AI Agents Nag-aaral ng DeFi Risks, TVL at Real Yield Rates

Sinusuri ng AI Agents ang Mga Panganib sa DeFi Protocol, TVL, at Totoong Rate ng Kita

Mabilis ang galaw ng DeFi: umiikot ang liquidity, nagbabago ang incentives, at ang panganib ay maaaring magtipon nang hindi nakikita sa smart contracts, oracles, bridges, at governance. Kaya naman ang pinakamahusay na sinusuri ng AI agents ang panganib ng DeFi protocol, TVL, at totoong rate ng kita kapag sila ay ginawa bilang mga sistema, hindi bilang iisang modelo—mga sistemang nangongolekta ng ebidensya, sumusubok ng mga palagay, at nagtatala ng desisyon. Sa gabay na ito na estilo-pananaliksik, matututuhan mo ang isang praktikal, hakbang-hakbang na balangkas para bumuo ng agentic workflow upang subaybayan ang mga protocol, ipaliwanag ang panganib, at paghiwalayin ang sustainable yield mula sa emissions-driven na ingay. Magbibigay din kami ng halimbawa gamit ang SimianX AI kung paano istrukturahin ang multi-agent analysis sa auditable, repeatable research loops na maaari mong gamitin sa iba’t ibang protocol.

SimianX AI AI agents monitoring DeFi dashboards — AI agents monitoring DeFi dashboards

Bakit kailangan ng mga agent sa pagsusuri ng DeFi (hindi lang dashboards)

Magaling ang dashboards sa pagpapakita ng mga numero. Pero ang pagsusuri ng panganib sa DeFi ay nangangailangan ng pag-unawa sa mga mekanismo:

Bakit tumaas ang TVL—dahil sa organikong deposits o mercenary capital na naghahabol sa emissions?

Ang kita ba ay mula sa fees at interes, o mula sa inflationary rewards na maaaring bumagsak?

Ano ang mangyayari sa pondo ng user kung ang isang oracle ay manipulahin, ang admin key ay makompromiso, o makuha ng governance?

Hinahandle ito ng modernong AI-agent workflow sa pamamagitan ng paghahati ng problema sa mga espesyalisadong papel: ang isang agent ay nangongolekta at nagvavalida ng data, ang isa ay nagpapaliwanag ng disenyo ng protocol, ang isa ay nagra-rate ng panganib, at ang isa ay nagsusuri kung ang “yield” ay talagang sustainable.

Pangunahing ideya: Sa DeFi, hindi ang chart ang kwento. Ang kwento ay ang sunod-sunod na sanhi sa likod ng chart.

Pangunahing konsepto: panganib ng DeFi protocol, TVL, at “totoong” kita

Bago bumuo ng agent system, tukuyin ang mga bagay na sinusukat mo:

1) Panganib sa protocol (ano ang maaaring masira, paano, at gaano kadalas)

Ang panganib sa DeFi protocol ay maraming dimensyon. Kasama rito ang mga kahinaan sa smart contract, atake sa oracle, pagkabigla sa liquidity, kabiguan sa pamamahala, kontaminasyon mula sa bridge, at sentralisasyon sa operasyon (mga admin key, kontrol sa pag-upgrade, multisig signers).

2) TVL (Kabuuang Halagang Naka-lock)

Ang TVL ay karaniwang ginagamit bilang snapshot kung gaano karaming halaga ang naideposito ng mga gumagamit sa mga kontrata ng isang protocol. Kapaki-pakinabang ito—ngunit maaari rin itong manipulahin sa pamamagitan ng incentives, looping, o “sticky” capital na talagang marupok.

