多个项目已经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，专注于自动化智能合约执行，而 Olas（前身为 Autonolas）正在构建能够跨去中心化系统协调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内运行。自主代理很可能同时跨多个网络移动流动性、比较执行环境并动态部署策略。这意味着未来的DeFi基础设施可能需要比今天的应用更加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仍然可控。对于试图持续大规模优化的自主系统而言，这些低效问题变得远远更为棘手。跨链协调最终可能成为AI原生金融中定义性的基础设施挑战之一。
5. 机器可读接口
或许最大的转变是概念上的。如今大多数金融界面都是为人类视觉解读而设计的。AI系统不像人类那样需要仪表盘、按钮或图表。它们需要针对机器交互优化的结构化环境。这开始影响一些加密基础设施团队对产品设计的思考。各平台正在试验通过结构化文档暴露机器可读交易工作流，而非完全依赖传统前端。类似的想法也在Fetch.ai和Olas等自主代理生态系统中涌现，机器间协调正在成为核心设计原则，而非事后补充。如果AI系统成为金融市场的重要参与者，机器可读性本身可能成为下一代DeFi基础设施中最重要设计原则之一。
向自主金融的过渡仍处于早期阶段，怀疑态度依然普遍。对安全、监管和意外执行行为的担忧继续构成严重障碍。即便如此，整体趋势已变得难以忽视。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。