DeFAI: Como a inteligência artificial pode libertar o potencial das Finanças Descentralizadas
Finanças Descentralizadas(DeFi) tem se desenvolvido rapidamente desde 2020, tornando-se um pilar importante do ecossistema cripto. Embora a inovação esteja em constante ascensão, a complexidade e a fragmentação também aumentaram, tornando difícil para usuários experientes navegarem por tantas cadeias, ativos e protocolos.
Ao mesmo tempo, a inteligência artificial (AI) passa de uma narrativa básica ampla em 2023 para um foco mais especializado e orientado a agentes em 2024. Essa mudança deu origem ao DeFi AI (DeFAI) - um campo emergente onde a IA melhora o DeFi através da automação, gestão de risco e otimização de capital.
DeFAI abrange vários níveis. A blockchain é o nível base, e o agente de IA precisa interagir com uma blockchain específica para executar transações e contratos inteligentes. O nível de dados e o nível de computação fornecem a infraestrutura necessária para treinar modelos de IA, que se baseiam em dados históricos de preços, emoções do mercado e análises on-chain. O nível de privacidade e verificação garante que os dados financeiros sensíveis sejam mantidos seguros enquanto se mantém a execução sem confiança. Por fim, a estrutura de agentes permite que os desenvolvedores construam aplicações impulsionadas por IA específicas, como robôs de negociação autônomos, avaliadores de risco de crédito e otimizadores de governança on-chain.
Com a contínua expansão do ecossistema DeFAI, os projetos mais destacados podem ser divididos em três categorias principais:
1. Camada Abstrata
Esses protocolos atuam como uma interface amigável para as Finanças Descentralizadas, permitindo que os usuários insiram instruções executadas na blockchain. Eles geralmente são integrados a várias blockchains e dApps, executando a intenção do usuário enquanto eliminam etapas manuais em transações complexas.
Estas funcionalidades executáveis dos protocolos incluem:
Troca, cross-chain, empréstimo/levantamento, execução de transações cross-chain
Carteira de negociação de cópias ou perfil de mídia social
Executar automaticamente a realização de lucros/perdas com base na porcentagem do tamanho da posição.
Por exemplo, não é necessário extrair manualmente ETH da plataforma de empréstimos, transferi-lo para Solana, trocar tokens e fornecer liquidez - o protocolo de camada de abstração pode completar a operação em um só passo.
2. Agente de Negociação Autônoma
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 as estratégias com base em novas informações. Estes agentes podem:
Analisar dados para aprimorar continuamente as estratégias
Prever a tendência do mercado, para tomar melhores decisões de compra/venda
Executar estratégias complexas de Finanças Descentralizadas
3. DApps impulsionados por IA
As dApps DeFi oferecem funcionalidades como empréstimos, trocas e farming de rendimento. A IA e os agentes de IA podem aprimorar estes serviços da seguinte forma:
Otimizar a oferta de liquidez através do reequilíbrio das posições de LP, para obter um melhor APY
Escanear tokens detectando riscos potenciais
Os principais protocolos nestas camadas enfrentam alguns desafios:
Dependência de fluxos de dados em tempo real para alcançar a melhor execução de negociações. A má qualidade dos dados pode levar a ineficiências nas rotas, falhas nas negociações ou falta de lucro.
Os modelos de IA dependem de dados históricos, mas o mercado de criptomoedas é altamente volátil. Os agentes devem ser treinados com conjuntos de dados diversificados e de alta qualidade para manter a eficácia.
É necessário compreender plenamente a correlação dos ativos, as mudanças na liquidez e o sentimento do mercado para entender a situação geral do mercado.
Para fornecer melhores produtos e os melhores resultados, esses protocolos devem considerar a integração de conjuntos de dados de diferentes qualidades, a fim de elevar o nível do produto.
Camada de Dados - Potência para a Inteligência DeFAI
A qualidade da IA depende dos dados em que se baseia. Para que os agentes de IA funcionem de maneira 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 lucros precisam de dados para aprimorar ainda mais as estratégias de negociação e redistribuir recursos.
Conjuntos de dados de alta qualidade permitem que os agentes realizem uma melhor análise preditiva do comportamento futuro dos preços, fornecendo recomendações para negociação, a fim de se adaptar a preferências de posições longas ou curtas em determinados ativos.
Os principais provedores de dados da DeFAI incluem:
Mode Synth: Dados sintéticos para previsão financeira, capturando toda a distribuição de variação de preços, utilizados para previsão de modelos de IA
Chainbase: Conjunto de dados estruturados de toda a cadeia, fornece dados aprimorados por IA, para negociação, previsão e obtenção de alpha
sqd.ai: Lago de dados descentralizado voltado para agentes de IA, acesso a dados multi-chain escalável e personalizável, com segurança de prova de conhecimento zero.
