Tổng hợp công cụ DeFAI: Cách sử dụng AI Agent để quản lý tài sản trên chuỗi
- Quan điểm cốt lõi: Lĩnh vực DeFAI (sự kết hợp giữa tài chính phi tập trung và trí tuệ nhân tạo) đang ở trong thời điểm cửa sổ then chốt chuyển từ xác minh khái niệm sang sản phẩm hóa, tính khả thi về kỹ thuật đã được xác minh bước đầu, nhưng phải đối mặt với những thách thức hệ thống như an ninh, niềm tin và quy mô hóa, tạo cơ hội cho các đội ngũ có năng lực kết hợp Web3 và AI lấp đầy những khoảng trống ở cơ sở hạ tầng và tầng thực thi.
- Yếu tố then chốt:
- DeFAI nhằm mục đích xây dựng tầng thực thi tài chính trên chuỗi có thể vận hành tự chủ, quá trình phát triển của nó đã trải qua hai giai đoạn: từ loại tương tác thông tin đến loại vòng lặp thực thi khép kín, loại sau đã có thể quản lý tài sản thực tế thông qua phương thức tính toán ngoài chuỗi và thực thi trên chuỗi.
- Các ứng dụng triển khai hiện tại tập trung vào bốn kịch bản chính: tối ưu hóa lợi nhuận tự động xuyên giao thức, tự động hóa chiến lược định lượng, thực thi chỉ dẫn ngôn ngữ tự nhiên cũng như giám sát quản lý rủi ro và thanh lý, nhằm nâng cao hiệu quả, giảm thiểu rào cản và tăng cường kiểm soát rủi ro.
- An ninh là thách thức cốt lõi, ngành công nghiệp sử dụng MPC (tính toán đa bên) hoặc TEE (môi trường thực thi đáng tin cậy) để quản lý khóa riêng tư, đồng thời chồng thêm cơ chế kiểm soát quyền hạn (như Zodiac Roles Modifier của Almanak) để ngăn chặn Agent vượt quyền thao tác.
- Báo cáo năm 2025 của McKinsey cho thấy, việc triển khai AI Agent ở quy mô lớn trong các kịch bản doanh nghiệp phổ thông chưa đến 10%, nhiệt độ câu chuyện trong lĩnh vực DeFAI dẫn trước tiến độ triển khai thực tế, bản chất của đa số dự án vẫn là công cụ tự động hóa chứ không phải Agent tự chủ.
- Xu hướng tương lai bao gồm: AI Agent có nhiều khả năng giành được sự tin tưởng của các tổ chức hơn trong các kịch bản rủi ro thấp như giám sát cảnh báo, cũng như kết hợp với RWA (tài sản thế giới thực) để quản lý danh mục tài sản trên và ngoài chuỗi với quy mô lớn hơn.
Đối với các đội ngũ có khả năng đồng thời làm chủ cả hai chiều Web3 và AI, hiện tại chính là thời điểm cửa sổ để can thiệp – dù là xây dựng hệ thống Agent trên chuỗi đáng tin cậy hơn ở tầng thực thi, hay thông suốt các mắt xích then chốt về dữ liệu, quyền hạn và niềm tin ở tầng cơ sở hạ tầng, vẫn còn những khoảng trống đáng kể cần được lấp đầy.
Trước khi chính thức phân tích, cần làm rõ một khái niệm cốt lõi: DeFAI.
DeFAI là từ viết tắt kết hợp của DeFi (Tài chính phi tập trung) và AI (Trí tuệ nhân tạo), đề cập đến việc đưa AI Agent vào các tình huống tài chính trên chuỗi, giúp chúng có khả năng cảm nhận trạng thái thị trường, tự chủ xây dựng chiến lược và trực tiếp thực thi các thao tác trên chuỗi – từ đó, mà không phụ thuộc vào sự can thiệp thời gian thực của con người, hoàn thành một loạt hành vi tài chính truyền thống cần chuyên gia thực hiện như phân bổ tài sản, quản lý rủi ro, tương tác giao thức.
Nói ngắn gọn, DeFAI không phải là nâng cấp AI hóa đơn giản cho các công cụ DeFi, mà là cố gắng xây dựng một tầng thực thi tài chính có thể vận hành tự chủ trên chuỗi.
Lĩnh vực này nóng lên nhanh chóng từ Q4/2024, đằng sau có ba sự kiện mang tính biểu tượng đáng chú ý, chúng lần lượt tương ứng với ba cấp độ AI Agent bước vào Web3: phá vỡ vòng kể chuyện, xây dựng cơ sở hạ tầng hóa tài sản, và thực thi năng lực thực tế.
