掌握自动化做市商：探索订单簿和意图

引言

本文是系列文章的第二部分，我们深入探讨自动化市场制造商（AMMs）的不同设计，详细描述市场上现有的解决方案以及产生这些解决方案的原因。

在上一篇文章中，我们对当前在AMM领域运作的30多个协议进行了全面概述。我们回顾了AMMs的历史，从早期的Bancor v1和Uniswap v1的发展开始，它们依赖于恒定函数市场制造商（CFMMs），并最后快速浏览了新的AMMs，它们允许更多自定义（如Uniswap v4）或允许最大可提取价值（MEV）保留的协议。

我们强烈建议阅读第一部分，以理解不同AMM设计的架构流程，以及为什么乍一看“简单”的资产交换任务导致了加密领域的渐进式创新。

在本文中，我们将探索两个架构模型及其如何帮助解决AMM领域当前问题。这两个模型是订单簿和意图。此外，我们将从用户和开发者的角度探索当前AMMs面临的问题。

虽然订单簿在传统金融（TradFi）中已经存在很长时间，但它们为AMM领域带来了新的想法，例如混合的中央限价订单簿（CLOB）+ AMM的去中心化交易所（DEX）设计。

另一方面，意图是一个全新的概念，可以解决许多问题，例如糟糕的用户体验或执行效率低下。

我们将深入探讨这两个模型，专注于它们解决的问题、提供的解决方案、架构设计以及在这一领域运作的协议。最后，我们将讨论早期阶段的AMM设计建议以及它们解决的具体问题。

围绕AMMs有许多解决方案，但首先，AMM DEX领域当前面临的是什么问题？

AMM DEX领域的当前问题

LP视角下AMMs的局限性

AMMs在解决DEX领域的多重问题方面是一项伟大的发明，然而，它们也带来了与机制设计或激励对齐有关的一些挑战。

暂时性损失

AMMs中流动性提供者（LPs）面临的最大担忧之一是暂时性损失（IL）。IL发生在LPs为池提供流动性时，其资产的价值相较于他们最初存入时的波动情况。当价格变化越大，暂时性损失的风险就越高。这导致在撤回时获得的美元价值低于简单持有资产而不向AMM提供流动性时的价值。

这里的主要问题是，LPs无法逃避IL，它将始终存在，因为AMM设计的原因，LPs将其资产风险置于IL之中，但他们会获得回报。

然而，像Smilee Finance这样的一些协议将IL作为一种功能而非问题进行处理，提出了称为“暂时性收益”的有趣解决方案，交易者可以在资产价格波动上采取多头或空头头寸，而无需承担强制平仓的风险，有效地将暂时性损失的概念转变为潜在的盈利机制。

其他针对AMMs流动性提供者，以对冲IL风险的协议包括Panoptic或GammaSwap。查阅我们关于DeFi期权市场的详细指南。

资本效率低下

AMMs的另一个问题是它们并不总是高效地利用所有可用流动性。这意味着很多流动性未被用于交易。例如，在Uniswap V2中，流动性在所有价格范围内（从0到无穷大）均匀分布，这导致资本效率低下。特别是对于锚定资产，想想USDC和USDT，它们99%的时间将交易在1.000附近。为什么有人会在一个1.000的USDC−USDT交易对上提供流动性？为什么有人会在一个1.000的USDC−USDT交易对上提供流动性？为什么有人会在一个1.000的USDC−USDT交易对上提供流动性，而是3.000的USDC范围呢？

相比之下，Uniswap V3允许LPs在特定价格范围内配置他们的资本，从而显著提升资本效率。这意味着LPs可以在预期交易活动最高的地方集中他们的流动性，用更少的风险赚取更多的投资费用。

然而，这种模型也带来了一个挑战，那就是流动性仅在市场价格位于LP设定的特定范围内时是活跃的。如果价格超出此范围，流动性将变得不活跃，无法赚取费用，这可能导致可用流动性未被有效利用的时期。

因此，交易者可能会得到与预期不符的价格（滑点），并可能无法像他们希望的那样买入或卖出。这在流动性较少或分布不良的池中可能会是个问题。

损失与再平衡

损失与再平衡（LVR）是指LPs在AMM中的投资组合与主动交易捕捉市场价格波动的再平衡投资组合之间的价值差异。

此概念突显出，LPs可能由于AMMs中滞后价格而蒙受损失，相比较于中心化交易所（CEX）中的更高流动性交易场所。当LPs为AMM提供流动性时，他们可能由于价格滑点以不利的价格执行交易，滑点是交易预期价格与实际执行价格之间的差异。

大多数AMMs依赖于内部定价机制，反应实时市场变化的速度较慢。这造成了套利者可以利用的价格差异。通过在AMM中以较低的价格购买资产，并在其他平台以更高的价格出售，套利者纠正了价格，但以流动性提供者为代价。这迫使LPs以亏损的价格出售其资产，而这些资产如果通过动态投资组合再平衡可以获得更好的价格。

尽管许多流动性提供者可能对LVR毫无所知，但这一隐性威胁每年会降低他们的收益10-12%。这一重大财政损失可能对大型流动性池的盈利能力产生实质性影响。

用户视角下AMMs的局限性

夹杀与抢跑

用户可能遭遇两种主要的恶意交易策略：抢跑和夹杀攻击。这些战术利用区块链交易的透明性和AMMs的机制，以牺牲毫无戒备的交易者的利益获得利润。

抢跑发生在恶意行为者（通常是机器人）监视内存池中的大型或重要交易。当他们识别出可能影响市场价格的交易时，他们会迅速提交自己的交易，支付更高的费用给验证者。这确保了他们的交易被优先处理，从而使他们能够从原始交易引起的价格波动中获利。