3) Aktwal na mga rate ng ani (a.k.a. realized yield, real yield)

Madalas i-promote ng mga protocol ang APY na pinagsasama ang:

Kita mula sa fee/interes (karaniwang sustainable kung nagpapatuloy ang aktibidad)

Token incentives (madalas inflationary at reflexive)

Mark-to-market effects (pagbabago sa presyo ng reward tokens, kung minsan ay maling iniisip bilang “yield”)

Para sa mas masusing pagsusuri, dapat paghiwalayin ng mga ahente kung saan nagmumula ang kita at kung gaano ito kasensitibo sa market regimes, volume, at liquidity.

SimianX AI Yield decomposition diagram: fees vs incentives vs price effects — Yield decomposition diagram: fees vs incentives vs price effects

Isang multi-agent na arkitektura para sa pagsusuri ng DeFi

Isang maaasahang pamamaraan ay ang bumuo ng pipeline ng mga nagkakatuwang na ahente, bawat isa ay may makitid na saklaw at tiyak na output. Narito ang isang praktikal na blueprint na maaari mong ipatupad gamit ang LLM agents + deterministic on-chain analytics:

1. Ingestion Agent

Nangongolekta ng on-chain na datos (mga events, balances, contract calls), off-chain na metadata (docs, audits), at market data (presyo, volume). Gumagawa ng normalized datasets na may timestamps at provenance.

2. Protocol Mapper Agent

Binabasa ang mga docs at kontrata, pagkatapos ay naglalabas ng isang structured na “protocol map”: mga bahagi, dependencies (oracles, bridges), upgradeability, mga admin role, fee paths, at mekanismo ng collateral.

3. TVL Analyst Agent

Nagko-compute ng TVL nang tama, hinahati ito (ayon sa asset, chain, pool), tinutukoy ang panganib ng konsentrasyon, at nadedetect ang mga anomalya (biglaang inflow/outflow, wash TVL, looping).

4. Yield Analyst Agent

Kinakalkula ang realized yield gamit ang fee revenue at interest flows, naghihiwalay ng emissions, inaayos ayon sa compounding assumptions, at itinatampok ang mga panganib tulad ng IL (impermanent loss) o exposure sa liquidation.

5. Risk Scoring Agent

Kinokonvert ang ebidensya sa isang explainable risk model (hindi black box). Naglalabas ng category scores, supporting signals, at “what would change my mind” triggers.

6. Monitoring & Alert Agent

Bantayan ang mga governance proposal, pagbabago ng parameter, admin actions, oracle deviations, at kakaibang flows. Gumagawa ng alerts na may severity at inirekomendang aksyon.

7. Report Agent

Gumagawa ng human-readable research memo: thesis, risks, kalusugan ng TVL, sustainability ng yield, at mga bukas na tanong.

SimianX AI ay isang kapaki-pakinabang na mental model dito: ituring ang analysis bilang isang repeatable research loop na may malinaw na mga stage at audit trail, hindi bilang isang one-off prediction. Maaari mong i-apply ang parehong workflow sa DeFi protocols, nagpapalit-palit sa mga chain at kategorya habang pinapanatili ang consistency ng output. (Maaari mong tuklasin ang platform approach sa SimianX AI.)

Ang risk framework: ano ang dapat i-score ng mga agent at bakit

Ang matibay na DeFi risk score ay hindi iisang numero lang. Ito ay isang portfolio ng risks na may hiwalay na ebidensya.

Isang praktikal na risk taxonomy (agent-friendly)

