Агенты ИИ анализируют риски протоколов DeFi, TVL и реальные ставки доходности
DeFi развивается быстро: ликвидность вращается, стимулы меняются, а риск может накапливаться незаметно через смарт-контракты, оракулы, мосты и управление. Именно поэтому агенты ИИ анализируют риски протоколов DeFi, TVL и реальные ставки доходности лучше всего, когда они строятся как системы, а не одиночные модели — системы, которые собирают доказательства, проверяют предположения и сохраняют следы решений. В этом исследовательском руководстве вы научитесь практическому пошаговому подходу для создания рабочего процесса агентов, который будет мониторить протоколы, объяснять риски и разделять устойчивую доходность от шума, вызванного эмиссиями. Мы также будем ссылаться на SimianX AI как пример того, как структурировать многослойный анализ агентов в аудируемые, повторяемые исследовательские циклы, которые можно использовать снова и снова для различных протоколов.
Почему для анализа DeFi нужны агенты (а не только панели управления)
Панели управления отлично подходят для показа чисел. Но для анализа рисков DeFi необходимо понимать механизмы:
Современный рабочий процесс агентов ИИ решает эту задачу, разделяя проблему на специализированные роли: один агент собирает и проверяет данные, другой объясняет проектирование протокола, третий оценивает риски, а четвертый проверяет, является ли «доходность» действительно устойчивой.
Основная идея: В DeFi история — это не график. История — это цепочка причин, стоящих за графиком.
Основные концепции: риски протоколов DeFi, TVL и «реальная» доходность
Перед созданием системы агентов определите объекты, которые вы измеряете:
1) Риск протокола (что может сломаться, как и насколько это вероятно)
Риск протоколов DeFi многомерен. Он включает уязвимости смарт-контрактов, атаки на оракулы, шоки ликвидности, сбои управления, заражение через мосты и централизацию операций (админские ключи, контроль обновлений, подписи мультисигов).
2) TVL (Общая заблокированная стоимость)
TVL обычно используется как снимок того, сколько ценности пользователи внесли в контракты протокола. Это полезно — но также может быть подвержено манипуляциям через стимулы, циклы или «липкий» капитал, который на самом деле хрупок.
3) Фактические ставки доходности (также известные как реализованная доходность, реальная доходность)
Протоколы часто рекламируют APY, который смешивает:
Для тщательного анализа агенты должны разделять откуда приходят доходы и насколько они чувствительны к рыночным режимам, объему и ликвидности.
Многоагентная архитектура для анализа DeFi
Надежный подход — построить конвейер сотрудничающих агентов, каждый с узкой областью и явными результатами. Вот практический план, который можно реализовать с LLM-агентами + детерминированной аналитикой блокчейна:
1. Агент сбора данных
Собирает данные из блокчейна (события, балансы, вызовы контрактов), внецепочные метаданные (документы, аудиты) и рыночные данные (цены, объемы). Создает нормализованные наборы данных с отметками времени и источниками.
2. Агент построения карты протокола
Читает документы и контракты, затем выдает структурированную «карту протокола»: компоненты, зависимости (оракулы, мосты), возможность обновления, админские роли, пути комиссий и механики обеспечения.
3. Агент анализа TVL
Вычисляет TVL точно, разлагает его (по активам, цепочкам, пулам), выявляет риск концентрации и обнаруживает аномалии (внезапные притоки/оттоки, фиктивный TVL, циклические операции).
4. Агент анализа доходности
Вычисляет реализованную доходность на основе комиссий и потоков процентов, выделяет эмиссии, корректирует с учётом предположений о капитализации и выделяет риски, такие как IL (временные потери) или риск ликвидации.
5. Агент оценки риска
Преобразует доказательства в объяснимую модель риска (не чёрный ящик). Выдаёт оценки по категориям, поддерживающие сигналы и триггеры «что могло бы изменить моё мнение».
6. Агент мониторинга и оповещений
Следит за предложениями по управлению, изменениями параметров, действиями администраторов, отклонениями оракулов и необычными потоками. Генерирует оповещения с уровнем серьёзности и рекомендованными действиями.
7. Агент отчётов
Создаёт удобочитаемый исследовательский меморандум: тезис, риски, состояние TVL, устойчивость доходности и открытые вопросы.
SimianX AI здесь полезна как мысленная модель: рассматривайте анализ как повторяемый исследовательский цикл с чёткими этапами и журналом аудита, а не как одноразовый прогноз. Тот же рабочий процесс можно применять к DeFi-протоколам, переключаясь между цепочками и категориями при сохранении согласованности выводов. (Подход платформы можно изучить на SimianX AI.)
