随着 DeFi 的不断成熟，各类收益策略也愈发复杂，许多普通用户难以有效把握最佳时机。而全天候运行的 AI 系统，天然具备在响应速度与处理能力上的优势。因此，一批新兴的 AI 驱动协议开始涌现，意在通过自主、适应性强、基于用户意图的方式来实现收益最大化。例如 GIZA 推出的 ARMA 系统，允许超过十万个智能代理根据市场环境自主管理资金，用户只需简单存入资金，便可享受包括 Morpho 年化 6.68% 和 GIZA 代币激励在内的复合收益，总年化收益可达 15%。Yield Seeker 则主打一键启动的 AutoSeek 模式，可在多个 DeFi 协议之间自动调度资金，并公开代理的思维链，方便用户了解策略背后的推理逻辑。另一款名为 Wayfinder 的协议提供了自然语言交互式界面，用户通过输入提示词即可得到推荐策略，并在确认前模拟执行路径，实现「人类审查 + AI 执行」的协同方式。这些协议不仅降低了使用门槛，还展示出 DeFi 自动化的未来方向。 在这类新兴的 DeFi + AI 协议中，用户体验成为了设计重点。GIZA 和 Yield Seeker 都构建了非常直观的仪表盘系统，使得用户能够清楚了解当前投资分布、预期收益及历史执行情况。尤其是 Yield Seeker 所引入的 Chain of Thought（思维链）机制，记录了代理在策略执行中的决策逻辑与调整依据，既增强了系统透明度，也对希望深入学习 DeFi 策略的用户提供了教育价值。此外，大多数协议也引入排行榜机制，鼓励早期用户使用，并根据其产生的实际收益给予额外激励积分。Wayfinder 进一步将自然语言交互作为主要入口，为用户提供提示词驱动的收益模拟功能，使用者在不离开一个终端的前提下，即可完成策略规划与交易执行。对于更专业用户，HeyAnon 的 HUD（抬头显示器）也在测试阶段，通过行为分析与行情预测辅助策略制定。可以看出，这一波协议从视觉交互、教育辅助到策略透明度方面都进行了深度创新，为未来 DeFi 用户界面的重构树立了样本。 尽管 AI 驱动的 DeFi 协议在使用体验和收益优化上带来了显著提升，但它们也引入了若干尚未充分解决的风险。首先是低流动性问题：部分协议尝试在长尾资产或冷门链上寻找更高收益，但这往往伴随较高的滑点、失败交易或非永久性损失，尤其在复杂代币对之间更为明显。其次是社会工程攻击风险：随着越来越多资金由自动代理管理，攻击者可能通过伪装或诱导的方式影响代理逻辑，绕过用户自身的防护措施。第三类风险来自底层协议的不确定性，即便代理能根据历史数据优化收益路径，也难以判断某些合约是否存在未审计漏洞或治理风险。最后，AI 模型的黑箱问题依然存在。如果用户无法看懂代理背后的决策逻辑，就很难对其做出信任判断，尤其在市场波动剧烈或遇到极端行情时。因此，要推动这类协议大规模落地，仍需持续增强决策透明度、风险提示机制，以及对接更可靠的底层协议资源。【原文为英文】\n原文链接