DeFAI टूल्स का अवलोकन: कैसे AI एजेंट्स ऑन-चेन संपत्ति प्रबंधन को चलाते हैं

लेखक: GO2MARS

आधिकारिक विश्लेषण शुरू करने से पहले, एक मूलभूत अवधारणा को स्पष्ट करना आवश्यक है: DeFAI।

DeFAI, जो DeFi (डिसेंट्रलाइज्ड फाइनेंस) और AI (आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस) का संक्षिप्त रूप है, इसका अर्थ है AI Agent को चेन-आधारित वित्तीय परिदृश्यों में शामिल करना, ताकि यह बाजार की स्थिति को समझ सके, स्वयं रणनीति बना सके और चेन पर सीधे कार्रवाई कर सके—जिससे मानवीय वास्तविक समय हस्तक्षेप के बिना, संपत्ति आवंटन, जोखिम प्रबंधन, प्रोटोकॉल इंटरैक्शन जैसे पारंपरिक रूप से विशेषज्ञों द्वारा किए जाने वाले वित्तीय कार्यों को पूरा किया जा सके।

संक्षेप में, DeFAI DeFi उपकरणों का एक सरल AI-सक्षम अपग्रेड नहीं है, बल्कि यह ऑन-चेन पर एक स्वतंत्र रूप से कार्य करने वाली वित्तीय निष्पादन परत बनाने का प्रयास करता है।

इस सेक्टर में 2024 के चौथे तिमाही से तेजी से रुचि बढ़ी है, जिसके पीछे तीन महत्वपूर्ण घटनाएँ हैं जो AI Agent के Web3 में प्रवेश के तीन स्तरों को दर्शाती हैं: कहानी का विस्तार, संपत्ति-आधारित बुनियादी ढांचे का निर्माण, और कार्यान्वयन क्षमता का वास्तविक लागू होना।

पहली घटना जुलाई 2024 में हुई। डेवलपर एंडी एयरे द्वारा बनाया गया ट्विटर रोबोट ट्रूथ टर्मिनल, जिसे a16z के सह-संस्थापक मार्क एंड्रीसेन द्वारा 50,000 डॉलर के BTC के उपहार के बाद, तेजी से वायरल हो गया और GOAT कॉइन के वायरल प्रसार का कारण बना। यह पहली बार था जब AI एजेंट किसी चेन-आधारित अर्थव्यवस्था के हिस्से के रूप में सार्वजनिक दृष्टि में आया।

दूसरी घटना उसी वर्ष अक्टूबर में हुई। Virtuals Protocol ने Base नेटवर्क पर बड़ी लोकप्रियता प्राप्त की, जिसने AI एजेंट को ही टोकनाइज़ कर दिया, और इसके इकोसिस्टम का बाजार मूल्य सबसे अधिक 35 अरब डॉलर तक पहुँच गया, जो DeFAI सेक्टर के एसेटाइजेशन बुनियादी ढांचे के निर्माण के चरण का एक प्रतिनिधि उदाहरण बन गया।

तीसरी घटना यह है कि Giza, HeyAnon, Almanak जैसे प्रोजेक्ट्स लगातार चेन पर एग्जीक्यूशन लेयर पर लॉन्च हो रहे हैं, जिससे उद्योग नैरेटिव-ड्रिवन स्टेज से प्रोडक्ट-ड्रिवन स्टेज की ओर बढ़ रहा है—AI Agent अब केवल जानकारी आदान-प्रदान तक सीमित नहीं रहकर, चेन पर वास्तविक रूप से कार्रवाई करने लगे हैं।

वैश्विक बाजार आकार के आधार पर, कई अनुसंधान संस्थानें AI Agent प्रतियोगिता के विकास की अपेक्षा में उच्च सहमति रखती हैं:

चार्ट 1: वैश्विक AI एजेंट बाजार आकार की भविष्यवाणी की तुलना, स्रोत: MarketsandMarkets (2025), Grand View Research (2025), BCC Research (2026.01)

हालांकि, पूंजी की गर्मी और उद्योग के व्यावहारिक अनुप्रयोग के बीच अभी भी एक बड़ा अंतर है। मैकिन्से द्वारा नवंबर 2025 में जारी “The State of AI in 2025” रिपोर्ट (105 देशों के 1993 प्रतिभागियों के आधार पर) के अनुसार, हालांकि 88% संगठनों ने कम से कम एक व्यावसायिक कार्य में AI का उपयोग शुरू कर दिया है, लेकिन लगभग दो-तिहाई अभी भी प्रयोग या पायलट चरण में हैं। AI Agent क्षेत्र में विशेष रूप से: 62% संगठनों ने प्रयोग शुरू किए हैं, 23% कम से कम एक कार्य में स्केलिंग की ओर बढ़ रहे हैं, लेकिन किसी भी एकल कार्य में स्केल्ड डिप्लॉयमेंट प्राप्त करने वाले संगठनों का प्रतिशत 10% से कम है।

यह डेटा हमें बताता है: DeFAI सेगमेंट की कहानी की लोकप्रियता अभी भी वास्तविक लागू होने की प्रगति से आगे है। इस अंतर को समझना, इस सेगमेंट के मूल्य का वस्तुनिष्ठ मूल्यांकन करने की पूर्वशर्त है।

DeFAI कैसे काम करता है, इसे समझने के लिए, सबसे पहले एक महत्वपूर्ण प्रश्न का उत्तर देना आवश्यक है: AI, ऑन-चेन फाइनेंशियल ऑपरेशन में किस तंत्र के माध्यम से शामिल होता है?

