DeFAI: Як штучний інтелект може звільнити потенціал децентралізованого фінансування

Децентралізоване фінансування(DeFi) з моменту швидкого розвитку у 2020 році залишається основною опорою криптоекосистеми. Незважаючи на створення багатьох інноваційних протоколів, це також призвело до зростання складності та фрагментації, навіть досвідченим користувачам важко впоратися з численними ланцюгами, активами та протоколами.

Водночас, штучний інтелект (AI) розвивався з широкого базового наративу 2023 року до більш професійного, орієнтованого на агентів фокусу 2024 року. Ця трансформація сприяла виникненню DeFi AI (DeFAI) - нової сфери, яка посилює DeFi за рахунок автоматизації, управління ризиками та оптимізації капіталу.

DeFAI перетинає кілька рівнів. Блокчейн є базовим рівнем, AI-агенти повинні взаємодіяти з конкретним ланцюгом, щоб виконувати транзакції та смарт-контракти. Рівень даних та обчислювальний рівень забезпечують інфраструктуру, необхідну для навчання AI-моделей, які базуються на історичних даних про ціни, ринкових настроях та аналізі в ланцюзі. Рівень конфіденційності та перевірки забезпечує безпеку чутливих фінансових даних, зберігаючи при цьому бездоверчеве виконання. Нарешті, рамки агентів дозволяють розробникам створювати спеціалізовані додатки на основі AI, такі як автономні торгові роботи, оцінювачі кредитних ризиків та оптимізатори управління в ланцюзі.

З розширенням екосистеми DeFAI найвидатніші проекти можна поділити на три основні категорії:

1. Абстрактний рівень

Протоколи, що базуються на цій категорії, виконують роль зручного інтерфейсу для користувачів DeFi, схожого на ChatGPT, дозволяючи користувачам вводити підказки для виконання в ланцюгу. Вони зазвичай інтегруються з кількома ланцюгами та dApp і виконують наміри користувача, одночасно усуваючи ручні кроки в складних транзакціях.

Деякі функції, які можуть виконувати ці протоколи, включають:

• Обмін, крос-ланцюг, позика/виведення, крос-ланцюгова виконання угоди
• Гаманець для копіювання угод або профіль у соціальних мережах
• Автоматичне виконання ордерів на прибуток/збиток відповідно до відсотка обсягу позиції

Наприклад, не потрібно вручну витягувати ETH з платформи кредитування, переносити його через блокчейн на інші публічні блокчейни, обмінювати токени та надавати ліквідність на DEX - протокол абстрактного рівня може виконати операцію всього за один крок.

2. Автономний торговий агент

На відміну від традиційних торгових роботів, які дотримуються заданих правил, автономні торгові агенти можуть навчатися та адаптуватися до ринкових умов, а також коригувати свої стратегії відповідно до нової інформації. Ці агенти можуть:

• Аналізувати дані для постійного вдосконалення стратегії
• Прогнозувати ринкові тенденції, щоб приймати кращі рішення щодо лонгів/шортів
• Виконання складних DeFi стратегій, як при базовій торгівлі

3. DApps, керовані ШІ

DeFi dApp надає функції кредитування, обміну, доходного фермерства тощо. Штучний інтелект та AI-агенти можуть покращити ці послуги наступними способами:

• Оптимізуйте постачання ліквідності шляхом ребалансування позицій LP для отримання кращого APY
• Сканування токенів для виявлення ризиків шляхом виявлення потенційних rug або蜜罐

Основні виклики

Топові протоколи, побудовані на цих рівнях, стикаються з деякими викликами:

1. Ці протоколи залежать від потоків реальних даних для забезпечення оптимального виконання угод. Погана якість даних може призвести до низької ефективності маршрутів, невдалих угод або угод без прибутку.

2. Моделі ШІ залежать від історичних даних, але ринок криптовалют має велику волатильність. Агент повинен пройти навчання на різноманітних, високоякісних наборах даних, щоб зберегти свою ефективність.

3. Потрібно всебічно зрозуміти кореляцію активів, зміни ліквідності та ринкові настрої, щоб зрозуміти загальний стан ринку.

Протоколи на основі цих категорій здобули популярність на ринку. Однак, щоб забезпечити кращі продукти та найкращі результати, їм слід розглянути можливість інтеграції різноманітних наборів даних різної якості, щоб підняти свої продукти на новий рівень.

Дані - забезпечення потужності для DeFAI смартів

Якість AI залежить від даних, на яких він ґрунтується. Щоб AI-агенти ефективно працювали в DeFAI, їм потрібні дані в реальному часі, структуровані та перевірені. Наприклад, абстрактний рівень повинен отримувати доступ до даних на ланцюзі через RPC та API соціальних мереж, тоді як агенти оптимізації торгівлі та прибутків потребують даних для подальшого вдосконалення своїх торгових стратегій та перерозподілу ресурсів.

