Agentic Finance là gì? Toàn cảnh xu hướng và các dự án nổi bật năm 2025

Agentic Finance đang trở thành một xu hướng mới trong thời đại mà trí tuệ nhân tạo được ứng dụng ngày càng sâu rộng vào nhiều lĩnh vực của cuộc sống. Nhờ sự hỗ trợ từ AI, việc tham gia vào thị trường tài chính trở nên dễ tiếp cận hơn bao giờ hết. Ngay cả những người không có nền tảng chuyên môn cũng có thể dễ dàng tìm hiểu và bắt đầu hành trình đầu tư của mình.

Vậy chính xác Agentic Finance là gì? Lĩnh vực này đang đóng vai trò ra sao trong hệ sinh thái crypto? Và đâu là những dự án nổi bật mà anh em nên theo dõi? Hãy cùng Block24 khám phá chi tiết trong bài viết dưới đây.

Agentic Finance là gì?

Định nghĩa và công nghệ cốt lõi

Agentic Finance (AgentFi) là một lĩnh vực mới trong DeFi, trong đó trí tuệ nhân tạo (AI) đóng vai trò trung tâm trong việc quản lý tài sản hoặc tư vấn đầu tư cho người dùng. 

Thay vì tự theo dõi thị trường hay đưa ra quyết định, người dùng có thể dựa vào tác nhân AI (AI Agent) để tự động hóa các hoạt động tài chính như phân bổ vốn, staking, hoặc mua bán token. Mục tiêu của AgentFi là giúp việc đầu tư trở nên đơn giản, cá nhân hóa và hiệu quả hơn,  kể cả với người không có kinh nghiệm tài chính.

Các sản phẩm AgentFi có thể ứng dụng nhiều công nghệ khác nhau. Một số dùng mô hình ngôn ngữ lớn (Large language model) để trò chuyện, phân tích và đưa ra khuyến nghị đầu tư. Số khác sử dụng thuật toán máy học truyền thống để dự đoán xu hướng thị trường, hoặc hệ thống dựa trên quy tắc cố định để tự động thực hiện các hành động khi đạt điều kiện. 

Dù áp dụng công nghệ nào, điểm chung của AgentFi là đặt AI làm “tác nhân thông minh” hoạt động chủ động thay người dùng khi thao tác trong lĩnh vực tài chính phi tập trung.

Quá trình phát triển

Hiện nay Agentic Finance vẫn đang ở giai đoạn khởi đầu, mới chớm bước vào giai đoạn sớm của chu kỳ chấp nhận công nghệ. Tuy nhiên, các chuyên gia dự đoán không lâu nữa, hàng loạt tác nhân và trợ lý AI sẽ chiếm lĩnh các hoạt động tài chính hàng ngày. 

Thực tế xu hướng này đã bắt đầu xuất hiện, trên mạng Solana, các bot giao dịch tự động hiện chiếm hơn một nửa khối lượng giao dịch trên chain. Trong tương lai gần, ngay cả những nhà giao dịch, quản lý quỹ, chuyên gia phân tích tài chính chuyên nghiệp cũng sẽ sử dụng các công cụ AI Agent thông minh để tăng hiệu suất công việc. 

Song song đó, phiên bản tác nhân AI tự động hướng đến người dùng phổ thông cũng sẽ được ra mắt, giúp bất kỳ ai cũng có thể tận dụng sức mạnh AI trong đầu tư và giao dịch của mình.

Khung phân loại các Agentic Finance

Khung phân loại Agentic Finance được mô tả tổng quát trong hình trên. Trục hoành (mức độ trí tuệ) biểu thị nền tảng công nghệ mà tác nhân sử dụng. Ở phía bên trái là những tác nhân dựa trên luật lệ cố định (rule based) hoặc mô hình thống kê đơn giản, giữa trục là tác nhân dùng thuật toán machine learning truyền thống, còn phía bên phải là các tác nhân ứng dụng AI tiên tiến dựa trên mô hình ngôn ngữ lớn hoặc công nghệ AI mới tương đương. 

Nói cách khác, mức độ “thông minh” tăng dần từ trái sang phải: Từ những bot giao dịch lập trình sẵn, cho tới AI “hiểu biết” ngôn ngữ tự nhiên và ngữ cảnh phức tạp.

Trục tung (mức độ tự động hóa) đại diện cho quyền tự chủ hành động của tác nhân. Ở phía dưới cùng như anh em thấy là các tác nhân chỉ có vai trò tư vấn (advisory agents), tức là chúng chỉ đề xuất khuyến nghị hoặc phân tích, còn quyết định cuối cùng vẫn do con người thực hiện. 

