Fusión de agentes de IA y cadena de bloques: un nuevo paradigma financiero en la red AO
En el mundo futuro, los agentes inteligentes de IA podrían formar una relación de simbiosis digital con los humanos. Estos agentes autónomos pueden, según las necesidades de lenguaje natural del usuario, aclarar intenciones a través del diálogo, descomponer automáticamente las tareas y lograr los resultados esperados.
La red AO ha establecido un sistema paralelo asíncrono basado en actores, logrando una gran escalabilidad de la capacidad de cálculo al alcanzar consenso solo sobre el orden de las transacciones, en lugar de sobre todo el proceso de cálculo del contrato. Este diseño permite a la red AO soportar varios tipos de cálculos complejos, incluida la ejecución de modelos de IA.
En comparación con los proyectos de cadena de bloques más populares, la infraestructura de AO tiene una mayor compatibilidad con la capacidad de cálculo. Recientemente, las unidades de cálculo de AO, tras la actualización de la máquina virtual WASM, pueden acceder a 16 GB de memoria, suficiente para ejecutar modelos de lenguaje grandes como la serie Falcon de Llama 3 en su versión no cuantificada.
Además, AO utiliza la tecnología WeaveDrive, lo que permite a los usuarios acceder a los datos de Arweave en AO como si estuvieran accediendo a un disco duro local. Este diseño aumenta las posibilidades de fuentes de datos y combinaciones, al mismo tiempo que incentiva a los usuarios a subir más datos a la red Arweave.
El diseño del sistema de AO proporciona la posibilidad de integrar contratos inteligentes con agentes de IA. Al programar en AO, podemos crear agentes de IA que tomen decisiones inteligentes en el mercado, los cuales pueden competir entre sí o representar a humanos en las transacciones. Este modelo podría ser una versión avanzada del comercio cuantitativo en el futuro, donde el diseño y la selección de modelos de aprendizaje automático, así como el proceso de ejecución de transacciones automatizadas, podrían ser aún más automatizados por la IA.
A pesar de que el desarrollo de DeFi en los últimos años ha permitido realizar diversas operaciones financieras en la cadena sin la necesidad de confiar en entidades centralizadas, la vitalidad del mercado sigue dependiendo principalmente del flujo de capital y de los tomadores de decisiones. Con el desarrollo de las aplicaciones AO, podríamos ver un sistema de toma de decisiones inteligentes más amplio, donde agentes de IA pueden filtrar información en la red, procesar datos, combinar estrategias y tomar decisiones en tiempo real, creando así un rico sistema financiero de agentes autónomos descentralizados.
Actualmente, algunos proyectos han comenzado a realizar esta visión, siendo los resultados de Finanzas Autónomas (AF) los más destacados.
Finanzas Autónomas
AF se centra en desarrollar aplicaciones financieras que combinan AI en AO, construyendo modelos de AI y sistemas de toma de decisiones financieras basados en datos en la cadena. Su negocio se compone principalmente de tres partes: infraestructura central, finanzas de agentes (AgentFi) y finanzas de contenido (ContentFi).
Las instalaciones centrales incluyen protocolos como intercambios descentralizados, préstamos, derivados y activos sintéticos.
AgentFi ejecuta estrategias de trading principalmente a través de agentes semi-autónomos y completamente autónomos que son combinables. Estos agentes utilizan flujos de datos en la cadena para auto-aprendizaje y ejecutan estrategias de inversión en varios fondos de liquidez e infraestructura financiera dentro del ecosistema AO, sin necesidad de señales fuera de la cadena o intervención manual.
Los agentes autónomos típicos incluyen:
Método de costo promedio en dólares ( DCA ) agente de gestión de activos
Fondo de índice autónomo de autoequilibrio
Fondo de cobertura autónomo con estrategias de riesgo personalizadas
Agente de agregación de ingresos
Agente de predicción en la cadena
Agente de comercio de alta frecuencia
Entre ellos, el agente DCA, como agente base, a menudo es llamado por otros agentes complejos. Proporciona una variedad de parámetros personalizables, como la activación de operaciones dentro de un intervalo de precios específico, el ajuste de la duración del tiempo de operación en intervalos fijos y operaciones ponderadas según el precio del activo.
