ИИ-агенты теперь инициируют примерно одну пятую каждой DeFi-транзакции. При этом они проигрывают дискреционным трейдерам-людям в пять раз в любом состязании, требующем принятия реальных решений. Этот неудобный разрыв — между долей трафика, которую агенты уже контролируют, и альфой, которую они стабильно не могут генерировать — является самым важным показателем в дискуссии об «агентной экономике» криптомира. Эти данные появились в этом месяце благодаря отчету DWF Ventures, который тихо развенчал маркетинговые мифы последнего года.

Генеральный директор Coinbase Брайан Армстронг провел последний квартал, убеждая всех, кт о готов слушать, что агентная экономика обгонит человеческую. Его компания запустила Agentic.market — магазин приложений для ИИ-агентов, который уже обработал 165 миллионов транзакций и объем в 50 миллионов долларов через 480 000 агентов. Тезис заключается в том, что машины будут совершать транзакции друг с другом через стейблкоины, поскольку они не могут открывать банковские счета. На первый взгляд, математика кажется неоспоримой.
Но данные DWF указывают на то, что мы принимаем объем трафика за эффективность — и это различие имеет огромное значение для тех, кто решает, куда направить расходы на инфраструктуру, внимание аудиторов или капитал в 2026 году.
Заголовки о 19% скрывают три разных типа бизнеса
В заголовке Decrypt говорится, что «ИИ-агенты уже управляют пятой частью DeFi», но что на самом деле стоит за этими 19%?
Разбивка от DWF — подтвержденная обзором PANews того же отчета — разделяет активность агентов на три совершенно разные категории:
- Узкоспециализированные экстрактивные боты — MEV-серчеры, сэндвич-атакующие, триггеры ликвидаций, арбитражники на DEX. Это детерминированные программы, в лучшем случае использующие LLM как связующее звено, и большинство из них появились за несколько лет до того, как стал популярен термин «агент».
- Структурированные оптимизаторы — роутеры доходности стейблкоинов, такие как ARMA от Giza, который автономно управлял активами пользователей на сумму 32 млн долларов через 102 000 транзакций, а также ребалансировщики, которые перемещают средства между Aave, Morpho и Pendle при расхождении ставок. Они действительно используют логику LLM, но в рамках крайне узких защитных барьеров.
- Открытые торговые агенты — те самые автономные трейдеры из заголовков, которые анализируют настроения, оценивают нарративы и делают направленные ставки. Это самая маленькая часть от 19%, и именно эта часть терпит сокрушительное поражение.
Смешивание этих понятий важно, потому что у каждой категории свой профиль спроса, свои типы сбоев и свои требования к инфраструктуре. Считать все три категории «ИИ-агентами» — это примерно то же самое, что объединять задачи cron, ETL-конвейеры и старших портфельных менеджеров в категорию «автоматизированных лиц, принимающих решения». Технически верно. Операционно бессмысленно.
Где агенты выигрывают: оптимизация доходности с большим отрывом
Самые чистые победы агентов происходят именно там, где проблема четко определена, а область оптимизации ограничена.
Отчет DWF — в изложении KuCoin — показывает, что агенты по оптимизации доходности приносят годовую доходность выше 9% в некоторых группах, а ARMA от Giza достигает 15% на USDC (частично за счет токен-инсентивов, но все же). Почему? Потому что задача сводится к следующему: просканировать N кредитных рынков, вычислить чистую доходность (APY) после вычета газа и проскальзывания, провести ребалансировку, когда дельта превысит порог. Здесь нет нарратива. Нет смены режима. Есть число, и побеждает агент, который оптимизирует это число.
Та же логика применима к захвату MEV, маршрутизации стейблкоинов и базисным сделкам. Это проблемы, в которых вознаграждается скорость реакции в доли секунды, безэмоциональные стоп-лоссы и круглосуточное исполнение — три вещи, в которых люди плохи по своей природе, а машины оптимизированы под них. 19%-ная доля объема в этих нишах — это не артефакт хайпа. Это реальный прирост эффективности, который люди вряд ли смогут отыграть.
