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Arquitectura DeFAI: Cómo los LLM están reemplazando el DeFi saturado de clics con lenguaje sencillo

· 14 min de lectura
Dora Noda
Dora Noda
Software Engineer

En un laboratorio de investigación del MIT, un agente de IA autónomo acaba de reequilibrar una cartera DeFi de 2,4 millones de dólares en tres blockchains, sin que un solo humano hiciera clic en "Aprobar" en MetaMask. Analizó una instrucción en lenguaje natural, la descompuso en diecisiete operaciones on-chain discretas, compitió contra solvers rivales por la mejor ruta de ejecución y liquidó todo en menos de nueve segundos. La única entrada del usuario fue una frase: "Mueve mis stablecoins al rendimiento más alto en Ethereum, Arbitrum y Solana".

Bienvenidos a DeFAI — la capa arquitectónica donde los modelos de lenguaje extensos reemplazan los paneles enredados, las aprobaciones de múltiples pasos y los dolores de cabeza del cambio de cadena que han mantenido a las finanzas descentralizadas como un patio de recreo para usuarios avanzados. Con 282 proyectos de cripto-IA financiados en 2025 y la capitalización de mercado de DeFAI superando los 850 millones de dólares, esto ya no es una narrativa de un whitepaper. Es infraestructura de producción y está reescribiendo las reglas de cómo se mueve el valor on-chain.

De transacciones imperativas a intenciones declarativas​

Las DeFi tradicionales obligan a los usuarios a pensar como máquinas. Intercambiar tokens en Uniswap requiere seleccionar el par exacto, establecer la tolerancia al deslizamiento (slippage), aprobar un contrato de token, confirmar la transacción y monitorear posibles fallos — cada paso es un punto de error potencial. Las operaciones cross-chain multiplican esta complejidad en un orden de magnitud: selección de puente, estimación de gas en dos redes, análisis de profundidad de liquidez y gestión de exposición a MEV.

La arquitectura basada en intenciones (intents) invierte el modelo. En lugar de especificar cómo debe ejecutarse una transacción, los usuarios declaran qué quieren lograr. Una intención es un mensaje firmado — una declaración declarativa de un resultado deseado. Los detalles de ejecución se delegan a una red competitiva de actores especializados llamados solvers, quienes compiten por cumplir la intención al mejor precio posible.

La arquitectura funciona en tres etapas:

  1. Expresión de la intención. El usuario establece su objetivo: "Intercambia 1,000 USDC en Ethereum por ETH en Arbitrum al mejor precio disponible en 10 minutos". Esto puede expresarse a través de una interfaz estructurada o, cada vez más, a través de lenguaje natural procesado por un LLM.

  2. Competencia de solvers. La intención se transmite a una red de solvers que analizan las condiciones del mercado en DEXs, puentes, mercados de préstamos y pools de liquidez. Cada solver simula posibles rutas de ejecución y envía su mejor oferta. El solver ganador agrupa la transacción y paga el gas en nombre del usuario.

  3. Liquidación. El usuario firma una vez y recibe el resultado — con protección de deslizamiento integrada, resistencia a MEV y sin transacciones fallidas. El solver absorbe el riesgo de ejecución.

Esto no es teórico. CoW Swap, UniswapX, Across Protocol y 1inch Fusion operan hoy subastas de solvers probadas en batalla. UniswapX y Across propusieron el ERC-7683, un formato estandarizado para intenciones cross-chain, abordando el problema de fragmentación donde cada protocolo había inventado su propio formato de intención y flujo de trabajo.

La capa LLM: El lenguaje natural como interfaz DeFi​

La pieza que falta y que eleva la arquitectura de intenciones de una mejora de UX a un cambio de paradigma es el modelo de lenguaje extenso. Los LLM traducen el lenguaje humano sin restricciones en intenciones estructuradas y ejecutables por máquinas — y lo hacen con una comprensión contextual que ningún menú desplegable puede igualar.

