Este documento se benefició de las sugerencias perspicaces de Lex Sokolin (Generative Ventures), Stepan Gershuni (cyber.fund) y Advait Jayant (Aivos Labs), junto con valiosas aportaciones de los equipos detrás de Giza, Theoriq, Olas, Almanak, Brahma.fi y HeyElsa. Si bien se han realizado esfuerzos para garantizar objetividad y precisión, ciertas perspectivas pueden reflejar interpretaciones personales. Se anima a los lectores a involucrarse críticamente con el contenido.
Entre los diversos sectores en el actual paisaje cripto, los pagos con stablecoin y las aplicaciones DeFi destacan como dos verticales con demanda real verificada y valor a largo plazo. Al mismo tiempo, el floreciente desarrollo de Agentes de IA está surgiendo como la interfaz práctica de cara al usuario de la industria de IA, actuando como un intermediario clave entre la IA y los usuarios.
En la convergencia de Crypto y AI, particularmente en cómo la IA retroalimenta las aplicaciones cripto, la exploración se ha centrado en tres casos de uso típicos:
Agentes Conversacionales: Estos incluyen chatbots, compañeros y asistentes. Si bien muchos aún son envoltorios alrededor de modelos grandes de propósito general, su bajo umbral de desarrollo e interacción natural—combinados con incentivos de tokens—los convierten en la forma más temprana de llegar a los usuarios y atraer atención.
Agentes de Integración de Información: Estos se centran en agregar e interpretar tanto datos en cadena como fuera de cadena. Proyectos como Kaito y AIXBT han tenido éxito en la agregación de información basada en la web, aunque la integración de datos en cadena sigue siendo exploratoria sin líderes de mercado claros aún.
Agentes de Ejecución de Estrategias: Centrados en pagos con stablecoin y automatización de estrategias DeFi, estos agentes dan lugar a dos categorías clave: (1) Pago de Agentes y (2) DeFAI. Estos agentes están profundamente incrustados en la lógica de trading en cadena y gestión de activos, con el potencial de ir más allá del hype especulativo y establecer una infraestructura de automatización financiera sostenible y eficiente.
Este artículo se centra en el camino evolutivo de la integración DeFi y AI, delineando la transición de la automatización a agentes inteligentes, y analizando la infraestructura subyacente, el espacio de aplicación y los desafíos centrales de los agentes que ejecutan estrategias.
Tres Etapas de la Inteligencia DeFi: Desde Automatización hasta Copiloto hasta AgentFi
La evolución de la inteligencia en DeFi puede categorizarse en tres etapas progresivas:
Automatización (Infraestructura de Automatización) – Estos sistemas funcionan como disparadores basados en reglas, ejecutando tareas predefinidas como arbitraje, reequilibrio o órdenes de stop-loss. Carecen de la capacidad de generar estrategias o operar de manera autónoma.
Copiloto Centrado en la Intención – Esta etapa introduce reconocimiento de intenciones y análisis semántico. Los usuarios ingresan comandos a través del lenguaje natural, y el sistema los interpreta y descompone para sugerir rutas de ejecución. Sin embargo, el bucle de ejecución no es autónomo y aún depende de la confirmación del usuario.
AgentFi – Esto representa un bucle completo de inteligencia: percepción → razonamiento/generación de estrategias → ejecución en cadena → evolución continua. AgentFi encarna agentes en cadena con ejecución autónoma y aprendizaje adaptativo, capaces de cerrar el bucle y evolucionar con la experiencia.
Para determinar si un proyecto califica realmente como AgentFi, debe cumplir al menos tres de los siguientes cinco criterios centrales:
Percepción autónoma de señales de estado/mercado en cadena (No entradas estáticas, sino monitoreo en tiempo real)
Capacidad para generación y composición de estrategias (No solo estrategias preestablecidas, sino la capacidad de crear planes de acción contextuales de manera autónoma)
Ejecución autónoma en cadena (Capaz de realizar acciones complejas como intercambiar/prestar/apostar sin interacción humana)
Estado persistente y capacidad evolutiva (Los agentes tienen ciclos de vida, pueden funcionar de manera continua y ajustar su comportamiento basado en retroalimentación)
Arquitectura nativa de agentes (SDKs de Agente dedicados, entornos de ejecución especializados y enrutamiento de intenciones o middleware de ejecución diseñados para soportar agentes autónomos)
En otras palabras: Trading automatizado ≠ Copiloto, y ciertamente ≠ AgentFi.
