Apa yang masih dibutuhkan untuk pencapaian berikutnya dalam Keuangan Desentralisasi?

Judul Asli: "Tonggak Sejarah Selanjutnya DeFi: Apa yang Diperlukan Agar Keuangan Agensial Bekerja"

Penulis: @Lemniscap

Disusun oleh: Ismay, BlockBeats

Catatan editor: Ketika dunia Keuangan Desentralisasi menjadi begitu kompleks sehingga bahkan pengguna profesional pun kesulitan mengendalikannya, bagaimana kita sebenarnya dapat mengembalikan kendali kepada orang biasa?

Artikel ini berasal dari penelitian Lemniscap, yang secara sistematis menguraikan perkembangan dan tantangan nyata dari "intelligent agent finance". Dari &milo, Meridian hingga SendAI, The Hive, produk-produk awal ini menunjukkan bagaimana AI dapat menjadi antarmuka baru untuk interaksi di blockchain, serta mengungkapkan kekurangan yang besar dalam hal keandalan eksekusi, keamanan izin, dan mekanisme verifikasi. Penulis menunjukkan bahwa untuk DeFi melangkah ke tahap berikutnya, kuncinya bukanlah model yang lebih pintar, tetapi struktur dasar yang lebih dapat dipercaya—memastikan bahwa setiap tindakan agen dapat diverifikasi, dilacak, dan dipercaya.

Ini bukan hanya titik balik dalam evolusi teknologi, tetapi juga eksperimen tentang rekonstruksi kepercayaan. Seperti yang disebutkan dalam teks, tonggak berikutnya dalam Keuangan Desentralisasi bukanlah skala yang lebih besar, tetapi kepercayaan terhadap otomatisasi.

Pada tahun 2025, Keuangan Desentralisasi sudah sangat berbeda dari bentuk awalnya.

Data itu sendiri sudah bisa menjelaskan segalanya: aliran dana institusi dalam satu kuartal melebihi 10 miliar dolar, jumlah protokol aktif yang tersebar di puluhan blockchain melampaui 3000. Total nilai terkunci dari protokol DeFi di seluruh jaringan akan mencapai 160 miliar dolar pada tahun 2025, meningkat 41% dibandingkan tahun sebelumnya; volume perdagangan kumulatif DEX dan Perps bahkan dihitung dalam "triliun".

Seiring dengan semakin besarnya volume Keuangan Desentralisasi, semakin banyak hal yang dapat dilakukan, tetapi kompleksitasnya juga meningkat secara drastis. Kebanyakan orang sama sekali tidak dapat mengikuti segala sesuatu yang terjadi di blockchain. Jika kita ingin lebih banyak orang dapat memahami peluang baru ini, kita harus membangun alat yang memungkinkan pengguna membuat keputusan yang tepat dengan lebih mudah—dan inilah arah pengembangan di masa depan.

Sementara itu, AI telah secara bertahap menjadi bagian dari kehidupan sehari-hari, dan orang-orang mulai mengembangkan kebiasaan baru seputar otomatisasi. Tren ini melahirkan "Keuangan Agen" — di mana agen cerdas menangani navigasi dan pelaksanaan operasi keuangan.

Bahkan alat sederhana berbasis browser seperti Comet menunjukkan evolusi cepat jenis alat ini. Ketika Anda melakukan operasi Keuangan Desentralisasi melalui proxy browser (seperti yang dibagikan dalam contoh oleh pendiri SendAI, Yash), Anda dapat melihat potensi keuangan agen pintar.

Visi ini sebenarnya sangat intuitif: Anda tidak perlu lagi mencari berbagai dasbor atau posting panjang di X, cukup beri tahu AI tujuan yang ingin Anda capai, dan ia akan secara otomatis membantu Anda menyelesaikan langkah-langkah berikutnya.

