KI-Agenten analysieren DeFi-Protokollrisiken, TVL und echte Ertragsraten
DeFi bewegt sich schnell: Liquidität rotiert, Anreize ändern sich, und Risiken können unsichtbar über Smart Contracts, Oracles, Brücken und Governance kumulieren. Genau deshalb analysieren KI-Agenten DeFi-Protokollrisiken, TVL und echte Ertragsraten am besten, wenn sie als Systeme aufgebaut sind, nicht als Einzelmodelle—Systeme, die Beweise sammeln, Annahmen testen und eine Entscheidungshistorie aufbewahren. In diesem forschungsorientierten Leitfaden lernen Sie ein praktisches, schrittweises Framework kennen, um einen agentischen Workflow zum Überwachen von Protokollen, Erklären von Risiken und Trennen von nachhaltigem Ertrag von emissionsgetriebenem Rauschen aufzubauen. Wir werden auch SimianX AI als Beispiel dafür anführen, wie man eine Multi-Agenten-Analyse in prüfbare, wiederholbare Forschungsloops strukturiert, die Sie über verschiedene Protokolle hinweg wiederverwenden können.
Warum DeFi-Analyse Agenten braucht (nicht nur Dashboards)
Dashboards sind großartig darin, Zahlen zu zeigen. Aber die Analyse von DeFi-Risiken erfordert das Verständnis von Mechanismen:
Ein moderner KI-Agenten-Workflow geht damit um, indem er das Problem in spezialisierte Rollen aufteilt: Ein Agent sammelt und validiert Daten, ein anderer erklärt das Protokolldesign, ein weiterer bewertet Risiken, und ein weiterer prüft, ob der „Ertrag“ tatsächlich nachhaltig ist.
Kernidee: In DeFi ist die Geschichte nicht das Diagramm. Die Geschichte ist die Kette von Ursachen hinter dem Diagramm.
Kernkonzepte: DeFi-Protokollrisiko, TVL und „echter“ Ertrag
Bevor Sie das Agentensystem aufbauen, definieren Sie die Objekte, die Sie messen:
1) Protokollrisiko (was kann brechen, wie und wie wahrscheinlich)
Das Risiko von DeFi-Protokollen ist vielschichtig. Es umfasst Schwachstellen in Smart Contracts, Oracle-Angriffe, Liquiditätsschocks, Governance-Fehler, Brücken-Kontagion und operationale Zentralisierung (Admin-Schlüssel, Upgrade-Kontrollen, Multisig-Unterzeichner).
2) TVL (Total Value Locked)
TVL wird häufig als Momentaufnahme verwendet, um anzuzeigen, wie viel Wert Benutzer in die Verträge eines Protokolls eingezahlt haben. Es ist nützlich – kann jedoch auch durch Anreize, Schleifen oder „klebriges“ Kapital, das tatsächlich fragil ist, manipuliert werden.
3) Tatsächliche Ertragsraten (auch bekannt als realisierte Erträge, echte Erträge)
Protokolle werben oft mit APY, das folgendes kombiniert:
Für eine gründliche Analyse sollten Agenten differenzieren, woher die Erträge kommen und wie empfindlich sie gegenüber Marktregimen, Volumen und Liquidität sind.
Eine Multi-Agenten-Architektur für DeFi-Analyse
Ein zuverlässiger Ansatz ist der Aufbau einer Pipeline aus kooperierenden Agenten, die jeweils einen engen Aufgabenbereich und explizite Ergebnisse haben. Hier ist ein praktischer Plan, den du mit LLM-Agenten + deterministischen On-Chain-Analysen umsetzen kannst:
1. Ingestions-Agent
Sammelt On-Chain-Daten (Ereignisse, Salden, Vertragsaufrufe), Off-Chain-Metadaten (Dokumente, Audits) und Marktdaten (Preise, Volumen). Produziert normalisierte Datensätze mit Zeitstempeln und Herkunft.
2. Protokoll-Mapping-Agent
Liest Dokumente und Verträge und erstellt dann eine strukturierte „Protokollkarte“: Komponenten, Abhängigkeiten (Orakel, Brücken), Upgrade-Fähigkeit, Admin-Rollen, Gebührenpfade und Sicherheiten-Mechanismen.