El trading automatizado es simplemente un sistema de activación basado en reglas;
Los copilotos pueden interpretar la intención del usuario y ofrecer sugerencias accionables, pero aún dependen de la entrada humana;
El verdadero AgentFi se refiere a agentes con percepción, razonamiento y ejecución autónoma en cadena, capaces de cerrar el bucle de estrategia y evolucionar con el tiempo sin intervención humana.
Análisis de Idoneidad de Casos de Uso DeFi:
Dentro de las finanzas descentralizadas (DeFi), las aplicaciones centrales generalmente caen en dos categorías:
Mercados de Capital de Token: Circulación de Activos y Intercambio
Renta Fija: Estrategias financieras que generan rendimiento
Creemos que estas dos categorías difieren significativamente en su compatibilidad con la ejecución inteligente:
1. Mercados de Capital de Token: Circulación de Activos y Escenarios de Intercambio
Estos involucran interacciones atómicas, tales como transacciones Swap, puentes entre cadenas, rampas de entrada/salida fiat. Sus características centrales son "impulsadas por intenciones + ejecución atómica de un solo paso", y no involucran estrategias de rendimiento, persistencia de estado o lógica de evolución. Por lo tanto, son más adecuadas para Copilotos Centrados en la Intención y no constituyen AgentFi.
Debido a sus menores barreras técnicas e interacciones simples, la mayoría de los proyectos DeFAI actuales caen en esta categoría. Estos no forman sistemas AgentFi de bucle cerrado.
Sin embargo, estrategias de intercambio más avanzadas—como arbitraje entre activos, LP de cobertura perpetua, reequilibrio de apalancamiento, pueden requerir las capacidades de los Agentes de IA, aunque tales implementaciones aún están en la fase exploratoria temprana.
2. Escenarios Financieros que Generan Rendimiento
Los escenarios financieros que generan rendimiento están alineados de manera natural con el modelo AgentFi de “ciclo cerrado de estrategia + ejecución autónoma”, ya que presentan objetivos de retorno claros, composición de estrategias complejas y gestión dinámica de estados. Las características clave incluyen:
Objetivos de retorno cuantificables (APR / APY), permitiendo a los Agentes construir funciones de optimización;
Un amplio espacio de diseño de estrategias que involucra interacciones multi-activo, multi-duración, multi-plataforma y multi-paso;
Gestión frecuente y ajustes en tiempo real, haciéndolos bien adecuados para la ejecución y mantenimiento por parte de Agentes en cadena.
Debido a múltiples restricciones como la duración del rendimiento, la frecuencia de volatilidad, la complejidad de datos en cadena, la dificultad de integración entre protocolos y las limitaciones de cumplimiento, diferentes escenarios generadores de rendimiento varían significativamente en términos de compatibilidad con AgentFi y viabilidad de ingeniería. Se recomienda la siguiente priorización:
Escenarios de Implementación de Alta Prioridad:
Préstamo / Empréstito: Las fluctuaciones en las tasas de interés son fáciles de rastrear, con lógica de ejecución estandarizada—ideal para agentes ligeros.
Agricultura de Rendimiento: Los pools son altamente dinámicos con amplias combinaciones de estrategias y retornos volátiles. AgentFi puede aumentar significativamente el APY y la eficiencia de interacción, aunque la implementación de ingeniería es relativamente desafiante.
Direcciones de Exploración a Medio y Largo Plazo:
Trading de Rendimiento Pendle: Dimensiones de tiempo y curvas de rendimiento son claras, haciendo adecuado para que los agentes gestionen rollovers y arbitraje inter-pool.
Arbitraje de Tasa de Financiamiento: Rendimientos teóricos son atractivos pero requieren resolver desafíos de ejecución entre mercados e interacción fuera de cadena—alta complejidad de ingeniería.
Gestión Dinámica de Portafolios LRT (Token de Restaking Líquido): El staking estático no es adecuado; el potencial radica en combinar LRT con LP, préstamos y estrategias de reequilibrio automatizadas.
Gestión de Portafolios de Activos Múltiples RWA: Difícil de implementar a corto plazo. Los agentes pueden ayudar con la optimización del portafolio y la planificación de madurez.
Inteligentización de Escenarios DeFi:
1. Herramientas de Automatización: Disparadores de Reglas y Ejecución Condicional
Gelato es una de las infraestructuras más tempranas para la automatización DeFi, una vez apoyando la ejecución de tareas condicionales para protocolos como Aave y Reflexer. Desde entonces, ha cambiado a ser un proveedor de Rollup-as-a-Service. Actualmente, el principal campo de batalla para la automatización en cadena se ha desplazado a las plataformas de gestión de activos DeFi (por ejemplo, DeFi Saver, Instadapp), que ofrecen módulos de automatización estandarizados como órdenes límite, protección contra liquidaciones, auto-rebalanceo, DCA y estrategias de cuadrícula.