Данные Agentic.market от Coinbase подтверждают ту же закономерность: из 165 млн транзакций, обработанных через x402, доминирующими категориями являются инференс, доступ к данным и вызовы инфраструктуры — ограниченные, повторяющиеся, дружественные к машинам задачи. Агенты хороши в том, чтобы быть машинами.
Где агенты проигрывают: всё, что требует суждения
Разрыв 5 к 1 проявляется, как только задача расширяется.
DWF цитирует конкурс трейдеров tradexyz, в котором лучший дискреционный трейдер-человек обошел лучшего автономного агента более чем в пять раз по доходности с поправкой на риск. Авторы отчета прямо говорят почему: «Они терпят неудачу в открытой торговле, которая требует контекстуального мышления, осознания нарративов и взвешивания неструктурированной информации».
При анализе низкой эффективности выявляются три закономерности:
- Избыточная торговля (овертрейдинг) с проскальзыванием. Агентам не хватает терпения, которое естественно для людей, ожидающих нужных условий. Они совершают маржинальные сделки, которые накапливаются в издержки на транзакции.
- Слепота к режимам рынка. Когда макроэкономическая история меняется — разворот ФРС, последствия взлома, регуляторные новости — люди перестраиваются за считанные секунды на основе одного твита. Агенты, обученные на данных предыдущего периода, продолжают исполнять вчерашнюю стратегию.
- Уязвимость перед состязательной средой. Предсказуемые агенты попадают под сэндвич-атаки. Обзор MEV-ландшафта 2026 года от Cryptollia описывает «темный лес» противостояния ИИ против ИИ, где экстрактивные агенты специально охотятся на паттерны агентов-оптимизаторов. Предсказуемость оптимизатор а становится преимуществом хищника.
Тот же отчет DWF делает вывод, что «реалистичные сроки — это пять-семь лет, прежде чем объем операций агентов начнет значимо конкурировать с объемом операций людей в любом крупном финансовом секторе». Это примечательный прогноз от фонда, чья вся инвестиционная стратегия зависит от успеха внедрения агентов. Когда верующие говорят «пять-семь лет», честный перевод звучит как «не в 2026-м и, возможно, даже не в 2028-м».
Счет за инфраструктуру придется оплатить в любом случае
Вот та часть, которую упускает большинство комментаторов экономики агентов: разрыв в результативности не имеет значения для нагрузки на инфраструктуру.
Даже если каждый автономный торговый агент теряет деньги, те агенты, которые выигрывают — оптимизаторы доходности, MEV-поисковики, маршрутизаторы стейблкоинов — генерируют такие объемы запросов, которые затмевают потребление RPC людьми. Один агент в стиле ARMA, проводящий ребалансировку в пяти кредитных протоколах, опрашивает сеть сотни раз в день на одного пользователя. Умножьте это на 17 000+ агентов, которые, по данным DWF, были запущены с 2025 года, а затем еще раз на 480 000 агентов, осуществляющих транзакции на Coinbase x402, и вывод станет очевиден: объем запросов агентов может расти в 10 раз быстрее, чем их AUM (активы под управлением).
Это молчаливый сдвиг внутри «агентского» нарратива. Интересная юнит-экономика заключается не в том, приносит ли агент альфу, а в том, масштабируется ли его след операций чтения-записи линейно вместе с пользователями или квадратично вместе со сложностью стратегии. Любой, кто управляет инфраструктурой для этих систем, уже видит ответ, и этот ответ — «квадратично».
Это влечет за собой последствия для ценообразования RPC, нагрузки на индексаторы, затрат на мониторинг мемпула и рынков газа. Даже будущее, в котором агенты коллективно уступают людям в торговле, — это будущее, в котором агенты дом инируют в трафике чтения, запросах на подпись и переходах между маршрутизаторами интентов.
Ставка Брайана Армстронга, перекалиброванная
Тезис Армстронга об экономике межмашинного взаимодействия (machine-to-machine) не неверен. Просто он работает в другом временном масштабе, чем предполагают его квартальные приоритеты.
