web3浪潮已至：從意圖交易到defai

2025 年 1 月 16 日，萬眾矚目的 solana ai 黑客松正式公布結果，這場為期 15 天的 ai 黑客松匯聚了超過 400 個項目的踴躍參與，經過激烈角逐，defai 類項目 the hive（buzz） 斬獲冠軍並獲得 60,000 美金花紅。

2025 年 1 月 16 日，萬眾矚目的 solana ai 黑客松正式公布結果，這場為期 15 天的 ai 黑客松匯聚了超過 400 個項目的踴躍參與，經過激烈角逐，defai 類項目 the hive（buzz） 斬獲冠軍並獲得 60,000 美金花紅。

the hive 是一個基於 solana 構建的模塊化、可互操作的 defi agent 網絡，the hive 基於 swarm 架構，可以通過用戶的聊天指令自動處理交易、質押、借貸等複雜 defi 操作。the hive 由@jsonhedman 開發，他還曾獲得過微軟生成式人工智慧黑客馬拉松第一名、微軟人工智慧課堂黑客松第一名、范德比爾特生成人工智慧展示第二名、coinbase x polygon x thirdweb hack house 第一名。

the hive 的出圈再次帶火了 defai 板塊，板塊市值一度達到 27 億美金（目前已經大幅回落到 8 億美金）。defai 是由@danielesesta 創造的術語，他是@heyanonai 的創始人，同時也是是 wonderland、abracadabra 與 wagmi 創始人。從概念上看，defai 是去中心化金融（defi）與人工智慧（ai）的結合，旨在通過 ai 技術簡化 defi 的複雜流程，讓普通用戶也能輕鬆使用 defi 服務。

從意圖交易到 defai

the hive 並不是第一個 defai 類項目，defi 與 ai 結合也並不是一個新鮮的創舉，早在 2023 年，圍繞 ai 與“意圖交易”的討論已經成為區塊鏈社區的熱門話題。這裡的“意圖”是一組聲明性約束，允許用戶將交易創建委託給專門的第三方參與者網絡，同時保留對過程的完全控制。

一個例子是，alice 在以太坊上有 1,000 usdc，她想用這筆錢儘可能多地購買 solana 上的 buzz。alice 首先需要連接到以太坊和 solana 網絡，這就需要連接節點服務，可以選擇zan node(https://zan.top/home/node-service? chinfo=ch_wz)。接著將她的資金從以太坊跨鏈到 solana，這就需要選擇跨鏈橋。幸運的是，這可以通過 circle 官方推出的 usdc 跨鏈傳輸協議 cctp 來實現。將 usdc 跨鏈到 solana 後，alice 現在需要決定用哪種資產購買 buzz — 因為不同的交易池在購買 buzz 時會對不同資產收取動態費用，以平衡交易池，這意味著如果 usdc 的費用過高，alice 將 usdc 換成另一種資產（例如 sol）購買 buzz 可能會有利可圖。同時 solana 網絡上的 sol-buzz 的交易池也有很多，例如常用的 dex 平台 raydium，orca，meteora 都有多個交易池，alice 需要比較不同交易池的費率、價格和交易滑點。這需要做很多工作，而且當她簽署交易時，她的計算結果可能會過時 — 因為費率、價格和滑點一直在變化。

有了意圖，整個過程就完全不同了。alice 只需表達她的意圖："我想在以太坊上用 1,000 usdc 購買儘可能多的 buzz，最少 30,000 個"，處理意圖的應用就能為她完成所有計算和交易，只給她最終結果：solana 上的 buzz。簡單來說，“意圖交易”就是在錢包之上構建一個意圖層，讓用戶表達他們的意圖，並讓求解器（solver）競相解算，最終解決用戶的意圖。

實際上，構建意圖層是非常困難的，首先用戶需要一種語言來表達意圖，我們希望這種語言對任意意圖都有足夠的表達能力，但是我們也需要一個協議來規範意圖，或許還可以限制語言，原因有兩個：首先，無限表達的意圖很可能無法解決，或者無法在鏈上驗證。其次，表達能力會讓意圖變得模糊，而模糊的意圖會產生更多的 mev，這是我們希望最小化的。這是另一個難以取得的平衡。

anoma，suave，essential 等多個項目都試圖搭建意圖層，且不論目前還都處於概念期，設計上也往往需要引入用於意圖表達的領域特定語言（dsl），那對於用戶來說，交互體驗是會大打折扣，因此很自然地想到通過類似 chatgpt 的交互界面，將用戶表達意圖的自然語言理解、提取並轉換為意圖標準語言，從而無感知地從求解器獲得解決方案。ai agent 的興起讓這個想法變成了現實。

ai agent，即人工智慧代理，是一種能夠根據環境、輸入和預定義目標自主做出決策並執行任務的電腦程式。ai agent 的核心組成部分包括大語言模型（llm）作為其“大腦”，使其能夠處理信息、從交互中學習、做出決策並執行行動;觀察和感知機制，使它能夠感知環境;推理思考過程，涉及分析觀察結果和記憶內容並考慮可能的行動;行動執行，作為對思考和觀察的顯式響應;以及記憶和檢索，存儲過去的經驗以供學習使用 。

