DeFAI: Как искусственный интеллект может раскрыть потенциал Децентрализованного финансирования?
Децентрализованное финансирование(DeFi) с момента своего быстрого развития в 2020 году, продолжает быть основным столпом криптоэкосистемы. Несмотря на установление множества инновационных протоколов, это также привело к увеличению сложности и фрагментации, и даже опытным пользователям трудно справляться с множеством цепочек, активов и протоколов.
В то же время искусственный интеллект (AI) развился из базового повествования 2023 года в более профессиональную, ориентированную на代理, фокусировку 2024 года. Это преобразование дало жизнь DeFi AI (DeFAI) - новому развивающемуся направлению, в котором ИИ улучшает DeFi за счет автоматизации, управления рисками и оптимизации капитала.
DeFAI охватывает несколько уровней. Блокчейн является базовым уровнем, AI-агенты должны взаимодействовать с конкретной цепочкой, чтобы выполнять сделки и смарт-контракты. 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 верифицируемости обеспечивает безопасность чувствительных финансовых данных, сохраняя при этом выполнение без доверия. 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 выделяются три основные категории проектов:
1. Абстрактный уровень
Данные протоколы выступают в качестве удобного интерфейса для пользователей DeFi, аналогичного ChatGPT, позволяя пользователям вводить запросы для выполнения на блокчейне. Они обычно интегрируются с несколькими цепочками и dApp, выполняя намерения пользователей и устраняя ручные шаги в сложных сделках.
Некоторые функции, которые могут выполнять эти протоколы, включают:
Обмен, кросс-цепь, заимствование/вывод, кросс-цепь выполнение транзакций
Кошелек для копирования сделок или профиль в социальных сетях
Автоматическое выполнение тейк-профита/стоп-лосса и других сделок в зависимости от процентного соотношения размера позиции
Например, нет необходимости вручную извлекать ETH из платформы кредитования, переносить его через цепочку в Solana, обменивать на SOL и предоставлять ликвидность на DEX - протокол абстрактного слоя может выполнить операцию всего в один шаг.
2. Самостоятельный торговый агент
В отличие от традиционных торговых роботов, которые следуют заранее заданным правилам, автономные торговые агенты могут учиться и адаптироваться к рыночным условиям, корректируя свои стратегии на основе новой информации. Эти агенты могут:
Анализируйте данные для постоянного совершенствования стратегии
Прогнозировать рыночные тренды, чтобы принимать лучшие решения по длинным/коротким позициям
Выполняйте сложные стратегии DeFi, как базовую торговлю.
3. DApps на основе ИИ
DeFi dApp предоставляет функции заимствования, обмена, доходного фарминга и т.д. ИИ и ИИ-агенты могут улучшить эти услуги следующими способами:
Оптимизация поставки ликвидности через ребалансировку позиций LP для получения лучшего APY
Сканирование токенов для выявления рисков путем обнаружения потенциальных rug или honeypot
Топовые протоколы, построенные на этих уровнях, сталкиваются с некоторыми вызовами:
Зависимость от потоков данных в реальном времени для достижения наилучшего исполнения сделок. Плохое качество данных может привести к низкой эффективности маршрута, сбоям в сделках или отсутствию прибыли от сделок.
Модели ИИ зависят от исторических данных, но рынок криптовалют очень волатилен. Агентам необходимо пройти обучение на разнообразных высококачественных наборах данных, чтобы оставаться эффективными.
Необходимо всесторонне понять корреляцию активов, изменения ликвидности и рыночные настроения, чтобы понять общую ситуацию на рынке.
Чтобы предоставить лучшие продукты и оптимальные результаты, эти протоколы должны рассмотреть возможность интеграции различных наборов данных разного качества, чтобы вывести свои продукты на новый уровень.