Saat ini muncul dua jenis agen cerdas:

Satu jenis adalah Copilots, yang membimbing pengguna dalam membuat keputusan di seluruh dunia Keuangan Desentralisasi; jenis lainnya adalah Quant Agents, yang lebih condong pada eksekusi strategi otomatis yang profesional, setara dengan "Autopilots."

Keduanya masih berada di tahap awal dan memiliki kekurangan, tetapi keduanya menunjukkan arah baru—sebuah cara interaksi DeFi yang sepenuhnya berbeda yang didorong oleh AI.

Sebagai agen cerdas yang berfungsi sebagai "co-pilot"

Anda dapat membayangkan agen cerdas ini sebagai asisten pribadi Anda. Anda tidak perlu lagi melihat grafik atau melompat antara berbagai protokol, cukup tanyakan dengan bahasa alami, seperti: "Apa saja token yang paling populer sekarang?" atau "Di mana hasilnya paling tinggi?", agen tersebut dapat langsung menjawab dan memberikan saran langkah selanjutnya—seperti teman yang selalu siap sedia dan kaya pengetahuan.

Sebagai contoh dengan &milo, mode co-pilot-nya dapat membantu Anda membuat keputusan investasi, melakukan rebalancing aset, dan mendapatkan wawasan portofolio—memungkinkan Anda untuk tetap mengendalikan sambil menghindari operasi yang rumit.

Dengan bantuan penjelasan bahasa alami dan petunjuk cerdas, &milo dapat membantu pengguna memahami posisi, membandingkan peluang keuntungan, tanpa harus mencari data di berbagai dasbor. Ini menunjukkan evolusi agen pendamping dari asisten obrolan sederhana menjadi prototipe panduan DeFi yang lengkap.

Untuk mengamati kinerja agen-agen ini dalam operasi nyata, kami telah mencoba beberapa produk terbaru yang dirilis, merasakan kemampuan mereka dalam menangani tugas-tugas DeFi yang sebenarnya.

Hasil menunjukkan bahwa agen-agen ini masih memiliki keterbatasan. Misalnya, ia dapat berhasil mengidentifikasi token populer, tetapi tidak dapat menjalankan operasi pembelian dengan lancar; juga terjadi dua transaksi yang gagal, dengan sistem memberikan peringatan "saldo tidak cukup", meskipun sebenarnya ada cukup SOL di akun untuk membayar biaya transaksi.

Platform seperti The Hive mengambil jalur yang berbeda—ia menggabungkan beberapa agen DeFi menjadi "kerumunan" yang dapat bekerja sama untuk menyelesaikan tugas kompleks seperti lintas rantai, strategi hasil, dan pertahanan likuidasi, semua operasi dikoordinasikan dan dilaksanakan melalui antarmuka obrolan yang sederhana. Jaringan yang terdiri dari agen khusus ini dapat menyelesaikan operasi on-chain multi-langkah menggunakan instruksi dalam bahasa alami.

Kami menguji perintah beli yang sama dengan The Hive. Sistem memang mengenali token populer WEED, tetapi saat mengeksekusi pembelian, ia mengembalikan alamat kontrak yang salah.

Secara keseluruhan, Milo menunjukkan bagaimana mengintegrasikan alat manajemen portofolio ke dalam proses yang lancar, sementara The Hive menjelajahi bagaimana membuat beberapa agen khusus bekerja sama. Seiring dengan peningkatan kemampuan agen cerdas, mereka juga mulai muncul dengan pembagian kerja yang lebih jelas.

Misalnya, Meridian berfokus pada segmen pengguna di ujung lainnya — membantu pemula mengambil langkah pertama mereka untuk memasuki Keuangan Desentralisasi. Ini mengadopsi desain yang mengutamakan perangkat seluler, disertai dengan petunjuk yang jelas, menjadikan operasi dasar seperti menukar koin, staking, atau memeriksa hasil lebih mudah dilakukan.

