DeFAI: Como a IA pode libertar o potencial das Finanças Descentralizadas?
Finanças Descentralizadas(DeFi) desde o seu rápido desenvolvimento em 2020, tem sido um dos pilares centrais do ecossistema cripto. Apesar de terem surgido muitos protocolos inovadores, isso também resultou em um aumento da complexidade e fragmentação, tornando difícil até para usuários experientes navegação 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 a agentes em 2024. Essa mudança deu origem ao DeFi AI (DeFAI) - um campo emergente que 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 de base, e o agente de IA deve interagir com uma cadeia específica para executar transações e contratos inteligentes. A camada de dados e a camada de computação fornecem a infraestrutura necessária para treinar modelos de IA, que são oriundos de dados históricos de preços, sentimento de mercado e análises em cadeia. A camada de privacidade e verificabilidade garante que os dados financeiros sensíveis permaneçam seguros, mantendo a execução sem confiança. Por fim, a estrutura de agentes permite que os desenvolvedores construam aplicativos impulsionados por IA especializados, como robôs de negociação autônomos, avaliadores de risco de crédito e otimizadores de governança em cadeia.
Com a contínua expansão do ecossistema DeFAI, os projetos mais proeminentes podem ser divididos em três categorias principais:
1. Camada Abstrata
Este tipo de protocolo atua como uma interface amigável ao usuário semelhante ao ChatGPT para Finanças Descentralizadas, permitindo que os usuários insiram prompts para execução na cadeia. Eles geralmente estão integrados com 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, empréstimos/saques, 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 entre cadeias para Solana, trocar por SOL/outros tokens 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. Esses agentes podem:
Analisar dados para aprimorar continuamente a estratégia
Prever a tendência do mercado, para tomar melhores decisões de compra/venda.
Execute estratégias complexas de Finanças Descentralizadas 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 aprimorar esses serviços da seguinte forma:
Otimizar a oferta de liquidez através do reequilíbrio das posições de LP para obter um melhor APY
Escanear tokens para descobrir riscos através da detecção de potenciais rug ou honeypots.
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 baixa qualidade dos dados pode levar a rotas ineficientes, falhas de transação ou transações sem 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 sua eficácia.
É necessário ter uma compreensão abrangente da correlação dos ativos, das mudanças na liquidez e do sentimento do mercado para entender a situação geral do mercado.
Para fornecer melhores produtos e resultados ótimos, esses protocolos devem considerar a integração de vários conjuntos de dados de diferentes qualidades, a fim de elevar seus produtos a um novo nível.
Camada de Dados - Fornecendo Potência para a Inteligência DeFAI
A qualidade da IA depende dos dados que ela utiliza. Para que os agentes de IA funcionem efetivamente 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 receitas necessitam de dados para aprimorar suas estratégias de negociação e redistribuir recursos.
Conjuntos de dados de alta qualidade permitem que os agentes façam análises preditivas do comportamento futuro dos preços, oferecendo recomendações de negociação para se ajustar às suas preferências por posições longas ou curtas em determinados ativos.
Os principais provedores de dados da DeFAI incluem:
Mode Synth: Dados sintéticos para previsão financeira, capturando a distribuição completa das variações de preço, 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 de mídia social voltada para agentes de IA e dados em cadeia, usando 18 agentes de IA especializados para processar mais de 7TB de dados de agentes em mais de 20 cadeias.
A Blockchain de Agentes de IA Mais Apreciada
Além de construir uma camada de dados para IA e agentes, a Mode também se posiciona como uma blockchain full-stack para o futuro do DeFAI. Recentemente, eles implementaram o Mode Terminal, que é o co-piloto do DeFAI, usado para executar transações em cadeia através de prompts dos usuários.
O Mode também suporta muitas equipes baseadas em IA e agentes, integrando vários protocolos em seu ecossistema. Com o desenvolvimento de mais agentes e a execução de transações, o Mode está se desenvolvendo rapidamente.