DeFAI सिस्टम की केंद्रीय कार्यात्मक इकाई, बड़े भाषा मॉडल पर आधारित एक AI एजेंट है। वांग एट अल. (2023) के शैक्षणिक समीक्षा के अनुसार, इसकी केंद्रीय क्षमताओं को तीन स्तरीय ढांचे में संकलित किया जा सकता है, और प्रत्येक स्तर का चेन-पर स्थिति में अपना विशिष्ट कार्य है:

• प्लानिंग लेयर, जो लक्ष्यों को विघटित करने और पथ अनुकूलन के लिए उत्तरदायी है, जो चेन पर स्थितियों में रणनीति उत्पादन और जोखिम मूल्यांकन के संगत है;
• मेमोरी लेयर, वेक्टर डेटाबेस जैसे बाहरी स्टोरेज के माध्यम से क्रॉस-पीरियड इनफॉर्मेशन एकत्रित करती है, जो ऐतिहासिक बाजार डेटा और प्रोटोकॉल स्टेट को संभालती है;
• टूल लेयर, जो मॉडल क्षमताओं को विस्तारित करता है ताकि यह DeFi प्रोटोकॉल, कीमत ऑरेकल और क्रॉस-चेन ब्रिज जैसे बाहरी प्रणालियों को कॉल कर सके।

लेकिन यहाँ एक बात स्पष्ट है: AI मॉडल सीधे ब्लॉकचेन के साथ बातचीत नहीं कर सकते। लगभग सभी वर्तमान DeFAI प्रणालियाँ ऑफ-चेन इन्फरेंस और ऑन-चेन निष्पादन के अलग-अलग आर्किटेक्चर का उपयोग करती हैं—AI एजेंट ऑफ-चेन पर रणनीति की गणना पूरी करता है, और फिर परिणाम को ऑन-चेन ट्रेडिंग सिग्नल में बदल देता है, जिसे निष्पादन मॉड्यूल द्वारा सबमिट किया जाता है। यह आर्किटेक्चर डिज़ाइन, वर्तमान तकनीकी स्थिति के अनुसार वास्तविक विकल्प है, और इससे प्राइवेट की प्राधिकरण, अधिकार प्रबंधन जैसे सुरक्षा मुद्दे उत्पन्न होते हैं।

AI एजेंट मूल रूप से बड़े भाषा मॉडल पर आधारित स्वायत्त निर्णय लेने वाले प्रणाली हैं, जो कार्यों को विभाजित करने, स्मृति प्रबंधन करने और उपकरणों को कॉल करके बंद चक्र कार्यान्वयन प्राप्त करते हैं, और वर्तमान में AI एजेंट और चेन-पर संपत्ति के बीच अंतरक्रिया भी प्रारंभिक रूप में विकसित हो चुकी है।

चार्ट 2: AI एजेंट की तीन स्तरीय आर्किटेक्चर

DeFAI के तकनीकी आधार को स्पष्ट करने के बाद, एक प्राकृतिक प्रश्न उठता है: यह प्रणाली आज तक कैसे पहुंची?

द ब्लॉक के अनुसार अध्ययन, डीएफएआई का विकास एक ही कदम में नहीं हुआ, बल्कि दो अलग-अलग चरणों से गुजरा—प्रारंभिक जानकारी संसाधन पर आधारित इंटरैक्टिव एजेंट से लेकर अब ऑन-चेन ऑपरेशन में वास्तविक रूप से हस्तक्षेप करने में सक्षम एक्जीक्यूटिव सिस्टम तक।

दोनों के लक्ष्य, तकनीकी उपाय और जोखिम स्तर में मूलभूत अंतर है।

चार्ट 3: डीएफएआई की दो चरणों की विकास यात्रा की तुलना

दो चरणों के विकास के प्रवाह को इस प्रकार समझा जा सकता है:

पहली लहर इंटरैक्टिव एजेंट है, जिसका ध्यान संवाद करने और विश्लेषण करने योग्य एजेंट फ्रेमवर्क बनाने पर केंद्रित है। प्रतिनिधि प्रोजेक्ट्स में ElizaOS (मूल ai16z) का Eliza फ्रेमवर्क और Virtuals का G.A.M.E. शामिल हैं। इस चरण की मूलभूत प्रकृति अभी भी सूचना उपकरण है—एजेंट पढ़ सकता है, बोल सकता है, विश्लेषण कर सकता है, लेकिन इसकी क्षमता सूचना स्तर तक ही सीमित है और किसी भी संपत्ति के संचालन तक नहीं पहुँचती।