Собственная формулировка Coinbase — «чтобы агентская экономика обогнала человеческую, агентам нужен способ находить сервисы» — честно говорит о существующем разрыве. Поиск и обнаружение (discovery) — это проблема 2026 года. Логическое мышление (reasoning) — это проблема 2030 года. Средний уровень, который фиксируют данные DWF, — это то, где сегодня делаются реальные деньги: структурированные оптимизаторы в узких областях, оплачиваемые пользователями, которые не хотят самостоятельно управлять своей стратегией дохо дности.
Честная сегментация на 2026 год выглядит так:
- Готовые к эксплуатации, прибыльные ниши для агентов: маршрутизация доходности стейблкоинов, кроссчейн-ребалансировка, исполнение интентов с защитой от MEV, боты для управления казначейством DAO.
- Средняя зрелость, смешанные результаты: агенты для торговли на основе социальных настроений, агенты рынков предсказаний (где ИИ в некоторых исследованиях достигает точности на 27% выше человеческой), стратегии ротации нарративов.
- Хайп, но еще не альфа: полностью автономные дискреционные трейдеры, агенты с многоэтапным логическим мышлением, управляющие направленными портфелями, слои оркестрации «агент над агентами».
Компания, вкладывающая капитал в первую категорию в 2026 году, покупает реальный продукт. Компания, вкладывающая капитал в третью категорию, покупает исследовательский проект, который может принести или не принести доход к 2030 году.
Что это значит для разработчиков
Для разработчиков и операторов инфраструктуры цифра в 19% создает две отчетливые возможности и одну ловушку.
Возможности: создавайте решения для агентов с ограниченной предметной областью, которые уже работают (маршрутизаторы стейблкоинов, оптимизаторы доходности, исполнение с учетом MEV), и вы будете обслуживать растущий рынок с доказанной готовностью платить. Стройте под инфраструктурный след агентов с интенсивным чтением данных, и вы будете обслуживать кривую нагрузки, которая растет быстрее, чем кто-либо мог предположить в своем бюджете.
Ловушка: создание фреймворков для автономной торговли для развертывания в 2026 году, когда разрыв в базовых возможностях сократится лишь через пять-семь лет. Агенты, обещающие сегодня «превзойти человеческих дискреционных трейдеров», в основном переупаковывают те же стратегии MEV, которые существовали с 2020 года, прикрывая их LLM-интерфейсом перед оценщиком газа.
Для остальной части рынка — распределителей капитала, казначейских менеджеров, розничных пользователей, думающих, стоит ли передать свой портфель чат-боту, — ответ на 2026 год будет скучным: используйте агентов там, где они доказуемо выигрывают (доходность, маршрутизация, исполнение), а не там, где это обещает маркетинг.
Число, которое действительно имеет значение
Если исключить ботов-оптимизаторов, MEV-поисковиков и маршрутизаторов стейблкоинов, доля объема DeFi от подлинно автономных рассуждающих агентов, вероятно, ближе к 2-3%, чем к 19%. Именно за этим числом стоит следить в ближайшие 24 месяца.
Если к середине 2027 года оно вырастет с 2% до 10%, значит, тезис Армстронга подтверждается. Если оно останется на прежнем уровне, пока общий показатель в 19% продолжает расти — то есть узкоспециализированные боты становятся эффективнее, но рассуждающие агенты не умнеют — тогда агентская экономика реальна, но это история про бэкенд-инфраструктуру, а не революция в управлении портфелем.
В любом случае, данные уже отделили маркетинг от математики. Заголовок про 19% — правда. Разрыв 5 к 1 — тоже правда. Любой, кто делает ставку на экономику агентов, не держа в голове оба этих числа, делает ставку на историю, с которой уже не согласны даже авторы исследований.
BlockEden.xyz обеспечивает работу индексаторов, RPC-узлов и инфраструктуры маршрутизации интентов, на которой работает DeFi под управлением агентов — в сетях Sui, Aptos, Ethereum, Solana и еще более чем 27 чейнах. Изучите наш маркетплейс API, чтобы создавать агентов на инфраструктуре, предназначенной для нагрузок с высокой интенсивностью чтения и плотностью подписей, которых потребует следующая волна автономных DeFi.