Уровень данных - обеспечивает мощность для DeFAI интеллекта
Качество ИИ зависит от данных, на которых он основывается. Чтобы ИИ-агенты эффективно работали в DeFAI, им нужны данные в реальном времени, структурированные и подлежащие проверке. Например, абстрактный уровень должен получать доступ к данным на цепочке 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 будущие ценовые движения, предоставляя рекомендации по торговле в соответствии с их предпочтениями по длинным или коротким позициям в отношении определенных активов.
Основные поставщики данных DeFAI включают:
Mode Synth: синтетические данные для финансового прогнозирования, захватывающие полное распределение изменения цен, используемые для прогнозирования AI моделей.
Chainbase: Полноценный структурированный набор данных, предоставляет данные, усиленные ИИ, для торговли, прогнозирования и получения альфы.
sqd.ai: Децентрализованное озеро данных для AI-агентов, масштабируемый и настраиваемый многосетевой доступ к данным с безопасностью на основе нулевых знаний.
Cookie: Социальные медиа-умыслы и слой данных на блокчейне, ориентированные на AI-агентов, используют 18 специализированных AI-агентов для обработки более 7 ТБ данных агентов на более чем 20 блокчейнах.
Помимо создания уровня данных для ИИ и агентов, некоторые блокчейны также позиционируют себя как блокчейны, строящие полный стек для будущего DeFAI. Они поддерживают множество команд, основанных на ИИ и агентах, интегрируя протоколы в свою экосистему, быстро развиваясь по мере разработки и выполнения сделок с большим количеством агентов.
Эти меры реализуются одновременно с модернизацией сети с помощью ИИ, наиболее примечательно то, что для блокчейна был оснащен ИИ-сортировщик. Используя моделирование и анализ ИИ для транзакций перед их выполнением, можно предотвратить и проверить высокорискованные транзакции до их обработки, чтобы обеспечить безопасность на цепочке.
Следующий шаг DeFAI
В настоящее время большинство AI-агентов в DeFi сталкиваются с серьезными ограничениями в достижении полной автономии. Например:
Абстрактный уровень преобразует намерения пользователя в выполнение, но обычно не хватает предсказательной способности.
AI-агенты могут генерировать альфа через анализ, но им не хватает независимого исполнения сделок.
dApp на основе ИИ может обрабатывать страховые фонды или сделки, но является пассивным, а не активным.
Следующий этап DeFAI может сосредоточиться на интеграции полезного уровня данных для разработки оптимальной платформы или агента. Это потребует глубоких ончейн-данных о крупных сделках, изменениях ликвидности и т.д., а также генерирования полезных синтетических данных для улучшенного прогнозного анализа, в сочетании с анализом настроений с общего рынка, независимо от колебаний токенов в определенных категориях или колебаний токенов в социальных сетях.
Конечная цель состоит в том, чтобы AI-агенты могли бесшовно генерировать и выполнять торговые стратегии из единого интерфейса. По мере совершенствования этих систем, мы, возможно, увидим, как будущие трейдеры DeFi будут полагаться на AI-агентов для автономной оценки, прогнозирования и выполнения финансовых стратегий с минимальным вмешательством человека.
Заключение
Учитывая значительное снижение 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 нельзя отрицать.
Ключом к раскрытию этого потенциала является получение качественных данных в реальном времени, что улучшит прогнозирование и выполнение сделок, основанных на ИИ. Все больше протоколов интегрируют различные уровни данных, а протоколы данных создают плагины для построения фреймов, что подчеркивает важность данных для агентских решений.
Смотрим в будущее, проверяемость и конфиденциальность станут ключевыми вызовами, которые протокол должен решить. В настоящее время большинство операций AI-агентов по-прежнему представляют собой черный ящик, и пользователи должны доверять средства этим агентам. Поэтому развитие проверяемых AI-решений поможет обеспечить прозрачность и подотчетность процессов агентов. Интеграция протоколов, основанных на доверенной среде выполнения, полностью гомоморфном шифровании и даже нулевых знаниях, может повысить проверяемость поведения AI-агентов, что, в свою очередь, позволит доверять автономности.
Только успешное сочетание высококачественных 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» .
