AI Ajanları DeFi Protokol Risklerini, TVL’yi ve Gerçek Getiri Oranlarını Analiz Ediyor
DeFi hızlı hareket ediyor: likidite dönüyor, teşvikler değişiyor ve risk, akıllı sözleşmeler, oracle’lar, köprüler ve yönetişim üzerinden görünmez şekilde bileşebiliyor. İşte tam bu yüzden AI ajanları DeFi protokol risklerini, TVL’yi ve gerçek getiri oranlarını en iyi şekilde analiz ediyor; ancak bunlar tek modeller değil, sistemler olarak kurulduğunda—kanıt toplayan, varsayımları test eden ve bir karar izini tutan sistemler. Bu araştırma tarzı rehberde, protokolleri izlemek, riskleri açıklamak ve sürdürülebilir getiriyi emisyon kaynaklı gürültüden ayırmak için ajan tabanlı bir iş akışı oluşturmanın pratik, adım adım çerçevesini öğreneceksiniz. Ayrıca, çok ajanlı analizleri protokoller arasında tekrar kullanılabilir, denetlenebilir araştırma döngülerine nasıl yapılandırabileceğinize örnek olarak SimianX AI’yi de referans göstereceğiz.
DeFi analizinin ajanlara neden ihtiyaç duyduğunu (sadece panellere değil)
Paneller, sayıları göstermek için harikadır. Ama DeFi risk analizi mekanizmaları anlamayı gerektirir:
Modern bir AI-ajan iş akışı bunu, sorunu uzmanlaşmış rollere bölerek ele alır: bir ajan veri toplar ve doğrular, bir başkası protokol tasarımını açıklar, bir diğeri riskleri puanlar ve bir başkası “getirinin” gerçekten sürdürülebilir olup olmadığını kontrol eder.
Ana fikir: DeFi’de hikaye grafik değildir. Hikaye, grafiğin arkasındaki nedenler zinciridir.
Temel kavramlar: DeFi protokol riski, TVL ve “gerçek” getiri
Ajan sistemini kurmadan önce ölçtüğünüz nesneleri tanımlayın:
1) Protokol riski (ne kırılabilir, nasıl ve olasılığı ne)
DeFi protokol riski çok boyutludur. Bu, akıllı sözleşme açıkları, oracle saldırıları, likidite şokları, yönetişim hataları, köprü bulaşıcılığı ve operasyonel merkeziyetçilik (yönetici anahtarları, güncelleme kontrolleri, multisig imzacılar) gibi unsurları içerir.
2) TVL (Toplam Kilitli Değer)
TVL, kullanıcıların bir protokolün sözleşmelerine ne kadar değer yatırdığının bir anlık görüntüsü olarak yaygın şekilde kullanılır. Kullanışlıdır—ancak teşvikler, döngüler veya aslında kırılgan olan "yapışkan" sermaye ile de manipüle edilebilir.
3) Gerçek Getiri Oranları (diğer adıyla gerçekleşen getiri, gerçek getiri)
Protokoller genellikle şu bileşenleri karıştıran APY'yi reklam ederler:
Titiz bir analiz için, ajanlar getirilerin nereden geldiğini ve bunların piyasa rejimlerine, hacme ve likiditeye ne kadar duyarlı olduğunu ayırmalıdır.
DeFi analizi için çok ajanslı bir mimari
Güvenilir bir yaklaşım, her biri dar bir kapsam ve açık çıktılara sahip işbirliği yapan ajanlar boru hattı oluşturmak olacaktır. İşte LLM ajanları + deterministik zincir içi analizlerle uygulayabileceğiniz pratik bir plan:
1. Veri Toplama Ajanı
Zincir içi verileri (olaylar, bakiye, sözleşme çağrıları), zincir dışı meta verileri (belgeler, denetimler) ve piyasa verilerini (fiyatlar, hacimler) toplar. Zaman damgaları ve kökenle birlikte normalize edilmiş veri setleri üretir.
2. Protokol Haritalayıcı Ajanı
Belgeleri ve sözleşmeleri okur, ardından yapılandırılmış bir "protokol haritası" çıktısı üretir: bileşenler, bağımlılıklar (oracle’lar, köprüler), güncellenebilirlik, yönetici rolleri, ücret yolları ve teminat mekanizmaları.