夹杀攻击是特定类型的抢跑策略，涉及两笔交易：一笔在受害者的交易之前下达，另一笔在其交易之后下达。此方法旨在从受害者的订单引起的价格变动中获利。

这些行为不仅因为滑点造成用户成本上升，还会破坏人们对去中心化交易平台的信任，并可能导致普通交易者蒙受重大财务损失。

差劲的用户体验和用户界面

一些AMM界面可能过于复杂，使用户很难找到诸如交换代币或提供流动性等基本功能。缺乏清晰和直观的用户界面可能会导致挫败感和错误。

例如，Uniswap v3要求用户解绑其全部流动性头寸才能进行修改。这意味着，若要调整流动性提供的价格范围，你需要移除所有流动性，然后按所需的新范围重新添加。

此外，在Uniswap V2中，你必须同时存入池中的两个资产才能提供流动性，即使你只想为单一资产提供流动性。Uniswap V2依赖于恒定产品市场制造商模型（CPMM），这意味着池中资产的价格由两个存入代币的比例决定。如果有人只添加一个代币，它会打乱这种平衡并导致不准确的定价。这增加了用户体验的额外复杂性。

行话和复杂术语也会让那些不熟悉DeFi的新交易者感到畏惧。这种困惑可能会阻碍他们参与，并导致错误。许多新手还在跨多个网络、合约地址和钱包进行资产交换时，面临额外的挑战，这使那些新进入加密货币领域的人更加困惑。

订单簿

中央限价订单簿（CLOB）是特定资产在交易平台上所有活动买卖订单的实时展示。它本质上是一个账本，为交易者提供市场动态的见解，包括供需和潜在价格变动。

每个CLOB被分为两个部分：

• 买单：买入订单，交易者指定他们愿意支付加密货币的价格。
• 卖单：卖出订单，交易者指明他们愿意以何种价格出售加密货币。

数量是指买卖的加密货币数量，而“价格”是每单位的价值。

为了更好地控制交易，交易者通常使用限价单。限价单允许交易者以特定价格或更优的价格买入或卖出加密货币。例如，当市场价格达到或低于指定价格时，买入限价单（买单）被执行。同样，当市场价格达到或高于指定价格时，卖出限价单（卖单）被执行。

订单深度衡量各种价格水平上的买卖订单总量。更深的CLOB指示更高的流动性，意味着大型订单可以执行而不会显著影响价格。而不太深的CLOB则意味着流动性较低，可能导致价格波动。

CLOB中买卖订单的平衡显著影响价格波动。突如其来的卖单涌入会造成“卖墙”，从而对价格施加下行压力。同样，大量买单会产生“买墙”，支持价格。

订单簿的历史

中央限价订单簿（CLOB）为特定资产在交易平台上所有活动买卖订单的实时展示。它本质上是一个账本，为交易者提供市场动态的见解，包括供需和潜在价格变动。

每个CLOB被分为两个部分：

• 买单：买入订单，交易者指定他们愿意支付的价格。
• 卖单：卖出订单，交易者指明他们愿意以何种价格出售。

数量是指买卖的加密货币数量，而“价格”是每单位的价值。

为了更好地控制交易，交易者通常使用限价单。限价单允许交易者以特定价格或更优的价格买入或卖出加密货币。例如，当市场价格达到或低于指定价格时，买入限价单（买单）被执行。同样，当市场价格达到或高于指定价格时，卖出限价单（卖单）被执行。

订单深度衡量各种价格水平上的买卖订单总量。更深的CLOB指示更高的流动性，意味着大型订单可以执行而不会显著影响价格。不太深的CLOB则意味着流动性较低，可能导致价格波动。

CLOB中买卖订单的平衡显著影响价格波动。突如其来的卖单涌入会造成“卖墙”，从而对价格施加下行压力。同样，大量买单会产生“买墙”，支持价格。

订单簿的历史

TradFi中的订单簿

正如我们在前面的部分中讨论的，订单簿只是一个实时显示数字资产买卖订单的账本，提供有价值的市场见解。

CLOBs随时间显著演变。在电子交易出现之前，它们是由做市商维护的实体账本。随着1970年代和1980年代电子交易系统的进步，CLOBs变得更加高效和可访问。互联网进一步改善了CLOBs，使交易者能够实时查看和与之互动。在1990年代和2000年代，随着互联网的广泛整合，CLOBs变得越来越普及，允许个人实时查看和与之互动，促进了公平和开放的市场。

加密货币中的订单簿

股票的CLOB与加密货币的CLOB之间有一个显著区别。虽然股票交易主要为中心化，但加密货币交易既可以在中心化平台上也可以在去中心化平台上进行，通常利用自动化市场制造商。

加密市场，尤其是对于不太流行的代币，经常缺乏传统股票市场的流动性。这种流动性差异可能导致Crypto CLOBs的买卖订单之间出现较大的价差。因此，在加密货币中执行大宗交易可能会面临更大的困难，从而导致显著的价格波动。

中心化CLOB与去中心化CLOB

中心化CLOB（cCLOB）和去中心化CLOB（dCLOB）代表了加密货币交易的不同方法。

cCLOB在TradFi中非常常见，如上所述。在这里，交易所作为中介，匹配买卖订单，维护订单簿，并为参与者结算交易。交易所还持有被交易的资产。

在dCLOB中，订单簿分布在一个节点网络中，消除了中心机构的需求（如果订单簿在链上运行）。参与者直接与区块链交互，通过智能合约执行交易。此外，参与者将控制权保留在其资产上，结算在区块链上自动进行。完全去中心化的CLOB仍然是一个相对较新的概念，是DeFi发展的产物。

CLOB与AMM

关于“CLOB与AMM”的辩论始于2022-2023年，并仍然是一个热门话题。订单簿在DeFi中的应用直到最近才开始广泛推广，即便现在，其去中心化版本也没有AMM模型那么被广泛理解。这是因为AMMs在基于账户的区块链（如以太坊）上实现起来通常更为简单。它们具备更低的交易成本、更快的结算和更简单的设计。

在订单簿交易中，流动性分散在用户愿意买入或卖出的不同价格上。匹配这些订单需要复杂的操作和并发匹配引擎，使其在基于账户的账本（如以太坊、Solana和大多数区块链）上运行时具有挑战性和成本高昂。然而，基于UTXO的账本（如比特币和卡尔达诺）自然支持订单匹配所需的并发性，使其更适合此模型。

