DeFAI: Como a Inteligência Artificial Capacita as Finanças Descentralizadas
Finanças Descentralizadas(DeFi) tem se desenvolvido rapidamente desde 2020, tornando-se um pilar central do ecossistema cripto. Embora novos protocolos inovadores estejam surgindo constantemente, a complexidade e o grau de fragmentação do ecossistema DeFi também aumentaram, tornando difícil até mesmo para usuários experientes lidarem com as numerosas blockchains, ativos e protocolos.
Ao mesmo tempo, a inteligência artificial (AI) evoluiu de uma narrativa ampla em 2023 para um foco mais especializado e orientado a agentes em 2024. Essa mudança deu origem ao DeFi AI(DeFAI) - um campo emergente que melhora o DeFi através da automatização, gestão de riscos e otimização de capital.
DeFAI abrange vários níveis. A camada inferior é a blockchain, onde os agentes de IA precisam interagir com uma cadeia específica para executar transações e contratos inteligentes. Acima dela estão a camada de dados e a camada de computação, que fornecem a infraestrutura necessária para treinar modelos de IA, que utilizam dados históricos de preços, sentimentos de mercado e análises na blockchain. A camada de privacidade e verificação garante que os dados financeiros sensíveis sejam protegidos enquanto mantém a execução sem confiança. A camada superior é a estrutura de agentes, permitindo que os desenvolvedores construam aplicações especializadas impulsionadas por IA, como robôs de negociação autônomos, avaliadores de risco de crédito e otimizadores de governança na blockchain.
À medida que o ecossistema DeFAI continua a expandir-se, os projetos mais proeminentes podem ser divididos em três categorias principais:
1. Camada Abstrata
Este tipo de protocolo atua como uma interface amigável para o usuário de Finanças Descentralizadas, permitindo que os usuários insiram comandos executados na cadeia. Geralmente, eles são integrados com várias cadeias e dApps, executando as intenções dos usuários, enquanto simplificam as etapas manuais em transações complexas.
Essas funções que os protocolos podem executar incluem:
Troca, cross-chain, empréstimo, execução de transações cross-chain
Carteira de negociação em cópia ou perfil de redes sociais
Executar automaticamente as ordens de take profit/stop loss com base na percentagem do tamanho da posição.
Por exemplo, não é necessário extrair manualmente ETH da plataforma de empréstimos, transferi-lo entre cadeias para Solana, trocar tokens e fornecer liquidez; o protocolo de camada de abstração pode concluir a operação em um único passo.
2. Agente de negociação autónomo
Ao contrário dos robôs de negociação tradicionais que seguem regras predefinidas, os agentes de negociação autónomos podem aprender e adaptar-se às condições do mercado, ajustando as suas estratégias com base em novas informações. Estes agentes podem:
Analisar dados para aprimorar continuamente a estratégia
Prever a tendência do mercado, tomar melhores decisões de compra/venda
Executar estratégias complexas de Finanças Descentralizadas
3. DApps impulsionados por IA
As aplicações DeFi oferecem funcionalidades de empréstimo, troca e farming de rendimento. A IA e os agentes de IA podem melhorar esses serviços da seguinte forma:
Otimizar o fornecimento de liquidez através do reequilíbrio das posições de LP, para obter um melhor APY
Escanear tokens detectando riscos potenciais
Principais Desafios
Os principais protocolos construídos sobre esses níveis enfrentam alguns desafios:
Esses protocolos dependem de fluxos de dados em tempo real para alcançar a melhor execução de negociação. A má qualidade dos dados pode levar a rotas ineficientes, falhas nas negociações ou negociações sem lucro.
Os modelos de IA dependem de dados históricos, mas o mercado de criptomoedas é altamente volátil. Os agentes devem ser treinados com conjuntos de dados diversificados e de alta qualidade para manter a sua eficácia.
É necessário ter uma compreensão completa da correlação dos ativos, das mudanças na liquidez e do sentimento do mercado para entender a situação geral do mercado.
Para fornecer melhores produtos e os melhores resultados, esses protocolos devem considerar a integração de diversos conjuntos de dados de diferentes qualidades, a fim de elevar seus produtos a um novo nível.
