DeFis next milestone: What itll take for agentic finance to work？专业用户难掌控 普通人如何拿回主动权？

在链上交互方面，AI逐渐演变成起着全新入口作用的事物，从&milo开始，一直到The Hive等早期产品，都将这一趋势予以展示，然而，这些早期产品同时也暴露出在执行可靠性方面，以及权限安全方面，还有验证机制方面存在着显著的不足之处。

早期产品的探索与局限

&milo身为早期代表，提供副驾驶模式用以协助用户开展投资决策以及资产再平衡，它能够阐释操作范围，不会盲目去执行超越权限的指令，此般特性使得新手能够更为安全地探索链上世界。

The Hive展现出更为繁杂的功效，它不但能够搭建策略，还能够对市场开展即时监控，与此同时自动执行交易。此类产品促使繁杂的DeFi策略进到全自动化运转状况，极大地减少了用户的时间开支。 。

执行可靠性的挑战

于实际测试期间 ，我们发觉 ，多数DeFi导航AI依旧处于基础操作层面 。它们偶尔会提议执行当下不存在的操作 ，像是推荐早就关闭的流动池 ，这尽显系统更新滞后之问题 。

执行可靠性，既关乎技术稳定，又涉及对于市场变化的及时响应，欠缺实时数据验证的代理商存在引发实际损失的可能性，在波动剧烈的市场之中，这种可能性会给用户带去实际损失。

权限安全机制缺失

目前，多数AI代理执行链上操作时，需要具备较高权限。2023年，多个主流DeFi协议，因权限设置方面存在问题，致使出现资金损失情况。这对我们予以提醒，需要更为细致的权限管理方案。

理想的情形是，代理仅仅获取必要的权限，并且每一个操作都需要有明确的授权。然而，现有的系统常常为了用户的体验而牺牲安全性，这样的一种权衡需要更为精细的设计去解决 。

验证机制亟待完善

验证机制的核心之处是，要使得用户能够确认代理的确是遵守了既定的策略。当下，大多数的系统是缺乏有效的验证手段的，用户是难以区分可靠的系统与经过营销包装的体系的。

可信执行环境等技术，也就是TEE等技术，有可能提供解决方案，这些技术能够在不将全部细节予以暴露的情形下，验证代理行为的确在安全边界以内运行 。

从助手到执行者的转变

新一代的AI代理，正在从被称作“教师”的角色，朝着“执行者”的方向转变，它们不但能够给出建议，而且还可以直接去执行复杂的策略，这使得普通的用户，也能够接触到专业级别的量化策略。

此类转变，需更具可靠性的基础设施予以支撑，比如说，SVM引擎为AI代理供给切实的运行时环境，这番运作使得代理能够依据链上数据开展建模、进行决策以及予以学习。

未来发展方向

随着基础设施趋向成熟，AI代理具备成为DeFi默认交互层的可能性，它们不会再是独立存在的工具，而是会演变成融入日常金融操作的基础组件。

从长远角度来看，更为关键的是可信的底层结构而非聪明的模型。只有当链上的每一次行动都具备可验证的特征时，只有当链上的每一次行动都具有可追溯的特性时，用户才能够真正信任大规模应用的AI代理。

当你于使用DeFi的AI代理之际，最为看重的究竟是其执行能力，还是安全特性呢？欢迎去分享你的看法，要是觉得本文存有帮助，那就请点赞予以支持！