दूसरी लहर एक्जीक्यूशन-आधारित DeFAI एजेंट है, जो वास्तव में निर्णय-कार्यान्वयन चक्र में प्रवेश करती है। इसके प्रतिनिधि प्रोजेक्ट्स में HeyAnon, Wayfinder, Giza (ARMA Agent) और Almanak शामिल हैं। इस प्रकार के सिस्टम की सामान्य विशेषता यह है: AI ऑफ-चेन पर चलता है, संरचित रणनीति संकेत उत्पन्न करता है, और ऑन-चेन एक्जीक्यूशन मॉड्यूल के माध्यम से लेनदेन पूरा करता है—यह मौजूदा DeFi प्रोटोकॉल को प्रतिस्थापित नहीं करता, बल्कि इसके ऊपर एक AI निर्णय तंत्र जोड़ता है, जिससे पूरी संचालन श्रृंखला “मानव द्वारा आदेश” से “एजेंट स्वयं कार्यान्वयन” में बदल जाती है।

दो चरणों के विकास का मूल अंतर तकनीकी जटिलता में नहीं, बल्कि यह है कि क्या यह वास्तव में संपत्ति को स्पर्श करता है। इसी कारण से, दूसरे चरण के प्रणाली के विश्वास तंत्र, अधिकार डिज़ाइन और सुरक्षा ढांचे में उठने वाली चुनौतियाँ पहले चरण की तुलना में कहीं अधिक जटिल हैं—जिसे अगले अध्याय में विस्तार से चर्चा किया जाएगा।

टेक्निकल आर्किटेक्चर से लेकर विकास के मार्ग तक, DeFAI की 'क्या कर सकता है' धीरे-धीरे स्पष्ट हो रही है। तो वास्तविक उत्पाद स्तर पर, यह कौन सी वास्तविक समस्याओं का समाधान कर रहा है?

सामान्य रूप से, वर्तमान में DeFAI के अनुप्रयोगों की खोज चार मुख्य दिशाओं के चारों ओर एक अपेक्षाकृत परिपक्व लागू ढांचा बना चुकी है, जो क्रमशः ऑन-चेन ऑपरेशन में 'आय की दक्षता, रणनीति निष्पादन, अंतर्क्रिया की बाधा और जोखिम प्रबंधन' चार मुख्य चुनौतियों के साथ संबंधित हैं।

इनकम ऑप्टिमाइजेशन: प्रोटोकॉल के बीच ऑटोमैटिक रीबैलेंसिंग

अर्जन अनुकूलन वर्तमान में सबसे परिपक्व डीएफएआई अनुप्रयोग है। इसका मूल तर्क है: Aave, Compound, Fluid जैसे प्रमुख डीएफआई प्रोटोकॉल की जमा वार्षिक आय का निरंतर स्कैन करना, पूर्वनिर्धारित जोखिम पैरामीटर के साथ संयोजन में पुनर्विन्यास की आवश्यकता है या नहीं, और प्रत्येक ऑपरेशन से पहले लेनदेन लागत विश्लेषण करना—केवल तभी धन का स्थानांतरण किया जाएगा जब आय में वृद्धि सभी gas और लेनदेन शुल्क को कवर कर सके, जिससे प्रोटोकॉल के बीच स्वचालित उत्तम विन्यास प्राप्त हो।

Giza के उदाहरण के साथ, उनका ARMA Agent 2025 फरवरी में Base नेटवर्क पर स्थिर मुद्रा आय रणनीति लॉन्च किया, जो Aave, Morpho, Compound, Moonwell जैसे प्रोटोकॉल की ब्याज दरों का निरंतर निगरानी करता है, और प्रोटोकॉल APY, शुल्क लागत और तरलता को ध्यान में रखते हुए, उपयोगकर्ता धन को स्मार्टली स्थानांतरित करके आय को अ tối đa करता है। उपलब्ध डेटा के अनुसार, ARMA के पास अभी लगभग 60,000 अलग-अलग होल्डर, 36,000 से अधिक सक्रिय Agent हैं, और प्रबंधित संपत्ति (AUA) 20 मिलियन डॉलर से अधिक है।

DeFi प्रोटोकॉल के आय में लगातार उतार-चढ़ाव वाले बाजार के परिप्रेक्ष्य में, मानव द्वारा निगरानी और हस्तांतरित पोर्टफोलियो समायोजन की दक्षता और समयपरता स्वचालित प्रणाली से कहीं कम है, जो इस स्थिति का मूल मूल्य है।

चित्र 4: गिजा प्लेटफॉर्म ARMA एजेंट का उदाहरण

क्वांट स्ट्रैटेजी ऑटोमेशन: संस्थागत स्तर की क्षमताओं का लोकप्रियीकरण

क्वांट स्ट्रैटेजी ऑटोमेशन सीन में, DeFAI प्लेटफॉर्म पारंपरिक क्वांट टीम के पूरे प्रक्रिया चरणों को मॉड्यूलर और ऑटोमेटेड बनाने का प्रयास करता है, ताकि व्यक्तिगत उपयोगकर्ता भी संस्थागत स्तर की स्ट्रैटेजी निष्पादन क्षमता तक पहुँच सकें।

