L'évolution intelligente de la DeFi : la trajectoire vers AgentFi, de l'automatisation à l'intelligence autonome
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L'évolution intelligente de la DeFi : la trajectoire vers AgentFi, de l'automatisation à l'intelligence autonome
Cet article se concentrera sur la trajectoire d'intégration et d'évolution entre la DeFi et l'IA, en retraçant les étapes de développement allant de l'automatisation à l'intelligence, et en analysant l'infrastructure, les scénarios d'application et les défis clés liés aux agents d'exécution de stratégies.
Dédié à des analyses Web3 approfondiesAuteurs : 0xjacobzhao et ChatGPT 4o
Nous remercions Lex Sokolin (Generative Ventures), Stepan Gershuni (cyber.fund) et Advait Jayant (Aivos Labs) pour leurs précieux conseils sur cet article. Pendant la rédaction, nous avons également sollicité les retours des équipes de projets tels que Giza, Theoriq, Olas, HeyElsa, Almanak et Brahma.fi. Cet article vise à présenter un contenu objectif et des formulations précises. Toutefois, certaines opinions impliquant des jugements subjectifs peuvent contenir des biais inévitables. Nous invitons chaleureusement les lecteurs à lire de manière critique et compréhensive.
Dans l'industrie actuelle de la crypto, les paiements en stablecoin et les applications DeFi sont parmi les rares cas d'usage validés comme répondant à un besoin réel et ayant une valeur à long terme. Parallèlement, la prolifération des Agents devient progressivement la forme concrète d'interface utilisateur dans le secteur de l'IA, servant de couche intermédiaire clé entre les capacités de l'IA et les besoins des utilisateurs.
Dans le domaine de convergence entre Crypto et IA, notamment dans la direction où les technologies IA nourrissent les applications Crypto, les explorations actuelles se concentrent principalement sur trois scénarios typiques :
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Agent conversationnel : principalement axé sur le chat, la compagnie ou l'assistant virtuel. Bien que la plupart soient encore des coquilles autour de grands modèles généraux, leur seuil de développement bas, interaction naturelle et incitations par jetons ont fait d’eux la première forme déployée sur le marché pour attirer l’attention des utilisateurs.
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Agent d'intégration d'information : centré sur l'intégration intelligente des données en ligne et sur chaîne. Des projets comme Kaito et AIXBT ont réussi dans la recherche et l’intégration d’informations hors chaîne, tandis que l’intégration des données sur chaîne reste en phase exploratoire sans projet dominant clairement émergé.
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Agent d'exécution de stratégie : développant deux axes majeurs, Agent Payment et DeFAI, centrés sur les paiements en stablecoin et l’exécution de stratégies DeFi. Ces agents s’intègrent plus profondément dans la logique des transactions et de gestion d’actifs sur chaîne, avec le potentiel de dépasser la spéculation et de constituer une infrastructure intelligente d’exécution offrant efficacité financière et rendements durables.
Cet article se concentrera principalement sur l’évolution de la convergence entre DeFi et IA, en examinant ses étapes allant de l’automatisation à l’intelligence, ainsi qu’en analysant l’infrastructure, les cas d’usage et les défis clés des Agents d’exécution de stratégie.
Trois phases de l’intelligence DeFi : transition d’Automation, Copilot vers AgentFi
Dans l’évolution de l’intelligence DeFi, on peut diviser les capacités du système en trois phases : Automation (outils automatisés), Intent-Centric Copilot (assistant piloté par intention) et AgentFi (agent intelligent sur chaîne).
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Automation ressemble davantage à un déclencheur de règle (Rule Trigger) : exécution de tâches fixes basées sur des conditions prédéfinies, telles que l’arbitrage, le rééquilibrage, le take-profit ou le stop-loss. Il ne peut pas générer de stratégies ni fonctionner de manière autonome.
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Copilot introduit la capacité de reconnaissance d’intention et d’analyse sémantique. L’utilisateur saisit une instruction en langage naturel, le système la comprend, la décompose et suggère un chemin d’exécution, mais la confirmation finale reste nécessaire. La chaîne d’exécution n’est donc pas fermée.
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AgentFi représente un cycle intelligent complet « perception → raisonnement/génération de stratégie → exécution sur chaîne → évolution », incarnant un agent doté d’autonomie et d’évolution continue sur chaîne.