AMMs和CLOBs在定价方式上存在显著差异，这对资本效率有深远影响。在恒定产品AMMs中，价格沿着无限曲线确定。然而，资本并不总是主动运用于所有价格范围。例如，未来一周内以太坊以1 USDC交易的可能性几乎为零，但AMM的公式仍然为这种不太可能的情况分配资本。此外，如果AMM没有产生足够的费用，LPs可能会经历暂时性损失。

相对而言，CLOBs依赖于限价单提供流动性。这些订单作为买入或卖出报价在订单簿中保留，使流动性集中在特定的价格范围内。当买入（买单）和卖出（卖单）订单接近时，价差会缩小，使市场更具流动性。如果订单重叠，交易可以在几乎没有滑点的情况下执行，使CLOBs非常适合高度交易的"胖尾"资产，如比特币和以太坊。然而，当流动性低时，价差会扩大，霍存在的限价单不足可能使交易的完成变得更加困难。相比之下，AMMs因其灵活的定价机制在交易量较低的"长尾"资产的价格发现中表现出色。

Uniswap v3的集中流动性允许LPs指定价格区间，例如USDC/USDT的0.99–1.01，确保其资本在此范围内得到充分利用，以最大化费用。不同于CLOBs，这些AMMs合并了恒定产品曲线，为极端价格波动提供了灵活性。这确保了即使在LUNA/UST崩溃等事件期间，交易也能执行，维护了波动市场中的流动性。

AMMs通过自动化流程革命化了做市过程。用户只需将资产存入池中，按无限（恒定产品）或指定的价格范围（集中流动性）分配，从而能够轻松建立交易对，无需技术专长。

相对而言，CLOB的做市过程则相对复杂，需要对限价单和流动性分配进行主动管理，通常由机构参与者或技术精明的交易者处理。虽然集中流动性在高级水平上可能类似于CLOB，但普通用户仍可以在没有复杂策略的情况下获益于其资本效率。

AMMs与CLOBs在其激励结构上也存在差异。AMMs依赖于交易费用和流动性激励。如果费用未能抵消IL，流动性会减少，导致滑点加大和交易活动减少。激励机制吸引流动性，提高滑点和交易量，形成良性循环。然而，协议必须平衡激励和收入，以避免通货膨胀的代币经济模型。

另一方面，CLOBs对市场订单收取交易者费用，并可能为限价单提供交易者奖励。由于没有暂时性损失，激励机制的重要性较小，但仍然可以帮助为柜台有大价差的代币提供流动性。

CLOBs在交易效率方面表现出色，但仅限于代币对。相比之下，AMMs优化流动性，并可以支持多代币池，如3/4池。例如，在CLOB中将USDT换成DAI需要通过USDC进行交换，这降低了效率。AMM可以将USDC、USDT和DAI集中，从而实现直接资本高效交易。

MEV攻击常被视为AMMs的一大挑战，特别是针对抢跑和夹杀的担忧。然而，这些并非固有问题。像zk证明（例如Osmosis）和可信区（例如Secret Network）这样的解决方案正在通过加密交易数据来应对这些风险。

同样，虽然大多数CLOB是链下的，并存在安全风险，但这并非其设计的固有特性。AMMs和CLOBs均在不断演变：AMMs为减轻MEV风险而进行调整，CLOBs向链上功能发展。值得注意的是，MEV攻击，包括抢跑，也可能影响CLOB上的市场订单。

CLOB和AMMs各有优缺点。然而，一些开发者决定结合这两种系统的优势，构建一个单一的混合模型。接下来我们将讨论这一点。

混合CLOB AMM设计

大多数去中心化交易所通常被分类为AMMs或基于CLOB的平台。然而，越来越多的平台正在模糊这两者之间的界限，或提供全新的方法。

例如，像Serum和Polkadex这样的平台同时提供AMM和订单簿交易功能。该设计解决了AMM的共同问题——比如交易失败、Gas费战争和有限的订单控制。

同样，像Onomy Protocol这样的平台通过允许跨多个区块链的资产交易，进一步推动了DEX模型，消除了每条链独立DEX和钱包的需求。Onomy的混合DEX（ONEX）集成了传统的订单簿来处理限价和止损订单，同时在现有价差内的交易通过AMM完成。这种方法最大化了用户收益，最小化了滑点，并减少了抢跑攻击的脆弱性。

没有统一的混合CLOB AMM设计，因为每个利用AMM和CLOB的协议都有所不同。让我们来看一个使用混合CLOB AMM DEX设计的应用的主要示例——Vertex Protocol。

Vertex Protocol

Vertex是一种在Arbitrum上垂直集成的DEX，支持现货、永久合约和集成的货币市场。Vertex将一个链上交易场所和风险引擎与链下排序器结合起来，创造出一种混合订单簿-AMM DEX。链上的组件，由Vertex的协议智能合约在Arbitrum上管理，包括其核心产品：现货交易、永久合约和货币市场。这些被整合为一个统一的系统，以实现高效的交易和风险管理。在本文中，我们仅覆盖现货交易，因此我们只探讨Vertex在这一方向的发展。

Vertex模型的关键组件包括链上交易和风险引擎、链下排序器、集成清算所和统一交易架构。

通过与EVM兼容的清算所（例如链上风险引擎）相串联，核心支柱在Arbitrum上产生一个默认的跨保证金的DEX，用户不需要牺牲自我保管的控制来获得CEX的性能和产品特性。

Three Sigma的Vertex安全审计

Vertex创新的混合订单簿 + AMM模型需要一个强大的安全框架以确保资金安全、高效执行和无缝交易。

Three Sigma进行了为期14周的全面审计，重点检测Vertex的现货和永久市场、跨保证金系统以及风险引擎。

我们的审计识别并解决了主要弱点，包括：

• 预言机利用风险——增强价格反馈机制以防止操纵。
• 流动性池操纵——实施额外检查以确保清算所功能的安全。
• 重入攻击风险——应用保护以防止未授权递归调用。

通过与Vertex团队的密切合作，我们帮助 укрепили 其安全基础设施，确保用户的稳定和高效交易。

在Three Sigma，我们专注于保障前沿DeFi协议的安全。如果你正在构建下一代交易所、借贷平台或质押协议，请立即联系以保护你的项目免受潜在威胁。

与我们联系以保护你的协议。

CPAMM和风险引擎

Vertex的集成AMM采用xy=k公式。AMM位于链上协议层内，作为智能合约控制的默认状态。称为“慢动作模式”，它与Vertex订单簿同时运行，通过智能合约而非APIs作为被动做市商。AMM的聚合流动性与通过链下排序器的自动交易者的流动性结合，为用户提供统一的流动性来源。这确保了交易始终按最佳可用价格执行，这可能涉及由道尔和来自排序器的限价单。

