Bu makale Lincoln Murr (Coinbase), Stefano Bury (Virtuals), Rishin Sharma (Solana), Pilar Rodriguez (The Graph), David Mehi (Google Cloud) ve Cambrian üyeleri Ariel, Brian, Doug, Jason, Ricky ve Tumay tarafından yazılmıştır.

Aracı finans kritik bir kütleye ulaşıyor ve finansal davranışlarını iyileştirmek için akıllı aracılardan yararlananlar için muazzam bir ekonomik potansiyel sunuyor. Yapay zeka aracıları, veri analizi, karar alma ve işlem yürütme yeteneğine sahip, farklı düzeylerde insan katılımıyla çalışan otonom araçlardır. Bu aracılar artık halka açık hale geliyor ve uzun süredir Wall Street ve onun yüksek frekanslı algoritmalarının hakim olduğu bir finansal sistemi altüst ediyor.

Bu makale, merkezi olmayan finansta (DeFi) aracı finansının perakende uygulamalarına odaklanıyor ve bireysel kullanıcılara hizmet etmeye odaklanan mevcut otomatik aracı projelerini kapsamlı bir şekilde inceliyor. Bu amaçla, proje ekibi sektördeki düzinelerce ekiple kapsamlı araştırmalar ve görüşmeler yürüttü ve nihayetinde ürün kategorisine göre kategorize edilmiş, titizlikle hazırlanmış aktif projelerden oluşan bir liste hazırladı ve her kategorideki temsili ürünleri açıkladı. Ajan tabanlı finans, kripto sektörünün olgunluğunu artırıyor, gerçek zamanlı bilgi, uzman tavsiyesi ve optimize edilmiş bir kullanıcı deneyimi sağlıyor ve DeFi katılımını günlük kullanıcılar için daha verimli ve güvenilir hale getiriyor. Aşağıda mevcut ekosistemin yapısal bir özeti yer almaktadır: Ajanlı Finans (AgentFi) nedir? Ajan tabanlı finans, kullanıcı fonlarını proaktif olarak yönetmek veya kişiselleştirilmiş finansal tavsiyeler sunmak için yapay zeka veya makine öğreniminden yararlanan yeni bir finansal ürün kategorisini ifade eder. Bazı ürünler etkileşim ve analiz için büyük dil modelleri (LLM) kullanırken, diğerleri kural motorlarına veya geleneksel makine öğrenimi algoritmalarına güvenir. Temeldeki farklı teknoloji yaklaşımlarına rağmen, bu ürünler genellikle kendilerine "ajanlı" adını verir.

Agentic Finance şu anda erken benimseme eğrisinin başlangıcında, Yenilikçi aşamasındadır. Yakında, çeşitli aracılar ve yapay zeka asistanları finansal faaliyetlere hakim olacak. Kaynak: Ramp

Ancak yakın gelecekte, yatırımcılar, varlık yöneticileri ve finansal analistler gibi profesyonellerin verimliliği artırmak için özel akıllı aracı araçlarından yararlanacağı öngörülebilir. Aynı zamanda, günlük kullanıcılar için otomatik aracı sürümleri de aynı anda yayınlanacak. Bu trend halihazırda ortaya çıkıyor: örneğin, Solana ağında, otomatik işlem botları artık işlem hacminin yarısından fazlasını oluşturuyor¹.

