DeFAI: Como a inteligência artificial pode libertar o potencial das Finanças Descentralizadas

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

Enquanto isso, a inteligência artificial (AI) evoluiu de uma narrativa ampla em 2023 para um foco mais especializado e orientado a agentes em 2024. Essa transformação deu origem ao DeFi AI (DeFAI) - um campo emergente que melhora as Finanças Descentralizadas através da automação, gestão de riscos e otimização de capital.

DeFAI atravessa vários níveis. A blockchain é a camada base, e os agentes de IA devem interagir com uma cadeia específica 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 verificabilidade garante que dados financeiros sensíveis permaneçam seguros enquanto a execução sem confiança é mantida. Por fim, a estrutura do agente 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 atuam como uma interface amigável semelhante ao ChatGPT para Finanças Descentralizadas, permitindo que os usuários insiram prompts que serão executados na blockchain. Eles geralmente se integram a várias blockchains e dApps, executando a intenção do usuário enquanto eliminam etapas manuais em transações complexas.

Algumas das funções que esses protocolos podem executar incluem:

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

Por exemplo, não é necessário retirar manualmente ETH da plataforma de empréstimos, transferi-lo para outras blockchains, trocar tokens e fornecer liquidez em DEX - o protocolo de camada de abstração pode concluir a operação em apenas um passo.

2. Agente de Negociação Autônomo

Ao contrário dos robôs de negociação tradicionais que seguem regras predefinidas, os agentes de negociação autônomos 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, de modo a tomar melhores decisões de compra/venda.
• Executar estratégias DeFi complexas como negociações básicas

3. DApps impulsionados por IA

As dApps de Finanças Descentralizadas oferecem funcionalidades de empréstimo, troca, farming de rendimento, entre outras. 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 APY melhor
• Escanear tokens para descobrir riscos através da deteção de potenciais rug ou honeypots.

Principais Desafios

Os principais protocolos construídos sobre esses níveis enfrentam alguns desafios:

1. Estes protocolos dependem de fluxos de dados em tempo real para garantir a melhor execução de negociações. A baixa qualidade dos dados pode resultar em eficiência de rotas reduzida, falhas nas transações ou negociações sem lucro.

2. Os modelos de IA dependem de dados históricos, mas o mercado de criptomoedas é muito volátil. Os agentes devem ser treinados com conjuntos de dados diversificados e de alta qualidade para manter a eficácia.

3. É necessário compreender plenamente a correlação dos ativos, as mudanças na liquidez e o sentimento do mercado para entender a situação geral do mercado.

Os protocolos baseados nessas categorias ganharam popularidade no mercado. No entanto, para oferecer melhores produtos e resultados ótimos, eles devem considerar a integração de diferentes conjuntos de dados de várias qualidades, a fim de elevar seus produtos a um novo nível.

Camada de Dados - Fornecendo Poder ao DeFAI Inteligente

A qualidade da IA depende dos dados em que se baseia. 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 na cadeia por meio 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 façam previsões analíticas sobre o comportamento futuro dos preços, fornecendo recomendações de negociação para se ajustarem às suas preferências por posições longas ou curtas em certos ativos.

A Blockchain de Agentes de IA Mais Apreciada

Além de construir uma camada de dados para IA e agentes, uma determinada blockchain também se posiciona como uma blockchain full-stack para o futuro do DeFAI. Recentemente, eles implementaram um assistente de IA, que é o co-piloto do DeFAI, para executar transações em cadeia através de prompts de usuários, que em breve estará disponível para os stakers de tokens dessa cadeia.

Além disso, essa cadeia também suporta muitas equipes baseadas em IA e agentes. Eles fizeram grandes esforços para integrar vários protocolos de IA em seu ecossistema, e à medida que mais agentes são desenvolvidos e realizam transações, essa cadeia se desenvolve rapidamente.

Essas medidas foram implementadas enquanto eles atualizaram a rede com IA, sendo a mais notável a inclusão de um classificador de IA em 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 a segurança na cadeia. Como um L2 de uma super cadeia, essa cadeia está em uma zona intermediária, conectando usuários humanos e agentes com o melhor ecossistema DeFi.

O próximo passo do DeFAI

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

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

2. Os agentes de IA podem gerar alpha através da análise, mas carecem de execução de negociação independente.

3. dApps impulsionados por IA podem lidar com cofres ou transações, mas pertencem ao passivo e não ao 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 intermediação. Isso exigirá dados on-chain profundos sobre atividades de grandes detentores, mudanças na liquidez, entre outros, enquanto gera dados sintéticos úteis para melhores análises preditivas, e combina com a análise de sentimento do mercado em geral, seja sobre a volatilidade de tokens de categorias específicas ( como agentes de IA, DeSci, etc. ) 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 a confiar em agentes de IA para avaliar, prever e executar estratégias financeiras de forma autónoma, com o mínimo de intervenção humana.

Conclusão

Dada a acentuada desvalorização dos tokens e da estrutura de agentes de IA, algumas pessoas podem considerar que o DeFAI é apenas um fenómeno passageiro. No entanto, o DeFAI ainda se encontra numa 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 transações impulsionadas por IA. Um número crescente de protocolos integra diferentes camadas de dados, e os protocolos de dados constroem plugins para a estrutura, o que destaca a importância dos dados nas decisões dos agentes.

Olhando para o futuro, a verificabilidade e a privacidade serão os principais desafios que os protocolos precisam 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. Protocolos integrados baseados em TEE, FHE e até mesmo 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, o agente DeFAI poderá obter ampla aplicação.

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