記事は、分散型金融（DeFi）の発展に伴い、ユーザーの取引意図を理解することが重要であると説明しています。しかし、スマートコントラクトの複雑な相互作用や、多面的なオン・オフチェーンの要因、曖昧なログがあるため、この理解は困難です。既存の手法は深い意味の洞察を欠いています。そこで提案されているのが「取引意図マイニング（TIM）」フレームワークです。TIMは、基礎理論に基づいたデファイ意図分類とマルチエージェントの大規模言語モデル（LLM）を活用し、ユーザーの意図を推測します。このフレームワークには、意図解析を特定の視点に分解するメタレベルプランナーや、マルチモーダルデータを扱う質問解決機能が含まれています。また、認知評価者がLLMの錯覚を軽減し、確証可能性を確保します。実験の結果、TIMは他の機械学習モデルや単一のLLMと比較して優れたパフォーマンスを示しました。最終的に、この研究はDeFiにおけるユーザーの動機をより信頼性の高い形で理解する手助けをすることを目指しています。