通用 AI · Universal AI 7

本文介绍了一个基于自然语言处理的DeFi操作代理系统，实现了从用户自然语言输入到区块链交易执行的完整流程。系统包含Agent解析层（将用户指令转换为结构化参数）、参数验证层（链配置和代币地址映射）、合约抽象层（ZRC-20、Swap等合约伪实现）和服务层（统一接口支持多种DeFi操作）。通过ZetaChain实现了跨链互操作性和统一接口访问，并提供了命令行和Web两种交互界面。该系统成功验证了&q

TAN-90°-

1111人浏览 · 2025-12-20 23:25:36

TAN-90°- · 2025-12-20 23:25:36 发布

DAY 12

一、学习目标完成情况

✅ 已实现的核心通路：

text

自然语言输入 → Agent解析 → 结构化参数 → 后端处理 → ZetaChain模拟调用

✅ 具体完成内容：

Agent解析层：自然语言转结构化参数
参数验证层：链配置映射、代币地址映射
合约抽象层：ZRC-20、Swap、跨链合约伪实现
服务层：统一接口，支持多种DeFi操作
模拟执行层：完整交易流程模拟
交互界面：命令行/Web界面演示

二、端到端流程详解

1. 完整架构设计

text

┌─────────────────┐    ┌─────────────────┐    ┌─────────────────┐
│   用户界面       │    │   Agent解析层    │    │   后端服务层     │
│  (CLI/Web)      │──→│  (Qwen-Agent)   │──→│  (参数映射/验证) │
└─────────────────┘    └─────────────────┘    └────────┬────────┘
                                                       │
┌─────────────────┐    ┌─────────────────┐    ┌────────▼────────┐
│   结果展示       │←───│   模拟执行层     │←───│   合约抽象层     │
│  (交易结果)      │    │  (ZetaChain模拟) │    │  (ZRC-20/Swap)  │
└─────────────────┘    └─────────────────┘    └─────────────────┘

2. 核心模块功能

2.1 Agent解析模块

python

# 核心功能：理解用户意图
def parse_user_intent(text: str) -> dict:
    """
    输入: "帮我在Base上用10 USDC换成ETH"
    输出: {
        "operation": "swap",
        "chain": "base",
        "tokenIn": "USDC",
        "tokenOut": "ETH",
        "amount": "10"
    }
    """

2.2 参数映射模块

python

# 核心功能：通用参数 → 链特定参数
def map_to_zeta_params(params: dict) -> dict:
    """
    映射链名、代币地址、合约地址等
    处理不同链的差异
    """

2.3 合约调用模块

python

# 核心功能：统一合约接口
def execute_on_zeta(params: dict) -> dict:
    """
    根据操作类型路由到不同合约
    - swap → ZetaSwapContract
    - bridge → ZetaCrossChainContract
    - approve → ZRC20Contract
    """

三、ZetaChain集成要点

1. ZetaChain的核心价值

跨链互操作性：连接不同EVM链
统一接口：通过ZetaChain访问多链
ZRC-20标准：跨链代币的ERC-20扩展
消息传递：跨链通信基础设施

2. 实际集成考虑

2.1 网络选择

python

# 测试网 vs 主网
NETWORKS = {
    "testnet": {
        "rpc_url": "https://zetachain-testnet.blockpi.network/v1/rpc/public",
        "chain_id": 7001,
        "explorer": "https://explorer.zetachain.com"
    },
    "mainnet": {
        "rpc_url": "https://zetachain-evm.blockpi.network/v1/rpc/public", 
        "chain_id": 7000,
        "explorer": "https://explorer.zetachain.com"
    }
}

2.2 合约地址管理

python

# 不同网络的合约地址
CONTRACT_ADDRESSES = {
    "testnet": {
        "zeta_swap": "0x...",
        "zeta_cross_chain": "0x...",
        "zrc20_usdc": "0x..."
    },
    "mainnet": {
        "zeta_swap": "0x...",
        "zeta_cross_chain": "0x...",
        "zrc20_usdc": "0x..."
    }
}

四、实践作业完成情况

✅ 作业要求1：输入自然语言

python

# 支持的输入格式
test_cases = [
    "帮我在Base上用10 USDC换成ETH",
    "把我50 U兑换成Polygon上的MATIC", 
    "在Arbitrum上质押100 USDC",
    "将20 ETH从以太坊跨链到Base网络",
    "授权我的USDT给Uniswap合约"
]

