2026 年，加密產業最受矚目的敘事之一，便是人工智慧與去中心化金融的深度融合。過去一年，AI Agent 已從概念驗證走向產品落地，在鏈上研究、交易執行與投資組合管理等領域，承擔起過去需由用戶手動完成的工作。DeFAI（DeFi + AI）不再只是抽象的技術願景，而是正實質重塑用戶與鏈上金融互動方式的現實力量。
在這一進程中，鏈上資產管理工具的升級尤為關鍵。傳統 DeFi 用戶往往需在錢包、去中心化交易所、數據平台、收益協議及跨鏈工具間頻繁切換，一次完整的鏈上投資伴隨高昂的學習與操作成本。當資產分散於多條區塊鏈、眾多協議時，手動管理投資組合的效率瓶頸愈發明顯。
AI 的介入正改變這一格局。從自動策略執行到智慧風險管理，再到數據驅動的資產配置，AI Agent 正將鏈上資產管理從「人工操作」推向「自主執行」。本文將從這三個面向出發，結合 Velvet 等 DeFAI 平台的實際應用，系統分析 AI 與 DeFi 融合如何升級投資體驗，並探討這一趨勢面臨的現實挑戰。
AI Agent 與 DeFi 融合：從概念到基礎設施
要理解 AI 如何升級鏈上資產管理，首先需釐清 DeFAI 的技術基礎。DeFAI 的核心在於將 AI Agent 引入鏈上金融場景，使其具備感知市場狀態、自主制定策略並直接執行鏈上操作的能力。與傳統交易機器人不同，AI Agent 並非依賴固定規則運行，而是能根據市場變化動態調整策略。
2026 年，多家研究機構與創投單位將今年定義為「代理經濟」元年。AI Agent 不再僅是聊天機器人或程式輔助工具，而是正成為獨立的經濟參與者，在鏈上自主執行交易、優化收益、管理資產。根據 DWF Ventures 報告，自動化與 AI Agent 活動目前約占所有鏈上活動的 19%，自 2025 年以來已啟動超過 17,000 個 AI Agent。
Velvet 是此趨勢中的代表性項目。作為一個 DeFAI 基礎設施平台，Velvet 透過 AI Agent、意圖驅動執行與鏈上資產管理工具，簡化用戶參與複雜鏈上交易與投資組合管理的流程。平台已支援 BNB Chain、Ethereum、Base、Solana 及 Sonic 等多條主流公鏈，並推出多代理 AI 副駕駛系統，用戶可透過自然語言完成項目研究、資產分析、交易執行及投資組合管理。官方數據顯示，平台累計已有超過 10 萬名用戶，並創建超過 10,000 個策略金庫。
VELVET 代幣的市場表現亦反映出市場對 DeFAI 賽道的關注。截至 2026 年 7 月 15 日，根據 Gate 行情數據顯示，VELVET 價格為 0.56570 美元，市值達 1.40 億美元，排名第 233 位。過去 24 小時價格變動為 -6.68%，但近 7 天漲幅達 51.52%，近 30 天漲幅為 74.58%，過去一年漲幅高達 965.38%。其歷史最高價為 2.15464 美元，歷史最低價為 0.04330 美元。這些數據顯示，VELVET 作為 DeFAI 賽道的代表性資產，經歷了顯著的價格發現過程，市場對其技術敘事與產品落地給予高度關注。
自動策略執行：從意圖到鏈上操作的無縫轉化
鏈上資產管理的第一個核心升級面向，是策略執行的自動化。傳統 DeFi 交易要求用戶明確指定交易路徑與操作步驟——選擇交易對、決定路由方式、確認手續費與滑點參數。當策略涉及多個協議與跨鏈操作時，執行複雜度呈指數級上升。
意圖驅動執行模型正改變這一現狀。以 Velvet 為例，用戶僅需表達最終目標，例如「將資產轉換為某種代幣」或「構建特定資產配置組合」，系統便會自動尋找最優執行路徑。具體流程包括：用戶提交意圖、AI Agent 解析需求並生成可執行的鏈上操作方案、Solver 網路分析不同流動性來源尋找最佳執行方式，最終透過聚合器與智慧路由系統完成交易執行。
此模式的核心價值在於將用戶的「操作負擔」轉化為系統的「運算負擔」。用戶無需深入理解複雜的底層交易邏輯，也不用在不同協議間手動切換——AI Agent 承擔了路徑發現、協議選擇與執行優化的全部工作。
在多代理架構層面，Velvet 的 Unicorn AI Framework 展現了更精細的分工模式。該框架包含多種不同角色的 Agent：Research Agent 負責分析市場數據與鏈上活動；Trading Agent 根據用戶意圖執行交易策略；Execution Agent 將 AI 產生的決策轉換為實際鏈上交易指令；Coordination Layer 則管理多個 Agent 間的信息交換與任務分配。這種多代理架構讓不同 AI 模組能協同運作，進一步提升執行效率與系統可擴展性。
