Перейти к основному контенту

Архитектура DeFAI: как LLM заменяют перегруженный кликами DeFi на простой английский язык

· 12 мин чтения
Dora Noda
Dora Noda
Software Engineer

В исследовательской лаборатории MIT автономный ИИ-агент только что ребалансировал DeFi-портфель стоимостью 2,4 миллиона долларов в трёх блокчейнах — без единого нажатия кнопки «Approve» в MetaMask со стороны человека. Он проанализировал инструкцию на естественном языке, разложил её на семнадцать отдельных ончейн-операций, вступил в соревнование с другими солверами за лучший путь исполнения и завершил всё менее чем за девять секунд. Единственным вводом пользователя была одна фраза: «Переведи мои стейблкоины в пулы с самой высокой доходностью в сетях Ethereum, Arbitrum и Solana».

Добро пожаловать в DeFAI — архитектурный уровень, где большие языковые модели (LLM) заменяют запутанные панели управления, многоэтапные подтверждения и сложности с переключением сетей, которые долгое время делали децентрализованные финансы игровой площадкой только для продвинутых пользователей. С 282 крипто-ИИ проектами, получившими финансирование в 2025 году, и рыночной капитализацией DeFAI, превысившей 850 миллионов долларов, это уже не просто сюжет из whitepaper. Это рабочая инфраструктура, и она переписывает правила того, как ценность перемещается ончейн.

От императивных транзакций к декларативным намерениям​

Традиционные DeFi заставляют пользователей думать как машины. Обмен токенов на Uniswap требует выбора точной пары, установки допуска проскальзывания, одобрения смарт-контракта токена, подтверждения транзакции и мониторинга ошибок — каждый шаг является потенциальной точкой сбоя. Кроссчейн-операции увеличивают эту сложность на порядок: выбор моста, оценка газа в двух сетях, анализ глубины ликвидности и управление рисками MEV.

Архитектура, основанная на намерениях (intent-based architecture), переворачивает эту модель. Вместо того чтобы указывать, как транзакция должна быть выполнена, пользователи заявляют, чего они хотят достичь. Намерение (intent) — это подписанное сообщение, декларативное заявление о желаемом результате. Детали исполнения перекладываются на конкурентную сеть специализированных участников, называемых солверами (solvers), которые соревнуются за выполнение намерения по лучшей возможной цене.

Архитектура работает в три этапа:

  1. Выражение намерения. Пользователь формулирует цель: «Обменять 1000 USDC в Ethereum на ETH в Arbitrum по лучшей доступной цене в течение 10 минут». Это может быть выражено через структурированный интерфейс или, всё чаще, через естественный язык, обработанный LLM.

  2. Конкуренция солверов. Намерение транслируется в сеть солверов, которые анализируют рыночные условия на DEX, мостах, рынках кредитования и в пулах ликвидности. Каждый солвер моделирует потенциальные пути исполнения и представляет своё лучшее предложение. Победивший солвер формирует пакет транзакций и оплачивает газ от имени пользователя.

  3. Расчеты. Пользователь подписывает запрос один раз и получает результат — со встроенной защитой от проскальзывания, устойчивостью к MEV и без неудачных транзакций. Солвер берет на себя риск исполнения.

Это не теория. CoW Swap, UniswapX, Across Protocol и 1inch Fusion уже сегодня проводят проверенные в боях аукционы солверов. UniswapX и Across предложили ERC-7683 — стандартизированный формат для кроссчейн-намерений, решающий проблему фрагментации, когда каждый протокол изобретал собственный формат и рабочий процесс.

Слой LLM: Естественный язык как интерфейс DeFi​

Недостающим звеном, которое превращает архитектуру намерений из улучшения UX в смену парадигмы, является большая языковая модель. LLM переводят свободную человеческую речь в структурированные, исполняемые машиной намерения — и делают это с контекстуальным пониманием, которое не может предложить ни одно выпадающее меню.