✅ 作业要求2：Agent输出结构化参数

python

# 示例输出
{
    "success": true,
    "parsed_intent": {
        "operation": "swap",
        "chain": "base", 
        "tokenIn": "USDC",
        "tokenOut": "ETH",
        "amount": "10",
        "raw_text": "帮我在Base上用10 USDC换成ETH",
        "confidence": 0.95
    },
    "validation": {
        "chain_supported": true,
        "token_supported": true,
        "amount_valid": true
    }
}

✅ 作业要求3：后端打印链上操作

python

# 模拟交易执行输出
"""
🎯 准备执行交易:
   📝 操作: 代币交换 (swap)
   🌐 链: Base (链ID: 8453)
   📥 输入: 10.0 USDC (地址: 0x833589fCD6eDb6E08f4c7C32D4f71b54bdA02913)
   📤 输出: ETH (地址: 0x4200000000000000000000000000000000000006)
   👛 钱包: 0x742d35Cc6634C0532925a3b844Bc9e90F1b6c168
   📊 滑点: 0.5%
   ⏰ 截止: 1800秒后

💰 获取报价...
   💵 预计获得: 0.00492 ETH
   ⛽ 预估Gas: 0.0012 ETH

🔐 检查授权...
   ✅ USDC已授权给交换合约

🚀 执行交换交易...
   📝 交易哈希: 0xswap_1735836432_USDC_ETH
   🔗 查看: https://explorer.zetachain.com/tx/0xswap_1735836432_USDC_ETH

✅ 交易已提交！状态: pending
⏳ 预计确认时间: 2-5分钟
"""

五、Demo实现细节

1. 命令行演示程序

bash

# 运行演示
python demo_cli.py

# 输出示例
🤖 DeFi Agent 端到端演示
================================

📝 请输入DeFi操作请求: 帮我在Base上用10 USDC换成ETH

[1] 🤖 Agent解析自然语言... ✓
[2] 🔍 验证和映射参数... ✓  
[3] 🔧 准备ZetaChain交易... ✓
[4] 🚀 模拟执行交易... ✓

✅ 完成！交易已准备执行

2. Web界面演示（可选）

html

<!-- 简单的前端界面 -->
<div class="demo-container">
    <h2>DeFi Agent 演示</h2>
    <input type="text" placeholder="输入DeFi操作，如：帮我在Base上用10 USDC换成ETH">
    <button onclick="executeDeFi()">执行</button>
    <div class="result">
        <h3>执行结果:</h3>
        <pre id="result"></pre>
    </div>
</div>

六、关键技术点

1. Agent集成模式

python

# 与Qwen-Agent的集成
class QwenDeFiAgent:
    def __init__(self, api_key: str):
        self.llm = get_chat_model({
            'model': 'qwen2.5:7b',
            'api_key': api_key
        })
        self.tools = [ParseDeFiIntentTool()]
    
    def process(self, text: str) -> dict:
        """使用Qwen-Agent处理用户请求"""
        agent = Agent(llm=self.llm, function_list=self.tools)
        return agent.run(text)

2. 错误处理和降级

python

def safe_execute_demo(user_input: str) -> dict:
    """安全的演示执行，支持降级"""
    try:
        # 1. 尝试使用真实Agent
        result = agent.process(user_input)
    except Exception as e:
        console.print(f"⚠️  Agent调用失败: {e}")
        
        # 2. 降级到规则引擎
        result = rule_based_parser(user_input)
        
        # 3. 如果还失败，使用默认响应
        if not result:
            result = get_default_response(user_input)
    
    return result

3. 交易模拟策略

python

def simulate_zeta_transaction(params: dict, mode: str = "full") -> dict:
    """
    模拟ZetaChain交易
    
    mode: 
        - "full": 完整模拟，包含所有步骤
        - "quick": 快速模拟，只显示关键信息
        - "test": 测试模式，用于自动化测试
    """
    if mode == "test":
        return {
            "simulated": True,
            "transaction_hash": f"0x{hash(params)}",
            "status": "success"
        }

七、黑客松准备建议

1. 演示素材准备

录屏视频：完整的端到端演示（3-5分钟）
截图集：关键步骤的截图
代码片段：核心实现的代码展示
架构图：系统架构设计图

2. 演示脚本

python

# 演示脚本示例
def demo_script():
    print("1. 展示问题：DeFi操作复杂")
    print("2. 演示解决方案：自然语言接口")
    print("3. 现场演示：输入->解析->执行")
    print("4. 展示技术架构")
    print("5. 讨论扩展性和应用场景")