Cosa serve ancora per il prossimo traguardo della DeFi?

Titolo originale: DeFi's next milestone: What it'll take for agentic finance to work

Autore originale: @Lemniscap

Traduzione originale: Ismay, BlockBeats

 

Nota dell'editore: Quando il mondo della DeFi diventa così complesso da risultare difficile da gestire persino per gli utenti esperti, come possiamo restituire il controllo alle persone comuni?

Questo articolo di ricerca di Lemniscap analizza sistematicamente l'ascesa e le sfide attuali della "Agentic Finance". Da &milo, Meridian a SendAI e The Hive, questi prodotti pionieristici mostrano come l'AI possa diventare una nuova interfaccia per le interazioni on-chain, ma mettono anche in luce enormi lacune in termini di affidabilità dell'esecuzione, sicurezza dei permessi e meccanismi di verifica. L'autore sottolinea che, per la DeFi, la chiave per raggiungere la prossima fase non è un modello più intelligente, ma una struttura di base più affidabile: ogni azione dell'agente deve essere verificabile, tracciabile e degna di fiducia.

Questa non è solo una svolta tecnologica, ma anche un esperimento di ricostruzione della fiducia. Come affermato nell'articolo: il prossimo traguardo della DeFi non sarà una maggiore scala, ma la fiducia nell'automazione.

Nel 2025, la DeFi sarà completamente diversa rispetto ai suoi inizi.

I dati parlano da soli: i flussi di capitali istituzionali superano i 10 miliardi di dollari a trimestre, il numero di protocolli attivi su decine di blockchain supera i 3.000. Il valore totale bloccato nei protocolli DeFi raggiunge i 160 miliardi di dollari nel 2025, con una crescita annua del 41%; il volume cumulativo delle transazioni su DEX e Perps si misura ormai in "trilioni".

Con la crescita della DeFi, le possibilità aumentano, ma la complessità cresce vertiginosamente. La maggior parte delle persone non riesce a tenere il passo con tutto ciò che accade on-chain. Se vogliamo che più persone colgano queste nuove opportunità, dobbiamo costruire strumenti che permettano agli utenti di prendere decisioni corrette più facilmente: questa è la direzione futura.

Nel frattempo, l'AI si sta integrando nella vita quotidiana e le persone stanno sviluppando nuove abitudini basate sull'automazione. Questa tendenza ha dato vita alla "Agentic Finance": operazioni finanziarie gestite e guidate da agenti intelligenti.

Anche agenti semplici basati su browser come Comet mostrano la rapida evoluzione di questi strumenti. Quando esegui un'operazione DeFi tramite un agente browser (come nell'esempio condiviso dal fondatore di SendAI, Yash), puoi vedere il potenziale della Agentic Finance.

Questa visione è intuitiva: non devi più cercare dashboard o leggere lunghi post su X, basta dire all'AI il tuo obiettivo e lei completerà automaticamente i passaggi successivi.

Attualmente stanno emergendo due tipi di agenti intelligenti:

Una categoria è quella dei Copilots, che guidano l'utente nelle decisioni nel mondo DeFi; l'altra è quella dei Quant Agents, più orientati all'esecuzione automatica di strategie professionali, simili a "Autopilots".

Entrambi sono ancora agli inizi e presentano difetti, ma puntano verso una nuova direzione: un modo di interagire con la DeFi completamente diverso, guidato dall'AI.

Agenti intelligenti come "copiloti"

Pensa a questi agenti come a un assistente personale. Non devi più consultare grafici o saltare tra protocolli diversi: basta fare domande in linguaggio naturale, come "Quali sono i token più caldi ora?" o "Dove si ottengono i rendimenti più alti?", e l'agente risponderà direttamente e suggerirà il prossimo passo, come un amico sempre disponibile e informato.

Prendiamo &milo come esempio: la sua modalità copilota può aiutarti a prendere decisioni di investimento, riequilibrare il portafoglio, ottenere insight sugli asset, permettendoti di mantenere il controllo senza operazioni complicate.

Grazie a spiegazioni in linguaggio naturale e suggerimenti intelligenti, &milo aiuta gli utenti a comprendere le proprie posizioni e confrontare opportunità di rendimento, senza dover cercare dati tra vari dashboard. Mostra come gli agenti copilota evolvano da semplici chatbot a guide DeFi complete.