Algunas plataformas de automatización DeFi más avanzadas incluyen:
Mimic.fi – https://www.mimic.fi/
Una plataforma de automatización en cadena para desarrolladores y proyectos DeFi, que soporta automatización programable a través de cadenas como Arbitrum, Base y Optimism.
Su arquitectura incluye: Planificación (definición de tareas y disparadores), Ejecución (difusión de intenciones y ejecución competitiva), Seguridad (verificación triple y control de riesgos). Actualmente basada en SDK y aún en despliegue en etapa temprana.
AFI Protocol – https://www.afiprotocol.ai/
Una red de ejecución de agentes impulsada por algoritmos que soporta automatización no custodial 24/7. Apunta a la ejecución fragmentada, altas barreras estratégicas y mala respuesta al riesgo en DeFi.
Ofrece estrategias programables, controles de permisos, herramientas SDK y una stablecoin nativa que genera rendimiento afiUSD. Actualmente en pruebas privadas bajo Sonic Labs, aún no abierta al público o usuarios minoristas.
2. Copiloto Centrado en la Intención: Expresión de Intenciones y Sugerencias de Ejecución
La narrativa DeFAI que surgió a finales de 2024, excluyendo proyectos especulativos de tokens meme, en su mayoría cae bajo Copiloto Centrado en la Intención—donde los usuarios expresan intenciones en lenguaje natural, y el sistema sugiere acciones o realiza operaciones básicas en cadena.
La capacidad central aún está en la etapa de: "Reconocimiento de Intenciones + Ejecución Asistida por Copiloto", sin un ciclo de estrategia de bucle cerrado o optimización continua. Debido a las limitaciones actuales en la comprensión semántica, la interacción entre protocolos y la retroalimentación de respuestas, la mayoría de las experiencias de usuario son subóptimas y funcionalmente restringidas.
Proyectos notables incluyen:
HeyElsa – https://app.heyelsa.ai/
HeyElsa es el Copiloto de IA de Web3, empoderando a los usuarios para ejecutar acciones como trading, puentes, compras de NFT, configuraciones de stop-loss e incluso crear tokens Zora, todo a través del lenguaje natural. Como un poderoso asistente conversacional de cripto, apunta a usuarios desde principiantes hasta super avanzados, así como a traders de degen y está completamente activo y funcional en más de 10 cadenas. Con un volumen diario de trading de 1 millón, de 3,000 a 5,000 usuarios activos diarios, y estrategias de optimización de rendimiento integradas junto con la ejecución automatizada de intenciones, HeyElsa establece una sólida base para AgentFi.
Bankr – https://bankr.bot/
Un asistente de trading basado en intenciones que integra IA, DeFi e interacción social. Los usuarios pueden emitir comandos en lenguaje natural a través de X o su terminal dedicada para realizar intercambios, órdenes límite, puentes, lanzamientos de tokens, acuñación de NFT, etc., a través de Base, Solana, Polygon y Ethereum mainnet. Bankr construye un pipeline completo de Intención → Compilación → Ejecución, enfatizando una UI mínima e integración sin problemas dentro de plataformas sociales. Utiliza incentivos de tokens y reparto de ingresos para impulsar el crecimiento.
Griffain – https://griffain.com/
Una plataforma de Agentes de IA multifuncional construida sobre Solana. Los usuarios interactúan con el Copiloto Griffain a través del lenguaje natural para consultar activos, comerciar NFTs, gestionar LPs, y más. La plataforma soporta múltiples módulos de agentes y fomenta agentes construidos por la comunidad. Se construye utilizando el Marco Anchor y se integra con Jupiter, Tensor, etc., enfatizando la compatibilidad móvil y la composabilidad. Actualmente soporta más de 10 módulos de agentes centrales con fuertes capacidades de ejecución.
Symphony – https://www.symphony.io/
Una infraestructura de ejecución para agentes de IA, construyendo un sistema de pila completa con modelado de intenciones, descubrimiento de rutas inteligentes, ejecución de RFQ y abstracción de cuentas. Su asistente conversacional Sympson está activo con datos de mercado y sugerencias de estrategia, aunque la ejecución completa en cadena aún no está disponible. Symphony proporciona los componentes fundamentales para AgentFi y está posicionado para apoyar la ejecución colaborativa de agentes y operaciones entre cadenas en el futuro.