Risk category	Ano ang maaaring mali	Mataas na signal na mga indikasyon na maaaring i-monitor ng agent
Smart contract risk	Bugs, exploits, reentrancy, auth flaws	Upgradeable proxies, complex privilege graph, unaudited changes, kakaibang call patterns
Oracle risk	Price manipulation, stale feeds	Low-liquidity feeds, malaking deviation sa pagitan ng mga source, mabilis na TWAP drift, oracle heartbeat failures
Panganib sa likwididad	Nagiging mahal/imposibleng lumabas	Konsentrasyon ng TVL, mababaw na order books, mataas na slippage, pag-asa sa iisang pool
Panganib sa pamamahala	Pagkakaroon ng kontrol sa parameter, malisyosong panukala	Mababa ang partisipasyon ng botante, konsentrasyon ng whale, pagmamadaling panukala, pattern ng pag-iwas sa admin
Panganib sa tulay/cross-chain	Pagkakahawa sa pamamagitan ng mga tulay	Malaking bahagi ng TVL na naka-bridge, pag-asa sa iisang tulay, kasaysayan ng pag-exploit ng tulay
Panganib sa disenyo ng ekonomiya	Insolvent na mekanismo, reflexive na insentibo	Hindi sustainable na emissions, negatibong unit economics, dependency sa gantimpala na parang “ponzi”
Panganib sa operasyon/sentralisasyon	Kompromiso ng admin key, sensura	Iisang multisig, maliit na set ng signer, opaque na proseso ng upgrade, privileged na pausers

SimianX AI Mapa ng panganib: contract/oracle/governance/liquidity/bridge — Mapa ng panganib: contract/oracle/governance/liquidity/bridge

Paano binabago ng mga agent ang panganib sa isang score (nang hindi nagpapanggap ng katiyakan)

Ang isang mahusay na scoring agent ay gumagawa ng tatlong bagay:

1. Pagbatay sa ebidensya: bawat pahayag ng panganib ay tumutukoy sa konkretong signal (contract role graph, kasaysayan ng pamamahala, disenyo ng oracle, lalim ng likwididad, daloy ng kita).

2. Pangangatwirang mekanismo: ipinaliliwanag ng agent kung paano nangyayari ang pagkabigo.

3. Counterfactual triggers: tinutukoy ng agent kung anong data ang magpapababa sa risk score (hal., “dalawang bagong audit + timelocked upgrades + oracle redundancy”).

Pinakamahusay na gawi: Ituring ang risk scoring bilang explainable classification, hindi hula.

Halimbawa: isang simpleng, explainable scoring template

Panganib sa smart contract (0–5): kakayahang i-upgrade, komplikasyon, saklaw ng audit, privileged roles

Panganib sa oracle (0–5): disenyo ng feed, suporta ng likwididad, pag-uugali ng divergence, fallbacks

Panganib sa likwididad (0–5): konsentrasyon, exit liquidity, sensitivity sa volatility regime

Panganib sa pamamahala/operasyon (0–5): set ng signer, timelock, emergency powers

Panganib sa ekonomiya (0–5): dependence sa emissions, sustainability ng fees, kasaysayan ng bad debt

Then convert to an overall grade only at the end—and keep the breakdown visible.

Pagsusuri ng TVL: kung ano ang dapat kalkulahin ng mga AI agent (lampas sa pangunahing numero)

Madalas ituring ang TVL bilang scoreboard. Dapat ituring ito ng mga agent bilang isang health signal—na may konteksto.

Hakbang 1: I-decompose ang TVL sa mga talagang mahalaga

Dapat mag-output ang isang TVL agent ng:

TVL ayon sa asset (stablecoins vs volatile collateral)

TVL ayon sa chain (fragility ng cross-chain)

TVL ayon sa pool/vault (single-point concentration)

TVL ayon sa source (organic deposits vs incentives chasing)

Hakbang 2: Sukatin ang kalidad ng TVL, hindi lang dami

Maaaring mataas ang TVL ngunit mahina pa rin kung ito ay:

Nakasalalay sa insentibo (ang mercenary liquidity ay aalis kapag bumaba ang rewards)

Lubhang concentrated (isang whale ang nangingibabaw)

Bridged at fragile (subject sa panganib ng bridge)

Looped (recursive leverage na nagpapalaki sa apparent TVL)

Mga kapaki-pakinabang na derived metrics:

Net TVL flow = deposits − withdrawals (bawat time window)

Concentration ratio = top 10 addresses / total TVL (o top LP positions)

Sticky TVL score = retention pagkatapos ng incentive reduction (historical patterns)