Vertex混合模型的主要好处包括：

• AMM确保交易执行始终有基础流动性。
• 支持被动的LP流动性和主动的限价单，惠及高流动性和低流动性的资产。
• 用户可以选择直接在链上下交易，而无需排序器。
• AMM允许被动LP并便于交易长尾DeFi代币。
• 交易发生在Arbitrum协议层，提供比以太坊L1更低的Gas费。

随着Vertex在其第二个版本中的多链扩展，AMM将支持来自其他EVM兼容链的现货资产，扩大可交易资产范围，加强其对寻求CEX般体验的零售交易者的吸引力。

Vertex排序器

Vertex排序器是一个链下CLOB，作为一个独立节点运作，并计划通过Vertex治理实现去中心化。

该订单簿是Vertex的一个关键优势，通过整合来自各对子流动市场的未平仓头寸来增强流动性。友好的高频交易（HFT) API允许交易者连接到订单簿，以闪电般的速度执行自动化策略，并同时使用订单簿和AMM流动性。Vertex实现的性能与CEX相当，订单匹配执行速度在5-15毫秒之间，绕过了分布式节点共识的延迟限制。

在出现停机或其他问题的情况下，AMM层作为备份，确保用户仍然可以在不需要订单簿的情况下进行交易。这确保了无论排序器的状态如何，交易都可在链上完成。例如，如果排序器出现故障，用户将体验到类似于Uniswap的环境，但具有跨保证金账户、集成产品（如现货、永久合约和货币市场）以及在Arbitrum上比传统交易所更低的手续费。

最初，排序器作为Vertex团队运行的独立节点，支持每秒15,000笔交易（TPS）和5-15毫秒的延迟。

虽然排序器处理订单匹配，但其他操作，例如抵押品提取、账户清算和AMM交换，则需要链上风险检查。所有订单在链上执行之前，均需要双方的明确签名。

Vertex的平均每日现货交易量约为1000万美元，使其在Arbitrum上排名前10的最受欢迎的DEX。

Vertex采用混合设计的主要原因是其韧性和操作可靠性。如果没有AMM，排序器故障将完全停止交易，负面影响用户体验和流动性。尽管链外CLOB的性能良好，但某些操作（例如抵押品管理和清算）依赖于链上过程，而AMMs本质上可以补充这些过程。

主要风险

混合DEX设计并不是没有权衡的，每种机制设计都有代价。其中一个权衡是混合DEX并没有完全消除滑点；它依旧存在。混合DEX可能会由于AMM池和订单簿机制之间的交互而经历滑点。尤其是大的交易，可能会导致显著的价格变化，特别是在流动性分布不均或订单簿缺乏深度的情况下。

一些混合模型依赖于链下组件进行订单匹配，如果单个实体控制这些系统，则可能带来中心化风险。这种中心化可能削弱DEX的去中心化特性，并造成一些脆弱性，例如价格操纵或若链外基础设施出现故障时的停机风险。

混合DEX通常结合不同的交易策略和流动性模型，可能导致复杂性。这种复杂性可能会让用户困惑，使他们难以在AMM和订单簿功能之间导航。用户还可能会在制定有效的交易策略或合适地提供流动性方面陷入困境。

DeFi中的意图是什么？

意图的历史

用户当前通过编写和签署交易与以太坊进行交互，这是特定的消息，指示EVM执行状态转换。然而，这个过程可能相当复杂，需要用户导航智能合约、管理nonce，并持有特定资产支付Gas费。这种复杂性导致了糟糕的用户体验和低效率，因为用户往往在缺乏足够信息或工具的情况下做出决策。

意图的目标是简化这一过程。与指定单一路径的交易不同，意图是签名消息，定义约束，允许第三方在用户没有放弃完全控制的情况下创建交易。这种灵活性允许用户外包交易创建，而保持监督。

意图还提供显著的效率提升。多个意图可以捆绑成一笔交易，使得例如匹配重叠意图的操作减少Gas费用。它们也支持高级用例，例如跨域意图、替代重放抵抗方案和灵活的Gas费用支付选项，包括第三方赞助或使用不同代币支付。

本质上，意图代表了一个人的期望结果。意图早已存在，远在人与软件、货币或物物交换系统互动之前。每天，人们在脑海中无意识地生成意图。

进化的是用以满足这些意图的各种机制。从最初的物物交换系统到现代的法定货币、传统金融、比特币和以太坊，可用的工具倍增。虽然这些机制各不相同，每种提供不同的特性和权衡，它们也并不相互排斥，允许个人选择为每个特定意图选择最合适的选项。

以太坊DEX的交易量正逐渐增长，到2025年1月达到860亿美元。

同时，前三个意图解决方案的总交易量，包括CoW Swap、Uniswap X和1inch Fusion，在2025年1月超过了105亿美元，占以太坊DEX总交易量的约12%（DeFiLlama）。

意图架构

以意图为中心的架构将用户意图视为基本构建块。用户定义期望的最终状态，系统在给定约束内满足这些状态。这种方法提供必要的dApp功能，如通用意图、对手方发现、求解和结算，以及新的dApp能力，例如可扩展性、信息流控制、可定制排序和结算以及组合身份。它还强制应用程序采用声明式范式，使用户通过其意图和行动塑造市场，支持去中心化市场结构。

以太坊等区块链架构提供一项关键特性：可编程结算，使完全去中心化的应用程序成为可能，在这些应用中，意图、对手方发现和执行发生在链上。这对于较简单的dApps，如代币创建、DAO和基于AMM的DEX（如Uniswap v3）足够。然而，更复杂的应用通常无法在以太坊上完全运行，而是采用其他架构，最终交易在以太坊上结算，但意图处理和执行依赖于中心化的web2组件。