Estas medidas foram implementadas enquanto eles atualizavam a rede com IA, sendo a mais notável a adição de um classificador de IA à sua blockchain. Ao usar simulações e análises de IA para transações antes da execução, é possível bloquear e revisar transações de alto risco antes do processamento, garantindo a segurança na cadeia. Como L2 da supercadeia Optimism, Mode está numa posição intermédia, conectando usuários humanos e agentes aos melhores ecossistemas de Finanças Descentralizadas.
Próximos passos do DeFAI
Atualmente, a maioria dos agentes de IA em Finanças Descentralizadas enfrenta limitações significativas na implementação 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.
Aplicações descentralizadas impulsionadas 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 detentores, mudanças de liquidez, entre outros, enquanto gera dados sintéticos úteis para uma melhor análise preditiva, combinando com uma análise de sentimento do mercado em geral.
O objetivo final é que os agentes de IA possam gerar e executar estratégias de negociação de forma contínua a partir de uma única interface. À medida que esses sistemas amadurecem, poderemos ver no futuro os traders de Finanças Descentralizadas a dependerem de agentes de IA para avaliar, prever e executar estratégias financeiras de forma autônoma com o mínimo de intervenção humana.
Conclusão
Embora os tokens e frameworks de agentes de IA tenham sofrido uma grande desvalorização, 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 a execução de negociações impulsionadas por IA. Cada vez mais protocolos estão integrando diferentes camadas de dados, e os protocolos de dados construíram plugins para a estrutura, o que destaca a importância dos dados nas decisões dos agentes.
Olhando para o futuro, a verificabilidade e a privacidade tornar-se-ão desafios críticos que os protocolos devem resolver. Atualmente, a maioria das operações de agentes de IA ainda é uma caixa-preta, onde os usuários devem confiar seus fundos a ela. Assim, o desenvolvimento de decisões de IA verificáveis ajudará a garantir a transparência e a responsabilização dos processos dos agentes. Protocolos integrados com TEE, FHE e até provas de conhecimento zero podem aumentar a verificabilidade do comportamento dos agentes de IA, permitindo assim a confiança na autonomia.
Somente a combinação bem-sucedida de dados de alta qualidade, modelos robustos e processos de decisão transparentes permitirá que o agente DeFAI seja amplamente aplicado.
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PoolJumper
· 21h atrás
Outra máquina de fazer as pessoas de parvas chegou
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MemeTokenGenius
· 21h atrás
Nada é tão inteligente quanto um apostador.
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GateUser-aa7df71e
· 21h atrás
idiotas必备 Bots跑单更稳
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DegenWhisperer
· 22h atrás
Seguir a moda, certo?
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SellTheBounce
· 22h atrás
Outra boa peça de apanhar uma faca a cair está a começar.
DeFAI: AI ajuda as Finanças Descentralizadas a liberar potencial, dados na cadeia tornam-se fundamentais
DeFAI: Como a IA pode libertar o potencial das Finanças Descentralizadas?
Finanças Descentralizadas(DeFi) desde o seu rápido desenvolvimento em 2020, tem sido um dos pilares centrais do ecossistema cripto. Apesar de terem surgido muitos protocolos inovadores, isso também resultou em um aumento da complexidade e fragmentação, tornando difícil até para usuários experientes navegação 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 a agentes em 2024. Essa mudança deu origem ao DeFi AI (DeFAI) - um campo emergente que 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 de base, e o agente de IA deve interagir com uma cadeia específica para executar transações e contratos inteligentes. A camada de dados e a camada de computação fornecem a infraestrutura necessária para treinar modelos de IA, que são oriundos de dados históricos de preços, sentimento de mercado e análises em cadeia. A camada de privacidade e verificabilidade garante que os dados financeiros sensíveis permaneçam seguros, mantendo a execução sem confiança. Por fim, a estrutura de agentes permite que os desenvolvedores construam aplicativos impulsionados por IA especializados, como robôs de negociação autônomos, avaliadores de risco de crédito e otimizadores de governança em cadeia.
