DeFAI টুলস পরিচিতি: কিভাবে এআই এজেন্টগুলি অন-চেইন সম্পদ ব্যবস্থাপনা চালিত করে

লেখক: GO2MARS

প্রতিটি বিশ্লেষণ শুরুর আগে, একটি মূল ধারণা পরিষ্কার করা প্রয়োজন: DeFAI।

DeFAI হল DeFi (ডিসেন্ট্রালাইজড ফাইন্যান্স) এবং AI (আর্টিফিশিয়াল ইন্টেলিজেন্স) এর সংক্ষিপ্ত রূপ, যা AI Agent কে চেইন-অন ফাইন্যান্সিয়াল স্কিমে অন্তর্ভুক্ত করে, যাতে এটি মার্কেটের অবস্থা বুঝতে, স্বয়ংক্রিয়ভাবে কৌশল প্রণয়ন করতে এবং চেইন-অন অপারেশন সরাসরি বাস্তবায়ন করতে পারে—যার ফলে মানবীয় বাস্তবসময়ের হস্তক্ষেপের প্রয়োজন ছাড়াই সম্পদ বিনিয়োগ, ঝুঁকি ব্যবস্থাপনা, প্রোটোকল ইন্টারঅপারেশনসহ প্রচলিতভাবে পেশাদারদের দ্বারা সম্পন্ন হওয়া অর্থনৈতিক কাজগুলি সম্পন্ন করা যায়।

সংক্ষেপে, DeFAI হল DeFi টুলগুলির একটি সাধারণ AI-সক্ষম আপগ্রেড নয়, বরং এটি একটি স্ব-চলমান ফিনান্সিয়াল এক্সিকিউশন লেয়ার ব্লকচেনের উপর তৈরি করার চেষ্টা করে।

2024 চতুর্থ ত্রৈমাসিক থেকে এই সেগমেন্টটি দ্রুত গরম হয়ে উঠেছে, এর পিছনে তিনটি চিহ্নিত ঘটনা রয়েছে যা যথাক্রমে AI Agent-এর Web3-এ প্রবেশের তিনটি স্তরকে প্রতিফলিত করে: বর্ণনামূলক বৃদ্ধি, সম্পদকৃত অবকাঠামো গঠন, এবং বাস্তব কার্যক্ষমতা।

প্রথম ঘটনাটি ঘটে ২০২৪ সালের জুলাইয়ে। ডেভেলপার অ্যান্ডি আয়রে দ্বারা তৈরি টুইটার বট ট্রুথ টার্মিনাল, a16z-এর সহ-প্রতিষ্ঠাতা মার্ক অ্যান্ড্রিসেনের ৫০,০০০ ডলার বিটকয়েন উপহার পাওয়ার পর দ্রুত জনপ্রিয় হয়ে ওঠে এবং GOAT কয়েনের ভাইরাল প্রসার ঘটায়। এটি ছিল AI এজেন্টকে চেইন-উপরের অর্থনীতির অংশ হিসেবে প্রথমবারের মতো সত্যিকারের অর্থে জনসাধারণের দৃষ্টিতে আনা।

একই বছরের অক্টোবরে দ্বিতীয় ঘটনাটি ঘটে। Virtuals Protocol Base নেটওয়ার্কে বিপুল জনপ্রিয়তা পায়, যেখানে AI Agent-কে নিজেই টোকেনাইজ করা হয়, এবং এর ইকোসিস্টেমের বাজার মূল্য সর্বোচ্চ 35 বিলিয়ন ডলারে পৌঁছায়, যা DeFAI সেগমেন্টের সম্পদ বিনিয়োগের প্রাথমিক পর্যায়ের একটি প্রতিনিধিত্বকারী উদাহরণ।

তৃতীয় ঘটনা হলো, গিজা, হেইঅ্যানন, অ্যালমানাক ইত্যাদি প্রকল্পগুলি ধাপে ধাপে চেইন-অপারেশন লেভেলে বাস্তবায়িত হচ্ছে, যা শিল্পকে বর্ণনা-চালিত থেকে পণ্য-চালিত পর্যায়ে নিয়ে যাচ্ছে—AI এজেন্টগুলি এখন শুধু তথ্য আদান-প্রদানের মাধ্যমেই সীমাবদ্ধ নয়, বরং চেইন-অপারেশনগুলি প্রকৃতপক্ষে 'করছে'।

বিশ্বব্যাপী বাজারের আকার বিবেচনা করে, বিভিন্ন গবেষণা প্রতিষ্ঠান AI Agent সেগমেন্টের বৃদ্ধির প্রত্যাশা নিয়ে উচ্চ সমঝোতা রাখে:

চিত্র 1: বিশ্বব্যাপী AI এজেন্ট বাজারের আকারের পূর্বানুমান, উৎস: MarketsandMarkets (2025), Grand View Research (2025), BCC Research (2026.01)

তবে, মূলধনের জনপ্রিয়তা এবং শিল্পে বাস্তবায়নের মধ্যে এখনও উল্লেখযোগ্য ব্যবধান রয়েছে। ম্যাকিনসি দ্বারা 2025 সালের নভেম্বরে প্রকাশিত “The State of AI in 2025” প্রতিবেদনে (105টি দেশের 1993জন প্রতিক্রিয়াশীলের ভিত্তিতে) দেখা গেছে যে, যদিও 88% সংগঠন কমপক্ষে একটি ব্যবসায়িক ফাংশনে AI ব্যবহার করছে, তবুও প্রায় দুই-তৃতীয়াংশ এখনও পরীক্ষা বা পাইলট পর্যায়ে আটকে আছে। AI Agent ক্ষেত্রে: 62% সংগঠন পরীক্ষা শুরু করেছে, 23% কমপক্ষে একটি ফাংশনে স্কেল-আপ করছে, কিন্তু যেকোনো একক ফাংশনে স্কেল-আপড বাস্তবায়নের হার 10%এরও কম।

এই ডেটা আমাদের বুঝিয়ে দেয়: ডিএফএআই সেগমেন্টের গল্পের জনপ্রিয়তা বর্তমানে বাস্তবায়নের প্রগতির চেয়ে বেশি। এই ব্যবধানটি বুঝতে পারা এই সেগমেন্টের মূল্যায়নের জন্য পূর্বশর্ত।

DeFAI কিভাবে কাজ করে তা বুঝতে, প্রথমে একটি গুরুত্বপূর্ণ প্রশ্নের উত্তর দিতে হবে: AI কী মেকানিজমের মাধ্যমে চেইন-অন ফাইন্যান্সিয়াল অপারেশনে হস্তক্ষেপ করে?