Pour déterminer si un projet relève véritablement d’AgentFi, il doit satisfaire au moins trois des cinq critères fondamentaux suivants :
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Perception autonome de l’état sur chaîne / signaux du marché (pas une entrée statique, mais une surveillance en temps réel)
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Capacité à générer et combiner des stratégies (pas des stratégies prédéfinies, mais capable d’élaborer indépendamment un plan d’action selon le contexte)
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Capacité d’exécution autonome sur chaîne (sans interaction utilisateur, capable d’effectuer des opérations complexes comme swap/lend/stake)
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État persistant et capacité d’évolution (l’agent a un cycle de vie, peut fonctionner longtemps et s’ajuster selon les retours)
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Architecture nativement Agent (comme SDK Agent dédié, environnement d’exécution hébergé, middlewares Agent, etc.)
Autrement dit, le trading automatisé ≠ Copilot, encore moins ≠ AgentFi : le trading automatisé est seulement un « déclencheur de règle », le Copilot, bien qu’il comprenne l’intention utilisateur et propose des actions, dépend toujours de l’intervention humaine ; tandis que le vrai AgentFi est un « agent intelligent doté de perception, de raisonnement et d’exécution autonome sur chaîne », capable de compléter un cycle stratégique fermé et de s’évoluer continuellement sans intervention humaine.
Analyse d’adaptabilité aux scénarios DeFi :
Dans l’écosystème DeFi (finance décentralisée), les cas d’usage principaux peuvent être grossièrement divisés en deux catégories : circulation/échange d’actifs et finance génératrice de rendement. À notre avis, ces deux types de scénarios présentent des différences significatives en termes d’adaptabilité au chemin de l’intelligence :
1. Scénarios de circulation et d’échange d’actifs
Les scénarios de circulation et d’échange d’actifs reposent principalement sur des interactions atomiques, incluant les swaps, les ponts跨链, les dépôts/retraits en monnaie fiduciaire, etc. Leur caractéristique essentielle est « piloté par intention + interaction atomique unique ». Le processus de transaction n’implique ni stratégie de rendement, ni gestion d’état, ni logique d’évolution. La plupart conviennent donc à un chemin d’exécution léger via Intent-Centric Copilot, et n’appartiennent pas à AgentFi.
Étant donné leur faible seuil technique et leur interaction simple, la majorité des projets DeFAI sur le marché actuel se situent à ce stade, qui ne constitue pas un agent intelligent fermé AgentFi. Toutefois, certains scénarios complexes avancés (tels que l’arbitrage multi-actifs, le LP de couverture perpétuelle, le rééquilibrage à effet de levier, etc.) nécessitent effectivement l’intégration de capacités d’Agent IA, encore en phase précoce d’exploration.
2. Scénarios financiers de rendement sur actifs
Les scénarios financiers de rendement sur actifs possèdent un objectif de rendement clair, un large espace de combinaison stratégique et des besoins dynamiques de gestion d’état, ce qui correspond naturellement au modèle « boucle stratégique + exécution autonome » d’AgentFi. Leurs caractéristiques principales sont :
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Un objectif de rendement quantifiable (APR / APY), facilitant pour l’agent la création d’une fonction d’optimisation ;
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Un espace stratégique vaste, couvrant multiples actifs, durées, plateformes et flux d’interaction ;
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Des opérations nécessitant une gestion fréquente et des ajustements en temps réel, adaptées à l’exécution et à la maintenance par un agent intelligent sur chaîne.
Confinés par des facteurs multiples tels que durée de rendement, fréquence de volatilité, complexité des données sur chaîne, difficulté d’intégration跨protocole et contraintes réglementaires, différents scénarios de rendement présentent des différences marquées en termes d’adaptabilité à AgentFi et de faisabilité technique. Voici nos recommandations de priorité :
Directions prioritaires pour le déploiement :
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Prêt (Lending / Borrowing) : fluctuations des taux faciles à suivre, logique d’exécution standardisée, adapté aux agents légers.