Ngược lại, ở đỉnh trục là các tác nhân hoàn toàn tự động, được ủy quyền đầy đủ để ra quyết định và thực thi giao dịch một cách độc lập mà không cần sự can thiệp tức thời của con người. Nằm giữa hai thái cực này là mô hình “human-in-the-loop”, tức là  tác nhân tự động hóa một phần nhưng vẫn có con người giám sát hoặc phê duyệt trước khi hành động.

Ưu điểm và hạn chế của Agentic Finance

Các DeFAI Agent theo chức năng 

Agent hỗ trợ giao dịch và quản lý tài sản

Đây là loại tác nhân tài chính phổ biến nhất và dễ hình dung nhất khi nghĩ về AgentFi. Tác nhân giao dịch và quản lý tài sản có nhiệm vụ tự động cân bằng danh mục hoặc mua bán tài sản thay cho người dùng. 

Các AI Agent hoạt động như nhà quản lý danh mục ảo, thường được lập trình các chiến lược giao dịch nhất định và có quyền tự động tái cơ cấu tài sản để tối ưu lợi nhuận hoặc giảm rủi ro theo mục tiêu đề ra. 

Để làm được điều này, hệ thống tác nhân giao dịch thường cần các thành phần như quyền truy cập sàn giao dịch (để đặt lệnh), quyền quản lý ví tài sản của người dùng, cơ chế quản lý ngân sách, tập hợp các chiến lược giao dịch cài sẵn và đặc biệt là nguồn dữ liệu chất lượng cao, thời gian thực để ra quyết định. 

Một số dự án nổi bật trong mảng này bao gồm Axelrod, Griffain, HeyAnon, TrueNorth, Wayfinder, Bankr và Glider. 

Chẳng hạn, Axelrod được ví như một quỹ phòng hộ (hedge fund) AI tự động, dự án phân bổ vốn đầu tư vào các cơ hội DeFi khác nhau tương tự cách một nhà quản lý quỹ chuyên nghiệp làm, nhưng dựa hoàn toàn trên thuật toán AI để loại bỏ cảm xúc và đưa ra quyết định tối ưu. 

Tương tự, Bankr và HeyAnon cung cấp các bot giao dịch thông minh cho phép người dùng thiết lập mục tiêu lợi nhuận và mức rủi ro, tác nhân sẽ tự động thực hiện các chiến lược trading (ví dụ: giao dịch chênh lệch giá, lướt sóng) để đạt mục tiêu đó. 

Các dự án như TrueNorth hay Wayfinder tập trung vào điều hướng danh mục, giúp người dùng tìm phương án phân bổ tài sản tối ưu dựa trên phân tích thị trường. 

Trong khi đó, Griffain (trên nền tảng Solana) cho phép người dùng tạo và quản lý các tác nhân AI của riêng mình để thực hiện giao dịch on-chain, thậm chí tích hợp với sàn truyền thống như Robinhood hay sàn phi tập trung Backpack Exchange.

Agent cung cấp thanh khoản

Trên các sàn giao dịch phi tập trung (DEX), người dùng có thể trở thành nhà cung cấp thanh khoản (Liquidity Providing - LP) bằng cách khóa tài sản vào các pool để kiếm phí giao dịch. Thu nhập của LP phụ thuộc vào nhiều yếu tố như tổn thất tạm thời (impermanent loss), khối lượng giao dịch, ưu đãi từ giao thức DEX,... 

Các tác nhân LP ra đời để giúp tự động tối ưu hóa việc cung cấp thanh khoản, chẳng hạn như gợi ý người dùng cung cấp thanh khoản cho cặp tài sản nào, trên nền tảng nào, trong khoảng giá ra sao để tối đa lợi nhuận và giảm rủi ro. 

Những công cụ tác nhân này có thể phân tích liên tục hàng trăm pool thanh khoản, tính toán lợi suất dự kiến sau khi trừ tổn thất tạm thời, so sánh ưu đãi thưởng, nhằm tìm ra con đường cung cấp thanh khoản tối ưu cho người dùng. Thay vì người dùng phải tự nghiên cứu và di chuyển vốn giữa các pool, tác nhân LP có thể tự động phân bổ và điều chỉnh vị thế của họ để đạt hiệu quả cao nhất.

Các dự án tiêu biểu trong danh mục này là ARMA (thuộc Giza), Arrakis, Franklin X, Kamino và Superform. 

Arrakis và Kamino là những giao thức tự động tối ưu vị thế LP trên các DEX. Cụ thể, các giao thức này quản lý vị thế của người dùng trên các pool thanh khoản tập trung (như Uniswap V3 hoặc nền tảng tương tự) bằng cách điều chỉnh khoảng giá và tái cân bằng tài sản liên tục, giúp LP tối đa hóa phí thu được đồng thời giảm thiểu tổn thất tạm thời. 