Per osservare le prestazioni di questi agenti in pratica, abbiamo testato alcuni dei prodotti più recenti, sperimentando la loro capacità di gestire compiti DeFi reali.

I risultati mostrano che questi agenti hanno ancora limiti. Ad esempio, riescono a identificare token popolari, ma non riescono a completare l'acquisto; sono avvenuti due fallimenti di transazione con il messaggio "saldo insufficiente", anche se l'account aveva abbastanza SOL per le commissioni.

Piattaforme simili come The Hive adottano un approccio diverso: combinano più agenti DeFi in uno "sciame" che può collaborare per compiti complessi come operazioni cross-chain, strategie di rendimento e difesa dalla liquidazione, il tutto coordinato tramite una chat semplice. Questa rete di agenti specializzati consente di eseguire operazioni on-chain multi-step con istruzioni in linguaggio naturale.

Abbiamo testato lo stesso comando di acquisto su The Hive. Il sistema ha identificato il token popolare WEED, ma durante l'acquisto ha restituito un indirizzo di contratto errato.

In generale, Milo mostra come integrare strumenti di gestione del portafoglio in un flusso fluido, mentre The Hive esplora la collaborazione tra agenti specializzati. Con il miglioramento delle capacità degli agenti, i ruoli diventano più distinti.

Ad esempio, Meridian si concentra su un altro segmento di utenti: aiuta i principianti a muovere i primi passi nella DeFi. Ha un design mobile-first e suggerimenti chiari, rendendo più semplici operazioni di base come swap, staking o consultazione dei rendimenti.

Meridian si comporta in modo fluido e rapido su questi compiti chiave e, cosa più importante, conosce bene i propri limiti. Quando l'utente chiede operazioni fuori portata, spiega il motivo invece di tentare alla cieca: questa "onestà" lo rende un punto di partenza affidabile per i neofiti della blockchain.

Il fondatore di Meridian, Benedict, spiega:

"Meridian consente agli utenti di ricercare e operare in sicurezza usando il linguaggio naturale. Abbiamo reso la funzione di ricerca dell'agente gratuita per il pubblico su meridian.app. Gli utenti registrati dell'app mobile possono usare le funzioni di swap, multi-swap e acquisto di portafoglio. Gli account sono ancora in fase di test chiuso: chi è interessato può contattare @bqbrady su Twitter per richiedere l'accesso."

Dai nostri test, la maggior parte degli agenti AI focalizzati sulla navigazione DeFi svolge ancora principalmente il ruolo di "insegnante" o "assistente", aiutando gli utenti con operazioni di base come lo swap.

Per gestire in modo affidabile processi più complessi, come fornire liquidità o gestire posizioni a leva, sono necessari ulteriori miglioramenti.

Come sottolineato da Rishin Sharma, responsabile AI della Solana Foundation:

"I Large Language Models (LLM) tendono a generare allucinazioni su compiti ampi e faticano con operazioni deterministiche. Meccanismi come le chiamate di funzione (ad esempio MCP) sono più adatti a tradurre i 'piani d'azione' in esecuzione reale. Gli LLM sono bravi nella pianificazione e nella guida, ma non nell'esecuzione precisa. Per rendere la Agentic Finance davvero affidabile, dobbiamo andare oltre gli LLM, sviluppando meccanismi di chiamata funzione dedicati, strategie di esecuzione chiare, verificabilità e sistemi di permessi sicuri. In altre parole, il livello di esecuzione degli agenti intelligenti è ancora immaturo: il 'cervello' dell'AI è già abbastanza intelligente, ma manca ancora un 'corpo' capace di agire in modo robusto."

Agenti intelligenti come "autopiloti"

Se gli agenti "copilota" sono come mentori, quelli "quantitativi" sono come sistemi di guida autonoma. Non solo costruiscono strategie, ma le eseguono davvero: monitorano il mercato in tempo reale, testano le operazioni e agiscono automaticamente alla velocità della macchina, portando strategie DeFi complesse in modalità "full auto".

Un caso tipico in via di sviluppo è SendAI. Non è un agente quantitativo, ma un toolkit che permette ad altri di crearli. Il suo "Agent Kit" per Solana supporta oltre 60 operazioni autonome, tra cui swap di token, emissione di nuovi asset, gestione dei prestiti, e può interagire direttamente con Jupiter, Metaplex, Raydium e altri protocolli principali.