Camada de Dados - Fornecendo Potência Inteligente para DeFAI
O desempenho da IA depende dos dados nos quais se baseia. Para que os agentes de IA funcionem de forma eficaz em DeFAI, eles precisam de dados em tempo real, estruturados e verificáveis. Por exemplo, a camada de abstração precisa acessar dados on-chain através de RPC e APIs de redes sociais, enquanto os agentes de otimização de transações e lucros precisam de dados para aprimorar ainda mais suas estratégias de negociação e redistribuir recursos.
Conjuntos de dados de alta qualidade permitem que os agentes realizem análises preditivas do comportamento futuro dos preços, oferecendo sugestões de negociação para se adequar às suas preferências de posições longas ou curtas em certos ativos.
A blockchain de agentes de IA mais popular
Além de construir uma camada de dados para a IA e agentes, uma blockchain está se posicionando como uma solução full-stack para o futuro do DeFAI. Eles recentemente implantaram um co-pilot do DeFAI, destinado a executar transações on-chain por meio de prompts de usuários, que será aberto em breve para os stakers de tokens.
Além disso, a blockchain também suporta muitas equipes baseadas em IA e agentes. Eles fizeram um grande esforço para integrar vários protocolos em seu ecossistema, que está rapidamente se desenvolvendo à medida que mais agentes são desenvolvidos e executam transações.
Essas medidas foram implementadas enquanto eles atualizavam a rede com IA, e a mais notável foi a adição de um classificatório de IA para a sua blockchain. Ao usar simulações e análises de IA para as transações antes da execução, é possível bloquear e revisar transações de alto risco antes do processamento, garantindo assim a segurança na cadeia.
O próximo passo do DeFAI
Atualmente, a maioria dos agentes de IA no DeFi enfrenta limitações significativas na implementação da total autonomia. Por exemplo:
A camada de abstração transforma a intenção do usuário em execução, mas geralmente carece de capacidade preditiva.
Os agentes de IA podem gerar alpha através da análise, mas carecem de execução de negociação independente.
dApp impulsionado por IA pode lidar com cofres ou transações, mas é passivo e não ativo.
A próxima fase do DeFAI pode se concentrar na integração de uma camada de dados útil para desenvolver a melhor plataforma ou agente de proxy. Isso exigirá dados on-chain profundos sobre atividades de grandes transações, mudanças de liquidez, entre outros, ao mesmo tempo em que gera dados sintéticos úteis para melhores análises preditivas, combinando com a análise de sentimentos do mercado geral, seja sobre a volatilidade de tokens de categorias específicas ou a volatilidade de tokens nas redes sociais.
O objetivo final é que os agentes de IA possam gerar e executar estratégias de negociação de forma contínua a partir de uma única interface. À medida que esses sistemas amadurecem, poderemos ver futuros traders de DeFi dependerem de agentes de IA para avaliar, prever e executar estratégias financeiras de forma autônoma com o mínimo de intervenção humana.
Conclusão
Apesar da recente desvalorização acentuada dos tokens e estruturas de agentes de IA, o DeFAI ainda está em uma fase inicial, e o potencial dos agentes de IA para melhorar a usabilidade e o desempenho do DeFi é inegável.
A chave para liberar esse potencial está na obtenção de dados em tempo real de alta qualidade, o que melhorará as previsões e a execução de negociações impulsionadas por IA. Cada vez mais protocolos estão integrando diferentes camadas de dados, e os protocolos de dados construíram plugins para a estrutura, o que destaca a importância dos dados nas decisões dos agentes.
Olhando para o futuro, a verificabilidade e a privacidade tornar-se-ão os principais desafios que os protocolos devem resolver. Atualmente, a maioria das operações de agentes de IA ainda é uma caixa preta, onde os usuários têm que confiar seus fundos a eles. Assim, o desenvolvimento de decisões de IA verificáveis ajudará a garantir a transparência e a responsabilização dos processos dos agentes. Protocolos integrados com ambientes de execução confiáveis, criptografia homomórfica e até provas de conhecimento zero podem aumentar a verificabilidade do comportamento dos agentes de IA, permitindo assim a confiança na autonomia.
Apenas combinando com sucesso dados de alta qualidade, modelos robustos e processos de decisão transparentes, a DeFAI poderá obter uma aplicação ampla.
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LiquidationKing
· 21h atrás
Fazer novos investimentos é realmente esclarecedor!
