DeFAI: Как ИИ раскрывает потенциал Децентрализованных финансов
Децентрализованные финансы(DeFi) с момента своего быстрого развития в 2020 году остаются основным столпом криптоэкосистемы. Несмотря на создание множества инновационных протоколов, это также привело к увеличению сложности и фрагментации, так что даже опытным пользователям сложно управлять множеством цепочек, активов и протоколов.
Одновременно, искусственный интеллект (AI) развивается из широкого нарратива 2023 года в более специализированный, ориентированный на агентов фокус 2024 года. Этот переход породил Децентрализованные финансы AI (DeFAI) - новую развивающуюся область, где ИИ усиливает Децентрализованные финансы через автоматизацию, управление рисками и оптимизацию капитала.
DeFAI охватывает несколько уровней. Блокчейн является базовым уровнем, AI-агенты должны взаимодействовать с конкретной цепочкой, чтобы выполнять сделки и смарт-контракты. Уровень данных и вычислений предоставляют инфраструктуру, необходимую для обучения AI-моделей, которые основаны на исторических данных о ценах, рыночных настроениях и аналитике на цепочке. Уровень конфиденциальности и проверки гарантирует, что чувствительные финансовые данные остаются в безопасности при сохранении доверенной реализации. Наконец, рамки агентов позволяют 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, которые выполняются в цепочке. Они обычно интегрируются с несколькими цепями и dApp, выполняя намерения пользователей, одновременно устраняя ручные шаги в сложных транзакциях.
Некоторые функции, которые могут выполнять эти протоколы, включают:
Обмен, кросс-цепочка, заимствование/снятие, выполнение кросс-цепочных сделок
Кошелек для копи-трейдинга или профиль в социальной сети
Автоматическое выполнение ордеров на профит/убыток и других сделок в зависимости от процентного соотношения размера позиции
Например, нет необходимости вручную извлекать ETH с платформы кредитования, переносить его на Solana, обменивать на SOL и предоставлять ликвидность на DEX - протокол абстрактного уровня может выполнить операцию всего за один шаг.
2. Автономный торговый агент
В отличие от традиционных торговых роботов, которые следуют заранее установленным правилам, автономные торговые агенты могут обучаться и адаптироваться к рыночным условиям, а также корректировать свои стратегии на основе новой информации. Эти агенты могут:
Анализировать данные для постоянного совершенствования стратегии
Прогнозирование рыночных тенденций, чтобы принимать лучшие решения по длинным/кратким позициям
Исполнение сложных Децентрализованных финансовых стратегий, как и базовая торговля
3. DApps на базе ИИ
Децентрализованные финансы dApp предоставляют функции заимствования, обмена, доходного фарминга и т.д. ИИ и ИИ-агенты могут улучшить эти услуги следующим образом:
Оптимизация поставки ликвидности для получения более высокой APY путем ребалансировки позиций LP
Сканирование токенов для выявления рисков путем обнаружения потенциальных rug или honeypot
Эти ведущие протоколы на этих уровнях сталкиваются с некоторыми вызовами:
Полагайтесь на поток данных в реальном времени для достижения наилучшего исполнения交易. Плохое качество данных может привести к неэффективности маршрута, сбоям в сделках или отсутствию прибыли.
Модели ИИ зависят от исторических данных, но рынок криптовалют очень волатилен. Агенты должны принимать обучение на разнообразных высококачественных наборах данных, чтобы сохранять свою эффективность.
Необходимо полностью понять корреляцию активов, изменения ликвидности и рыночные настроения, чтобы понимать общую рыночную ситуацию.
Протоколы, основанные на этих категориях, пользовались популярностью на рынке. Однако, чтобы предоставить лучшие продукты и оптимальные результаты, им следует рассмотреть возможность интеграции различных наборов данных с разным качеством, чтобы поднять свои продукты на новый уровень.
Уровень данных - обеспечивает мощность для DeFAI
Качество ИИ зависит от данных, на которых он основан. Чтобы ИИ-агенты эффективно работали в DeFAI, им нужны данные в реальном времени, структурированные и поддающиеся верификации. Например, абстрактный уровень должен иметь доступ к данным на блокчейне через RPC и API социальных сетей, в то время как агенты по оптимизации сделок и доходов нуждаются в данных для дальнейшего совершенствования своих торговых стратегий и перераспределения ресурсов.
Высококачественные наборы данных позволяют агентам лучше предсказывать поведение цен в будущем, предоставляя рекомендации по торговле в соответствии с их предпочтениями по длинным или коротким позициям в определенных активах.
Кроме создания уровня данных для ИИ и агентов, одна блокчейн-платформа позиционирует себя как полностью стековая блокчейн для будущего DeFAI. Они недавно развернули терминал, который является сопроводительным инструментом DeFAI для выполнения ончейн-транзакций по пользовательским подсказкам, который вскоре будет открыт для ставщиков.
Кроме того, эта блокчейн-технология поддерживает множество команд, основанных на ИИ и агентах. Они приложили огромные усилия для интеграции нескольких ИИ-протоколов в свою экосистему, и с развитием и выполнением сделок большего числа агентов эта блокчейн-технология быстро развивается.