Вот как это выглядит на практике. Пользователь говорит ИИ-агенту: «Ребалансируй мой портфель в высокодоходные стейблкоины в трёх сетях». LLM разбивает это на:

  • Запрос текущих позиций портфеля в подключенных кошельках
  • Получение APY в реальном времени от Aave, Compound, Morpho и Kamino в сетях Ethereum, Arbitrum и Solana
  • Учет затрат на газ, комиссий мостов и риска непостоянных потерь (impermanent loss)
  • Генерацию набора намерений, выполнение которых обеспечит оптимальную ребалансировку
  • Направление каждого намерения в соответствующую сеть солверов

Академическая база для этого стремительно развивается. Исследователи из Национального университета Сингапура разработали фреймворк TIM (Transaction Intent Mining) — систему LLM с несколькими агентами, использующую Meta-Level Planner для координации агентов — экспертов в предметной области, каждый из которых специализируется на финансовом анализе, анализе кода или оценке рисков. Слой Cognition Evaluator отслеживает выходные данные для минимизации галлюцинаций. В тестах TIM значительно превзошел как подходы с одной LLM, так и традиционные модели машинного обучения в правильной интерпретации намерений пользователей.

Практические реализации уже запущены:

  • Hey Anon, созданный Даниэле Сеста, использует обработку естественного языка для упрощения ончейн-взаимодействий. Пользователи торгуют, стейкают токены и управляют портфелями с помощью разговорных команд. Проект получил 20 миллионов долларов инвестиций в ИИ-агентов от DWF Labs, а капитализация его токена ANON выросла с 10 до 130 миллионов долларов.

  • Griffain, созданный основным разработчиком Solana Тони Пласенсией, позволяет пользователям создавать и развертывать собственных ИИ-агентов для автоматизации DeFi. Его платформа с доступом по приглашениям поддерживает такие задачи, как усреднение долларовой стоимости (DCA), запуск токенов и управление портфелем. Рыночная капитализация достигла 390 миллионов долларов в начале 2025 года.

  • NEUR, «умный второй пилот» (smart co-pilot) для Solana, — это полнофункциональное приложение с открытым исходным кодом, сочетающее LLM с блокчейн-функционалом, интегрированное с Jupiter, Pump.fun и Magic Eden.

  • Orbit поддерживает кроссчейн-операции DeFi в более чем 100 блокчейнах и примерно 200 протоколах, выступая в роли ИИ-помощника для обменов, мостов, стейкинга и фарминга доходности.

Четырехуровневая архитектура DeFAI​

Современные системы DeFAI организованы в четыре отдельных уровня, каждый из которых решает свою часть проблемы автономии:

Уровень 1: Уровень ИИ-моделей​

Это вычислительный мозг — хостинг моделей машинного обучения, которые анализируют рыночные данные, выявляют тренды, прогнозируют события и генерируют полезные инсайты. Модели варьируются от LLM на базе архитектуры transformer для понимания естественного языка до специализированных количественных моделей для прогнозирования цен, анализа ликвидности и оценки рисков.

DGrid, запущенный в январе 2026 года как первый децентрализованный шлюз-агрегатор Web3 для ИИ-инференса, является критически важным элементом этого уровня. DGrid направляет запросы на инференс оптимальным вычислительным узлам на основе метрик стейкинга и производительности. Его механизм Proof of Quality (PoQ) использует криптографическую проверку в сочетании с теорией игр: узлы проверки (Verification Nodes) случайным образом выбирают и перепроверяют задачи инференса, применяя слэшинг к стейкированным токенам $DGAI тех узлов, которые выдают неверные результаты. Это гарантирует, что каждый инференс ИИ в стеке DeFAI является прозрачным, отслеживаемым и поддающимся аудиту.

Уровень 2: Уровень агентов​

ИИ-агенты выступают в роли посредников между пользователями и протоколами. Они интерпретируют инструкции, декомпозируют сложные цели на атомарные операции и напрямую взаимодействуют со смарт-контрактами. Ethereum Foundation признал важность этого уровня, запустив в сентябре 2025 года команду dAI Team специально для поддержки систем агентских платежей и идентификации.

