DeFAI: Como a IA pode liberar o potencial das Finanças Descentralizadas?
Finanças Descentralizadas ( DeFi ) tem sido um pilar central do ecossistema de criptomoedas desde seu rápido desenvolvimento em 2020. Embora muitos protocolos inovadores tenham sido estabelecidos, também resultou em um aumento da complexidade e fragmentação, tornando difícil até para usuários experientes navegar entre as numerosas cadeias, ativos e protocolos.
Enquanto isso, a inteligência artificial (AI) evoluiu de uma narrativa ampla em 2023 para um foco mais profissional e orientado por agentes em 2024. Essa mudança 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.
As Finanças Descentralizadas atravessam vários níveis. A blockchain é a camada base, e os agentes de IA devem interagir com cadeias específicas para executar transações e contratos inteligentes. Acima disso, 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 em cadeia. A camada de privacidade e verificação garante que dados financeiros sensíveis permaneçam seguros enquanto mantém a execução sem confiança. Por fim, a estrutura de agentes permite que os desenvolvedores construam aplicações específicas impulsionadas por IA, como robôs de negociação autônomos, avaliadores de risco de crédito e otimizadores de governança em cadeia.
Com a expansão contínua do ecossistema DeFAI, os projetos mais proeminentes podem ser divididos em três categorias principais:
1. Camada Abstrata
Os protocolos construídos nesta categoria funcionam como uma interface amigável do tipo ChatGPT para as Finanças Descentralizadas, permitindo que os usuários insiram prompts que são executados na cadeia. Eles geralmente estão integrados a várias cadeias e dApps, e executam a intenção do usuário, ao mesmo tempo que 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 de cópias 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 extrair manualmente ETH da plataforma de empréstimos, transferi-lo para Solana, trocar SOL/outras moedas e fornecer liquidez em DEX - o protocolo de camada de abstração pode realizar a operação em um único passo.
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. Estes agentes podem:
Analisar dados para aprimorar continuamente a estratégia
Prever a tendência do mercado para tomar melhores decisões de compra/venda
Executar estratégias DeFi complexas como uma negociação básica
3. DApps impulsionados por IA
As Finanças Descentralizadas dApp oferecem funcionalidades de empréstimos, trocas 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 para descobrir riscos através da detecção de rug ou honeypot potenciais.
Principais desafios
Os principais protocolos construídos sobre esses níveis enfrentam alguns desafios:
Estes protocolos dependem de fluxos de dados em tempo real para alcançar a melhor execução de transações. A má qualidade dos dados pode levar a uma eficiência de rota reduzida, falhas nas transações ou transações sem lucro.
Os modelos de IA dependem de dados históricos, mas o mercado de criptomoedas é muito volátil. Os agentes devem ser treinados em conjuntos de dados diversificados e de alta qualidade para manter a eficácia.
É necessário compreender totalmente 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 têm sido bem recebidos pelo mercado. No entanto, para oferecer produtos melhores e obter os melhores resultados, eles devem considerar a integração de conjuntos de dados de diferentes qualidades para elevar seus produtos a um novo nível.
Camada de Dados - Potência para a inteligência DeFi
A qualidade da IA depende dos dados que ela utiliza. Para que os agentes de IA funcionem de forma eficaz no DeFAI, eles precisam de dados em tempo real, estruturados e verificáveis. Por exemplo, a camada de abstração precisa acessar dados em cadeia através de RPC e APIs de redes sociais, enquanto os agentes de otimização de transações e ganhos 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 sobre o comportamento futuro dos preços, oferecendo recomendações de negociação que se ajustam às suas preferências de posições compradas ou vendidas em determinados ativos.
Modo Synth Sub-rede
Como o 50º sub-rede de uma determinada blockchain, o Synth cria dados sintéticos para a capacidade de previsão financeira de agentes. Comparado a outros sistemas tradicionais de previsão de preços, o Synth captura a distribuição completa das variações de preços e suas probabilidades associadas, construindo os dados sintéticos mais precisos do mundo, apoiando agentes e LLM.