Así es como se ve esto en la práctica. Un usuario le dice a un agente de IA: "Reequilibra mi cartera en stablecoins de alto rendimiento en tres cadenas". El LLM descompone esto en:

  • Consultar las posiciones actuales de la cartera en las billeteras conectadas.
  • Obtener APY en tiempo real de Aave, Compound, Morpho y Kamino en Ethereum, Arbitrum y Solana.
  • Factorizar costos de gas, tarifas de puente y riesgo de pérdida impermanente.
  • Generar un conjunto de intenciones que, al ejecutarse, logren el reequilibrio óptimo.
  • Enrutar cada intención a la red de solvers adecuada.

La base académica para esto está avanzando rápidamente. Investigadores de la Universidad Nacional de Singapur desarrollaron el marco TIM (Transaction Intent Mining), un sistema LLM multi-agente que utiliza un Planificador de Meta-Nivel para coordinar agentes Expertos de Dominio, cada uno especializado en análisis financiero, análisis de código o evaluación de riesgos. Una capa de Evaluador de Cognición monitorea los resultados para mitigar alucinaciones. En las pruebas de rendimiento, TIM superó significativamente tanto a los enfoques de un solo LLM como a los modelos tradicionales de aprendizaje automático al interpretar correctamente las intenciones de transacción de los usuarios.

Las implementaciones prácticas ya están activas:

  • Hey Anon, creado por Daniele Sesta, utiliza el procesamiento de lenguaje natural para simplificar las interacciones on-chain. Los usuarios ejecutan operaciones, realizan staking de tokens y gestionan carteras a través de comandos conversacionales. Recibió 20 millones de dólares en financiación para agentes de IA de DWF Labs y vio cómo su token ANON aumentó de una capitalización de mercado de 10 millones a 130 millones de dólares.

  • Griffain, construido por el desarrollador principal de Solana Tony Plasencia, permite a los usuarios crear y desplegar agentes de IA personalizados para la automatización de DeFi. Su plataforma, solo por invitación, admite tareas como el promedio de costo en dólares (DCA), el lanzamiento de tokens y la gestión de carteras. La capitalización de mercado alcanzó los 390 millones de dólares a principios de 2025.

  • NEUR, el "copiloto inteligente" de Solana, es una aplicación full-stack de código abierto que combina LLM con funcionalidad blockchain, integrada con Jupiter, Pump.fun y Magic Eden.

  • Orbit admite operaciones DeFi cross-chain en más de 100 blockchains y alrededor de 200 protocolos, actuando como un compañero asistido por IA para intercambios, puentes, staking y yield farming.

La arquitectura de cuatro capas de DeFAI​

Los sistemas modernos de DeFAI se organizan en cuatro capas distintas, cada una de las cuales resuelve una parte diferente del problema de la autonomía:

Capa 1: La capa del modelo de IA​

Este es el cerebro computacional — alberga modelos de aprendizaje automático que examinan datos de mercado, identifican tendencias, pronostican eventos y generan información procesable. Los modelos van desde LLM basados en transformadores para la comprensión del lenguaje natural hasta modelos cuantitativos especializados para la predicción de precios, el análisis de liquidez y la calificación de riesgos.

DGrid, que se lanzó en enero de 2026 como la primera agregación de pasarela descentralizada Web3 para inferencia de IA, representa una pieza crítica de esta capa. DGrid enruta las solicitudes de inferencia a los nodos de cómputo óptimos basados en métricas de staking y rendimiento. Su mecanismo de Prueba de Calidad (PoQ, por sus siglas en inglés) utiliza la verificación criptográfica combinada con la teoría de juegos: los Nodos de Verificación muestrean aleatoriamente y vuelven a verificar las tareas de inferencia, aplicando slashing a los tokens $ DGAI en staking de los nodos que producen resultados defectuosos. Esto garantiza que cada inferencia de IA en el stack de DeFAI sea transparente, rastreable y auditable.

Capa 2: La capa de agentes​

Los agentes de IA sirven como intermediarios entre los usuarios y los protocolos. Interpretan instrucciones, descomponen objetivos complejos en operaciones atómicas e interactúan directamente con contratos inteligentes. La Fundación Ethereum reconoció la importancia de esta capa al lanzar su dAI Team en septiembre de 2025 específicamente para dar soporte a los pagos agénticos y los sistemas de identidad.