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PoetryOnChain
· 21h atrás
Os verdadeiros jogadores de Web3 só buscam a liberdade financeira?
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GmGmNoGn
· 21h atrás
Outra vez a fazer as pessoas de parvas!
Ver originalResponder0
MidnightSnapHunter
· 21h atrás
Outra vez a nova máquina de fazer as pessoas de parvas
Finanças Descentralizadas: AI ajuda as Finanças Descentralizadas a realizar transações autônomas e otimização inteligente
DeFAI: Como a Inteligência Artificial Capacita as Finanças Descentralizadas
Finanças Descentralizadas(DeFi) tem se desenvolvido rapidamente desde 2020, tornando-se um pilar central do ecossistema cripto. Embora novos protocolos inovadores estejam surgindo constantemente, a complexidade e o grau de fragmentação do ecossistema DeFi também aumentaram, tornando difícil até mesmo para usuários experientes lidarem com as numerosas blockchains, ativos e protocolos.
Ao mesmo tempo, a inteligência artificial (AI) evoluiu de uma narrativa ampla em 2023 para um foco mais especializado e orientado a agentes em 2024. Essa mudança deu origem ao DeFi AI(DeFAI) - um campo emergente que melhora o DeFi através da automatização, gestão de riscos e otimização de capital.
DeFAI abrange vários níveis. A camada inferior é a blockchain, onde os agentes de IA precisam interagir com uma cadeia específica para executar transações e contratos inteligentes. Acima dela estão a camada de dados e a camada de computação, que fornecem a infraestrutura necessária para treinar modelos de IA, que utilizam dados históricos de preços, sentimentos de mercado e análises na blockchain. A camada de privacidade e verificação garante que os dados financeiros sensíveis sejam protegidos enquanto mantém a execução sem confiança. A camada superior é a estrutura de agentes, permitindo que os desenvolvedores construam aplicações especializadas impulsionadas por IA, como robôs de negociação autônomos, avaliadores de risco de crédito e otimizadores de governança na blockchain.
À medida que o ecossistema DeFAI continua a expandir-se, os projetos mais proeminentes podem ser divididos em três categorias principais:
1. Camada Abstrata
Este tipo de protocolo atua como uma interface amigável para o usuário de Finanças Descentralizadas, permitindo que os usuários insiram comandos executados na cadeia. Geralmente, eles são integrados com várias cadeias e dApps, executando as intenções dos usuários, enquanto simplificam as etapas manuais em transações complexas.
Essas funções que os protocolos podem executar incluem:
Por exemplo, não é necessário extrair manualmente ETH da plataforma de empréstimos, transferi-lo entre cadeias para Solana, trocar tokens e fornecer liquidez; o protocolo de camada de abstração pode concluir a operação em um único passo.
2. Agente de negociação autónomo
Ao contrário dos robôs de negociação tradicionais que seguem regras predefinidas, os agentes de negociação autónomos podem aprender e adaptar-se às condições do mercado, ajustando as suas estratégias com base em novas informações. Estes agentes podem:
3. DApps impulsionados por IA
As aplicações DeFi oferecem funcionalidades de empréstimo, troca e farming de rendimento. A IA e os agentes de IA podem melhorar esses serviços da seguinte forma:
Principais Desafios
Os principais protocolos construídos sobre esses níveis enfrentam alguns desafios:
Esses protocolos dependem de fluxos de dados em tempo real para alcançar a melhor execução de negociação. A má qualidade dos dados pode levar a rotas ineficientes, falhas nas negociações ou negociações sem lucro.
Os modelos de IA dependem de dados históricos, mas o mercado de criptomoedas é altamente volátil. Os agentes devem ser treinados com conjuntos de dados diversificados e de alta qualidade para manter a sua eficácia.
É necessário ter uma compreensão completa da correlação dos ativos, das mudanças na liquidez e do sentimento do mercado para entender a situação geral do mercado.
Para fornecer melhores produtos e os melhores resultados, esses protocolos devem considerar a integração de diversos conjuntos de dados de diferentes qualidades, a fim de elevar seus produtos a um novo nível.