Cookie: uma camada de dados sociais e em cadeia voltada para agentes de IA, utilizando 18 agentes de IA especializados para processar mais de 7TB de dados de agentes em mais de 20 cadeias.
Comparação das principais blockchains em que os agentes de IA são baseados
Solana e Base são as duas principais blockchains para a construção e lançamento de frameworks e tokens de agentes de IA. Os agentes de IA utilizam a alta capacidade de processamento e a baixa latência da rede Solana, assim como o ElizaOS de código aberto, para implantar tokens de agentes, enquanto os Virtuals servem como plataforma de lançamento para implantar agentes na Base. Embora ambos tenham hackathons e incentivos financeiros, em termos de planos de IA como uma blockchain, ainda não alcançaram o nível que algumas blockchains especializadas atingiram.
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 em IA com um framework de agentes de IA de código aberto e assistentes de IA. Recentemente, anunciaram um fundo de agentes de IA de 20 milhões de dólares, destinado a expandir agentes totalmente autónomos e verificáveis na NEAR.
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:
A camada abstrata 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 são passivos e não ativos.
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 a atividade dos grandes investidores, mudanças na liquidez, entre outros, ao mesmo tempo que gera dados sintéticos úteis para análises preditivas mais precisas, e combina com a análise de sentimentos do mercado geral, seja sobre a volatilidade de tokens de categorias específicas ou sobre 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 fluida a partir de uma única interface. À medida que esses sistemas amadurecem, podemos ver no futuro os 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
Apesar da recente desvalorização acentuada dos tokens e estruturas de agentes de IA, o DeFAI ainda está numa fase inicial, e o potencial dos agentes de IA para aumentar 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 execuções de negociação impulsionadas por IA. Cada vez mais protocolos integram diferentes camadas de dados, e os protocolos de dados constroem plugins para a estrutura, o que destaca a importância dos dados para a tomada de decisões dos agentes.
Olhando para o futuro, a verificabilidade e a privacidade serão os principais desafios que os protocolos deverão resolver. Atualmente, a maioria das operações de agentes de IA ainda é uma caixa-preta, e os usuários devem confiar seus fundos a eles. Portanto, 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 ou mesmo provas de conhecimento zero podem aumentar a verificabilidade do comportamento dos agentes de IA, permitindo assim a confiança na autonomia.
Somente combinando com sucesso dados de alta qualidade, modelos robustos e processos de decisão transparentes, os agentes DeFAI poderão obter ampla aplicação.
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TestnetNomad
· 4h atrás
Finanças Descentralizadas都不懂还玩AI？
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nft_widow
· 17h atrás
Fritar idiotas agora é alta tecnologia.
Ver originalResponder0
CantAffordPancake
· 17h atrás
Quem tem mãos brinca, não é tão flexível quanto a IA.
DeFAI: Como a IA potencia as Finanças Descentralizadas e liberta o novo potencial das Finanças Descentralizadas
DeFAI: Como a inteligência artificial pode libertar o potencial das Finanças Descentralizadas
Finanças Descentralizadas(DeFi) tem se desenvolvido rapidamente desde 2020, tornando-se um pilar importante do ecossistema cripto. Embora a inovação esteja em constante ascensão, a complexidade e a fragmentação também aumentaram, tornando difícil para usuários experientes navegarem por tantas cadeias, ativos e protocolos.
Ao mesmo tempo, a inteligência artificial (AI) passa de uma narrativa básica ampla em 2023 para um foco mais especializado e orientado a agentes em 2024. Essa mudança deu origem ao DeFi AI (DeFAI) - um campo emergente onde a IA melhora o DeFi através da automação, gestão de risco e otimização de capital.
DeFAI abrange vários níveis. A blockchain é o nível base, e o agente de IA precisa interagir com uma blockchain específica para executar transações e contratos inteligentes. O nível de dados e o nível de computação fornecem a infraestrutura necessária para treinar modelos de IA, que se baseiam em dados históricos de preços, emoções do mercado e análises on-chain. O nível de privacidade e verificação garante que os dados financeiros sensíveis sejam mantidos seguros enquanto se mantém a execução sem confiança. Por fim, a estrutura de agentes permite que os desenvolvedores construam aplicações impulsionadas por IA específicas, como robôs de negociação autônomos, avaliadores de risco de crédito e otimizadores de governança on-chain.