为了解决中心化风险，一些dApp部署自己的主权区块链来处理附加请求，同时保持以太坊作为结算层。虽然这减轻了中心化的风险，但也引入了权衡，例如可组合性的减少、复杂性的增加和对dApp团队的更大运营负担，他们现在需要管理整个区块链而非仅仅是应用。

以意图为中心的架构通过本地支持和链上结算四大关键元素，无缝解决这些挑战：通用意图、去中心化的对手方发现、去中心化求解和链上结算。这些架构扩大了意图的处理方式，使任何dApp都能够利用它们，而不必被特定领域或安全模型限制。

通过实现完全可组合的意图，求解器可以创建来自各种复杂组合的解决方案，例如可替代代币交易、NFT交换或混合交易。这种方法消除了跨区块链的碎片，使交互标准化并使dApps能够在不同的安全模型下无缝工作。

像Solana、Polkadot和尚未等区块链，提供了共识、抵制Sybil攻击和隐私方面的多样性，同时保留以太坊的特性。然而，应用仍在区块链之间碎片化，迫使用户在特定领域系统中游走。以意图为中心的架构通过为意图提供标准化框架，统一了这些体验，启用跨域的可组合性。

通过对意图采用单一语言和接口，以意图为中心的架构为用户和开发者提供了一个更简化、更高效的生态系统，促进了更大的互操作性和创新。

比特币的可编程结算实现了基本的dApps，如货币发行和支付。以太坊的可编程结算为代币、DAO和简单DeFi等dApps提供了更高的灵活性。然而，局限性促使寻求先进用例（如NFT市场和复杂DEX）的新架构的生成。

第三代以意图为中心的架构建立在先前的基础上，通过实现其所有应用，并实现端到端的去中心化。这些架构还引入新功能，例如本地和全局可扩展性、可配置的结算、组合身份和信息流控制。这些创新为全新的dApps类型铺平了道路，超越现有架构的支持。

概述一下，我们可以识别三个不同阶段的以意图为中心的架构：可编程结算、可编程结算和现代架构。

利用意图的协议

CoW Swap

CoW Swap是一个基于意图的应用，允许用户指定他们期望的交易结果，将执行委托给称为求解器的无权限第三方代理。这些求解器在批量拍卖中竞争，聚合用户订单，并提供最佳执行路线以最大化用户盈余（交换后获得的资产）。执行结合了链下匹配和链上交换，求解器因成功执行订单而获得奖励。

与其他AMMs不同，CoW Swap利用需求的巧合（Coincidence of Wants，CoW）直接匹配重叠的用户意图，绕过流动性池。这样降低了Gas费用并提高了效率。此外，由于订单绕过公共内存池，CoW Swap还减少了MEV问题，进一步优化用户交换。

CoW Swap使用批量拍卖系统将订单集中并一起结算，而不是传统的顺序执行订单。这种批量拍卖充当CoW Swap的核心定价机制。订单被收集并发送给求解器（链下代理），他们竞争以找到最佳的执行路径。

求解器根据用户输入（如价格和滑点容忍度）分析，以优化交易路线。在链下直接结算的匹配订单，而未匹配的订单则通过AMMs或DEX聚合器执行。该协议随后验证求解器的解决方案，选择最大化用户盈余的方案并在链上最终执行交易。

以下是批量拍卖的工作流程：

1. 用户在链下提交订单作为意图。
2. 订单被分组到一起并发送到求解器网络。
3. 求解器竞争以寻找最佳执行路线。
4. 匹配订单在用户之间链下结算。
5. 未匹配的订单通过AMMs或DEX聚合器执行。
6. 协议确定求解器解决方案的优劣，并在链上执行最优方案。

在CoW Swap中，求解器竞争提供最佳的批量拍卖结算，首先识别需求的巧合（匹配的交易），然后通过AMMs或DEX聚合器以最小滑点结算剩余订单。

求解器的工作流程始于接收到批量并优化结算，力求提供最佳清算价格，并最大化用户收益。协议选择最佳解决方案，然后在链上执行。胜出的求解器获得COW代币作为激励。求解器必须在可容许名单上，或在CoW改进提案中提供保证金。行为不当，例如未能优化用户结果，将导致保证金的削减。较小的求解器可以通过提供保证金的池主进行担保。

CoW Swap计划通过引入无权限求解器模型来增强去中心化，其关键特性为智能合约验证和资产质押。验证是求解器资格的标准，将直接嵌入智能合约中。求解器将质押资产作为抵抗恶意行为的保障，并对不当行为处以罚款。

这种无权限的方式预计将增强CoW Swap的求解器网络，促进求解器之间的竞争。这已使CoWSwap在过去一个月内促成了超过35亿美元的交易（不包括通过聚合器路由的交易）。

Aperture Finance

Aperture Finance是一个DeFi协议，专注于使用基于意图的系统简化用户体验。通过类似于GPT的聊天框，用户可以用自然语言表达他们的目标。求解器高效且经济地优化并执行这些请求。Aperture作为一个多用途DeFi平台，应用广泛。Aperture正在创建一种Layer 2解决方案，以支持EVM和非EVM链上的意图，利用AI的进步。其系统包含四个关键组成部分：协调者、求解器、排序器和履行者。

Aperture的关键价值在于简化用户对交易目标的表达方式。通过利用现代大型语言模型（LLMs），用户可以用自然语言表达他们的意图，Aperture通过其意图领域特定语言（Intents DSL）将其转译为可操作的区块链逻辑。意图领域特定语言是一种专门编程语言，旨在高效解释和处理用户意图成为区块链事件。Aperture借助类似聊天机器人的界面，转换并验证用户意图，并将其转换为有效的链上逻辑进行执行。

例如，用户可能输入：“在Optimism L2和Ethereum上重新平衡我的ETH-DAI头寸，分配60%到表现最佳的池，40%均匀分配到其他池中。”系统处理此请求并无缝执行，提高了用户体验和交易效率。

