DeFAI: Como a IA pode liberar o potencial das Finanças Descentralizadas
Finanças Descentralizadas(DeFi) tem sido um pilar central do ecossistema cripto desde seu rápido desenvolvimento em 2020. Embora inúmeros protocolos inovadores tenham surgido, isso também levou a um aumento da complexidade e fragmentação, tornando difícil para até mesmo os usuários mais experientes navegarem por tantas cadeias, ativos e protocolos.
Enquanto isso, a inteligência artificial (AI) evoluiu de um conceito básico amplo em 2023 para um foco mais profissional e orientado a agentes em 2024. Essa mudança deu origem ao DeFi AI (DeFAI) - um campo emergente onde a IA melhora as Finanças Descentralizadas através da automação, gestão de riscos e otimização de capital.
DeFAI atravessa vários níveis. A blockchain é o nível base, e os agentes de IA devem interagir com uma cadeia específica para executar transações e contratos inteligentes. Acima disso, os níveis de dados e computação fornecem a infraestrutura necessária para treinar modelos de IA, que vêm de dados históricos de preços, sentimento de mercado e análises on-chain. O nível de privacidade e verificabilidade garante que dados financeiros sensíveis permaneçam seguros enquanto mantém a execução sem confiança. Por fim, a estrutura de agentes permite que os desenvolvedores construam aplicações especializadas impulsionadas por IA, como robôs de negociação autônomos, avaliadores de risco de crédito e otimizadores de governança on-chain.
À medida que o ecossistema DeFAI continua a expandir-se, os projetos mais proeminentes podem ser divididos em três categorias principais:
1. Camada Abstrata
Os protocolos construídos nesta categoria servem como uma interface amigável ao usuário semelhante ao ChatGPT para as Finanças Descentralizadas, permitindo que os usuários insiram comandos que são executados na blockchain. Eles geralmente se integram a múltiplas blockchains e aplicações descentralizadas, executando a intenção do usuário enquanto eliminam passos manuais em transações complexas.
Algumas das funções que esses protocolos podem executar incluem:
Trocas, cross-chain, empréstimos/saques, execução de transações cross-chain
Carteira de negociação de cópia ou perfil de redes sociais
Executar automaticamente o take profit/stop loss e outras operações com base na percentagem do tamanho da posição.
Por exemplo, não é necessário extrair manualmente ETH da plataforma de empréstimo, transferi-lo para a Solana, trocar por SOL e fornecer liquidez na DEX - o protocolo de camada de abstração realiza 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 as suas estratégias com base em novas informações. Estes agentes podem:
Analisar dados para aprimorar continuamente a estratégia
Prever a tendência do mercado para tomar melhores decisões de compra/venda
Execute estratégias DeFi complexas como em operações básicas.
3. Aplicações descentralizadas impulsionadas por IA
As aplicações DeFi de Descentralização oferecem funcionalidades como empréstimos, trocas e farming de rendimento. A IA e os agentes de IA podem melhorar esses serviços da seguinte forma:
Otimizar o fornecimento de liquidez através do reequilíbrio das posições de LP para obter um APY melhor
Escanear tokens para descobrir riscos através da deteção de riscos potenciais
Principais Desafios
Os principais protocolos construídos sobre esses níveis enfrentam alguns desafios:
Estes protocolos dependem de fluxos de dados em tempo real para garantir a melhor execução de transações. A má qualidade dos dados pode resultar em eficiência de rota reduzida, falhas nas transações 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 eficácia.
É necessário ter uma compreensão completa da correlação de ativos, das mudanças na liquidez e do sentimento do mercado para entender a situação geral do mercado.
Os protocolos baseados nessas categorias têm sido bem recebidos pelo mercado. No entanto, para oferecer melhores produtos e resultados ótimos, eles devem considerar a integração de diferentes conjuntos de dados de várias qualidades, a fim de elevar seus produtos a um novo nível.
Camada de Dados - Potencializando a Inteligência DeFAI
A qualidade da IA depende dos dados em que ela se baseia. Para que os agentes de IA funcionem de forma eficaz no DeFAI, eles precisam de dados em tempo real, estruturados e verificáveis. Por exemplo, a camada de abstração precisa acessar dados on-chain através de RPC e APIs de redes sociais, enquanto os agentes de otimização de transações e receitas precisam de dados para aprimorar ainda mais suas estratégias de negociação e redistribuir recursos.
Conjuntos de dados de alta qualidade permitem que os agentes realizem análises preditivas sobre o comportamento futuro dos preços, fornecendo recomendações de negociação que se adaptam às suas preferências por posições longas ou curtas em determinados ativos.
A blockchain de agentes de IA mais popular
Além de construir uma camada de dados para IA e agentes, uma determinada blockchain também se posiciona como uma blockchain de pilha completa para construir o futuro do DeFAI. Recentemente, eles implementaram um terminal, que é o co-piloto do DeFAI, para executar transações on-chain através de prompts de usuários, que em breve será aberto aos stakers de tokens.
Além disso, esta blockchain também suporta muitas equipes baseadas em IA e agentes. Eles fizeram um grande esforço para integrar vários protocolos em seu ecossistema, e à medida que mais agentes são desenvolvidos e transações são executadas, essa cadeia se desenvolve rapidamente.
