DeFAI: Как искусственный интеллект может раскрыть потенциал Децентрализованного финансирования

Децентрализованное финансирование(DeFi) с быстрого развития в 2020 году по-прежнему является основным столпом криптоэкосистемы. Несмотря на создание множества инновационных протоколов, это также привело к увеличению сложности и фрагментации, и даже опытным пользователям трудно ориентироваться среди множества цепочек, активов и протоколов.

В то же время искусственный интеллект (AI) развился из широко распространенного нарратива 2023 года в более специализированный, ориентированный на агентов фокус 2024 года. Это преобразование дало жизнь DeFi AI (DeFAI) - новой области, которая улучшает DeFi за счет автоматизации, управления рисками и оптимизации капитала.

DeFAI пересекает несколько уровней. Блокчейн является базовым уровнем, AI-агент должен взаимодействовать с конкретной цепочкой, чтобы выполнять транзакции и смарт-контракты. Уровни данных и вычислений обеспечивают инфраструктуру, необходимую для обучения AI-моделей, которые основаны на исторических данных о ценах, рыночных настроениях и анализе на цепочке. Уровень конфиденциальности и верификации обеспечивает безопасность чувствительных финансовых данных при сохранении бездоверительного исполнения. Наконец, агентская структура 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

Протоколы, построенные в этой категории, служат удобным интерфейсом для пользователей DeFi, аналогичным ChatGPT, позволяя пользователям вводить подсказки для выполнения на блокчейне. Обычно они интегрированы с несколькими цепочками и dApp, и выполняют намерения пользователей, одновременно устраняя ручные шаги в сложных транзакциях.

Некоторые функции, которые могут выполнять эти протоколы, включают:

• Обмен, кросс-цепь, заимствование/вывод, выполнение сделок через кросс-цепь
• Кошелек для копирования сделок или профиль в социальных сетях
• Автоматическое выполнение тейк-профита/стоп-лосса в зависимости от процента размера позиции

Например, не нужно вручную извлекать ETH с платформы кредитования, переносить его на другие публичные цепочки, обменивать токены и предоставлять ликвидность на DEX - протокол абстрактного уровня может выполнить операцию всего за один шаг.

! [Объяснение DeFAI: как искусственный интеллект может раскрыть потенциал DeFi?] ](https://img-cdn.gateio.im/webp-social/moments-cb3bdaee47242cf206572b3411f452ce.webp)

2. Автономный торговый агент

В отличие от традиционных торговых роботов, которые следуют заранее установленным правилам, автономные торговые агенты могут изучать 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 о покупке/продаже.
• Выполняйте сложные DeFi стратегии, как базовые сделки

3. DApps, управляемые ИИ

Децентрализованные приложения DeFi предлагают функции кредитования, обмена, доходного фермерства и т.д. ИИ и ИИ-агенты могут улучшить эти услуги следующими способами:

• Оптимизация поставок ликвидности через ребалансировку позиций LP для получения лучшего APY
• Сканирование токенов для выявления рисков путем обнаружения потенциальных rug или honeypot

! [Объяснение DeFAI: как искусственный интеллект может раскрыть потенциал DeFi?] ](https://img-cdn.gateio.im/webp-social/moments-84359fdd4f09d82ba2482b309782baa0.webp)

Основные вызовы

Верхние протоколы, построенные на этих уровнях, сталкиваются с некоторыми вызовами:

1. Эти протоколы зависят от потоков данных в реальном времени для достижения оптимального выполнения сделок. Плохое качество данных может привести к низкой эффективности маршрута, сбоям в сделках или сделкам без прибыли.

2. Модели ИИ зависят от исторических данных, но рынок криптовалют очень волатилен. Агенты должны проходить обучение на разнообразных, высококачественных наборах данных, чтобы сохранять свою эффективность.

3. Необходимо полностью понять взаимосвязь активов, изменения ликвидности и рыночные настроения, чтобы понять общее состояние рынка.

Протоколы, основанные на этих категориях, стали популярны на рынке. Однако для предоставления лучших продуктов и достижения оптимальных результатов им следует рассмотреть возможность интеграции различных наборов данных разного качества, чтобы поднять свои продукты на новый уровень.