Aperture Finance 使用 Solver DAO Network，这是一种基于 Aperture 的 Intents Infrastructure 构建的专业应用层，允许 Solver DAOs 专注于创建和解决独特的基于意图的用例，而无需管理底层执行。

Solver DAOs 通过抵押 APTRandAPTR 和 APTRandETH 访问来自 Aperture 的 Clearing House 的用户意图。这些 DAOs 可以从拥有专有解决方案的大型专业解算器到小型解算器网络不等。新的意图解决方案可以源自 Aperture 或第三方 Solver DAOs。这些 DAOs 通过提交所需的业务逻辑来支持新的用例，使其可以通过 Aperture 的接口或 DAO 创建的自定义接口进行访问。Aperture DAO 还通过 $APTR 赠款支持 Solver DAOs，以鼓励创新。

解算器通过发布解决方案的方法进行竞争，无论是通过智能合约的可扩展性、链外脚本的速度，还是针对特定意图（例如，较长时间的高额 OTC 交易）的手动提交。拥有专有方法的解算器可以利用 Aperture 的 ZK 认证，在不透露其方法的情况下建立对链外解决方案的信任，吸引更多用户和收入。此外，解算器可以通过保险库众筹其抵押需求，为参与者提供收入分成模型。Solver DAOs 可能会创建开源保险库合约以启动资金并吸引利益相关者。

通过结合 AI、用户中心的意图和核心 DeFi 原语，Aperture 已成功结算大约500亿美元的交易量。解算器处理执行复杂性，确保安全和满足用户意图请求。利用 ZKP，Aperture 验证解算器的完整性并确保公平的奖励，提供无缝可信的 DeFi 体验。

Across

Across 是一种以意图为驱动的跨链互操作性协议，允许快速、低成本的跨链价值转移而不妨碍安全性。它解决了当前互操作性解决方案的局限性以及碎片化的 rollup 和 L2 生态系统所带来的挑战，在这里，开发者和用户面临着复杂、孤立的系统。

Across 不仅依赖于消息传递，而是采用基于意图的架构，作为解决这些互操作性问题的方案，简化了跨链交互。

意图架构通过将订单执行与消息验证解耦，允许快速订单履行。在协议验证用户意图被满足后，中继者会获得报酬，用户资金在此过程中被托管。尽管中继者必须在订单执行与验证之间暂时借出资金，但较慢的结算、便宜且安全的验证机制的好处超越了这种成本。

Across 的基于意图的架构是一个三层系统：

• 请求报价机制：用户定义他们期望的结果，而无需详细说明技术步骤。
• 竞争的中继者网络：一个去中心化的第三方中继者网络竞争以满足用户订单。
• 结算层：资金被托管，请求被验证，并且中继者在成功完成后获得报酬。

用户向中继者请求报价以填写他们的订单，在不进行链上交易的情况下签名。目前的 RFQ 实现尚不支持无煤Gas用的订单或跨链交换，但这些是计划的升级。报价使用固定费用，中继者的竞争基于速度。

中继者声称订单，执行签署的订单并将交易上链。用户的资产在 SpokePool 中被托管。然后中继者调用目标 SpokePool 上的 fillRelayV3，将其资产转移给用户。他们还选择还款链，影响支付给流动性提供者的中继者费用。

在60分钟的时间窗口内，数据工作者验证填充事件并将其汇总到还款包中。如果没有争议，数据工作者会在 HubPool 上执行该捆绑，并将还款路由至 SpokePools。中继者在短暂延迟后获得还款。

Across 支持平台外的 RFQ 系统，并具有不同的机制。虽然 Across 为桥接实现了自己的 RFQ，但也支持由 SpokePool 认可的生产签署订单的其他拍卖系统。

外部于 Across 的中继者竞争以满足意图订单。Risk Labs 运行一个开源中继者实现，以支持桥接并扩展网络。Across Settlement 使得处理任何跨链意图订单成为可能，提供托管、验证和还款。它提供两个关键优势：聚合和乐观验证，以及中继者跨链管理。

有效的填充在链外聚合并由 UMA 的乐观预言机 验证。这优化了煤气成本，为用户和中继者提供了显著的节省和更好的执行。在中继者选择的链上进行还款，简化了跨链管理并降低了中继者的成本，转而带来为用户提供更好定价。这由 Across 的 Hub 和 Spoke 模型促进，其中 LP 向中继者提供贷款，以管理时间价值风险。

在11月的过去一个月，Across 促进了大约超过20亿美元的桥接资产转移。

在2024年第二季度，Across 和 Uniswap Labs 提出了新的 ERC-7683 标准，该标准创建了一个统一的框架，用于在基于意图的系统中定义跨链行为。如果广泛采用，它可能会改变 DEX 动态，而 Uniswap 将在这场变革的前沿。你还可以查看我们的 ERC-7683 Uniswap 文章。

主要风险

虽然意图提供了一种令人兴奋的新交易方式，但其广泛采用可能会加速用户活动向替代内存池的转移，若管理不当，则可能导致中心化和寻租中介的崛起。

如果意图执行是受许可的，而许可集选择不当，可能导致以太坊区块生产中的中心化。自 Merge 以来，大约90%的区块是在使用 mev-boost，一个协议外实现提议者-构造者分离（PBS）的情况下生产的。

它依赖于区块构建者之间的竞争，将 MEV 导向验证者。一个主要的担忧是区块构建者可能获得对订单流的独占访问权，这可能破坏 PBS 的竞争结构。一个控制以太坊大量订单流的区块构建者可能会主导区块生产并引入审查。这将使价值从以太坊转移到构建者，带来显著的寻租和审查风险。自 Merge 以来，三个实体—— beaverbuild.org，Titan Builder 和 Vanilla Builders——已负责构建大部分区块，分别占总共的 44.9%、39.9% 和 10.5%。它们合计占总块的 95.3%。

对中介的信任为基于意图的解决方案建立了高门槛。在最坏的情况下，垄断性的区块构建者可能会控制意图执行，提取租金，并压制与其利益不一致的新提案。这个问题超越了区块构建，延伸到其他领域，比如订单流拍卖（OFA）市场，像 Flashbots 和 CoWswap 这样的实体因其建立的信任而主导。新的参与者在获得用户信任方面将面临重要挑战，进一步巩固中间人地位，限制竞争。