Meridian berjalan lancar dan dieksekusi dengan cepat dalam tugas-tugas inti ini, yang lebih penting, ia sangat memahami batasan dirinya. Ketika pengguna memintanya untuk melakukan operasi di luar jangkauannya, ia akan menjelaskan alasannya, bukan mencoba secara membabi buta—"kejujuran" ini menjadikannya titik awal yang dapat diandalkan bagi pemula untuk menjelajahi dunia blockchain.

Pendiri Meridian, Benedict, menjelaskan bahwa:

"Meridian memungkinkan pengguna untuk melakukan penelitian dan operasi yang aman menggunakan bahasa alami. Kami telah membuka fungsi penelitian proxy secara gratis untuk publik, di alamat meridian.app. Pengguna yang mendaftar untuk aplikasi seluler Meridian dapat menggunakan fungsi pertukaran koin (swap) proxy, pertukaran multi-koin (multi-swap), dan pembelian portofolio. Saat ini, akun masih dalam tahap pengujian tertutup, pengguna yang berminat dapat menghubungi @bqbrady melalui Twitter untuk mengajukan permohonan pengalaman."

Melalui pengujian kami, kami menemukan bahwa saat ini kebanyakan agen AI yang fokus pada navigasi DeFi masih lebih berperan sebagai "guru" atau "asisten", yang utama membantu pengguna menyelesaikan operasi paling dasar (seperti menukar koin).

Untuk membuat mereka dapat menangani proses yang lebih kompleks dengan andal — seperti menyediakan likuiditas, mengelola posisi leverage, dll. — masih diperlukan perbaikan lebih lanjut.

Seperti yang dicatat oleh Rishin Sharma, Kepala AI dari Yayasan Solana:

"Model bahasa besar (LLM) cenderung mengalami halusinasi saat menangani tugas yang luas, dan sulit untuk melakukan operasi yang deterministik. Sementara mekanisme pemanggilan fungsi seperti MCP mungkin lebih cocok untuk mengubah 'rencana aksi' menjadi pelaksanaan yang nyata. Meskipun LLM menunjukkan performa yang baik dalam tingkat konsepsi dan pengarahan, dalam hal pelaksanaan yang tepat, mereka masih kurang mampu. Untuk membuat agen keuangan cerdas benar-benar dapat diandalkan, kita harus melampaui LLM, mengembangkan mekanisme pemanggilan fungsi tertentu, strategi pelaksanaan yang jelas, verifikasi, dan sistem izin yang aman. Dengan kata lain, lapisan pelaksanaan agen cerdas saat ini masih berkembang kekurangan - 'otak' AI sudah cukup pintar, tetapi masih memerlukan 'tubuh' yang dapat bertindak dengan stabil."

Sebagai agen cerdas dari "kendaraan otonom"

Jika "tipe co-pilot" agen lebih mirip dengan mentor, maka "tipe kuantitatif" agen lebih mirip dengan sistem mengemudi otomatis. Mereka tidak hanya dapat membangun strategi, tetapi juga benar-benar mengeksekusinya—memantau pasar secara real-time, menguji perdagangan, dan bertindak secara otomatis dengan kecepatan mesin, memungkinkan strategi DeFi yang kompleks masuk ke mode "operasi sepenuhnya otomatis".

Sebuah kasus tipikal yang sedang berkembang berasal dari SendAI. SendAI bukanlah agen kuantitatif itu sendiri, melainkan seperangkat paket alat yang memungkinkan orang lain untuk membuat agen-agen tersebut. Paket "Agent Kit" yang dirancang untuk Solana mendukung lebih dari 60 operasi mandiri, termasuk pertukaran token, penerbitan aset baru, manajemen pinjaman, dan dapat berinteraksi langsung dengan protokol-protokol utama seperti Jupiter, Metaplex, Raydium.

Dengan kata lain, ini memberikan kepada pengembang sebuah "sistem jalur", yang memungkinkan mereka untuk menghubungkan model keputusan langsung untuk dieksekusi di blockchain.