Volatility-adjusted TVL = TVL sensitivity sa pagbabago ng presyo ng token

Hakbang 3: Tuklasin ang anomalies gamit ang “explain-then-alert” workflow

Hindi dapat basta nagfi-fire ng alerts ang monitoring agent. Dapat mag-produce ito ng mini-causal explanation:

Ano ang nagbago? (inflow/outflow, asset mix shift, chain migration)

Saan ito nangyari? (specific vaults, addresses, bridges)

Bakit ito maaaring nangyayari? (reward change, exploit rumor, governance vote, market move)

Karaniwang TVL red flags (checklist ng agent):

Biglang inflow sa bagong launch na vault na may hindi pangkaraniwang mataas na APY

Mabilis na outflow agad pagkatapos matapos ang incentives

TVL spikes mula sa isang address o maliit na cluster

TVL na lubhang concentrated sa isang bridged asset o isang bridge

SimianX AI TVL trend chart — TVL trend chart

Aktwal na mga rate ng kita: paano kinakalkula ng mga ahente ang naipon at tunay na kita

Ang "Kita" ay isa sa mga pinakamadaling sukat na ma-misunderstand dahil maaaring ipromote ng mga protocol ang:

Projected APY (batay sa kasalukuyang mga rate at inaasahang compounding)

Reward-token APY (depende sa mataas na presyo ng reward)

Fee APR (depende sa volume at paggamit)

Realized APR (kung ano ang aktwal na kinita ng mga user sa isang panahon)

Praktikal na kahulugan ng "aktwal na rate ng kita"

Para sa isang sistema ng ahente, itakda ang aktwal na rate ng kita bilang:

Naipon na return sa isang lookback window (halimbawa, 7D, 30D, 90D)

Batay sa mga pinagkukunan tulad ng cashflow (mga bayad/interes na ipinamamahagi) kasama ang mga insentibo (hiwalay)

Ipinapakita bilang:

Fee/Interest APR

Incentive APR

Total APR

Volatility / drawdown / tail risk na mga tala

Hakbang-hakbang: pag-decompose ng kita na dapat gawin ng mga ahente

1. Kolektahin ang mga distribusyon

Mga bayad sa kalakalan para sa LPs

Interes sa paghiram para sa mga nagpapahiram

Mga multa sa liquidation (kung naaangkop)

Bahagi ng kita ng protocol para sa mga staker

2. Paghiwalayin ang mga insentibo

Emisyon ng mga reward token

Mga bonus na programa

"Mga puntos" o off-chain na mga reward (kung kayang gawing kita)

3. I-normalize

Gamitin ang time-weighted principal (capital na ginagamit)

I-adjust para sa mga assumption ng compounding

I-express sa base currency (halimbawa, USD) at mga unit ng native na asset

4. I-adjust ayon sa panganib

IL estimates (para sa AMMs)

Mga probability bands ng liquidation (para sa lending/leveraged vaults)

Pagkakaugnay sa merkado (bull/bear)

Halimbawa ng mga formula (simple ngunit kapaki-pakinabang)

Fee APR (simple):

fee_apr = (fees_paid_to_lp / average_tvl) * (365 / days)

Incentive APR (simple):

incentive_apr = (rewards_value / average_tvl) * (365 / days)

Realized Total APR:

total_apr = fee_apr + incentive_apr

(na may malinaw na label na hindi sustainable ang mga insentibo maliban kung napatunayan)

Talahanayan ng kalidad ng ani (ano ang dapat iulat)

Komponent ng ani	Pinagmulan	Pagpapanatili	Ano ang maaaring makabasag nito
Fee APR	Bayad sa kalakalan, interes sa pangungutang	Katamtaman–Mataas (kung magpapatuloy ang demand)	Pagbagsak ng volume, pagbaba ng paggamit, kompetisyon
Bahagi ng kita	Pagpapamahagi ng kita ng protocol	Katamtaman–Mataas	Pagbabago sa pamamahala, pagpapatigil ng bayad
Incentive APR	Pagbuga ng token	Mababa–Katamtaman	Pagbaba ng presyo ng gantimpala, pagtatapos ng emission, dilution
"Mga Punto"	Off-chain na programa	Hindi tiyak	Pagbabago ng mga patakaran, hindi nailunsad ang token