- Sự kiện đầu tiên xảy ra vào tháng 7/2024. Bot Twitter Truth Terminal do nhà phát triển Andy Ayrey xây dựng, sau khi nhận được 50.000 USD BTC tặng từ đồng sáng lập a16z Marc Andreessen, đã nhanh chóng vượt khỏi vòng tròn và gây ra sự lan truyền virus của đồng GOAT. Đây là lần đầu tiên AI Agent với tư cách là người tham gia kinh tế trên chuỗi thực sự bước vào tầm mắt công chúng.
- Sự kiện thứ hai xảy ra vào tháng 10 cùng năm. Virtuals Protocol bùng nổ trên mạng Base, token hóa chính bản thân AI Agent, vốn hóa hệ sinh thái cao nhất vượt 3,5 tỷ USD, trở thành đại diện tiêu biểu cho giai đoạn xây dựng cơ sở hạ tầng hóa tài sản của lĩnh vực DeFAI.
- Sự kiện thứ ba, là các dự án như Giza, HeyAnon, Almanak lần lượt triển khai thực tế ở tầng thực thi trên chuỗi, thúc đẩy ngành từ giai đoạn dẫn dắt bởi câu chuyện chuyển sang giai đoạn sản phẩm hóa – AI Agent bắt đầu thực sự "ra tay" thực thi các thao tác trên chuỗi, không chỉ dừng lại ở tầng tương tác thông tin.
Xét về quy mô thị trường toàn cầu, nhiều tổ chức nghiên cứu có kỳ vọng tăng trưởng rất nhất quán đối với lĩnh vực AI Agent:
Biểu đồ 1: So sánh dự báo quy mô thị trường AI Agent toàn cầu
Nguồn dữ liệu: MarketsandMarkets (2025), Grand View Research (2025), BCC Research (01/2026)
Tuy nhiên, vẫn tồn tại khoảng cách đáng kể giữa sức nóng vốn và triển khai thực tế ngành. Theo báo cáo "The State of AI in 2025" do McKinsey công bố tháng 11/2025 (dựa trên 1993 người được hỏi từ 105 quốc gia), mặc dù 88% tổ chức đã sử dụng AI trong ít nhất một chức năng nghiệp vụ, nhưng gần hai phần ba vẫn dừng ở giai đoạn thử nghiệm hoặc thí điểm. Cụ thể trong lĩnh vực AI Agent: 62% tổ chức bắt đầu thử nghiệm, 23% thúc đẩy mở rộng quy mô trong ít nhất một chức năng, nhưng tỷ lệ triển khai quy mô hóa trong bất kỳ chức năng đơn lẻ nào đều dưới 10%.
Dữ liệu này nhắc nhở chúng ta: sức nóng câu chuyện của lĩnh vực DeFAI, hiện vẫn dẫn trước tiến độ triển khai thực tế. Hiểu được khoảng cách này là tiền đề để đánh giá khách quan giá trị của lĩnh vực này.
Nền tảng kỹ thuật của DeFAI: AI Agent tương tác với thế giới trên chuỗi như thế nào
Để hiểu DeFAI vận hành ra sao, trước tiên cần trả lời một câu hỏi then chốt: AI can thiệp vào các thao tác tài chính trên chuỗi thông qua cơ chế nào?
Đơn vị thực thi cốt lõi của hệ thống DeFAI là AI Agent được xây dựng dựa trên mô hình ngôn ngữ lớn. Theo tổng quan học thuật của Wang et al. (2023), năng lực cốt lõi của nó có thể quy về ba tầng kiến trúc, và mỗi tầng trong bối cảnh trên chuỗi đều có chức năng cụ thể tương ứng:
- Tầng lập kế hoạch, chịu trách nhiệm phân rã mục tiêu và tối ưu hóa đường đi, tương ứng với việc tạo chiến lược và đánh giá rủi ro trong bối cảnh trên chuỗi;
- Tầng bộ nhớ, thông qua lưu trữ bên ngoài như cơ sở dữ liệu vector để tích lũy thông tin xuyên chu kỳ, chứa dữ liệu thị trường lịch sử và trạng thái giao thức;
- Tầng công cụ, mở rộng khả năng của mô hình, cho phép nó gọi các hệ thống bên ngoài như giao thức DeFi, oracle giá và cầu nối đa chuỗi.
Nhưng có một điểm cần làm rõ ở đây: bản thân mô hình AI không thể trực tiếp tương tác với blockchain. Hầu như tất cả hệ thống DeFAI hiện tại đều áp dụng kiến trúc tách biệt suy luận ngoài chuỗi và thực thi trên chuỗi – AI Agent hoàn thành tính toán chiến lược ngoài chuỗi, sau đó chuyển đổi kết quả thành tín hiệu giao dịch trên chuỗi, do mô-đun thực thi thay mặt gửi lên. Thiết kế kiến trúc này vừa là lựa chọn thực tế trong điều kiện kỹ thuật hiện tại, cũng từ đó dẫn đến hàng loạt vấn đề an ninh như ủy quyền khóa riêng tư, quản lý quyền hạn.