3. TVL-Analyst-Agent
Berechnet TVL genau, zerlegt ihn (nach Vermögenswert, Chain, Pool), identifiziert Konzentrationsrisiken und erkennt Anomalien (plötzliche Zuflüsse/Abflüsse, Wash-TVL, Schleifen).
4. Yield-Analyst-Agent
Berechnet die realisierte Rendite unter Verwendung von Gebührenerträgen und Zinsflüssen, trennt Emissionen, passt Annahmen zur Verzinsung an und hebt Risiken wie IL (impermanenter Verlust) oder Liquidationsexposition hervor.
5. Risk-Scoring-Agent
Wandelt Beweise in ein erklärbares Risikomodell um (keine Blackbox). Gibt Kategorienwerte, unterstützende Signale und „Was würde meine Meinung ändern“-Trigger aus.
6. Monitoring- & Alert-Agent
Überwacht Governance-Vorschläge, Parameteränderungen, Admin-Aktionen, Oracle-Abweichungen und ungewöhnliche Ströme. Generiert Alerts mit Schweregrad und empfohlenen Maßnahmen.
7. Report-Agent
Erstellt ein menschenlesbares Research-Memo: These, Risiken, TVL-Gesundheit, Nachhaltigkeit der Rendite und offene Fragen.
SimianX AI ist hier ein nützliches Denkmodell: Betrachte Analyse als wiederholbare Forschungsschleife mit klaren Phasen und Audit-Trail, nicht als einmalige Vorhersage. Du kannst denselben Workflow auf DeFi-Protokolle anwenden, zwischen Chains und Kategorien rotierend, während die Ausgaben konsistent bleiben. (Du kannst den Plattform-Ansatz unter SimianX AI erkunden.)
Das Risikorahmenwerk: Was Agenten bewerten sollten und warum
Ein robuster DeFi-Risikowert ist keine einzelne Zahl. Es ist ein Portfolio von Risiken mit separaten Beweisführungen.
Eine praktische Risikotaxonomie (agentenfreundlich)
| Risikokategorie | Was schiefgehen kann | Hochsignale-Indikatoren, die ein Agent überwachen kann |
|---|---|---|
| Smart-Contract-Risiko | Bugs, Exploits, Reentrancy, Authentifizierungsfehler | Upgradebare Proxies, komplexes Privilegiennetz, nicht geprüfte Änderungen, ungewöhnliche Aufrufmuster |
| Oracle-Risiko | Preismanipulation, veraltete Feeds | Feeds mit geringer Liquidität, große Abweichungen zwischen Quellen, schnelle TWAP-Drift, Ausfälle des Oracle-Heartbeat |
| Liquiditätsrisiko | Ausstieg wird teuer/unmöglich | TVL-Konzentration, flache Orderbücher, hohe Slippage, Abhängigkeit von einem einzigen Pool |
| Governance-Risiko | Parameterübernahme, bösartige Vorschläge | Niedrige Wählerbeteiligung, Wal-Konzentration, überstürzte Vorschläge, Muster zur Umgehung von Admins |
| Brücken-/Cross-Chain-Risiko | Ansteckung über Brücken | Hoher Anteil gebrückter TVL, Abhängigkeit von einer einzelnen Brücke, Brücken-Exploit-Historie |
| Wirtschaftliches Designrisiko | Insolvente Mechanismen, reflexive Anreize | Nicht nachhaltige Emissionen, negative Stückkosten, „ponzi-ähnliche“ Belohnungsabhängigkeit |
| Operatives/ Zentralisierungsrisiko | Admin-Schlüsselkompromittierung, Zensur | Einzelnes Multisig, kleine Signierergruppe, undurchsichtiger Upgrade-Prozess, privilegierte Pauser |
Wie Agenten Risiko in eine Bewertung umwandeln (ohne Vorhersage zu spielen)
Ein guter Bewertungsagent macht drei Dinge:
1. Evidenzbasierung: Jede Risikofeststellung verweist auf ein konkretes Signal (Vertragsrollen-Graph, Governance-Historie, Oracle-Design, Liquiditätstiefe, Einnahmequellen).
2. Mechanismus-Logik: Der Agent erklärt, wie der Ausfall passiert.
3. Kontrafaktische Auslöser: Der Agent definiert, welche Daten die Risikobewertung senken würden (z. B. „zwei neue Audits + zeitlich gesperrte Upgrades + Oracle-Redundanz“).