簡單來說，ai agent 就是能夠自主行動、執行任務，並與外部工具交互的智能體。在意圖交易的場景中，ai agent 被整合到意圖層，在解讀用戶自然語言表達的意圖後，生成 dsl 與求解器溝通，構建實際交易的過程則由第三方求解器負責。但實際上現在意圖交易的架構發生了很大的變化，ai agent 完全取代了意圖層，由此孵化出了 defai，這主要得益於 ai agent 的強大功能。

首先 ai agent 能直接充當求解器的角色，並且提高傳統求解過程的效率和智能化水平，因為 ai agent 可以利用其感知、規劃、記憶、工具使用等能力，不僅能夠組合更智能的交易策略，並且能從過去的交易行為中“自反饋”以提升求解意圖的能力。

其次，ai agent 還可以集成知識庫，代幣分析，社媒發布等模塊，而意圖交易主要圍繞帳戶抽象來幫助用戶完成各種交易任務，ai agent 延伸了意圖交易的使用場景，可以全方面解決用戶的需求。

最後，基於 swarm 架構的 ai agent 可以實現多個 agent 之間的互相協作，這種協作能力使得系統能夠處理更為複雜和大規模的任務，進一步拓展了意圖交易的上限，給用戶提供複雜的交互場景。

defai 的功能與實現

目前市面上的能夠實現意圖交易的 defai 類應用有 griffain，hey anon，orbit，the hive，neur 等，但是大多都是內測或 beta 階段（griffain，hey anon），或者不免費（griffain，neur），亦或者不開源（hey anon，griffain，orbit），只有 the hive 是完全免費和開源的，這裡對作者表達一下敬意，然後功能居間也以 the hive 為例，應用頁面是 https://www.askthehive.ai/chat。

整個頁面以一個聊天框為主，llm 上支持 openai，anthropic，xai，gemini 和 deepseek，下方還有四個功能模塊，分別是代幣趨勢（trending），質押（stake），交易（trade）和知識（knowledge）。

主要使用方式還是通過聊天框來表達意圖，例如輸入“swap 1000 $usdc to $buzz on solan”，the hive 就會調用 trading agent 並彈出一個插件，點擊 “connect”便可以連接（phantom）錢包簽署並發送交易。

也可以輸入“analysis the trending of $eth” 來分析以太幣最近的趨勢，the hive 就會調用 token analysis agent 展示以太幣的基本信息，市場情況，價格趨勢，交易情況和活躍錢包情況，並給出交易的建議。

還可以輸入“what is defi” ，the hive 會調用 knowledge agent 返回 defi 的知識給用戶。

以上只是一些簡單的使用例子，the hive 的功能要更為豐富並且一直在疊代開發中，比如新增的代幣（tokens）頁面，可以展示熱門的加密貨幣以及聰明錢的流入，這對於熱衷 meme、pump.fun 和 gmgn 的用戶有所幫助。

the hive 的代碼倉庫是 https://github.com/ask-the-hive/the-hive，我們可以簡單分析一下實現的原理。

the hive 定義了對外提供的 agent 列表，目前共有 7 個 agent：

1. walletagent 負責 solana 錢包的相關操作，封裝了查詢代幣餘額和轉移代幣等工具;
2. stakingagent 負責 solana 質押的相關操作，封裝了 delegate 質押、流動性質押等工具;
3. marketagent 負責市場的相關查詢，封裝了加密市場情況、巨鯨和聰明錢監控等工具;
4. tradingagent 負責 solana 上 dex 相關操作，封裝了查詢代幣地址和 jupiter 聚合等工具;
5. konwledgeagent 負責知識庫相關查詢，目前主要支持查詢 solana 上 defi 生態相關知識;
6. tokenanalysisagent 負責代幣的相關分析，相比於 marketagent 更適合分析具體的代幣，並且還封裝了抓取 twitter 信息等工具;
7. liquidagent 負責代幣對的流動性相關查詢，封裝了 raydium，dexscreener 等工具。

核心邏輯是將用戶的輸入通過 llm 分析出適合的 agent，作者已經定義好了每個 agent 的 prompt 和工具集，接下來由 ai agent 框架組織 agent 的工作流，最後將執行的結果返回給用戶。這裡的 ai agent 框架也是作者自己實現的（引入了 solana agent kit 但實際上沒有使用，或者是在之前版本中移除）。

總結

長久以來，web3 一直被外界指責為擁有糟糕的用戶體驗，阻礙了像 defi 這樣創新性的應用的大規模採用。

“意圖交易”的出現給了一種解法，通過讓用戶定義他們想要的鏈上結果，並將實現這些結果的困難技術工作外包給代表用戶直接與網絡和協議交互的第三方解決者（求解器），由此縮短了進入 defi 複雜的曲線。

而 defai 的出現，更是革命性地將曲線變成了直線。利用 ai 技術，提供自然語言接口，使用戶能夠更直觀地進行 defi 交易和管理，簡化了 defi 操作的複雜性和提升用戶的鏈上體驗，給用戶帶來真正的價值。

一項技術只有為用戶創造了真正的價值，帶來了切實的便利，才能真正被大眾所接受。defai 的出現有望徹底改變 web3 的交互範式，即使是對區塊鏈和 defi 不甚了解的用戶也可以參與到 web3 的浪潮中來。