In altre parole, offre agli sviluppatori un "sistema di binari" per collegare direttamente i modelli decisionali all'esecuzione on-chain.

Il fondatore di SendAI, Yash, riassume chiaramente la loro visione:

"Crediamo che ogni agente AI avrà in futuro il proprio wallet. SendAI sta costruendo gli strumenti e il layer economico necessari affinché questi agenti possano eseguire qualsiasi operazione su Solana. Stiamo creando una piattaforma che consente agli agenti di essere context-aware e di supportare l'esecuzione di compiti complessi, persistenti e asincroni nel tempo."

Altri team stanno cercando di rendere questa capacità più accessibile. Lomen seleziona strategie e consente agli utenti di "implementarle con un click", abbassando la soglia per godere dell'automazione quantitativa senza scrivere codice.

Per i "power user" che preferiscono sistemi personalizzati, Unblinked offre un ambiente di sperimentazione strategica guidato dall'AI. È come il Cursor del trading: l'utente può delineare la propria strategia, testarla e ottimizzarla in un ambiente sandbox sicuro, e poi decidere se investire denaro reale.

Alcune piattaforme scelgono di far collaborare più agenti per completare i compiti.

Ad esempio, Almanak combina "agenti di programmazione" e "agenti di backtesting": l'utente descrive la strategia in linguaggio naturale, l'AI genera automaticamente codice di livello produttivo e lo sottopone a oltre 10.000 simulazioni Monte Carlo, producendo infine una strategia pronta all'uso.

Infine, alcuni team si concentrano sul vantaggio di mercato in tempo reale.

L'agente ARMA di Giza gestisce attivamente i fondi tra diversi protocolli di lending per massimizzare i rendimenti sulle stablecoin. Invece di lasciare i fondi in un solo pool, ARMA monitora costantemente tassi, liquidità e costi gas, spostando dinamicamente gli asset. Il suo agente di punta ha già gestito oltre 17 milioni di dollari, dichiarando un rendimento superiore dell'83% rispetto al deposito statico.

In generale, questi agenti quantitativi riducono drasticamente il costo in termini di tempo e permettono agli utenti comuni di accedere a strategie complesse tipiche dei team quant professionali. Tuttavia, rivelano anche la fragilità dell'automazione: in caso di ritardi nei dati, sospensione dei protocolli o forti fluttuazioni di mercato, gli agenti possono ancora "inciampare".

In altre parole, ti rendono più veloce, ma non ancora "invincibile".

I loro problemi principali

Dopo aver interagito con gli agenti intelligenti attuali, emergono problemi ricorrenti: a volte suggeriscono azioni non più disponibili, come pool di liquidità chiusi; i dati su cui si basano sono spesso in ritardo rispetto allo stato reale on-chain; se un piano multi-step fallisce a metà, non si adattano, ma ripetono lo stesso errore.

La gestione dei permessi è anch'essa goffa: o l'utente deve concedere l'accesso completo al wallet, oppure approvare manualmente ogni singola operazione. Anche i test sono superficiali: gli ambienti simulati non riescono a replicare la volatilità reale della liquidità o i cambiamenti nei parametri di governance.

Il problema più grave è che questi agenti funzionano quasi tutti come "scatole nere".

L'utente non sa quali input vengono letti, come vengono valutate le opzioni, se viene controllato lo stato reale, né perché viene eseguita una specifica transazione. Non ci sono registri di operazioni firmate, né modo di confrontare "risultati promessi" e "esecuzione reale".

L'utente si trova così a "sorvegliare" il processo automatico: non solo è inefficiente, ma rende difficile valutare le prestazioni.

Senza un meccanismo che verifichi le decisioni e dimostri che le azioni seguono davvero la strategia stabilita, l'utente non potrà mai distinguere tra "sistema affidabile" e "marketing ben confezionato".

Per capitali più consistenti, le piattaforme DeFi devono passare da "fidati di noi" a "verifica tu stesso". Questo è il punto di svolta per costruire infrastrutture di Agentic Finance "auditabili, governabili e affidabili".

Lacune infrastrutturali

Il problema centrale è che i sistemi attuali mancano degli strumenti di base per mantenere gli agenti affidabili, coerenti e sicuri su larga scala. Per risolvere questo, servono infrastrutture che permettano di verificare il comportamento degli agenti, confermare i risultati e applicare regole uniformi in ogni ambiente. Solo così le persone affideranno loro denaro reale.

