DeFAI: Як штучний інтелект може звільнити потенціал децентралізованого фінансування
Децентралізоване фінансування(DeFi)з 2020 року швидко розвивається і залишається важливим стовпом криптоекосистеми. Незважаючи на те, що інноваційні протоколи з'являються один за одним, складність і фрагментація DeFi також зростають, і навіть досвідченим користувачам важко орієнтуватися в численних блокчейнах, активах і протоколах.
Водночас, штучний інтелект (AI) з широкого базового наративу 2023 року розвивається до більш спеціалізованого, орієнтованого на агентів фокусу в 2024 році. Ця трансформація спричинила появу DeFi AI(DeFAI) — нової сфери, яка покращує DeFi через автоматизацію, управління ризиками та оптимізацію капіталу.
DeFAI перетинає кілька рівнів. Блокчейн є базовим рівнем, AI-агенту потрібно взаємодіяти з певним ланцюгом, щоб виконувати угоди та смарт-контракти. Рівень даних та обчислювальний рівень забезпечують інфраструктуру, необхідну для навчання AI-моделей, які ґрунтуються на історичних даних про ціни, ринкових настроях та аналізі в ланцюгу. Рівень конфіденційності та перевірки гарантує безпеку чутливих фінансових даних під час збереження бездостовірного виконання. Нарешті, рамки агентів дозволяють розробникам створювати спеціалізовані додатки на основі AI, такі як автономні торгові роботи, оцінювачі кредитного ризику та оптимізатори управління в ланцюгу.
З розширенням екосистеми DeFAI найвиразніші проекти можна поділити на три основні категорії:
1. Абстрактний рівень
Ці протоколи виконують роль зручного інтерфейсу для користувачів DeFi, дозволяючи користувачам вводити підказки для виконання в мережі. Вони зазвичай інтегруються з кількома мережами та dApp, виконуючи наміри користувачів, одночасно спрощуючи ручні кроки в складних операціях.
Деякі функції, які можуть виконувати ці протоколи, включають:
Обмін, крос-лінк, позика/зняття, крос-лінкове виконання угод
Гаманець для копіювання угод
Автоматичне виконання ордерів на прибуток/збиток залежно від відсотка обсягу позиції
Абстрактний рівень протоколу дозволяє виконувати складні міжланцюгові операції всього за один крок, значно спрощуючи досвід користувача.
2. Автономний торговий агент
На відміну від традиційних торгових роботів, які діють відповідно до заданих правил, автономні торгові агенти можуть вчитися та адаптуватися до умов ринку, а також коригувати свої стратегії на основі нової інформації. Ці агенти можуть:
Аналізуйте дані для постійного вдосконалення стратегії
Прогнозуйте ринкові тенденції, щоб приймати кращі рішення щодо довгих і коротких позицій
Виконання складних DeFi стратегій
3. DApps, керовані ШІ
DeFi дApp надає функції кредитування, обміну, отримання прибутку тощо. Штучний інтелект та AI-агенти можуть покращити ці сервіси наступними способами:
Оптимізуйте постачання ліквідності, перерозподіляючи позиції LP для отримання кращого APY
Сканування токенів шляхом виявлення потенційних ризиків
Ці категорії протоколів користуються популярністю на ринку. Однак, щоб забезпечити кращі продукти та найкращі результати, їм слід розглянути можливість інтеграції різноманітних наборів даних різної якості, щоб підняти свої продукти на новий рівень.
Дані рівень — забезпечення потужності для DeFAI розумних контрактів
Якість штучного інтелекту залежить від даних, на яких він базується. Щоб AI-агенти могли ефективно працювати в DeFAI, їм потрібні дані в реальному часі, структуровані та перевірені. Наприклад, абстрактний рівень має отримувати дані з блокчейну через RPC та API соціальних мереж, тоді як агенти для оптимізації угод та прибутків потребують дані для подальшого вдосконалення своїх торгових стратегій і перерозподілу ресурсів.
Високоякісні набори даних дозволяють агентам краще прогнозувати цінову поведінку в майбутньому, надаючи рекомендації для торгівлі, щоб відповідати їхнім уподобанням щодо довгих і коротких позицій по певних активах.
Основними постачальниками даних DeFAI є:
Mode Synth: Синтетичні дані для фінансового прогнозування
Chainbase: Повноцінний структурований набір даних
sqd.ai: децентралізований дата-озеро для AI-агентів
Cookie: соціальний та блокчейн рівень даних для AI агентів
Ці постачальники даних забезпечують AI-агентів багатими ресурсами даних, що підтримують їх у прийнятті більш точних прогнозів і рішень.