HeyAnon – https://heyanon.ai/
Una plataforma DeFAI que combina interacción de intenciones, ejecución en cadena y análisis de inteligencia.
Soporta despliegue multi-cadena (Ethereum, Base, Solana, etc.) y puentes entre cadenas (LayerZero, deBridge). Los usuarios pueden usar lenguaje natural para intercambiar, prestar, apostar y analizar el sentimiento del mercado y la dinámica en cadena. A pesar de la atención del fundador Sesta, sigue en fase de Copiloto, con inteligencia de estrategia y ejecución incompletas. La viabilidad a largo plazo sigue siendo probada.
El sistema de puntuación anterior se basa principalmente en la usabilidad del producto en el momento en que el autor lo revisó, la experiencia del usuario y la viabilidad de la hoja de ruta disponible públicamente. Refleja un alto grado de subjetividad. Tenga en cuenta que esta evaluación no incluye auditorías de seguridad de código y no debe considerarse asesoramiento de inversión.
3. Agentes AgentFi: Ciclo de Estrategia Cerrado y Ejecución Autónoma
Creemos que AgentFi representa un paradigma más avanzado en la evolución inteligente de DeFi, en comparación con los Copilotos Centrados en la Intención. Estos agentes poseen estrategias de rendimiento independientes y capacidades de ejecución autónoma en cadena, mejorando significativamente la eficiencia de ejecución y la utilización del capital para los usuarios.
En 2025, estamos emocionados de ver un número creciente de proyectos AgentFi ya activos o en desarrollo, principalmente enfocados en préstamos y minería de liquidez. Ejemplos notables incluyen Giza ARMA, Theoriq AlphaSwarm, Almanak, Brahma, la serie de agentes Olas, y más.
🔹 Giza ARMA – https://arma.xyz/
ARMA es un producto de agente inteligente lanzado por Giza, diseñado para la optimización del rendimiento de stablecoin entre protocolos. Desplegado en Base, ARMA soporta los principales protocolos de préstamo como Aave, Morpho, Compound y Moonwell, con capacidades clave como reequilibrio entre protocolos, auto-compounding y cambio inteligente de activos. El sistema de estrategia de ARMA monitorea los APRs de stablecoin, costos de transacción y márgenes de rendimiento en tiempo real, ajustando asignaciones de manera autónoma—resultando en rendimientos significativamente más altos en comparación con tenencias estáticas.
Su arquitectura modular incluye: Cuentas inteligentes, Claves de sesión, Lógica central de agentes, Adaptadores de protocolo, Gestión de riesgos, Módulos de contabilidad. Juntos, estos aseguran una automatización no custodial, pero segura y eficiente.
ARMA ahora está completamente lanzado e iterando rápidamente, convirtiéndose en uno de los productos AgentFi más prácticos en la automatización de rendimiento DeFi.
📚 Informe de referencia: Un Nuevo Paradigma para los Rendimientos de Stablecoin: AgentFi a XenoFi
🔹 Theoriq – https://www.theoriq.ai/
El Protocolo Alpha de Theoriq es un protocolo de colaboración multi-agente centrado en DeFi, con AlphaSwarm como su producto central dirigido a la gestión de liquidez.
Busca construir un bucle completo de automatización de percepción → toma de decisiones → ejecución, compuesto por Agentes de Portal (detección de señales en cadena), Agentes de Conocimiento (análisis de datos y selección de estrategias), Asistentes de LP (ejecución de estrategias). Estos agentes pueden gestionar dinámicamente la asignación de activos y optimizar el rendimiento sin intervención humana.
El protocolo Alpha de capa base proporciona registro de agentes, comunicación, configuración de parámetros y herramientas de desarrollo, sirviendo como un “Sistema Operativo de Agentes” para DeFi. A través de AlphaStudio, los usuarios pueden navegar, invocar y componer agentes en estrategias automatizadas modulares y escalables.
Theoriq recientemente recaudó $84M en financiamiento comunitario a través de Kaito Capital Launchpad y se está preparando para su TGE. La Beta del Testnet de la Comunidad AlphaSwarm ahora está activa, con el lanzamiento de mainnet inminente.
📚 Informe de referencia: Theoriq: La Evolución de AgentFi en los Rendimientos de Minería de Liquidez
🔹 Almanak – https://almanak.co/
Almanak es una plataforma de agentes inteligentes para la automatización de estrategias DeFi, combinando arquitectura de seguridad no custodial con un motor de estrategia basado en Python para ayudar a traders y desarrolladores a desplegar estrategias sostenibles en cadena.