Com a contínua expansão do ecossistema DeFAI, os projetos mais destacados podem ser divididos em três categorias principais:
1. Camada Abstrata
Esses protocolos atuam como uma interface amigável para as Finanças Descentralizadas, permitindo que os usuários insiram instruções executadas na blockchain. Eles geralmente são integrados a várias blockchains e dApps, executando a intenção do usuário enquanto eliminam etapas manuais em transações complexas.
Estas funcionalidades executáveis dos protocolos incluem:
Por exemplo, não é necessário extrair manualmente ETH da plataforma de empréstimos, transferi-lo para Solana, trocar tokens e fornecer liquidez - o protocolo de camada de abstração pode completar a operação em um só passo.
2. Agente de Negociação Autônoma
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 as estratégias com base em novas informações. Estes agentes podem:
3. DApps impulsionados por IA
As dApps DeFi oferecem funcionalidades como empréstimos, trocas e farming de rendimento. A IA e os agentes de IA podem aprimorar estes serviços da seguinte forma:
Os principais protocolos nestas camadas enfrentam alguns desafios:
Dependência de fluxos de dados em tempo real para alcançar a melhor execução de negociações. A má qualidade dos dados pode levar a ineficiências nas rotas, falhas nas negociações ou falta de lucro.
Os modelos de IA dependem de dados históricos, mas o mercado de criptomoedas é altamente volátil. Os agentes devem ser treinados com conjuntos de dados diversificados e de alta qualidade para manter a eficácia.
É necessário compreender plenamente a correlação dos ativos, as mudanças na liquidez e o sentimento do mercado para entender a situação geral do mercado.
Para fornecer melhores produtos e os melhores resultados, esses protocolos devem considerar a integração de conjuntos de dados de diferentes qualidades, a fim de elevar o nível do produto.
Camada de Dados - Potência para a Inteligência DeFAI
A qualidade da IA depende dos dados em que se baseia. Para que os agentes de IA funcionem de maneira 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 lucros precisam de dados para aprimorar ainda mais as estratégias de negociação e redistribuir recursos.
Conjuntos de dados de alta qualidade permitem que os agentes realizem uma melhor análise preditiva do comportamento futuro dos preços, fornecendo recomendações para negociação, a fim de se adaptar a preferências de posições longas ou curtas em determinados ativos.
Os principais provedores de dados da DeFAI incluem:
Comparação das principais blockchains em que os agentes de IA são baseados
Solana e Base são as duas principais blockchains para a construção e lançamento de frameworks e tokens de agentes de IA. Os agentes de IA utilizam a alta capacidade de processamento e a baixa latência da rede Solana, assim como o ElizaOS de código aberto, para implantar tokens de agentes, enquanto os Virtuals servem como plataforma de lançamento para implantar agentes na Base. Embora ambos tenham hackathons e incentivos financeiros, em termos de planos de IA como uma blockchain, ainda não alcançaram o nível que algumas blockchains especializadas atingiram.
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 em IA com um framework de agentes de IA de código aberto e assistentes de IA. Recentemente, anunciaram um fundo de agentes de IA de 20 milhões de dólares, destinado a expandir agentes totalmente autónomos e verificáveis na NEAR.
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:
A camada abstrata 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 são passivos e não ativos.
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 a atividade dos grandes investidores, mudanças na liquidez, entre outros, ao mesmo tempo que gera dados sintéticos úteis para análises preditivas mais precisas, e combina com a análise de sentimentos do mercado geral, seja sobre a volatilidade de tokens de categorias específicas ou sobre 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 fluida a partir de uma única interface. À medida que esses sistemas amadurecem, podemos ver no futuro os 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
Apesar da recente desvalorização acentuada dos tokens e estruturas de agentes de IA, o DeFAI ainda está numa fase inicial, e o potencial dos agentes de IA para aumentar 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 execuções de negociação impulsionadas por IA. Cada vez mais protocolos integram diferentes camadas de dados, e os protocolos de dados constroem plugins para a estrutura, o que destaca a importância dos dados para a tomada de decisões dos agentes.
Olhando para o futuro, a verificabilidade e a privacidade serão os principais desafios que os protocolos deverão resolver. Atualmente, a maioria das operações de agentes de IA ainda é uma caixa-preta, e os usuários devem confiar seus fundos a eles. Portanto, 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 ou mesmo provas de conhecimento zero podem aumentar a verificabilidade do comportamento dos agentes de IA, permitindo assim a confiança na autonomia.
Somente combinando com sucesso dados de alta qualidade, modelos robustos e processos de decisão transparentes, os agentes DeFAI poderão obter ampla aplicação.
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