Franklin X là dự án tiên phong tích hợp AI vào cung cấp thanh khoản trên Solana, cung cấp tác nhân tự động lựa chọn pool và phân bổ vốn với chiến lược rủi ro thấp, trung bình hoặc cao tùy người dùng. 

ARMA by Giza hướng tới vai trò “thuật toán tạo lập thị trường” (market-making agent) cho stablecoin. Dự án tìm cách phân bổ stablecoin vào các giao thức để thu lãi suất tốt nhất một cách tự động. 

Superform thì kết hợp nhiều chiến lược (cho vay, staking, cung cấp thanh khoản) để tạo thành một tác nhân đa năng tối ưu lợi nhuận. 

Tất cả các dự án này đều nhằm đơn giản hóa vai trò nhà cung cấp thanh khoản, giúp người dùng kiếm lợi nhuận thụ động tối ưu mà không cần liên tục quản lý vị thế thủ công.

Lending Agent

Trong thị trường crypto, người dùng có thể cho vay (lending) tài sản số để kiếm lãi suất thông qua các giao thức lending (ví dụ: Aave, Compound). 

Khi quyết định tham gia một giao thức cho vay, nhà đầu tư phải cân nhắc các yếu tố như lãi suất, mức độ rủi ro (rủi ro biến động giá tài sản thế chấp hoặc rủi ro giao thức) và chi phí cơ hội (lợi nhuận nếu dùng tài sản vào mục đích khác). 

Tác nhân cho vay giúp đơn giản hóa quyết định này bằng cách phân tích tự động các lựa chọn cho vay khác nhau và đề xuất phương án tối ưu, hoặc trực tiếp luân chuyển tài sản cho vay để luôn nhận lãi suất cao nhất trong phạm vi rủi ro cho phép. 

Ví dụ, tác nhân có thể rút tài sản khỏi giao thức A nếu lãi suất giảm và chuyển sang giao thức B có lãi suất cao hơn, hoặc cảnh báo/điều chỉnh khi rủi ro tăng.

Các dự án tiêu biểu trong mảng này gồm Axal, DeFi Saver, Fungi, Lulo, Mamo, Orbit và ZyF AI. 

DeFi Saver ban đầu là công cụ quản lý vị thế tự động trên MakerDAO (cho phép tự động cân bằng tài sản thế chấp để tránh thanh lý). Giờ đây DeFi Saver mở rộng thành tác nhân quản lý cho vay đa giao thức, giúp người dùng tối ưu lợi tức cho vay trên nhiều nền tảng khác nhau. 

Axal và Orbit cung cấp các bot cho vay tự hành, chẳng hạn, Orbit có thể tự động chuyển stablecoin giữa các giao thức lending hoặc các pool farm lợi nhuận để duy trì lãi suất tốt nhất. 

Lulo và Mamo thì tập trung vào trải nghiệm người dùng đơn giản. Cụ thể, user chỉ cần nạp tài sản, chọn mức rủi ro, tác nhân sẽ phân bổ vào các khoản cho vay hoặc cung cấp thanh khoản phù hợp, tạo thành “khoản tiết kiệm AI” cho người dùng. 

Agent cho thị trường dự đoán

Thị trường dự đoán cho phép người tham gia đặt cược vào kết quả của các sự kiện tương lai (ví dụ: kết quả bầu cử, trận đấu thể thao, giá tài sản trong tương lai...). Các thị trường này thường đòi hỏi theo dõi thông tin thời gian thực (tin tức, dữ liệu ngoài đời) vì tình hình có thể thay đổi nhanh chóng. 

Điểm hay là cơ chế hoạt động của thị trường dự đoán “phù hợp một cách tự nhiên” với mô hình tác nhân tự động. Cụ thể, AI có thể liên tục cập nhật thông tin, tính toán xác suất kết quả, và đặt cược hoặc điều chỉnh vị thế tương ứng một cách nhanh nhạy hơn con người. 

Hiện nay, số dự án agentic trong mảng dự đoán/cá cược còn khá ít, có thể kể đến Billy Bets và Polytrader. Billy Bets tập trung vào mảng cá cược thể thao bằng crypto, sử dụng tác nhân AI để phân tích dữ liệu trận đấu, phong độ đội/đấu thủ và tỷ lệ cược nhằm tự động đặt cược hoặc gợi ý cược cho người dùng. 