Fornecer mais conjuntos de dados de alta qualidade pode permitir que os agentes de IA tomem melhores decisões direcionais nas negociações, ao mesmo tempo que prevêem as flutuações do APY sob diferentes condições de mercado, para que os pools de liquidez possam redistribuir ou retirar liquidez quando necessário. Desde o lançamento da Autonomous Network, tem havido uma forte demanda das equipas de Finanças Descentralizadas para integrar os dados da Synth através da sua API.
A blockchain de agentes de IA mais popular
Além de construir uma camada de dados para IA e agentes, uma determinada blockchain também se posiciona como uma blockchain de pilha completa para o futuro do DeFAI. Recentemente, eles implementaram um terminal, que é o co-piloto do DeFAI, para executar transações on-chain através de prompts de usuários, ou seja, será aberto 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, e à medida que mais agentes são desenvolvidos e executam transações, a blockchain se desenvolve rapidamente.
Essas iniciativas foram implementadas enquanto eles atualizavam a rede com IA, destacando-se a implementação de um classificador de IA para sua blockchain. Ao usar simulações e análises de IA antes da execução das transações, é possível bloquear e revisar transações de alto risco antes do processamento, garantindo a segurança na blockchain. Como uma L2 de uma super blockchain, essa blockchain se posiciona como um intermediário, conectando usuários humanos e agentes aos melhores ecossistemas de Finanças Descentralizadas.
Comparação das principais blockchains em que os agentes de IA são baseados
Solana e Base são sem dúvida as duas principais blockchains para a construção e lançamento de estruturas e tokens de agentes de IA. Os agentes de IA utilizam a alta capacidade de processamento e a rede de baixa latência da Solana, assim como o ElizaOS de código aberto, para implantar tokens de agentes, enquanto a Virtuals atua como uma plataforma de lançamento para a implementação de agentes na Base. Embora ambas tenham hackathons e incentivos financeiros, em termos de planos de IA como uma blockchain, ainda não atingiram o nível alcançado por alguma outra blockchain.
A NEAR definiu-se anteriormente como uma blockchain L1 centrada em IA, cujas funcionalidades incluem um mercado de tarefas de IA, um centro de pesquisa NEAR AI com um framework de agentes de IA de código aberto e o assistente NEAR AI. Recentemente, anunciaram um fundo de agentes de IA de 20 milhões de dólares para expandir agentes completamente autónomos e verificáveis na NEAR.
Chainbase
A Chainbase oferece conjuntos de dados estruturados verificáveis em toda a cadeia, que podem melhorar as funções de negociação, insights, previsões e busca de alpha de agentes de IA. Eles lançaram os manuscripts, que são uma estrutura de fluxo de dados em blockchain, para integrar conjuntos de dados on-chain e off-chain em um armazenamento de dados de destino para consultas e análises ilimitadas.
Isto permite que os desenvolvedores personalizem os fluxos de trabalho de processamento de dados de acordo com as suas necessidades específicas. A normalização e o processamento dos dados brutos em um formato limpo e compatível garantem que os seus conjuntos de dados cumpram os rigorosos requisitos dos sistemas de IA, reduzindo assim o tempo de pré-processamento, ao mesmo tempo que aumenta a precisão dos modelos, ajudando a criar agentes de IA fiáveis.
Com base em seus amplos dados on-chain, eles também desenvolveram um modelo chamado Theia, que traduz dados on-chain em análises de dados para os usuários, sem a necessidade de qualquer conhecimento complexo de codificação. A utilidade dos dados da Chainbase é evidente em suas parcerias, onde protocolos de IA estão usando seus dados para:
Plugin de proxy ElizaOS, utilizado para decisões impulsionadas na blockchain
Construir assistente Vana AI
Rede social inteligente, fornece insights sobre o comportamento do usuário
Análise e previsão de dados para Finanças Descentralizadas
Também colabora com vários projetos
Em comparação com os protocolos de dados tradicionais, protocolos de dados como The Graph, Chainlink e Alchemy fornecem dados, mas não são centrados em IA. The Graph oferece uma plataforma para consultar e indexar dados de blockchain, proporcionando acesso a dados brutos que não foram construídos para execução de transações ou estratégias. Chainlink fornece feeds de dados de oráculos, mas carece de conjuntos de dados otimizados por IA para previsões, enquanto a Alchemy oferece principalmente serviços RPC.