Эти меры были реализованы в то время, как они обновляют сеть с помощью ИИ, и наиболее примечательным является оснащение их блокчейна ИИ-сортировщиком. Используя симуляции и анализ ИИ для транзакций перед их выполнением, можно блокировать и проверять высокорисковые транзакции до обработки, чтобы обеспечить безопасность на цепочке. В качестве суперцепи L2 этот блокчейн находится в промежуточном положении, соединяя людей и агентских пользователей с лучшей экосистемой Децентрализованные финансы.
Следующий шаг DeFAI
В настоящее время большинство AI-агентов в Децентрализованных финансах сталкиваются с серьезными ограничениями в реализации полной автономии. Например:
Абстрактный уровень преобразует намерения пользователя в выполнение, но обычно не хватает предсказательной способности.
AI-агенты могут генерировать альфа через анализ, но им не хватает независимого исполнения сделок.
AI-управляемые dApp могут обрабатывать хранилища или сделки, но относятся к пассивным, а не активным.
Следующая стадия DeFAI может сосредоточиться на интеграции полезного уровня данных для разработки оптимальной платформы или агента. Это потребует глубоких ончейн данных о деятельности крупных игроков, изменениях ликвидности и т.д., одновременно создавая полезные синтетические данные для лучшего прогнозного анализа, а также сочетая с анализом настроений с общего рынка, независимо от колебаний токенов в определенных категориях (, таких как AI-агенты, DeSci и т.д. ), или колебаний токенов в социальных сетях.
Конечной целью является то, что ИИ-агенты смогут бесшовно генерировать и исполнять торговые стратегии из единого интерфейса. С развитием этих систем мы можем увидеть в будущем, как трейдеры Децентрализованных финансов будут полагаться на ИИ-агентов для автономной оценки, прогнозирования и исполнения финансовых стратегий с минимальным человеческим вмешательством.
Заключение
Учитывая значительное сокращение токенов и рамок 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 сделок, основанных на ИИ. Все больше протоколов интегрируют различные уровни данных, а протоколы данных создают плагины для построения структуры, что подчеркивает важность данных для агентских решений.
Смотря в будущее, проверяемость 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 проверяемых AI-решений поможет обеспечить прозрачность и подотчетность процессов агентов. Интеграция протоколов, основанных на TEE, FHE и даже zk-доказательствах, может повысить проверяемость поведения AI-агентов, что позволит доверять их автономии.
Только успешное сочетание качественных данных, надежных моделей и прозрачных процессов принятия решений позволит DeFAI-агентам 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» .
7 Лайков
Награда
7
4
Поделиться
комментарий
0/400
PerennialLeek
· 10ч назад
Снова придумали новую концепцию, чтобы разыгрывать людей как лохов.
DeFAI: Как ИИ меняет экосистему Децентрализованных финансов и раскрывает огромный потенциал
DeFAI: Как ИИ раскрывает потенциал Децентрализованных финансов
Децентрализованные финансы(DeFi) с момента своего быстрого развития в 2020 году остаются основным столпом криптоэкосистемы. Несмотря на создание множества инновационных протоколов, это также привело к увеличению сложности и фрагментации, так что даже опытным пользователям сложно управлять множеством цепочек, активов и протоколов.
Одновременно, искусственный интеллект (AI) развивается из широкого нарратива 2023 года в более специализированный, ориентированный на агентов фокус 2024 года. Этот переход породил Децентрализованные финансы AI (DeFAI) - новую развивающуюся область, где ИИ усиливает Децентрализованные финансы через автоматизацию, управление рисками и оптимизацию капитала.
DeFAI охватывает несколько уровней. Блокчейн является базовым уровнем, AI-агенты должны взаимодействовать с конкретной цепочкой, чтобы выполнять сделки и смарт-контракты. Уровень данных и вычислений предоставляют инфраструктуру, необходимую для обучения AI-моделей, которые основаны на исторических данных о ценах, рыночных настроениях и аналитике на цепочке. Уровень конфиденциальности и проверки гарантирует, что чувствительные финансовые данные остаются в безопасности при сохранении доверенной реализации. Наконец, рамки агентов позволяют 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, которые выполняются в цепочке. Они обычно интегрируются с несколькими цепями и dApp, выполняя намерения пользователей, одновременно устраняя ручные шаги в сложных транзакциях.
Некоторые функции, которые могут выполнять эти протоколы, включают:
Например, нет необходимости вручную извлекать ETH с платформы кредитования, переносить его на Solana, обменивать на SOL и предоставлять ликвидность на DEX - протокол абстрактного уровня может выполнить операцию всего за один шаг.