Polytrader đóng vai trò như một trợ lý thông minh cho nền tảng Polymarket (một thị trường dự đoán phi tập trung phổ biến). Polytrader ứng dụng LLM để hiểu các câu hỏi dự đoán trên Polymarket, thu thập thông tin liên quan từ nhiều nguồn và thậm chí thực hiện giao dịch (mua/bán vị thế dự đoán) thay cho người dùng dựa trên phân tích xác suất. 

Agent phân tích thị trường

Để đầu tư hiệu quả, nhà đầu tư thường cần làm hai việc:

• Phân tích thị trường để biết nên mua gì (ví dụ phân tích cơ bản để đánh giá tài sản nào tốt, phân tích kỹ thuật để dự đoán xu hướng giá)
• Phân tích tâm lý/thông tin để biết khi nào nên mua hoặc bán (ví dụ phân tích sentiment, tâm lý thị trường, hoặc theo dõi tin tức để bắt thời điểm thích hợp). 

Trong những nhiệm vụ này, các mô hình AI hiện đại (đặc biệt là LLM) tỏ ra cực kỳ hữu ích, chúng có thể xử lý một khối lượng dữ liệu khổng lồ (từ tin tức, mạng xã hội đến dữ liệu on-chain) với tốc độ cao, lại hiểu được ngữ cảnh và mối liên hệ giữa các nguồn dữ liệu. Nhờ đó, AI có thể tổng hợp và đưa ra góc nhìn toàn diện hơn so với phân tích rời rạc truyền thống.

Điều quan trọng là nhóm tác nhân phân tích này chỉ dừng ở mức hỗ trợ thông tin, không tự động thực hiện giao dịch như các tác nhân ở nhóm trên. Chúng đóng vai trò trợ lý ảo cho nhà đầu tư, cung cấp tín hiệu hoặc báo cáo phân tích, còn quyết định mua/bán cuối cùng vẫn do con người thực hiện (hoặc do một tác nhân giao dịch đảm nhiệm nếu được kết hợp).

Một số dự án tiêu biểu trong danh mục phân tích thị trường gồm Aixbt, Deep42, Loky và Messari Copilot. 

Aixbt là một bot phân tích thị trường và đưa ra insight, hoạt động chủ yếu trên X. Aixbt có phong cách nói chuyện hài hước, đưa ra những bình luận về một sự kiện kinh tế nhanh, chính xác và rất mang chất “meme”. 

>>> Tìm hiểu dự án Aixbt

Messari Copilot là sản phẩm của công ty phân tích dữ liệu crypto Messari, sử dụng AI để trả lời câu hỏi của người dùng về dữ liệu thị trường và dự án crypto, như một trợ lý phân tích tài chính cá nhân. 

Deep42 thì khai thác sức mạnh của LLM để giám sát mạng xã hội (như X/Twitter) và dữ liệu on-chain, nhằm tìm ra những tín hiệu sớm về xu hướng thị trường (ví dụ một cá voi lớn đang gom một token nào đó, hoặc cộng đồng đang bàn tán tích cực về dự án nào đó). 

Nhận định cá nhân

Agentic Finance là một trong những bước tiến thú vị nhất của DeFi hiện tại. Việc kết hợp trí tuệ nhân tạo với tài chính giúp việc đầu tư trở nên đơn giản, dễ tiếp cận hơn cho cả những người mới chưa rành kỹ thuật. Các tác nhân AI có thể hỗ trợ phân tích, gợi ý và thậm chí thực hiện giao dịch giúp người dùng, điều mà trước đây chỉ có các nhà đầu tư chuyên nghiệp mới làm được.

Tuy nhiên, mình cũng nghĩ rằng chúng ta chưa nên đặt kỳ vọng quá cao vào AgentFi trong giai đoạn này. Dù tiện lợi, các hệ thống AI vẫn có thể mắc lỗi, đưa ra quyết định sai khi dữ liệu đầu vào không chính xác hoặc mô hình chưa được tối ưu. Người dùng vẫn nên giữ vai trò kiểm soát nhất định, thay vì giao toàn quyền cho tác nhân, nhất là khi quản lý tài sản thực tế.

Nhìn về tương lai, mình tin Agentic Finance sẽ sớm trở thành một phần không thể thiếu trong trải nghiệm tài chính on-chain. Khi AI ngày càng mạnh hơn và hạ tầng blockchain ngày càng thân thiện, chúng ta có thể sẽ thấy các “super agents” xuất hiện, những tác nhân thông minh có thể quản lý danh mục đầu tư, tối ưu thanh khoản và lending chỉ trong một cú nhấp chuột. Theo mình, ai hiểu sớm và làm chủ xu hướng này sẽ có rất nhiều cơ hội, cả về đầu tư lẫn phát triển sản phẩm.