DeFAI: Как искусственный интеллект может усилить Децентрализованное финансирование
Децентрализованное финансирование(DeFi) быстро развивалось с 2020 года и стало основным столпом криптоэкосистемы. Хотя инновационные протоколы продолжают появляться, сложность и фрагментация экосистемы DeFi также возрастают, и даже опытным пользователям сложно справляться с множеством блокчейнов, активов и протоколов.
В то же время искусственный интеллект (AI) из широких основных нарративов 2023 года развивается в более специализированный, ориентированный на агентский подход в 2024 году. Этот переход стал причиной появления DeFi AI(DeFAI) - новой области, которая усиливает DeFi благодаря автоматизации, управлению рисками и оптимизации капитала.
DeFAI охватывает несколько уровней. На нижнем уровне находится блокчейн, AI-агенты должны взаимодействовать с определенной цепочкой для выполнения сделок и смарт-контрактов. Выше находятся уровень данных и уровень вычислений, которые предоставляют необходимую инфраструктуру для обучения AI-моделей, использующих исторические данные о ценах, рыночные настроения и анализ в цепочке. Уровень конфиденциальности и верификации обеспечивает защиту чувствительных финансовых данных при сохранении бездоверительного выполнения. На самом верхнем уровне находится фреймворк агентов, который позволяет разработчикам создавать специализированные приложения на основе AI, такие как автономные торговые роботы, оценщики кредитных рисков и оптимизаторы управления в цепочке.
С расширением экосистемы DeFAI выделяются три основные категории наиболее выдающихся проектов:
1. Абстрактный уровень
Такие протоколы служат удобным интерфейсом для пользователей DeFi, позволяя пользователям вводить подсказки для выполнения в блокчейне. Обычно они интегрированы с несколькими цепочками и dApp, выполняя намерения пользователей, одновременно упрощая ручные шаги в сложных транзакциях.
Эти функции, которые могут выполнять протоколы, включают:
Обмен, кросс-цепь, заимствование, выполнение сделок через цепь
Кошелек для копирования сделок или профиль в социальных сетях
Автоматическое выполнение тейк-профита/стоп-лосса в зависимости от процента размера позиции
Например, нет необходимости вручную извлекать ETH с платформы кредитования, переносить его через цепь на Solana, обменивать токены и предоставлять ликвидность, 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 обучаться и адаптироваться к рыночным условиям, корректируя свои стратегии в зависимости от новой информации. Эти агенты могут:
Анализируйте данные для постоянного совершенствования стратегии
Прогнозируйте рыночные тенденции, чтобы принимать лучшие решения по лонгам/шортам
Выполнение сложных стратегий Децентрализованного финансирования
! [Объяснение DeFAI: как искусственный интеллект может раскрыть потенциал DeFi?] ](https://img-cdn.gateio.im/webp-social/moments-b3de8eebf7e695c25e40629c04db3ed8.webp)
3. DApps на основе ИИ
Децентрализованные приложения DeFi предоставляют функции кредитования, обмена, доходного фарминга и т. д. ИИ и ИИ-агенты могут улучшать эти услуги следующими способами:
Оптимизация предложения ликвидности через ребалансировку позиций LP для достижения лучшей APY
Сканирование токенов с помощью обнаружения потенциальных рисков
Основные вызовы
Топовые протоколы, построенные на этих уровнях, сталкиваются с некоторыми проблемами:
Эти протоколы полагаются на потоки данных в реальном времени для достижения наилучшего исполнения сделок. Плохое качество данных может привести к неэффективности маршрута, сбоям в сделках или сделкам без прибыли.
Модели ИИ зависят от исторических данных, но рынок криптовалют очень волатилен. Агентам необходимо проходить обучение на разнообразных и качественных наборах данных, чтобы сохранять свою эффективность.
Необходимо полностью понять взаимосвязь активов, изменения ликвидности и рыночные настроения, чтобы оценить общее состояние рынка.
Чтобы предоставить лучшие продукты и оптимальные результаты, эти протоколы должны рассмотреть возможность интеграции различных наборов данных разного качества, чтобы поднять свои продукты на новый уровень.