DeFAI সিস্টেমের কোর এক্সিকিউশন ইউনিট হল বড় ভাষা মডেলের উপর ভিত্তি করে তৈরি একটি AI এজেন্ট। Wang এবং অন্যান্যদের (2023) শিক্ষাগত পর্যালোচনার অনুযায়ী, এর কোর ক্ষমতা তিনটি স্তরের আর্কিটেকচারে সংকলিত হয়, এবং প্রতিটি স্তরের চেইন-অন স্কেনারিওতে একটি নির্দিষ্ট ভূমিকা রয়েছে:

• প্ল্যানিং লেয়ার, যা লক্ষ্য বিভাজন এবং পথ অপ্টিমাইজেশনের জন্য দায়ী, চেইন-ভিত্তিক সিনেরিওতে স্ট্র্যাটেজি জেনারেশন এবং ঝুঁকি মূল্যায়নের সাথে সম্পর্কিত;
• মেমোরি লেয়ার, ভেক্টর ডাটাবেস ইত্যাদি বাহ্যিক স্টোরেজের মাধ্যমে পিরিয়ড পারস্পরিক তথ্য সঞ্চয় করে, ইতিহাসগত মার্কেট ডেটা এবং প্রোটোকল স্টেটকে বহন করে;
• টুল লেয়ার, যা মডেলের ক্ষমতা বাড়ায় এবং এটিকে DeFi প্রোটোকল, প্রাইস অরাকল এবং ক্রস-চেইন ব্রিজের মতো বাহ্যিক সিস্টেম কল করতে সক্ষম করে।

কিন্তু এখানে একটি বিষয় পরিষ্কার করা প্রয়োজন: এআই মডেলগুলি সরাসরি ব্লকচেইনের সাথে যোগাযোগ করতে পারে না। বর্তমানের প্রায় সমস্ত ডিএফএআই সিস্টেম অফ-চেইন ইনফারেন্স এবং অন-চেইন এক্সিকিউশনের আলাদা আর্কিটেকচার ব্যবহার করে—এআই এজেন্টগুলি অফ-চেইনে স্ট্র্যাটেজি গণনা করে, তারপর ফলাফলগুলিকে অন-চেইন ট্রেডিং সংকেতে রূপান্তরিত করে, যা এক্সিকিউশন মডিউল দ্বারা জমা দেওয়া হয়। এই আর্কিটেকচারটি বর্তমান প্রযুক্তিগত অবস্থার একটি বাস্তবসম্মত পছন্দ, এবং এটি প্রাইভেট কী অনুমতি, অধিকার ব্যবস্থাপনা ইত্যাদি নিরাপত্তা বিষয়গুলিরও সূচনা করে।

এআই এজেন্ট মূলত বড় ভাষা মডেলের উপর ভিত্তি করে স্বায়ত্তশাসিত সিদ্ধান্ত গ্রহণ ব্যবস্থা, যা কাজ বিভক্তি, মেমোরি পরিচালনা এবং টুল কল এর মাধ্যমে সম্পূর্ণ কার্যক্রম সম্পন্ন করে, এবং বর্তমানে এআই এজেন্ট এবং চেইন-উপরের সম্পদের মধ্যে মিথস্ক্রিয়াও প্রাথমিক রূপ নিয়েছে।

চিত্র 2: AI এজেন্টের তিন স্তরের আর্কিটেকচার

DeFAI-এর প্রযুক্তিগত ভিত্তি পরিষ্কার হওয়ার পর, একটি প্রাকৃতিক প্রশ্ন উঠে আসে: এই সিস্টেমটি আজ পর্যন্ত কিভাবে এগিয়েছে?

দ্য ব্লকের গবেষণার অনুসারে, ডিএফএআইয়ের বিকাশ একটি ধাপে ঘটেনি, বরং এটি দুটি ভিন্ন পর্যায় অতিক্রম করেছে—প্রাথমিক সময়ে তথ্য প্রক্রিয়াকরণের উপর ভিত্তি করে ইন্টারেক্টিভ এজেন্ট থেকে বর্তমানে চেইন-অপারেশনে প্রকৃতপক্ষে হস্তক্ষেপ করতে পারে এমন এক্সিকিউটিভ সিস্টেমে।

লক্ষ্য, প্রযুক্তিগত পদ্ধতি এবং ঝুঁকির মাত্রায় এগুলির মৌলিক পার্থক্য রয়েছে।

চিত্র 3: DeFAI-এর দুটি পর্যায়ের বিকাশ পথের তুলনা

দুটি পর্যায়ের বিকাশ প্রক্রিয়াটি এভাবে বুঝা যায়:

প্রথম পর্যায় হল ইন্টারেক্টিভ এজেন্ট, যার মূল ফোকাস হল কথা বলা এবং বিশ্লেষণ করার ক্ষমতা সম্পন্ন এজেন্ট ফ্রেমওয়ার্ক তৈরি করা। এই পর্যায়ের প্রতিনিধিত্বকারী প্রকল্পগুলির মধ্যে রয়েছে ElizaOS (পূর্বে ai16z) এর Eliza ফ্রেমওয়ার্ক এবং Virtuals এর G.A.M.E.। এই পর্যায়ের মূল স্বভাব এখনও তথ্য টুল—এজেন্ট পড়তে, বলতে এবং বিশ্লেষণ করতে পারে, কিন্তু এর কার্যক্ষমতা তথ্য স্তরেই সীমাবদ্ধ, যা কোনও সম্পদের সাথে কোনও কার্যকলাপের সংস্পর্শে আসেনি।