3. TVL Analiz Ajanı
TVL'yi doğru bir şekilde hesaplar, varlık, zincir, havuz bazında ayrıştırır, yoğunlaşma riskini belirler ve anormallikleri (ani giriş/çıkışlar, yıkanmış TVL, döngü) tespit eder.
4. Getiri Analizörü Ajanı
Ücret gelirleri ve faiz akışlarını kullanarak gerçekleşen getiriyi hesaplar, emisyonları ayırır, bileşim varsayımlarını ayarlar ve IL (geçici kayıp) veya likidasyon maruziyeti gibi riskleri vurgular.
5. Risk Puanlama Ajanı
Kanıtları açıklanabilir bir risk modeline dönüştürür (kara kutu değil). Kategori puanları, destekleyici sinyaller ve “fikrimi değiştirecek olan” tetikleyiciler üretir.
6. İzleme ve Uyarı Ajanı
Yönetim önerilerini, parametre değişikliklerini, yönetici eylemlerini, oracle sapmalarını ve olağandışı akışları izler. Ciddiyet ve önerilen eylemlerle birlikte uyarılar oluşturur.
7. Rapor Ajanı
İnsan tarafından okunabilir bir araştırma notu üretir: tez, riskler, TVL sağlığı, getiri sürdürülebilirliği ve açık sorular.
SimianX AI burada faydalı bir zihinsel modeldir: analizi, net aşamaları ve bir denetim izi ile tekrarlanabilir bir araştırma döngüsü olarak ele alın, tek seferlik bir tahmin olarak değil. Aynı iş akışını DeFi protokollerine uygulayabilir, çıktıları tutarlı tutarken zincirler ve kategoriler arasında dönebilirsiniz. (Platform yaklaşımını SimianX AI adresinde keşfedebilirsiniz.)
Risk çerçevesi: ajanların puanlaması gerekenler ve neden
Sağlam bir DeFi risk puanı tek bir sayı değildir. Bu, ayrı kanıt izlerine sahip bir risk portföyüdür.
Pratik bir risk taksonomisi (ajan dostu)
| Risk kategorisi | Ne yanlış gidebilir | Bir ajanın izleyebileceği yüksek sinyal göstergeleri |
|---|---|---|
| Akıllı sözleşme riski | Hatalar, istismarlar, yeniden giriş, yetki hataları | Güncellenebilir proxy'ler, karmaşık ayrıcalık grafiği, denetlenmemiş değişiklikler, olağandışı çağrı kalıpları |
| Oracle riski | Fiyat manipülasyonu, bayat veriler | Düşük likidite verileri, kaynaklar arasında büyük sapma, hızlı TWAP kayması, oracle kalp atış hızı hataları |
| Likidite riski | Çıkış maliyetli/imkansız hale gelir | TVL yoğunluğu, sığ emir defterleri, yüksek kayma, tek bir havuza bağımlılık |
| Yönetişim riski | Parametre ele geçirme, kötü niyetli öneriler | Düşük oy katılımı, balina yoğunluğu, aceleye getirilmiş öneriler, yönetici atlama kalıpları |
| Köprü/çapraz zincir riski | Köprüler aracılığıyla bulaşma | Ağır köprülenmiş TVL payı, tek bir köprüye bağımlılık, köprü istismar geçmişi |
| Ekonomik tasarım riski | İflas eden mekanizmalar, yansımalı teşvikler | Sürdürülemez emisyonlar, negatif birim ekonomisi, “ponzi-benzeri” ödül bağımlılığı |
| Operasyonel/merkezileşme riski | Yönetici anahtarının ele geçirilmesi, sansür | Tek multisig, küçük imzacı seti, şeffaf olmayan yükseltme süreci, ayrıcalıklı durdurucular |
Ajanlar riski nasıl skora dönüştürür (kesinlik iddiasında bulunmadan)
İyi bir skor ajansı üç şey yapar:
1. Kanıta dayalı temel: her risk iddiası somut bir sinyale işaret eder (sözleşme rol grafiği, yönetişim geçmişi, oracle tasarımı, likidite derinliği, gelir akışları).
2. Mekanizma mantığı: ajan başarısızlığın nasıl gerçekleştiğini açıklar.
3. Karşı olgusal tetikleyiciler: ajan, hangi verilerin risk skorunu azaltacağını tanımlar (örn. “iki yeni denetim + zaman kilitli yükseltmeler + oracle yedekliliği”).