Best Practice: Betrachten Sie Risikobewertungen als erklärbare Klassifikation, nicht als Prophezeiung.
Beispiel: eine einfache, erklärbare Bewertungs-Vorlage
Dann am Ende nur zu einer Gesamtnote übergehen – die Aufschlüsselung sichtbar lassen.
TVL-Analyse: Was KI-Agenten berechnen sollten (über die Überschrift hinaus)
TVL wird oft wie ein Punktestand behandelt. Agenten sollten es wie ein Gesundheitssignal betrachten – mit Kontext.
Schritt 1: TVL in die tatsächlich relevanten Komponenten zerlegen
Ein TVL-Agent sollte ausgeben:
Schritt 2: Qualität des TVL messen, nicht nur die Menge
Hoher TVL kann trotzdem schwach sein, wenn er:
Nützliche abgeleitete Kennzahlen:
Schritt 3: Anomalien mit einem „Erklären-dann-Alarmieren“-Workflow erkennen
Ein Überwachungsagent sollte nicht nur Alarme auslösen. Er sollte eine Mini-Kausal-Erklärung liefern:
Häufige TVL-Warnsignale (Agenten-Checkliste):
Tatsächliche Rendite-Raten: wie Agenten realisierten und realen Ertrag berechnen
„Ertrag“ ist eine der am leichtesten misszuverstehenden Kennzahlen, weil Protokolle werben können mit:
Eine praktische Definition für „tatsächliche Ertragsraten“
Für ein Agentensystem definiere tatsächliche Ertragsrate als:
Gebühren/Zinsen APRAnreiz APRGesamt APRVolatilität / Drawdown / Tail-Risiko HinweiseSchritt-für-Schritt: Ertragszerlegung, die Agenten liefern sollten
1. Verteilungen sammeln
2. Anreize trennen
3. Normalisieren
4. Risiko anpassen
Beispiel-Formeln (einfach, aber nützlich)
fee_apr = (fees_paid_to_lp / average_tvl) * (365 / days)
incentive_apr = (rewards_value / average_tvl) * (365 / days)
total_apr = fee_apr + incentive_apr
(mit Anreizen, die deutlich als nicht nachhaltig gekennzeichnet sind, es sei denn, sie werden anderweitig nachgewiesen)
Ertragsqualitäts-Tabelle (was zu berichten ist)
| Ertragskomponente | Quelle | Nachhaltigkeit | Was kann es brechen |
|---|---|---|---|
| Gebühr APR | Handelsgebühren, Kreditinteresse | Mittel–Hoch (wenn die Nachfrage anhält) | Volumensturz, Nutzungsrückgang, Konkurrenz |
| Umsatzbeteiligung | Verteilung der Protokolleinnahmen | Mittel–Hoch | Änderungen der Governance, Ausschaltung der Gebühr |
| Anreiz APR | Token-Emissionen | Niedrig–Mittel | Preisrückgang der Belohnung, Ende der Emission, Verwässerung |
| „Punkte“ | Off-Chain-Programm | Unsicher | Regeländerungen, Token nicht gestartet |
Der „Real Yield“-Test (Entscheidungsregel des Agents)
Ein Ertragsagent kann einen einfachen, erklärbaren Test implementieren:
Eine strengere Version verwendet Szenarien:
Dann wird der erwartete realisierte APR neu berechnet und die Fragilität markiert.
Alles zusammenbringen: Ein agentenbasierter Arbeitsablauf, den Sie implementieren können
Hier ist ein praktischer Bauplan, dem Sie in Phasen folgen können:
1. Definieren Sie die Entscheidung
2. Kartieren Sie den Protokollmechanismus
3. Erstellen Sie die TVL-Pipeline
4. Erstellen Sie die Ertrags-Pipeline
5. Erstellen Sie den Risikowert
6. Implementieren Sie das Monitoring
7. Erstelle einen Bericht
SimianX KI-Tipp: Halte die Ausgaben über alle Protokolle hinweg konsistent mit einer festen Berichtsvorlage (gleiche Abschnitte, gleiche Bewertungsmaßstäbe, gleiche Alarmgrenzwerte). So verwandelst du Analyse in ein Produkt, nicht in ein einmaliges Notizbuch.