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Minage de rendement (Yield Farming) : pools très dynamiques, grand espace de combinaison stratégique, rendements variables élevés. AgentFi peut nettement optimiser le rendement annuel et l’efficacité des interactions, bien que la mise en œuvre technique soit quelque peu difficile ;
Directions exploitables à moyen-long terme :
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Marché des droits de rendement Pendle : courbe temporelle et de rendement claire, idéal pour la gestion par Agent de rotation à échéance et d’arbitrage entre pools ;
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Arbitrage sur Funding Rate : rendement théorique élevé, mais nécessite de résoudre les défis d’exécution跨marchés et d’interactions hors chaîne, complexité technique élevée ;
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Structure dynamique LRT : le stake statique n’est pas adapté, possibilité d’essayer des ajustements automatiques combinant LRT + LP + Lending ;
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Gestion de portefeuille multi-actifs RWA : difficile à déployer à court terme, l’Agent peut aider à l’optimisation du portefeuille et aux stratégies d’échéance ;
Présentation de projets liés à l’intelligence DeFi :
1. Outils d’automatisation (Automation Infra) : déclenchement par règle et exécution conditionnelle
Gelato est l'une des premières infrastructures d'automatisation DeFi, ayant soutenu des protocoles comme Aave et Reflexer pour l'exécution conditionnelle de tâches. Il s'est désormais repositionné en tant que fournisseur de services Rollup as a Service. Le champ principal de l'automatisation sur chaîne s'est aussi recentré sur des plateformes de gestion d'actifs DeFi (DeFi Saver, Instadapp). Ces plateformes intègrent des modules standardisés d'exécution automatique comme ordres limites, protection contre liquidation, rééquilibrage automatique, DCA, stratégies de grille. Nous observons également quelques plateformes plus complexes d'outils d'automatisation DeFi :
Mimic.fi (https://www.mimic.fi/)
Mimic.fi est une plateforme d'automatisation sur chaîne destinée aux développeurs et projets DeFi, permettant de construire des tâches programmables sur Arbitrum, Base, Optimism, etc. Son cœur repose sur des déclencheurs "if-then" pour exécuter automatiquement des opérations跨protocole. L'architecture comporte trois couches : Planning (définition des tâches et déclencheurs), Execution (diffusion des intentions et enchères d'exécution) et Security (triple vérification et contrôle sécurisé). Actuellement accessible via SDK, le produit est encore en phase initiale de déploiement.
AFI Protocol (https://www.afiprotocol.ai/)
AFI Protocol est un réseau d’exécution d’agents piloté par algorithmes, prenant en charge des opérations automatisées non détenues 7×24h, visant à résoudre les problèmes de dispersion des exécutions, d’accès aux stratégies et de réponse aux risques dans DeFi. Conçu pour institutions et utilisateurs avancés, il propose des stratégies orchestrables, gestion des permissions et outils SDK, et lance un stablecoin générant des rendements, afiUSD, comme actif natif. Actuellement en phase de test interne chez Sonic Labs, il n’est pas encore lancé publiquement ni accessible aux utilisateurs particuliers.
2. Assistant piloté par intention (Intent-Centric Copilot) : expression d’intention et suggestions d’exécution
Le concept DeFAI, populaire fin 2024, après avoir écarté la spéculation autour de jetons Meme, révèle que la majorité des projets sont en réalité de type Intent-Centric Copilot — c’est-à-dire exprimer une intention en langage naturel, le système retourne une suggestion de transaction ou réalise une opération basique sur chaîne. Leur capacité centrale reste à l’étape « reconnaissance d’intention + assistance Copilot », sans former encore une boucle stratégique complète ni mécanisme d’optimisation continue. Beaucoup de produits montrent des lacunes évidentes en compréhension sémantique, appels跨protocole et réactivité, offrant une expérience utilisateur médiocre et des fonctions limitées.
HeyElsa (https://app.heyelsa.ai/)
HeyElsa est un Copilot IA spécialisé Web3, permettant aux utilisateurs, via interaction en langage naturel, d’accomplir diverses opérations sur chaîne comme les échanges, les ponts跨chain, l’achat de NFT, la mise en place de stop-loss ou la création de jetons Zora. En tant qu’assistant conversationnel polyvalent, il couvre des utilisateurs débutants jusqu’aux traders expérimentés (y compris les « degen » très actifs). Il prend actuellement en charge l’interaction en temps réel sur plus de 10 blockchains majeures. Le volume quotidien moyen des transactions atteint déjà 1 million de dollars, avec 3 000 à 5 000 utilisateurs actifs par jour. La plateforme a intégré des modules d’optimisation de rendement et d’exécution automatisée d’intentions, posant ainsi les bases structurelles d’une application AgentFi.
Bankr (https://bankr.bot/)
Bankr est un assistant d’intention transactionnelle intégrant IA, DeFi et scénarios sociaux. Les utilisateurs peuvent envoyer des commandes en langage naturel depuis X ou un terminal dédié pour réaliser des swaps, des ordres à cours limité, des ponts跨chaîne, créer un jeton ou frapper un NFT, sur Base, Solana, Polygon et Ethereum. Bankr construit une chaîne complète Intent → compilation → exécution, mettant l’accent sur une expérience de trading ultra-simplifiée et des opérations transparentes en environnement social, tout en activant l’écosystème via des incitations par jeton et partage de revenus.