En iyi uygulama: Risk skorlamayı açıklanabilir sınıflandırma olarak ele alın, kehanet olarak değil.
Örnek: basit, açıklanabilir bir skor şablonu
Then convert to an overall grade only at the end—and keep the breakdown visible.
TVL analizi: AI ajanlarının hesaplaması gerekenler (başlık sayısının ötesinde)
TVL genellikle bir skor tablosu gibi ele alınır. Ajanlar bunu sağlık göstergesi olarak değerlendirmelidir—bağlam ile birlikte.
Adım 1: TVL’yi gerçekten önemli olanlara ayır
Bir TVL ajanı şunları çıktılar:
Adım 2: Sadece miktar değil, TVL kalitesini ölç
Yüksek TVL yine de zayıf olabilir eğer:
Faydalı türetilmiş metrikler:
Adım 3: “Açıkla-sonra-uyar” iş akışı ile anomalileri tespit et
Bir izleme ajanı sadece uyarı vermemelidir. Mini bir nedensel açıklama üretmelidir:
Yaygın TVL kırmızı bayrakları (ajan kontrol listesi):
Gerçek getiri oranları: ajanlar gerçekleşen ve gerçek getiriyi nasıl hesaplar
“Getiri”, yanlış anlaşılmaya en açık metriklerden biridir çünkü protokoller şunları tanıtabilir:
“Gerçek getiri oranları” için pratik bir tanım
Bir ajan sistemi için gerçek getiri oranını şu şekilde tanımlayın:
Ücret/Faiz APRTeşvik APRToplam APRVolatilite / düşüş / kuyruk riski notlarıAdım adım: ajanların üretmesi gereken getiri ayrıştırması
1. Dağıtımları topla
2. Teşvikleri ayır
3. Normalize et
4. Riski ayarla
Örnek formüller (basit ama faydalı)
fee_apr = (fees_paid_to_lp / average_tvl) * (365 / days)
incentive_apr = (rewards_value / average_tvl) * (365 / days)
total_apr = fee_apr + incentive_apr
(teşvikler aksi kanıtlanmadıkça sürdürülemez olarak açıkça etiketlenmiş olarak)
Verim Kalitesi Tablosu (raporlanması gerekenler)
| Verim Bileşeni | Kaynak | Sürdürülebilirlik | Ne bozabilir |
|---|---|---|---|
| Ücret APR | Ticaret ücretleri, borç faizleri | Orta–Yüksek (talep devam ederse) | Hacim çöküşü, kullanım düşüşü, rekabet |
| Gelir paylaşımı | Protokol gelir dağılımı | Orta–Yüksek | Yönetişim değişiklikleri, ücretin kapatılması |
| Teşvik APR | Token emisyonları | Düşük–Orta | Ödül fiyatı düşüşü, emisyon sonu, seyrelme |
| “Puanlar” | Off-chain programı | Belirsiz | Kural değişiklikleri, token başlatılmaması |
“Gerçek Verim” Testi (ajan karar kuralı)
Bir verim ajanı, basit ve açıklanabilir bir test uygulayabilir:
Daha titiz bir versiyon senaryoları kullanır:
Sonra beklenen gerçekleşen APR hesaplanır ve kırılganlık işaretlenir.
Hepsini Bir Araya Getirmek: Uygulayabileceğiniz Bir Ajan İş Akışı
İşte aşamalar halinde takip edebileceğiniz pratik bir yapı planı:
1. Kararı Tanımlayın
2. Protokol Mekanizmasını Haritalayın
3. TVL Boru Hattını Kurun
4. Verim Boru Hattını Kurun
5. Risk Skorunu Oluşturun
6. İzleme Dağıtımı Yapın
7. Bir rapor oluşturun
SimianX AI tarzı ipucu: çıktıları, protokoller arasında sabit bir rapor şablonu (aynı bölümler, aynı puanlama ölçeği, aynı uyarı eşikleri) ile tutarlı tutun. Bu, analizi bir ürün haline getirmenin, tek seferlik bir not defteri olmaktan çıkarmanın yoludur.
AI ajanları DeFi protokol risklerini ve TVL'yi pratikte nasıl analiz eder?