দ্বিতীয় পর্যায় হল কার্যকরী DeFAI এজেন্ট, যা প্রকৃতপক্ষে সিদ্ধান্ত গ্রহণ এবং বাস্তবায়নের বন্দনা পূরণ করে। এই পর্যায়ের প্রতিনিধিত্বকারী প্রকল্পগুলির মধ্যে রয়েছে HeyAnon, Wayfinder, Giza (ARMA Agent) এবং Almanak। এই ধরনের সিস্টেমগুলির সাধারণ বৈশিষ্ট্য হল: AI অফ-চেইনে চলে, স্ট্রাকচারড কৌশল সংকেত আউটপুট করে এবং চেইন-অপারেশন মডিউলের মাধ্যমে ট্রেডিং সম্পন্ন করে—এটি বিদ্যমান DeFi প্রোটোকলগুলিকে প্রতিস্থাপন করে না, বরং এর উপরে AI সিদ্ধান্ত-গ্রহণ মেকানিজমটি যোগ করে, যাতে সমগ্র অপারেশন চেইনটি “মানুষ নির্দেশ দেয়”-এর পরিবর্তে “এজেন্ট স্বয়ংক্রিয়ভাবে বাস্তবায়ন করে”-এ পরিণত হয়।

দুটি প্রবাহের মূল পার্থক্য প্রযুক্তিগত জটিলতার মধ্যে নয়, বরং সম্পদকে সত্যিকার অর্থে স্পর্শ করা হচ্ছে কিনা তার উপর। এটিই দ্বিতীয় প্রবাহের সিস্টেমকে বিশ্বাসের ব্যবস্থা, অনুমতি ডিজাইন এবং নিরাপত্তা কাঠামোতে প্রথম প্রবাহের তুলনায় অনেক বেশি জটিল চ্যালেঞ্জের মুখোমুখি হতে বাধ্য করে—যা পরবর্তী অধ্যায়ে আলোচনা করা হবে।

টেকনিক্যাল আর্কিটেকচার থেকে উন্নয়নের পথ পর্যন্ত, DeFAI-এর "কী করা যায়" ধীরে ধীরে স্পষ্ট হয়ে উঠছে। তাহলে বাস্তব পণ্যের মাধ্যমে, এটি কোন বাস্তব সমস্যাগুলি সমাধান করছে?

সামগ্রিকভাবে, বর্তমান DeFAI-এর অ্যাপ্লিকেশন অনুসন্ধান চারটি মূল দিকের সাথে সম্পর্কিত হয়ে একটি আপেক্ষিকভাবে পরিপক্ক বাস্তবায়ন গঠন করেছে, যা য lần অপারেশনের চারটি মূল চ্যালেঞ্জ—আয় দক্ষতা, কৌশল বাস্তবায়ন, ইন্টারঅ্যাকশনের বাধা এবং ঝুঁকি নিয়ন্ত্রণ—এর সাথে সামঞ্জস্যপূর্ণ।

আয় অপ্টিমাইজেশন: প্রোটোকলের মধ্যে অটোমেটিক পোর্টফোলিও পুনরায় ভারসাম্যপূর্ণ করা

আয় অপ্টিমাইজেশন হল বর্তমানে সবচেয়ে পরিপক্ক ডিফাই অ্যাপ্লিকেশন স্কেনারিও। এর মূল যুক্তি হল: Aave, Compound, Fluid এর মতো প্রধান ডিফাই প্রোটোকলগুলির জমা বার্ষিক আয় ধারাবাহিকভাবে স্ক্যান করা, পূর্বনির্ধারিত ঝুঁকি প্যারামিটারের সাথে মিলিয়ে পুনর্বিন্যাসের প্রয়োজনীয়তা নির্ণয় করা, এবং প্রতিটি অপারেশনের আগে ট্রানজেকশন খরচ বিশ্লেষণ করা—শুধুমাত্র যখন আয়ের বৃদ্ধি সমস্ত gas এবং ট্রানজেকশন ফি কভার করে, তখনই অর্থ স্থানান্তরিত হয়, যার ফলে প্রোটোকলগুলির মধ্যে স্বয়ংক্রিয়ভাবে অপ্টিমাল বিনিয়োগ সম্ভবপর হয়।

গিজা উদাহরণস্বরূপ, তার ARMA এজেন্ট ২০২৫ সালের ফেব্রুয়ারিতে বেস নেটওয়ার্কে স্থিতিশীল মুদ্রা আয় কৌশল চালু করে, যা Aave, Morpho, Compound, Moonwell ইত্যাদি প্রোটোকলের সুদের হারের পরিবর্তন নিয়মিত মনিটর করে, এবং প্রোটোকলের APY, ফি খরচ এবং তরলতা বিবেচনা করে ব্যবহারকারীর ফান্ডকে স্মার্টভাবে সজ্জিত করে আয়কে সর্বাধিককরণ করে। প্রকাশিত ডেটা অনুযায়ী, ARMA-এর বর্তমানে প্রায় ৬০,০০০টি স্বতন্ত্র হোল্ডার, ৩৬,০০০টিরও বেশি ডিপ্লয়ড এজেন্ট এবং $20 মিলিয়নেরও বেশি AUA (পরিচালিত সম্পদ) রয়েছে।

DeFi প্রোটোকলের আয় নিয়মিত �波动 করছে এমন বাজারের পরিপ্রেক্ষিতে, ম্যানুয়ালি মনিটরিং এবং হ্যান্ড-টু-হ্যান্ড পোর্টফোলিও রিব্যালেন্সিংয়ের দক্ষতা এবং সময়মতো প্রতিক্রিয়া অটোমেশন সিস্টেমের তুলনায় অনেক কম, যা এই পরিস্থিতির মূল মূল্য।

চিত্র 4: গিজা প্ল্যাটফর্মের ARMA এজেন্টের উদাহরণ

কোয়ান্টিটেটিভ স্ট্র্যাটেজি অটোমেশন: ইনস্টিটিউশনাল লেভেলের ক্ষমতার সাধারণীকরণ

কোয়ান্টিটেটিভ স্ট্র্যাটেজির অটোমেশন স্কেনারিওতে, ডিএফএআই প্ল্যাটফর্ম প্রাচীন কোয়ান্টিটেটিভ টিমের সম্পূর্ণ প্রক্রিয়াকে মডিউলার এবং অটোমেটেড করার চেষ্টা করছে, যাতে ব্যক্তিগত ব্যবহারকারীরাও সংস্থাগত স্তরের স্ট্র্যাটেজি বাস্তবায়নের ক্ষমতা অর্জন করতে পারে।