Griffain (https://griffain.com/)
Griffain est une plateforme multifonctionnelle d’agent IA déployée sur Solana, permettant aux utilisateurs d’interagir en langage naturel avec Griffain Copilot pour effectuer des requêtes d’actifs, des swaps, des transactions NFT, la gestion LP, etc. La plateforme intègre plusieurs modules d’agents intelligents et encourage la communauté à créer et partager des agents. Techniquement basée sur Anchor Framework et des composants comme Jupiter et Tensor, elle privilégie l’adaptation mobile et la composable front-end. Actuellement, plus de 10 modules d’agents principaux sont pris en charge, avec de fortes capacités d’exécution et d’interopérabilité écosystémique.
Symphony (https://www.symphony.io/)
Symphony est une infrastructure d’exécution sur chaîne dédiée aux agents IA, construisant un système full-stack couvrant la modélisation d’intention, la découverte intelligente de chemins, l’exécution RFQ et l’abstraction de compte. Son objectif est de devenir un module central de la couche d’exécution intelligente DeFi. La plateforme a lancé l’assistant conversationnel Sympson, disposant de fonctions de consultation des cours et de suggestions stratégiques, mais l’exécution sur chaîne n’est pas encore ouverte. Symphony fournit les composants clés requis par AgentFi et pourra à l’avenir supporter la collaboration multi-agents et les opérations跨chaînes.
Hey Anon (https://heyanon.ai/)
HeyAnon est une plateforme DeFAI combinant interaction d’intention, exécution sur chaîne et analyse d’informations, supportant le déploiement multi-chaînes (Ethereum, Base, Solana, etc.) et les ponts跨chaînes (LayerZero, deBridge). Les utilisateurs peuvent accomplir des swaps, emprunts, staking via langage naturel, tout en recevant des analyses de sentiment et de dynamique du marché. Bien que le projet attire l’attention grâce à son fondateur Sesta, il reste à l’étape Copilot, les stratégies et l’intelligence d’exécution n’étant pas pleinement réalisées. Son développement futur reste à observer.
Le système de notation ci-dessus est principalement évalué sur la base de la disponibilité actuelle du produit, de l’expérience utilisateur et de la faisabilité de la feuille de route publique, comportant un certain degré de subjectivité. Veuillez noter que cette évaluation ne couvre pas la vérification de la sécurité du code, ni ne constitue un conseil d’investissement. Merci de votre compréhension.
3. AgentFi : boucle stratégique et exécution autonome
Nous pensons qu’AgentFi est une forme plus avancée que l’Intent Copilot dans l’évolution de l’intelligence DeFi. L’agent dispose de stratégies de rendement indépendantes et d’une capacité d’exécution automatique sur chaîne, améliorant considérablement l’efficacité d’exécution des stratégies et l’utilisation des fonds. En 2025, nous constatons avec plaisir qu’un nombre croissant de projets AgentFi sont déployés ou en phase de conception, principalement concentrés sur le prêt et le minage de rendement, incluant notamment Giza ARMA, Theoriq AlphaSwarm, Almanak, Brahma, Olas, etc.
Giza ARMA(https://arma.xyz/)
ARMA est un produit d’agent intelligent lancé par Giza, spécialement conçu pour l’optimisation des rendements des stablecoins entre protocoles. Déployé sur Base, il prend en charge plusieurs protocoles majeurs de prêt comme Aave, Morpho, Compound et Moonwell, avec des capacités clés telles que le rééquilibrage跨protocole, le compostage automatique et l’échange intelligent de devises. Le système de stratégie d’ARMA surveille en temps réel les APR des stablecoins, les coûts de transaction et les écarts de rendement, ajustant automatiquement la configuration des fonds, offrant des rendements mesurés nettement supérieurs à une position statique. Son architecture comprend un compte intelligent, une Session Key, une logique centrale d’agent, l’accès aux protocoles, la gestion des risques et un module comptable, assurant une exécution automatisée sûre et efficace en mode non détenu.
ARMA est désormais entièrement lancé et en constante itération. Grâce à son architecture modulaire, ses mécanismes de sécurité et ses bonnes données opérationnelles initiales, ARMA est devenu l’un des produits Agent les plus aboutis en matière de gestion automatisée des rendements DeFi, étant actuellement l’un des rares projets AgentFi alliant profondeur conceptuelle et utilité pratique.