Данные - Обеспечение интеллектуальной мощности для DeFAI
Производительность ИИ зависит от данных, на которых он основан. Для того чтобы ИИ-агенты эффективно работали в DeFAI, им нужны данные в реальном времени, структурированные и поддающиеся проверке. Например, абстрактный уровень должен получать доступ к данным блокчейна через RPC и API социальных сетей, в то время как агенты по оптимизации торговых сделок и доходов нуждаются в данных для дальнейшего совершенствования своих торговых стратегий и перераспределения ресурсов.
Высококачественные наборы данных позволяют агентам лучше предсказывать будущее ценовое поведение, предоставляя рекомендации по торговле, чтобы соответствовать их предпочтениям в отношении длинных или коротких позиций по определенным активам.
Самая обсуждаемая AI-агентская блокчейн
Помимо создания уровня данных для ИИ и агентов, одна блокчейн-платформа позиционирует себя как полноценное решение для будущего DeFAI. Недавно они развернули co-pilot для DeFAI, который будет выполнять онлайновые транзакции по пользовательским подсказкам и вскоре откроется для ставящих токены.
Кроме того, эта блокчейн-технология поддерживает множество команд, основанных на ИИ и агентах. Они приложили огромные усилия для интеграции нескольких протоколов в свою экосистему, и с развитием и выполнением транзакций большего количества агентов эта экосистема быстро развивается.
Эти меры были реализованы одновременно с обновлением их сети с помощью ИИ, наиболее примечательным из которых является оснащение их блокчейна ИИ-сортировщиком. Используя моделирование и анализ ИИ для анализа сделок до их выполнения, можно предотвратить и проверить высокорисковые сделки перед обработкой, чтобы обеспечить безопасность в цепочке.
Следующий шаг DeFAI
В настоящее время большинство AI-агентов в DeFi сталкиваются с серьезными ограничениями в достижении полной автономии. Например:
Абстрактный слой преобразует намерения пользователя в выполнение, но обычно ему не хватает предсказательных способностей.
AI-агенты могут генерировать альфа, анализируя данные, но им не хватает независимого исполнения сделок.
AI-управляемые dApp могут обрабатывать хранилища или сделки, но они являются пассивными, а не активными.
Следующий этап DeFAI может сосредоточиться на интеграции полезного уровня данных для разработки оптимальной платформы или агента. Это потребует глубоких цепочечных данных о крупных торговых операциях, изменениях ликвидности и т. д., одновременно генерируя полезные синтетические данные для лучшего прогнозного анализа и сочетая их с анализом настроений на общем рынке, будь то колебания токенов определенных категорий или колебания токенов в социальных сетях.
Конечная цель заключается в том, чтобы AI-агенты могли бесшовно генерировать и выполнять торговые стратегии из единого интерфейса. С развитием этих систем мы можем увидеть, как будущие трейдеры DeFi будут полагаться на AI-агентов для автономной оценки, прогнозирования и выполнения финансовых стратегий с минимальным вмешательством человека.
Заключение
Несмотря на значительное снижение токенов и инфраструктуры AI-агентов в последнее время, DeFAI все еще находится на ранней стадии, и потенциал AI-агентов для повышения доступности и производительности DeFi невозможно отрицать.
Ключом к раскрытию этого потенциала является получение высококачественных данных в реальном времени, что улучшит прогнозирование и выполнение сделок на основе ИИ. Все больше протоколов интегрируют разные уровни данных, протоколы данных создают плагины для построения фреймов, что подчеркивает важность данных для решений агентов.
Смотря в будущее, проверяемость и конфиденциальность станут ключевыми проблемами, которые протоколы должны решить. В настоящее время большинство операций AI-агентов по-прежнему являются черным ящиком, и пользователи должны доверять свои средства ему. Поэтому развитие проверяемых AI-решений поможет обеспечить прозрачность и подотчетность процессов агентов. Интеграция протоколов, основанных на доверенных средах исполнения, гомоморфном шифровании и даже нулевых доказательствах, может усилить проверяемость поведения AI-агентов, что позволит достичь доверия к автономии.
Только успешное сочетание качественных данных, надежных моделей и прозрачных процессов принятия решений позволит DeFAI агентам получить широкое применение.
 и не должен рассматриваться как поддержка взглядов компании Gate или как финансовый или профессиональный совет. Подробности смотрите в разделе «Отказ от ответственности» .