ডেলফি ডিজিটালের সমর্থনে আলমানাকের উদাহরণে, এর চালুকৃত এআই স্বার্ম সিস্টেমটি কোয়ান্টিটেটিভ প্রক্রিয়াকে চারটি ধাপে বিভক্ত করে:

• স্ট্র্যাটেজি মডিউল পাইথন এসডিকে ব্যবহার করে বিনিয়োগ লজিক লিখতে এবং ব্যাকটেস্ট সম্পন্ন করতে সমর্থন করে;
• ব্যবহারকারীর অনুমতি পাওয়ার পর এক্সিকিউশন ইঞ্জিন অডিট করা স্ট্র্যাটেজি কোড স্বয়ংক্রিয়ভাবে চালু করে ডি-ফি কল ট্রিগার করে;
• সেফ ও জোডিয়াকের উপর ভিত্তি করে সেফ ওয়ালেট একটি মাল্টি-সিগ সিস্টেম তৈরি করে, যা ভূমিকা অনুযায়ী অনুমতি নিয়ন্ত্রণের মাধ্যমে AI এজেন্টকে কৌশল বাস্তবায়নের অধিকার প্রদান করে, যাতে অর্থ সবসময় ব্যবহারকারীর নিয়ন্ত্রণে থাকে;
• স্ট্র্যাটেজি ট্রেজারি স্ট্র্যাটেজিগুলিকে ERC-7540 মানকের ট্রেডেবল ট্রেজারিতে প্যাকেজ করে, যাতে বিনিয়োগকারীরা শেয়ার ফান্ডের মতো পদ্ধতিতে স্ট্র্যাটেজির আয় বণ্টনে অংশগ্রহণ করতে পারেন।

এই আর্কিটেকচারের অর্থ হলো, এআই এজেন্টগুলি ডেটা বিশ্লেষণ, কৌশল পুনরাবৃত্তি এবং ঝুঁকি ব্যবস্থাপনার দায়িত্ব বহন করে, ব্যবহারকারীদের কেবলমাত্র সিস্টেমের আউটপুটের চূড়ান্ত পরীক্ষা করতে হয়—পেশাদার কোয়ান্ট টিম গঠনের প্রয়োজন নেই—যা “প্রতিষ্ঠান-স্তরের কৌশলের সমতা” (প্রকল্পের দাবি) অর্জন করে।

চিত্র 5: আলমানাক প্ল্যাটফর্মের হোমপেজ প্রদর্শন

প্রাকৃতিক ভাষা নির্দেশ বাস্তবায়ন: ডিফি অপারেশনকে একটি বার্তা পাঠানোর মতো সহজ করে তুলুন

এই পরিস্থিতির মূল হল ব্যবহারকারীর ইচ্ছার উপর ভিত্তি করে DeFi অপারেশন (Intent-based DeFi): প্রাকৃতিক ভাষা প্রক্রিয়াকরণ প্রযুক্তির সহায়তায়, ব্যবহারকারীরা দৈনন্দিন ভাষায় ট্রেডিং নির্দেশ দেন, এবং AI এটিকে বহু-পদক্ষেপের চেইন-উপরের অপারেশনে রূপান্তরিত করে, যা সাধারণ ব্যবহারকারীদের জন্য অপারেশনের বাধা উল্লেখযোগ্যভাবে কমিয়ে দেয়।

হেইঅ্যানন একটি ডি এফ এআই চ্যাট প্ল্যাটফর্ম তৈরি করেছে, যেখানে ব্যবহারকারীরা চ্যাটবক্সে নির্দেশ দিলে এআই টোকেন বিনিময়, ক্রস-চেইন ব্রিজ, ধার এবং স্টেকিংয়ের মতো চেইন-ভিত্তিক অপারেশন সম্পাদন করে, যা লেয়ারজিরো ক্রস-চেইন ব্রিজ এবং এইভি v3-এর মতো প্রোটোকলগুলির সাথে একীভূত, যা ইথারিয়াম, বেস, সলানা ইত্যাদির মতো মাল্টি-চেইন ডিপ্লয়মেন্টকে সমর্থন করে।

চিত্র 6: হেইঅ্যানন প্ল্যাটফর্মের হোমপেজ প্রদর্শন

ওয়েফাইন্ডারকে প্যারাডাইম দ্বারা বিনিয়োগ করা হয়েছে এবং এটি আরও উন্নত ফুল-চেইন ট্রেডিং সেবা প্রদান করে। এর AI এজেন্ট (যাদের নাম শেলস) স্বয়ংক্রিয়ভাবে বিভিন্ন চেইনের মধ্যে সেরা ট্রেডিং পথ খুঁজে বার করে, ক্রস-চেইন ট্রান্সফার, টোকেন এক্সচেঞ্জ বা NFT ইন্টারঅ্যাকশনের মতো অপারেশনগুলি সম্পাদন করে, যাতে ব্যবহারকারীদের নিচের গ্যাস ফি, ক্রস-চেইন কম্প্যাটিবিলিটি ইত্যাদি প্রযুক্তিগত বিস্তারিতগুলির প্রতি মনোযোগ দিতে হয় না।

চিত্র ৭: ওয়েফাইন্ডার প্ল্যাটফর্মের হোমপেজ প্রদর্শন

সামগ্রিকভাবে, প্রাকৃতিক ভাষা ইন্টারফেস DeFi-এর ব্যবহারের বাধা উল্লেখযোগ্যভাবে কমিয়ে দেয়, তবে নীচের ইচ্ছা বিশ্লেষণের সঠিকতার জন্য বেশি চাপ তৈরি করে—যদি AI নির্দেশের বোঝাপড়ায় ভুল করে, তবে কাজের ফলাফল ব্যবহারকারীর প্রত্যাশার থেকে অনেক দূরে যেতে পারে।

রিস্ক ম্যানেজমেন্ট এবং ক্লিয়ারিং মনিটরিং: ব্লকচেইন প্রোটোকলের অন্তর্নির্মিত মেকানিজম