Delphi Digital द्वारा समर्थित Almanak के उदाहरण के साथ, इसका AI Swarm प्रणाली बाजार अनुमान प्रक्रिया को चार चरणों में विभाजित करती है:

• स्ट्रेटेजी मॉड्यूल Python SDK के माध्यम से निवेश तर्क लिखने और बैकटेस्ट करने की सुविधा प्रदान करता है;
• एक्जीक्यूशन इंजन उपयोगकर्ता के अनुमति के बाद अनुमोदित रणनीति कोड को स्वचालित रूप से चलाता है और DeFi कॉल्स को ट्रिगर करता है;
• सुरक्षित वॉलेट Safe + Zodiac के आधार पर बहु-हस्ताक्षर प्रणाली बनाता है, जो भूमिका अधिकारों के माध्यम से AI एजेंट को नीति निष्पादन का अधिकार प्रदान करता है और सुनिश्चित करता है कि धन हमेशा उपयोगकर्ता के नियंत्रण में रहे;
• स्ट्रैटेजी वॉलेट ERC-7540 मानक के अनुसार ट्रेडेबल वॉलेट में स्ट्रैटेजी को पैक करता है, जिससे निवेशक शेयर फंड की तरह स्ट्रैटेजी के लाभांश में भाग ले सकते हैं।

इस आर्किटेक्चर का महत्व यह है कि AI एजेंट डेटा विश्लेषण, रणनीति दोहराव और जोखिम प्रबंधन के कार्यों को संभालता है, और उपयोगकर्ता को केवल सिस्टम के आउटपुट की अंतिम समीक्षा करनी होती है—विशेषज्ञ क्वांट टीम का गठन किए बिना—जिसे प्रोजेक्ट द्वारा “संस्थागत स्तर की रणनीति का समानीकरण” कहा जाता है।

चित्र 5: अलमनाक प्लेटफॉर्म की होम पेज दर्शाता हुआ

नेचुरल लैंग्वेज इंस्ट्रक्शन एक्जीक्यूशन: DeFi ऑपरेशन को एक संदेश भेजने जितना सरल बनाएं

इस परिदृश्य का केंद्र उपयोगकर्ता इरादे पर आधारित DeFi (Intent-based DeFi) है: प्राकृतिक भाषा प्रसंस्करण तकनीक का उपयोग करके, उपयोगकर्ता दैनिक भाषा में लेनदेन निर्देश देते हैं, जिसे AI बहु-चरणीय ऑन-चेन ऑपरेशन में परिवर्तित कर देता है, जिससे सामान्य उपयोगकर्ताओं के लिए संचालन की बाधा काफी कम हो जाती है।

HeyAnon ने एक DeFAI चैट प्लेटफॉर्म बनाया है, जिसमें उपयोगकर्ता चैटबॉक्स में निर्देश दर्ज करते हैं, और AI टोकन एक्सचेंज, क्रॉस-चेन ब्रिजिंग, लीवरेज, स्टेकिंग जैसे ऑन-चेन ऑपरेशन्स को निष्पादित करता है, जिसमें LayerZero क्रॉस-चेन ब्रिज और Aave v3 जैसे प्रोटोकॉल शामिल हैं, और यह इथेरियम, Base, Solana आदि के लिए मल्टी-चेन डिप्लॉयमेंट सपोर्ट करता है।

चित्र 6: हेयानॉन प्लेटफॉर्म की होम पेज दर्शाता चित्र

Wayfinder को Paradigm द्वारा निवेश किया गया है, जो एक और उन्नत सर्व-चेन ट्रेडिंग सेवा प्रदान करता है। इसका AI Agent (जिसे Shells कहा जाता है) विभिन्न चेन्स के बीच आदर्श ट्रेडिंग पथ को स्वचालित रूप से खोजता है और क्रॉस-चेन ट्रांसफर, टोकन एक्सचेंज या NFT इंटरैक्शन जैसे कार्यों को निष्पादित करता है, जिससे उपयोगकर्ता को नीचे की स्तर की gas शुल्क, क्रॉस-चेन संगतता आदि तकनीकी विवरणों की चिंता करने की आवश्यकता नहीं होती।

चित्र 7: वेफाइंडर प्लेटफॉर्म का होमपेज प्रदर्शन

सामान्य तौर पर, प्राकृतिक भाषा इंटरफेस ने DeFi के उपयोग की बाधाओं को काफी कम किया है, लेकिन नींव के इरादे विश्लेषण की सटीकता के लिए अधिक आवश्यकता उठाई है—यदि AI निर्देश की व्याख्या में कोई भी विचलन होता है, तो परिणाम उपयोगकर्ता की अपेक्षाओं से काफी अलग हो सकता है।

Risk Management and Liquidation Monitoring: On-chain Protocol-Embedded Mechanisms