Rapport de référence « Un nouveau paradigme pour le rendement des stablecoins : d’AgentFi à XenoFi » lien : https://x.com/0xjacobzhao/status/1925226999699964158
Theoriq(https://www.theoriq.ai/)
Theoriq Alpha Protocol est un protocole de collaboration multi-agents spécialisé dans les scénarios DeFi. Son produit phare, Alpha Swarm, se concentre sur la gestion de liquidité, visant à construire une boucle complète d’automatisation « perception – décision – exécution » sur chaîne. Composé de trois types d’agents : Portal (perception des signaux sur chaîne), Knowledge (analyse des données et sélection stratégique) et LP Assistant (exécution de stratégie), il permet une allocation dynamique des actifs et une optimisation des rendements sans intervention humaine. Le protocole sous-jacent Alpha Protocol fournit l’enregistrement, la communication, la configuration des paramètres et les outils de développement pour les agents, constituant la base du système collaboratif Swarm, considéré comme le « système d’exploitation des agents » pour DeFi. Via AlphaStudio, les utilisateurs peuvent parcourir, invoquer et combiner divers agents pour construire un réseau de stratégies de trading automatisé modulaire et extensible.
En tant que premier projet du Launchpad Kaito Capital, Theoriq a récemment levé 84 millions de dollars auprès de la communauté et s’apprête à TGE. Theoriq a récemment lancé la version beta communautaire d’AlphaSwarm sur testnet, et la version mainnet sera bientôt publiée officiellement.
Rapport de référence « Rapport Theoriq : évolution AgentFi du minage de rendement » lien : https://x.com/0xjacobzhao/status/1948545449016918511
Almanak(https://almanak.co/)
Almanak est une plateforme d’agent intelligent pour l’automatisation stratégique DeFi, combinant une architecture de sécurité non détenue et un moteur de stratégie Python, aidant les traders et développeurs à déployer des stratégies sur chaîne fonctionnant durablement.
Le cœur de la plateforme est constitué de Deployment (composant d’exécution), Strategy (logique stratégique), Wallet (module de sécurité Safe+Zodiac) et Vault (tokenisation de stratégie). Elle prend en charge l’optimisation des rendements, les interactions跨protocole, la fourniture de liquidité et le trading automatique. Comparé aux outils DeFi traditionnels, Almanak insiste davantage sur la perception du marché assistée par IA et la gestion des risques, dispose déjà d’une capacité de fonctionnement intelligent 24/7, et prévoit d’introduire des systèmes multi-agents et de décision IA, s’engageant à construire l’infrastructure AgentFi de prochaine génération.
Le système stratégique d’Almanak est un programme machine à états basé sur Python, servant de « cerveau décisionnel » à chaque agent, pouvant automatiquement élaborer et exécuter des opérations sur chaîne selon les données du marché, l’état du portefeuille et les conditions définies par l’utilisateur. La plateforme fournit un cadre stratégique complet, permettant d’empaqueter des modules d’opérations sur chaîne (Action Bundle) comme échanges, emprunts, fourniture de liquidité, sans nécessiter d’écrire du code de contrat de base. Elle garantit la confidentialité et la sécurité via chiffrement isolé, contrôle des permissions et surveillance. Les utilisateurs peuvent écrire des stratégies via SDK, et à l’avenir pourront créer des stratégies en langage naturel, assurant une transition fluide de la logique complexe à l’expérience sans code.
Le produit est actuellement lancé avec un Vault de prêt USDC sur Ethereum mainnet, tandis que les stratégies de trading plus complexes sont en phase de test, accessibles uniquement sur liste blanche. Almanak participera prochainement à la campagne cSNAPS de cookie.fun pour une levée communautaire, à surveiller.
Brahma (https://brahma.fi/)
Brahma se positionne comme une « couche intelligente de coordination des capitaux » (The Orchestration Layer for Internet Finance), visant à abstraire les comptes sur chaîne, la logique d’exécution et les processus de paiement hors chaîne, afin d’aider utilisateurs et développeurs à gérer efficacement leurs actifs sur chaîne et dans le monde réel. Grâce aux Smart Accounts, aux agents permanents sur chaîne et à la pile Capital Orchestration Stack, Brahma offre une expérience intelligente de gestion des fonds sans maintenance backend.
Agents représentatifs actuellement lancés :
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Agent Felix : optimise automatiquement le taux d’intérêt de la dette feUSD, empêche la liquidation, économise les intérêts ;
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Agent Surge & Purge : suit la volatilité et exécute des transactions automatiques ;
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Agent Morpho : déploie et rééquilibre les fonds du coffre-fort Morpho ;
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Cadre ConsoleKit : permet l’intégration de tout modèle IA, unifiant l’exécution stratégique et la gestion des actifs.