ডিফি ধার এবং লিভারেজ পরিস্থিতিতে, এআই এজেন্টের সবচেয়ে সাধারণ ব্যবহার হল চেইন-অন পজিশনের স্বাস্থ্য প্রতিনিয়ত মনিটরিং এবং ক্লিয়ারেন্স থ্রেশহোল্ডের কাছাকাছি আসার আগে স্বয়ংক্রিয়ভাবে প্রোটেকশন অপারেশন বাস্তবায়ন। এই গুরুত্বপূর্ণ ব্যবহারটি ধীরে ধীরে প্রধান ডিফি প্রোটোকলগুলিতে একীভূত হচ্ছে এবং ডিফি প্ল্যাটফর্মের ন্যাটিভ ফিচার হয়ে উঠছে।

• Aave একটি পজিশনের নিরাপত্তা পরিমাপ করে একটি "স্বাস্থ্য ফ্যাক্টর" ব্যবহার করে, যখন স্বাস্থ্য ফ্যাক্টর 1.0 এর নিচে চলে যায়, তখন ঋণগ্রহীতার পজিশনটি ক্লিয়ারেন্সের যোগ্য হয়ে ওঠে;
• Compound একটি "লিকুইডেশন কল্লাটারাল ফ্যাক্টর" মেকানিজম ব্যবহার করে, যখন একটি অ্যাকাউন্টের ঋণের অবশিষ্টাংশ এই ফ্যাক্টর দ্বারা নির্ধারিত সর্বোচ্চ সীমার বাইরে চলে যায়, তখন লিকুইডেশন ট্রিগার হয়। প্রতিটি কল্লাটারাল সম্পদের নির্দিষ্ট প্যারামিটারগুলি চেইন-অন গভর্নেন্স দ্বারা আলাদাভাবে সেট করা হয়।

24/7 উচ্চ উত্থান-পতন চেইন মার্কেটে ম্যানুয়াল মনিটরিং সম্ভবত সম্প্রতি প্রতিক্রিয়ার দক্ষতা বজায় রাখতে অসমর্থ, AI এজেন্ট এই পরিস্থিতিতে অবিরাম ট্র্যাকিং, বুদ্ধিমত্তাপূর্ণ মূল্যায়ন এবং স্বয়ংক্রিয় হস্তক্ষেপ সম্ভব করে তোলে, যা মানুষের বা নিয়মভিত্তিক অটোমেশন সিস্টেমের চেয়ে অনেক বেশি রিস্ক ম্যানেজমেন্ট দক্ষতা প্রদান করে।

চার্ট ৮: Agent×DeFi-এর চারটি প্রধান ব্যবহারের ক্ষেত্র

সম্পূর্ণভাবে দেখলে, উপরের চারটি স্কেনারিও পরস্পর স্বাধীন নয়, বরং একই মূল রেখার চারপাশে পরস্পরকে পূরক করে: আয় অপ্টিমাইজেশন এবং কোয়ান্টিটেটিভ স্ট্র্যাটেজি অটোমেশন কিছুটা সম্পদ থাকা উন্নত ব্যবহারকারীদের জন্য, এর মূল সুবিধা হল বাস্তবায়ন দক্ষতা এবং স্ট্র্যাটেজির সঠিকতা; প্রাকৃতিক ভাষা ইন্টারঅ্যাকশন সাধারণ ব্যবহারকারীদের অপারেশনের বাধা কমানোর উপর ফোকাস করে; এবং ঝুঁকি ব্যবস্থাপনা হল সমস্ত স্কেনারিওকে জড়িয়ে ধরে রাখা একটি মৌলিক নিরাপত্তা। এই তিনটি একসাথে কাজ করে DeFAI-এর বর্তমান ইকোসিস্টেমের মৌলিক বাস্তবায়নের কাঠামো গঠন করে এবং ভবিষ্যতের জটিলতর চেইন-অন-এজেন্ট অ্যাপ্লিকেশনগুলির জন্য ভিত্তি তৈরি করে।

উল্লিখিত চারটি প্রয়োগ ক্ষেত্র, চাই এটি আয় অপ্টিমাইজেশন হোক বা কোয়ান্টিটেটিভ স্ট্র্যাটেজি অটোমেশন হোক, এগুলি বাস্তবায়নের একমাত্র পূর্বশর্ত হল: AI Agent-এর কোনো না কোনো ফরমেটে স্বাক্ষর অনুমতি, অর্থাৎ প্রাইভেট কী অ্যাক্সেসের ক্ষমতা থাকতে হবে। এটিই DeFAI সেগমেন্টের সবচেয়ে গুরুত্বপূর্ণ এবং সবচেয়ে বেশি গল্পের উত্তেজনায় লুকিয়ে থাকা প্রযুক্তিগত চ্যালেঞ্জ—যদি স্বাক্ষর মেকানিজমে কোনো ভাঙন ঘটে, তবে সমস্ত উপরের স্ট্র্যাটেজি ক্ষমতা অর্থহীন হয়ে যাবে।

বর্তমানে, শিল্পের প্রধান প্রাইভেট কী সুরক্ষা সমাধান দুটি শ্রেণিতে বিভক্ত: MPC মাল্টিপল পার্টি কম্পিউটেশন এবং TEE ট্রাস্টেড একিউটিং এনভায়রনমেন্ট। উভয়েরই সুরক্ষা মডেল, অটোমেশনের মাত্রা এবং ইঞ্জিনিয়ারিং জটিলতায় বিভিন্ন জোর দেওয়া হয়।