La aplicación de DCA se construye principalmente en torno a dos procesos clave de AO:
Proceso de proxy con activación de Cron: responsable de realizar transacciones DCA iniciadas por el usuario y programadas automáticamente, registrar los fondos gestionados y actualizar el proceso AO en el backend.
Proceso AO en el backend: gestionar las aplicaciones de proxy relacionadas con el nombre de usuario y rastrear el historial de transacciones de cada proxy.
Para los usuarios frontales, la interfaz del agente DCA está construida sobre DEXI. Los usuarios pueden conectar su billetera AO Connect a través del sitio web de DEXI para configurar el agente DCA. DEXI se encarga de obtener la información de los pools AMM disponibles y los precios más recientes, el agente DCA ejecuta la lógica de trading específica, mientras que el proceso AO en el backend recupera todos los agentes relacionados con el usuario.
El financiamiento de contenido es un marco para atribuir y monetizar datos almacenados en la red permanente de Arweave como activos combinables en el proceso AO. AF está construyendo aplicaciones que permiten a los contribuyentes de datos o fondos de contenido contribuir con datos como inteligencia de mercado histórica y en tiempo real al permaweb. Este contenido servirá como señales en cadena para agentes autónomos y aprendizaje automático.
Actualmente, AF ha lanzado dos productos principales: AO Link y Data OS.
AO Link es el explorador de mensajes de la red AO, que ofrece funciones similares a las de un explorador de bloques en sistemas de cadena de bloques tradicionales. Incluye funciones de cálculo de mensajes, visualización gráfica de enlaces de mensajes, flujo de mensajes en tiempo real y lista de mensajes enlazados. Los usuarios también pueden ver su saldo de tokens y su bandeja de entrada de mensajes.
Data OS es un protocolo ContentFI desarrollado en la red AO, que utiliza agentes de IA autónomos para obtener contenido y luego generar derivados del contenido. A través de este enfoque innovador, DataOS no solo mejora la relevancia y accesibilidad del contenido, sino que también establece un mecanismo de recompensas para los creadores de contenido.
Dexi
Dexi es una aplicación implementada por agentes en la red AO, que puede identificar, recolectar y compilar de forma autónoma los datos financieros de diversos eventos en la red AO. Estos datos abarcan precios de activos, intercambios de tokens, fluctuaciones de liquidez y características de activos de tokens. Dexi principalmente sirve a dos tipos de usuarios: los usuarios finales que acceden a la plataforma a través de terminales web y las aplicaciones AO que interactúan con Dexi enviando mensajes para aprovechar los datos recopilados. Como infraestructura central, Dexi ofrece principalmente servicios de suscripción de datos, los procesos en la red AO pueden suscribirse al flujo de datos de Dexi pagando una tarifa y recibir inmediatamente alertas sobre actualizaciones como ajustes de precios.
Resultado
Outcome es una plataforma de mercado de predicción que ofrece a los usuarios la oportunidad de apostar en diversos eventos. Actualmente, los temas de predicción en el mercado abarcan tecnología, memes, negocios, juegos, DeFi y AO. El proyecto planea permitir en el futuro que los usuarios construyan agentes autónomos basados en modelos de lenguaje grandes, utilizando datos del mundo real para realizar apuestas automáticas en el mercado de predicción.
AgentFi en AO nos ofrece una nueva perspectiva, explorando el futuro del despliegue directo de modelos de IA en la cadena de bloques y el uso de varios agentes de IA para ejecutar transacciones automatizadas. Las limitaciones de la cadena de bloques monolítica tradicional se rompen con el diseño innovador de AO+AR, esperamos ver más aplicaciones en AO y casos de estrategias financieras que integren agentes de IA.