SimianX AI Na-realize na serye ng ani sa oras — Na-realize na serye ng ani sa oras

Ang pagsusuri ng “real yield” (panuntunan ng desisyon ng ahente)

Maaaring magpatupad ang isang yield agent ng isang madaling ipaliwanag na pagsusuri:

Kung ang fee/interest/revenue APR ay patuloy na malaking bahagi ng kabuuang APR (sa iba't ibang mga rehimen), ang ani ay mas malamang na sustainable.

Kung ang mga insentibo ang nangingibabaw, ang ani ay malamang na pansamantala.

Ang isang mas masusing bersyon ay gumagamit ng mga senaryo:

Stress volume -50%

Presyo ng reward token -70%

TVL outflow -40%

Pagkatapos ay muling kalkulahin ang inaasahang na-realize na APR at i-flag ang kahinaan.

Pagsasama-sama ng lahat: isang ahentikong workflow na maaari mong ipatupad

Narito ang isang praktikal na plano ng pagtatayo na maaari mong sundan sa mga yugto:

1. Tukuyin ang desisyon

Nagsusuri ka ba ng mga protocol para sa pamumuhunan, nagmamasid ng panganib para sa treasury, o naghahambing ng mga pool para sa deployment?

2. I-map ang mekanismo ng protocol

Mga kontrata, oracles, pamamahala, upgradeability, pag-route ng kita

3. Buuin ang TVL pipeline

I-index ang mga balanse at mga kaganapan

Kalkulahin ang TVL at mga netong daloy

I-decompose ayon sa asset/pool/chain

4. Buuin ang yield pipeline

Tukuyin ang mga pinagmumulan ng fee at mga pamamahagi

Kalkulahin ang na-realize na fee APR laban sa incentive APR

Magdagdag ng mga adjustment sa panganib (IL, liquidation)

5. Lumikha ng risk score

Gumamit ng transparent na rubric

Idikit ang mga ebidensya at “ano ang maaaring magbago sa score”

6. I-deploy ang monitoring

Mga alerto para sa pagbabago ng parameter, kakaibang daloy, paglihis sa oracle, aksyon sa pamamahala

7. Gumawa ng ulat

Isang istrukturadong memo na may mga chart, talahanayan, at malinaw na konklusyon

Tip sa istilong SimianX AI: panatilihing pare-pareho ang mga output sa lahat ng protocol gamit ang isang fixed na template ng ulat (parehong seksyon, parehong scoring rubric, parehong alert thresholds). Ito ang paraan para gawing produkto ang pagsusuri, hindi isang one-off na notebook.

SimianX AI Agent workflow pipeline — Agent workflow pipeline

Paano sinusuri ng AI agents ang mga panganib ng DeFi protocol at TVL sa praktika?

Ginagawa nila ito sa pamamagitan ng pagsasama ng deterministic na on-chain na pagsukat (balanse, daloy, kita) sa istrukturadong pangangatwiran (mechanism mapping, dependency analysis, at explainable scoring). Ang susi ay ang paghihiwalay ng pagkolekta ng datos mula sa interpretasyon: isang agent ang nangongolekta ng mga beripikadong katotohanan, ang isa naman ay nagpapaliwanag kung ano ang kahulugan ng mga katotohanang iyon, at ang pangatlo ay kino-convert ito sa risk grade na may malinaw na assumptions. Pinapababa nito ang hallucinations at ginagawang auditable ang mga resulta.