Bản chất AI Agent là hệ thống ra quyết định tự chủ dựa trên mô hình ngôn ngữ lớn, thông qua phân rã nhiệm vụ, quản lý bộ nhớ và gọi công cụ để thực hiện vòng lặp khép kín, và hiện tại tương tác giữa AI Agent với đầu tài sản trên chuỗi cũng đã có hình thái ban đầu.
Biểu đồ 2: Ba tầng kiến trúc của AI Agent
Sự tiến hóa của DeFAI: Từ tương tác thông tin đến vòng lặp thực thi khép kín
Sau khi xác định rõ nền tảng kỹ thuật của DeFAI, một câu hỏi tự nhiên nảy sinh: hệ thống này đã từng bước phát triển đến ngày nay như thế nào?
Theo nghiên cứu của The Block, sự tiến hóa của DeFAI không phải một sớm một chiều, mà trải qua hai giai đoạn khác nhau – từ Agent tương tác chủ yếu xử lý thông tin thời kỳ đầu, đến hệ thống thực thi thực sự can thiệp vào thao tác trên chuỗi ngày nay.
Hai loại này có sự khác biệt bản chất về định vị mục tiêu, phương tiện kỹ thuật và cấp độ rủi ro.
Biểu đồ 3: So sánh hai làn sóng tiến hóa của DeFAI
Mạch tiến hóa hai giai đoạn có thể hiểu như sau:
Làn sóng thứ nhất là Agent tương tác, trọng tâm nằm ở xây dựng khung tác nhân thông minh có thể đối thoại, phân tích. Các dự án tiêu biểu bao gồm khung Eliza của ElizaOS (nguyên là ai16z), G.A.M.E. của Virtuals, v.v. Bản chất giai đoạn này vẫn là công cụ thông tin – Agent có thể đọc, nói, phân tích, nhưng ranh giới chức năng dừng ở tầng thông tin, chưa chạm đến bất kỳ thao tác thực thi tài sản nào.
Làn sóng thứ hai là DeFAI Agent thực thi, mới thực sự bước vào vòng lặp ra quyết định thực thi. Các dự án tiêu biểu bao gồm HeyAnon, Wayfinder, Giza (ARMA Agent) và Almanak, v.v. Đặc điểm chung của loại hệ thống này là: AI chạy ngoài chuỗi, xuất tín hiệu chiến lược có cấu trúc, và hoàn thành giao dịch thông qua mô-đun thực thi trên chuỗi – nó không thay thế các giao thức DeFi hiện có, mà giới thiệu một lớp cơ chế ra quyết định AI lên trên chúng, biến toàn bộ chuỗi thao tác từ "con người ra lệnh" thành "Agent tự chủ thực thi".
Sự khác biệt bản chất giữa hai làn sóng tiến hóa không nằm ở độ phức tạp kỹ thuật, mà ở việc có thực sự chạm vào tài sản hay không. Điều này cũng quyết định thách thức mà hệ thống làn sóng thứ hai phải đối mặt về cơ chế tin cậy, thiết kế quyền hạn và kiến trúc an ninh, phức tạp hơn nhiều so với làn sóng thứ nhất – đây chính là nội dung sẽ được thảo luận trọng tâm ở chương tiếp theo.
Bức tranh triển khai thực tế của DeFAI: Bốn kịch bản ứng dụng chủ lưu
Từ kiến trúc kỹ thuật đến lộ trình tiến hóa, "có thể làm gì" của DeFAI đã dần rõ ràng. Vậy ở cấp độ sản phẩm thực tế, nó đang giải quyết những vấn đề thực tế nào?
Nhìn tổng thể, việc khám phá ứng dụng DeFAI hiện tại đã hình thành bố cục triển khai tương đối trưởng thành xoay quanh bốn hướng cốt lõi, lần lượt tương ứng với bốn điểm đau cốt lõi trong thao tác trên chuỗi: "hiệu quả lợi nhuận, thực thi chiến lược, ngưỡng tương tác và kiểm soát rủi ro".
Tối ưu hóa lợi nhuận: Điều chỉnh vị thế tự động xuyên giao thức
Tối ưu hóa lợi nhuận là kịch bản ứng dụng DeFAI triển khai thực tế trưởng thành nhất hiện nay. Logic cốt lõi của nó là: liên tục quét lợi nhuận hàng năm từ tiền gửi của các giao thức DeFi chủ lưu như Aave, Compound, Fluid, kết hợp tham số rủi ro được thiết lập trước để đánh giá có cần điều chỉnh vị thế hay không, và thực hiện phân tích chi phí giao dịch trước mỗi thao tác – chỉ khi lợi nhuận tăng có thể bù đắp toàn bộ phí gas và giao dịch,
