2025 年的 Agentic Finance 生态图景
撰文团队包括 Lincoln Murr(Coinbase)、Stefano Bury(Virtuals)、Rishin Sharma(Solana)、Pilar Rodriguez(The Graph)、David Mehi(Google Cloud),以及 Cambrian 成员 Ariel、Brian、Doug、Jason、Ricky 和 Tumay
Agentic Finance(代理式金融)正步入临界爆发点,对那些借助智能代理提升其财务行为的人而言,蕴藏着巨大的经济潜力。AI 代理是一类自主工具,具备数据分析、决策制定与交易执行能力,操作方式可涵盖不同程度的人类参与。目前,这些代理工具正在向大众开放,逐步冲击长期由华尔街与其高频算法主导的金融体系。
本文聚焦代理式金融在「去中心化金融(DeFi)」中的零售端应用,全面梳理现已上线、专注于为个人用户提供服务的自动化代理项目。为此,项目团队与行业内数十个团队进行了长时间调研与访谈,最终整理出一份经过严格筛选的活跃项目清单,按产品类别进行归类,并对每类代表性产品加以标注。
代理式金融正推动加密行业走向成熟,它能够提供实时信息、专业级建议,并优化用户体验,使普通用户在 DeFi 中的参与更加高效与可靠。以下是当前生态的结构化概览:
什么是 Agentic Finance(AgentFi)?
Agentic Finance 指的是新兴的金融产品类别,其核心在于使用 AI 或机器学习主动管理用户资金,或提供个性化金融建议。部分产品借助大语言模型(LLMs)实现交互与分析,另一些则依赖规则引擎或传统的机器学习算法。尽管底层技术路径各异,它们普遍自称为「agentic」类产品。
目前,Agentic Finance 处于创新者阶段,尚属早期采纳曲线中的起点。很快,各类代理和 AI 助理将主导金融活动。来源:Ramp
然而可以预见,不久的将来,交易员、资产管理人、金融分析师等专业从业者都将借助专用的智能代理工具提升效率,与此同时,面向普通用户的自动化代理版本也将同步推出。这一趋势已经开始显现:例如,在 Solana 网络上,自动化交易机器人现已占据超半数的交易量¹。
自主性 vs 智能性:AgentFi 的能力坐标系
不同 Agentic 项目根据其服务场景与技术能力分布于「自主性 - 智能性」坐标系之中。
横轴代表智能程度:左侧是基于规则与统计模型的工具,中间是传统机器学习模型,右侧则是基于大语言模型(LLM)或其后续技术的高级智能体;
纵轴代表自主程度:底部为仅提供建议与分析的「建议型代理」,顶部为具备完全自动决策与执行权限的「全自动代理」,中间则为「人类在环」(Human-in-the-loop)的混合型架构。
提到 Agentic Finance,许多人会联想到能够自动交易、独立管理投资组合的「隐形机器人」或先进 LLM 系统。但现实中,这类系统尚未大规模部署,原因在于 LLM 仍存在稳定性不足的问题。例如,LLM 仍可能「幻觉」出虚假信息,甚至直到最近才具备基本计数能力(如统计 strawberry 中包含几个字母 r)。目前,大多数代理仅将 LLM 用于人机交互界面或数据分析层,资金管理部分仍主要依赖成熟的统计模型或机器学习算法,这些技术在传统金融(TradFi)领域已使用数十年。
从 LLM 的发展路径来看,其在处理数字和逻辑推理方面的弱项有其历史原因——它最初是为语言预测设计的。但这种情况正在迅速改变。例如,Anthropic 已推出被机构采用的金融类产品,OpenAI 则训练出在国际数学奥林匹克中具备竞争力的模型。
2025 年代理式金融(Agentic Finance)项目全景
以下为当前已上线、具备资金管理能力并面向用户开放的 Agentic 项目列表。处于开发或内部测试阶段的项目不在列,同时,仅使用 LLM 作为界面、但需用户手动决策的产品也被排除,因此不少项目未被纳入本轮盘点。
交易与资产配置类代理
交易类代理是大众最常联想到的代理式金融产品。这类代理通过自动调仓或选择买卖资产来管理用户资金。要实现自动交易,代理系统通常需具备交易权限、资产访问、预算管理、预设策略与高质量数据等组件。以下为当前支持一项或多项功能的项目列表:
根据 Cambrian 最近在 X 平台发起的投票显示,大多数用户对高风险交易代理表现出高度兴趣。
流动性提供(LP)类代理
去中心化交易平台(DEX)依赖第三方流动性提供者(LP)提供可交易资产,交易者支付的手续费由 LP 获得。LP 的收益取决于多种因素,包括无常损失、交易量、DEX 协议激励等。以下代理工具可帮助 LP 识别最优流动性配置路径:
借贷类代理
在加密市场中,用户可通过向借款人提供资产来赚取利息。借贷代理在决定是否参与借贷协议时,通常需评估收益率、风险敞口与机会成本等因素。以下为部分已上线的借贷代理项目:
预测与竞猜类代理
预测市场允许用户就未来事件结果下注,例如选举或体育赛事。该类市场通常依赖对新闻或现实世界信息的实时跟踪,而这些信息可能随时变化。预测市场天然契合代理式参与机制,Vitalik Buterin 亦在其提出的信息金融(InfoFi)概念中予以强调。
情绪、基本面、新闻、技术分析代理
投资者通常依靠市场分析判断「买什么」,借助情绪分析判断「何时买卖」。LLM 在此类分析中展现出变革性价值:不仅大幅扩展了可分析数据的规模与速度,还提升了上下文理解能力,通过识别数据源之间的关联提供更全面洞察。
与上述可执行交易的代理不同,分析类代理仅提供信息支持,不直接执行操作。以下为其中部分代表项目:
值得注意的是,Agentic Finance 生态正在快速演化,现有项目也在不断拓展业务边界。例如,今日归类为借贷代理的产品,未来或将扩展至流动性管理等领域。
Agentic Finance 的未来趋势
链上资产持续增长,链上稳定币交易量已创新高,传统金融科技企业也正接入链上基础设施。例如,Robinhood 近期推出美国股票通证化服务,实现 24/7 的链上交易,面向全球投资者开放。
加密行业正逐步超越「投机交易」叙事,迈向涵盖投资功能的更广泛应用场景。
然而,对于许多用户而言,成功参与 DeFi 仍存在不小门槛。而这正是代理式产品的切入点:它有望显著提升可用性与收益性,成为推动 DeFi 普及的关键。
Agentic Finance 是一个全新的市场细分领域,以上提到的工具在 TradFi 与 DeFi 中都属首次尝试。我们预计其中一部分早期项目可能未能实现其愿景,但整体生态将持续成熟。最终,使用代理将成为金融参与的主流方式,而那些尽早迈出「代理式金融」第一步的用户,将更有可能获得长期回报。
此外,随着开发者持续交付稳定回报,用户对代理策略细节的关注将降低,未来代理可能进一步融合多种能力(如同时管理交易与 LP 头寸)以提升复杂度与效率。
未来关注方向
未来可能深入探讨以下相关主题:
Agent-to-Agent(A2A)通信与支付机制
代理基础设施与开发框架
数据基础设施与链上索引器
链上身份管理
代理发行平台与市场
隐私与可验证性
金融建模与模拟系统
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