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BearMarketBarber
· 08-02 18:32
Mejor lavar platos que comerciar con esto.
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GasFeeCrying
· 08-02 18:25
¿Otra vez van a tomar a la gente por tonta? ¿Por qué suena tan familiar esta trampa?
Red AO: un nuevo paradigma financiero que fusiona agentes de IA y Cadena de bloques
Fusión de agentes de IA y cadena de bloques: un nuevo paradigma financiero en la red AO
En el mundo futuro, los agentes inteligentes de IA podrían formar una relación de simbiosis digital con los humanos. Estos agentes autónomos pueden, según las necesidades de lenguaje natural del usuario, aclarar intenciones a través del diálogo, descomponer automáticamente las tareas y lograr los resultados esperados.
La red AO ha establecido un sistema paralelo asíncrono basado en actores, logrando una gran escalabilidad de la capacidad de cálculo al alcanzar consenso solo sobre el orden de las transacciones, en lugar de sobre todo el proceso de cálculo del contrato. Este diseño permite a la red AO soportar varios tipos de cálculos complejos, incluida la ejecución de modelos de IA.
En comparación con los proyectos de cadena de bloques más populares, la infraestructura de AO tiene una mayor compatibilidad con la capacidad de cálculo. Recientemente, las unidades de cálculo de AO, tras la actualización de la máquina virtual WASM, pueden acceder a 16 GB de memoria, suficiente para ejecutar modelos de lenguaje grandes como la serie Falcon de Llama 3 en su versión no cuantificada.
Además, AO utiliza la tecnología WeaveDrive, lo que permite a los usuarios acceder a los datos de Arweave en AO como si estuvieran accediendo a un disco duro local. Este diseño aumenta las posibilidades de fuentes de datos y combinaciones, al mismo tiempo que incentiva a los usuarios a subir más datos a la red Arweave.
El diseño del sistema de AO proporciona la posibilidad de integrar contratos inteligentes con agentes de IA. Al programar en AO, podemos crear agentes de IA que tomen decisiones inteligentes en el mercado, los cuales pueden competir entre sí o representar a humanos en las transacciones. Este modelo podría ser una versión avanzada del comercio cuantitativo en el futuro, donde el diseño y la selección de modelos de aprendizaje automático, así como el proceso de ejecución de transacciones automatizadas, podrían ser aún más automatizados por la IA.
A pesar de que el desarrollo de DeFi en los últimos años ha permitido realizar diversas operaciones financieras en la cadena sin la necesidad de confiar en entidades centralizadas, la vitalidad del mercado sigue dependiendo principalmente del flujo de capital y de los tomadores de decisiones. Con el desarrollo de las aplicaciones AO, podríamos ver un sistema de toma de decisiones inteligentes más amplio, donde agentes de IA pueden filtrar información en la red, procesar datos, combinar estrategias y tomar decisiones en tiempo real, creando así un rico sistema financiero de agentes autónomos descentralizados.
Actualmente, algunos proyectos han comenzado a realizar esta visión, siendo los resultados de Finanzas Autónomas (AF) los más destacados.
Finanzas Autónomas
AF se centra en desarrollar aplicaciones financieras que combinan AI en AO, construyendo modelos de AI y sistemas de toma de decisiones financieras basados en datos en la cadena. Su negocio se compone principalmente de tres partes: infraestructura central, finanzas de agentes (AgentFi) y finanzas de contenido (ContentFi).
Las instalaciones centrales incluyen protocolos como intercambios descentralizados, préstamos, derivados y activos sintéticos.
AgentFi ejecuta estrategias de trading principalmente a través de agentes semi-autónomos y completamente autónomos que son combinables. Estos agentes utilizan flujos de datos en la cadena para auto-aprendizaje y ejecutan estrategias de inversión en varios fondos de liquidez e infraestructura financiera dentro del ecosistema AO, sin necesidad de señales fuera de la cadena o intervención manual.
