DeFAI: Как искусственный интеллект может раскрыть потенциал Децентрализованного финансирования

Децентрализованное финансирование(DeFi) с быстрого развития в 2020 году по-прежнему является ключевым столпом криптоэкосистемы. Несмотря на создание множества инновационных протоколов, это также привело к увеличению сложности и децентрализации, с которыми даже опытным пользователям трудно справляться из-за множества блокчейнов, активов и протоколов.

В то же время, искусственный интеллект (AI) развился из широкого нарратива 2023 года в более специализированный и ориентированный на агентов фокус 2024 года. Этот переход породил DeFi AI (DeFAI) - новую область, в которой ИИ усиливает DeFi с помощью автоматизации, управления рисками и оптимизации капитала.

DeFAI пересекает несколько уровней. Блокчейн является базовым уровнем, поскольку AI-агенты должны взаимодействовать с конкретной цепочкой для выполнения транзакций и смарт-контрактов. Над ним уровень данных и уровень вычислений предоставляют инфраструктуру, необходимую для обучения AI-моделей, которые основаны на исторических данных о ценах, рыночных настроениях и анализе в цепочке. Уровень конфиденциальности и проверки гарантирует безопасность чувствительных финансовых данных при поддержании бездоверительного исполнения. Наконец, фреймворк агентов позволяет разработчикам создавать специализированные приложения на базе AI, такие как автономные торговые роботы, оценщики кредитных рисков и оптимизаторы управления в цепочке.

С расширением экосистемы DeFAI наиболее выдающиеся проекты можно разделить на три основные категории:

1. Абстрактный уровень

Протоколы, основанные на этой категории, выступают в роли удобного интерфейса, аналогичного ChatGPT, для DeFi, позволяя пользователям вводить подсказки для выполнения на блокчейне. Обычно они интегрируются с несколькими цепочками и dApp, выполняя намерения пользователей, одновременно устраняя ручные шаги в сложных транзакциях.

Некоторые функции, которые могут выполняться этими протоколами, включают:

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

Например, нет необходимости вручную извлекать ETH из кредитного соглашения, переносить его на Solana, обменивать на SOL и предоставлять ликвидность на DEX - протокол абстрактного уровня может выполнить операцию всего за один шаг.

2. Автономные торговые агенты

В отличие от традиционных торговых роботов, которые следуют установленным правилам, автономные торговые агенты могут обучаться и адаптироваться к рыночным условиям и корректировать свои стратегии на основе новой информации. Эти агенты могут:

• Анализируйте данные для постоянного совершенствования стратегии
• Прогнозировать рыночные тенденции, чтобы принимать более обоснованные решения о покупке/продаже.
• Выполнение сложных DeFi стратегий, как базовая торговля

3. DApps на базе ИИ

DeFi dApp предоставляет функции кредитования, обмена, доходного фермерства и т.д. ИИ и AI-агенты могут улучшить эти услуги следующим образом:

• Оптимизация поставок ликвидности для достижения лучшей APY путем ребалансировки позиций LP.
• Сканирование токенов для выявления рисков через обнаружение потенциальных rug или蜜罐

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

Основные вызовы

Топовые протоколы, построенные на этих слоях, сталкиваются с некоторыми вызовами:

1. Эти протоколы зависят от потоков данных в реальном времени для достижения наилучшего выполнения сделок. Плохое качество данных может привести к снижению эффективности маршрута, неудаче сделки или сделке без прибыли.

2. Модели ИИ зависят от исторических данных, но волатильность рынка криптовалют велика. Агент должен пройти обучение на разнообразных, качественных наборах данных, чтобы оставаться эффективным.

3. Необходимо полностью понять взаимосвязь активов, изменения ликвидности и рыночные настроения, чтобы понять общую ситуацию на рынке.

Протоколы, основанные на этих категориях, уже завоевали популярность на рынке. Однако для того, чтобы предложить лучшие продукты и добиться оптимальных результатов, им следует рассмотреть возможность интеграции различных наборов данных разного качества, чтобы поднять свои продукты на новый уровень.

Данные - Обеспечение энергии для DeFAI смарт-контрактов

Качество ИИ зависит от данных, на которых он основывается. Для эффективной работы ИИ-агентов в DeFAI им нужны актуальные, структурированные и проверяемые данные. Например, абстрактный слой 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 предсказывать ценовое поведение в будущем, предоставляя рекомендации по торговле, чтобы соответствовать их предпочтениям в отношении длинных или коротких позиций по определённым активам.

Самые обсуждаемые AI-агенты блокчейна

Помимо создания уровня данных для ИИ и агентов, определенная блокчейн-платформа также позиционирует себя как полностековая блокчейн для будущего DeFAI. Недавно они развернули терминал, который является со-пилотом DeFAI, предназначенным для выполнения ончейн-транзакций по пользовательским запросам, и вскоре он будет доступен для стейкеров токенов этой блокчейн-платформы.

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

Эти меры были реализованы одновременно с обновлением сети с помощью ИИ, и самой примечательной из них стало оснащение их блокчейна ИИ-сортировщиком. Используя симуляцию и анализ ИИ для транзакций перед их выполнением, можно предотвратить и проверить высокорискованные транзакции до их обработки, чтобы обеспечить безопасность в цепочке. Будучи L2 для одной суперцепи, этот блокчейн находится в промежуточном положении, соединяя людей и агентских пользователей с лучшей экосистемой DeFi.

Следующий шаг DeFAI

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

1. Абстрактный уровень преобразует намерения пользователя в выполнение, но обычно у него отсутствует предсказательная способность.

2. AI-агенты могут генерировать альфа за счет анализа, но им не хватает независимого исполнения сделок.

3. dApp, управляемый ИИ, может обрабатывать хранилище или сделки, но относится к пассивному, а не активному.

Следующий этап DeFAI может сосредоточиться на интеграции полезного уровня данных для разработки оптимальной платформы или агента. Это потребует глубоких цепочных данных о действиях крупных держателей, изменениях ликвидности и т. д., одновременно генерируя полезные синтетические данные для лучшего прогнозного анализа и сочетая с анализом настроений из общего рынка, будь то колебания токенов определенной категории или колебания токенов в социальных сетях.

Конечной целью является возможность AI-агентов бесшовно генерировать и исполнять торговые стратегии из единого интерфейса. По мере зрелости этих систем, мы можем увидеть, как будущие трейдеры DeFi будут полагаться на AI-агентов для самостоятельной оценки, прогнозирования и исполнения финансовых стратегий с минимальным человеческим вмешательством.

Последние мысли

Учитывая значительное сокращение токенов и фреймов AI-агентов, некоторые могут считать, что DeFAI - это лишь мимолетное явление. Тем не менее, DeFAI все еще находится на ранней стадии, и потенциал AI-агентов для повышения доступности и производительности DeFi неоспорим.

Ключ к раскрытию этого потенциала заключается в получении высококачественных данных в реальном времени, что улучшит прогнозирование и исполнение сделок на основе ИИ. Все больше протоколов интегрируют различные уровни данных, а протоколы данных создают плагины для построения фреймов, подчеркивая важность данных для принятия решений агентами.

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, в свою очередь, позволит доверять автономии.

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

![DeFAI полное руководство: Как ИИ раскрывает потенциал DeFi?](https://img-cdn.gateio.im/webp-social/moments-56a89e79609d8f982d5d31dadfad9205.webp01