DeFAI Tools Summary: How to Use AI Agent to Drive On-Chain Asset Management

สำหรับทีมที่มีความสามารถในการจัดการทั้ง Web3 และ AI ในสองมิติ ปัจจุบันเป็นช่วงเวลาที่เหมาะสมในการเข้ามามีส่วนร่วม — ไม่ว่าจะเป็นการสร้างระบบ Agent บนเชนที่เชื่อถือได้มากขึ้นในระดับการปฏิบัติ หรือการเชื่อมโยงจุดสำคัญของข้อมูล สิทธิ์ และความไว้วางใจในระดับโครงสร้างพื้นฐาน ยังมีพื้นที่ว่างขนาดใหญ่ที่รอการเติมเต็ม

ก่อนเริ่มการวิเคราะห์อย่างเป็นทางการ มีความจำเป็นต้องชี้แจงแนวคิดหลัก: DeFAI

DeFAI เป็นคำย่อที่ผสมผสานระหว่าง DeFi (การเงินแบบกระจายศูนย์) และ AI (ปัญญาประดิษฐ์) หมายถึงการนำ AI Agent เข้าสู่สถานการณ์ทางการเงินบนเชน ทำให้มีความสามารถในการรับรู้สถานะตลาด กำหนดกลยุทธ์อย่างอิสระ และดำเนินการดำเนินการบนเชนโดยตรง — ดังนั้น โดยไม่ต้องพึ่งพาการแทรกแซงแบบเรียลไทม์จากมนุษย์ จึงสามารถทำงานทางการเงินหลายอย่างที่เดิมต้องใช้ผู้เชี่ยวชาญ เช่น การจัดสรรสินทรัพย์ การจัดการความเสี่ยง และการโต้ตอบกับโปรโตคอล

กล่าวโดยย่อ DeFAI ไม่ใช่การอัปเกรดเครื่องมือ DeFi ให้เป็น AI อย่างง่าย แต่เป็นการพยายามสร้างชั้นการดำเนินการทางการเงินที่สามารถทำงานได้อย่างอิสระบนเชน

เส้นทางนี้เริ่มร้อนขึ้นอย่างรวดเร็วตั้งแต่ไตรมาสที่ 4 ของปี 2024 โดยมีเหตุการณ์สำคัญสามเหตุการณ์ที่ควรให้ความสนใจ ซึ่งสอดคล้องกับสามระดับของการที่ AI Agent เข้าสู่ Web3: การแตกวงการของเรื่องเล่า การสร้างโครงสร้างพื้นฐานเพื่อแปลงเป็นสินทรัพย์ และการนำความสามารถในการดำเนินการไปปฏิบัติจริง

• เหตุการณ์แรกเกิดขึ้นในเดือนกรกฎาคม 2024 บอท Twitter ที่ชื่อ Truth Terminal ซึ่งสร้างโดยนักพัฒนา Andy Ayrey หลังจากได้รับ BTC มูลค่า 50,000 ดอลลาร์จาก Marc Andreessen ผู้ร่วมก่อตั้ง a16z ก็ได้รับความนิยมอย่างรวดเร็ว และทำให้เกิดการแพร่กระจายของเหรียญ GOAT อย่างรวดเร็ว นี่เป็นครั้งแรกที่ AI Agent ในฐานะผู้เข้าร่วมเศรษฐกิจบนเชนเข้าสู่สายตาสาธารณชนอย่างแท้จริง
• เหตุการณ์ที่สองเกิดขึ้นในเดือนตุลาคมของปีเดียวกัน Virtuals Protocol ประสบความสำเร็จอย่างมากบนเครือข่าย Base โดยแปลง AI Agent เองให้เป็นโทเค็น มูลค่าตลาดของระบบนิเวศสูงสุดทะลุ 35 พันล้านดอลลาร์ กลายเป็นตัวแทนทั่วไปของขั้นตอนการสร้างโครงสร้างพื้นฐานเพื่อแปลงเป็นสินทรัพย์ในเส้นทาง DeFAI
• เหตุการณ์ที่สามคือ โครงการต่างๆ เช่น Giza, HeyAnon, Almanak ได้เริ่มดำเนินการในระดับการดำเนินการบนเชน ส่งเสริมให้อุตสาหกรรมเปลี่ยนจากการขับเคลื่อนด้วยเรื่องเล่าไปสู่ขั้นตอนการผลิตภัณฑ์ — AI Agent เริ่ม "ลงมือ" ดำเนินการบนเชนจริงๆ ไม่ใช่แค่停留在ระดับการโต้ตอบข้อมูล