Pendiri SendAI Yash dengan jelas merangkum visi mereka:

"Kami percaya bahwa setiap agen AI di masa depan akan memiliki dompetnya sendiri. SendAI sedang membangun alat dan lapisan ekonomi yang diperlukan untuk sistem ini, sehingga agen-agen ini dapat melakukan operasi apa pun di Solana. Kami sedang membangun platform yang memungkinkan agen-agen ini memiliki kemampuan pemahaman konteks, serta mendukung pelaksanaan tugas kompleks yang berjalan lama, tahan lama, dan asinkron."

Sementara itu, tim lain berusaha untuk membuat kemampuan ini lebih mudah diakses. Lomen bertanggung jawab untuk strategi pilihan dan memungkinkan pengguna "penyebaran dengan satu klik", menurunkan ambang batas untuk menikmati otomatisasi kuantitatif tanpa perlu menulis kode.

Dan untuk "pemain tingkat lanjut" yang lebih suka sistem yang dapat disesuaikan, Unblinked menawarkan lingkungan eksperimen strategi yang didorong oleh AI. Ini seperti Cursor di bidang perdagangan: pengguna dapat terlebih dahulu menggambarkan ide strategi mereka, menjalankannya dan mengoptimalkannya dalam lingkungan sandbox yang aman, sebelum memutuskan apakah akan menginvestasikan uang sungguhan.

Ada beberapa platform yang memilih untuk menggunakan berbagai agen secara bersamaan untuk menyelesaikan tugas.

Misalnya Almanak menggabungkan "agen pemrograman" dengan "agen pengujian mundur": pengguna mendeskripsikan strategi dengan bahasa alami, AI secara otomatis menghasilkan kode tingkat produksi, dan melakukan pengujian mundur dengan lebih dari 10.000 simulasi Monte Carlo, akhirnya menghasilkan hasil strategi "siap bertanding".

Akhirnya, tim juga akan memfokuskan perhatian pada keunggulan pasar real-time.

ARMA agen Giza akan secara aktif mengalokasikan dana di antara berbagai protokol pinjaman untuk memaksimalkan hasil stablecoin. Daripada membiarkan dana terjebak di dalam satu kolam, ARMA akan terus memantau suku bunga, likuiditas, dan biaya Gas, serta secara dinamis memindahkan aset. Agen andalannya telah mengelola lebih dari 17 juta dolar AS, mengklaim bahwa tingkat pengembaliannya 83% lebih tinggi dibandingkan dengan posisi statis.

Secara keseluruhan, agen kuantitatif ini sangat mengurangi biaya waktu, dan juga memungkinkan pengguna biasa untuk mengakses strategi kompleks yang sebelumnya hanya dimiliki oleh tim kuantitatif profesional. Namun, pada saat yang sama, mereka juga mengungkapkan kerentanan dari otomatisasi: ketika ada keterlambatan data, protokol dihentikan, atau pasar mengalami fluktuasi yang tajam, agen tersebut masih bisa "terjatuh".

Dengan kata lain, mereka memang bisa membuatmu lebih cepat, tetapi masih jauh dari sebutan "tak terkalahkan".

Masalah mereka terletak di

Setelah berinteraksi dengan agen cerdas saat ini untuk beberapa waktu, Anda akan menemukan beberapa masalah yang sama: mereka kadang-kadang menyarankan untuk melakukan operasi yang tidak ada lagi, seperti kolam likuiditas yang sudah ditutup lama; data yang mereka andalkan sering kali tertinggal dari status nyata di blockchain; dan jika terjadi kesalahan di tengah rencana multi-langkah, mereka tidak akan menyesuaikan diri, melainkan terus mencoba tindakan yang sama.

Manajemen akses juga sangat canggung—pengguna harus memberikan akses penuh ke seluruh dompet, atau harus menyetujui setiap langkah kecil secara manual. Tahap pengujian juga dangkal, lingkungan simulasi sulit untuk benar-benar mencerminkan perubahan likuiditas mendadak di blockchain atau penyesuaian parameter tata kelola seperti "kekacauan nyata".

