DeFAI: Как ИИ раскрывает потенциал Децентрализованных финансов?
Децентрализованные финансы(DeFi) с момента своего быстрого роста в 2020 году остаются основным столпом криптоэкосистемы. Хотя было создано множество инновационных протоколов, это также привело к увеличению сложности и фрагментации, что затрудняет даже опытным пользователям ориентироваться в множестве цепей, активов и протоколов.
В то же время искусственный интеллект (AI) развился из широкого нарратива 2023 года в более специализированный, ориентированный на агентов фокус 2024 года. Это изменение породило DeFi AI (DeFAI) — новую область, где ИИ улучшает DeFi с помощью автоматизации, управления рисками и оптимизации капитала.
Децентрализованные финансы (DeFAI) охватывают несколько уровней. Блокчейн является базовым уровнем, AI-агент должен взаимодействовать с конкретной цепочкой, чтобы выполнять транзакции и смарт-контракты. Уровень данных и вычислительный уровень предоставляют инфраструктуру, необходимую для обучения AI-моделей, которые основаны на исторических данных о ценах, рыночных настроениях и анализе на цепочке. Уровень конфиденциальности и проверяемости обеспечивает безопасность чувствительных финансовых данных, оставаясь при этом бездоверительным в исполнении. Наконец, фреймворк агентов позволяет разработчикам создавать специализированные приложения на основе AI, такие как автономные торговые роботы, оценщики кредитных рисков и оптимизаторы управления на цепочке.
С расширением экосистемы DeFAI наиболее выдающиеся проекты можно разделить на три основные категории:
1. Абстрактный уровень
Эти протоколы выступают в качестве пользовательского интерфейса, аналогичного ChatGPT, для Децентрализованных финансов, позволяя пользователям вводить подсказки для выполнения в блокчейне. Они обычно интегрируются с несколькими цепочками и dApp, выполняя намерения пользователей, одновременно устраняя ручные шаги в сложных сделках.
Некоторые функции, которые могут быть выполнены этими протоколами, включают:
Обмен, кросс-чейн, заем/вывод, кросс-чейн выполнение сделок
Кошелек для копирования сделок или профиль в социальных сетях
Автоматическое выполнение тейк-профита/стоп-лосса и других сделок в зависимости от процента размера позиции
Например, нет необходимости вручную извлекать ETH из кредитной платформы, переносить его через цепочку в Solana, обменивать на SOL и предоставлять ликвидность на DEX — протокол абстрактного уровня может выполнить операцию всего за один шаг.
2. Самостоятельный торговый агент
В отличие от традиционных торговых роботов, которые следуют предустановленным правилам, автономные торговые агенты могут учиться и адаптироваться к рыночным условиям, а также корректировать свои стратегии на основе новой информации. Эти агенты могут:
Анализируйте данные для постоянного совершенствования стратегии
Прогнозируйте рыночные тенденции, чтобы принимать лучшие решения по длинным/коротким позициям.
Выполнение сложных Децентрализованных финансовых стратегий, как базовая торговля.
3. DApps на основе ИИ
Децентрализованные финансы dApp предоставляют функции кредитования, обмена, доходного farming и т.д. ИИ и ИИ-агенты могут улучшить эти услуги следующими способами:
Оптимизация поставки ликвидности для получения лучшего APY путем ребалансировки позиций LP
Сканирование токенов для выявления рисков путем обнаружения потенциальных rug или蜜罐
Основные вызовы
Топовые протоколы, построенные на этих уровнях, сталкиваются с некоторыми проблемами:
Эти протоколы полагаются на потоки данных в реальном времени для достижения оптимального исполнения сделок. Плохое качество данных может привести к низкой эффективности маршрута, провалу сделок или отсутствию прибыли от сделок.
Модели ИИ зависят от исторических данных, но рынок криптовалют очень волатилен. Агенты должны проходить обучение на разнообразных высококачественных наборах данных, чтобы сохранять свою эффективность.
Необходимо всесторонне понять корреляцию активов, изменения ликвидности и рыночные настроения, чтобы понять общее состояние рынка.
Протоколы, основанные на этих категориях, стали популярными на рынке. Однако, чтобы предложить лучшие продукты и наилучшие результаты, им следует рассмотреть возможность интеграции различных наборов данных разного качества, чтобы поднять свои продукты на новый уровень.