จากมุมมองของขนาดตลาดทั่วโลก สถาบันวิจัยหลายแห่งมีความคาดหวังการเติบโตของเส้นทาง AI Agent ที่สอดคล้องกันสูง:

แผนภูมิ 1: การเปรียบเทียบการคาดการณ์ขนาดตลาด AI Agent ทั่วโลก

แหล่งข้อมูล: MarketsandMarkets (2025), Grand View Research (2025), BCC Research (2026.01)

อย่างไรก็ตาม ยังคงมีความแตกต่างอย่างมีนัยสำคัญระหว่างความร้อนแรงของเงินทุนและการนำไปปฏิบัติจริงในอุตสาหกรรม ตามรายงาน "The State of AI in 2025" ที่เผยแพร่โดย McKinsey ในเดือนพฤศจิกายน 2025 (อ้างอิงจากผู้ตอบแบบสอบถาม 1,993 คนใน 105 ประเทศ) แม้ว่า 88% ขององค์กรจะใช้ AI ในฟังก์ชันธุรกิจอย่างน้อยหนึ่งฟังก์ชัน แต่เกือบสองในสามยังคงอยู่ในขั้นตอนการทดลองหรือนำร่อง สำหรับพื้นที่ AI Agent โดยเฉพาะ: 62% ขององค์กรเริ่มทดลอง 23% ขยายขนาดในอย่างน้อยหนึ่งฟังก์ชัน แต่สัดส่วนของการปรับใช้ในระดับขนาดในฟังก์ชันเดียวใดๆ น้อยกว่า 10%

ข้อมูลนี้บอกเราว่า: ความร้อนแรงของเรื่องเล่าในเส้นทาง DeFAI ยังคงนำหน้าก้าวการนำไปปฏิบัติจริงในปัจจุบัน การเข้าใจช่องว่างนี้เป็นเงื่อนไขเบื้องต้นสำหรับการประเมินมูลค่าของเส้นทางนี้อย่างเป็นกลาง

ฐานเทคโนโลยีของ DeFAI: AI Agent โต้ตอบกับโลกบนเชนอย่างไร

เพื่อเข้าใจว่า DeFAI ทำงานอย่างไร ก่อนอื่นต้องตอบคำถามสำคัญ: AI เข้ามาเกี่ยวข้องกับการดำเนินการทางการเงินบนเชนผ่านกลไกอะไร?

หน่วยดำเนินการหลักของระบบ DeFAI คือ AI Agent ที่สร้างขึ้นจากโมเดลภาษาขนาดใหญ่ ตามบทความวิชาการโดย Wang et al. (2023) ความสามารถหลักสามารถสรุปเป็นสถาปัตยกรรมสามชั้น และแต่ละชั้นมีหน้าที่เฉพาะที่สอดคล้องกันในสถานการณ์บนเชน:

• ชั้นวางแผน รับผิดชอบการแยกเป้าหมายและการปรับเส้นทางให้เหมาะสม สอดคล้องกับการสร้างกลยุทธ์และการประเมินความเสี่ยงในสถานการณ์บนเชน
• ชั้นความจำ สะสมข้อมูลข้ามช่วงเวลาผ่านการจัดเก็บภายนอก เช่น ฐานข้อมูลเวกเตอร์ บรรจุข้อมูลตลาดในอดีตและสถานะโปรโตคอล
• ชั้นเครื่องมือ ขยายความสามารถของโมเดล ทำให้สามารถเรียกใช้ระบบภายนอก เช่น โปรโตคอล DeFi, price oracle และสะพานข้ามเชน