從更宏觀的角度觀察，自動策略執行正推動 DeFi 從「手動操作」邁向「意圖經濟」。2026 年已有多個項目探索類似路徑——INFINIT 的 Prompt-to-DeFi 機制允許用戶透過自然語言創建、模擬與執行複雜 DeFi 操作；Singularry AI 的自主 Agent 可根據用戶授權自動分析市場、擬定策略並執行鏈上操作。這些實踐共同指向一個趨勢：鏈上策略執行正從「用戶主導」轉向「AI 輔助決策與自動執行」。
智慧風險管理：從被動應對到主動防禦
風險管理的智慧化是鏈上資產管理工具升級的第二個關鍵面向。加密市場全天候運作，價格波動速度遠超傳統金融市場。對一般投資人而言，實時監控持倉風險、識別異常交易與及時應對市場突變幾乎是不可能的任務。
AI 的介入讓風險管理從「被動應對」邁向「主動防禦」。AI Agent 能持續監控鏈上數據、市場價格與資金流動，一旦偵測到異常交易、大額資金移動或清算風險，即可即時發出預警，甚至依據預設策略自動完成避險操作。
在具體產品層面，Velvet 的金庫系統透過智慧合約與份額機制實現結構化風險管理。用戶將資產存入金庫後，系統根據當前淨值計算相應權益並發放代表份額的代幣。資產管理者可依既定策略調整投資組合結構，整個過程所有資產變動均於鏈上完成，可驗證且可追蹤。這種透明性本身即為風險管理的基礎——用戶可隨時查閱持倉與策略配置，避免傳統基金中資訊不對稱造成的風險。
然而，AI 驅動的風險管理亦面臨新挑戰。DWF Ventures 報告指出，隨著 AI Agent 被大規模採用，存在多項關於信任與執行的風險，包括女巫攻擊、策略擁擠與隱私權衡。2026 年 6 月下旬的一起安全事件尤為值得關注——一個 AI Agent 在 12 分鐘內執行上百筆「合法」交易，捲走約 280 萬美元。事故原因並非私鑰外洩，而是用戶簽署了包含寬泛委託的授權。
此案例揭示了 AI 驅動風險管理的一個核心悖論：AI 可協助用戶管理風險，但 AI 本身亦可能成為風險來源。因此，目前業界主流做法是採用「人機協作」模式。例如，MetaMask 的 Agent Wallet 設計了 Guard Mode（預設模式），交易執行前需經用戶明確批准，風險交易則觸發兩步驗證。這種設計在維持 AI 執行效率同時，為關鍵決策保留了人類監督的環節。
從數據來看，2026 年以來 DeFi 領域已發生 121 起駭客攻擊，累計損失約 9.42 億美元，其中僅第二季就爆發 85 起事件，損失達 7.75 億美元。這些數據顯示，風險管理的智慧化不是選項，而是鏈上資產管理規模擴張後的必然需求。AI 在風險管理中的應用，本質上是以運算能力對抗市場複雜性與安全威脅的指數級成長。
數據驅動配置：從經驗判斷到演算法決策
鏈上資產管理的第三個升級面向，是投資組合配置從經驗驅動轉向數據驅動。DeFi 生態的快速擴張帶來大量鏈上數據——每筆交易、借貸紀錄、流動性變化與資產流向均公開透明，形成大量可驗證的鏈上資料。然而，數據豐富並不等同於決策優化——真正稀缺的早已不是資訊，而是如何快速完成資訊篩選與投資決策。
AI 在數據驅動配置中的核心價值，在於將原始鏈上數據轉化為可執行的智慧資訊。透過分析市場行情、鏈上交易紀錄、總鎖定價值變化與資金流向，AI 能自動構建投資組合，並根據市場變化持續優化不同 DeFi 協議間的資金配置。
Velvet 的金庫系統即為數據驅動配置的典型實踐。金庫將多種資產整合至同一鏈上投資組合中，透過統一管理實現資產配置與策略執行。與傳統 DeFi 用戶需分別管理錢包內不同資產並自行完成買賣、調倉不同，金庫機制將這些資產集中於統一結構，使管理流程更有效率。用戶無需單獨追蹤每項資產變化，而是透過持有金庫份額參與整體投資策略。
在更廣泛的市場層面，數據驅動配置正改變 DeFi 的資金流動邏輯。OKX Ventures 在 2026 年投資展望中指出，交易主體將從人類轉為 AI，DeFi 協議將成為 AI 調用的「金融應用程式介面」，資金將如同擁有智慧般主動尋找全球最優收益。這意味著資產配置不再依賴個人資訊獲取能力與判斷力，而是由 AI 系統根據即時數據持續優化。