Olas (https://olas.network/)
La série BabyDegen d’AgentFi lancée par Olas Network, incluant Modius Agent et Optimus Agent, est déjà déployée sur chaîne, couvre l’écosystème multi-chaînes (Solana, Mode, Optimism, Base), et dispose de capacités complètes d’interaction sur chaîne, d’exécution stratégique et de gestion autonome des actifs.
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BabyDegen est un agent de trading IA fonctionnant sur Solana, réalisant automatiquement des achats et ventes basés sur les données CoinGecko et une bibliothèque de stratégies communautaires, actuellement intégré à Jupiter DEX et en phase de test alpha.
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Modius Agent cible le réseau Mode, centré sur la gestion de portefeuille USDC et ETH, intégré à Balancer, Sturdy, Velodrome, permettant aux utilisateurs de configurer leurs préférences pour une exécution stratégique 24/7.
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Optimus Agent est compatible avec les trois réseaux principaux Mode, Optimism, Base, intégrant davantage de protocoles comme Uniswap, Velodrome, offrant des combinaisons stratégiques flexibles multi-chaînes, adaptées aux utilisateurs intermédiaires et avancés souhaitant créer un système automatisé de gestion d’actifs.
Axal(https://www.getaxal.com/)
Le produit phare d’Axal, Autopilot Yield, offre une expérience de gestion de rendement intégrée, non détenue et vérifiable, intégrant des protocoles majeurs comme Aave, Morpho, Kamino, Pendle, Hyperliquid, et conçu autour de l’exécution stratégique sur chaîne et du contrôle des risques, permettant aux utilisateurs ordinaires d’accéder facilement aux réseaux complexes de rendement sur chaîne.
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Stratégie Conservative : ciblée sur des scénarios à faible risque et rendement stable, les fonds sont principalement placés sur des plateformes éprouvées comme Aave et Morpho, avec un rendement annuel d’environ 5–7 %. Grâce à la surveillance du TVL, aux mécanismes de stop-loss et à la sélection de stratégies leaders, elle assure une croissance stable, adaptée aux utilisateurs recherchant sécurité des fonds et rendement à long terme.
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Stratégie Balanced : offre un risque modéré et un potentiel de rendement plus élevé (10–20 % APY), utilisant des stratégies comme stablecoins encapsulés (ex. feUSD, USDxL), fourniture de liquidité, positions neutres en arbitrage. Plus diversifiée, la composition du rendement est complexe, les expositions étant contrôlées par la surveillance automatique et l’ajustement dynamique d’Axal.
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Stratégie Aggressive : destinée aux utilisateurs tolérants au risque, cherchant haut rendement. Inclut des stratégies à fort effet de levier LP, enchaînements跨plateformes, création de marché sur actifs peu liquides, capture de volatilité, avec un rendement annuel théorique pouvant dépasser 50 %. L’agent intelligent d’Axal peut définir au niveau stratégique des règles de stop-loss, de sortie automatique et de redéploiement, offrant une dernière ligne de protection en environnement à haut risque.
Fungi.ag(https://fungi.ag/)
Fungi.ag est un agent IA entièrement automatique dédié à l’optimisation du rendement USDC, capable de réaffecter automatiquement des fonds entre plusieurs protocoles de prêt comme Aave, Morpho, Moonwell, Fluid, afin d’atteindre une allocation optimale du capital selon le rendement, les frais et les risques. L’utilisateur n’a pas besoin d’opérations manuelles, il suffit d’autoriser une Session Key pour activer l’exécution stratégique automatique de l’agent en mode non détenu. Actuellement disponible sur Base, avec des plans d’extension vers Arbitrum et Optimism. Fungi ouvre également une interface de scripts personnalisés Hypha, permettant à la communauté de développer des stratégies comme DCA, arbitrage, et de construire conjointement l’écosystème via DAO et plateforme sociale.
ZyFAI （https://www.zyf.ai/）
ZyFAI est une plateforme d’assistant intelligent DeFi déployée sur Base et Sonic, combinant une interface d’interaction sur chaîne et des modules d’assistance IA, aidant les utilisateurs à gérer intelligemment leurs actifs selon différents profils de risque. Elle se divise en trois types de stratégies :
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Safe Strategy : conçue pour les utilisateurs prudents, centrée sur des protocoles principaux audités et validés comme Aave, Morpho, Compound, Moonwell, Spark, axée sur le dépôt unilatéral de USDC et des opportunités de rendement stable, mettant l’accent sur la sécurité des actifs et la fiabilité à long terme.