Tuttavia, la maggior parte degli utenti non si preoccupa del "processo di pensiero" dell'agente: vuole solo che il risultato sia corretto, verificato e sicuro. In termini di fiducia, "affidabilità verificabile" conta più della "visibilità".

Questo è il senso della "Verifiable Reliability". L'agente non deve registrare ogni passo interno, ma deve operare secondo strategie chiare e controlli ragionevoli: limiti di spesa, finestre temporali di esecuzione, nodi di conferma prima di azioni chiave.

A livello di base, queste regole possono essere garantite da ambienti di esecuzione affidabili (TEE) o sistemi simili: senza esporre ogni dettaglio, si può comunque dimostrare che l'agente ha rispettato i limiti. Il risultato è: output auditabili quando serve e operazioni immediatamente affidabili per l'utente comune.

Questo livello di verifica non deve essere "uguale per tutti". Per gli scenari quotidiani bastano protezioni leggere e metriche standard; per quelli ad alto rischio o istituzionali, servono prove più forti e verifiche formali. La chiave è che ogni livello infrastrutturale offra affidabilità misurabile e proporzionata al rischio.

Preparare i protocolli agli agenti

Il prossimo passo è rendere i protocolli "agent-friendly".

La maggior parte dei protocolli DeFi non è progettata per agenti intelligenti. Devono offrire interfacce di esecuzione più stabili e sicure: preview delle operazioni, retry sicuri, esecuzione su dati strutturati coerenti. Anche i permessi devono essere "limitati", non "aperti", così che l'agente operi entro confini chiari, senza controllare l'intero wallet.

Senza queste basi, anche il framework agente più intelligente sarà ostacolato da un'infrastruttura fragile. Una volta colmate queste lacune, gli utenti non dovranno più monitorare manualmente l'automazione; i team potranno ridurre il tempo di debug e concentrarsi sull'innovazione; i risultati di diversi provider saranno comparabili grazie a standard condivisi, non solo slogan di marketing.

Cosa deve cambiare

La soluzione non è complessa: rendere gli agenti verificabili (Provable) e i protocolli pronti per gli agenti (Agent-ready). Aggiungere uno strato di strategia tra agente e wallet, richiedendo che ogni esecuzione sia tracciabile e verificabile, non una "scatola nera".

Ad esempio, il motore SVM di Termina si basa proprio su questo principio: offre agli agenti AI un vero ambiente runtime Solana, permettendo loro di modellare, decidere e apprendere dai dati on-chain. Allo stesso tempo, i protocolli dovrebbero offrire interfacce per "dry-run", codici di errore chiari, meccanismi di retry sicuri, coerenza nei dati chiave (posizioni, commissioni, salute) e controllo dei permessi basato su sessioni.

Quando queste funzioni saranno implementate, gli utenti potranno liberarsi dal "sorvegliare" gli agenti; i team ridurranno i malfunzionamenti; gli investitori istituzionali avranno finalmente le garanzie di sicurezza e le prove verificabili di cui hanno bisogno.

Tempistiche realistiche

Nei prossimi sei mesi, gli agenti "copilota" dovrebbero migliorare più rapidamente. Pipeline dati più robuste ne aumenteranno l'affidabilità negli scenari d'uso quotidiani.

Entro un anno, con standard di test più forti, gli agenti potranno coordinare esecuzioni cross-protocollo, lasciando all'uomo solo l'approvazione dei passaggi chiave. Nel lungo termine, con infrastrutture mature, gli agenti intelligenti potrebbero diventare il layer di interazione predefinito della DeFi: non più "strumenti" separati, ma il modo principale con cui le persone interagiscono quotidianamente con il sistema finanziario.

Conclusione

La "Agentic Finance" sta abbassando la barriera d'ingresso, rendendo l'automazione accessibile anche ai non esperti. Ma per funzionare su larga scala, serve una base migliore: dati in tempo reale, permessi più sicuri, sistemi di test più robusti e risultati di esecuzione più trasparenti.

Un'AI più intelligente da sola non basta a risolvere questi problemi. Il vero progresso arriverà dal miglioramento delle strutture di base.

Il prossimo traguardo della DeFi non sarà solo la crescita della scala, ma la fiducia nell'automazione. E quel giorno arriverà solo quando gli agenti AI non saranno più solo "demo concettuali", ma esecutori davvero affidabili.