Agen AI Menganalisis Risiko DeFi, TVL & Tingkat Yield Nyata

Agen AI Menganalisis Risiko Protokol DeFi, TVL, dan Tingkat Hasil Sebenarnya

DeFi bergerak cepat: likuiditas berputar, insentif berubah, dan risiko dapat terakumulasi secara tidak terlihat di seluruh kontrak pintar, oracle, jembatan, dan tata kelola. Itulah mengapa agen AI menganalisis risiko protokol DeFi, TVL, dan tingkat hasil sebenarnya dengan baik ketika mereka dibangun sebagai sistem, bukan model tunggal—sistem yang mengumpulkan bukti, menguji asumsi, dan menyimpan jejak keputusan. Dalam panduan gaya riset ini, Anda akan mempelajari kerangka kerja langkah-demi-langkah yang praktis untuk membangun alur kerja agen untuk memantau protokol, menjelaskan risiko, dan memisahkan hasil yang berkelanjutan dari kebisingan yang didorong oleh emisi. Kami juga akan merujuk SimianX AI sebagai contoh bagaimana menyusun analisis multi-agen menjadi loop riset yang dapat diaudit dan diulang yang dapat Anda gunakan kembali di berbagai protokol.

SimianX AI Agen AI memantau dasbor DeFi — Agen AI memantau dasbor DeFi

Mengapa analisis DeFi membutuhkan agen (bukan hanya dasbor)

Dasbor sangat baik dalam menampilkan angka. Tetapi analisis risiko DeFi membutuhkan pemahaman tentang mekanisme:

Mengapa TVL meningkat—deposito organik atau modal tentara bayaran yang mengejar emisi?

Apakah hasil datang dari biaya dan bunga, atau dari hadiah inflasi yang bisa runtuh?

Apa yang terjadi dengan dana pengguna jika oracle dimanipulasi, kunci admin dikompromikan, atau tata kelola diambil alih?

Alur kerja agen AI modern menangani ini dengan membagi masalah menjadi peran-peran khusus: satu agen mengumpulkan dan memvalidasi data, agen lain menjelaskan desain protokol, agen lain menilai risiko, dan agen lain memeriksa apakah "hasil" sebenarnya berkelanjutan.

Ide utama: Dalam DeFi, ceritanya bukanlah grafiknya. Ceritanya adalah rantai penyebab di balik grafik tersebut.

Konsep inti: Risiko protokol DeFi, TVL, dan hasil "sebenarnya"

Sebelum membangun sistem agen, tentukan objek yang Anda ukur:

1) Risiko protokol (apa yang bisa rusak, bagaimana, dan seberapa besar kemungkinannya)

Risiko protokol DeFi bersifat multidimensi. Ini mencakup kerentanannya kontrak pintar, serangan oracle, kejutan likuiditas, kegagalan tata kelola, kontaminasi jembatan, dan sentralisasi operasional (kunci admin, kontrol pembaruan, penandatangan multisig).

2) TVL (Total Value Locked)

TVL umumnya digunakan sebagai gambaran seberapa banyak nilai yang telah disetor pengguna ke dalam kontrak protokol. Ini berguna—tetapi juga bisa dimanipulasi oleh insentif, looping, atau modal "lengket" yang sebenarnya rapuh.

3) Tingkat hasil aktual (alias hasil yang direalisasikan, hasil riil)

Protokol sering mengiklankan APY yang mencampur:

Pendapatan biaya/bunga (biasanya berkelanjutan jika aktivitas tetap ada)

Insentif token (sering kali inflasioner dan refleksif)

Efek mark-to-market (perubahan harga token hadiah, terkadang keliru dianggap sebagai “hasil”)

Untuk analisis yang ketat, agen harus memisahkan dari mana pengembalian berasal dan seberapa sensitif mereka terhadap rezim pasar, volume, dan likuiditas.

SimianX AI Diagram dekomposisi hasil: biaya vs insentif vs efek harga — Diagram dekomposisi hasil: biaya vs insentif vs efek harga

Arsitektur multi-agen untuk analisis DeFi

Pendekatan yang dapat diandalkan adalah membangun alur kerja agen yang bekerja sama, masing-masing dengan ruang lingkup yang sempit dan keluaran yang eksplisit. Berikut adalah cetak biru praktis yang dapat Anda implementasikan dengan agen LLM + analitik on-chain deterministik:

1. Agen Pengumpulan Data

Mengumpulkan data on-chain (peristiwa, saldo, panggilan kontrak), metadata off-chain (dokumentasi, audit), dan data pasar (harga, volume). Menghasilkan dataset yang dinormalisasi dengan stempel waktu dan asal-usul.