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Yieldor Strategy : destinée aux utilisateurs à forte tolérance au risque, nécessitant la possession de 20 000 jetons ZFI pour déverrouiller, couvre des protocoles à haut rendement comme Pendle, YieldFi, Harvest Finance, Wasabi, supporte des stratégies complexes comme LP DEX, fractionnement de rendement, coffres à effet de levier, et s’étendra à l’avenir à des produits structurés comme Looping et Delta-neutral.
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Strategy Airdrop : stratégie future encore en développement, visant à maximiser les gains d’incitations par airdrop.
Le système de notation ci-dessus est principalement évalué sur la base de la disponibilité actuelle du produit, de l’expérience utilisateur et de la faisabilité de la feuille de route publique, comportant un certain degré de subjectivité. Veuillez noter que cette évaluation ne couvre pas la vérification de la sécurité du code, ni ne constitue un conseil d’investissement. Merci de votre compréhension.
Voie réelle et perspectives avancées pour AgentFi
Sans aucun doute, le prêt (Lending) et le minage de rendement (Yield Farming) sont les scénarios commerciaux les plus valorisants et les plus rapidement déployables pour AgentFi. Déjà matures dans le monde DeFi, ils partagent des caractéristiques communes les rendant naturellement adaptés à l’introduction d’agents intelligents :
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Espace stratégique vaste, dimensions d’optimisation multiples : le prêt permet, au-delà de la recherche du rendement maximal, des stratégies comme l’arbitrage de taux, les boucles à effet de levier, le refinancement de dette, la protection contre liquidation ;
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Le minage de rendement inclut un large éventail de configurations stratégiques riches : suivi APR, rééquilibrage LP, compostage, combinaisons stratégiques, etc.
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Très dynamique, adapté à la perception et réponse en temps réel par un agent : changements de taux, fluctuations du TVL, modifications des structures de récompense, nouveaux pools, nouveaux protocoles influencent tous le chemin optimal de stratégie, nécessitant des ajustements dynamiques.
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Existe un coût d’opportunité lié à la fenêtre d’exécution, la valeur de l’automatisation est significative : des fonds non placés dans le meilleur pool pénalisent le rendement, nécessitant un transfert automatique.
Il convient de souligner que les agents de prêt, grâce à une structure de données stable et des stratégies relativement simples, présentent une faisabilité élevée de déploiement, comme le projet Giza ARMA déjà officiellement lancé. En revanche, la gestion du minage de rendement, nécessitant une réponse en temps réel aux fluctuations de prix, variations de volatilité et accumulation de frais, impose des exigences extrêmement élevées en perception des données, jugement stratégique et exécution sur chaîne. Un agent LP doit non seulement prédire précisément l’état du marché, mais aussi effectuer des rééquilibrages dynamiques et redistribuer les rendements sur chaîne, avec une complexité technique élevée, ce qui constitue justement les défis que des projets comme Theoriq s’efforcent de relever.
Au-delà du prêt et du minage de rendement, voici quelques perspectives à moyen-long terme selon l’adaptabilité d’AgentFi :
Pendle : commerce des droits de rendement, dimension temporelle et courbe de rendement claires, idéal pour la gestion par agent de rotation à échéance et d’arbitrage entre pools
Pendle, avec sa structure unique « séparation du rendement + mécanisme d’échéance + commerce des droits de rendement », offre un espace naturel de composition stratégique pour AgentFi. Ses actifs sont divisés en deux types : PT (Principal Token) et YT (Yield Token). Le premier représente le capital remboursable à échéance, adapté à une allocation prudente en revenu fixe ; le second est le droit de rendement, fluctuant et utilisable pour la spéculation, le minage et l’arbitrage. Autour de ces deux actifs, les utilisateurs peuvent construire diverses stratégies complexes : portefeuille à revenu fixe, farming YT, gestion de fonds à échéance, arbitrage de différentiel, couverture de portefeuille, etc.
Dans la pratique, Pendle présente plusieurs points douloureux urgents nécessitant des solutions AgentFi : les pools à haut rendement sont souvent à court terme (1–3 mois), nécessitant une reconfiguration manuelle à l’échéance ; les rendements YT varient fortement entre pools, entraînant des coûts élevés de suivi et de roulement ; les stratégies combinant PT+YT impliquent des jugements complexes de valorisation et de rééquilibrage de position. Si AgentFi pouvait, selon les préférences de rendement et tolérance au risque de l’utilisateur, automatiser tout le processus — identification de stratégie, allocation de liquidité, rotation à échéance et redéploiement — cela améliorerait considérablement l’efficacité et l’expérience utilisateur.
