Finanças Descentralizadas: AI lidera uma nova era nas Finanças Descentralizadas, dados e agentes tornam-se fundamentais

DeFAI: Como a IA pode libertar o potencial das Finanças Descentralizadas?

Finanças Descentralizadas (DeFi) têm sido um pilar central do ecossistema cripto desde seu rápido desenvolvimento em 2020. Embora tenham surgido muitos protocolos inovadores, isso também levou a um aumento da complexidade e fragmentação, tornando difícil para até mesmo usuários experientes navegarem entre as muitas cadeias, ativos e protocolos.

Ao mesmo tempo, a inteligência artificial (AI) evoluiu de uma narrativa ampla em 2023 para um foco mais profissional e orientado a agentes em 2024. Essa transformação deu origem ao DeFi AI (DeFAI) - um campo emergente onde a IA aprimora as Finanças Descentralizadas através da automação, gestão de riscos e otimização de capital.

Finanças Descentralizadas全解:AI如何释放Finanças Descentralizadas的潜力?

As Finanças Descentralizadas atravessam múltiplos níveis. A blockchain é a camada base, e os agentes de IA precisam interagir com cadeias específicas para executar transações e contratos inteligentes. A camada de dados e a camada de computação fornecem a infraestrutura necessária para treinar modelos de IA, que são baseados em dados históricos de preços, sentimentos de mercado e análises on-chain. A camada de privacidade e verificação garante que os dados financeiros sensíveis permaneçam seguros enquanto mantém a execução sem confiança. A estrutura de agentes permite que os desenvolvedores construam aplicações impulsionadas por IA especializadas, como robôs de negociação autônomos, avaliadores de risco de crédito e otimizadores de governança on-chain.

Com a expansão contínua do ecossistema DeFAI, os projetos mais proeminentes podem ser divididos em três categorias principais:

1. Camada Abstrata

Os protocolos baseados nesta categoria funcionam como uma interface amigável semelhante ao ChatGPT para Finanças Descentralizadas, permitindo que os usuários insiram prompts executados na cadeia. Normalmente, eles estão integrados a várias cadeias e dApps, e executam a intenção do usuário, enquanto eliminam etapas manuais em transações complexas.

Algumas funções que esses protocolos podem executar incluem:

  • Troca, cross-chain, empréstimo/retirada, execução de transações cross-chain
  • Carteira de negociação social ou perfil de mídia social
  • Executar automaticamente ordens de take profit/stop loss com base na porcentagem do tamanho da posição

Por exemplo, não é necessário extrair ETH manualmente da plataforma de empréstimo, transferi-lo para Solana, trocar por SOL e fornecer liquidez no DEX - o protocolo de camada de abstração pode concluir a operação em apenas um passo.

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2. Agente de Negociação Autônomo

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 suas estratégias com base em novas informações. Esses agentes podem:

  • Analisar dados para aprimorar continuamente a estratégia
  • Prever a tendência do mercado para tomar melhores decisões de compra/venda
  • Execute estratégias complexas de Finanças Descentralizadas como em negociações básicas

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3. DApps impulsionados por IA

As Finanças Descentralizadas dApp oferecem funcionalidades de empréstimo, troca, farming de rendimento, etc. A IA e os agentes de IA podem melhorar esses serviços da seguinte forma:

  • Otimizar o fornecimento de liquidez através do rebalanceamento das posições de LP para obter um melhor APY
  • Escanear tokens para descobrir riscos através da deteção de potenciais rug ou honeypots.

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Principais Desafios

Os principais protocolos construídos sobre esses níveis enfrentam alguns desafios:

  1. Estes protocolos dependem de fluxos de dados em tempo real para uma execução de negociação ideal. Dados de má qualidade podem resultar em eficiência de rotas reduzida, falhas na negociação ou negociações sem lucro.

  2. 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 eficácia.

  3. É necessário ter uma compreensão abrangente da correlação de ativos, das mudanças na liquidez e do sentimento do mercado para entender a situação geral do mercado.

Os protocolos baseados nessas categorias têm sido bem recebidos pelo mercado. No entanto, para oferecer melhores produtos e resultados otimizados, eles devem considerar a integração de vários conjuntos de dados de diferentes qualidades, a fim de elevar seus produtos a um novo patamar.