Salah satu masalah paling serius adalah: agen-agen ini hampir semuanya beroperasi seperti "kotak hitam".

Pengguna tidak dapat mengetahui input apa yang dibaca, bagaimana opsi dinilai, apakah status waktu nyata telah diperiksa, dan juga tidak tahu mengapa transaksi tertentu dipilih untuk dieksekusi. Tanpa catatan operasi yang diverifikasi tanda tangan, tidak mungkin untuk memeriksa konsistensi antara "hasil yang dijanjikan" dan "yang sebenarnya dieksekusi."

Pengguna hanya bisa menggunakan sambil "mengawasi" proses otomatisasi — tidak hanya efisiensi rendah, tetapi juga membuat kinerja sulit dievaluasi.

Jika tidak ada seperangkat mekanisme yang dapat memverifikasi keputusan dan membuktikan bahwa tindakan benar-benar mematuhi strategi yang ditetapkan, pengguna tidak akan pernah bisa membedakan antara "sistem yang dapat diandalkan" dan "pemasaran yang dikemas dengan baik."

Untuk modal yang lebih besar, platform DeFi harus beralih dari "percayalah kepada kami" menjadi "silakan verifikasi sendiri". Ini juga merupakan titik belok kunci dalam membangun infrastruktur keuangan agen pintar yang "dapat diaudit, dapat dikelola, dan dapat dipercaya".

Kekurangan infrastruktur

Masalah inti terletak pada kurangnya alat dasar yang memungkinkan agen untuk menjaga kepercayaan, konsistensi, dan keamanan dalam skenario berskala besar. Untuk mengatasi ini, kita perlu infrastruktur yang dapat memverifikasi perilaku agen, mengonfirmasi hasil pelaksanaan, dan mengikuti aturan yang seragam di semua lingkungan. Hanya dengan cara ini, orang akan merasa aman untuk menyerahkan uang sungguhan kepada mereka.

Namun, sebagian besar pengguna sebenarnya tidak peduli dengan "proses pemikiran" agen, mereka hanya ingin memastikan bahwa hasil output adalah benar, telah diverifikasi, dan berada dalam batas keamanan. Dalam membangun kepercayaan, "keandalan yang dapat diverifikasi" lebih penting daripada "visibilitas".

Ini adalah arti dari "Keandalan yang Dapat Diverifikasi (Verifiable Reliability)". Perwakilan tidak perlu mencatat setiap langkah operasi internal, tetapi harus berjalan di bawah kebijakan yang jelas dan pemeriksaan yang wajar: menetapkan batas pengeluaran, jendela waktu pelaksanaan, titik konfirmasi sebelum operasi kunci, dan lain-lain.

Pada dasarnya, aturan-aturan ini dapat dijamin melalui lingkungan eksekusi tepercaya (TEE) atau sistem serupa—tanpa perlu mengungkapkan semua detail, dan tetap dapat membuktikan bahwa perwakilan memang mematuhi batasan. Hasilnya adalah: output yang dapat diaudit saat diperlukan, serta operasi yang dapat segera dipercaya oleh pengguna biasa.

Lapisan verifikasi ini tidak harus "satu ukuran untuk semua". Skenario sehari-hari dapat menggunakan perlindungan keamanan yang lebih ringan dan indikator yang distandarisasi; sedangkan untuk skenario berisiko tinggi atau tingkat institusi, dapat meminta bukti yang lebih kuat dan verifikasi formal. Kuncinya adalah—setiap lapisan infrastruktur harus menawarkan keandalan yang terukur dan sesuai dengan tingkat risikonya.

Siapkan protokol untuk agen

Selanjutnya, langkah yang perlu dilengkapi adalah membuat protokol "ramah terhadap agen".