Wie analysieren KI-Agenten DeFi-Protokollrisiken und TVL in der Praxis?
Sie tun dies, indem sie deterministische On-Chain-Messungen (Bilanzen, Flüsse, Einnahmen) mit strukturiertem Denken (Mechanismusabbildung, Abhängigkeitsanalyse und erklärbare Bewertungen) kombinieren. Der Schlüssel ist, Daten sammeln von Interpretation zu trennen: Ein Agent sammelt verifizierte Fakten, ein anderer Agent erklärt, was diese Fakten bedeuten, und ein dritter Agent wandelt sie in eine Risikobewertung mit expliziten Annahmen um. Dies reduziert Halluzinationen und macht die Ergebnisse prüfbar.
Häufige Fehlerquellen (und wie man seine Agenten absichert)
Auch gute Agenten können scheitern. Entwerfe sie defensiv:
Eine einfache Sicherheitsregel: Kein einzelner Agent kann ein Protokoll „genehmigen“. Die Genehmigung erfordert eine Übereinstimmung zwischen (a) Protokoll-Mapper, (b) TVL-Analyst und (c) Risikobewerter—plus einer Mindestnachweisgrenze.
FAQ Zu KI-Agenten, die DeFi-Protokollrisiken, TVL und Real-Yield-Raten analysieren
Was ist der beste Weg, die Qualität von TVL zu messen, nicht nur die Größe von TVL?
Schau dir die TVL-Konzentration, die Vermögensaufteilung (stabil vs. volatil), die gebridgte Exposition und die Retention nach dem Wegfall von Anreizen an. Ein Protokoll mit leicht niedrigerem TVL, aber hoher Retention und diversifizierten Einlagen kann gesünder sein als eine High-TVL-Farm mit mercenarischem Kapital.
Wie berechnet man den realen Ertrag in DeFi, wenn Belohnungen mit Anreizen gemischt sind?
Trenne Gebühr/Interesse/Einnahme-Verteilungen von Emissionen und berechne den realisierten APR für jede Komponente über ein Rückblickfenster. Behandle Anreize als fragil, es sei denn, sie sind klein oder strukturell an Einnahmen gebunden.
Wie erkennen KI-Agenten „falsches“ oder mercenarisches TVL?
Sie suchen nach plötzlichen Zuflüssen, die mit Anreizänderungen übereinstimmen, Adressenkonzentration, schnellem Umschwung nach Belohnungsanpassungen und Schleifenmustern, die scheinbare Einlagen aufblähen, ohne langlebige Nutzer hinzuzufügen.
Sind Audits ausreichend, um das Risiko von Protokollen zu reduzieren?
Audits helfen, sind aber nicht ausreichend. Agenten sollten auch die Upgradefähigkeit, Admin-Rechte, Orakel-Design, Governance-Konzentration und operative Kontrollen (Zeitverriegelungen, Notfallmaßnahmen, Unterzeichner) bewerten.
Können KI-Agenten Anlageempfehlungen dazu geben, welches DeFi-Protokoll am sichersten ist?
Sie können strukturierte Forschungen und Risikosignale liefern, aber sie sollten menschliches Urteilsvermögen nicht ersetzen. Nutze Agenten, um blinde Flecken zu verringern, Annahmen zu dokumentieren und sich ständig verändernde Risiken zu überwachen.
Fazit
Wenn KI-Agenten die Risiken von DeFi-Protokollen, TVL und realen Renditequoten analysieren, besteht das Ziel nicht darin, ein magisches "sicher"-Label zu vergeben – sondern in einem auditierbaren Forschungssystem, das erklärt, warum ein Protokoll gesund oder fragil aussieht. Die stärksten Setups zerlegen TVL in Qualitäts-Signale, zerlegen die Rendite in echte Cashflows vs. Anreize und bewerten Risikokategorien mit Beweisen und Szenariotests. Wenn du dies in einen wiederholbaren Arbeitsablauf umsetzen möchtest – bei dem Multi-Agenten-Phasen konsistente Memos, Überwachungswarnungen und klare Entscheidungsnachverfolgungen erzeugen – erforsche, wie SimianX AI agentenbasierte Analysen und Forschungspipelines bei SimianX AI strukturiert.
