ETHTaipei x TEM #14
2025/03/19：All about DeFi Agents Meetup
本月 Meetup 由 Morpho 長官
帶來 Defi Agent 的介紹，從基礎的 Al Agent 到最近火紅的 AI 工具和開發框架，以及從錢包與 DApp 角度開發 Agent 的不同。Summary by Anton
AI Agent 可以算是今年科技圈領跑的 Buzzword，對於它是不是泡沫的討論也不只限於 Crypto 或是 DeFi 的範疇。這次分享主要是希望大家能夠從基礎出發，去理解所謂的 AI Agent 到底為何物，並且一起思考這些新技術究竟對於 DeFi 會有怎麼樣的影響。
要理解 AI Agent 到底可以做到什麼，可以從如何打造 AI Agent 開始：現有市面上開發 AI Agent 的框架有很多，在 Web2 最大的是 Langchain ，而 Web3 世界則是以 Eliza 最為有名（甚至可能比 Langchain 還要有名）。
而過去幾個月中，最被大家推崇的 Agent 做法，就是一個所謂 ReAct (Reasoning & Action) 的模型：把任務交給一個 LLM，讓它從如何拆解任務出發，不斷地使用不同的「工具」達到目的。因此各大框架都是以這個核心邏輯在整合不同的「工具」：例如 Langchain 有非常多關於搜尋的工具，Agent 的開發者可以輕鬆安裝這些工具，讓自己開發的 Agent 的工具箱多出「搜尋」的功能。
Coinbase 就釋出了自己的一套「工具包裝層」 Agent Kit：讓大家很容易把 EVM 的交易 function，打包成 Langchain 的工具，必也有在支援轉為其他的框架。
這些工具在 Eliza 中被稱為插件 (Plugins)，由於 Eliza 更加 crypto-focus 的屬性，有更多的專案都已經把自己的「合約」或是 API 整合到 Eliza 中，所以現在大家都可以輕鬆的用 Eliza 去部署一個個性化的 Agent，並且選希望他有哪些工具，他就可以幫大家去做些有的沒的交易了。
如果對於如何做一個比較複雜的 Agent 有興趣的話，推薦看這篇 Anthropic 寫的文章：Building Effective Agents。其中有許多有趣的 Pattern，但基本上就是透過多個 LLM 的交互互動，來產生更好的結果：例如讓一個 LLM 當寫手負責寫文章、一個 LLM 當編輯，負責糾錯並給 Feedback，不斷來回直到編輯滿意為止。現在市面上大部分的 Agent 軟體，如 Cursor, 就是用這些東西組合成的。
Agent x DeFi
我認為 DeFi 世界有許多 Agent 的使用場景，尤其是在資產管理方面：因為 LLM 善於做一些以前難以被程式化，需要人為，但不用到高度專業的事情，例如判斷是不是有哪個協議被 hack 了。這通常只要是剛好在滑 twitter 的一般人，都能相對快速且準確的判斷，一班人就算不是專業審計員，只要看到兩三個人這麼說，又加上協議某個數字出現異常，就可以做出八九不離十的判斷了。
如果「Agent」能夠介入決策流程，幫我們做一些財務管上的「聰明自動化」，可以去掉很多中間層，也可以使大家的「策略」更加個人化。
因此我相當看好 AI 與 DeFi 的結合，也認為未來 DeFi 會越來越走向客製化、而不是在由 Vault 這種統籌流動性的方式主導。
完全自主的 Agent
除了這種自動化、資產管理類以外，另外一個很多人在研究的方向就是 Fully Autonomous Agent：即如何讓 Agent 有完全的自主性，基本上一定會提到跟 TEE 相關的議題，讓 Agent 能夠完全自主的擁有一個錢包，並完全掌控自己的行為，不被背後的開發者主導。
我認為這個題目也相當有趣，也認為大部分都是伴隨實驗性質，值得我們密切注意 AI 的極限到底在哪裡：Crypto 就好像一個無監管的沙盒，最新最潮可以做出最奇怪事情的 Agent，都非常有可能先嘗試在 Crypto 的世界做這些事，要搞詐騙也是從 Crypto 開始騙，更厲害才有辦法假冒真人去銀行開戶，然後去 Tradfi 騙對吧。
關於未來的 Agent Economy
最想分享最近開發一些 Agent 的感觸
資訊品質的重要：我認為「資訊」還是這些 AI 類產品最重要的一環：如果你有非常好的資訊源，例如高含金量的 newsletter、厲害的搜尋結果，Agent 可以輕鬆的把這些資訊消化並且轉為實際行動。但如果資訊品質不佳，那就真的是吃力不討好了，你的 Agent 所做的事情會看起來一點也不厲害。
Trigger 的重要：Agent 是程式碼，再怎麼樣都是一個要被「觸發」才能動作的角色。大家不可能無時無刻都讓 Agent 不斷的消化所有的外界資訊，因為這樣太貴了。所以開發 Agent 會非常仰賴好的 Trigger，例如「某個合約被駭了」或是某個資產風險突然提高了。未來一個好的 Trigger 提供商，會掌握很多 Agent 的命脈。
除此之外，還有很多開放式的問題：
未來各家協議要如何爭奪 Agent 的注意力？這跟 web2 時代的搜尋引擎戰爭 (SEO) 有時麼異同？
未來錢包跟 Agent 的界線在哪裡？一個 General Purpose 的介面是否會翻轉我們現在的錢包 UX？又要如何做一個好用（不用一直簽交易）、但又同時夠安全的 AI Wallet？
註一：Ethereum.org 剛剛熱騰騰的發了一篇 blog 介紹 AI Agent，裡面也有提到不少有趣的專案，推薦給大家～
註二：剛剛吹完 ReAct, Langchain 就發了一部影片介紹 CodeAct：簡單說就是不要自己寫 tool，而是主要都讓 Agent 自己寫 code，要用的產生 tool。最近火紅的 Manus 好像就是靠這套做法。我寫了一個 tweet thread 做了基本介紹，還有試玩了很多功能，感覺前途無量！
如果你在看完這次演講後有更多的問題想問、有其他技術想了解，請大方地告訴我們！
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