แต่มีจุดหนึ่งที่ต้องชัดเจน: โมเดล AI เองไม่สามารถโต้ตอบกับบล็อกเชนโดยตรง ระบบ DeFAI ในปัจจุบันเกือบทั้งหมดใช้สถาปัตยกรรมที่แยกการคำนวณเชิงตรรกะนอกเชนและการดำเนินการบนเชน — AI Agent ทำการคำนวณกลยุทธ์นอกเชน จากนั้นแปลงผลลัพธ์เป็นสัญญาณการทำธุรกรรมบนเชน โดยโมดูลการดำเนินการจะส่งแทน การออกแบบสถาปัตยกรรมนี้ เป็นทั้งทางเลือกที่เป็นจริงภายใต้เงื่อนไขทางเทคนิคในปัจจุบัน และยังนำไปสู่ประเด็นความปลอดภัยต่างๆ เช่น การอนุญาตคีย์ส่วนตัวและการจัดการสิทธิ์

โดยพื้นฐานแล้ว AI Agent คือระบบการตัดสินใจอิสระที่สร้างจากโมเดลภาษาขนาดใหญ่ ดำเนินการแบบวงจรปิดผ่านการแยกงาน การจัดการความจำ และการเรียกใช้เครื่องมือ และปัจจุบันการโต้ตอบระหว่าง AI Agent กับฝั่งสินทรัพย์บนเชนก็เริ่มมีรูปร่างแล้ว

แผนภูมิ 2: สถาปัตยกรรมสามชั้นของ AI Agent

วิวัฒนาการของ DeFAI: จากการโต้ตอบข้อมูลสู่วงจรปิดการดำเนินการ

หลังจากชัดเจนเกี่ยวกับฐานเทคโนโลยีของ DeFAI แล้ว คำถามตามธรรมชาติคือ: ระบบนี้ก้าวมาถึงวันนี้ได้อย่างไร?

ตามการวิจัยของ The Block วิวัฒนาการของ DeFAI ไม่ได้เกิดขึ้นในชั่วข้ามคืน แต่ผ่านสองขั้นตอนที่แตกต่างกัน — จาก Agent ประเภทโต้ตอบที่เน้นการประมวลผลข้อมูลในยุคแรก สู่ระบบประเภทดำเนินการที่สามารถเข้าไปเกี่ยวข้องกับการดำเนินการบนเชนได้จริงในปัจจุบัน

ทั้งสองมีความแตกต่างโดยพื้นฐานในด้านการกำหนดเป้าหมาย วิธีการทางเทคนิค และระดับความเสี่ยง

แผนภูมิ 3: การเปรียบเทียบเส้นทางวิวัฒนาการสองคลื่นของ DeFAI

เส้นทางวิวัฒนาการสองขั้นตอนสามารถเข้าใจได้ดังนี้:

คลื่นแรกคือAgent ประเภทโต้ตอบ เน้นที่การสร้างกรอบเอเจนต์อัจฉริยะที่สามารถสนทนาและวิเคราะห์ได้ โครงการที่เป็นตัวแทนรวมถึง Eliza framework ของ ElizaOS (เดิมชื่อ ai16z), G.A.M.E. ของ Virtuals เป็นต้น โดยพื้นฐานแล้วขั้นตอนนี้ยังคงเป็นเครื่องมือข้อมูล — Agent สามารถอ่าน พูด และวิเคราะห์ได้ แต่ขอบเขตการทำงานหยุดอยู่ที่ชั้นข้อมูล ไม่ได้สัมผัสกับการดำเนินการใดๆ ที่เกี่ยวกับสินทรัพย์