Özerklik ve Zekâ: AgentFi'nin Yetenek Ölçeği

Farklı Agentic projeleri, hizmet senaryolarına ve teknik yeteneklerine göre "Özerklik - Zekâ" ölçeği boyunca dağıtılır. Yatay eksen zekâ seviyesini temsil eder: solda kurallara ve istatistiksel modellere dayalı araçlar, ortada geleneksel makine öğrenimi modelleri ve sağda büyük dil modellerine (LLM) veya bunların haleflerine dayalı gelişmiş aracılar bulunur. Dikey eksen özerklik seviyesini temsil eder: altta yalnızca tavsiye ve analiz sağlayan "danışmanlık temsilcileri", üstte tamamen otomatik karar alma ve uygulama yetkisine sahip "tamamen otomatik temsilciler" ve ortada "insanların devrede olduğu" hibrit mimariler bulunur. Temsilcilik finansı söz konusu olduğunda, birçok kişi otomatik olarak alım satım yapabilen ve portföyleri bağımsız olarak yönetebilen "görünmez robotlar" veya gelişmiş LLM sistemleri hayal eder. Ancak gerçekte, LLM'lerin devam eden istikrar sorunları nedeniyle bu tür sistemler henüz büyük ölçekte devreye alınmamıştır. Örneğin, LLM'ler hâlâ yanlış bilgi "halüsinasyonları" yaratabilir ve yakın zamana kadar temel sayma yeteneklerinden (örneğin bir çilekteki r sayısını saymak gibi) bile yoksundu. Şu anda çoğu temsilci LLM'yi yalnızca insan-bilgisayar arayüzü veya veri analizi katmanı için kullanırken, fon yönetimi hâlâ esas olarak geleneksel finansta (TradFi) onlarca yıldır kullanılan teknolojiler olan olgun istatistiksel modellere veya makine öğrenimi algoritmalarına dayanmaktadır. LLM'nin gelişim geçmişi, sayı işleme ve mantıksal akıl yürütmedeki zayıflıklarının tarihsel kökenlere dayandığını göstermektedir; başlangıçta dil tahmini için tasarlanmıştı. Ancak bu durum hızla değişmektedir. Örneğin, Anthropic kurumlar tarafından benimsenen finansal ürünler piyasaya sürmüş ve OpenAI, Uluslararası Matematik Olimpiyatları'nda rekabetçi modeller eğitmiştir. 2025'te Aracı Finans Projelerinin Bir Panoraması Aşağıda, fon yönetimi özelliklerine sahip, şu anda yayında olan, kullanıcı dostu aracı projelerin bir listesi bulunmaktadır. Geliştirme veya dahili test aşamasındaki projeler dahil edilmemiştir. Ayrıca, yalnızca arayüz olarak LLM kullanan ancak manuel kullanıcı karar verme süreci gerektiren ürünler de hariç tutulmuştur. Bu nedenle, birçok proje bu inceleme turuna dahil edilmemiştir.İşlem ve Varlık Tahsis Aracıları

İşlem aracıları, aracı tabanlı finansal ürünlerle en sık ilişkilendirilen araçlardır. Bu aracılar, portföyleri otomatik olarak yeniden dengeleyerek veya varlık alım satımını seçerek kullanıcı fonlarını yönetir. Otomatik ticareti etkinleştirmek için aracı sistemleri genellikle işlem izinleri, varlık erişimi, bütçe yönetimi, önceden belirlenmiş stratejiler ve yüksek kaliteli veriler gibi bileşenler gerektirir. Aşağıda, şu anda bu özelliklerden bir veya daha fazlasını destekleyen projelerin bir listesi bulunmaktadır:

Cambrian tarafından X platformunda yakın zamanda yapılan bir anket, çoğu kullanıcının yüksek riskli işlem aracılarına oldukça ilgi duyduğunu göstermektedir.

Likidite Sağlama (LP) Aracıları

Merkezi olmayan borsalar (DEX'ler), alınıp satılabilir varlıklar sağlamak için üçüncü taraf likidite sağlayıcılarına (LP'ler) güvenir. LP'ler, yatırımcılar tarafından ödenen ücretleri kazanır. LP getirileri, geçici kayıp, işlem hacmi ve DEX protokol teşvikleri dahil olmak üzere çeşitli faktörlere bağlıdır. Aşağıdaki aracı araçlar, LP'lerin optimum likidite tahsis yolunu belirlemesine yardımcı olabilir:

Kredi Aracıları

Kripto piyasasında kullanıcılar, borç alanlara varlık sağlayarak faiz kazanabilirler. Bir kredi protokolüne katılıp katılmamaya karar verirken, kredi aracıları genellikle getiri, risk maruziyeti ve fırsat maliyeti gibi faktörleri değerlendirir. Şu anda başlatılan kredi aracı projelerinden bazıları şunlardır:

Tahmin ve Bahis Aracıları

Tahmin piyasaları, kullanıcıların seçimler veya spor müsabakaları gibi gelecekteki olayların sonuçlarına bahis oynamasına olanak tanır. Bu piyasalar genellikle, herhangi bir zamanda değişebilen haberlerin veya gerçek dünya bilgilerinin gerçek zamanlı takibine dayanır. Tahmin piyasaları, Vitalik Buterin'in Bilgi Finansı (InfoFi) adlı önerdiği konseptte vurguladığı gibi, ajan tabanlı katılım mekanizmaları için doğal bir uyumdur.

Duygu, Temel, Haber ve Teknik Analiz Aracıları

Yatırımcılar genellikle "ne satın alacaklarını" belirlemek için piyasa analizine, "ne zaman satın alacaklarını veya satacaklarını" belirlemek içinse duygu analizine güvenirler. LLM, bu tür analizlerde dönüştürücü bir değer gösterir: analiz edilebilir verilerin ölçeğini ve hızını önemli ölçüde genişletmekle kalmaz, aynı zamanda veri kaynakları arasındaki bağlantıları belirleyerek daha kapsamlı içgörüler sağlayarak bağlamsal anlayışı da geliştirir.
İşlemleri gerçekleştirebilen yukarıda belirtilen aracıların aksine, analitik aracılar yalnızca bilgi desteği sağlar ve doğrudan işlemleri yürütmez. Aşağıda bazı temsili projeler yer almaktadır:

Agentic Finance ekosisteminin hızla geliştiğini ve mevcut projelerin iş sınırlarını sürekli olarak genişlettiğini belirtmekte fayda var. Örneğin, şu anda kredi aracıları olarak kategorize edilen ürünler, gelecekte likidite yönetimi gibi alanlara da yayılabilir.