Camada de Dados - Fornecendo Potência Inteligente para DeFAI
O desempenho da IA depende dos dados nos quais se baseia. Para que os agentes de IA funcionem de forma eficaz em DeFAI, eles precisam de dados em tempo real, estruturados e verificáveis. Por exemplo, a camada de abstração precisa acessar dados on-chain através de RPC e APIs de redes sociais, enquanto os agentes de otimização de transações e lucros precisam de dados para aprimorar ainda mais suas estratégias de negociação e redistribuir recursos.
Conjuntos de dados de alta qualidade permitem que os agentes realizem análises preditivas do comportamento futuro dos preços, oferecendo sugestões de negociação para se adequar às suas preferências de posições longas ou curtas em certos ativos.
A blockchain de agentes de IA mais popular
Além de construir uma camada de dados para a IA e agentes, uma blockchain está se posicionando como uma solução full-stack para o futuro do DeFAI. Eles recentemente implantaram um co-pilot do DeFAI, destinado a executar transações on-chain por meio de prompts de usuários, que será aberto em breve para os stakers de tokens.
Além disso, a blockchain também suporta muitas equipes baseadas em IA e agentes. Eles fizeram um grande esforço para integrar vários protocolos em seu ecossistema, que está rapidamente se desenvolvendo à medida que mais agentes são desenvolvidos e executam transações.
Essas medidas foram implementadas enquanto eles atualizavam a rede com IA, e a mais notável foi a adição de um classificatório de IA para a sua blockchain. Ao usar simulações e análises de IA para as transações antes da execução, é possível bloquear e revisar transações de alto risco antes do processamento, garantindo assim a segurança na cadeia.
O próximo passo do DeFAI
Atualmente, a maioria dos agentes de IA no DeFi enfrenta limitações significativas na implementação da total autonomia. Por exemplo:
A camada de abstração transforma a intenção do usuário em execução, mas geralmente carece de capacidade preditiva.
Os agentes de IA podem gerar alpha através da análise, mas carecem de execução de negociação independente.
dApp impulsionado por IA pode lidar com cofres ou transações, mas é passivo e não ativo.
A próxima fase do DeFAI pode se concentrar na integração de uma camada de dados útil para desenvolver a melhor plataforma ou agente de proxy. Isso exigirá dados on-chain profundos sobre atividades de grandes transações, mudanças de liquidez, entre outros, ao mesmo tempo em que gera dados sintéticos úteis para melhores análises preditivas, combinando com a análise de sentimentos do mercado geral, seja sobre a volatilidade de tokens de categorias específicas ou a volatilidade de tokens nas redes sociais.
O objetivo final é que os agentes de IA possam gerar e executar estratégias de negociação de forma contínua a partir de uma única interface. À medida que esses sistemas amadurecem, poderemos ver futuros traders de DeFi dependerem de agentes de IA para avaliar, prever e executar estratégias financeiras de forma autônoma com o mínimo de intervenção humana.
Conclusão
Apesar da recente desvalorização acentuada dos tokens e estruturas de agentes de IA, o DeFAI ainda está em uma fase inicial, e o potencial dos agentes de IA para melhorar a usabilidade e o desempenho do DeFi é inegável.
A chave para liberar esse potencial está na obtenção de dados em tempo real de alta qualidade, o que melhorará as previsões e a execução de negociações impulsionadas por IA. Cada vez mais protocolos estão integrando diferentes camadas de dados, e os protocolos de dados construíram plugins para a estrutura, o que destaca a importância dos dados nas decisões dos agentes.
Olhando para o futuro, a verificabilidade e a privacidade tornar-se-ão os principais desafios que os protocolos devem resolver. Atualmente, a maioria das operações de agentes de IA ainda é uma caixa preta, onde os usuários têm que confiar seus fundos a eles. Assim, o desenvolvimento de decisões de IA verificáveis ajudará a garantir a transparência e a responsabilização dos processos dos agentes. Protocolos integrados com ambientes de execução confiáveis, criptografia homomórfica e até provas de conhecimento zero podem aumentar a verificabilidade do comportamento dos agentes de IA, permitindo assim a confiança na autonomia.
Apenas combinando com sucesso dados de alta qualidade, modelos robustos e processos de decisão transparentes, a DeFAI poderá obter uma aplicação ampla.
![DeFAI全解：AI如何释放DeFi的潜力？](https://img-cdn.gateio.im/webp-social/moments-56a89e79609d8f982d5d31dadfad9205.webp01