คลื่นที่สองคือDeFAI Agent ประเภทดำเนินการ จึงเข้าสู่วงจรปิดของการตัดสินใจและการดำเนินการจริงๆ โครงการที่เป็นตัวแทนรวมถึง HeyAnon, Wayfinder, Giza (ARMA Agent) และ Almanak เป็นต้น ลักษณะทั่วไปของระบบประเภทนี้คือ: AI ทำงานนอกเชน ส่งออกสัญญาณกลยุทธ์ที่มีโครงสร้าง และทำธุรกรรมให้เสร็จสิ้นผ่านโมดูลการดำเนินการบนเชน — มันไม่ได้แทนที่โปรโตคอล DeFi ที่มีอยู่ แต่เป็นการเพิ่มกลไกการตัดสินใจโดย AI เข้าไปอีกชั้นหนึ่ง ทำให้เส้นทางการดำเนินการทั้งหมดเปลี่ยนจาก "มนุษย์ออกคำสั่ง" เป็น "Agent ดำเนินการเอง"

ความแตกต่างโดยพื้นฐานของวิวัฒนาการสองคลื่นไม่ได้อยู่ที่ความซับซ้อนทางเทคนิค แต่อยู่ที่การสัมผัสสินทรัพย์จริงหรือไม่ ซึ่งกำหนดให้ระบบในคลื่นที่สองต้องเผชิญกับความท้าทายในด้านกลไกความไว้วางใจ การออกแบบสิทธิ์ และโครงสร้างความปลอดภัยที่ซับซ้อนกว่าคลื่นแรกมาก — นี่คือเนื้อหาที่บทต่อไปจะเน้นเป็นพิเศษ

ภาพการนำไปปฏิบัติของ DeFAI: สี่สถานการณ์การใช้งานหลัก

จากโครงสร้างทางเทคนิคสู่เส้นทางวิวัฒนาการ ความสามารถของ DeFAI ในการ "ทำอะไรได้บ้าง" ค่อยๆ ชัดเจนขึ้น แล้วในระดับผลิตภัณฑ์จริง มันกำลังแก้ไขปัญหาจริงอะไรบ้าง?

โดยรวม การสำรวจการใช้งาน DeFAI ในปัจจุบันได้ก่อตัวเป็นรูปแบบการนำไปปฏิบัติที่ค่อนข้างสมบูรณ์รอบสี่ทิศทางหลัก ซึ่งสอดคล้องกับสี่จุดปัญหาหลักในการดำเนินการบนเชน: "ประสิทธิภาพผลตอบแทน การดำเนินการกลยุทธ์ เกณฑ์การโต้ตอบ และการควบคุมความเสี่ยง"

การเพิ่มประสิทธิภาพผลตอบแทน: การปรับพอร์ตโฟลิโอข้ามโปรโตคอลอัตโนมัติ

การเพิ่มประสิทธิภาพผลตอบแทนเป็นสถานการณ์การใช้งาน DeFAI ที่มีการนำไปปฏิบัติสมบูรณ์ที่สุดในปัจจุบัน ตรรกะหลักคือ: สแกนผลตอบแทนรายปีจากการฝากเงินในโปรโตคอล DeFi หลักอย่างต่อเนื่อง เช่น Aave, Compound, Fluid รวมกับพารามิเตอร์ความเสี่ยงที่กำหนดไว้ล่วงหน้าเพื่อตัดสินใจว่าจำเป็นต้องปรับพอร์ตโฟลิโอหรือไม่ และดำเนินการวิเคราะห์ต้นทุนการทำธุรกรรมก่อนดำเนินการแต่ละครั้ง — จะโอนเงินก็ต่อเมื่อการเพิ่มผลตอบแทนสามารถครอบคลุมค่า gas และค่าธรรมเนียมการทำธุรกรรมทั้งหมดได้ จึงทำให้สามารถกำหนดค่าที่ดีที่สุดข้ามโปรโตคอลได้โดยอัตโนมัติ