Les trois caractéristiques de Pendle — temporalité, séparabilité, dynamisme — correspondent parfaitement aux chemins d’expression et d’exécution stratégique d’AgentFi, notamment dans les domaines du compostage automatique, de l’arbitrage de rendement implicite, du roulement de pools, offrant des traits fréquents et stratégiques élevés, idéals pour construire un « swarm d’agents de rendement » ou un système Portfolio Agent. À l’avenir, si l’on pouvait combiner l’expression d’intention (ex. « 10 % annuel, retrait possible dans 6 mois ») avec un cadre d’exécution automatique, Pendle deviendrait l’un des modules les plus représentatifs pour le déploiement d’AgentFi.
Arbitrage de Funding Rate : rendement théorique intéressant, mais nécessite de résoudre des défis d’interaction跨marchés et跨chaînes, complexité technique élevée
Bien que le secteur des options sur chaîne se refroidisse en raison de l’absence de tarification, d’exercice complexe et de mauvaise combinabilité, les contrats perpétuels restent l’un des scénarios les plus actifs parmi les dérivés sur chaîne, offrant un point de convergence pour AgentFi. Autour des stratégies d’arbitrage de funding rate, de trading de base et de couverture multi-plateformes, AgentFi peut exercer ses capacités intelligentes de perception, jugement, exécution et gestion de portefeuille.
Sur le plan de la conception, AgentFi pourrait intégrer quatre modules clés : premièrement, un module de perception des données captable en temps réel les taux de funding, coûts de position et profondeur de marché sur chaîne et CEX ; deuxièmement, un module de décision intelligent jugeant dynamiquement l’ouverture ou ajustement de position selon seuils d’arbitrage, niveaux de levier et limites de liquidation ; troisièmement, un module d’exécution automatique lançant le déploiement de position ou la clôture dès déclenchement ; quatrièmement, un module de gestion de portefeuille permettant une orchestration collaborative multi-chaînes, multi-comptes, multi-stratégies.
Les défis concrets sont : premièrement, les AgentFi actuels se concentrent surtout sur les interactions de contrats intelligents, sans cadre général pour accéder directement aux API CEX ; deuxièmement, les stratégies hautes fréquences exigent une grande efficacité d’exécution, maîtrise du coût Gas et du slippage ; troisièmement, les scénarios d’arbitrage complexes nécessitent souvent une coopération分工 entre plusieurs agents, imposant une collaboration de type Swarm.
L’arbitrage de funding rate d’Ethena repose déjà sur un système d’exécution hautement automatisé. Bien qu’Ethena ne présente pas encore les caractéristiques d’AgentFi, si elle ouvrait à l’avenir ses modules stratégiques, construisait un Swarm d’agents distribués, et permettait via intention l’expression d’objectifs de capital, son système pourrait naturellement évoluer vers une infrastructure complète AgentFi.
Staking et Restaking : mal adaptés à AgentFi, mais les combinaisons dynamiques LRT offrent certaines possibilités
Dans l’ensemble, le staking et le restaking traditionnels ne sont pas des scénarios adaptés à AgentFi, car le processus de stake mono-chaîne est simple, le rendement stable, la décision unique et le délai de retrait long, ne pouvant soutenir la valeur intelligente prônée par AgentFi.
Toutefois, dans des constructions de staking plus complexes, AgentFi trouve un espace utilisable : premièrement, se concentrer sur des actifs LST/LRT à forte combinabilité (comme stETH, rsETH), évitant de toucher directement le processus native ETH unstake ; deuxièmement, privilégier des stratégies combinant Restaking + Collateral + produits dérivés, contournant le retard temporel dû à l’unstaking ; troisièmement, déployer des agents stratégiques de surveillance continue capables d’évaluer dynamiquement le risque AVS, les variations APR et de reconfigurer les positions.
Par ailleurs, le secteur du Restaking fait face à des défis structurels : d’un côté, l’engouement du marché refroidit rapidement, de l’autre, l’offre (ETH mis en jeu) et la demande (besoin de sécurité AVS) sont gravement déséquilibrées, le leasing d’actifs manquant d’applications réelles. Des projets leaders comme EigenLayer et Either.fi ont déjà tenté une reconversion. Ainsi, Staking/Restaking pourrait devenir à l’avenir un composant stratégique modulaire d’AgentFi, plutôt qu’un scénario principal de déploiement.
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