Mga karaniwang failure mode (at paano patatagin ang iyong mga agent)

Kahit magagaling na agent ay puwedeng mabigo. Magdisenyo ng defensively:

Hallucinated claims → kailangan ng citations/provenance fields sa output ng agent

Luma na datos → ipatupad ang refresh windows at harangin ang desisyon kapag luma na ang datos

Adversarial na on-chain behavior → tuklasin ang wash TVL, looped deposits, at spoofed activity

Sobrang kumpiyansa sa scores → panatilihing nakikita ang uncertainty at magdagdag ng scenario tests

Nakatagong centralization → malinaw na i-map ang admin roles, multisig signers, at upgrade paths

Isang simpleng safety rule: walang iisang agent ang pwedeng “mag-apruba” ng protocol. Kinakailangan ng pag-apruba ang kasunduan sa pagitan ng (a) protocol mapper, (b) TVL analyst, at (c) risk scorer—plus isang minimum evidence threshold.

FAQ Tungkol sa AI Agents sa Pagsusuri ng Panganib sa DeFi Protocol, TVL, at Real Yield Rates

Ano ang pinakamahusay na paraan para sukatin ang kalidad ng TVL, hindi lamang ang laki ng TVL?

Tingnan ang konsentrasyon ng TVL, halo ng asset (stable vs volatile), exposure sa bridged, at retention pagkatapos bumaba ang incentives. Ang isang protocol na may bahagyang mas mababang TVL pero mataas ang retention at diversified na deposits ay maaaring mas malusog kaysa sa isang high-TVL farm na may mercenary capital.

Paano kalkulahin ang tunay na yield sa DeFi kung ang rewards ay halo ng incentives?

Ihiwalay ang fee/interest/revenue distributions mula sa emissions, pagkatapos kalkulahin ang realized APR para sa bawat component sa loob ng lookback window. Ituring ang incentives bilang delikado maliban kung maliit ang halaga o structurally naka-link sa revenue.

Paano natutukoy ng AI agents ang “peke” o mercenary na TVL?

Tinitingnan nila ang biglaang inflows na kaakibat ng pagbabago sa incentives, konsentrasyon ng address, mabilis na churn pagkatapos ng reward adjustments, at looping patterns na nagpapalaki ng apparent deposits nang hindi nadaragdagan ang durable users.

Sapat na ba ang audits para bawasan ang protocol risk scores?

Nakakatulong ang audits, pero hindi ito sapat. Dapat ding i-score ng agents ang upgradeability, admin privileges, oracle design, governance concentration, at operational controls (timelocks, emergency actions, signers).

Maaari bang magbigay ng investment advice ang AI agents kung aling DeFi protocol ang pinaka-ligtas?

Maaaring gumawa ang mga ito ng structured research at risk signals, pero hindi nila dapat palitan ang human judgment. Gamitin ang agents para bawasan ang blind spots, idokumento ang assumptions, at patuloy na subaybayan ang nagbabagong risks.

Konklusyon

Kapag ini-analisa ng mga AI agent ang mga panganib ng DeFi protocol, TVL, at tunay na mga rate ng kita, ang layunin ay hindi ang isang magic na “ligtas” na label—kundi isang auditable na sistema ng pananaliksik na nagpapaliwanag kung bakit mukhang malusog o marupok ang isang protocol. Ang pinakamalalakas na setup ay dinudurog ang TVL sa mga kalidad na signal, dinudurog ang kita sa tunay na cashflow kumpara sa mga insentibo, at binibigyan ng marka ang mga kategorya ng panganib gamit ang ebidensya at mga pagsusuri sa senaryo. Kung nais mong gawing operasyonal ito sa isang paulit-ulit na workflow—kung saan ang mga multi-agent na yugto ay gumagawa ng mga consistent na memo, mga alerto sa pagmamanman, at malinaw na mga landas ng desisyon—suriin kung paano ine-estruktura ng SimianX AI ang agentic analysis at mga pipeline ng pananaliksik sa SimianX AI.