Los agentes autónomos típicos incluyen:
Entre ellos, el agente DCA, como agente base, a menudo es llamado por otros agentes complejos. Proporciona una variedad de parámetros personalizables, como la activación de operaciones dentro de un intervalo de precios específico, el ajuste de la duración del tiempo de operación en intervalos fijos y operaciones ponderadas según el precio del activo.
La aplicación de DCA se construye principalmente en torno a dos procesos clave de AO:
Proceso de proxy con activación de Cron: responsable de realizar transacciones DCA iniciadas por el usuario y programadas automáticamente, registrar los fondos gestionados y actualizar el proceso AO en el backend.
Proceso AO en el backend: gestionar las aplicaciones de proxy relacionadas con el nombre de usuario y rastrear el historial de transacciones de cada proxy.
Para los usuarios frontales, la interfaz del agente DCA está construida sobre DEXI. Los usuarios pueden conectar su billetera AO Connect a través del sitio web de DEXI para configurar el agente DCA. DEXI se encarga de obtener la información de los pools AMM disponibles y los precios más recientes, el agente DCA ejecuta la lógica de trading específica, mientras que el proceso AO en el backend recupera todos los agentes relacionados con el usuario.
El financiamiento de contenido es un marco para atribuir y monetizar datos almacenados en la red permanente de Arweave como activos combinables en el proceso AO. AF está construyendo aplicaciones que permiten a los contribuyentes de datos o fondos de contenido contribuir con datos como inteligencia de mercado histórica y en tiempo real al permaweb. Este contenido servirá como señales en cadena para agentes autónomos y aprendizaje automático.
Actualmente, AF ha lanzado dos productos principales: AO Link y Data OS.
AO Link es el explorador de mensajes de la red AO, que ofrece funciones similares a las de un explorador de bloques en sistemas de cadena de bloques tradicionales. Incluye funciones de cálculo de mensajes, visualización gráfica de enlaces de mensajes, flujo de mensajes en tiempo real y lista de mensajes enlazados. Los usuarios también pueden ver su saldo de tokens y su bandeja de entrada de mensajes.
Data OS es un protocolo ContentFI desarrollado en la red AO, que utiliza agentes de IA autónomos para obtener contenido y luego generar derivados del contenido. A través de este enfoque innovador, DataOS no solo mejora la relevancia y accesibilidad del contenido, sino que también establece un mecanismo de recompensas para los creadores de contenido.
Dexi
Dexi es una aplicación implementada por agentes en la red AO, que puede identificar, recolectar y compilar de forma autónoma los datos financieros de diversos eventos en la red AO. Estos datos abarcan precios de activos, intercambios de tokens, fluctuaciones de liquidez y características de activos de tokens. Dexi principalmente sirve a dos tipos de usuarios: los usuarios finales que acceden a la plataforma a través de terminales web y las aplicaciones AO que interactúan con Dexi enviando mensajes para aprovechar los datos recopilados. Como infraestructura central, Dexi ofrece principalmente servicios de suscripción de datos, los procesos en la red AO pueden suscribirse al flujo de datos de Dexi pagando una tarifa y recibir inmediatamente alertas sobre actualizaciones como ajustes de precios.
Resultado
Outcome es una plataforma de mercado de predicción que ofrece a los usuarios la oportunidad de apostar en diversos eventos. Actualmente, los temas de predicción en el mercado abarcan tecnología, memes, negocios, juegos, DeFi y AO. El proyecto planea permitir en el futuro que los usuarios construyan agentes autónomos basados en modelos de lenguaje grandes, utilizando datos del mundo real para realizar apuestas automáticas en el mercado de predicción.
AgentFi en AO nos ofrece una nueva perspectiva, explorando el futuro del despliegue directo de modelos de IA en la cadena de bloques y el uso de varios agentes de IA para ejecutar transacciones automatizadas. Las limitaciones de la cadena de bloques monolítica tradicional se rompen con el diseño innovador de AO+AR, esperamos ver más aplicaciones en AO y casos de estrategias financieras que integren agentes de IA.