集中风险在 EIP-4337 意图格式中同样明显。如果受到信任的中介主导了其架构，他们可能会阻止新人格式的采用，增强基于信任的壁垒，减缓创新。

意图架构通常要求用户放弃对其链上资产的控制，这导致其期望落实方式的不透明，潜在威胁未被探测到。这个问题在基本基于意图的应用中尤为相关，用户可能会将决定（如订单路由）外包。当交易放弃更多控制往往增加了 MEV 可能损害用户执行的风险，比如通过滑点限制。在最坏的情况下，用户可能会签署一个意图，然后进入不明确的处理过程，后面产生的交易对此过程没有透明性。这种缺乏清晰度给监控威胁和维持生态系统健康带来挑战。

应对风险

以太坊内存池有其局限性，包括隐私问题（夹击）和无法支持更广泛的消息格式，使得钱包和开发者难以安全地将用户连接到区块链。

一个理想的系统应该是无权限的、通用的和透明的，允许任何人执行意图，支持新应用而不创建新内存池，并确保在隐私允许的情况下执行过程能够公开审核。

尽管像 Flashbots 和 Anoma 这样的解决方案旨在满足这些需求，但理想的系统可能不久后不会准备好。在此期间，不同的解决方案可能更适合特定应用。诸如备用交易和小心选择中介进行意图池的工具可以帮助改善最坏情况。

AMM 空间的创新

除了我们在文章和之前文章中覆盖的 AMM 模型外，还有一些模型处于开发的早期阶段。它们都在 2024 年出现并提供了不同的 AMM 设计方法。在这一部分中，我们将探讨 am-AMM、pm-AMM 和 sr-AMM。

am-AMM

传统 AMM 对 LP 并不安全，因为诸如无常损失和套利等因素。拍卖管理 AMM（am-AMM）提供了一种新的方法来降低这些风险。在 am-AMM 中，池管理者承担价格波动和交易量波动的风险。相应地，LP 根据池管理者收取的预期费用和套利利润赚取固定收入。这种风险的转移可以导致 LP 的盈利能力增加。

am-AMM 的运作方式是将管理流动性池的权利拍卖给出价最高的竞标者。该池管理者可以调整费用以吸引交易者并最大化利润。与传统 AMM 不同，am-AMM 允许池管理者直接利用套利机会获利。作为回报，池管理者向流动性提供者支付费用。该系统旨在使流动性池对管理者和提供者更具盈利性。

BidDog 和 Bunni v2 等项目已经开始实施 am-AMM 机制。这些平台旨在为 LP 提供更高的回报和更好的流动性风险控制。

am-AMM 代表了 DeFi 的一项有希望的发展，随着更多平台采用这一模式，我们可以预期 DeFi 生态的重大变革。来源：Arxiv。

pm-AMM

pm-AMM 是 Paradigm 首次引入为预测市场定制的一种新 AMM 模型。尽管 AMM 目前占据了加密 DEX 交易量，但大多数加密预测市场主要使用 CLOB，而不是 AMM。因此，现有的 AMM 并不适合结果代币，因为它们流动性波动且保证 LP 损失。

Paradigm 介绍了一种针对结果代币优化的新 AMM 模型，探讨了特定资产类型 AMM 优化的问题。该模型使用“高斯得分动态”来预测价格波动，并创建一个新的 AMM 不变关系（pm-AMM）来解决这些问题。

损失-再平衡比率（LVR）是一个衡量流动性提供者在 AMM 中因陈旧价格和不利选择而预期损失的指标。均匀 AMM 旨在在不同价格水平上均匀分配这些损失，使其对流动性提供者更可预测。常数几何均值 AMM（例如 Balancer 和 Uniswap v2）不适合具有高斯得分动态的资产，例如预测市场代币。Paradigm 提出了两个新 AMM 设计，来解决这一限制，并为预测市场提供更均匀的 LVR。

• 静态 pm-AMM：提供固定的损失风险（LVR），但 LVR 在到期临近时增加（波动）。
• 动态 pm-AMM：随着时间推移调整流动性，以保持 LVR 恒定，在到期临近时提供较少的流动性（可能不适合真实池）。

然而，静态 pm-AMM 会因套利而在时间上损失价值。为缓解这一问题，提出了一种动态 pm-AMM，其中流动性会逐步提取。动态 pm-AMM 的预期池价值呈线性下降，损失的预期比率随着时间维持不变，最终导致到期损失初始财富的50%。

这些 AMM 可能对预测市场有用，并且这一概念可以应用于其他资产类型。来源：Paradigm。

sr-AMM

抗夹击 AMM（sr-AMM）首次由 Umbra Research 引入，旨在创造一种新设计以缓解有利可图的三明治攻击。

三明治攻击利用 AMM 上高滑点的订单。受害者，往往是 meme 代币交易者，会下大额市价单并设置高滑点容忍度以确保快速执行。恶意行为者随后可以

• 在受害者的订单抢跑，低价买入资产
• 让受害者的订单在最糟糕的价格上执行，进一步推高资产价格
• 在受害者的订单后跟进，以更高价格卖出资产。

这些策略，特别是在 Solana 和以太坊上，允许攻击者从毫无戒心的交易者那里获得显著利润。sr-AMM 扩展了传统常数乘积 AMM，通过强制实施时间不变关系来达到效果：交换价格在特定时间窗口内锁定，防止套利机会，这些机会构成了三明治攻击。此外，它还固有性地增加了交换者支付的净价差或费用，提供了 LP 和交换者福利之间的权衡，该权衡可以通过最小池价差进行调节。

sr-AMM 首次在生产中实现是由 Ellipsis Labs 使用的一个名为 Plasma 的产品。

同时保留 AMM 的关键特性，如无权限操作，但在时隙窗口边界仍然易受夹击和潜在的 JIT（即时）流动性攻击的影响。缓解措施包括防止连续领导者控制以及实施流动性激活期，以防止捆绑交换和流动性策略。