2. Автономный торговый агент
В отличие от традиционных торговых роботов, которые следуют заранее установленным правилам, автономные торговые агенты могут обучаться и адаптироваться к рыночным условиям, а также корректировать свои стратегии на основе новой информации. Эти агенты могут:
3. DApps на базе ИИ
Децентрализованные финансы dApp предоставляют функции заимствования, обмена, доходного фарминга и т.д. ИИ и ИИ-агенты могут улучшить эти услуги следующим образом:
Эти ведущие протоколы на этих уровнях сталкиваются с некоторыми вызовами:
Полагайтесь на поток данных в реальном времени для достижения наилучшего исполнения交易. Плохое качество данных может привести к неэффективности маршрута, сбоям в сделках или отсутствию прибыли.
Модели ИИ зависят от исторических данных, но рынок криптовалют очень волатилен. Агенты должны принимать обучение на разнообразных высококачественных наборах данных, чтобы сохранять свою эффективность.
Необходимо полностью понять корреляцию активов, изменения ликвидности и рыночные настроения, чтобы понимать общую рыночную ситуацию.
Протоколы, основанные на этих категориях, пользовались популярностью на рынке. Однако, чтобы предоставить лучшие продукты и оптимальные результаты, им следует рассмотреть возможность интеграции различных наборов данных с разным качеством, чтобы поднять свои продукты на новый уровень.
Уровень данных - обеспечивает мощность для DeFAI
Качество ИИ зависит от данных, на которых он основан. Чтобы ИИ-агенты эффективно работали в DeFAI, им нужны данные в реальном времени, структурированные и поддающиеся верификации. Например, абстрактный уровень должен иметь доступ к данным на блокчейне через RPC и API социальных сетей, в то время как агенты по оптимизации сделок и доходов нуждаются в данных для дальнейшего совершенствования своих торговых стратегий и перераспределения ресурсов.
Высококачественные наборы данных позволяют агентам лучше предсказывать поведение цен в будущем, предоставляя рекомендации по торговле в соответствии с их предпочтениями по длинным или коротким позициям в определенных активах.
Кроме создания уровня данных для ИИ и агентов, одна блокчейн-платформа позиционирует себя как полностью стековая блокчейн для будущего DeFAI. Они недавно развернули терминал, который является сопроводительным инструментом DeFAI для выполнения ончейн-транзакций по пользовательским подсказкам, который вскоре будет открыт для ставщиков.
Кроме того, эта блокчейн-технология поддерживает множество команд, основанных на ИИ и агентах. Они приложили огромные усилия для интеграции нескольких ИИ-протоколов в свою экосистему, и с развитием и выполнением сделок большего числа агентов эта блокчейн-технология быстро развивается.
Эти меры были реализованы в то время, как они обновляют сеть с помощью ИИ, и наиболее примечательным является оснащение их блокчейна ИИ-сортировщиком. Используя симуляции и анализ ИИ для транзакций перед их выполнением, можно блокировать и проверять высокорисковые транзакции до обработки, чтобы обеспечить безопасность на цепочке. В качестве суперцепи L2 этот блокчейн находится в промежуточном положении, соединяя людей и агентских пользователей с лучшей экосистемой Децентрализованные финансы.
Следующий шаг DeFAI
В настоящее время большинство AI-агентов в Децентрализованных финансах сталкиваются с серьезными ограничениями в реализации полной автономии. Например:
Абстрактный уровень преобразует намерения пользователя в выполнение, но обычно не хватает предсказательной способности.
AI-агенты могут генерировать альфа через анализ, но им не хватает независимого исполнения сделок.
AI-управляемые dApp могут обрабатывать хранилища или сделки, но относятся к пассивным, а не активным.
Следующая стадия DeFAI может сосредоточиться на интеграции полезного уровня данных для разработки оптимальной платформы или агента. Это потребует глубоких ончейн данных о деятельности крупных игроков, изменениях ликвидности и т.д., одновременно создавая полезные синтетические данные для лучшего прогнозного анализа, а также сочетая с анализом настроений с общего рынка, независимо от колебаний токенов в определенных категориях (, таких как AI-агенты, DeSci и т.д. ), или колебаний токенов в социальных сетях.
Конечной целью является то, что ИИ-агенты смогут бесшовно генерировать и исполнять торговые стратегии из единого интерфейса. С развитием этих систем мы можем увидеть в будущем, как трейдеры Децентрализованных финансов будут полагаться на ИИ-агентов для автономной оценки, прогнозирования и исполнения финансовых стратегий с минимальным человеческим вмешательством.
Заключение
Учитывая значительное сокращение токенов и рамок 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 сделок, основанных на ИИ. Все больше протоколов интегрируют различные уровни данных, а протоколы данных создают плагины для построения структуры, что подчеркивает важность данных для агентских решений.
Смотря в будущее, проверяемость 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 проверяемых AI-решений поможет обеспечить прозрачность и подотчетность процессов агентов. Интеграция протоколов, основанных на TEE, FHE и даже zk-доказательствах, может повысить проверяемость поведения AI-агентов, что позволит доверять их автономии.
Только успешное сочетание качественных данных, надежных моделей и прозрачных процессов принятия решений позволит DeFAI-агентам получить широкое применение.
![DeFAI полное руководство: Как ИИ освобождает потенциал Децентрализованных финансов?](https://img-cdn.gateio.im/webp-social/moments-56a89e79609d8f982d5d31dadfad9205.webp01