随着去中心化金融生态的不断扩张,用户需要面对越来越复杂的链上环境。一笔简单的资产交换往往涉及多个流动性池、多个协议以及不同区块链之间的交互。对于普通用户而言,理解这些底层逻辑并找到最佳执行路径并不容易。
作为 DeFAI 基础设施的重要组成部分,Velvet 将 Intent-Based Trading 作为核心产品架构。该机制改变了传统链上交易模式,让用户无需深入了解复杂的执行过程即可完成资产管理和交易操作。
Intent-Based Trading 是一种基于“意图”而非“指令”的交易模式。传统 DeFi 交易通常要求用户明确指定执行步骤,例如选择交易平台、设置滑点参数、确定交易路径以及确认 Gas 成本。而 Intent-Based Trading 更关注用户希望实现的最终结果。
例如,用户可能希望将 ETH 转换为稳定币、重新配置投资组合、获取某种资产敞口,或者执行特定收益策略。在这种模式下,用户不需要制定详细的执行计划,只需表达目标,系统便会自动寻找实现该目标的最佳方式。

Velvet 的 Intent-Based Trading 架构主要由用户层、AI Agent 层、Solver 网络和执行层共同构成。每个模块承担不同职责,共同完成从用户需求到链上执行的全过程。
用户层负责接收用户目标,而不是具体交易指令。例如用户可以直接表达希望建立某种资产组合或获得特定市场敞口。系统会将这些需求转换为标准化的交易意图。
AI Agent 层负责理解用户需求,并将自然语言或简单操作请求转化为可执行的链上任务。AI Agent 同时会结合市场数据、资产状态和流动性情况,对潜在执行方案进行分析。
Solver 网络承担寻找最佳执行路径的职责。多个 Solver 会同时评估不同协议和流动性来源,比较价格、交易成本以及执行效率,并生成竞争性的解决方案。
执行层则负责将最终方案提交至区块链完成交易,并将结果返回给用户。整个过程在后台自动完成,用户无需参与复杂的技术细节。

当用户在 Velvet 中提交交易目标后,系统首先会生成标准化的交易意图。例如用户希望将一部分稳定币转换为 AI 主题资产组合,系统会识别这一目标,而不要求用户指定具体购买哪些资产。
随后,AI Agent 会对用户需求进行解析,并结合资产规模、市场环境和潜在风险参数生成初步执行计划。系统会分析用户的目标与当前市场状况之间的关系,以寻找最适合的执行策略。
完成分析后,该意图会被广播至 Solver 网络。多个 Solver 同时尝试寻找最优执行路径,并对流动性来源、交易成本以及预期滑点进行评估。
经过验证后,最佳方案进入链上执行阶段。当交易完成后,结果将返回用户界面,同时更新相关资产状态和投资组合配置。整个流程对用户而言仅表现为一次简单的目标输入,而底层执行则由系统自动完成。
Solver 可以理解为 Velvet 生态中的智能执行引擎,其核心职责是在众多可能方案中寻找最符合用户目标的执行路径。
为了实现这一目标,Solver 会同时分析多个维度的信息。首先,系统会评估不同流动性池的深度,因为流动性越充足,交易产生的价格冲击通常越小。
其次,Solver 会比较不同路径可能产生的滑点成本,以提高成交价格的稳定性。当交易涉及多条链或多个协议时,系统还会计算 Gas 成本以及跨链桥接所需的时间和费用。
执行成功率也是重要参考因素。相比理论价格更优但稳定性较差的方案,Solver 往往更倾向于选择能够稳定完成交易的路径。因此,最佳执行路径并不一定是单纯价格最低的方案,而是综合成本、效率和成功率后的最优结果。
Velvet 并不依赖单一流动性来源,而是通过聚合机制连接多个 DeFi 协议和交易市场。系统能够同时访问去中心化交易所、自动做市商池、交易聚合器以及跨链流动性网络,从而扩大可用流动性的覆盖范围。
这种聚合模式使 Velvet 能够在更广泛的市场环境中寻找交易机会。对于普通交易而言,系统能够自动选择价格和成本更具优势的执行路径。
在大额交易场景下,Velvet 还能够通过拆分交易路径或调用多个流动性来源降低价格冲击,从而提高整体执行效率。这种能力是 Intent-Based Trading 实现自动优化的重要基础。
MEV(Maximal Extractable Value)是链上交易环境中的常见问题。攻击者可能利用交易排序优势实施抢跑交易、三明治攻击或其他形式的价值提取行为。
Velvet 的 Intent-Based Trading 在设计上引入了一系列机制以降低相关风险。由于用户提交的是最终目标而非完整执行路径,外部观察者较难提前预测交易细节,从而减少被针对的可能性。
多个 Solver 之间的竞争机制也能够降低单一参与者控制执行流程的风险。与此同时,系统会优先选择安全性和稳定性更高的流动性来源,并通过路径优化降低交易暴露程度。
虽然 Intent-Based Trading 无法完全消除 MEV,但能够在一定程度上缓解相关攻击带来的影响,提高用户的执行体验。
| 对比维度 | Intent-Based Trading | 传统 Swap |
|---|---|---|
| 用户输入方式 | 表达最终目标 | 指定具体操作 |
| 路径规划 | 系统自动完成 | 用户自行完成 |
| 流动性搜索 | 自动聚合 | 用户手动选择 |
| AI 支持 | 支持 AI Agent | 通常不支持 |
| 多协议协调 | 自动完成 | 用户独立操作 |
| 使用门槛 | 相对较低 | 相对较高 |
| 执行效率 | 较高 | 依赖用户经验 |
两种模式代表了不同阶段的 DeFi 用户体验。传统 Swap 更强调用户对执行过程的控制,而 Intent-Based Trading 更强调自动化和智能化执行。
Velvet 的 Intent-Based Trading 通过 AI Agent、Solver 网络和流动性聚合技术,将传统需要用户手动完成的复杂链上交易转化为简单的目标表达。用户只需描述希望实现的结果,系统便会自动寻找最佳执行路径并完成交易。作为 DeFAI 生态的重要组成部分,这种意图驱动模式正在推动去中心化金融从手动操作向智能执行演进,并为未来 AI Agent 驱动的金融服务奠定基础。
Intent-Based Trading 要求用户表达最终目标,而传统交易需要用户自行指定具体执行步骤和交易路径。系统负责完成路径规划和执行过程,从而降低用户操作复杂度。
Velvet 使用 AI Agent 解析用户需求并生成执行计划,但最终交易仍通过链上基础设施和 Solver 网络完成。AI 主要承担理解意图和优化执行流程的职责。
Solver 是 Velvet 的执行优化模块,负责寻找实现用户目标的最佳路径。系统会综合比较价格、流动性、Gas 成本、滑点和执行成功率等因素。
Intent-Based Trading 的设计目标之一是简化跨链操作,因此能够与跨链流动性网络和桥接基础设施协同工作,减少用户手动处理跨链流程的需求。
Intent-Based Trading 无法彻底消除 MEV,但通过隐藏执行路径、引入 Solver 竞争机制以及优化交易执行方式,可以降低部分 MEV 攻击带来的影响。