2. Agen Pemeta Protokol

Membaca dokumentasi dan kontrak, kemudian menghasilkan “peta protokol” yang terstruktur: komponen, ketergantungan (oracle, jembatan), kemampuan untuk diperbarui, peran admin, jalur biaya, dan mekanisme jaminan.

3. Agen Analisis TVL

Menghitung TVL secara akurat, memecahnya (berdasarkan aset, chain, pool), mengidentifikasi risiko konsentrasi, dan mendeteksi anomali (arus masuk/keluar mendadak, wash TVL, looping).

4. Yield Analyst Agent

Menghitung yield yang terealisasi menggunakan pendapatan biaya dan aliran bunga, memisahkan emisi, menyesuaikan untuk asumsi penggabungan, dan menyoroti risiko seperti IL (kerugian sementara) atau paparan likuidasi.

5. Risk Scoring Agent

Mengubah bukti menjadi model risiko yang dapat dijelaskan (bukan kotak hitam). Menghasilkan skor kategori, sinyal pendukung, dan pemicu “apa yang akan mengubah pendapat saya”.

6. Monitoring & Alert Agent

Mengawasi proposal tata kelola, perubahan parameter, tindakan admin, penyimpangan oracle, dan arus yang tidak biasa. Menghasilkan peringatan dengan tingkat keparahan dan tindakan yang direkomendasikan.

7. Report Agent

Membuat memo riset yang dapat dibaca manusia: tesis, risiko, kesehatan TVL, keberlanjutan yield, dan pertanyaan terbuka.

SimianX AI adalah model mental yang berguna di sini: perlakukan analisis sebagai loop riset yang dapat diulang dengan tahapan yang jelas dan jejak audit, bukan sebagai prediksi sekali pakai. Anda dapat menerapkan alur kerja yang sama ke protokol DeFi, bergilir di antara chain dan kategori sambil menjaga konsistensi output. (Anda dapat menjelajahi pendekatan platform di SimianX AI.)

Kerangka risiko: apa yang harus dinilai oleh agen dan mengapa

Skor risiko DeFi yang kuat bukanlah satu angka. Itu adalah portofolio risiko dengan jejak bukti terpisah.

Taksonomi risiko praktis (ramah agen)

Kategori risiko	Apa yang bisa salah	Indikator sinyal tinggi yang dapat dipantau agen
Risiko smart contract	Bug, eksploitasi, reentrancy, kelemahan otorisasi	Proksi yang dapat diupgrade, grafik hak istimewa kompleks, perubahan yang belum diaudit, pola panggilan yang tidak biasa
Risiko oracle	Manipulasi harga, feed yang kadaluarsa	Feed dengan likuiditas rendah, deviasi besar antar sumber, drift TWAP cepat, kegagalan heartbeat oracle
Risiko likuiditas	Keluar menjadi mahal/tidak mungkin	Konsentrasi TVL, buku pesanan dangkal, slippage tinggi, ketergantungan pada satu pool
Risiko tata kelola	Penguasaan parameter, proposal jahat	Partisipasi pemilih rendah, konsentrasi whale, proposal terburu-buru, pola bypass admin
Risiko jembatan/lintas-chain	Penularan melalui jembatan	Pangsa TVL yang dijembatani besar, ketergantungan pada satu jembatan, riwayat eksploitasi jembatan
Risiko desain ekonomi	Mekanisme insolvent, insentif refleksif	Emisi tidak berkelanjutan, ekonomi unit negatif, ketergantungan hadiah “mirip ponzi”
Risiko operasional/sentralisasi	Kompromi kunci admin, sensor	Multisig tunggal, set penandatangan kecil, proses upgrade tidak transparan, pauser istimewa

SimianX AI Peta risiko: kontrak/oracle/tata kelola/likuiditas/jembatan — Peta risiko: kontrak/oracle/tata kelola/likuiditas/jembatan

Bagaimana agen mengubah risiko menjadi skor (tanpa berpura-pura pasti)

Agen penilai yang baik melakukan tiga hal:

1. Dasar bukti: setiap klaim risiko menunjuk pada sinyal konkret (graf peran kontrak, riwayat tata kelola, desain oracle, kedalaman likuiditas, aliran pendapatan).