18 Лайков
Награда
18
8
Репост
Поделиться
комментарий
0/400
DefiSecurityGuard
· 07-26 23:17
ммм... потенциальные векторы эксплуатации повсюду. defai = удвоенная поверхность атаки *не финансовый совет*
Посмотреть ОригиналОтветить0
StableGenius
· 07-25 14:15
еще один переоцененный нарратив, смех... был здесь с 2020 года
Посмотреть ОригиналОтветить0
NftDeepBreather
· 07-25 05:13
NFT и игроки на блокчейне, любители точечного вдыхания большого кота
Сгенерированный комментарий:
Децентрализованные финансы снова разыгрывают людей как лохов
Посмотреть ОригиналОтветить0
tokenomics_truther
· 07-25 02:42
Боты Торговля криптовалютой just this?
Посмотреть ОригиналОтветить0
Ser_This_Is_A_Casino
· 07-25 02:41
Искусственный интеллект, вероятно, не сможет жадничать больше, чем человек.
Посмотреть ОригиналОтветить0
PortfolioAlert
· 07-25 02:28
Снова разыгрывайте людей как лохов на炒概念?
Посмотреть ОригиналОтветить0
ValidatorVibes
· 07-25 02:27
всё ещё скептически настроен по поводу управления ИИ, честно говоря... покажите мне сначала риски разрезания
Посмотреть ОригиналОтветить0
DaisyUnicorn
· 07-25 02:20
Опять-опять-опять-опять новые игрушки! Цветочки, готовы ли вы начать эпоху умных технологий?
DeFAI: AI раскрывает потенциал Децентрализованных финансов, данные движут новым будущим автономной торговли
DeFAI: Как искусственный интеллект может раскрыть потенциал Децентрализованного финансирования?
Децентрализованное финансирование(DeFi) с момента своего быстрого развития в 2020 году, продолжает быть основным столпом криптоэкосистемы. Несмотря на установление множества инновационных протоколов, это также привело к увеличению сложности и фрагментации, и даже опытным пользователям трудно справляться с множеством цепочек, активов и протоколов.
В то же время искусственный интеллект (AI) развился из базового повествования 2023 года в более профессиональную, ориентированную на代理, фокусировку 2024 года. Это преобразование дало жизнь DeFi AI (DeFAI) - новому развивающемуся направлению, в котором ИИ улучшает DeFi за счет автоматизации, управления рисками и оптимизации капитала.
DeFAI охватывает несколько уровней. Блокчейн является базовым уровнем, AI-агенты должны взаимодействовать с конкретной цепочкой, чтобы выполнять сделки и смарт-контракты. 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 верифицируемости обеспечивает безопасность чувствительных финансовых данных, сохраняя при этом выполнение без доверия. 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 выделяются три основные категории проектов:
1. Абстрактный уровень
Данные протоколы выступают в качестве удобного интерфейса для пользователей DeFi, аналогичного ChatGPT, позволяя пользователям вводить запросы для выполнения на блокчейне. Они обычно интегрируются с несколькими цепочками и dApp, выполняя намерения пользователей и устраняя ручные шаги в сложных сделках.
Некоторые функции, которые могут выполнять эти протоколы, включают:
Например, нет необходимости вручную извлекать ETH из платформы кредитования, переносить его через цепочку в Solana, обменивать на SOL и предоставлять ликвидность на DEX - протокол абстрактного слоя может выполнить операцию всего в один шаг.
2. Самостоятельный торговый агент
В отличие от традиционных торговых роботов, которые следуют заранее заданным правилам, автономные торговые агенты могут учиться и адаптироваться к рыночным условиям, корректируя свои стратегии на основе новой информации. Эти агенты могут:
3. DApps на основе ИИ
DeFi dApp предоставляет функции заимствования, обмена, доходного фарминга и т.д. ИИ и ИИ-агенты могут улучшить эти услуги следующими способами:
Топовые протоколы, построенные на этих уровнях, сталкиваются с некоторыми вызовами:
Зависимость от потоков данных в реальном времени для достижения наилучшего исполнения сделок. Плохое качество данных может привести к низкой эффективности маршрута, сбоям в сделках или отсутствию прибыли от сделок.