El esfuerzo de estandarización se centra en el ERC-8004, finalizado en agosto de 2025, que establece registros de Identidad, Reputación y Validación para agentes autónomos. Esto otorga a los agentes de IA credenciales verificables on-chain — un requisito previo para cualquier sistema donde los actores no humanos gestionan un valor significativo.

Capa 3: La capa de blockchain y seguridad​

Este es el núcleo de la liquidación. Los agentes ejecutan y liquidan acciones on-chain, con la blockchain verificando transacciones, gestionando activos y manejando la interoperabilidad cross-chain. Las soluciones de Capa 2 — Optimism, Arbitrum, zkSync — comprimen lotes de transacciones para lograr el rendimiento que demanda el DeFi impulsado por agentes.

Según el informe a16z Crypto State of Crypto Report 2025, Ethereum con sus Capas 2 se convirtió en la principal opción para los nuevos desarrolladores que construyen en la intersección de cripto e IA. Las mejoras en el rendimiento importan directamente: las estrategias impulsadas por agentes que reequilibran a través de múltiples protocolos en tiempo real no pueden tolerar confirmaciones de bloque de 12 segundos y tarifas de gas de $ 5.

Capa 4: La capa de retroalimentación y monitoreo​

Esta capa realiza un seguimiento continuo del rendimiento de los agentes, valida los resultados frente a las intenciones de los usuarios y devuelve los datos a la capa del modelo para su mejora. Es el mecanismo de garantía de calidad que separa los sistemas de producción de DeFAI de los experimentos — asegurando que los agentes realmente entreguen lo que los usuarios solicitaron y mejorando con el tiempo.

La economía de los solvers: donde la competencia impulsa la calidad de la ejecución​

El modelo de solver introduce un mercado competitivo que alinea los incentivos de formas que el enrutamiento tradicional de DeFi no puede. Cuando un usuario envía una intención (intent), múltiples solvers compiten para cumplirla. Esta competencia reduce los costos, mejora la velocidad de ejecución y proporciona una protección MEV integrada — porque los solvers absorben el riesgo de MEV en lugar de pasárselo a los usuarios.

Tres fuerzas están haciendo de 2026 el año del despegue para los sistemas basados en intenciones:

Las redes de solvers han madurado. CoW Swap, UniswapX, Anoma, SUAVE y Across ahora ejecutan subastas de nivel profesional con cientos de solvers compitiendo en tiempo real, ofreciendo tasas de cumplimiento casi perfectas.

La abstracción de cadena se está volviendo masiva. Proyectos como NEAR, Agoric y Particle Network están eliminando los puentes visibles, permitiendo que los usuarios declaren objetivos cross-chain mientras los solvers se encargan de la ejecución multicadena subyacente.

Los LLM hacen que la expresión de intenciones sea accesible. La interfaz IntentsGPT de Aperture Finance traduce el lenguaje natural a un lenguaje específico de dominio (DSL) que los solvers pueden analizar. El LLM refleja la intención del usuario de forma muy legible para su confirmación antes de transmitirla a la red de solvers.

Sin embargo, la economía de los solvers se enfrenta a un riesgo de centralización. Los solvers verdaderamente permissionless — donde cualquiera puede ejecutar uno y competir — siguen siendo raros. Las altas barreras de rendimiento favorecen a equipos bien financiados con infraestructura sofisticada. Sin un flujo de órdenes descentralizado robusto y mecanismos de neutralidad creíbles, las redes de solvers podrían convertirse en oligopolios que sean silenciosamente peores que el mempool público actual.

Arquitectura de seguridad: confianza sin confiar​

El modelo de seguridad de DeFAI debe abordar una superficie de amenaza novedosa: agentes autónomos que gestionan valor real. El enfoque es multicapa:

Líneas base de comportamiento. Los agentes establecen patrones de funcionamiento normales para contratos inteligentes y posiciones de cartera. Las desviaciones activan acciones de protección automáticamente — antes de que los exploits puedan drenar fondos.

Verificación criptográfica. El mecanismo de Prueba de Calidad de DGrid garantiza que los resultados de la inferencia de IA sean correctos. Los Nodos de Verificación vuelven a ejecutar tareas aleatoriamente y aplican slashing a los proveedores de cómputo deshonestos.