DeFi उधार और लीवरेज स्थितियों में, AI एजेंट का सबसे सामान्य उपयोग ऑन-चेन पोजीशन की स्वास्थ्य की वास्तविक समय निगरानी करना और जब क्लीयरेंस सीमा के करीब पहुंच रहा हो, तो स्वचालित रूप से सुरक्षात्मक कार्रवाई करना है। यह महत्वपूर्ण उपयोग केस धीरे-धीरे प्रमुख DeFi प्रोटोकॉल में एकीकृत हो रहा है और DeFi प्लेटफॉर्म की मूलभूत सुविधा बन रहा है।

• Aave, एक "हेल्थ फैक्टर" के माध्यम से पोजीशन की सुरक्षा को मापता है, जब हेल्थ फैक्टर 1.0 से कम हो जाता है, तो ऋणी की पोजीशन क्लीयरेंस के योग्य हो जाती है;
• Compound लिक्विडेशन कॉलैटरल फैक्टर मैकेनिज्म का उपयोग करता है, जिसमें जब खाते का उधार शेष इस फैक्टर द्वारा निर्धारित अधिकतम सीमा से अधिक हो जाता है, तो लिक्विडेशन ट्रिगर हो जाता है, और प्रत्येक प्रतिभूति संपत्ति के लिए विशिष्ट पैरामीटर चेन-पर गवर्नेंस द्वारा अलग-अलग सेट किए जाते हैं।

24/7 उच्च उतार-चढ़ाव वाले चेन पर बाजारों में मानव निगरानी के द्वारा सुसंगठित प्रतिक्रिया दक्षता बनाए रखना कठिन है, जबकि AI एजेंट इस परिदृश्य में निरंतर ट्रैकिंग, बुद्धिमान मूल्यांकन और स्वचालित हस्तक्षेप को संभव बनाता है, जिससे जोखिम नियंत्रण की दक्षता मानव या नियम-आधारित स्वचालित प्रणाली की तुलना में अप्राप्य स्तर तक पहुँच जाती है।

चार्ट 8: Agent×DeFi के चार प्रमुख प्रयोग के मामले

समग्र रूप से, उपरोक्त चार परिदृश्य एक दूसरे से स्वतंत्र नहीं हैं, बल्कि एक ही मुख्य रेखा के चारों ओर पूरक बनते हैं: आय अनुकूलन और मात्रात्मक रणनीति स्वचालन उन उन्नत उपयोगकर्ताओं के लिए हैं जिनके पास कुछ संपत्ति है, और इसका मुख्य लाभ कार्यान्वयन की दक्षता और रणनीति की सटीकता में है; प्राकृतिक भाषा इंटरफेस सामान्य उपयोगकर्ताओं के लिए संचालन की बाधाओं को कम करने पर केंद्रित है; और जोखिम प्रबंधन सभी परिदृश्यों में एक नींव की सुरक्षा है। ये तीनों मिलकर DeFAI के वर्तमान पारिस्थितिकी तंत्र का मूल लागू प्रारूप बनाते हैं और भविष्य में अधिक जटिल ऑन-चेन Agent अनुप्रयोगों के लिए आधार तैयार करते हैं।

ऊपर बताए गए चार प्रमुख उपयोग के मामले, चाहे वे आय अनुकूलन हों या मात्रात्मक रणनीति स्वचालन, इनके कार्यान्वयन की एकमात्र पूर्वशर्त है: AI एजेंट को किसी न किसी रूप में हस्ताक्षर अधिकार की आवश्यकता होती है, अर्थात् निजी कुंजी तक पहुँच की क्षमता। यह पूरे DeFAI पथ की सबसे महत्वपूर्ण, और सबसे आसानी से कथाओं की लोकप्रियता से छिप जाने वाली तकनीकी चुनौती है—यदि हस्ताक्षर तंत्र में कोई दुर्बलता होती है, तो सभी ऊपरी रणनीति क्षमताएँ अर्थहीन हो जाएँगी।

वर्तमान में, उद्योग के प्रमुख निजी कुंजी सुरक्षा समाधान दो श्रेणियों में विभाजित हैं: MPC बहु-पक्षीय गणना और TEE विश्वसनीय निष्पादन वातावरण। दोनों के सुरक्षा मॉडल, स्वचालन स्तर और इंजीनियरिंग जटिलता पर अलग-अलग जोर है।