Sus módulos centrales incluyen: Despliegue (motor de ejecución), Estrategia (capa lógica), Billetera (seguridad Safe + Zodiac), Bóveda (tokenización de activos). Soporta optimización de rendimiento, interacciones entre protocolos, provisión de LP y trading automatizado. Comparado con herramientas tradicionales, Almanak enfatiza la percepción del mercado impulsada por IA y el control de riesgos, ofreciendo operación autónoma 24/7. Planea introducir sistemas de decisión de múltiples agentes e IA como infraestructura AgentFi de próxima generación.
El motor de estrategia es una máquina de estados basada en Python—el “cerebro de decisión” de cada agente—capaz de responder a datos de mercado, estado de la billetera y condiciones definidas por el usuario para ejecutar acciones en cadena de manera autónoma. Un marco completo de Estrategia permite a los usuarios construir y desplegar acciones como trading, préstamo o provisión de LP sin escribir código de contrato de bajo nivel. Asegura privacidad y seguridad a través de aislamiento encriptado, control de permisos y monitoreo. Los usuarios pueden escribir estrategias a través de SDKs, con soporte futuro para la creación de estrategias en lenguaje natural.
Actualmente, una bóveda de préstamo en USDC en Ethereum mainnet está activa; estrategias más complejas están en prueba (se requiere lista blanca). Almanak pronto se unirá a la campaña cSNAPS de cookie.fun para una recaudación pública.
🔹 Brahma – https://brahma.fi/
Brahma se posiciona como "La Capa de Orquestación para las Finanzas de Internet", abstraiendo cuentas en cadena, lógica de ejecución y flujos de pagos fuera de cadena para ayudar a usuarios y desarrolladores a gestionar activos en/on-chain de manera eficiente. Su arquitectura incluye: Cuentas Inteligentes, Agentes Persistentes en Cadena, Pila de Orquestación de Capital. Esto permite una experiencia de gestión de capital inteligente sin backend.
Los agentes desplegados incluyen:
Agente Felix: Optimiza las tasas de bóveda de feUSD para evitar liquidaciones y ahorrar intereses
Agente Surge & Purge: Rastrear la volatilidad y ejecutar operaciones automáticas
Agente Morpho: Desplegar y reequilibrar el capital de la bóveda de Morpho
Marco ConsoleKit: Soporta la integración de cualquier modelo de IA para ejecución unificada de estrategias y orquestación de activos
🔹 Olas – https://olas.network/
Olas ha lanzado una suite de productos AgentFi en cadena—específicamente Modius Agent y Optimus Agent, ambos parte de la familia BabyDegen,—a través de cadenas como Solana, Mode, Optimism y Base. Cada uno soporta interacción completa en cadena, ejecución de estrategias y gestión autónoma de activos.
BabyDegen: Un agente de trading de IA en Solana utilizando datos de CoinGecko y estrategias comunitarias para operar de forma automática. Integrado con Jupiter DEX y en Alpha.
Agente Modius: Gestor de portafolios para USDC/ETH en Mode, integrado con Balancer, Sturdy y Velodrome, funcionando 24/7 basado en preferencias del usuario.
Agente Optimus: Agente multichain para Mode, Optimism y Base, apoyando integraciones de protocolo más amplias como Uniswap y Velodrome, adecuado para usuarios intermedios y avanzados que construyen portafolios automatizados.
🔹 Axal – https://www.getaxal.com/
El producto insignia de Axal, Autopilot Yield, proporciona una experiencia de gestión de rendimiento verificable y no custodial, integrando protocolos como Aave, Morpho, Kamino, Pendle y Hyperliquid. Ofrece ejecución de estrategia en cadena + control de riesgos a través de tres niveles:
Estrategia Conservadora:
Enfocada en rendimientos estables de bajo riesgo de protocolos confiables como Aave y Morpho (5–7% APY). Utiliza monitoreo de TVL, stop-loss y estrategias de primer nivel para crecimiento a largo plazo.Estrategia Equilibrada:
Estrategias de riesgo medio con mayores retornos (10–20% APY), utilizando stablecoins envueltas (feUSD, USDxL), provisión de LP y arbitraje neutral. Axal monitorea y ajusta dinámicamente la exposición.Estrategia Agresiva:
Estrategias de alto riesgo (hasta 50%+ APY) que incluyen LPs de alto apalancamiento, juegos entre plataformas, creación de mercado de baja liquidez y captura de volatilidad. Agentes inteligentes imponen stop-loss, auto-salida y lógica de redeployment para proteger a los usuarios.
