隨著去中心化金融生態持續擴張,使用者面臨的鏈上環境也日益複雜。一筆簡單的資產交換,往往涉及多個流動性池、多種協議,以及不同區塊鏈之間的交互。對一般使用者而言,要理解這些底層邏輯並找出最佳執行路徑,並非易事。
作為 DeFAI 基礎設施 的重要一環,Velvet 將 Intent-Based Trading 設為核心產品架構。此機制改變了傳統鏈上交易模式,讓使用者不需深入了解複雜的執行過程,就能完成資產管理與交易操作。
Intent-Based Trading 是一種基於「意圖」而非「指令」的交易模式。傳統 DeFi 交易通常要求使用者明確指定執行步驟,例如選擇交易平台、設定滑點參數、決定交易路徑,以及確認 Gas 成本。而 Intent-Based Trading 更關注的是使用者希望達成的最終結果。
舉例來說,使用者可能希望將 ETH 兌換為穩定幣、重新配置投資組合、取得某種資產的曝險,或執行特定的收益策略。在這種模式下,使用者不需要制定詳細的執行計畫,只需表達目標,系統便會自動尋找達成該目標的最佳方式。

Velvet 的 Intent-Based Trading 架構主要由使用者層、AI Agent 層、Solver 網路以及執行層共同構成。每個模組承擔不同職責,攜手完成從使用者需求到鏈上執行的全流程。
使用者層負責接收使用者的目標,而非具體的交易指令。例如使用者可以直接表達希望建立某種資產組合,或獲得特定市場曝險。系統會將這些需求轉換為標準化的交易意圖。
AI Agent 層負責理解使用者需求,並將自然語言或簡單的操作請求,轉化為可執行的鏈上任務。AI Agent 同時會結合市場數據、資產狀態與流動性情況,對潛在的執行方案進行分析。
Solver 網路則負責尋找最佳執行路徑。多個 Solver 會同時評估不同協議與流動性來源,比較價格、交易成本以及執行效率,並提出具競爭力的解決方案。
執行層負責將最終方案提交至區塊鏈完成交易,並將結果回傳給使用者。整個過程在背景自動完成,使用者無需參與複雜的技術細節。

當使用者在 Velvet 中提交交易目標後,系統首先會生成標準化的交易意圖。舉例來說,使用者希望將一部分穩定幣轉換為 AI 主題資產組合,系統會識別此一目標,而不要求使用者指定具體要購買哪些資產。
隨後,AI Agent 會對使用者需求進行解析,並結合資產規模、市場環境與潛在風險參數,生成初步的執行計畫。系統會分析使用者的目標與當前市場狀況之間的關聯,以找出最適合的執行策略。
完成分析後,該意圖會被廣播至 Solver 網路。多個 Solver 會同時嘗試尋找最優執行路徑,並對流動性來源、交易成本以及預期滑點進行評估。
經過驗證後,最佳方案便進入鏈上執行階段。當交易完成,結果會回傳至使用者介面,同時更新相關資產狀態與投資組合配置。對使用者而言,整個流程僅是簡單的目標輸入,而底層執行則由系統自動完成。
Solver 可理解為 Velvet 生態中的智慧執行引擎,其核心職責是在眾多可能方案中,找出最符合使用者目標的執行路徑。
為達成此目標,Solver 會同時分析多個維度的資訊。首先,系統會評估不同流動性池的深度,因為流動性越充足,交易產生的價格衝擊通常越小。
其次,Solver 會比較不同路徑可能產生的滑點成本,以提高成交價格的穩定性。當交易涉及多條鏈或多個協議時,系統還會計算 Gas 成本,以及跨鏈橋接所需的時間與費用。
執行成功率也是重要的參考因素。相較於理論價格更優但穩定性較差的方案,Solver 往往更傾向於選擇能夠穩定完成交易的路徑。因此,最佳執行路徑並非單純價格最低的方案,而是綜合成本、效率與成功率後的最優結果。
Velvet 並非依賴單一流動性來源,而是透過聚合機制連接多個 DeFi 協議與交易市場。系統能同時訪問去中心化交易所、自動做市商池、交易聚合器,以及跨鏈流動性網路,從而擴大可用流動性的覆蓋範圍。
這種聚合模式讓 Velvet 能夠在更廣泛的市場環境中尋找交易機會。對一般交易來說,系統能自動選擇在價格和成本上更具優勢的執行路徑。
在大額交易場景下,Velvet 還能透過拆分交易路徑或調用多個流動性來源,來降低價格衝擊,從而提高整體執行效率。這種能力是 Intent-Based Trading 實現自動優化的重要基礎。
MEV (Maximal Extractable Value) 是鏈上交易環境中的常見問題。攻擊者可能利用交易排序優勢,實施搶跑交易、三明治攻擊或其他形式的價值提取行為。
Velvet 的 Intent-Based Trading 在設計上引入了一系列機制,以降低相關風險。由於使用者提交的是最終目標,而非完整執行路徑,外部觀察者較難提前預測交易細節,從而減少被針對的可能性。
多個 Solver 之間的競爭機制,也能降低單一參與者控制執行流程的風險。與此同時,系統會優先選擇安全性和穩定性更高的流動性來源,並透過路徑優化降低交易暴露程度。
雖然 Intent-Based Trading 無法完全消除 MEV,但能夠在一定程度上緩解相關攻擊帶來的影響,改善使用者的執行體驗。
| 比較維度 | Intent-Based Trading | 傳統 Swap |
|---|---|---|
| 使用者輸入方式 | 表達最終目標 | 指定具體操作 |
| 路徑規劃 | 系統自動完成 | 使用者自行完成 |
| 流動性搜尋 | 自動聚合 | 使用者手動選擇 |
| AI 支援 | 支援 AI Agent | 通常不支援 |
| 多協議協調 | 自動完成 | 使用者獨立操作 |
| 使用門檻 | 相對較低 | 相對較高 |
| 執行效率 | 較高 | 依賴使用者經驗 |
兩種模式代表了不同階段的 DeFi 使用者體驗。傳統 Swap 更強調使用者對執行過程的控制,而 Intent-Based Trading 則更強調自動化與智慧化執行。
Velvet 的 Intent-Based Trading 透過 AI Agent、Solver 網路與流動性聚合技術,將傳統需要使用者手動完成的複雜鏈上交易,轉化為簡單的目標表達。使用者只需描述希望實現的結果,系統便會自動尋找最佳執行路徑並完成交易。作為 DeFAI 生態的重要組成部分,這種意圖驅動模式正推動去中心化金融從手動操作邁向智慧執行,並為未來 AI Agent 驅動的金融服務奠定基礎。
Intent-Based Trading 要求使用者表達最終目標,而傳統交易則需要使用者自行指定具體的執行步驟與交易路徑。系統負責完成路徑規劃與執行過程,從而降低使用者的操作複雜度。
Velvet 使用 AI Agent 解析使用者需求並生成執行計畫,但最終交易仍透過鏈上基礎設施與 Solver 網路完成。AI 主要負責理解意圖與優化執行流程。
Solver 是 Velvet 中的執行優化模組,負責尋找實現使用者目標的最佳路徑。系統會綜合比較價格、流動性、Gas 成本、滑點與執行成功率等因素。
Intent-Based Trading 的設計目標之一就是簡化跨鏈操作,因此它能夠與跨鏈流動性網路和橋接基礎設施協同運作,減少使用者手動處理跨鏈流程的需求。
Intent-Based Trading 無法徹底消除 MEV,但透過隱藏執行路徑、引入 Solver 競爭機制,以及優化交易執行方式,可以降低部分 MEV 攻擊帶來的影響。