6 Лайков
Награда
6
4
Поделиться
комментарий
0/400
LiquidationKing
· 08-04 18:24
На самом деле это свежая идея!
Посмотреть ОригиналОтветить0
PoetryOnChain
· 08-04 18:23
Настоящие игроки Web3 только стремятся к финансовой свободе?
Посмотреть ОригиналОтветить0
GmGmNoGn
· 08-04 18:21
Снова будут играть для лохов
Посмотреть ОригиналОтветить0
MidnightSnapHunter
· 08-04 18:12
Снова вижу новую неудачники разыгрывайте людей как лохов
DeFAI: ИИ помогает Децентрализованным финансам реализовать автономную торговлю и интеллектуальную оптимизацию
DeFAI: Как искусственный интеллект может усилить Децентрализованное финансирование
Децентрализованное финансирование(DeFi) быстро развивалось с 2020 года и стало основным столпом криптоэкосистемы. Хотя инновационные протоколы продолжают появляться, сложность и фрагментация экосистемы DeFi также возрастают, и даже опытным пользователям сложно справляться с множеством блокчейнов, активов и протоколов.
В то же время искусственный интеллект (AI) из широких основных нарративов 2023 года развивается в более специализированный, ориентированный на агентский подход в 2024 году. Этот переход стал причиной появления DeFi AI(DeFAI) - новой области, которая усиливает DeFi благодаря автоматизации, управлению рисками и оптимизации капитала.
DeFAI охватывает несколько уровней. На нижнем уровне находится блокчейн, AI-агенты должны взаимодействовать с определенной цепочкой для выполнения сделок и смарт-контрактов. Выше находятся уровень данных и уровень вычислений, которые предоставляют необходимую инфраструктуру для обучения AI-моделей, использующих исторические данные о ценах, рыночные настроения и анализ в цепочке. Уровень конфиденциальности и верификации обеспечивает защиту чувствительных финансовых данных при сохранении бездоверительного выполнения. На самом верхнем уровне находится фреймворк агентов, который позволяет разработчикам создавать специализированные приложения на основе AI, такие как автономные торговые роботы, оценщики кредитных рисков и оптимизаторы управления в цепочке.
С расширением экосистемы DeFAI выделяются три основные категории наиболее выдающихся проектов:
1. Абстрактный уровень
Такие протоколы служат удобным интерфейсом для пользователей DeFi, позволяя пользователям вводить подсказки для выполнения в блокчейне. Обычно они интегрированы с несколькими цепочками и dApp, выполняя намерения пользователей, одновременно упрощая ручные шаги в сложных транзакциях.
Эти функции, которые могут выполнять протоколы, включают:
Например, нет необходимости вручную извлекать ETH с платформы кредитования, переносить его через цепь на Solana, обменивать токены и предоставлять ликвидность, 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 обучаться и адаптироваться к рыночным условиям, корректируя свои стратегии в зависимости от новой информации. Эти агенты могут:
! [Объяснение DeFAI: как искусственный интеллект может раскрыть потенциал DeFi?] ](https://img-cdn.gateio.im/webp-social/moments-b3de8eebf7e695c25e40629c04db3ed8.webp)
3. DApps на основе ИИ
Децентрализованные приложения DeFi предоставляют функции кредитования, обмена, доходного фарминга и т. д. ИИ и ИИ-агенты могут улучшать эти услуги следующими способами:
Основные вызовы
Топовые протоколы, построенные на этих уровнях, сталкиваются с некоторыми проблемами:
Эти протоколы полагаются на потоки данных в реальном времени для достижения наилучшего исполнения сделок. Плохое качество данных может привести к неэффективности маршрута, сбоям в сделках или сделкам без прибыли.
Модели ИИ зависят от исторических данных, но рынок криптовалют очень волатилен. Агентам необходимо проходить обучение на разнообразных и качественных наборах данных, чтобы сохранять свою эффективность.
Необходимо полностью понять взаимосвязь активов, изменения ликвидности и рыночные настроения, чтобы оценить общее состояние рынка.
Чтобы предоставить лучшие продукты и оптимальные результаты, эти протоколы должны рассмотреть возможность интеграции различных наборов данных разного качества, чтобы поднять свои продукты на новый уровень.