চার্ট 9: প্রাইভেট কী সুরক্ষার দুটি প্রধান পদ্ধতির তুলনামূলক টেবিল

• এমপিসি (মাল্টি-পার্টি কম্পিউটেশন) এর মূল ধারণা হল একক বিন্দুর ব্যর্থতা দূর করার জন্য কী বিভক্ত করা। সাধারণ 2-অফ-3 থ্রেশহোল্ড সিগনেচারের ক্ষেত্রে, যদি কীগুলির একটি প্রকাশিত হয়, তবুও আক্রমণকারীরা স্বাক্ষর পূর্ণাঙ্গভাবে সম্পন্ন করতে পারবে না, এবং তাদের অর্থের নিরাপত্তা অক্ষত থাকবে। ভালটিসিগ হল এই দিকের একটি প্রতিনিধিত্বকারী পণ্য, যা MPC/TSS প্রযুক্তির উপর ভিত্তি করে তৈরি একটি ওপেন-সোর্স, মাল্টি-চেইন, সেলফ-কাস্টডি ওয়ালেট, যা একক মনেমন্তব্যের সংগঠনহীন কাঠামোর মাধ্যমে কী-নিরাপত্তা এবং ব্যবহারকারী-সেলফ-কাস্টডির সমন্বয় ঘটিয়েছে।
• টিইই (ট্রাস্টেড এক্সিকিউশন এনভায়রনমেন্ট, বিশ্বস্ত এক্সিকিউশন পরিবেশ) একটি ভিন্ন পথ অনুসরণ করে: ব্যক্তিগত চাবি এবং প্রক্সি কোডকে হার্ডওয়্যার-সুরক্ষিত আইসোলেটেড রিজিয়ন (এনক্লেভ) এর মধ্যে সংরক্ষণ করা হয়, যেখানে AI প্রক্সি এনক্লেভের ভিতরে নীতি গণনা এবং স্বাক্ষর সম্পন্ন করে, এবং শুধুমাত্র স্বাক্ষরিত ফলাফলকে চেইনের উপরে পাঠায়, যাতে বাইরের পরিবেশে ব্যক্তিগত চাবির কোনো দৃশ্যমানতা থাকে না। Intel SGX, AMD SEV, ARM CCA-এর মতো প্রধান চিপগুলি হার্ডওয়্যার-লেভেলের আইসোলেশন এবং এনক্রিপশনের সমর্থন প্রদান করে। Chainlink TEE-কে প্রেডিক্টর নেটওয়ার্কে চালু করেছে, যা সংবেদনশীল ডেটা প্রক্রিয়াকরণের জন্য ব্যবহৃত হয় এবং রিমোট্‌ অথেনটিকেশন মেকানিজমের মাধ্যমে বাইরের পরিবেশকে এক্সিকিউশন পরিবেশের অখণ্ডতা প্রমাণ করে।

তবে, কী নিরাপত্তা হল প্রথম প্রতিরোধ রেখা। বাস্তব বাস্তবায়নে, যেকোনো কী ব্যবস্থাপনা পদ্ধতির উপরে অ্যাজেন্টের অননুমোদিত কার্যকলাপ রোধের জন্য অ্যাক্সেস নিয়ন্ত্রণ পদ্ধতি প্রয়োজন। আলমানাকের অভিজ্ঞতা একটি সম্পূর্ণ রেফারেন্স ফ্রেমওয়ার্ক প্রদান করে: প্ল্যাটফর্মটি TEE-এর মাধ্যমে প্রোটোকল লজিক এবং গোপন প্যারামিটারগুলি সুরক্ষিত রাখে এবং ডিপ্লয়মেন্ট ইঞ্জিন এবং ব্যবহারকারীর ধারণকৃত Safe স্মার্ট অ্যাকাউন্টের মধ্যে Zodiac Roles Modifier অ্যাক্সেস স্তরটি সন্নিবেশিত করে—AI-এর দ্বারা শুরুকৃত প্রতিটি লেনদেনকে পূর্বনির্ধারিত চুক্তির ঠিকানা, ফাংশন এবং প্যারামিটারের সাদা তালিকা দিয়ে একটি একটি করে তুলনা করা হয়, এবং অনুমোদিত পরিধির বাইরের লেনদেনগুলি স্বয়ংক্রিয়ভাবে অস্বীকৃত হয়।

এই ন্যূনতম অধিকার নীতির বাস্তবায়ন পদ্ধতি এখন DeFAI সিস্টেমের নিরাপত্তা ডিজাইনের একটি গুরুত্বপূর্ণ রেফারেন্স হয়ে উঠেছে। এটি একটি গভীরতর যুক্তি প্রকাশ করে: DeFAI-এর নিরাপত্তা সমস্যা মূলত একটি একক প্রযুক্তি বাছাইয়ের সমস্যা নয়, বরং কী ব্যবস্থাপনা, অধিকারের সীমানা এবং বাস্তবায়ন অডিট—এই তিনটির সমন্বিত সিস্টেম ইঞ্জিনিয়ারিং—যেকোনো একটি অংশের অভাবই সম্পূর্ণ লিঙ্কের সবচেয়ে দুর্বল নোড হয়ে উঠতে পারে। এটিই পরবর্তী অধ্যায়ের ঝুঁকি বিশ্লেষণের শুরু।

উপরের বিশ্লেষণটি একটি মূল সিদ্ধান্ত প্রকাশ করে:

VCX কেন প্রিমিয়াম পায় তার কারণ হল এটির সম্পদ বাছাইয়ের উৎকৃষ্টতা বা বেশি রিটার্নের প্রত্যাশা নয়, বরং এটি চ্যানেলটিই বিক্রি করছে। এর জন্য একটি প্রশ্নের উত্তর দরকার: VCX বাস্তবে কী ধরনের পণ্য?

আইনগত দিক থেকে, এটি একটি SEC-এ নিবন্ধিত বন্দর ফান্ড, যার হোল্ডিং স্বচ্ছ এবং গঠন সামঞ্জস্যপূর্ণ, এবং বাজারের যেকোনো সাধারণ স্টক-ভিত্তিক ETF-এর সাথে মৌলিকভাবে পার্থক্য নেই। কিন্তু বাস্তব কার্যকারিতা দিক থেকে, এটি পারম্পরিক অর্থে «বিনিয়োগের আয়ের প্রত্যাশা» বিক্রি করছে না, বরং একটি সম্পদ-প্রাপ্তির অধিকার—যা আগে শুধুমাত্র শীর্ষস্থানীয় VC প্রতিষ্ঠান এবং যোগ্য বিনিয়োগকারীদের জন্য উপলব্ধ ছিল—এবং এই অধিকারটি NYSE-এ বিক্রয়যোগ্য ইউনিট হিসেবে প্যাকেজ করা হয়েছে।

অতএব, বাজার এই অ্যাক্সেস অধিকারের জন্য NAV-এর 16 থেকে 30 গুণ প্রিমিয়াম প্রদান করতে রাজি, যা মূলত ভিত্তি সম্পদের ভবিষ্যতের আয়ের মূল্যায়ন নয়।