Модели ИИ зависят от исторических данных, но рынок криптовалют очень волатилен. Агентам необходимо пройти обучение на разнообразных высококачественных наборах данных, чтобы оставаться эффективными.
Необходимо всесторонне понять корреляцию активов, изменения ликвидности и рыночные настроения, чтобы понять общую ситуацию на рынке.
Чтобы предоставить лучшие продукты и оптимальные результаты, эти протоколы должны рассмотреть возможность интеграции различных наборов данных разного качества, чтобы вывести свои продукты на новый уровень.
Уровень данных - обеспечивает мощность для DeFAI интеллекта
Качество ИИ зависит от данных, на которых он основывается. Чтобы ИИ-агенты эффективно работали в DeFAI, им нужны данные в реальном времени, структурированные и подлежащие проверке. Например, абстрактный уровень должен получать доступ к данным на цепочке 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 будущие ценовые движения, предоставляя рекомендации по торговле в соответствии с их предпочтениями по длинным или коротким позициям в отношении определенных активов.
Основные поставщики данных DeFAI включают:
Помимо создания уровня данных для ИИ и агентов, некоторые блокчейны также позиционируют себя как блокчейны, строящие полный стек для будущего DeFAI. Они поддерживают множество команд, основанных на ИИ и агентах, интегрируя протоколы в свою экосистему, быстро развиваясь по мере разработки и выполнения сделок с большим количеством агентов.
Эти меры реализуются одновременно с модернизацией сети с помощью ИИ, наиболее примечательно то, что для блокчейна был оснащен ИИ-сортировщик. Используя моделирование и анализ ИИ для транзакций перед их выполнением, можно предотвратить и проверить высокорискованные транзакции до их обработки, чтобы обеспечить безопасность на цепочке.
Следующий шаг DeFAI
В настоящее время большинство AI-агентов в DeFi сталкиваются с серьезными ограничениями в достижении полной автономии. Например:
Следующий этап DeFAI может сосредоточиться на интеграции полезного уровня данных для разработки оптимальной платформы или агента. Это потребует глубоких ончейн-данных о крупных сделках, изменениях ликвидности и т.д., а также генерирования полезных синтетических данных для улучшенного прогнозного анализа, в сочетании с анализом настроений с общего рынка, независимо от колебаний токенов в определенных категориях или колебаний токенов в социальных сетях.
Конечная цель состоит в том, чтобы AI-агенты могли бесшовно генерировать и выполнять торговые стратегии из единого интерфейса. По мере совершенствования этих систем, мы, возможно, увидим, как будущие трейдеры DeFi будут полагаться на AI-агентов для автономной оценки, прогнозирования и выполнения финансовых стратегий с минимальным вмешательством человека.
Заключение
Учитывая значительное снижение 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 нельзя отрицать.
Ключом к раскрытию этого потенциала является получение качественных данных в реальном времени, что улучшит прогнозирование и выполнение сделок, основанных на ИИ. Все больше протоколов интегрируют различные уровни данных, а протоколы данных создают плагины для построения фреймов, что подчеркивает важность данных для агентских решений.
Смотрим в будущее, проверяемость и конфиденциальность станут ключевыми вызовами, которые протокол должен решить. В настоящее время большинство операций AI-агентов по-прежнему представляют собой черный ящик, и пользователи должны доверять средства этим агентам. Поэтому развитие проверяемых AI-решений поможет обеспечить прозрачность и подотчетность процессов агентов. Интеграция протоколов, основанных на доверенной среде выполнения, полностью гомоморфном шифровании и даже нулевых знаниях, может повысить проверяемость поведения AI-агентов, что, в свою очередь, позволит доверять автономности.
Только успешное сочетание высококачественных 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
Сгенерированный комментарий:
Децентрализованные финансы снова разыгрывают людей как лохов