Esto se asemeja a la estructura de un producto de evaluación de riesgos de gestión de patrimonio tradicional.
🔹 Fungi.ag – https://fungi.ag/
Fungi.ag es un agente de IA totalmente autónomo diseñado para la optimización de rendimiento de USDC, auto-asignando fondos a través de Aave, Morpho, Moonwell, Fluid, etc. Basado en APR, tarifas y riesgo, maximiza la eficiencia del capital sin interacción manual—solo autorización de Clave de Sesión.
Actualmente soporta Base, con planes de expandirse a Arbitrum y Optimism. Fungi también ofrece la interfaz de scripting de estrategia Hypha, permitiendo a la comunidad construir DCA, arbitraje y otras estrategias. Herramientas DAO y sociales fomentan un ecosistema co-construido.
🔹 ZyFAI – https://www.zyf.ai/
ZyFAI es un asistente DeFi inteligente desplegado en Base y Sonic, combinando interfaces en cadena con módulos de IA para ayudar a los usuarios a gestionar activos a través de preferencias de riesgo.
Tres tipos de estrategias centrales:
Estrategia Segura: Para usuarios conservadores. Enfocada en protocolos seguros (Aave, Morpho, Compound, Moonwell, Spark) que ofrecen depósitos estables en USDC y retornos seguros.
Estrategia Yieldor: Para usuarios de alto riesgo (requiere 20,000 $ZFI para desbloquear). Involucra Pendle, YieldFi, Harvest Finance, Wasabi, apoyando estrategias complejas como LPs, división de recompensas, bóvedas apalancadas, con planes futuros para productos de looping y delta-neutral.
Estrategia de Airdrop (en desarrollo): Dirigida a maximizar las oportunidades de cultivo de airdrop.
El sistema de puntuación anterior se basa principalmente en la usabilidad del producto en el momento en que el autor lo revisó, la experiencia del usuario y la viabilidad de la hoja de ruta disponible públicamente. Refleja un alto grado de subjetividad. Tenga en cuenta que esta evaluación no incluye auditorías de seguridad de código y no debe considerarse asesoramiento de inversión.
AgentFi: Caminos Prácticos y Horizontes Avanzados
Sin duda, el préstamo y la minería de liquidez son los escenarios comerciales más valiosos y más fácilmente implementables para AgentFi en el corto plazo. Ambos son sectores maduros en el ecosistema DeFi y naturalmente bien adecuados para la integración de agentes inteligentes debido a las siguientes características comunes:
Amplio espacio de estrategia con muchas dimensiones de optimización:
El préstamo va más allá de perseguir altos rendimientos—incluye arbitraje de tasas, bucles de apalancamiento, refinanciamiento de deudas, protección contra liquidaciones, etc.
La agricultura de rendimiento implica el seguimiento de APR, reequilibrio de LP, auto-compounding y composición de estrategias de múltiples capas.Entornos altamente dinámicos que requieren percepción y respuesta en tiempo real:
Las fluctuaciones en las tasas de interés, TVL, estructuras de incentivos, el lanzamiento de nuevos pools o la aparición de nuevos protocolos pueden cambiar la estrategia óptima, requiriendo ajustes dinámicos.Costos significativos de ventana de ejecución donde la automatización crea un valor claro:
Los fondos no asignados a pools óptimos resultan en un costo de oportunidad; la automatización permite la migración en tiempo real.
Préstamo vs Agricultura de Rendimiento: Preparación para AgentFi
Los agentes basados en préstamos son más factibles debido a estructuras de datos estables y lógica de estrategia relativamente simple. Proyectos como Giza ARMA ya están activos y son efectivos.
En contraste, la gestión de minería de liquidez exige mayor complejidad: los agentes deben responder a cambios de precios y volatilidad, rastrear acumulación de tarifas y realizar reallocaciones dinámicas—todo lo cual requiere percepción, razonamiento y ejecución en cadena de alta fidelidad. Este es el desafío central que abordan proyectos como Theoriq.
Oportunidades AgentFi a Medio y Largo Plazo Pendle Yield Trading:
Con dimensiones temporales claras y curvas de rendimiento, Pendle es ideal para que los agentes gestionen el rollover de madurez y el arbitraje entre pools.
Su estructura única—dividiendo activos en PT (Token Principal) y YT (Token de Rendimiento)—crea un ajuste natural para la composición de estrategias. PT representa el principal redimible (bajo riesgo), mientras que YT ofrece rendimiento variable (alto riesgo, adecuado para cultivo y especulación).