Розвиток блокчейну AI-агентів
Окрім побудови шару даних для ШІ та агентів, деякі блокчейни позиціонують себе як повноцінні рішення DeFAI. Мережа Mode нещодавно розгорнула Mode Terminal, що є спільним помічником DeFAI для виконання онлайнових транзакцій за запитами користувачів. Mode також підтримує багато команд, що базуються на ШІ та агентах, інтегруючи кілька протоколів ШІ в свою екосистему.
Інші основні блокчейни, такі як Solana, Base та NEAR, також активно займаються сферою AI-агентів, запускаючи різні програми заохочення та фонди для підтримки розвитку AI-агентів.
Майбутній розвиток DeFAI
В даний час більшість AI-агентів у DeFi стикаються з певними обмеженнями у досягненні повної автономії. Наступний етап DeFAI, можливо, зосередиться на інтеграції корисного рівня даних для розробки найкращої платформи або агентів. Це вимагатиме глибоких онлайнових даних, синтетичних даних, а також аналізу ринкових настроїв тощо.
Кінцевою метою є те, щоб AI-агенти могли безшовно генерувати та виконувати торгові стратегії з єдиного інтерфейсу. З розвитком цих систем майбутні трейдери DeFi можуть покладатися на AI-агентів для автономної оцінки, прогнозування та виконання фінансових стратегій з мінімальним людським втручанням.
Незважаючи на певні корекції токенів і рамок AI-агентів, DeFAI все ще знаходиться на ранній стадії, і потенціал AI-агентів для підвищення доступності та продуктивності DeFi не можна ігнорувати. Ключем до реалізації цього потенціалу є отримання високоякісних даних в реальному часі, що покращить прогнозування та виконання торгівельних угод на основі AI.
В майбутньому, перевірка та конфіденційність стануть ключовими викликами, які протокол повинен вирішити. Інтеграція технологій, заснованих на TEE, FHE або навіть нульових знаннях, може підвищити перевірку дій AI-агентів, що, в свою чергу, забезпечить довіру до автономності.
Тільки успішне поєднання високоякісних даних, надійних моделей та прозорих процесів прийняття рішень дозволить агентам DeFAI отримати широке застосування та справді розкрити потенціал децентралізованого фінансування.
 і не повинен розглядатися як схвалення його поглядів компанією Gate, а також як фінансова або професійна консультація. Див. Застереження для отримання детальної інформації.
5 лайків
Нагородити
5
3
Поділіться
Прокоментувати
0/400
RektButStillHere
· 12год тому
Нарешті боти також почали торгівлю криптовалютою.
Переглянути оригіналвідповісти на0
MetaEggplant
· 12год тому
Основний акцент на швидкому вході, ось таке безумство.
Переглянути оригіналвідповісти на0
HypotheticalLiquidator
· 12год тому
Ще в тестовому періоді наважилися довірити ризик-менеджмент штучному інтелекту? Це просто самогубство.
DeFAI: AI-водне Децентралізовані фінанси інновації Вивільнення потенціалу децентралізованого фінансування
DeFAI: Як штучний інтелект може звільнити потенціал децентралізованого фінансування
Децентралізоване фінансування(DeFi)з 2020 року швидко розвивається і залишається важливим стовпом криптоекосистеми. Незважаючи на те, що інноваційні протоколи з'являються один за одним, складність і фрагментація DeFi також зростають, і навіть досвідченим користувачам важко орієнтуватися в численних блокчейнах, активах і протоколах.
Водночас, штучний інтелект (AI) з широкого базового наративу 2023 року розвивається до більш спеціалізованого, орієнтованого на агентів фокусу в 2024 році. Ця трансформація спричинила появу DeFi AI(DeFAI) — нової сфери, яка покращує DeFi через автоматизацію, управління ризиками та оптимізацію капіталу.
DeFAI перетинає кілька рівнів. Блокчейн є базовим рівнем, AI-агенту потрібно взаємодіяти з певним ланцюгом, щоб виконувати угоди та смарт-контракти. Рівень даних та обчислювальний рівень забезпечують інфраструктуру, необхідну для навчання AI-моделей, які ґрунтуються на історичних даних про ціни, ринкових настроях та аналізі в ланцюгу. Рівень конфіденційності та перевірки гарантує безпеку чутливих фінансових даних під час збереження бездостовірного виконання. Нарешті, рамки агентів дозволяють розробникам створювати спеціалізовані додатки на основі AI, такі як автономні торгові роботи, оцінювачі кредитного ризику та оптимізатори управління в ланцюгу.