चार्ट 9: प्राइवेट की सुरक्षित प्रबंधन के दो प्रमुख समाधानों की तुलना तालिका

• MPC (Multi-Party Computation, बहु-पार्टी कंप्यूटेशन) का मूल विचार कुंजी विभाजन के माध्यम से एकल बिंदु विफलता को दूर करना है। आम 2-of-3 थ्रेशोल्ड सिग्नेचर के उदाहरण के साथ, भले ही कोई एक कुंजी लीक हो जाए, हमलावर अकेले सिग्नेचर पूरा नहीं कर सकता, और धन की सुरक्षा प्रभावित नहीं होती। Vultisig इस दिशा का प्रतिनिधि उत्पाद है, जो MPC/TSS तकनीक पर आधारित एक ओपन-सोर्स मल्टी-चेन सेल्फ-कस्टोडियल वॉलेट है, जो किसी एकल मैनेमोनिक फ्रेमवर्क के बिना कुंजी सुरक्षा और उपयोगकर्ता सेल्फ-कस्टोडियल को जोड़ता है।
• TEE (Trusted Execution Environment, विश्वसनीय निष्पादन वातावरण) एक अलग रास्ता अपनाता है: निजी कुंजी को एजेंट कोड के साथ हार्डवेयर-सुरक्षित अलग क्षेत्र (enclave) में स्थिर कर दिया जाता है, जहाँ AI एजेंट स्ट्रैटेजी की गणना और हस्ताक्षर इसी enclave के भीतर पूरा करता है, और केवल हस्ताक्षरित परिणाम को चेन पर भेजता है, जिससे बाहरी वातावरण को निजी कुंजी पूरी तरह से अदृश्य रहती है। Intel SGX, AMD SEV, ARM CCA जैसे प्रमुख चिप्स हार्डवेयर-स्तरीय अलगाव और एन्क्रिप्शन समर्थन प्रदान करते हैं। Chainlink ने संवेदनशील डेटा को संभालने के लिए TEE को ओरेकल नेटवर्क में शामिल किया है, और दूरस्थ प्रमाणीकरण तंत्र के माध्यम से निष्पादन वातावरण की पूर्णता का प्रमाण देता है।

हालाँकि, कुंजी सुरक्षा केवल पहली परत है। वास्तविक लागूकरण में, चाहे कोई भी कुंजी प्रबंधन योजना अपनाई जाए, उस पर अधिकार नियंत्रण तंत्र को ओवरले किया जाना आवश्यक है, ताकि Agent अनधिकृत कार्रवाई न कर सके। Almanak का अभ्यास एक पूर्ण संदर्भ ढांचा प्रदान करता है: प्लेटफॉर्म TEE का उपयोग स्ट्रेटेजी लॉजिक और निजी पैरामीटर की सुरक्षा के लिए करता है, और डिप्लॉयमेंट इंजन तथा उपयोगकर्ता द्वारा रखे गए Safe स्मार्ट खाते के बीच Zodiac Roles Modifier अधिकार स्तर जोड़ता है—AI द्वारा प्रारंभ की गई प्रत्येक लेनदेन, पहले से निर्धारित कॉन्ट्रैक्ट पते, फ़ंक्शन और पैरामीटर की सफेद सूची के साथ एक-एक करके मेल खानी चाहिए, अनधिकृत सीमा से बाहर की लेनदेन को स्वचालित रूप से अस्वीकार कर दिया जाएगा।

इस न्यूनतम अधिकार सिद्धांत के लागू करने का तरीका, अब DeFAI सिस्टम सुरक्षा डिज़ाइन के लिए एक महत्वपूर्ण संदर्भ बन गया है। यह एक गहरे तर्क को उजागर करता है: DeFAI की सुरक्षा समस्याएँ, मूल रूप से एकल तकनीकी चयन की समस्या नहीं हैं, बल्कि कुंजी प्रबंधन, अधिकार सीमाएँ और निष्पादन ऑडिट के तीनों के सहयोग से बनी एक प्रणालीगत इंजीनियरिंग हैं—इनमें से कोई भी एक लिंक अनुपस्थित होने पर पूरी श्रृंखला का सबसे कमजोर नोड बन सकता है। यही अगले अध्याय के जोखिम विश्लेषण का आधार है।

उपरोक्त विश्लेषण एक मूल निष्कर्ष प्रकट करता है:

VCX को इसलिए प्रीमियम मिल रहा है क्योंकि इसका संपत्ति चयन या अपेक्षित रिटर्न अधिक उत्कृष्ट नहीं है, बल्कि इसके कारण है कि यह चैनल को ही बेच रहा है। इसके लिए एक प्रश्न का उत्तर देना आवश्यक है: VCX वास्तव में किस प्रकार का उत्पाद है?

कानूनी रूप से, यह एक ऐसा बंद निधि है जिसने SEC में पंजीकरण कराया है, जिसकी स्थिति पारदर्शी है और संरचना अनुपालन के अनुरूप है, और बाजार में किसी भी सामान्य स्टॉक ईटीएफ से मौलिक रूप से अलग नहीं है। लेकिन वास्तविक कार्यों के संदर्भ में, यह पारंपरिक रूप से 'निवेश लाभ की अपेक्षा' नहीं बेचता, बल्कि एक संपत्ति-पक्ष की पहुंच का अधिकार है—जिसकी पहुंच पहले केवल शीर्ष VC संस्थानों और पात्र निवेशकों के लिए सीमित थी—और इस अधिकार को NYSE पर खरीदे-बेचे जाने वाले इकाई शेयर के रूप में पैक किया गया है।

इसलिए, बाजार इसके लिए NAV के 16 से 30 गुना अतिरिक्त भुगतान करने को तैयार है, जो मूल संपत्ति के भविष्य के लाभ के मूल्यांकन के बजाय इस पहुंच के अधिकार को मूल्यांकित करता है।