Puntos de dolor listos para automatización incluyen:
Reconfiguración manual después de expiraciones de pools a corto plazo (a menudo 1–3 meses)
Volatilidad del rendimiento a través de pools y sobrecarga de reallocación
Valoración compleja y cobertura al combinar PT y YT
Un sistema AgentFi que mapea las preferencias de los usuarios a la selección de estrategias automatizada → asignación → rollover → redeployment podría mejorar drásticamente la eficiencia del capital.
Las características de Pendle—limitadas en tiempo, descomponibles, dinámicas—lo hacen ideal para construir un sistema de Agentes de Rendimiento o Swarm. Si se emparejan con entrada de intenciones (por ejemplo, “10% APY, retirables en 6 meses”) y ejecución automatizada, Pendle podría convertirse en una de las aplicaciones emblemáticas de AgentFi.
Arbitraje de Tasa de Financiamiento:
Una estrategia de rendimiento teórico alto, pero técnicamente difícil debido a la coordinación entre mercados y cadenas.
Si bien el sector de opciones en cadena se ha enfriado debido a la complejidad de precios y ejecución, los perpetuos siguen siendo un caso de uso de derivados altamente activo. AgentFi podría habilitar estrategias de arbitraje inteligentes a través de tasas de financiamiento, operaciones de base y posiciones de cobertura.
Un sistema AgentFi funcional incluiría:
Módulo de datos – raspado en tiempo real de tasas de financiamiento y costos tanto de DeFi como de CEXs
Módulo de decisión – juicio adaptativo sobre condiciones de apertura/cierre basado en parámetros de riesgo
Módulo de ejecución – despliega o sale de posiciones una vez que se cumplen los disparadores
Módulo de portafolio – gestiona la orquestación de estrategias de múltiples cadenas y múltiples cuentas
Desafíos:
Las API de CEX no están integradas de forma nativa en los actuales agentes en cadena
El trading de alta frecuencia exige ejecución de baja latencia, optimización de gas y protección contra deslizamientos
El arbitraje complejo a menudo requiere coordinación de agentes estilo enjambre
Ethena ya automatiza el arbitraje de tasas de financiamiento, y aunque aún no es nativo de AgentFi, abrir sus módulos y agentificar su lógica podría evolucionarlo a un sistema descentralizado de AgentFi.
Staking & Restaking:
No inherentemente adecuados para AgentFi, pero la composición dinámica de LRT ofrece cierta promesa.
El staking tradicional implica operaciones simples, rendimientos estables y largos períodos de desbonding—demasiado estático para AgentFi. Sin embargo, construcciones más complejas ofrecen oportunidades:
LSTs/LRTs Componibles (por ejemplo, stETH, rsETH) evitan lidiar con la complejidad nativa de desbonding
Restaking + colateral + derivados habilitan portafolios más dinámicos
Agentes de monitoreo pueden rastrear APR, riesgos de AVS y reconfigurarse en consecuencia
A pesar de esto, el restaking enfrenta desafíos sistémicos: enfriamiento del hype, desbalances de oferta-demanda de ETH y falta de casos de uso. Jugadores líderes como EigenLayer y Either.fi ya están pivotando. Por lo tanto, el staking es más probable que sea un módulo componente que una aplicación central de AgentFi.
Activos RWA:
Los protocolos basados en T-bills son poco adecuados para AgentFi; las estructuras de portafolio de activos múltiples muestran más potencial.
Los productos RWA actuales se centran en activos estables de baja varianza como los Tesores de EE. UU., ofreciendo un espacio de optimización limitado (4–5% APY fijo), baja frecuencia de operaciones y estrictas restricciones regulatorias. Estas características los hacen poco adecuados para automatización de alta frecuencia o intensiva en estrategias. Sin embargo, existen caminos futuros:
Agentes de Portafolio RWA de Activos Múltiples – Si RWA se expande a bienes raíces, crédito o cuentas por cobrar, los usuarios pueden solicitar una canasta de rendimiento diversificada. Los agentes pueden reequilibrar pesos, gestionar vencimientos y redeplegar fondos periódicamente.
RWA como Colateral + Reutilización Custodial – Algunos protocolos tokenizan los T-bills como colateral en los mercados de préstamos. Los agentes podrían automatizar el depósito, la gestión de colateral y la cosecha de rendimiento. Si estos tokens obtienen liquidez en plataformas como Pendle o Uniswap, los agentes podrían realizar arbitraje de discrepancias de precio/rendimiento y rotar capital en consecuencia.