Agentic Finance'de Gelecekteki Trendler

Zincir üstü varlıklar büyümeye devam ediyor, zincir üstü stablecoin işlem hacmi yeni zirvelere ulaştı ve geleneksel fintech şirketleri de zincir üstü altyapıya entegre oluyor. Örneğin, Robinhood yakın zamanda bir ABD hisse senedi tokenleştirme hizmeti başlattı ve bu hizmet, 7/24 zincir içi ticareti mümkün kılarak küresel yatırımcılara açıldı.

Kripto endüstrisi, yavaş yavaş "spekülatif ticaret" söyleminin ötesine geçiyor ve yatırım işlevlerini kapsayan daha geniş bir kullanım alanına doğru ilerliyor.

Ancak, birçok kullanıcı için DeFi'ye başarılı bir şekilde katılmak hâlâ önemli giriş engelleri oluşturuyor. İşte bu noktada aracı tabanlı ürünler devreye giriyor: Kullanılabilirliği ve kârlılığı önemli ölçüde iyileştirme potansiyeline sahipler ve DeFi'nin benimsenmesinde önemli bir itici güç haline geliyorlar.

Ajans Finans yeni bir pazar segmenti ve yukarıda bahsedilen araçlar hem TradFi hem de DeFi'de ilkler. Bazı erken dönem projelerinin vaatlerini yerine getiremeyebileceğini, ancak genel ekosistemin olgunlaşmaya devam edeceğini öngörüyoruz. Sonuç olarak, acenteler finans sektörüne katılmanın ana yolu haline gelecek ve "acente tabanlı finans"a erken adım atanların uzun vadeli kazanımlar elde etme olasılığı daha yüksek olacak.

Ayrıca, geliştiriciler istikrarlı getiriler sunmaya devam ettikçe, kullanıcılar acente stratejilerinin ayrıntılarına daha az dikkat edecek. Gelecekte, acenteler karmaşıklığı ve verimliliği artırmak için birden fazla özelliği (işlemleri ve LP pozisyonlarını aynı anda yönetmek gibi) entegre edebilir.

Geleceğe Odaklanma

Gelecekteki konular şunları içerebilir:

Aracıdan Aracıya (A2A) İletişim ve Ödeme Mekanizmaları

Aracı Altyapısı ve Geliştirme Çerçeveleri

Veri Altyapısı ve Zincir Üstü İndeksleyiciler

Zincir Üstü Kimlik Yönetimi

Aracı Verme Platformları ve Piyasaları

Gizlilik ve Doğrulanabilirlik

Finansal Modelleme ve Simülasyon Sistemleri

Yazar Hakkında

Cambrian Network'ün kurucusu Sam Green, aracı tabanlı sistemler için bir finansal istihbarat katmanı oluşturmaya odaklanmaktadır. Daha önce Semiotic Labs'ın kurucu ortağı ve CTO'su olarak The Graph'ta yapay zeka ve doğrulanabilirlik araştırmalarına liderlik etti. Ayrıca, toplam işlem hacmi 100 milyar dolar olan ve 3 milyondan fazla kullanıcıya hizmet veren Odos ticaret platformunun geliştirilmesinde de yer aldı. Daha önce Sandia Ulusal Laboratuvarları'nda yapay zeka ve kriptografi araştırmacısı olarak çalıştı. Kaliforniya Üniversitesi, Santa Barbara'dan Uygulamalı Matematik alanında Yüksek Lisans ve Bilgisayar Bilimleri alanında Doktora derecesine sahiptir.

Cambrian Hakkında

Cambrian, aracılar için zincir üstü bir finansal istihbarat katmanıdır. API'si, Aracı DeFi uygulamalarına hizmet etmek için gerçek zamanlı ve geçmiş blok zinciri verileri sağlar. Veriler, getirileri, likidite pozisyonlarını, risk maruziyetini, balina dinamiklerini, piyasa duyarlılığını ve standart DeFi göstergelerini kapsar ve doğrulanabilir finansal bilgiler sağlamayı taahhüt eder.

Daha fazla bilgi için lütfen şu adresi ziyaret edin: https://www.cambrian.ai

Bu makale bir gönderimdir ve BlockBeats'in görüşlerini temsil etmemektedir

BlockBeats Resmi Topluluğuna Katılın:

Telegram Abonelik Grubu: https://t.me/theblockbeats

Telegram Sohbet Grubu: https://t.me/BlockBeats_App

Twitter Resmi Hesabı: https://twitter.com/BlockBeatsAsia