Данные - Для обеспечения мощностей DeFAI

Качество ИИ зависит от данных, на которые он полагается. Чтобы AI-агенты эффективно работали в DeFAI, им нужны данные в реальном времени, структурированные и проверяемые. Например, абстрактный уровень должен получать 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 улучшения своих торговых стратегий и перераспределения ресурсов.

Высококачественные наборы данных позволяют агентам лучше прогнозировать анализ поведения цен в будущем, предоставляя рекомендации по торговле, чтобы соответствовать их предпочтениям по длинным или коротким позициям в определенных активах.

Самая обсуждаемая AI-агентская блокчейн

Кроме создания уровня данных для ИИ и агентов, одна блокчейн также позиционирует себя как полнофункциональный блокчейн для построения будущего DeFAI. Недавно они развернули AI-ассистента, который является сопроводителем DeFAI, для выполнения онлайновых транзакций по пользовательским подсказкам, который вскоре будет доступен для стейкеров токенов этой цепочки.

Кроме того, эта цепочка поддерживает множество команд, основанных на ИИ и агентах. Они приложили огромные усилия для интеграции нескольких ИИ-протоколов в свою экосистему, и с развитием большего количества агентов и выполнением сделок эта цепочка быстро развивается.

Эти меры были приняты одновременно с обновлением сети с помощью ИИ, и наиболее заметным является оснащение их блокчейна ИИ-сортировщиком. Используя моделирование и ИИ-анализ транзакций перед выполнением, можно предотвратить и проверить высокорисковые транзакции до их обработки, чтобы обеспечить безопасность в цепочке. Будучи L2 какой-то суперцепи, эта цепь находится в промежуточном положении, соединяя людей и агентских пользователей с лучшей экосистемой Децентрализованного финансирования.

Следующий шаг DeFAI

В настоящее время большинство AI-агентов в DeFi сталкиваются с серьезными ограничениями в достижении полной автономии. Например:

1. Абстрактный уровень преобразует намерения пользователя в выполнение, но обычно не хватает предсказательной способности.

2. AI-агенты могут генерировать альфу через анализ, но им не хватает независимого исполнения сделок.

3. AI-управляемые dApp могут обрабатывать страховые фонды или сделки, но принадлежат к пассивным, а не активным.

Следующая стадия DeFAI может сосредоточиться на интеграции полезного уровня данных для разработки лучшей платформы или агента. Это потребует углубленных данных о действиях крупных игроков, изменениях ликвидности и т.д., в то же время создавая полезные синтетические данные для лучшего прогнозного анализа, а также сочетая анализ настроений с общего рынка, будь то колебания токенов в определенных категориях (, таких как AI-агенты, DeSci и т.д. ), или колебания токенов в социальных сетях.

Конечной целью является то, чтобы ИИ-агенты могли безшовно генерировать и выполнять торговые стратегии из единого интерфейса. С развитием этих систем мы можем увидеть, как в будущем трейдеры DeFi будут полагаться на ИИ-агентов для самостоятельной оценки, прогнозирования и выполнения финансовых стратегий с минимальным человеческим вмешательством.

Заключение

Учитывая значительное снижение цен на токены и фреймворки AI-агентов, некоторые могут считать, что DeFAI — это лишь мимолётное явление. Тем не менее, DeFAI всё ещё находится на ранней стадии, и потенциал AI-агентов для повышения доступности и производительности DeFi нельзя недооценивать.

Ключ к раскрытию этого потенциала заключается в получении качественных данных в реальном времени, что улучшит прогнозирование и выполнение сделок 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, 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 им свои средства. Поэтому развитие проверяемых решений AI поможет обеспечить прозрачность и подотчетность процессов агентов. Интеграция протоколов на основе TEE, FHE и даже нулевых знаний может повысить проверяемость поведения AI-агентов, что позволит добиться доверия к автономности.

Только успешное сочетание качественных данных, надежных моделей и прозрачных процессов принятия решений позволит DeFAI-агенту получить широкое применение.

! [Объяснение DeFAI: как искусственный интеллект может раскрыть потенциал DeFi?] ](https://img-cdn.gateio.im/webp-social/moments-1df1f707fb29db4dd351d64ceb0fd8b8.webp)

! [Объяснение DeFAI: как искусственный интеллект может раскрыть потенциал DeFi?] ](https://img-cdn.gateio.im/webp-social/moments-56a89e79609d8f982d5d31dadfad9205.webp)