DWF Ventures 的報告亦提供量化佐證：在收益優化等狹窄、定義明確的應用場景中，AI Agent 已展現優於人類與傳統機器人的表現。例如，Giza Tech 的 ARMA 應用吸引超過 1,900 萬美元管理資產，並產生超過 40 億美元的 AI Agent 交易量，為 USDC 創造超過 9.75% 年化收益率。交易量與管理資產總額的高比率顯示，AI Agent 頻繁重新平衡資本，從而能實現更高的收益捕捉。
數據驅動配置的另一重要方向是自然語言互動。Velvet 的多代理 AI 副駕駛允許用戶透過自然語言完成項目研究、資產分析與投資組合管理。Kraken 於 2026 年 7 月宣布其行動應用將全面改版，內建 AI 投資助手，用戶可用白話文設定財務目標，AI 系統自動推薦交易策略。這種互動模式大幅降低數據驅動配置的使用門檻，讓一般用戶也能享受演算法決策帶來的效率提升。
挑戰與展望
儘管 AI 與 DeFi 的融合展現巨大潛力，這一賽道仍處於早期發展階段，距離大規模應用尚有不少挑戰。
首先是數據品質與模型可靠性問題。鏈上市場變化快、協議更新頻繁，若 AI 無法即時獲取最新資訊，或對複雜策略理解不足，便可能影響分析品質與執行結果。對於涉及真實資產的交易而言，用戶更關心模型是否可靠，而非僅僅是回應是否流暢。
其次是安全與信任問題。如前文所述，AI Agent 本身可能成為新的攻擊向量。ERC-8004 於 2026 年 1 月上線，成為首個鏈上註冊表，使自主 Agent 能夠彼此發現、建立可驗證聲譽並安全協作。這類標準化基礎設施的完善，將是 AI Agent 大規模應用於資產管理的前提。
第三是競爭格局的演變。當愈來愈多平台都具備 AI 能力時，生態規模、網路效應與用戶留存能力，才更可能形成長期競爭壁壘。DeFAI 的競爭優勢將不再僅是 AI 功能本身，而是誰能串連更多公鏈、更多協議與更多開發者。
結語
AI 與 DeFi 的融合，正將鏈上資產管理從一項需專業知識與手動操作的任務，轉化為可由智慧系統輔助甚至自主執行的全新體驗。自動策略執行降低操作門檻，智慧風險管理提升資金安全，數據驅動配置優化投資效率——三大升級面向共同指向更高效、更普及的鏈上金融未來。
Velvet 等 DeFAI 平台的技術實踐顯示，AI Agent 從「回答問題」到「協助執行」的演進已然展開。儘管安全、信任與標準化等挑戰仍待解決，但 2026 年鏈上資產管理工具的發展方向已趨明確：更少手動操作、更多智慧決策、更低參與門檻與更高資金效率。對投資人而言，理解並善用這些工具，或許是在日益複雜的加密生態中維持競爭力的關鍵。
FAQ
問：什麼是 DeFAI？它與傳統 DeFi 有何不同？
DeFAI 是 DeFi 與 AI 的結合，指將 AI Agent 引入鏈上金融場景，使其具備感知市場、制定策略並執行鏈上操作的能力。與傳統 DeFi 需用戶手動完成所有操作不同，DeFAI 透過 AI 自動完成研究、交易與資產管理，大幅降低使用門檻。
問：Velvet 的意圖驅動交易如何運作？
用戶只需表達最終目標（如「買入資產」或「調整投資組合」），系統自動解析意圖、尋找最優執行路徑並完成交易。與傳統 DeFi 需用戶指定交易路徑不同，意圖驅動模式將複雜操作轉化為簡單的目標表達。
問：AI Agent 在鏈上資產管理中具體扮演哪些角色？
AI Agent 可擔任研究分析（分析市場數據與鏈上活動）、交易執行（依意圖執行策略）、執行轉化（將決策轉為鏈上指令）等多重角色。多代理架構讓不同模組協同運作，提升執行效率。
問：AI 驅動的鏈上資產管理存在哪些風險？
主要風險包括：AI 模型數據品質不足導致決策偏差、AI Agent 本身可能成為攻擊向量（如 2026 年 6 月發生的 AI Agent 捲款事件）、以及策略擁擠與隱私權衡等問題。目前業界普遍採用「人機協作」模式進行風險控管。
問：Velvet（VELVET）目前的市場表現如何？
截至 2026 年 7 月 15 日，VELVET 價格為 0.56570 美元，市值約 1.40 億美元，排名第 233 位。過去 24 小時變動為 -6.68%，近 7 天漲幅 51.52%，近 30 天漲幅 74.58%，過去一年漲幅高達 965.38%。總供應量為 10.00 億枚，市場情緒為中性。
