एआई एजेंट्स डेफाई जोखिम, टीवीएल और रियल यील्ड रेट्स का विश्लेषण करत...

एआई एजेंट DeFi प्रोटोकॉल जोखिम, TVL और वास्तविक उपज दरों का विश्लेषण करते हैं

DeFi तेजी से बदलता है: तरलता घूमती है, प्रोत्साहन बदलते हैं, और जोखिम स्मार्ट कॉन्ट्रैक्ट, ऑरेकल, ब्रिज और गवर्नेंस में अदृश्य रूप से संयोजित हो सकता है। यही कारण है कि AI एजेंट DeFi प्रोटोकॉल जोखिम, TVL और वास्तविक उपज दरों का विश्लेषण सबसे अच्छी तरह तब करते हैं जब उन्हें सिस्टम के रूप में बनाया जाता है, न कि एकल मॉडल के रूप में—सिस्टम जो साक्ष्य इकट्ठा करता है, अनुमान जांचता है, और निर्णय का ट्रेल रखता है। इस शोध-शैली की गाइड में, आप एक व्यावहारिक, चरण-दर-चरण ढांचा सीखेंगे ताकि प्रोटोकॉल की निगरानी करने, जोखिम समझाने और स्थायी उपज को उत्सर्जन-चालित शोर से अलग करने के लिए एजेंटिक वर्कफ़्लो बनाया जा सके। हम उदाहरण के रूप में SimianX AI का संदर्भ भी देंगे कि कैसे मल्टी-एजेंट विश्लेषण को ऑडिटेबल, दोहराने योग्य शोध लूप में संरचित किया जा सकता है जिसे आप प्रोटोकॉल में पुन: उपयोग कर सकते हैं।

क्यों DeFi विश्लेषण के लिए एजेंटों की आवश्यकता है (केवल डैशबोर्ड नहीं)

डैशबोर्ड संख्याएँ दिखाने में अच्छे हैं। लेकिन DeFi जोखिम विश्लेषण को तंत्रों को समझने की आवश्यकता होती है:

एक आधुनिक AI-एजेंट वर्कफ़्लो इसे इस प्रकार संभालता है कि समस्या को विशिष्ट भूमिकाओं में विभाजित किया जाता है: एक एजेंट डेटा एकत्र करता और सत्यापित करता है, दूसरा प्रोटोकॉल डिज़ाइन समझाता है, तीसरा जोखिमों को स्कोर करता है, और चौथा जांचता है कि “उपज” वास्तव में स्थायी है या नहीं।

मुख्य विचार: DeFi में, कहानी चार्ट नहीं है. कहानी चार्ट के पीछे कारणों की श्रृंखला है।

मुख्य अवधारणाएँ: DeFi प्रोटोकॉल जोखिम, TVL, और “वास्तविक” उपज

एजेंट सिस्टम बनाने से पहले, उन वस्तुओं को परिभाषित करें जिन्हें आप माप रहे हैं:

1) प्रोटोकॉल जोखिम (क्या टूट सकता है, कैसे, और कितनी संभावना है)

DeFi प्रोटोकॉल जोखिम बहुआयामी है। इसमें स्मार्ट कॉन्ट्रैक्ट कमजोरियाँ, ऑरैकल हमले, लिक्विडिटी शॉक, गवर्नेंस असफलताएँ, ब्रिज संक्रामकता, और संचालन केंद्रीयकरण (एडमिन कीज़, अपग्रेड कंट्रोल, मल्टीसिग साइनर) शामिल हैं।

2) TVL (कुल मूल्य लॉक्ड)

TVL आमतौर पर यह दिखाने के लिए इस्तेमाल किया जाता है कि उपयोगकर्ताओं ने प्रोटोकॉल के कॉन्ट्रैक्ट्स में कितना मूल्य जमा किया है। यह उपयोगी है—लेकिन इसे प्रोत्साहनों, लूपिंग, या “चिपचिपा” पूंजी के कारण भी खेला जा सकता है, जो वास्तव में नाजुक होती है।

3) वास्तविक यील्ड दरें (a.k.a. प्राप्त यील्ड, वास्तविक यील्ड)

प्रोटोकॉल अक्सर APY का प्रचार करते हैं जो मिश्रित होती है:

कठोर विश्लेषण के लिए, एजेंटों को वापसी कहाँ से आती है और यह बाजार परिस्थितियों, वॉल्यूम और लिक्विडिटी के प्रति कितनी संवेदनशील है, इसे अलग करना चाहिए।

DeFi विश्लेषण के लिए एक बहु-एजेंट आर्किटेक्चर

एक भरोसेमंद दृष्टिकोण यह है कि सहयोगी एजेंटों की एक पाइपलाइन बनाई जाए, प्रत्येक का एक सीमित क्षेत्र और स्पष्ट आउटपुट हो। यहां LLM एजेंट्स + निर्धारक ऑन-चेन एनालिटिक्स के साथ लागू करने योग्य एक व्यावहारिक ब्लूप्रिंट है:

1. इंगेशन एजेंट

ऑन-चेन डेटा (इवेंट्स, बैलेंस, कॉन्ट्रैक्ट कॉल्स), ऑफ-चेन मेटाडेटा (डॉक्स, ऑडिट्स), और मार्केट डेटा (कीमतें, वॉल्यूम) एकत्र करता है। टाइमस्टैम्प और प्रावेनेन्स के साथ सामान्यीकृत डेटा सेट तैयार करता है।

2. प्रोटोकॉल मैपर एजेंट

डॉक्स और कॉन्ट्रैक्ट पढ़ता है, फिर एक संरचित “प्रोटोकॉल मैप” आउटपुट करता है: घटक, निर्भरताएँ (ऑरैकल, ब्रिज), अपग्रेडेबिलिटी, एडमिन रोल्स, फीस पाथ्स, और कॉलैटरल मैकेनिक्स।

3. TVL एनालिस्ट एजेंट

DeFi TVL को सटीक रूप से गणना करता है, इसे (एसेट, चेन, पूल के अनुसार) विघटित करता है, सांद्रता जोखिम की पहचान करता है, और असामान्यताएँ पहचानता है (अचानक inflows/outflows, wash TVL, looping)।

4. Yield Analyst Agent

फीस राजस्व और ब्याज प्रवाह का उपयोग करके वास्तविक यील्ड की गणना करता है, emissions को अलग करता है, कंपाउंडिंग अनुमानों के लिए समायोजन करता है, और IL (अस्थायी हानि) या liquidations जैसी जोखिमों को उजागर करता है।

5. Risk Scoring Agent

साक्ष्य को एक व्याख्यायोग्य जोखिम मॉडल में परिवर्तित करता है (ब्लैक बॉक्स नहीं)। श्रेणी स्कोर, समर्थन संकेत और “क्या मेरी सोच बदल देगा” ट्रिगर्स प्रदान करता है।

6. Monitoring & Alert Agent

गवर्नेंस प्रस्ताव, पैरामीटर परिवर्तनों, एडमिन क्रियाओं, oracle deviations, और असामान्य प्रवाहों पर नजर रखता है। गंभीरता और अनुशंसित क्रियाओं के साथ अलर्ट उत्पन्न करता है।

7. Report Agent

मानव-पठनीय अनुसंधान मेमो तैयार करता है: थिसिस, जोखिम, TVL स्वास्थ्य, यील्ड स्थिरता, और खुले प्रश्न।

SimianX AI यहाँ एक उपयोगी मानसिक मॉडल है: विश्लेषण को दोहराए जाने योग्य अनुसंधान लूप के रूप में मानें जिसमें स्पष्ट चरण और ऑडिट ट्रेल हो, न कि एक बार की भविष्यवाणी के रूप में। आप इसी वर्कफ़्लो को DeFi प्रोटोकॉल पर लागू कर सकते हैं, चेन और श्रेणियों के बीच घुमाव करते हुए जबकि आउटपुट सुसंगत रहते हैं। (आप प्लेटफ़ॉर्म दृष्टिकोण SimianX AI पर देख सकते हैं।)

जोखिम ढांचा: एजेंट को क्या स्कोर करना चाहिए और क्यों

एक मजबूत DeFi जोखिम स्कोर केवल एक संख्या नहीं है। यह अलग-अलग साक्ष्य ट्रेल के साथ जोखिमों का पोर्टफोलियो है।

एक व्यावहारिक जोखिम टैक्सोनॉमी (एजेंट-अनुकूल)

एजेंट जोखिम को स्कोर में कैसे बदलते हैं (निश्चितता का ढोंग किए बिना)

एक अच्छा स्कोरिंग एजेंट तीन चीजें करता है:

1. साक्ष्य आधारित: हर जोखिम दावा एक ठोस संकेत की ओर इशारा करता है (कॉन्ट्रैक्ट रोल ग्राफ, शासन इतिहास, ऑरेकल डिज़ाइन, तरलता गहराई, राजस्व स्रोत)।

2. तंत्र तर्क: एजेंट यह समझाता है कि विफलता कैसे होती है।

3. परिवर्तनकारी ट्रिगर्स: एजेंट यह परिभाषित करता है कि कौन सा डेटा जोखिम स्कोर को कम करेगा (जैसे, “दो नई ऑडिट + टाइमलॉक अपग्रेड + ऑरेकल redundancy”)।

सर्वोत्तम अभ्यास: जोखिम स्कोरिंग को व्याख्यायोग्य वर्गीकरण के रूप में मानें, भविष्यवाणी के रूप में नहीं।