Em comparação, os dados do Chainbase são dados de blockchain preparados especificamente, que podem ser utilizados por aplicativos ou agentes de IA de forma mais estruturada e perspicaz, permitindo que os agentes acessem mais facilmente dados relacionados ao mercado on-chain, liquidez e dados de tokens.
sqd.ai
sqd.ai está a desenvolver uma rede de base de dados aberta especialmente concebida para agentes de IA e serviços Web3. O seu lago de dados descentralizado oferece acesso a uma grande quantidade de dados em tempo real e históricos da blockchain, sem necessidade de autorização e de forma economicamente eficiente, permitindo que os agentes de IA funcionem de forma mais eficaz.
sqd.ai fornece indexação de dados em tempo real (incluindo indexação de blocos não confirmados), com uma velocidade de indexação de até 150.000+ blocos por segundo, mais rápido do que qualquer outro indexador. Nas últimas 24 horas, eles forneceram mais de 11TB de dados, atendendo à alta demanda de throughput de bilhões de agentes de IA autônomos e desenvolvedores.
A sua plataforma de processamento de dados personalizável pode fornecer dados sob medida de acordo com as necessidades dos agentes de IA, enquanto o DuckDB oferece uma recuperação de dados eficiente para consultas locais. Os seus conjuntos de dados abrangentes suportam mais de 100 redes EVM e Substrate, incluindo logs de eventos e detalhes de transações, o que é extremamente valioso para agentes de IA que operam em múltiplas blockchains.
A adição de provas de conhecimento zero garante que os agentes de IA possam acessar e processar dados sensíveis sem comprometer a privacidade. Além disso, sqd.ai pode lidar com a carga de dados em constante aumento, adicionando mais nós de processamento, apoiando assim o número crescente de agentes de IA (estima-se que o número atinja bilhões).
Cookie
Cookie fornece uma camada de dados modular para agentes de IA e clusters, especificamente projetada para processar dados sociais. Possui um painel de controle de agentes de IA que pode rastrear as principais mentalidades dos agentes na blockchain e nas plataformas sociais, e recentemente lançou uma API de cluster de dados plug-and-play para outros agentes de IA, a fim de detectar narrativas populares e mudanças de mentalidade nas redes sociais.
Os seus grupos de dados cobrem mais de 7TB de fontes de dados em tempo real na cadeia e sociais, suportados por 20 agentes de dados, oferecendo insights sobre o sentimento do mercado e análises em cadeia. O seu mais recente agente de IA utilizou 7% da capacidade do seu grupo de dados, aproveitando diversos outros agentes que operam por baixo para fornecer previsões de mercado e descobrir novas oportunidades.
O próximo passo do DeFAI
Atualmente, a maioria dos agentes de IA nas Finanças Descentralizadas enfrenta limitações significativas na realização de 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.
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 proxy. Isso exigirá dados on-chain profundos sobre atividades de grandes baleias, mudanças de liquidez, etc., ao mesmo tempo em que gera dados sintéticos úteis para melhores análises preditivas, combinando com análises de sentimentos do mercado geral, seja sobre a volatilidade de tokens em 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 consigam gerar e executar estratégias de negociação de forma integrada a partir de uma única interface. À medida que esses sistemas amadurecem, poderemos ver futuros traders de Finanças Descentralizadas dependendo de agentes de IA para avaliar, prever e executar estratégias financeiras de forma autónoma com o mínimo de intervenção humana.
Conclusão
Apesar da recente queda dos tokens e frameworks de agentes de IA, o DeFAI ainda está numa fase inicial, e o potencial dos agentes de IA para melhorar 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 trading impulsionadas por IA. Um número crescente de protocolos está integrando diferentes camadas de dados, e os protocolos de dados construíram plugins para a estrutura, ressaltando a importância dos dados nas decisões dos agentes.
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Comentário
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SchrodingerWallet
· 11h atrás
Onde se pode aprender a progredir, só perder dinheiro pode fazer uma pessoa crescer.