AMM 空间创新的总结

结论

AMM 革命了去中心化交易，但它们也带来了自身的一系列挑战。

对于 LP，主要问题包括无常损失、低资本效率和 LVR。无常损失发生在资产在存入后波动，从而导致提取时的价值低于简单持有。低资本效率是指池中并非所有流动性都在积极交易中使用，特别是在像 Uniswap v2 这样的旧 AMM 中，流动性在所有价格区间中散布，与交易活动无关。LVR 高亮显示了 LP 由于 AMM 中的陈旧价格而面临的潜在损失，这些价格与中心化交易所显示的更动态的价格存在差异。

对于用户，AMM 可能带来像抢跑交易和三明治攻击的问题，恶意行为者利用区块链交易的透明性从中获利，损害了普通交易者的利益。糟糕的用户体验和用户界面也可能成为问题，复杂的界面和行话导致新用户望而却步。

多个解决方案正在开发中以解决这些 AMM 问题。例如，Vertex Protocol 提供了一种混合 CLOB-AMM 设计，结合了两种系统的优势。这种方法确保了基本流动性，支持被动 LP 流动性和主动限价订单，并促进长尾资产的交易。CoW Swap 利用基于意图的系统，用户指定所需的交易结果，解算器竞争寻找最佳执行路线，从而减少煤Gas用并减轻 MEV 问题。Aperture Finance 进一步扩大了这一点，允许用户通过类似 GPT 的聊天框以自然语言表达他们的目标，该系统随后会将其翻译成可以执行的区块链逻辑。

AMM 空间中的其他创新包括 am-AMM、pm-AMM 和 sr-AMM。拍卖管理 AMM（am-AMM）将价格波动的风险从 LP 转移给池管理者，后者积极管理池以最大化利润。预测市场 AMM（pm-AMM）针对预测市场进行了定制，解决了传统 AMM 在处理结果代币时的局限性。抗夹击 AMM（sr-AMM）旨在通过将交换价格锁定在特定时间窗口内来减轻三明治攻击。

这些解决方案代表了 AMM 的持续演变，解决了诸如 MEV、滑点和用户体验等问题。随着 DeFi 生态的不断发展，我们可以期待这些解决方案进一步创新和完善，以创造一个更高效、更友好的交易环境。

我们对新的 AMM 实现感到兴奋，正如前面部分所讨论的。我们相信这些创新将推动更高效的技术，并提升用户体验，同时将为开发者、用户和流动性提供者减少附加复杂性。

常见问题解答

当前 AMM 为流动性提供者和交易者创造了哪些主要问题？

AMM 为 LP 和交易者带来了数个挑战。

LP 面临无常损失，发生在其资产自存入流动性池后波动，导致取出时的金额低于简单持有资产的金额。

AMM 还存在低资本效率，流动性往往分布于未利用的范围内，尤其对稳定资产如 USDC 和 USDT 尤为明显。

此外，LP 可能面临由于 AMM 中的陈旧价格产生的损失，这些价格与中心化交易所的更动态价格存在差异，导致套利损失。 LP 面临的另一种 MEV 风险是即时流动性风险。

对于交易者而言，主要问题包括滑点、抢跑交易和三明治攻击，恶意行为者利用 AMM 机制在毫无戒心的交易者身上获利。

订单簿与 AMM 有何不同？

订单簿与 AMM 在匹配买卖订单的方式上有所不同。在订单簿中，买卖订单在特定价格点上列示，当找到匹配的订单时，交易便会执行，通常是通过限价单。

这与 AMM 的运作方式形成对比，后者在池中提供流动性，价格由算法确定，基于池中资产的比例，而不是单个订单。

订单簿提供了对交易执行的更多控制，并通常减少滑点，尤其在高流动性环境中。它们还允许用户为其交易设置具体的价格点，而 AMM 则使用基于资产比例的连续定价模型。

订单簿的主要权衡是需要流动性来有效运行。在缺乏足够的买入或卖出订单的情况下，交易将无法执行，可能导致低流动性市场的价差扩大，从而增加滑点。

两者模型的混合（想想 Vertex AMM+CLOB）试图结合 AMM 的灵活性和订单簿系统的准确性。

意图如何改善用户体验并降低 MEV 风险？

意图通过简化交易过程改善用户体验。用户无需手动构建交易，而是指定期望的结果，系统将在其 behalf 执行交易。

这种灵活性不仅降低了复杂性，还通过分组和批量处理多个意图以降低煤Gas用，从而提高交易执行效率。

通过消除用户详细说明每个操作的需求，意图降低了与 MEV 相关的风险，例如抢跑交易和三明治攻击，因为解算器经济上有动机提供最佳路线，并在可能的情况下从用户的结果中获利。这减少了恶意行为者的机会。

混合模型如何结合 AMM 和订单簿来减少无常损失和滑点？

结合 AMM 和订单簿的混合模型旨在通过利用两种系统的优势来解决无常损失和滑点的问题。

订单簿组件帮助缩窄价差并减少滑点，特别是对交易活跃的资产，提供更可预测的价格机制。

另一方面，AMM 组件确保流动性始终可用，即便是对于可能没有活跃订单簿参与者的长尾资产。

参考文献

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• https://docs.onomy.io/
• https://docs.vertexprotocol.com/basics/hybrid-orderbook-amm-design
• https://www.shoal.gg/p/cow-swap-intents-mev-and-batch-auctions
• https://learnblockchain.cn/article/12804?r=lwdxw&triedRedirect=true
• https://blog.essential.builders/a-slightly-more-formal-definition-of-intents/
• https://li.fi/knowledge-hub/with-intents-its-solvers-all-the-way-down/
• https://cointelegraph.com/learn/articles/intent-based-architectures-and-applications-in-blockchain
• https://blog.web3auth.io/intents-blockchain-architecture/
• https://www.paradigm.xyz/2023/06/intents
• https://anoma.net/blog/an-introduction-to-intents-and-intent-centric-architectures
• https://www.shoal.gg/p/the-convergence-of-ai-defi-and-intents
• https://docs.aperture.finance/docs/liquidity-intents/lp-tooling-and-automation

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