人工智能 (AI) 与去中心化金融 (DeFi) 的融合正在快速发展，为简化和提升用户的 DeFi 体验提供了创新途径。这种融合被称为“DeFai”，旨在应对 DeFi 协议日益增长的复杂性，并提供一个更加用户友好、安全高效的金融生态系统。然而，AI 与 DeFi 的融合也带来了新的技术和安全挑战，需要我们仔细审视。
DeFai 的运作方式是利用人工智能代理作为用户与 DeFi 协议之间的中介。这些代理可以执行复杂的交易、优化交易策略并管理风险，而无需用户手动与底层智能合约交互。DeFai 系统的架构通常包含几个关键组件：账户管理、决策执行模块和风险管理模块。智能账户 (ERC-4337)、多重签名阈值方案 (MPC-TSS) 和可信执行环境 (TEE) 等账户管理解决方案在平衡安全性和可用性方面各有优缺点。例如，ERC-4337 提供具有可编程交易逻辑的非托管控制，而基于 TEE 的系统则以增加技术复杂性为代价，增强了执行自由度。
决策执行模块在将用户指令转化为可执行的区块链交易的过程中发挥着关键作用。该过程包括数据聚合、结合传统金融模型和人工智能进行决策评估，以及执行链上操作，例如创建流动性池或参与收益挖矿。人工智能代理可以分析来自多个来源的海量数据集，以识别最佳交易机会，例如预测年利率 (APR) 或检测 meme 代币趋势。这种数据驱动的决策可以显著提高 DeFi 交互的效率，尤其对于新手用户而言。
风险管理仍然是 DeFai 系统的基石，因为底层 DeFi 协议本身就面临各种威胁。这些威胁包括交易滑点和 MEV（最大可提取价值）攻击等市场风险，以及智能合约漏洞和价格波动等协议层风险。
神谕 操纵。一个显著的例子是 HyperLiquid 清算事件，该事件中保证金要求的设计缺陷导致杠杆失控，造成 4 亿美元的损失。类似地，还有 Polter Finance 事件，黑客利用了存在缺陷的价格预言机 Uniswap V2 导致 7 亿美元的损失。这些案例凸显了建立健全且持续运作的风险管理框架的必要性，该框架必须能够应对流动性约束、波动性和治理风险。学术界和技术界正在积极应对 DeFai 的安全挑战。Goplus 最近进行了一项全面的审查，概述了 DeFi 协议中的关键漏洞和攻击向量，并评估了现有安全工具的有效性。该研究确定了六大类 DeFi 攻击，包括重入攻击、价格操纵和闪电贷攻击，并评估了 55 种安全工具在漏洞检测、风险评估和自动修复方面的性能。值得一提的是，研究团队开发了一个包含 7,340 个 DeFi 智能合约的基准数据集，为未来的工具开发和验证提供了宝贵的资源。
尽管取得了这些进展，DeFai 系统仍处于早期开发阶段，安全风险依然存在。建议用户选择那些经过严格智能合约审核且拥有可靠安全运营记录的项目。DeFi 的去中心化特性在提供透明度和自主性的同时，也使问责和监管变得复杂。因此，对人工智能代理等自动化系统的依赖引发了人们对决策不透明以及关键金融操作缺乏人工监督的担忧。
总而言之，DeFai 模型代表着通过人工智能驱动的自动化实现 DeFi 服务民主化迈出了重要一步。然而，人工智能与 DeFi 的融合必须谨慎对待，尤其是在私钥管理、执行风险和第三方协议漏洞方面。随着 DeFi 格局的不断发展，对透明、可审计且以用户为中心的安全框架的需求只会日益增长。DeFai 的成功取决于开发者和研究人员构建兼顾创新和安全的系统的能力。