इस दृष्टिकोण से, VCX और MicroStrategy (MSTR) के बीच की तुलना काफी बात कहती है। दोनों उपरोक्त रूप से समान कार्य करते हैं: कठिनाई से सीधे प्राप्त किए जाने वाले दुर्लभ संपत्ति (बिटकॉइन / शीर्ष Pre-IPO शेयर) को द्वितीयक बाजार में व्यापार योग्य प्रतिभूतियों के रूप में संकलित करना और बाजार में नींव की संपत्ति के मूल्य से कहीं अधिक प्रीमियम प्रदर्शित करना। लेकिन दोनों के पूंजी संचालन का तर्क मौलिक रूप से भिन्न है:

• MSTR लगातार रूपांतरणीय बॉन्ड और प्राथमिक शेयर जारी करके फंड एकत्र करता है और फिर इन फंड्स का उपयोग बिटकॉइन में अतिरिक्त खरीददारी के लिए करता है; यह तंत्र इसे गतिशील बैलेंस शीट विस्तार और निरंतर बिटकॉइन होल्डिंग बढ़ाने की क्षमता प्रदान करता है, जिससे इसके स्टॉक प्रीमियम को कुछ हद तक आंतरिक रूप से बनाए रखने का आधार मिलता है।
• VCX को बंद निधि संरचना के प्रतिबंधों के कारण प्रभावित किया जाता है: जारी करने के बाद संपत्ति आकार लगभग स्थिर हो जाता है, और पुनर्वित्तपोषण के माध्यम से नए संपत्तियों को खरीदना संभव नहीं है, और धारण की द्रव्यता भी निम्नलिखित कंपनियों के आईपीओ या एकीकरण निकास पर अत्यधिक निर्भर है। एक बार जब छोटे निवेशकों की भावना कम हो जाए, या छह महीने की बंद अवधि पूरी हो जाए और प्रवाहित शेयरों में वृद्धि हो जाए, तो उसके प्रीमियम में संकुचन का दबाव MSTR की तुलना में कहीं अधिक होगा।

VCX और MSTR (रणनीति) मोड की तुलना

अर्थात, MSTR का प्रीमियम एक निरंतर कार्यरत पूंजी तंत्र द्वारा समर्थित है, जबकि VCX का प्रीमियम मुख्य रूप से अल्पसंख्यक चार्ट + भावनात्मक ड्राइवर पर निर्भर करता है। इस उत्पाद तर्क में स्वयं कोई गलती नहीं है, लेकिन इसमें निहित जो जोखिम है, वह सामान्य बंद निधि की तुलना में बाजार द्वारा अधिक कठिनाई से सही ढंग से मूल्यांकित किया जाता है:

जब छोटे निवेशक NAV से काफी अधिक कीमत पर खरीदते हैं, तो वे वास्तव में संपत्ति के मूल्य के बजाय इस पहुंच के लिए प्रीमियम भुगतान करते हैं—और यह प्रीमियम, नीचे की कंपनी के IPO के बाद और खुले बाजार में सीधा व्यापार चैनल बनने के बाद, तेजी से शून्य होने का दबाव सहता है।

पिछले विश्लेषण को ध्यान में रखते हुए, DeFAI के विकास पथ का चरणबद्ध निर्णय लिया जा सकता है। समग्र रूप से, यह क्षेत्र अब अवधारणा प्रमाणन से उत्पादीकरण की ओर एक महत्वपूर्ण संक्रमण के बिंदु पर है, और इसका विकास तीन क्रमिक चरणों से गुजरने की उम्मीद है:

चार्ट 11: डीएफएआई विकास चरणों का अनुमान

नोट: उपरोक्त सारणी उद्योग की जनता रिपोर्ट्स, प्रोजेक्ट की प्रगति और तकनीकी परिपक्वता के आधार पर समग्र निर्णय है, यह एक निश्चित समयसूची नहीं है।

वर्तमान नोड के संदर्भ में, DeFAI समग्र रूप से सहायक निर्णय अवस्था से आंशिक स्वायत्त अवस्था की ओर संक्रमण के चरण में है—कुछ प्रोजेक्ट्स ने सीमित दायरे में स्वायत्त कार्यान्वयन की क्षमता शुरू कर दी है, लेकिन मानवीय समीक्षा और बचाव तंत्र अभी भी प्रमुख लागू रूप हैं। इस पृष्ठभूमि में, वर्तमान तकनीकी परिपक्वता और बाजार की स्थिति को मिलाकर, तीन निष्कर्ष महत्वपूर्ण हैं जिन पर ध्यान केंद्रित किया जाना चाहिए।

एक बात यह है कि वर्तमान में अधिकांश DeFAI प्रोजेक्ट्स की प्रकृति अभी भी स्वचालित उपकरण है, न कि वास्तविक रूप से स्वायत्त एजेंट। वर्तमान में 'DeFAI' के नाम से जुड़े उत्पादों की मुख्य क्षमता मानवीय निर्देशों को पूर्वनिर्धारित DeFi क्रियाओं की श्रृंखला में अनुवाद करना है, जो मूल रूप से एक उच्च कुशल निष्पादन इंटरफ़ेस के समान है, न कि स्वतंत्र तर्क और निर्णय लेने की क्षमता वाली स्वायत्त प्रणाली। मैकिन्से की 2025 की रिपोर्ट के अनुसार, सामान्य उद्योग परिदृश्यों में भी केवल 10% से कम संगठन किसी एक कार्य में AI एजेंट के स्केलिंग डिप्लॉयमेंट को प्राप्त कर पाए हैं। चेन पर परिदृश्य में विश्वास की सीमा और संचालन की जटिलता अधिक है, और प्रौद्योगिकी प्रदर्शन से वास्तविक व्यावसायिक बंद चक्र तक पहुँचने में अभी काफी दूरी है।