এই দৃষ্টিকোণ থেকে, VCX এবং MicroStrategy (MSTR)-এর মধ্যে তুলনা খুবই বিষয়গত। উভয়েই প্রায় একই কাজ করে: সীমিত সম্পদ (বিটকয়েন / শীর্ষস্থানীয় প্রি-আইপিও শেয়ার) কে দ্বিতীয় বাজারে ব্যবহারযোগ্য সিকিউরিটির মধ্যে প্যাকেজ করে এবং বাজারে মূল সম্পদের চেয়ে অনেক বেশি প্রিমিয়াম দেখায়। কিন্তু উভয়ের মূলধন পরিচালনার যুক্তির মধ্যে মৌলিক পার্থক্য রয়েছে:

• এমএসটিআর স্থায়ীভাবে রূপান্তরযোগ্য বন্ড এবং অগ্রাধিকার শেয়ার জারি করে ফান্ড সংগ্রহ করে এবং সেই ফান্ডগুলি বিটকয়েন ক্রয়ের জন্য পুনরায় বিনিয়োগ করে, যা এর ডাইনামিক ব্যালেন্স শীট প্রসারিতকরণ এবং নিয়মিত বিটকয়েন ক্রয়ের ক্ষমতা প্রদান করে, ফলে এর শেয়ারের প্রিমিয়ামের জন্য একটি অন্তর্নিহিত সমর্থন তৈরি হয়।
• VCX এর ক্ষেত্রে বন্ধ ফান্ড কাঠামোর সীমাবদ্ধতা রয়েছে: প্রকাশের পর সম্পদের আকার প্রায় স্থির হয়ে যায়, এবং পুনর্বিনিয়োগের মাধ্যমে নতুন সম্পদ ক্রয় করা সম্ভব নয়; এর হোল্ডিংয়ের তরলতা মূল কোম্পানির আইপিও বা একিউইজিশন আউটলেটের উপর অত্যন্ত নির্ভরশীল। যদি ছোট বিনিয়োগকারীদের মনোভাব কমে যায়, অথবা ছয় মাসের লক-আপ পিরিয়ড শেষে সরবরাহের পরিমাণ বাড়ে, তাহলে এর প্রিমিয়াম কমার চাপ MSTR-এর তুলনায় অনেক বেশি হবে।

VCX এবং MSTR (স্ট্র্যাটেজি) মোডের তুলনা

অন্যভাবে বললে, এমএসটিআর-এর প্রিমিয়াম একটি স্থায়ীভাবে কাজকর্ম করা মূলধন ব্যবস্থা দ্বারা সমর্থিত, যেখানে ভিসিএক্স-এর প্রিমিয়াম মূলত শেয়ারের দুর্লভতা এবং মনোভাবের উপর নির্ভর করে। এই পণ্যের যুক্তি নিজেই ভুল বা সঠিক নয়, কিন্তু এটি যে ঝুঁকি অন্তর্ভুক্ত করে, তা সাধারণ বন্দী ফান্ডের চেয়ে বাজারের দ্বারা সঠিকভাবে মূল্যায়ন করা কঠিন:

যখন সাধারণ বিনিয়োগকারীরা NAV-এর চেয়ে অনেক বেশি দামে ক্রয় করে, তখন তারা আসলে সম্পদের মূল্য নয়, বরং এই প্রবেশাধিকারের প্রিমিয়াম প্রদান করে—এবং এই প্রিমিয়ামটি মূল কোম্পানির IPO সম্পন্ন হয়ে, পাবলিক মার্কেটে সরাসরি ট্রেডিংয়ের পথ খুলে গেলে দ্রুত শূন্যের দিকে যাওয়ার চাপে পড়বে।

উপরের বিশ্লেষণগুলির সমন্বয়ে, ডিএফএআই-এর বিকাশ পথের পর্যায়ভিত্তিক মূল্যায়ন করা যায়। সামগ্রিকভাবে, এই ক্ষেত্রটি ধারণার প্রমাণ থেকে পণ্যকরণের দিকে যাওয়ার একটি কী পর্যায়ে রয়েছে, এবং এর বিকাশ তিনটি ক্রমিক পর্যায়ের মধ্যে দিয়ে যাবে:

চিত্র 11: ডিএফএআই বিকাশের পর্যায়ের পূর্বানুমান

নোট: উপরের টেবিলটি শিল্পের প্রকাশিত রিপোর্ট, প্রকল্পের অগ্রগতি এবং প্রযুক্তিগত পরিপক্কতার উপর ভিত্তি করে সমন্বিত বিশ্লেষণের ফলাফল, এটি নিশ্চিত সময়সূচি নয়।

বর্তমান পর্যায়ে, DeFAI সাধারণত সহায়ক সিদ্ধান্ত গ্রহণের পর্যায় থেকে অর্ধ-স্বায়ত্তশাসিত পর্যায়ের দিকে সরে আসছে—কিছু প্রকল্প ইতিমধ্যেই সীমিত পরিসরে স্বায়ত্তশাসিত কার্যক্রম পরিচালনা শুরু করেছে, কিন্তু মানুষের পর্যালোচনা এবং বিকল্প ব্যবস্থা এখনও প্রধান বাস্তবায়ন পদ্ধতি। এই পটভূমিতে, বর্তমান প্রযুক্তিগত পরিপক্কতা এবং বাজারের বর্তমান অবস্থার সাথে মিলিয়ে, তিনটি মূল্যায়ন বিশেষভাবে মনোযোগ দেওয়ার মতো।

প্রথমত, বর্তমানে বেশিরভাগ DeFAI প্রকল্পের সারমর্ম এখনও স্বয়ংক্রিয় টুল, নয় প্রকৃতপক্ষে স্বাধীন এজেন্ট। বর্তমানে 'DeFAI' লেবেলযুক্ত পণ্যগুলির মূল ক্ষমতা হল মানুষের নির্দেশনা পূর্বনির্ধারিত DeFi অপারেশন সিরিজে অনুবাদ করা, যা প্রকৃতপক্ষে একটি কার্যকরী একিউটিং ইন্টারফেসের চেয়ে বেশি, স্বাধীন যুক্তি ও সিদ্ধান্ত গ্রহণের ক্ষমতা সম্পন্ন স্বাধীন সিস্টেম নয়। ম্যাকিনজি 2025-এর রিপোর্ট অনুসারে, এমনকি সাধারণ উদ্যোগের পরিসরেও, কোনও একক ফাংশনে AI এজেন্টের স্কেলড-আপ বাস্তবায়ন 10% -এরও কম। চেইন-অপরেশনের বিশ্বাসের বাধা এবং অপারেশনের জটিলতা আরও বেশি, এবং প্রযুক্তিগত ডেমো থেকে প্রকৃত বাণিজ্যিক সম্পূর্ণতা পর্যন্ত যাওয়ার জন্য এখনও অনেক দূরত্ব বাকি।