Рамки оценки риска: что агенты должны оценивать и почему
Надёжная оценка риска в DeFi — это не одно число. Это портфель рисков с отдельными цепочками доказательств.
Практическая таксономия рисков (удобная для агентов)
| Категория риска | Что может пойти не так | Индикаторы высокой информативности, которые агент может отслеживать |
|---|---|---|
| Риск смарт-контракта | Ошибки, эксплойты, повторные вызовы, уязвимости авторизации | Апгрейдируемые прокси, сложная графика привилегий, неаудированные изменения, необычные паттерны вызовов |
| Риск оракула | Манипуляции с ценой, устаревшие данные | Кормушки с низкой ликвидностью, большое расхождение между источниками, быстрый дрейф TWAP, сбои heartbeat оракула |
| Риск ликвидности | Выход становится дорогим/невозможным | Концентрация TVL, мелкие ордер книги, высокий проскальзывание, зависимость от единственного пула |
| Риск управления | Захват параметров, злонамеренные предложения | Низкое участие в голосовании, концентрация китов, поспешные предложения, обход администраторов |
| Риск моста/кросс-цепочки | Контаминация через мосты | Высокая доля TVL через мосты, зависимость от единственного моста, история эксплуатации мостов |
| Риск экономического дизайна | Несостоятельные механизмы, рефлексивные стимулы | Невозможные эмиссии, отрицательная экономия на единицу, зависимость от вознаграждений, напоминающая "понтиевую схему" |
| Операционный/централизационный риск | Компрометация административного ключа, цензура | Единственный мультисиг, небольшой набор подписантов, непрозрачный процесс обновлений, привилегированные паузы |
Как агенты превращают риск в оценку (не претендуя на точность)
Хороший агент оценки делает три вещи:
1. Основание на доказательствах: каждое утверждение о риске указывает на конкретный сигнал (граф ролей контракта, история управления, дизайн оракула, глубина ликвидности, потоки доходов).
2. Механизм объяснения: агент объясняет как происходит сбой.
3. Контрфактические триггеры: агент определяет, какие данные снизят оценку риска (например, "два новых аудита + блокировки обновлений + избыточность оракула").
Лучшая практика: Относитесь к оценке рисков как к объяснимой классификации, а не к пророчеству.
Пример: простой, объяснимый шаблон оценки
Затем в конце конвертируйте в общую оценку — при этом оставьте видимой детализацию.
Анализ TVL: что должны вычислять AI-агенты (помимо основной цифры)
TVL часто рассматривают как счет на табло. Агентам стоит рассматривать его как сигнал здоровья — с контекстом.
Шаг 1: Разложите TVL на то, что действительно важно
Агент TVL должен выводить:
Шаг 2: Измеряйте качество TVL, а не только количество
Высокий TVL может быть слабым, если он:
Полезные производные метрики:
Шаг 3: Обнаружение аномалий с помощью workflow «объясни — затем предупреди»
Мониторинговый агент не должен просто выдавать оповещения. Он должен давать мини-каузальное объяснение:
Распространенные красные флаги TVL (чеклист агента):
Фактические ставки доходности: как агенты рассчитывают реализованную и реальную доходность
«Доходность» — одна из самых легко неправильно понимаемых метрик, потому что протоколы могут рекламировать:
Практическое определение «фактической ставки доходности»
Для системы агентов определите фактическую ставку доходности как:
APR по комиссиям/процентамAPR по стимуламОбщий APRПримечания о волатильности / просадках / хвостовом рискеПошагово: декомпозиция доходности, которую должны делать агенты
1. Сбор распределений
2. Разделение стимулов
3. Нормализация
4. Корректировка с учетом риска
Пример формул (простые, но полезные)
fee_apr = (fees_paid_to_lp / average_tvl) * (365 / days)
incentive_apr = (rewards_value / average_tvl) * (365 / days)
total_apr = fee_apr + incentive_apr
(с четким указанием, что стимулы являются несостоятельными, если не доказано обратное)
Таблица качества доходности (что нужно отчитать)
| Компонент доходности | Источник | Устойчивость | Что может её нарушить |
|---|---|---|---|
| Fee APR | Торговые комиссии, проценты по займам | Средне–Высокая (если спрос сохраняется) | Резкое падение объёмов, снижение использования, конкуренция |
| Revenue share | Распределение доходов протокола | Средне–Высокая | Изменения в управлении, отключение комиссий |
| Incentive APR | Эмиссия токенов | Низкая–Средняя | Падение цены награды, прекращение эмиссии, размывание |
| “Points” | Внецепочная программа | Неопределённо | Изменения правил, токен не выпущен |
Тест «реальной доходности» (правило решения агента)
Агент доходности может реализовать простой, объяснимый тест:
Более строгая версия использует сценарии:
Затем пересчитывается ожидаемый реализованный APR и отмечается уязвимость.