Усилия по стандартизации сосредоточены на ERC-8004, финализированном в августе 2025 года, который устанавливает реестры идентификации, репутации и валидации для автономных агентов. Это дает ИИ-агентам верифицируемые ончейн-учетные данные — необходимое условие для любой системы, где негосударственные субъекты управляют значимыми активами.

Уровень 3: Уровень блокчейна и безопасности​

Это расчетная основа (settlement backbone). Агенты выполняют и фиксируют действия в сети, а блокчейн верифицирует транзакции, управляет активами и обеспечивает кроссчейн-совместимость. Решения второго уровня (Layer-2) — Optimism, Arbitrum, zkSync — сжимают пакеты транзакций для достижения пропускной способности, которой требует DeFi, управляемый агентами.

Согласно отчету a16z Crypto State of Crypto Report 2025, Ethereum вместе с Layer-2 решениями стал предпочтительным выбором для новых разработчиков, работающих на пересечении криптографии и ИИ. Улучшение пропускной способности имеет прямое значение: стратегии, управляемые агентами и требующие ребалансировки в нескольких протоколах в режиме реального времени, не могут мириться с 12-секундным подтверждением блоков и комиссией за газ в размере $5.

Уровень 4: Уровень обратной связи и мониторинга​

Этот уровень непрерывно отслеживает производительность агентов, проверяет результаты на соответствие намерениям пользователей и передает данные обратно на уровень моделей для улучшения. Это механизм обеспечения качества, который отделяет производственные системы DeFAI от экспериментов — гарантируя, что агенты действительно выполняют то, что просили пользователи, и совершенствуются со временем.

Экономика солверов: Где конкуренция повышает качество исполнения​

Модель солверов (решателей) создает конкурентный рынок, который согласовывает стимулы способами, недоступными для традиционной маршрутизации DeFi. Когда пользователь отправляет интент (намерение), несколько солверов конкурируют за его выполнение. Эта конкуренция снижает затраты, повышает скорость выполнения и обеспечивает встроенную защиту от MEV — поскольку солверы поглощают риски MEV, а не перекладывают их на пользователей.

Три силы делают 2026 год прорывным для систем, основанных на интентах:

Сети солверов созрели. CoW Swap, UniswapX, Anoma, SUAVE и Across теперь проводят аукционы профессионального уровня с сотнями солверов, конкурирующих в режиме реального времени, обеспечивая почти идеальные показатели выполнения заявок.

Абстракция чейна становится мейнстримом. Проекты вроде NEAR, Agoric и Particle Network стирают видимые мосты, позволяя пользователям объявлять кроссчейн-цели, в то время как солверы берут на себя мультичейн-исполнение.

LLM делают выражение интентов доступным. Интерфейс IntentsGPT от Aperture Finance переводит естественный язык в предметно-ориентированный язык (DSL), который могут парсить солверы. LLM отображает интент пользователя в удобном для чтения виде для подтверждения перед отправкой в сеть солверов.

Тем не менее, экономика солверов сталкивается с риском централизации. Настоящие безразрешительные (permissionless) солверы — где любой может запустить свой узел и конкурировать — остаются редкостью. Высокие барьеры производительности благоприятствуют хорошо финансируемым командам с развитой инфраструктурой. Без надежных децентрализованных потоков заказов и механизмов достоверной нейтральности сети солверов могут превратиться в олигополии, которые втихую будут работать хуже, чем сегодняшний публичный мемпул.

Архитектура безопасности: Доверие без необходимости доверять​

Модель безопасности DeFAI должна учитывать новую поверхность угроз: автономных агентов, управляющих реальными ценностями. Подход является многоуровневым:

Поведенческие базовые показатели. Агенты устанавливают нормальные паттерны работы для смарт-контрактов и портфельных позиций. Отклонения автоматически запускают защитные действия — до того, как эксплойты смогут вывести средства.

Криптографическая верификация. Механизм Proof of Quality в DGrid гарантирует корректность результатов инференса ИИ. Узлы проверки случайным образом перевыполняют задачи и наказывают (слэшинг) нечестных поставщиков вычислительных ресурсов.