Данные - Обеспечение интеллектуальной мощности для DeFAI
Производительность ИИ зависит от данных, на которых он основан. Для того чтобы ИИ-агенты эффективно работали в DeFAI, им нужны данные в реальном времени, структурированные и поддающиеся проверке. Например, абстрактный уровень должен получать доступ к данным блокчейна через RPC и API социальных сетей, в то время как агенты по оптимизации торговых сделок и доходов нуждаются в данных для дальнейшего совершенствования своих торговых стратегий и перераспределения ресурсов.
Высококачественные наборы данных позволяют агентам лучше предсказывать будущее ценовое поведение, предоставляя рекомендации по торговле, чтобы соответствовать их предпочтениям в отношении длинных или коротких позиций по определенным активам.
Самая обсуждаемая AI-агентская блокчейн
Помимо создания уровня данных для ИИ и агентов, одна блокчейн-платформа позиционирует себя как полноценное решение для будущего DeFAI. Недавно они развернули co-pilot для DeFAI, который будет выполнять онлайновые транзакции по пользовательским подсказкам и вскоре откроется для ставящих токены.
Кроме того, эта блокчейн-технология поддерживает множество команд, основанных на ИИ и агентах. Они приложили огромные усилия для интеграции нескольких протоколов в свою экосистему, и с развитием и выполнением транзакций большего количества агентов эта экосистема быстро развивается.
Эти меры были реализованы одновременно с обновлением их сети с помощью ИИ, наиболее примечательным из которых является оснащение их блокчейна ИИ-сортировщиком. Используя моделирование и анализ ИИ для анализа сделок до их выполнения, можно предотвратить и проверить высокорисковые сделки перед обработкой, чтобы обеспечить безопасность в цепочке.
Следующий шаг DeFAI
В настоящее время большинство AI-агентов в DeFi сталкиваются с серьезными ограничениями в достижении полной автономии. Например:
Абстрактный слой преобразует намерения пользователя в выполнение, но обычно ему не хватает предсказательных способностей.
AI-агенты могут генерировать альфа, анализируя данные, но им не хватает независимого исполнения сделок.
AI-управляемые dApp могут обрабатывать хранилища или сделки, но они являются пассивными, а не активными.
Следующий этап DeFAI может сосредоточиться на интеграции полезного уровня данных для разработки оптимальной платформы или агента. Это потребует глубоких цепочечных данных о крупных торговых операциях, изменениях ликвидности и т. д., одновременно генерируя полезные синтетические данные для лучшего прогнозного анализа и сочетая их с анализом настроений на общем рынке, будь то колебания токенов определенных категорий или колебания токенов в социальных сетях.
Конечная цель заключается в том, чтобы AI-агенты могли бесшовно генерировать и выполнять торговые стратегии из единого интерфейса. С развитием этих систем мы можем увидеть, как будущие трейдеры DeFi будут полагаться на AI-агентов для автономной оценки, прогнозирования и выполнения финансовых стратегий с минимальным вмешательством человека.
Заключение
Несмотря на значительное снижение токенов и инфраструктуры AI-агентов в последнее время, DeFAI все еще находится на ранней стадии, и потенциал AI-агентов для повышения доступности и производительности DeFi невозможно отрицать.
Ключом к раскрытию этого потенциала является получение высококачественных данных в реальном времени, что улучшит прогнозирование и выполнение сделок на основе ИИ. Все больше протоколов интегрируют разные уровни данных, протоколы данных создают плагины для построения фреймов, что подчеркивает важность данных для решений агентов.
Смотря в будущее, проверяемость и конфиденциальность станут ключевыми проблемами, которые протоколы должны решить. В настоящее время большинство операций AI-агентов по-прежнему являются черным ящиком, и пользователи должны доверять свои средства ему. Поэтому развитие проверяемых AI-решений поможет обеспечить прозрачность и подотчетность процессов агентов. Интеграция протоколов, основанных на доверенных средах исполнения, гомоморфном шифровании и даже нулевых доказательствах, может усилить проверяемость поведения AI-агентов, что позволит достичь доверия к автономии.
Только успешное сочетание качественных данных, надежных моделей и прозрачных процессов принятия решений позволит DeFAI агентам получить широкое применение.
![DeFAI полное руководство: как ИИ раскрывает потенциал DeFi?](https://img-cdn.gateio.im/webp-social/moments-56a89e79609d8f982d5d31dadfad9205.webp01