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Camada de Dados - Fornecendo Poder para a Inteligência DeFi

A qualidade da IA depende dos dados que ela utiliza. Para que os agentes de IA funcionem efetivamente no 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 rendimentos necessitam 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, fornecendo recomendações de negociação que se adaptam às suas preferências por posições longas ou curtas em determinados ativos.

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Comparação das principais blockchains em que os agentes de IA são baseados

Certas blockchains são, sem dúvida, as principais cadeias para a construção e lançamento da maioria das estruturas e tokens de agentes de IA. Os agentes de IA utilizam redes de alta capacidade e baixa latência, bem como sistemas operativos de código aberto para implantar tokens de agentes, enquanto algumas plataformas servem como launchpads para a implantação de agentes. Embora todos eles tenham hackathons e incentivos financeiros, em termos do seu plano de IA como uma cadeia, ainda não alcançaram o nível de algumas blockchains emergentes.

Uma determinada blockchain pública definiu-se anteriormente como uma blockchain L1 centrada em IA, cujas funcionalidades incluem um mercado de tarefas de IA, um centro de pesquisa em IA com um framework de agentes de IA de código aberto e assistentes de IA. Recentemente, anunciaram um fundo de agentes de IA de 20 milhões de dólares para expandir agentes totalmente autónomos e verificáveis na sua cadeia.

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O próximo passo do DeFAI

Atualmente, a maioria dos agentes de IA nas Finanças Descentralizadas enfrenta limitações significativas na implementação da total autonomia. Por exemplo:

  1. A camada de abstração transforma a intenção do usuário em execução, mas geralmente carece de capacidade preditiva.

  2. O agente de IA pode gerar alpha através da análise, mas falta-lhe execução de negociação independente.

  3. As dApps impulsionadas por IA podem lidar com cofres ou transações, mas são passivas em vez de ativas.

A próxima fase do DeFAI pode se concentrar na integração de uma camada de dados útil para desenvolver a melhor plataforma ou agente de proxies. Isso exigirá dados on-chain profundos sobre atividades de baleias, mudanças de liquidez, etc., ao mesmo tempo em que gera dados sintéticos úteis para melhores análises preditivas, combinando com análises de sentimento do mercado em geral, seja sobre a volatilidade de tokens de categorias específicas (como agentes de IA, DeSci, etc.) ou sobre a volatilidade de tokens nas redes sociais.

O objetivo final é que os agentes de IA consigam gerar e executar estratégias de negociação de forma integrada a partir de uma única interface. À medida que esses sistemas amadurecem, podemos ver futuros negociantes de Finanças Descentralizadas a confiar em agentes de IA para avaliar, prever e executar estratégias financeiras de forma autônoma com o mínimo de intervenção humana.

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Últimos Pensamentos

Dada a acentuada desvalorização dos tokens e frameworks de agentes de IA, algumas pessoas podem considerar que DeFAI é apenas uma moda passageira. No entanto, o DeFAI ainda está em fase inicial, e o potencial dos agentes de IA para aumentar a usabilidade e o desempenho das Finanças Descentralizadas 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 execuções de negociação impulsionadas por IA. Cada vez mais, os protocolos integram diferentes camadas de dados, com protocolos de dados construindo plugins para a estrutura, o que ressalta a importância dos dados nas decisões dos agentes.

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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, e os usuários devem 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. A integração de protocolos baseados em TEE, FHE e até zk-proofs pode aumentar a verificabilidade do comportamento dos agentes de IA, promovendo a confiança na autonomia.

Somente a combinação bem-sucedida de dados de alta qualidade, modelos robustos e processos de decisão transparentes permitirá que os agentes DeFAI sejam amplamente aplicados.

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BridgeNomadvip
· 16h atrás
depois do wormhole, estou super cético sobre qualquer ia mexendo nos meus stacks de defi... segurança em primeiro lugar família
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LiquidatedAgainvip
· 16h atrás
A gestão de risco de IA é confiável? Acabei de ser questionado pelo livro de liquidação inteligente.
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OnchainDetectivevip
· 17h atrás
Já suspeitava que a IA ia fazer Finanças Descentralizadas.
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NFTDreamervip
· 17h atrás
Não brinque mais com isso, só vai ficar cada vez mais armadilha.
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