उदाहरण: एक सरल, व्याख्यायोग्य स्कोरिंग टेम्पलेट

TVL विश्लेषण: AI एजेंटों को क्या गणना करनी चाहिए (हेडलाइन संख्या से परे)

TVL अक्सर एक स्कोरबोर्ड की तरह माना जाता है। एजेंटों को इसे स्वास्थ्य संकेत की तरह देखना चाहिए—संदर्भ के साथ।

चरण 1: TVL को उन चीज़ों में विभाजित करें जो वास्तव में महत्वपूर्ण हैं

एक TVL एजेंट को यह आउटपुट देना चाहिए:

चरण 2: केवल मात्रा नहीं, TVL की गुणवत्ता मापें

उच्च TVL तब भी कमजोर हो सकता है यदि यह:

उपयोगी व्युत्पन्न मीट्रिक:

चरण 3: “व्याख्या करें-फिर-सतर्क करें” वर्कफ़्लो के साथ असामान्यताओं का पता लगाएं

एक मॉनिटरिंग एजेंट को केवल अलर्ट नहीं देना चाहिए। इसे एक मिनी-कारणात्मक व्याख्या भी प्रदान करनी चाहिए:

सामान्य TVL रेड फ्लैग्स (एजेंट चेकलिस्ट):

वास्तविक यील्ड दरें: एजेंट वास्तविक और अर्जित यील्ड कैसे गणना करते हैं

“यील्ड” सबसे आसान मापदंडों में से एक है जिसे गलत समझा जा सकता है, क्योंकि प्रोटोकॉल्स विज्ञापन कर सकते हैं:

“वास्तविक यील्ड दरों” के लिए एक व्यावहारिक परिभाषा

एक एजेंट प्रणाली के लिए, वास्तविक यील्ड दर को इस प्रकार परिभाषित करें:

कदम-दर-कदम: यील्ड डीकंपोज़िशन एजेंट्स को जो उत्पन्न करनी चाहिए

1. वितरण एकत्रित करें

2. प्रोत्साहनों को अलग करें

3. सामान्य करें

4. जोखिम-समायोजन करें

उदाहरण सूत्र (सरल लेकिन उपयोगी)

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

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

total_apr = fee_apr + incentive_apr

(प्रोत्साहनों को स्पष्ट रूप से अस्थिर के रूप में चिह्नित किया गया है जब तक कि यह साबित न हो जाए कि वे स्थिर हैं)

उपज गुणवत्ता तालिका (क्या रिपोर्ट करना है)

“रियल उपज” परीक्षण (एजेंट निर्णय नियम)

एक यील्ड एजेंट एक आसान, समझाने योग्य परीक्षण लागू कर सकता है:

एक अधिक सटीक संस्करण परिदृश्यों का उपयोग करता है:

फिर अपेक्षित वास्तविक APR की पुनर्गणना करें और इसकी नाजुकता को चिह्नित करें।

सब कुछ एक साथ रखना: एक एजेंटिक वर्कफ़्लो जिसे आप लागू कर सकते हैं

यहाँ एक व्यावहारिक निर्माण योजना है जिसे आप चरणों में फॉलो कर सकते हैं:

1. निर्णय को परिभाषित करें

2. प्रोटोकॉल तंत्र का मानचित्र बनाएं

3. TVL पाइपलाइन बनाएं

4. यील्ड पाइपलाइन बनाएं

5. जोखिम स्कोर बनाएं

6. निगरानी लागू करें

7. रिपोर्ट तैयार करें

SimianX AI-शैली की टिप: आउटपुट को प्रोटोकॉल के across एक निश्चित रिपोर्ट टेम्पलेट के साथ सुसंगत रखें (एक ही सेक्शन, एक ही स्कोरिंग रूब्रिक, एक ही अलर्ट थ्रेशोल्ड)। यही तरीका है विश्लेषण को एक उत्पाद में बदलने का, न कि एक-बार की नोटबुक में।

AI एजेंट वास्तव में DeFi प्रोटोकॉल जोखिम और TVL का विश्लेषण कैसे करते हैं?

वे इसे डिटर्मिनिस्टिक ऑन-चेन मापन (बैलेंस, फ्लो, राजस्व) को संरचित तर्क (मेकानिज़्म मैपिंग, निर्भरता विश्लेषण, और समझाने योग्य स्कोरिंग) के साथ जोड़कर करते हैं। मुख्य बात यह है कि डेटा संग्रह को व्याख्या से अलग किया जाए: एक एजेंट सत्यापित तथ्यों को इकट्ठा करता है, दूसरा एजेंट बताता है कि उन तथ्यों का क्या मतलब है, और तीसरा एजेंट उन्हें स्पष्ट अनुमानों के साथ जोखिम ग्रेड में बदल देता है। यह भ्रम को कम करता है और परिणामों को ऑडिट योग्य बनाता है।