Уровень данных — обеспечиваем мощность для DeFAI
Качество ИИ зависит от данных, на которых он основан. Чтобы ИИ-агенты эффективно работали в DeFAI, им нужны данные в режиме реального времени, структурированные и проверяемые. Например, абстрактный уровень должен получать данные из цепочки через RPC и API социальных сетей, в то время как агенты оптимизации сделок и доходов нуждаются в данных для дальнейшего совершенствования своих торговых стратегий и перераспределения ресурсов.
Высококачественные наборы данных позволяют агентам лучше прогнозировать ценовое поведение в будущем, предоставляя рекомендации по торговле, чтобы соответствовать их предпочтениям в отношении длинных или коротких позиций по определенным активам.
Самая обсуждаемая AI-агентская блокчейн
Помимо создания уровня данных для ИИ и агентов, одна blockchain также позиционирует себя как полностековая blockchain для будущего DeFAI. Они недавно развернули терминал, который является со-пилотом DeFAI, предназначенным для выполнения on-chain транзакций по пользовательским подсказкам, который вскоре будет открыт для ставщиков токенов.
Кроме того, эта блокчейн-технология поддерживает множество команд, основанных на ИИ и агентах. Они приложили огромные усилия для интеграции нескольких протоколов в свою экосистему, и с разработкой и выполнением сделок большим количеством агентов, эта блокчейн-технология быстро развивается.
Эти меры были реализованы одновременно с обновлением их сети с помощью ИИ, наиболее примечательным является оснащение их блокчейна ИИ-сортировщиком. Используя симуляцию и анализ ИИ перед выполнением транзакций, можно предотвратить и проверить высокорисковые транзакции до их обработки, чтобы обеспечить безопасность в цепочке. Будучи L2 некоторой суперинфраструктуры, этот блокчейн находится в промежуточной позиции, соединяя людей и пользователей-агентов с лучшими Децентрализованные финансы экосистемами.
Следующий шаг DeFAI
В настоящее время большинство AI-агентов в Децентрализованных финансах сталкиваются с серьезными ограничениями в достижении полной автономии. Например:
Абстрактный уровень преобразует намерения пользователя в выполнение, но обычно не хватает предсказательной способности.
AI-агенты могут генерировать альфа, анализируя данные, но им не хватает независимого исполнения сделок.
AI-управляемые dApp могут обрабатывать страховые фонды или сделки, но они являются пассивными, а не активными.
Следующая стадия DeFAI, вероятно, будет сосредоточена на интеграции полезного уровня данных для разработки оптимальной платформы или агента. Это потребует глубоких цепочных данных о деятельности крупных держателей, изменениях ликвидности и т. д., одновременно генерируя полезные синтетические данные для лучшего прогностического анализа, а также сочетая анализ настроений с общего рынка, будь то волатильность токенов в определенных категориях (, таких как AI-агенты, DeSci и т. д. ), или волатильность токенов в социальных сетях.
Конечной целью является возможность AI-агента бесшовно генерировать и выполнять торговые стратегии из единого интерфейса. По мере зрелости этих систем мы можем увидеть, как в будущем трейдеры Децентрализованных финансов будут полагаться на AI-агентов для самостоятельной оценки, прогнозирования и выполнения финансовых стратегий с минимальным человеческим вмешательством.
Последние размышления
Учитывая значительное падение токенов и фреймворков AI-агентов, некоторые могут считать, что DeFAI - это всего лишь мимолетное явление. Тем не менее, DeFAI все еще находится на ранней стадии, и потенциал AI-агентов для повышения доступности и производительности Децентрализованных финансов неоспорим.
Ключ к раскрытию этого потенциала заключается в получении качественных данных в реальном времени, что улучшит прогнозирование и выполнение торговых операций на основе ИИ. Все больше протоколов интегрируют различные уровни данных, а протоколы данных создают плагины для построения фреймов, что подчеркивает важность данных для агентских решений.
Смотря в будущее, верифицируемость и конфиденциальность станут ключевыми вызовами, которые протоколы должны решить. В настоящее время большинство операций AI-агентов все еще являются черным ящиком, и пользователи должны доверять свои средства им. Поэтому развитие верифицируемых AI-решений поможет обеспечить прозрачность и подотчетность процессов агентов. Интеграция протоколов на основе TEE, FHE и даже нулевых знаний может повысить верифицируемость поведения AI-агентов, что приведет к доверию к их автономности.
Только успешное сочетание высококачественных данных, надежных моделей и прозрачных процессов принятия решений позволит агентам DeFAI получить широкое применение.
 и не должен рассматриваться как поддержка взглядов компании Gate или как финансовый или профессиональный совет. Подробности смотрите в разделе «Отказ от ответственности» .