Saat ini, sebagian besar protokol Keuangan Desentralisasi belum dirancang untuk agen pintar. Mereka perlu menyediakan antarmuka eksekusi yang lebih stabil dan aman: dapat melihat pratinjau operasi, mencoba ulang dengan aman, dan melakukan eksekusi berdasarkan struktur data yang konsisten. Desain izin juga harus "terbatas", bukan "sepenuhnya terbuka", sehingga agen dapat bertindak dalam batas yang jelas, bukan menguasai seluruh dompet.

Dalam kondisi kekurangan dasar ini, bahkan kerangka agen yang paling cerdas pun akan terhambat oleh "fondasi" yang rapuh. Begitu dasar ini diperbaiki, pengguna tidak perlu lagi memantau proses otomatis secara manual; tim pengembang dapat mengurangi waktu pemecahan masalah dan berkonsentrasi pada inovasi; hasil eksekusi dari berbagai penyedia layanan juga dapat dibandingkan karena adanya tolok ukur bersama—tidak lagi sekadar slogan promosi.

Bagian yang harus diubah

Solusinya sebenarnya tidak rumit: buat agen dapat diverifikasi (Provable), buat protokol siap untuk agen (Agent-ready). Tambahkan lapisan strategi antara agen dan dompet, dan minta semua proses eksekusi dapat ditelusuri dan diverifikasi, bukan "beroperasi dalam kotak hitam".

Misalnya, mesin SVM Termina dibangun berdasarkan ide ini—ia menyediakan lingkungan runtime Solana yang sebenarnya untuk agen AI, memungkinkan agen untuk memodelkan, mengambil keputusan, dan belajar berdasarkan data on-chain. Sementara itu, pihak protokol harus membuka antarmuka operasi yang dapat "dry-run", dengan kode kesalahan yang jelas, mekanisme retry yang aman, konsistensi struktur data inti (posisi, biaya, kesehatan), serta kontrol hak akses berbasis sesi.

Ketika fungsi-fungsi ini diimplementasikan, pengguna akan terbebas dari beban "perawatan" agen; tim dapat mengurangi kegagalan sistem; investor institusi akhirnya dapat memperoleh pengaman dan bukti yang dapat diverifikasi yang mereka butuhkan.

jadwal waktu nyata

Dalam enam bulan ke depan, diharapkan bahwa perwakilan "tipe co-pilot" akan berkembang dengan cepat. Pipeline data yang lebih baik akan meningkatkan keandalan mereka dalam skenario penggunaan sehari-hari.

Dalam satu tahun, seiring dengan peningkatan standar pengujian, agen akan dapat berkoordinasi untuk mengeksekusi lintas protokol, manusia hanya perlu menyetujui langkah-langkah penting. Dalam jangka panjang, seiring dengan matangnya infrastruktur, agen cerdas mungkin akan semakin kabur menjadi lapisan interaksi default untuk Keuangan Desentralisasi — bukan lagi sebagai "alat" terpisah, tetapi menjadi cara utama bagi orang-orang untuk berinteraksi dengan sistem keuangan sehari-hari.

Kesimpulan

"Keuangan Agen" (Agentic Finance) sedang menurunkan batas partisipasi, menjadikan otomatisasi tidak lagi hanya alat eksklusif bagi para ahli. Namun, untuk benar-benar beroperasi secara besar-besaran, ia masih memerlukan "fondasi" yang lebih baik: data waktu nyata, mekanisme izin yang lebih aman, sistem pengujian yang lebih kuat, dan hasil eksekusi yang lebih transparan.

Hanya mengandalkan AI yang lebih cerdas tidak dapat menyelesaikan masalah ini. Kemajuan yang nyata akan datang dari perbaikan struktur dasar.

Milestone berikutnya untuk Keuangan Desentralisasi bukan hanya pertumbuhan skala, tetapi juga—kepercayaan pada otomatisasi. Dan hari itu hanya akan datang ketika agen AI tidak lagi hanya sekadar "demonstrasi konsep" tetapi benar-benar menjadi pelaksana yang dapat diandalkan.