सामान्य विफलता मोड (और अपने एजेंट्स को मजबूत करने के तरीके)

अच्छे एजेंट भी विफल हो सकते हैं। सुरक्षा-उन्मुख डिजाइन करें:

एक सरल सुरक्षा नियम: कोई एकल एजेंट प्रोटोकॉल को “स्वीकृत” नहीं कर सकता। स्वीकृति के लिए (a) प्रोटोकॉल मैपर, (b) TVL विश्लेषक, और (c) जोखिम स्कोरर के बीच सहमति और न्यूनतम साक्ष्य सीमा आवश्यक है।

FAQ AI एजेंट DeFi प्रोटोकॉल जोखिम, TVL, और वास्तविक यील्ड रेट्स का विश्लेषण कैसे करते हैं

TVL का आकार ही नहीं, बल्कि गुणवत्ता मापने का सबसे अच्छा तरीका क्या है?

TVL एकाग्रता, संपत्ति मिश्रण (स्थिर बनाम अस्थिर), ब्रिज्ड एक्सपोज़र और प्रोत्साहनों के गिरने के बाद प्रतिधारण को देखें। एक प्रोटोकॉल जिसका TVL थोड़ा कम है लेकिन उच्च प्रतिधारण और विविध जमा है, वह उच्च-TVL फार्म से अधिक स्वस्थ हो सकता है जिसमें केवल अवसरवादी पूंजी है।

अगर पुरस्कार प्रोत्साहनों के साथ मिश्रित हों तो DeFi में वास्तविक यील्ड कैसे गणना करें?

एफ़/ब्याज/राजस्व वितरण को उत्सर्जन से अलग करें, फिर प्रत्येक घटक के लिए लुकबैक विंडो पर वास्तविक APR गणना करें। प्रोत्साहनों को नाजुक मानें जब तक कि वे छोटे न हों या संरचनात्मक रूप से राजस्व से जुड़े न हों।

AI एजेंट “नकली” या अवसरवादी TVL कैसे पहचानते हैं?

वे अचानक प्रवाह की तलाश करते हैं जो प्रोत्साहन परिवर्तनों के अनुरूप हों, पते की एकाग्रता, पुरस्कार समायोजन के बाद तेज़ बदलाव, और लूपिंग पैटर्न जो दृढ़ उपयोगकर्ता जोड़ने के बिना दिखाई देने वाले जमा को बढ़ाते हैं।

क्या प्रोटोकॉल जोखिम स्कोर कम करने के लिए ऑडिट पर्याप्त हैं?

ऑडिट मदद करते हैं, लेकिन पर्याप्त नहीं हैं। एजेंटों को अपग्रेडेबिलिटी, एडमिन विशेषाधिकार, ऑरेकल डिज़ाइन, गवर्नेंस एकाग्रता, और संचालन नियंत्रण (टाइमलॉक्स, आपातकालीन क्रियाएँ, साइनर्स) का स्कोर भी देना चाहिए।

क्या AI एजेंट यह निवेश सलाह दे सकते हैं कि कौन सा DeFi प्रोटोकॉल सबसे सुरक्षित है?

वे संरचित अनुसंधान और जोखिम संकेत दे सकते हैं, लेकिन उन्हें मानव निर्णय का विकल्प नहीं होना चाहिए। एजेंटों का उपयोग अंधेरे धब्बों को कम करने, धारणाओं को दस्तावेज़ करने, और बदलते जोखिमों की लगातार निगरानी के लिए करें।

निष्कर्ष

जब एआई एजेंट DeFi प्रोटोकॉल जोखिम, TVL, और वास्तविक उपज दरों का विश्लेषण करते हैं, तो लक्ष्य कोई जादुई "सुरक्षित" लेबल नहीं होता—यह एक ऑडिटेबल अनुसंधान प्रणाली है जो यह स्पष्ट करती है कि कोई प्रोटोकॉल क्यों स्वस्थ या कमजोर दिखाई देता है। सबसे मजबूत सेटअप TVL को गुणवत्ता संकेतों में विभाजित करते हैं, उपज को वास्तविक नकदी प्रवाह बनाम प्रोत्साहनों में विभाजित करते हैं, और जोखिम श्रेणियों को सबूत और परिदृश्य परीक्षणों के साथ स्कोर करते हैं। यदि आप इसे एक दोहराने योग्य वर्कफ़्लो में कार्यान्वित करना चाहते हैं—जहाँ मल्टी-एजेंट चरण लगातार मेमो, निगरानी अलर्ट, और स्पष्ट निर्णय ट्रेल उत्पन्न करते हैं—तो यह देखें कि SimianX AI एजेंटिक विश्लेषण और अनुसंधान पाइपलाइनों को कैसे संरचित करता है SimianX AI पर।