दूसरा, AI एजेंट की सबसे परिपक्व और संस्थागत विश्वास प्राप्त करने के लिए सबसे आसान लागू करने की दिशा, उच्च जोखिम वाले स्वायत्त व्यापार नहीं, बल्कि चेन पर निगरानी, चेतावनी और शासन सहायता है। 7×24 घंटे की पोजीशन मॉनिटरिंग, क्लीयरेंस चेतावनी, शासन प्रस्ताव विश्लेषण जैसे स्थितियाँ, एक ओर LLM के हॉलूसिनेशन के प्रति सापेक्षिक रूप से उच्च सहनशक्ति रखती हैं—गलत आउटपुट सीधे धन क्षति का कारण नहीं बनता; दूसरी ओर, ये मानवीय ध्यान सततता की प्राकृतिक कमी को प्रभावी ढंग से पूरा करती हैं। ऐसी स्थितियाँ DeFAI को 'तकनीकी प्रदर्शन' से 'संस्थागत स्वीकृति' की ओर ले जाने का अधिक वास्तविक मार्ग हैं।

तीसरा, AI एजेंट और RWA का समाकलन इस क्षेत्र की अगली महत्वपूर्ण क्रॉस-ओवर दिशा है। RWA.xyz के डेटा के अनुसार, 2026 की अप्रैल की शुरुआत तक, ब्लॉकचेन पर टोकनीकृत RWA संपत्ति का कुल मूल्य 270 बिलियन डॉलर से अधिक (स्थिर मुद्राओं को छोड़कर) पहुंच चुका है, जिसमें अमेरिकी सरकारी प्रतिभूतियाँ, निजी ऋण, कच्चे माल, कंपनी बॉन्ड आदि शामिल हैं। यदि AI एजेंट सक्षम हो सके कि सरकारी प्रतिभूति RWA और स्थिर मुद्रा सहित संयुक्त संपत्ति का प्रबंधन करे—उदाहरण के लिए, बाजार की स्थिति के आधार पर दोनों के बीच आवंटन अनुपात को स्वचालित रूप से समायोजित करे—तो इसके द्वारा पहुंची जा सकने वाली संपत्ति का पैमाना वर्तमान DeFi-मूल संपत्तियों पर केंद्रित पैमाने से कहीं अधिक होगा, और यह वास्तव में संपत्ति के ब्रिज को ऑन-चेन और ऑफ-चेन के बीच जोड़कर Web3+AI+TraFi के समन्वय को सक्षम बना सकता है, जिससे बाजार की कल्पना काफी हद तक विस्तारित होगी।

AI एजेंट और ऑन-चेन एसेट मैनेजमेंट अभी सांकेतिक प्रमाणन से उत्पादीकरण की ओर एक महत्वपूर्ण अवस्था से गुजर रहे हैं। तकनीकी संभावना पहले ही सत्यापित हो चुकी है, लेकिन LLM भ्रम के जोखिम, ऑन-चेन डेटा की विषमता और विश्वास के बुनियादी ढांचे की कमी जैसी चुनौतियाँ केवल तकनीकी अपग्रेड से हल नहीं हो सकतीं; इन्हें परियोजना आर्किटेक्चर डिज़ाइन, अनुपालन मार्ग योजना, सुरक्षा प्रणाली के निर्माण और व्यावसायिक मॉडल के प्रमाणीकरण के साथ प्रणालीगत ढंग से आगे बढ़ाया जाना चाहिए।

यह इस बात को भी दर्शाता है कि इस क्षेत्र अभी शुरुआती निर्माण चरण में है, और वास्तविक प्रतिस्पर्धा का पैटर्न अभी तक गठित नहीं हुआ है। ऐसी टीमों के लिए, जो Web3 और AI दोनों पहलुओं को समझ सकती हैं, वर्तमान समय एक प्रवेश का अवसर है—चाहे यह एक अधिक विश्वसनीय ऑन-चेन एजेंट सिस्टम के निर्माण के लिए कार्यान्वयन स्तर पर हो, या डेटा, अधिकार और विश्वास के महत्वपूर्ण पहलुओं को जोड़ने के लिए बुनियादी ढांचे के स्तर पर, यहाँ काफी खाली स्थान हैं जिन्हें भरने की आवश्यकता है।

DeFAI की प्रतिस्पर्धात्मक बाधा अंततः एकल मॉडल क्षमता या प्रोटोकॉल एकीकरण की गहराई पर नहीं, बल्कि तकनीक, अनुपालन और सुरक्षा के बीच वास्तविक रूप से संगठित बंद चक्र बनाने की क्षमता पर निर्भर करेगी।