2. Penalaran mekanisme: agen menjelaskan bagaimana kegagalan terjadi.

3. Pemicu kontrafaktual: agen mendefinisikan data apa yang dapat mengurangi skor risiko (misal, “dua audit baru + upgrade dengan timelock + redundansi oracle”).

Praktik terbaik: Perlakukan penilaian risiko sebagai klasifikasi yang dapat dijelaskan, bukan ramalan.

Contoh: template penilaian sederhana yang dapat dijelaskan

Risiko smart contract (0–5): kemampuan upgrade, kompleksitas, cakupan audit, peran istimewa

Risiko oracle (0–5): desain feed, dukungan likuiditas, perilaku divergensi, fallback

Risiko likuiditas (0–5): konsentrasi, likuiditas keluar, sensitivitas terhadap rezim volatilitas

Risiko tata kelola/operasional (0–5): set penandatangan, timelock, wewenang darurat

Risiko ekonomi (0–5): ketergantungan emisi, keberlanjutan biaya, riwayat utang buruk

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

Analisis TVL: apa yang harus dihitung oleh agen AI (selain angka utama)

TVL sering diperlakukan seperti papan skor. Agen harus memperlakukannya seperti sinyal kesehatan—dengan konteks.

Langkah 1: Memecah TVL menjadi apa yang benar-benar penting

Seorang agen TVL harus menghasilkan:

TVL berdasarkan aset (stablecoin vs jaminan volatil)

TVL berdasarkan rantai (kerentanan lintas-rantai)

TVL berdasarkan pool/vault (konsentrasi titik tunggal)

TVL berdasarkan sumber (deposit organik vs pengejaran insentif)

Langkah 2: Mengukur kualitas TVL, bukan hanya kuantitas

TVL tinggi masih bisa lemah jika:

Tergantung insentif (likuiditas tentara bayaran pergi saat reward turun)

Sangat terkonsentrasi (satu whale mendominasi)

Melintasi jembatan dan rapuh (terpapar risiko bridge)

Berlapis (leverage rekursif membesar-besarkan TVL yang terlihat)

Metrik turunan yang berguna:

Aliran TVL bersih = deposit − penarikan (per jendela waktu)

Rasio konsentrasi = 10 alamat teratas / total TVL (atau posisi LP teratas)

Skor TVL lengket = retensi setelah pengurangan insentif (pola historis)

TVL disesuaikan volatilitas = sensitivitas TVL terhadap perubahan harga token

Langkah 3: Mendeteksi anomali dengan workflow “jelaskan-lalu-beri-alert”

Agen pemantau tidak hanya menyalakan alert. Agen harus menghasilkan penjelasan mini-kausal:

Apa yang berubah? (aliran masuk/keluar, pergeseran campuran aset, migrasi rantai)

Di mana itu terjadi? (vault, alamat, bridge tertentu)

Mengapa bisa terjadi? (perubahan reward, rumor exploit, voting governance, pergerakan pasar)

Bendera merah TVL umum (daftar periksa agen):

Aliran masuk tiba-tiba ke vault yang baru diluncurkan dengan APY yang sangat tinggi

Aliran keluar cepat segera setelah insentif berakhir

Lonjakan TVL dari satu alamat atau klaster kecil

TVL sangat terkonsentrasi pada aset yang dijembatani atau satu bridge saja

SimianX AI TVL trend chart — TVL trend chart

Tingkat hasil aktual: bagaimana agen menghitung hasil yang direalisasikan dan hasil yang nyata

“Yield” adalah salah satu metrik yang paling mudah disalahpahami karena protokol dapat mengiklankan:

APY yang diproyeksikan (berdasarkan tingkat saat ini dan asumsi penggabungan)

APY token hadiah (tergantung pada harga hadiah yang tetap tinggi)

APR biaya (tergantung pada volume dan pemanfaatan)

APR yang direalisasikan (apa yang sebenarnya diperoleh pengguna selama periode tertentu)

Definisi praktis untuk “tingkat hasil aktual”

Untuk sistem agen, definisikan tingkat hasil aktual sebagai:

Pengembalian yang direalisasikan selama jendela waktu (misalnya, 7H, 30H, 90H)

Berdasarkan sumber seperti arus kas (biaya/bunga yang didistribusikan) ditambah insentif (secara terpisah)

Dilaporkan sebagai:

APR Biaya/Bunga

APR Insentif

APR Total

Catatan volatilitas / penurunan / risiko ekor

Langkah demi langkah: dekomposisi hasil yang harus dihasilkan oleh agen

1. Kumpulkan distribusi

Biaya perdagangan untuk LP

Bunga pinjaman untuk pemberi pinjaman

Denda likuidasi (jika berlaku)

Bagian pendapatan protokol untuk staker

2. Pisahkan insentif

Emisi token hadiah

Program bonus

“Poin” atau hadiah off-chain (jika dapat dimonetisasi)

3. Normalisasi

Gunakan prinsipal berbobot waktu (modal yang bekerja)

Sesuaikan untuk asumsi penggabungan

Ekspresikan dalam mata uang dasar (misalnya, USD) dan unit aset asli

4. Sesuaikan risiko

Estimasi IL (untuk AMM)

Rentang probabilitas likuidasi (untuk pinjaman/volat vault berleveraged)

Korelasi dengan rezim pasar (bull/bear)

Contoh rumus (sederhana tapi berguna)

APR Biaya (sederhana):

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

APR Insentif (sederhana):

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

APR Total yang Direalisasikan:

total_apr = fee_apr + incentive_apr

(dengan insentif yang jelas dilabeli sebagai tidak berkelanjutan kecuali dibuktikan sebaliknya)

Tabel Kualitas Hasil (apa yang harus dilaporkan)

Komponen Hasil	Sumber	Keberlanjutan	Apa yang bisa merusaknya
Fee APR	Biaya perdagangan, bunga pinjaman	Sedang–Tinggi (jika permintaan tetap)	Penurunan volume, penurunan pemanfaatan, kompetisi
Pembagian Pendapatan	Distribusi pendapatan protokol	Sedang–Tinggi	Perubahan tata kelola, penghentian biaya
Incentive APR	Emisi token	Rendah–Sedang	Penurunan harga hadiah, berakhirnya emisi, dilusi
“Poin”	Program off-chain	Tidak pasti	Perubahan aturan, token belum diluncurkan

SimianX AI Realized yield time series — Realized yield time series

Uji “Hasil Nyata” (aturan keputusan agen)

Seorang agen hasil dapat menerapkan uji yang mudah dan dapat dijelaskan:

Jika fee/bunga/pembagian pendapatan APR secara konsisten merupakan bagian besar dari total APR (di seluruh rejim), hasil tersebut lebih mungkin berkelanjutan.

Jika insentif mendominasi, hasil kemungkinan besar bersifat sementara.

Versi yang lebih ketat menggunakan skenario:

Volume stres -50%

Harga token hadiah -70%

Aliran keluar TVL -40%

Kemudian hitung ulang APR yang diharapkan dan tandai kerentanannya.

Menggabungkan semuanya: alur kerja agen yang dapat Anda terapkan

Berikut adalah rencana pembangunan praktis yang dapat Anda ikuti dalam tahap-tahap:

1. Tentukan keputusan

Apakah Anda menyaring protokol untuk investasi, memantau risiko untuk perbendaharaan, atau membandingkan pool untuk penerapan?

2. Peta mekanisme protokol

Kontrak, oracle, tata kelola, kemampuan untuk diperbarui, rute pendapatan

3. Bangun saluran TVL

Indeks saldo dan peristiwa

Hitung TVL dan aliran bersih

Decompose berdasarkan aset/pool/rantai

4. Bangun saluran hasil

Identifikasi sumber dan distribusi biaya

Hitung APR biaya yang direalisasikan vs APR insentif

Tambahkan penyesuaian risiko (IL, likuidasi)

5. Buat skor risiko

Gunakan rubric yang transparan

Lampirkan bukti dan “apa yang dapat mengubah skor”

6. Terapkan pemantauan

Peringatan untuk perubahan parameter, aliran yang tidak biasa, deviasi oracle, tindakan tata kelola

7. Buat laporan

Memo terstruktur dengan grafik, tabel, dan kesimpulan yang jelas

Tips gaya SimianX AI: jaga keluaran konsisten di seluruh protokol dengan template laporan tetap (bagian sama, rubrik penilaian sama, ambang peringatan sama). Inilah cara mengubah analisis menjadi produk, bukan sekadar notebook sekali pakai.

SimianX AI Agent workflow pipeline — Agent workflow pipeline

Bagaimana agen AI menganalisis risiko protokol DeFi dan TVL dalam praktik?