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OnChainDetective
· 11h atrás
Grandes investidores estão acumulando secretamente tokens DeFAI, os dados não mentem.
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liquiditea_sipper
· 11h atrás
Esta armadilha é um pouco difícil de entender.
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BitcoinDaddy
· 11h atrás
Está apenas a especular sobre o conceito de IA.
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ZenChainWalker
· 12h atrás
Negociação de criptomoedas hmm perda Sempre a gerar rendimento nas Finanças Descentralizadas
Finanças Descentralizadas: O futuro e os desafios do DeFi impulsionados por IA
DeFAI: Como a IA pode liberar o potencial das Finanças Descentralizadas?
Finanças Descentralizadas ( DeFi ) tem sido um pilar central do ecossistema de criptomoedas desde seu rápido desenvolvimento em 2020. Embora muitos protocolos inovadores tenham sido estabelecidos, também resultou em um aumento da complexidade e fragmentação, tornando difícil até para usuários experientes navegar entre as numerosas cadeias, ativos e protocolos.
Enquanto isso, a inteligência artificial (AI) evoluiu de uma narrativa ampla em 2023 para um foco mais profissional e orientado por agentes em 2024. Essa mudança 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.
As Finanças Descentralizadas atravessam vários níveis. A blockchain é a camada base, e os agentes de IA devem interagir com cadeias específicas para executar transações e contratos inteligentes. Acima disso, 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 em cadeia. A camada de privacidade e verificação garante que dados financeiros sensíveis permaneçam seguros enquanto mantém a execução sem confiança. Por fim, a estrutura de agentes permite que os desenvolvedores construam aplicações específicas impulsionadas por IA, como robôs de negociação autônomos, avaliadores de risco de crédito e otimizadores de governança em cadeia.
Com a expansão contínua do ecossistema DeFAI, os projetos mais proeminentes podem ser divididos em três categorias principais:
1. Camada Abstrata
Os protocolos construídos nesta categoria funcionam como uma interface amigável do tipo ChatGPT para as Finanças Descentralizadas, permitindo que os usuários insiram prompts que são executados na cadeia. Eles geralmente estão integrados a várias cadeias e dApps, e executam a intenção do usuário, ao mesmo tempo que eliminam etapas manuais em transações complexas.
Algumas das funções que esses protocolos podem executar incluem:
Por exemplo, não é necessário extrair manualmente ETH da plataforma de empréstimos, transferi-lo para Solana, trocar SOL/outras moedas e fornecer liquidez em DEX - o protocolo de camada de abstração pode realizar a operação em um único passo.
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. Estes agentes podem:
3. DApps impulsionados por IA
As Finanças Descentralizadas dApp oferecem funcionalidades de empréstimos, trocas 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:
Estes protocolos dependem de fluxos de dados em tempo real para alcançar a melhor execução de transações. A má qualidade dos dados pode levar a uma eficiência de rota reduzida, falhas nas transações ou transações sem lucro.
Os modelos de IA dependem de dados históricos, mas o mercado de criptomoedas é muito volátil. Os agentes devem ser treinados em conjuntos de dados diversificados e de alta qualidade para manter a eficácia.
É necessário compreender totalmente 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 têm sido bem recebidos pelo mercado. No entanto, para oferecer produtos melhores e obter os melhores resultados, eles devem considerar a integração de conjuntos de dados de diferentes qualidades para elevar seus produtos a um novo nível.
Camada de Dados - Potência para a inteligência DeFi
A qualidade da IA depende dos dados que ela utiliza. Para que os agentes de IA funcionem de forma eficaz no DeFAI, eles precisam de dados em tempo real, estruturados e verificáveis. Por exemplo, a camada de abstração precisa acessar dados em cadeia através de RPC e APIs de redes sociais, enquanto os agentes de otimização de transações e ganhos 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 sobre o comportamento futuro dos preços, oferecendo recomendações de negociação que se ajustam às suas preferências de posições compradas ou vendidas em determinados ativos.