З розширенням екосистеми DeFAI найвиразніші проекти можна поділити на три основні категорії:
1. Абстрактний рівень
Ці протоколи виконують роль зручного інтерфейсу для користувачів DeFi, дозволяючи користувачам вводити підказки для виконання в мережі. Вони зазвичай інтегруються з кількома мережами та dApp, виконуючи наміри користувачів, одночасно спрощуючи ручні кроки в складних операціях.
Деякі функції, які можуть виконувати ці протоколи, включають:
Абстрактний рівень протоколу дозволяє виконувати складні міжланцюгові операції всього за один крок, значно спрощуючи досвід користувача.
2. Автономний торговий агент
На відміну від традиційних торгових роботів, які діють відповідно до заданих правил, автономні торгові агенти можуть вчитися та адаптуватися до умов ринку, а також коригувати свої стратегії на основі нової інформації. Ці агенти можуть:
3. DApps, керовані ШІ
DeFi дApp надає функції кредитування, обміну, отримання прибутку тощо. Штучний інтелект та AI-агенти можуть покращити ці сервіси наступними способами:
Ці категорії протоколів користуються популярністю на ринку. Однак, щоб забезпечити кращі продукти та найкращі результати, їм слід розглянути можливість інтеграції різноманітних наборів даних різної якості, щоб підняти свої продукти на новий рівень.
Дані рівень — забезпечення потужності для DeFAI розумних контрактів
Якість штучного інтелекту залежить від даних, на яких він базується. Щоб AI-агенти могли ефективно працювати в DeFAI, їм потрібні дані в реальному часі, структуровані та перевірені. Наприклад, абстрактний рівень має отримувати дані з блокчейну через RPC та API соціальних мереж, тоді як агенти для оптимізації угод та прибутків потребують дані для подальшого вдосконалення своїх торгових стратегій і перерозподілу ресурсів.
Високоякісні набори даних дозволяють агентам краще прогнозувати цінову поведінку в майбутньому, надаючи рекомендації для торгівлі, щоб відповідати їхнім уподобанням щодо довгих і коротких позицій по певних активах.
Основними постачальниками даних DeFAI є:
Ці постачальники даних забезпечують AI-агентів багатими ресурсами даних, що підтримують їх у прийнятті більш точних прогнозів і рішень.
Розвиток блокчейну AI-агентів
Окрім побудови шару даних для ШІ та агентів, деякі блокчейни позиціонують себе як повноцінні рішення DeFAI. Мережа Mode нещодавно розгорнула Mode Terminal, що є спільним помічником DeFAI для виконання онлайнових транзакцій за запитами користувачів. Mode також підтримує багато команд, що базуються на ШІ та агентах, інтегруючи кілька протоколів ШІ в свою екосистему.
Інші основні блокчейни, такі як Solana, Base та NEAR, також активно займаються сферою AI-агентів, запускаючи різні програми заохочення та фонди для підтримки розвитку AI-агентів.
Майбутній розвиток DeFAI
В даний час більшість AI-агентів у DeFi стикаються з певними обмеженнями у досягненні повної автономії. Наступний етап DeFAI, можливо, зосередиться на інтеграції корисного рівня даних для розробки найкращої платформи або агентів. Це вимагатиме глибоких онлайнових даних, синтетичних даних, а також аналізу ринкових настроїв тощо.
Кінцевою метою є те, щоб AI-агенти могли безшовно генерувати та виконувати торгові стратегії з єдиного інтерфейсу. З розвитком цих систем майбутні трейдери DeFi можуть покладатися на AI-агентів для автономної оцінки, прогнозування та виконання фінансових стратегій з мінімальним людським втручанням.
Незважаючи на певні корекції токенів і рамок AI-агентів, DeFAI все ще знаходиться на ранній стадії, і потенціал AI-агентів для підвищення доступності та продуктивності DeFi не можна ігнорувати. Ключем до реалізації цього потенціалу є отримання високоякісних даних в реальному часі, що покращить прогнозування та виконання торгівельних угод на основі AI.
В майбутньому, перевірка та конфіденційність стануть ключовими викликами, які протокол повинен вирішити. Інтеграція технологій, заснованих на TEE, FHE або навіть нульових знаннях, може підвищити перевірку дій AI-агентів, що, в свою чергу, забезпечить довіру до автономності.
Тільки успішне поєднання високоякісних даних, надійних моделей та прозорих процесів прийняття рішень дозволить агентам DeFAI отримати широке застосування та справді розкрити потенціал децентралізованого фінансування.
![DeFAI повний огляд: як ШІ звільняє потенціал DeFi?](https://img-cdn.gateio.im/webp-social/moments-56a89e79609d8f982d5d31dadfad9205.webp01