20 Лайков
Награда
20
5
Репост
Поделиться
комментарий
0/400
HypotheticalLiquidator
· 08-08 15:27
Если порог управления рисками упал, не ищите меня.
Посмотреть ОригиналОтветить0
MeltdownSurvivalist
· 08-07 04:38
Это всё? AI может помочь вам покупать падения?
Посмотреть ОригиналОтветить0
ImpermanentTherapist
· 08-07 04:37
Когда я смогу возместить свои Непостоянные потери?
DeFAI: Как ИИ способствует инновациям и повышению эффективности в Децентрализованных финансах
DeFAI: Как ИИ раскрывает потенциал Децентрализованных финансов?
Децентрализованные финансы(DeFi) с момента своего быстрого роста в 2020 году остаются основным столпом криптоэкосистемы. Хотя было создано множество инновационных протоколов, это также привело к увеличению сложности и фрагментации, что затрудняет даже опытным пользователям ориентироваться в множестве цепей, активов и протоколов.
В то же время искусственный интеллект (AI) развился из широкого нарратива 2023 года в более специализированный, ориентированный на агентов фокус 2024 года. Это изменение породило DeFi AI (DeFAI) — новую область, где ИИ улучшает DeFi с помощью автоматизации, управления рисками и оптимизации капитала.
Децентрализованные финансы (DeFAI) охватывают несколько уровней. Блокчейн является базовым уровнем, AI-агент должен взаимодействовать с конкретной цепочкой, чтобы выполнять транзакции и смарт-контракты. Уровень данных и вычислительный уровень предоставляют инфраструктуру, необходимую для обучения AI-моделей, которые основаны на исторических данных о ценах, рыночных настроениях и анализе на цепочке. Уровень конфиденциальности и проверяемости обеспечивает безопасность чувствительных финансовых данных, оставаясь при этом бездоверительным в исполнении. Наконец, фреймворк агентов позволяет разработчикам создавать специализированные приложения на основе AI, такие как автономные торговые роботы, оценщики кредитных рисков и оптимизаторы управления на цепочке.
С расширением экосистемы DeFAI наиболее выдающиеся проекты можно разделить на три основные категории:
1. Абстрактный уровень
Эти протоколы выступают в качестве пользовательского интерфейса, аналогичного ChatGPT, для Децентрализованных финансов, позволяя пользователям вводить подсказки для выполнения в блокчейне. Они обычно интегрируются с несколькими цепочками и dApp, выполняя намерения пользователей, одновременно устраняя ручные шаги в сложных сделках.
Некоторые функции, которые могут быть выполнены этими протоколами, включают:
Например, нет необходимости вручную извлекать ETH из кредитной платформы, переносить его через цепочку в Solana, обменивать на SOL и предоставлять ликвидность на DEX — протокол абстрактного уровня может выполнить операцию всего за один шаг.
2. Самостоятельный торговый агент
В отличие от традиционных торговых роботов, которые следуют предустановленным правилам, автономные торговые агенты могут учиться и адаптироваться к рыночным условиям, а также корректировать свои стратегии на основе новой информации. Эти агенты могут:
3. DApps на основе ИИ
Децентрализованные финансы dApp предоставляют функции кредитования, обмена, доходного farming и т.д. ИИ и ИИ-агенты могут улучшить эти услуги следующими способами:
Основные вызовы
Топовые протоколы, построенные на этих уровнях, сталкиваются с некоторыми проблемами:
Эти протоколы полагаются на потоки данных в реальном времени для достижения оптимального исполнения сделок. Плохое качество данных может привести к низкой эффективности маршрута, провалу сделок или отсутствию прибыли от сделок.
Модели ИИ зависят от исторических данных, но рынок криптовалют очень волатилен. Агенты должны проходить обучение на разнообразных высококачественных наборах данных, чтобы сохранять свою эффективность.
Необходимо всесторонне понять корреляцию активов, изменения ликвидности и рыночные настроения, чтобы понять общее состояние рынка.
Протоколы, основанные на этих категориях, стали популярными на рынке. Однако, чтобы предложить лучшие продукты и наилучшие результаты, им следует рассмотреть возможность интеграции различных наборов данных разного качества, чтобы поднять свои продукты на новый уровень.
Уровень данных — обеспечиваем мощность для DeFAI
Качество ИИ зависит от данных, на которых он основан. Чтобы ИИ-агенты эффективно работали в DeFAI, им нужны данные в режиме реального времени, структурированные и проверяемые. Например, абстрактный уровень должен получать данные из цепочки через RPC и API социальных сетей, в то время как агенты оптимизации сделок и доходов нуждаются в данных для дальнейшего совершенствования своих торговых стратегий и перераспределения ресурсов.