Modo Synth Sub-rede
Como o 50º sub-rede de uma determinada blockchain, o Synth cria dados sintéticos para a capacidade de previsão financeira de agentes. Comparado a outros sistemas tradicionais de previsão de preços, o Synth captura a distribuição completa das variações de preços e suas probabilidades associadas, construindo os dados sintéticos mais precisos do mundo, apoiando agentes e LLM.
Fornecer mais conjuntos de dados de alta qualidade pode permitir que os agentes de IA tomem melhores decisões direcionais nas negociações, ao mesmo tempo que prevêem as flutuações do APY sob diferentes condições de mercado, para que os pools de liquidez possam redistribuir ou retirar liquidez quando necessário. Desde o lançamento da Autonomous Network, tem havido uma forte demanda das equipas de Finanças Descentralizadas para integrar os dados da Synth através da sua API.
A blockchain de agentes de IA mais popular
Além de construir uma camada de dados para IA e agentes, uma determinada blockchain também se posiciona como uma blockchain de pilha completa para o futuro do DeFAI. Recentemente, eles implementaram um terminal, que é o co-piloto do DeFAI, para executar transações on-chain através de prompts de usuários, ou seja, será aberto 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, e à medida que mais agentes são desenvolvidos e executam transações, a blockchain se desenvolve rapidamente.
Essas iniciativas foram implementadas enquanto eles atualizavam a rede com IA, destacando-se a implementação de um classificador de IA para sua blockchain. Ao usar simulações e análises de IA antes da execução das transações, é possível bloquear e revisar transações de alto risco antes do processamento, garantindo a segurança na blockchain. Como uma L2 de uma super blockchain, essa blockchain se posiciona como um intermediário, conectando usuários humanos e agentes aos melhores ecossistemas de Finanças Descentralizadas.
Comparação das principais blockchains em que os agentes de IA são baseados
Solana e Base são sem dúvida as duas principais blockchains para a construção e lançamento de estruturas e tokens de agentes de IA. Os agentes de IA utilizam a alta capacidade de processamento e a rede de baixa latência da Solana, assim como o ElizaOS de código aberto, para implantar tokens de agentes, enquanto a Virtuals atua como uma plataforma de lançamento para a implementação de agentes na Base. Embora ambas tenham hackathons e incentivos financeiros, em termos de planos de IA como uma blockchain, ainda não atingiram o nível alcançado por alguma outra blockchain.
A NEAR definiu-se anteriormente como uma blockchain L1 centrada em IA, cujas funcionalidades incluem um mercado de tarefas de IA, um centro de pesquisa NEAR AI com um framework de agentes de IA de código aberto e o assistente NEAR AI. Recentemente, anunciaram um fundo de agentes de IA de 20 milhões de dólares para expandir agentes completamente autónomos e verificáveis na NEAR.
Chainbase
A Chainbase oferece conjuntos de dados estruturados verificáveis em toda a cadeia, que podem melhorar as funções de negociação, insights, previsões e busca de alpha de agentes de IA. Eles lançaram os manuscripts, que são uma estrutura de fluxo de dados em blockchain, para integrar conjuntos de dados on-chain e off-chain em um armazenamento de dados de destino para consultas e análises ilimitadas.
Isto permite que os desenvolvedores personalizem os fluxos de trabalho de processamento de dados de acordo com as suas necessidades específicas. A normalização e o processamento dos dados brutos em um formato limpo e compatível garantem que os seus conjuntos de dados cumpram os rigorosos requisitos dos sistemas de IA, reduzindo assim o tempo de pré-processamento, ao mesmo tempo que aumenta a precisão dos modelos, ajudando a criar agentes de IA fiáveis.
Com base em seus amplos dados on-chain, eles também desenvolveram um modelo chamado Theia, que traduz dados on-chain em análises de dados para os usuários, sem a necessidade de qualquer conhecimento complexo de codificação. A utilidade dos dados da Chainbase é evidente em suas parcerias, onde protocolos de IA estão usando seus dados para:
Em comparação com os protocolos de dados tradicionais, protocolos de dados como The Graph, Chainlink e Alchemy fornecem dados, mas não são centrados em IA. The Graph oferece uma plataforma para consultar e indexar dados de blockchain, proporcionando acesso a dados brutos que não foram construídos para execução de transações ou estratégias. Chainlink fornece feeds de dados de oráculos, mas carece de conjuntos de dados otimizados por IA para previsões, enquanto a Alchemy oferece principalmente serviços RPC.