Credenciales on-chain. Los registros ERC-8004 proporcionan identidad y reputación verificables para los agentes. Un protocolo de préstamo puede verificar el historial on-chain de un agente antes de otorgar crédito, al igual que un banco verifica la calificación crediticia de un prestatario.

Salvaguardas e interruptores de circuito. La mayoría de los sistemas DeFAI en producción todavía requieren límites definidos por el usuario — tamaños máximos de posición, protocolos aprobados, tolerancias de riesgo. La autonomía total sigue siendo una aspiración más que una realidad desplegada, y por una buena razón: las consecuencias de las transacciones impulsadas por alucinaciones se miden en dinero real.

La Escala de lo que se Avecina​

Las cifras definen la oportunidad. CoinGecko enumera más de 550 proyectos cripto de agentes de IA con una capitalización de mercado combinada de aproximadamente 4.34milmillones.LainvestigacioˊndeMessariproyectoˊqueDeFAIpodrıˊaalcanzarentre4.34 mil millones. La investigación de Messari proyectó que DeFAI podría alcanzar entre 25 – 50 mil millones para finales de 2025. Los agentes de IA ya impulsan aproximadamente el 15 – 20 por ciento del volumen de las finanzas descentralizadas.

NVIDIA ha proyectado que la economía de agentes en general podría superar el billón de dólares. Incluso si la intersección entre cripto e IA captura un porcentaje de un solo dígito de ese valor, las implicaciones para la infraestructura on-chain son enormes.

Para mediados de 2026, los agentes podrían gestionar billones en valor total bloqueado, funcionando como "ballenas algorítmicas" que proporcionan liquidez, gobiernan DAOs y originan préstamos basados en puntuaciones de crédito on-chain. Los participantes más exitosos de DeFi pueden no ser humanos monitoreando paneles de control, sino aquellos que desplieguen flotas de agentes inteligentes con parámetros de riesgo cuidadosamente calibrados.

Los Desafíos de los que Nadie Quiere Hablar​

Tres riesgos estructurales amenazan la trayectoria de DeFAI:

Déficit de confianza. Los usuarios pueden dudar en delegar autoridad financiera a sistemas autónomos. Cada mal funcionamiento de un agente de alto perfil — y habrá malfuncionamientos — erosiona la confianza en toda la categoría.

Incertidumbre regulatoria. Los marcos legales para las acciones impulsadas por agentes están casi totalmente sin desarrollar. Cuando un agente autónomo ejecuta una operación que viola la ley de valores, ¿quién es el responsable: el usuario, el desarrollador del agente o el solver?

Riesgo sistémico. Si cientos de miles de agentes utilizan modelos y datos similares, convergerán en estrategias similares. Durante periodos de estrés en el mercado, este comportamiento de rebaño podría amplificar las caídas de formas que los traders humanos, con su toma de decisiones idiosincrásica, no lo hacen. DeFAI necesita sus propios disyuntores, y la industria aún no los ha construido.

El Resultado Final​

DeFAI no es un cambio de marca de las narrativas existentes de IA y cripto. Es una tesis arquitectónica específica: los modelos de lenguaje de gran tamaño como capa de interfaz, la ejecución basada en intenciones como modelo de transacción, los solvers competitivos como motor de optimización y los agentes autónomos verificados como columna vertebral operativa. Cada capa resuelve un problema real: accesibilidad, calidad de ejecución, eficiencia de costos y coordinación sin confianza.

La infraestructura está activa. Los estándares se están ratificando. El financiamiento está fluyendo. Lo que queda es el arduo trabajo de hacer que estos sistemas sean lo suficientemente confiables para que los usuarios les confíen capital real, y lo suficientemente resilientes para que no se conviertan en el próximo vector de riesgo sistémico para las finanzas descentralizadas.

Para los desarrolladores que construyen en esta intersección, la elección de la infraestructura es fundamental. El stack de DeFAI exige acceso a blockchain de baja latencia, datos cross-chain confiables e infraestructura de nodos de alto rendimiento que pueda seguir el ritmo de los volúmenes de transacciones impulsados por agentes.

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Fuentes:

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