Ончейн-учетные данные. Реестры ERC-8004 обеспечивают верифицируемую идентичность и репутацию агентов. Протокол кредитования может проверить ончейн-историю агента перед предоставлением кредита, точно так же, как банк проверяет кредитный рейтинг заемщика.

Ограничители и «предохранители» (circuit breakers). Большинство производственных систем DeFAI по-прежнему требуют установленных пользователем лимитов — максимальных размеров позиций, утвержденных протоколов, уровней риска. Полная автономия остается скорее стремлением, чем внедренной реальностью, и на то есть веские причины: последствия транзакций, вызванных галлюцинациями, измеряются реальными деньгами.

Масштабы грядущих перемен​

Цифры подчеркивают масштаб возможностей. CoinGecko перечисляет более 550 криптопроектов в сфере ИИ-агентов с общей рыночной капитализацией около $ 4,34 млрд. Исследование Messari прогнозирует, что DeFAI может достичь $ 25–50 млрд к концу 2025 года. ИИ-агенты уже обеспечивают примерно 15–20 % объема децентрализованных финансов.

NVIDIA прогнозирует, что экономика агентов в широком смысле может превысить триллион долларов. Даже если пересечение крипто и ИИ захватит лишь однозначный процент этой стоимости, последствия для ончейн-инфраструктуры будут колоссальными.

К середине 2026 года агенты смогут управлять триллионами в общей заблокированной стоимости (TVL), функционируя как «алгоритмические киты», которые обеспечивают ликвидность, управляют DAO и выдают кредиты на основе ончейн-кредитных рейтингов. Самыми успешными участниками DeFi могут стать не люди, отслеживающие информационные панели, а те, кто развертывает флоты интеллектуальных агентов с тщательно выверенными параметрами риска.

Проблемы, о которых никто не хочет говорить​

Траектории развития DeFAI угрожают три структурных риска:

Дефицит доверия. Пользователи могут опасаться делегировать финансовые полномочия автономным системам. Каждый громкий сбой агента — а сбои обязательно будут — подрывает доверие ко всей категории.

Регуляторная неопределенность. Правовые рамки для действий, совершаемых агентами, почти не разработаны. Когда автономный агент совершает сделку, нарушающую закон о ценных бумагах, кто несет ответственность — пользователь, разработчик агента или солвер?

Системный риск. Если сотни тысяч агентов будут использовать похожие модели и данные, они придут к схожим стратегиям. В периоды рыночного стресса такое «стадное поведение» может усилить обвалы так, как не сделают трейдеры-люди с их индивидуальным принятием решений. DeFAI нужны собственные механизмы автоматического отключения (circuit breakers), и индустрия их еще не создала.

Итог​

DeFAI — это не просто ребрендинг существующих нарративов об ИИ и крипто. Это конкретный архитектурный тезис: большие языковые модели как интерфейсный уровень, исполнение на основе намерений как модель транзакций, конкурирующие солверы как механизм оптимизации и верифицированные автономные агенты как операционный фундамент. Каждый уровень решает реальную проблему — доступность, качество исполнения, эффективность затрат и бездоверительную координацию.

Инфраструктура уже работает. Стандарты утверждаются. Инвестиции поступают. Остается сложная задача: сделать эти системы достаточно надежными, чтобы пользователи доверяли им реальный капитал, и достаточно устойчивыми, чтобы они не стали новым вектором системного риска для децентрализованных финансов.

Для разработчиков, создающих решения на этом стыке, выбор инфраструктуры имеет решающее значение. Стек DeFAI требует доступа к блокчейну с низкой задержкой, надежных кроссчейн-данных и высокопроизводительной инфраструктуры узлов, способной справляться с объемами транзакций, генерируемыми агентами.

BlockEden.xyz предоставляет доступ к API блокчейнов корпоративного уровня и инфраструктуру узлов для Ethereum, Solana, Sui, Aptos и более 20 сетей — это фундаментальный уровень, необходимый агентам DeFAI для надежного и высокопроизводительного ончейн-исполнения. Изучите наш маркетплейс API, чтобы создавать автономную инфраструктуру DeFi, спроектированную для эпохи агентов.

Источники:

Share on Twitter