দ্বিতীয়ত, এআই এজেন্টের সবচেয়ে পরিপক্ক এবং প্রতিষ্ঠানগুলির বিশ্বাস অর্জনের সবচেয়ে সহজ বাস্তবায়ন দিক হল উচ্চ-ঝুঁকিপূর্ণ স্বায়ত্তশাসিত ট্রেডিং নয়, বরং চেইন-উপরের মনিটরিং, সতর্কীকরণ এবং গভর্নেন্স সহায়তা। 7×24 ঘন্টা পোজিশন মনিটরিং, ক্লিয়ারিং সতর্কীকরণ, গভর্নেন্স প্রস্তাব বিশ্লেষণের মতো সিনেরিওগুলি একদিকে LLM-এর হলুসিনেশনের প্রতি আপেক্ষিকভাবে উচ্চ সহনশীলতা রাখে—আউটপুটের ভুলগুলি সরাসরি ফান্ডের ক্ষতি ঘটায় না; অন্যদিকে, এগুলি মানুষের মনোযোগের ধারাবাহিকতার প্রাকৃতিক অসুবিধা পূরণে কার্যকরভাবে সহায়তা করে। এই সিনেরিওগুলি DeFAI-কে 'প্রযুক্তি প্রদর্শন' থেকে 'প্রতিষ্ঠানগত গ্রহণ'-এর দিকে নিয়ে যাওয়ার আরও বাস্তবসম্মত পথ।

তৃতীয়ত, এআই এজেন্ট এবং আরডাব্লুএর সংমিশ্রণ হল এই ক্ষেত্রের পরবর্তী গুরুত্বপূর্ণ ক্রসওভার দিক। RWA.xyz-এর ডেটা অনুযায়ী, ২০২৬ সালের এপ্রিলের প্রথমদিকে, চেইন-অন টোকেনাইজড আরডাব্লুএ সম্পদের মোট মূল্য ২৭০ বিলিয়ন ডলারের (স্থিতিশীল মুদ্রা বাদে) বেশি হয়েছে, যা মার্কিন সরকারি বন্ড, বেসরকারি ঋণ, কমোডিটি, কোম্পানি বন্ডসহ অনেকগুলি শ্রেণিকে কভার করে। যদি এআই এজেন্টগুলি বন্ড আরডাব্লুএ এবং স্থিতিশীল মুদ্রা সহ একটি পোর্টফোলিওর পরিচালনা করতে পারে—যেমন, বাজারের পরিস্থিতির উপর ভিত্তি করে এদের বণ্টনের অনুপাতকে স্বয়ংক্রিয়ভাবে সামঞ্জস্য করা—তবে এটি যে সম্পদের পরিসরে পৌঁছাতে পারবে, তা বর্তমান DeFi-মূলক সম্পদের চেয়েও অনেক বেশি। এটি Web3+AI+TraFi-এর মধ্যে সমন্বয়কে প্রকৃতপক্ষে সম্ভবপর করবে, এবং বাজারের কল্পনাশক্তিকে উল্লেখযোগ্যভাবে প্রসারিত করবে।

এআই এজেন্ট এবং চেইন-অন সম্পদ ব্যবস্থাপনা এখন ধারণার প্রমাণ থেকে পণ্যকরণের দিকে যাওয়ার একটি কী পর্যায়ে। প্রযুক্তিগত সম্ভাব্যতা প্রাথমিকভাবে প্রমাণিত হয়েছে, তবে এলএলএম হ্যালুসিনেশনের ঝুঁকি, চেইন-অন ডেটার হেটারোজেনিসিটি এবং বিশ্বাসযোগ্য অবকাঠামোর অভাবের মতো শিল্পের চ্যালেঞ্জগুলি শুধুমাত্র প্রযুক্তির পুনরাবৃত্তি দিয়ে সমাধান করা যায় না; এটি প্রকল্পের আর্কিটেকচার, কমপ্লায়েন্স পথের পরিকল্পনা, নিরাপত্তা ব্যবস্থা গঠন এবং ব্যবসায়িক মডেলের যাচাইয়ের একটি ব্যবস্থিত পদক্ষেপের প্রয়োজন।

এটি ঠিক এটাই বোঝায় যে এই ক্ষেত্রটি এখনও প্রাথমিক নির্মাণ পর্যায়ে রয়েছে, এবং প্রকৃত প্রতিযোগিতামূলক কাঠামো এখনও গঠিত হয়নি। Web3 এবং AI উভয় মাত্রাকে একসাথে নিয়ন্ত্রণ করতে সক্ষম দলগুলির জন্য, বর্তমানেই প্রবেশের জন্য একটি জানালা রয়েছে—যা চলমান স্তরে আরও নির্ভরযোগ্য চেইন-অন-এজেন্ট সিস্টেম গঠনের মাধ্যমে বা অবকাঠামোগত স্তরে ডেটা, অধিকার এবং বিশ্বাসের মূল পদক্ষেপগুলির মধ্যে সংযোগ স্থাপনের মাধ্যমে, অনেকগুলি বড় ফাঁকা জায়গা পূরণের জন্য অপেক্ষা করছে।

ডিএফএআই-এর প্রতিযোগিতামূলক বাধা চূড়ান্তভাবে একক মডেল ক্ষমতা বা প্রোটোকল একীকরণের গভীরতার উপর নির্ভর করবে না, বরং প্রযুক্তি, সামঞ্জস্যতা এবং নিরাপত্তার মধ্যে সত্যিকারের সমন্বিত বন্ধন গড়ে তুলতে পারার উপর নির্ভর করবে।