Mereka melakukannya dengan menggabungkan pengukuran on-chain deterministik (saldo, aliran, pendapatan) dengan penalaran terstruktur (pemetaan mekanisme, analisis ketergantungan, dan penilaian yang dapat dijelaskan). Kuncinya adalah memisahkan pengumpulan data dari interpretasi: satu agen mengumpulkan fakta yang terverifikasi, agen lain menjelaskan arti fakta tersebut, dan agen ketiga mengubahnya menjadi skor risiko dengan asumsi yang jelas. Ini mengurangi halusinasi dan membuat hasil dapat diaudit.

Mode kegagalan umum (dan cara memperkuat agen Anda)

Bahkan agen yang baik bisa gagal. Rancang secara defensif:

Klaim halusinasi → butuh bidang sitasi/provenance dalam keluaran agen

Data usang → terapkan jendela penyegaran dan blokir keputusan ketika data sudah lama

Perilaku on-chain adversarial → deteksi TVL palsu, deposit berulang, dan aktivitas palsu

Terlalu percaya pada skor → jaga ketidakpastian tetap terlihat dan tambahkan uji skenario

Sentralisasi tersembunyi → petakan peran admin, penanda multisig, jalur upgrade secara eksplisit

Aturan keselamatan sederhana: tidak ada agen tunggal yang bisa “menyetujui” protokol. Persetujuan memerlukan kesepakatan antara (a) pemeta protokol, (b) analis TVL, dan (c) penilai risiko—ditambah ambang bukti minimum.

FAQ Tentang Agen AI yang Menganalisis Risiko Protokol DeFi, TVL, dan Tingkat Hasil Nyata

Apa cara terbaik untuk mengukur kualitas TVL, bukan hanya ukuran TVL?

Lihat konsentrasi TVL, komposisi aset (stabil vs volatil), eksposur jembatan, dan retensi setelah insentif turun. Protokol dengan TVL sedikit lebih rendah tetapi retensi tinggi dan setoran terdiversifikasi bisa lebih sehat daripada farm dengan TVL tinggi yang menggunakan modal tentara bayaran.

Bagaimana cara menghitung hasil riil di DeFi jika hadiah tercampur dengan insentif?

Pisahkan distribusi biaya/bunga/pendapatan dari emisi, lalu hitung APR yang direalisasikan untuk setiap komponen selama jendela lihat kembali. Perlakukan insentif sebagai hal yang rapuh kecuali jika mereka kecil atau secara struktural terikat pada pendapatan.

Bagaimana agen AI mendeteksi TVL “palsu” atau tentara bayaran?

Mereka mencari aliran masuk mendadak yang sejalan dengan perubahan insentif, konsentrasi alamat, churn cepat setelah penyesuaian hadiah, dan pola looping yang membengkakkan setoran tampak tanpa menambah pengguna yang tahan lama.

Apakah audit cukup untuk mengurangi skor risiko protokol?

Audit membantu, tetapi tidak cukup. Agen juga harus memberi skor pada kemampuan untuk melakukan upgrade, hak admin, desain oracle, konsentrasi pemerintahan, dan kontrol operasional (timelocks, tindakan darurat, penandatangan).

Dapatkah agen AI memberikan saran investasi tentang protokol DeFi mana yang paling aman?

Mereka dapat menghasilkan riset terstruktur dan sinyal risiko, tetapi mereka tidak boleh menggantikan penilaian manusia. Gunakan agen untuk mengurangi titik buta, mendokumentasikan asumsi, dan memantau secara terus-menerus perubahan risiko.

Kesimpulan

Ketika agen AI menganalisis risiko protokol DeFi, TVL, dan tingkat hasil nyata, tujuannya bukanlah label “aman” ajaib—melainkan sistem penelitian yang dapat diaudit yang menjelaskan mengapa sebuah protokol terlihat sehat atau rentan. Setup terkuat memecah TVL menjadi sinyal kualitas, memecah hasil menjadi arus kas nyata vs insentif, dan menilai kategori risiko dengan bukti dan uji skenario. Jika Anda ingin mengoperasionalkan ini menjadi alur kerja yang dapat diulang—di mana tahap multi-agen menghasilkan memo yang konsisten, peringatan pemantauan, dan jejak keputusan yang jelas—jelajahi bagaimana SimianX AI menyusun analisis agen dan pipeline penelitian di SimianX AI.