Com a contínua expansão do ecossistema DeFAI, os projetos mais proeminentes podem ser divididos em três categorias principais:
1. Camada Abstrata
Este tipo de protocolo atua como uma interface amigável ao usuário semelhante ao ChatGPT para Finanças Descentralizadas, permitindo que os usuários insiram prompts para execução na cadeia. Eles geralmente estão integrados com 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 entre cadeias para Solana, trocar por SOL/outros tokens 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. Esses 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 aprimorar esses serviços da seguinte forma:
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 baixa qualidade dos dados pode levar a rotas ineficientes, falhas de transação ou transações sem 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 sua eficácia.
É necessário ter uma compreensão abrangente da correlação dos ativos, das mudanças na liquidez e do sentimento do mercado para entender a situação geral do mercado.
Para fornecer melhores produtos e resultados ótimos, esses protocolos devem considerar a integração de vários conjuntos de dados de diferentes qualidades, a fim de elevar seus produtos a um novo nível.
Camada de Dados - Fornecendo Potência para a Inteligência DeFAI
A qualidade da IA depende dos dados que ela utiliza. Para que os agentes de IA funcionem efetivamente 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 receitas necessitam de dados para aprimorar suas estratégias de negociação e redistribuir recursos.
Conjuntos de dados de alta qualidade permitem que os agentes façam análises preditivas do comportamento futuro dos preços, oferecendo recomendações de negociação para se ajustar às suas preferências por posições longas ou curtas em determinados ativos.
Os principais provedores de dados da DeFAI incluem:
A Blockchain de Agentes de IA Mais Apreciada
Além de construir uma camada de dados para IA e agentes, a Mode também se posiciona como uma blockchain full-stack para o futuro do DeFAI. Recentemente, eles implementaram o Mode Terminal, que é o co-piloto do DeFAI, usado para executar transações em cadeia através de prompts dos usuários.
O Mode também suporta muitas equipes baseadas em IA e agentes, integrando vários protocolos em seu ecossistema. Com o desenvolvimento de mais agentes e a execução de transações, o Mode está se desenvolvendo rapidamente.
Estas medidas foram implementadas enquanto eles atualizavam a rede com IA, sendo a mais notável a adição de um classificador de IA à sua blockchain. Ao usar simulações e análises de IA para transações antes da execução, é possível bloquear e revisar transações de alto risco antes do processamento, garantindo a segurança na cadeia. Como L2 da supercadeia Optimism, Mode está numa posição intermédia, conectando usuários humanos e agentes aos melhores ecossistemas de Finanças Descentralizadas.
Próximos passos do DeFAI
Atualmente, a maioria dos agentes de IA em Finanças Descentralizadas enfrenta limitações significativas na implementação 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.
Aplicações descentralizadas impulsionadas 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 detentores, mudanças de liquidez, entre outros, enquanto gera dados sintéticos úteis para uma melhor análise preditiva, combinando com uma análise de sentimento do mercado em geral.
O objetivo final é que os agentes de IA possam gerar e executar estratégias de negociação de forma contínua a partir de uma única interface. À medida que esses sistemas amadurecem, poderemos ver no futuro os traders de Finanças Descentralizadas a dependerem de agentes de IA para avaliar, prever e executar estratégias financeiras de forma autônoma com o mínimo de intervenção humana.
Conclusão
Embora os tokens e frameworks de agentes de IA tenham sofrido uma grande desvalorização, 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 a execução de negociações impulsionadas por IA. Cada vez mais protocolos estão integrando diferentes camadas de dados, e os protocolos de dados construíram plugins para a estrutura, o que destaca a importância dos dados nas decisões dos agentes.
Olhando para o futuro, a verificabilidade e a privacidade tornar-se-ão desafios críticos que os protocolos devem resolver. Atualmente, a maioria das operações de agentes de IA ainda é uma caixa-preta, onde os usuários devem confiar seus fundos a ela. Assim, o desenvolvimento de decisões de IA verificáveis ajudará a garantir a transparência e a responsabilização dos processos dos agentes. Protocolos integrados com TEE, FHE e até provas de conhecimento zero podem aumentar a verificabilidade do comportamento dos agentes de IA, permitindo assim a confiança na autonomia.
Somente a combinação bem-sucedida de dados de alta qualidade, modelos robustos e processos de decisão transparentes permitirá que o agente DeFAI seja amplamente aplicado.