Composición de Estrategia de Swap: Desde infraestructura de intenciones hasta motores de estrategia de AgentFi completos.
Los sistemas de intercambio modernos ocultan la complejidad del enrutamiento DEX a través de la abstracción de cuentas + intenciones, permitiendo entradas de usuario simples. Sin embargo, estas siguen siendo automatizaciones a nivel atómico, careciendo de conciencia en tiempo real y lógica impulsada por estrategias.
En AgentFi, los intercambios se convierten en componentes de operaciones financieras más grandes. Por ejemplo:
"Asigna stETH y USDC para el mayor rendimiento" ...podría involucrar intercambios multi-salto, restaking, división Pendle, agricultura de rendimiento y reciclaje de ganancias—todo manejado de manera autónoma por el agente.
El intercambio juega un papel clave en:
Enrutamiento de estrategias de rendimiento compuestas
Arbitraje entre mercados / posiciones delta-neutras
Mitigación de deslizamientos y defensa contra MEV a través de ejecución dinámica y agrupamiento
Los verdaderos Agentes de Swap de nivel AgentFi deben soportar:
Percepción de estrategia
Orquestación entre protocolos
Optimización de ruta de capital
Ejecución de tiempo y control de riesgos
El futuro del agente de intercambio radica en la integración de múltiples estrategias, reequilibrio de posiciones y extracción de valor entre protocolos—un largo camino por recorrer.
Hoja de Ruta de Inteligencia DeFi: Desde Automatización hasta Redes de Agentes
Estamos presenciando la evolución paso a paso de la inteligencia DeFi—desde herramientas de automatización, hasta copilotos impulsados por intenciones, hasta agentes financieros autónomos.
Fase 1: Infraestructura de Automatización
Esta etapa fundamental depende de disparadores basados en reglas y ejecución impulsada por condiciones para automatizar operaciones básicas en cadena. Por ejemplo, ejecutar intercambios o reequilibrar portafolios basados en umbrales de tiempo o precio preestablecidos. Proyectos típicos en esta categoría incluyen Gelato y Mimic, que se centran en construir marcos de ejecución de bajo nivel.
Fase 2: Copiloto Centrado en la Intención
Aquí, el enfoque se desplaza a capturar la intención del usuario y generar sugerencias de ejecución óptimas. En lugar de solo “qué hacer”, estos sistemas comienzan a entender “qué quiere el usuario”, luego recomiendan la mejor manera de ejecutarlo. Proyectos como Bankr y HeyElsa ejemplifican esta etapa al reducir la complejidad de DeFi a través del reconocimiento de intenciones y una mejor UX.
Fase 3: Agentes AgentFi
Esta fase marca el comienzo de estrategias de bucle cerrado y ejecución autónoma en cadena. Los agentes pueden sentir, decidir y actuar de manera autónoma basándose en condiciones del mercado en tiempo real, preferencias del usuario y estrategias predefinidas—ofreciendo gestión de capital no custodial 24/7. Al mismo tiempo, AgentFi permite la gestión de fondos autónoma sin requerir que los usuarios autoricen cada operación individual. Este mecanismo plantea preguntas críticas sobre seguridad y confianza, convirtiéndolo en un desafío esencial e inevitable en el diseño de sistemas AgentFi. Proyectos representativos incluyen Giza ARMA, Theoriq AlphaSwarm, Almanak y Brahma, todos los cuales están implementando activamente ejecución de estrategias, marcos de seguridad y productos modulares.
Mirando hacia adelante: Hacia Redes Avanzadas de AgentFi
La próxima frontera radica en construir agentes avanzados de AgentFi capaces de ejecutar de manera autónoma estrategias complejas entre protocolos y activos. Esta visión incluye:
Trading de Rendimiento Pendle: Agentes gestionando rollovers del ciclo de vida PT/YT y arbitraje de rendimiento para maximizar la eficiencia del capital.
Arbitraje de Tasa de Financiamiento: Agentes de arbitraje entre cadenas capturando cada oportunidad de margen de financiamiento rentable.
Composibilidad de Estrategia de Swap: Convertir Swap en un motor de rendimiento de múltiples estrategias optimizado a través de la coordinación de agentes.
Staking & Restaking: Agentes equilibrando dinámicamente portafolios de staking para optimizar riesgo y recompensa.
Gestión de Activos RWA: Agentes asignando activos del mundo real diversificados en cadena para estrategias de rendimiento global.
Esta es la hoja de ruta de la automatización a la inteligencia—desde herramientas hasta agentes DeFi autónomos que ejecutan estrategias.