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DeFi × AI 融合賽道深度分析:Agent 自動化策略、項目解剖與風險識別
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作者群像

每一篇文章背後,都是一個長期在研究這個領域的人。

Alex Mercer
工程取捨實用主義者
專注 Agent 推理架構、工具調用協議與自動化系統背後的工程取捨,相信每個設計決策都有它的代價。
Daniel Wu
機制還原論者——相信任何 DeFi 問題都能追溯到協議設計的根本取捨
深入研究主流 DeFi 生態系的協議機制與流動性變化,相信每個複雜系統都有一個等待被找到的清晰解釋。
Ethan Cross
深入拆解 AMM 設計、流動性提供的數學邏輯,以及大多數 DeFi 用戶從未計算過的隱藏成本。
Hannah Scott
AI×Crypto 融合派——認為兩個領域的基礎設施終將合併
研究 AI 與區塊鏈的交叉應用,從鏈上 AI Agent 到去中心化算力市場,持續追蹤兩個領域的融合趨勢。
Jordan Blake
Agent 安全邊界研究者
專注自主 Agent 的安全邊界,研究提示注入攻擊、沙盒設計與 Agent 信任機制的底層邏輯。
Kai Brennan
執行層數據主義者——只相信鏈上可驗證的執行記錄,拒絕任何未經數據佐證的 Agent 能力聲明
長期追蹤 DeFAI 項目在鏈上的實際執行表現,專注分析 Agent 的真實勝率、回撤與 Gas 消耗,不美化、不誇大。
Leon Hayashi
DeFAI 生態現實主義者——認為 90% 標榜 AI 的 DeFi 項目本質上只是 if/else 加 API,真正的自主 Agent 屈指可數
持續追蹤 DeFAI 生態的項目競爭格局與敘事演變,建立 Fake DeFAI 真實度分級標準,幫助讀者看清 AI 包裝背後的實際能力。
Mei Yoshida
AI×支付融合派——認為 AI Agent 自主支付是穩定幣最重要的未來應用場景
研究 AI Agent 支付機制與穩定幣基礎設施的交叉地帶,持續追蹤 MPP、x402 等協議的實際發展。
Mia Fontaine
專注借貸協議、清算機制與收益策略中潛藏的結構性風險,相信風險永遠存在,只是位置不同。
Natalie Brooks
專注 DeFi 保險協議與智能合約審計機制,相信風險管理是每個參與者都需要理解的基本功。
Priya Sharma
多 Agent 協調研究者
研究多 Agent 系統、AI 協作機制與自主 Agent 經濟學的發展,持續追蹤 Agent 之間的支付與協調邏輯。
Sophie Marlowe
AI 自動化信徒——認為 Agent 經濟將重塑勞動市場,速度比多數人預期快
研究 AI 系統及其經濟影響,背景橫跨分散式系統與 Agent 建模,持續關注自動化帶來的結構性變化。
Tyler Ross
企業自動化觀察者
追蹤 AI Agent 在企業場景中的實際部署案例,專注分析自動化帶來的成本結構變化與商業模式轉型。
Vera Santos
授權安全強硬派——認為 unlimited approval 是 DeFAI 最大的未爆彈,過度授權是原罪
專注 DeFAI 合約授權風險與安全審計,相信大多數 DeFAI 事故都源於用戶對授權範圍的無知,致力於讓風險可見。