Em comparação, os dados do Chainbase são dados de blockchain preparados especificamente, que podem ser utilizados por aplicativos ou agentes de IA de forma mais estruturada e perspicaz, permitindo que os agentes acessem mais facilmente dados relacionados ao mercado on-chain, liquidez e dados de tokens.
sqd.ai
sqd.ai está a desenvolver uma rede de base de dados aberta especialmente concebida para agentes de IA e serviços Web3. O seu lago de dados descentralizado oferece acesso a uma grande quantidade de dados em tempo real e históricos da blockchain, sem necessidade de autorização e de forma economicamente eficiente, permitindo que os agentes de IA funcionem de forma mais eficaz.
sqd.ai fornece indexação de dados em tempo real (incluindo indexação de blocos não confirmados), com uma velocidade de indexação de até 150.000+ blocos por segundo, mais rápido do que qualquer outro indexador. Nas últimas 24 horas, eles forneceram mais de 11TB de dados, atendendo à alta demanda de throughput de bilhões de agentes de IA autônomos e desenvolvedores.
A sua plataforma de processamento de dados personalizável pode fornecer dados sob medida de acordo com as necessidades dos agentes de IA, enquanto o DuckDB oferece uma recuperação de dados eficiente para consultas locais. Os seus conjuntos de dados abrangentes suportam mais de 100 redes EVM e Substrate, incluindo logs de eventos e detalhes de transações, o que é extremamente valioso para agentes de IA que operam em múltiplas blockchains.
A adição de provas de conhecimento zero garante que os agentes de IA possam acessar e processar dados sensíveis sem comprometer a privacidade. Além disso, sqd.ai pode lidar com a carga de dados em constante aumento, adicionando mais nós de processamento, apoiando assim o número crescente de agentes de IA (estima-se que o número atinja bilhões).
Cookie
Cookie fornece uma camada de dados modular para agentes de IA e clusters, especificamente projetada para processar dados sociais. Possui um painel de controle de agentes de IA que pode rastrear as principais mentalidades dos agentes na blockchain e nas plataformas sociais, e recentemente lançou uma API de cluster de dados plug-and-play para outros agentes de IA, a fim de detectar narrativas populares e mudanças de mentalidade nas redes sociais.
Os seus grupos de dados cobrem mais de 7TB de fontes de dados em tempo real na cadeia e sociais, suportados por 20 agentes de dados, oferecendo insights sobre o sentimento do mercado e análises em cadeia. O seu mais recente agente de IA utilizou 7% da capacidade do seu grupo de dados, aproveitando diversos outros agentes que operam por baixo para fornecer previsões de mercado e descobrir novas oportunidades.
O próximo passo do DeFAI
Atualmente, a maioria dos agentes de IA nas Finanças Descentralizadas enfrenta limitações significativas na realização de 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.
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 proxy. Isso exigirá dados on-chain profundos sobre atividades de grandes baleias, mudanças de liquidez, etc., ao mesmo tempo em que gera dados sintéticos úteis para melhores análises preditivas, combinando com análises de sentimentos do mercado geral, seja sobre a volatilidade de tokens em 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 consigam gerar e executar estratégias de negociação de forma integrada a partir de uma única interface. À medida que esses sistemas amadurecem, poderemos ver futuros traders de Finanças Descentralizadas dependendo de agentes de IA para avaliar, prever e executar estratégias financeiras de forma autónoma com o mínimo de intervenção humana.
Conclusão
Apesar da recente queda dos tokens e frameworks de agentes de IA, o DeFAI ainda está numa fase inicial, e o potencial dos agentes de IA para melhorar 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 trading impulsionadas por IA. Um número crescente de protocolos está integrando diferentes camadas de dados, e os protocolos de dados construíram plugins para a estrutura, ressaltando a importância dos dados nas decisões dos agentes.
Olhando para o futuro, a verificabilidade e