Высококачественные наборы данных позволяют агентам лучше прогнозировать ценовое поведение в будущем, предоставляя рекомендации по торговле, чтобы соответствовать их предпочтениям в отношении длинных или коротких позиций по определенным активам.
Самая обсуждаемая AI-агентская блокчейн
Помимо создания уровня данных для ИИ и агентов, одна blockchain также позиционирует себя как полностековая blockchain для будущего DeFAI. Они недавно развернули терминал, который является со-пилотом DeFAI, предназначенным для выполнения on-chain транзакций по пользовательским подсказкам, который вскоре будет открыт для ставщиков токенов.
Кроме того, эта блокчейн-технология поддерживает множество команд, основанных на ИИ и агентах. Они приложили огромные усилия для интеграции нескольких протоколов в свою экосистему, и с разработкой и выполнением сделок большим количеством агентов, эта блокчейн-технология быстро развивается.
Эти меры были реализованы одновременно с обновлением их сети с помощью ИИ, наиболее примечательным является оснащение их блокчейна ИИ-сортировщиком. Используя симуляцию и анализ ИИ перед выполнением транзакций, можно предотвратить и проверить высокорисковые транзакции до их обработки, чтобы обеспечить безопасность в цепочке. Будучи L2 некоторой суперинфраструктуры, этот блокчейн находится в промежуточной позиции, соединяя людей и пользователей-агентов с лучшими Децентрализованные финансы экосистемами.
Следующий шаг DeFAI
В настоящее время большинство AI-агентов в Децентрализованных финансах сталкиваются с серьезными ограничениями в достижении полной автономии. Например:
Абстрактный уровень преобразует намерения пользователя в выполнение, но обычно не хватает предсказательной способности.
AI-агенты могут генерировать альфа, анализируя данные, но им не хватает независимого исполнения сделок.
AI-управляемые dApp могут обрабатывать страховые фонды или сделки, но они являются пассивными, а не активными.
Следующая стадия DeFAI, вероятно, будет сосредоточена на интеграции полезного уровня данных для разработки оптимальной платформы или агента. Это потребует глубоких цепочных данных о деятельности крупных держателей, изменениях ликвидности и т. д., одновременно генерируя полезные синтетические данные для лучшего прогностического анализа, а также сочетая анализ настроений с общего рынка, будь то волатильность токенов в определенных категориях (, таких как AI-агенты, DeSci и т. д. ), или волатильность токенов в социальных сетях.
Конечной целью является возможность AI-агента бесшовно генерировать и выполнять торговые стратегии из единого интерфейса. По мере зрелости этих систем мы можем увидеть, как в будущем трейдеры Децентрализованных финансов будут полагаться на AI-агентов для самостоятельной оценки, прогнозирования и выполнения финансовых стратегий с минимальным человеческим вмешательством.
Последние размышления
Учитывая значительное падение токенов и фреймворков AI-агентов, некоторые могут считать, что DeFAI - это всего лишь мимолетное явление. Тем не менее, DeFAI все еще находится на ранней стадии, и потенциал AI-агентов для повышения доступности и производительности Децентрализованных финансов неоспорим.
Ключ к раскрытию этого потенциала заключается в получении качественных данных в реальном времени, что улучшит прогнозирование и выполнение торговых операций на основе ИИ. Все больше протоколов интегрируют различные уровни данных, а протоколы данных создают плагины для построения фреймов, что подчеркивает важность данных для агентских решений.
Смотря в будущее, верифицируемость и конфиденциальность станут ключевыми вызовами, которые протоколы должны решить. В настоящее время большинство операций AI-агентов все еще являются черным ящиком, и пользователи должны доверять свои средства им. Поэтому развитие верифицируемых AI-решений поможет обеспечить прозрачность и подотчетность процессов агентов. Интеграция протоколов на основе TEE, FHE и даже нулевых знаний может повысить верифицируемость поведения AI-агентов, что приведет к доверию к их автономности.
Только успешное сочетание высококачественных данных, надежных моделей и прозрачных процессов принятия решений позволит агентам DeFAI получить широкое применение.
![DeFAI полное руководство: как ИИ раскрывает потенциал Децентрализованных финансов?](https://img-cdn.gateio.im/webp-social/moments-56a89e79609d8f982d5d31dadfad9205.webp01