ยกตัวอย่าง Giza ARMA Agent ของมันเปิดตัวกลยุทธ์ผลตอบแทนสเตเบิลคอยน์บนเครือข่าย Base ในเดือนกุมภาพันธ์ 2025 ติดตามการเปลี่ยนแปลงอัตราดอกเบี้ยของโปรโตคอลต่างๆ เช่น Aave, Morpho, Compound, Moonwell อย่างต่อเนื่อง พิจารณารวมกันระหว่าง APY ของโปรโตคอล ต้นทุนค่าธรรมเนียม และสภาพคล่อง จากนั้นจึงจัดสรรเงินทุนของผู้ใช้อย่างชาญฉลาดเพื่อเพิ่มผลตอบแทนให้สูงสุด ตามข้อมูลสาธารณะ ปัจจุบัน ARMA มีผู้ถือครองอิสระประมาณ 60,000 ราย, Agent ที่ปรับใช้แล้วกว่า 36,000 ตัว และมูลค่าสินทรัพย์ภายใต้การจัดการ (AUA) มากกว่า 20 ล้านดอลลาร์

ในสภาพแวดล้อมตลาดที่ผลตอบแทนจากโปรโตคอล DeFi ยังคงผันผวน ประสิทธิภาพและความทันเวลาของการติดตามด้วยตนเองและการปรับพอร์ตโฟลิโอด้วยตนเองนั้นสู้ระบบอัตโนมัติไม่ได้ นี่คือคุณค่าหลักของสถานการณ์นี้

แผนภูมิ 4: ตัวอย่างภาพ ARMA Agent บนแพลตฟอร์ม Giza

การทำให้กลยุทธ์เชิงปริมาณเป็นอัตโนมัติ: การทำให้ความสามารถระดับสถาบันเป็นประชาธิปไตย

ในสถานการณ์การทำให้กลยุทธ์เชิงปริมาณเป็นอัตโนมัติ แพลตฟอร์ม DeFAI พยายามทำให้กระบวนการดำเนินการทั้งหมดของทีมเชิงปริมาณแบบดั้งเดิมเป็นโมดูลและอัตโนมัติ ทำให้ผู้ใช้รายบุคคลสามารถเข้าถึงความสามารถในการดำเนินการกลยุทธ์ระดับสถาบันได้

ยกตัวอย่าง Almanak ที่ได้รับการสนับสนุนจาก Delphi Digital ระบบ AI Swarm ที่เปิดตัวแบ่งกระบวนการเชิงปริมาณออกเป็นสี่ขั้นตอน:

• โมดูลกลยุทธ์ รองรับการเขียนตรรกะการลงทุนผ่าน Python SDK และทำการทดสอบย้อนหลังให้เสร็จสิ้น
• เครื่องมือดำเนินการ หลังจากได้รับอนุญาตจากผู้ใช้ จะรันโค้ดกลยุทธ์ที่ผ่านการตรวจสอบโดยอัตโนมัติและเรียกใช้ DeFi
• กระเป๋าเงินปลอดภัย สร้างระบบหลายลายเซ็นต์โดยอิงจาก Safe + Zodiac ควบคุมสิทธิ์การดำเนินการกลยุทธ์ให้กับ AI Agent ผ่านการควบคุมสิทธิ์บทบาท เพื่อให้แน่ใจว่าเงินทุนยังคงอยู่ภายใต้การควบคุมของผู้ใช้เสมอ
• คลังกลยุทธ์ บรรจุกลยุทธ์เป็นคลังที่ซื้อขายได้ตามมาตรฐาน ERC-7540 นักลงทุนสามารถมีส่วนร่วมในการกระจายผลตอบแทนของกลยุทธ์ในลักษณะคล้ายกับหุ้นกองทุน

ความหมายของโครงสร้างนี้คือ AI Agent รับหน้าที่วิเคราะห์ข้อมูล พัฒนากลยุทธ์ และจัดการความเสี่ยง ผู้ใช้เพียงตรวจสอบผลลัพธ์สุดท้ายของระบบ ไม่จำเป็นต้องสร้างทีมเชิงปริมาณ