Объединяем всё: агентский рабочий процесс, который можно реализовать
Вот практический план построения, который можно выполнять по этапам:
1. Определите решение
2. Смоделируйте механизм протокола
3. Постройте TVL-пайплайн
4. Постройте пайплайн доходности
5. Создайте оценку риска
6. Запустите мониторинг
7. Создать отчет
Совет в стиле SimianX AI: сохраняйте последовательность выводов по всем протоколам с фиксированным шаблоном отчета (те же разделы, тот же критерий оценки, те же пороговые значения для оповещений). Так вы превращаете анализ в продукт, а не в одноразовый блокнот.
Как агенты ИИ анализируют риски DeFi-протоколов и TVL на практике?
Они делают это, комбинируя детерминированные измерения в цепочке (балансы, потоки, доход) с структурированным рассуждением (картирование механизмов, анализ зависимостей и объяснимое оценивание). Ключевым моментом является разделение сбора данных и интерпретации: один агент собирает проверенные факты, другой агент объясняет, что эти факты означают, а третий агент преобразует их в оценку риска с явными предположениями. Это уменьшает количество ошибок и делает результаты проверяемыми.
Общие режимы сбоев (и как усилить ваших агентов)
Даже хорошие агенты могут ошибаться. Проектируйте с учетом защиты:
Простое правило безопасности: ни один агент не может "одобрить" протокол. Одобрение требует согласования между (a) картографом протокола, (b) аналитиком TVL и (c) оценщиком рисков — плюс минимальный порог доказательств.
Часто задаваемые вопросы о том, как агенты ИИ анализируют риски DeFi-протоколов, TVL и реальные ставки доходности
Как лучше всего измерить качество TVL, а не только его размер?
Посмотрите на концентрацию TVL, состав активов (стабильные против волатильных), эк exposure через мосты и удержание после снижения стимулов. Протокол с немного меньшим TVL, но высоким уровнем удержания и диверсифицированными депозитами может быть более здоровым, чем ферма с высоким TVL и наемным капиталом.
Как рассчитать реальную доходность в DeFi, если вознаграждения смешаны со стимулами?
Отделите распределение сборов/процентов/доходов от эмиссий, затем вычислите реализованный APR для каждого компонента за период отслеживания. Считайте стимулы хрупкими, если только они не малы или структурно не связаны с доходом.
Как AI-агенты обнаруживают «фальшивый» или наемный TVL?
Они ищут внезапные потоки, связанные с изменениями стимулов, концентрацию адресов, быстрый отток после корректировок вознаграждений и цикличные паттерны, которые увеличивают кажущиеся депозиты без добавления устойчивых пользователей.
Достаточны ли аудиты для снижения рисков протокола?
Аудиты помогают, но их недостаточно. Агентам также следует оценивать обновляемость, административные привилегии, дизайн оракула, концентрацию управления и операционные контроли (таймлоки, экстренные действия, подписанты).
Могут ли AI-агенты дать инвестиционные рекомендации по самому безопасному протоколу DeFi?
Они могут предоставить структурированные исследования и сигналы риска, но не должны заменять человеческое суждение. Используйте агентов для уменьшения слепых зон, документирования предположений и постоянного мониторинга изменяющихся рисков.
Заключение
Когда ИИ-агенты анализируют риски протоколов DeFi, TVL и реальные ставки доходности, цель не заключается в волшебной метке "безопасно" — это аудируемая исследовательская система, которая объясняет, почему протокол выглядит здоровым или хрупким. Самые сильные конфигурации разлагают TVL на качественные сигналы, разлагают доходность на реальные денежные потоки против стимулов и оценивают категории рисков с помощью доказательств и сценарных тестов. Если вы хотите внедрить это в повторяемый рабочий процесс — где многоступенчатые действия агентов создают последовательные меморандумы, мониторинговые оповещения и четкие следы принятия решений — изучите, как SimianX AI структурирует агентный анализ и исследовательские потоки на SimianX AI.