Високоякісні набори даних дозволяють агентам краще прогнозувати майбутню цінову поведінку, надаючи рекомендації щодо торгівлі, щоб адаптуватися до їхніх уподобань щодо довгих або коротких позицій по певних активів.

Найбільш обговорювана AI-агентська блокчейн

Окрім створення шару даних для AI та агентів, певний блокчейн також позиціонує себе як повноцінний блокчейн для майбутнього DeFAI. Нещодавно вони розгорнули AI асистента, який є co-pilot для DeFAI, для виконання транзакцій в мережі за користувацькими запитами, який незабаром буде відкритий для стейкерів токенів цієї мережі.

Крім того, цей ланцюг також підтримує багато команд, які базуються на AI та агентів. Вони доклали величезних зусиль, щоб інтегрувати кілька AI-протоколів у свою екосистему, і в міру розробки та виконання торгових операцій агентами, цей ланцюг швидко розвивається.

Ці заходи реалізовані під час оновлення мережі за допомогою ШІ, найяскравішим з яких є наявність сортувальника на базі ШІ для їхньої блокчейн-системи. Використовуючи моделювання та аналіз ШІ для транзакцій перед їх виконанням, можна заблокувати та перевірити високоризикові транзакції до обробки, щоб забезпечити безпеку в мережі. Як L2 певної супермережі, цей ланцюг знаходиться в проміжному просторі, з'єднуючи людей та агентських користувачів з найкращими екосистемами DeFi.

Наступний крок DeFAI

Наразі більшість AI-агентів у DeFi стикаються з суттєвими обмеженнями у досягненні повної автономії. Наприклад:

1. Абстрактний рівень перетворює наміри користувача на виконання, але зазвичай йому бракує здатності прогнозувати.

2. AI-агенти можуть генерувати альфа, аналізуючи, але їм не вистачає незалежного виконання угод

3. Додатки, керовані штучним інтелектом, можуть обробляти сховища або транзакції, але є пасивними, а не активними.

Наступний етап DeFAI може зосередитися на інтеграції корисного шару даних для розробки найкращої платформи або агента. Це вимагатиме глибоких ончейн даних про діяльність великих гравців, зміни ліквідності тощо, одночасно генеруючи корисні синтетичні дані для кращого прогнозного аналізу та поєднуючи їх з аналізом настроїв з загального ринку, будь то коливання токенів у певних категоріях (, таких як AI-агенти, DeSci тощо ), або коливання токенів у соціальних мережах.

Кінцева мета полягає в тому, щоб AI-агенти могли безперешкодно генерувати та виконувати торгові стратегії з єдиного інтерфейсу. З дозріванням цих систем ми можемо побачити, як у майбутньому торговці DeFi покладатимуться на AI-агентів для автономної оцінки, прогнозування та виконання фінансових стратегій з мінімальним людським втручанням.

Висновок

Враховуючи значне зменшення вартості токенів і фреймів AI-агентів, деякі можуть вважати, що DeFAI - це лише примарне явище. Проте DeFAI все ще на ранній стадії, і потенціал AI-агентів для підвищення доступності та продуктивності DeFi є незаперечним.

Ключем до розкриття цього потенціалу є отримання якісних даних в реальному часі, що покращить прогнози та виконання торгівельних операцій, керованих ШІ. Все більше протоколів інтегрують різні шари даних, протоколи даних створюють плагіни для побудови фреймворків, що підкреслює важливість даних для агентських рішень.

Дивлячись у майбутнє, перевірка та конфіденційність стануть ключовими викликами, які протокол повинен вирішити. Наразі більшість операцій AI-агентів все ще є чорними скриньками, і користувачі повинні довіряти свої кошти їм. Тому розвиток перевірених AI-рішень допоможе забезпечити прозорість і підзвітність процесів агентів. Інтеграція протоколів на основі TEE, FHE або навіть нульових знань може посилити перевірку поведінки AI-агентів, що в свою чергу дозволить досягти довіри до автономності.

Тільки успішне поєднання високоякісних даних, надійних моделей і прозорих процесів прийняття рішень дозволить агентам DeFAI отримати широке застосування.

! [Пояснення DeFAI: як штучний інтелект може розкрити потенціал DeFi?] ](https://img-cdn.gateio.im/webp-social/moments-1df1f707fb29db4dd351d64ceb0fd8b8.webp)

![DeFAI всебічно: як ШІ розкриває потенціал DeFi?](https://img-cdn.gateio.im/webp-social/moments-56a89e79609d8f982d5d31dadfad9205.webp01