Bunu, deterministik on-chain ölçümleri (bakiye, akışlar, gelir) yapılandırılmış akıl yürütme (mekanizma haritalaması, bağımlılık analizi ve açıklanabilir puanlama) ile birleştirerek yaparlar. Anahtar, veri toplama ile yorumlama arasındaki farkı ayırt etmektir: bir ajan doğrulanmış gerçekleri toplar, bir diğer ajan bu gerçeklerin ne anlama geldiğini açıklar ve üçüncü bir ajan bunları açık varsayımlarla bir risk puanına dönüştürür. Bu, halüsinasyonları azaltır ve sonuçları denetlenebilir hale getirir.
Yaygın başarısızlık modları (ve ajanlarınızı nasıl güçlendirebilirsiniz)
İyi ajanlar bile başarısız olabilir. Savunmacı tasarım yapın:
Basit bir güvenlik kuralı: hiçbir ajan bir protokolü “onaylayamaz”. Onay, (a) protokol haritalayıcı, (b) TVL analisti ve (c) risk puanlayıcısı arasındaki anlaşmayı gerektirir—artı bir minimum kanıt eşiği.
DeFi Protokol Risklerini, TVL'yi ve Gerçek Yatırım Getirisi Oranlarını Analiz Eden AI Ajanları Hakkında SSS
TVL kalitesini, yalnızca TVL büyüklüğünü ölçmenin en iyi yolu nedir?
TVL yoğunluğuna, varlık karışımına (istikrarlı vs. volatil), köprülenmiş maruziyete ve teşvikler düştükten sonra tutunmaya bakın. Bir protokol, biraz daha düşük TVL'ye sahip ancak yüksek tutunma oranı ve çeşitlendirilmiş yatırımları olan, yüksek TVL'li bir çiftlikten daha sağlıklı olabilir; çünkü o çiftlik, paralı asker sermayesiyle çalışıyor olabilir.
Teşvikler karışık olduğunda DeFi'de gerçek getiri nasıl hesaplanır?
Ücret/faiz/gelir dağılımlarını emisyonlardan ayırın, sonra her bir bileşen için geriye dönük bir pencerede gerçekleşen Yıllık Yüzde Getirisi'ni (APR) hesaplayın. Teşvikleri, küçük ya da yapısal olarak gelirle bağlı değillerse kırılgan olarak değerlendirin.
AI ajanları “sahte” veya paralı asker TVL'sini nasıl tespit eder?
Teşvik değişiklikleriyle uyumlu ani girişleri, adres yoğunluğunu, ödül ayarlamalarından sonra hızlı dönüşümü ve kalıcı kullanıcı eklemeden görünen yatırımları şişiren döngüsel desenleri ararlar.
Denetimler, protokol risk puanlarını azaltmak için yeterli mi?
Denetimler yardımcı olur, ancak yeterli değildir. Ajanlar ayrıca yükseltilebilirlik, yönetici ayrıcalıkları, oracle tasarımı, yönetişim yoğunluğu ve operasyonel kontrolleri (zaman kilitleri, acil durum eylemleri, imzacılar) puanlamalıdır.
AI ajanları, hangi DeFi protokolünün en güvenli olduğu konusunda yatırım tavsiyesi verebilir mi?
Yapılandırılmış araştırma ve risk sinyalleri üretebilirler, ancak insan yargısını ikame etmemelidirler. Ajanları, kör noktalardan kaçınmak, varsayımları belgelemek ve değişen riskleri sürekli izlemek için kullanın.
Sonuç
When AI ajanları DeFi protokol risklerini, TVL’yi ve gerçek getiri oranlarını analiz ettiğinde, amaç sihirli bir “güvenli” etiketi değildir—amaç, bir protokolün neden sağlıklı veya kırılgan göründüğünü açıklayan denetlenebilir bir araştırma sistemidir. En güçlü yapılandırmalar, TVL’yi kalite sinyallerine, getiriyi gerçek nakit akışı ve teşviklere ayırır ve risk kategorilerini kanıtlar ve senaryo testleri ile puanlar. Bunu tekrar edilebilir bir iş akışına dönüştürmek istiyorsanız—çok ajanlı aşamaların tutarlı notlar, izleme uyarıları ve net karar izleri ürettiği bir süreç—SimianX AI’nin ajan temelli analiz ve araştırma boru hatlarını nasıl yapılandırdığını SimianX AI adresinde keşfedin.