Essas medidas foram implementadas enquanto eles atualizavam a rede com IA, sendo a mais notável a adição de um ordenado de IA à sua blockchain. Ao usar simulações e análises de IA antes da execução das transações, é possível bloquear e revisar transações de alto risco antes do processamento, garantindo a segurança na cadeia. Como um L2 de uma super cadeia, essa cadeia atua como um intermediário, conectando usuários humanos e agentes ao melhor ecossistema de Finanças Descentralizadas.
O próximo passo do DeFAI
Atualmente, a maioria dos agentes de IA no DeFi enfrenta limitações significativas na realização 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 negociações 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 a análise de sentimento do mercado em geral, seja nas flutuações de tokens de categorias específicas ou nas flutuações de tokens nas redes sociais.
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 futuros traders DeFi dependendo de agentes de IA para avaliar, prever e executar estratégias financeiras de forma autónoma com o mínimo de intervenção humana.
Conclusão
Dada a grande desvalorização dos tokens e da estrutura de agentes de IA, alguns podem pensar que o DeFAI é apenas uma moda passageira. No entanto, o DeFAI ainda está em uma fase inicial, e o potencial dos agentes de IA para aumentar a usabilidade e o desempenho do DeFi 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, protocolos de dados estão construindo plugins para a estrutura, destacando a importância dos dados para a tomada de decisões dos agentes.
Olhando para o futuro, a verificabilidade e a privacidade serão os principais desafios que os protocolos devem enfrentar. Atualmente, a maioria das operações de agentes de IA ainda é uma caixa-preta, e 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 baseados em TEE, FHE e até mesmo provas de conhecimento zero podem aumentar a verificabilidade do comportamento dos agentes de IA, permitindo assim a confiança na autonomia.
Apenas combinando com sucesso dados de alta qualidade, modelos robustos e processos de decisão transparentes, os agentes DeFAI poderão alcançar uma ampla aplicação.
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DeFAI: Como a IA impulsiona a inovação e o desenvolvimento das Finanças Descentralizadas
DeFAI: Como a IA pode liberar o potencial das Finanças Descentralizadas
Finanças Descentralizadas(DeFi) tem sido um pilar central do ecossistema cripto desde seu rápido desenvolvimento em 2020. Embora inúmeros protocolos inovadores tenham surgido, isso também levou a um aumento da complexidade e fragmentação, tornando difícil para até mesmo os usuários mais experientes navegarem por tantas cadeias, ativos e protocolos.
Enquanto isso, a inteligência artificial (AI) evoluiu de um conceito básico amplo em 2023 para um foco mais profissional e orientado a agentes em 2024. Essa mudança deu origem ao DeFi AI (DeFAI) - um campo emergente onde a IA melhora as Finanças Descentralizadas através da automação, gestão de riscos e otimização de capital.
DeFAI atravessa vários níveis. A blockchain é o nível base, e os agentes de IA devem interagir com uma cadeia específica para executar transações e contratos inteligentes. Acima disso, os níveis de dados e computação fornecem a infraestrutura necessária para treinar modelos de IA, que vêm de dados históricos de preços, sentimento de mercado e análises on-chain. O nível de privacidade e verificabilidade garante que dados financeiros sensíveis permaneçam seguros enquanto mantém a execução sem confiança. Por fim, a estrutura de agentes permite que os desenvolvedores construam aplicações especializadas impulsionadas por IA, como robôs de negociação autônomos, avaliadores de risco de crédito e otimizadores de governança on-chain.
À medida que o ecossistema DeFAI continua a expandir-se, os projetos mais proeminentes podem ser divididos em três categorias principais:
1. Camada Abstrata
Os protocolos construídos nesta categoria servem como uma interface amigável ao usuário semelhante ao ChatGPT para as Finanças Descentralizadas, permitindo que os usuários insiram comandos que são executados na blockchain. Eles geralmente se integram a múltiplas blockchains e aplicações descentralizadas, executando a intenção do usuário enquanto eliminam passos manuais em transações complexas.
Algumas das funções que esses protocolos podem executar incluem:
Por exemplo, não é necessário extrair manualmente ETH da plataforma de empréstimo, transferi-lo para a Solana, trocar por SOL e fornecer liquidez na DEX - o protocolo de camada de abstração realiza 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 as suas estratégias com base em novas informações. Estes agentes podem:
3. Aplicações descentralizadas impulsionadas por IA
As aplicações DeFi de Descentralização oferecem funcionalidades como empréstimos, trocas e farming de rendimento. A IA e os agentes de IA podem melhorar esses serviços da seguinte forma:
Principais Desafios
Os principais protocolos construídos sobre esses níveis enfrentam alguns desafios:
Estes protocolos dependem de fluxos de dados em tempo real para garantir a melhor execução de transações. A má qualidade dos dados pode resultar em eficiência de rota reduzida, falhas nas transações 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 eficácia.
É necessário ter uma compreensão completa da correlação de ativos, das mudanças na liquidez e do sentimento do mercado para entender a situação geral do mercado.
Os protocolos baseados nessas categorias têm sido bem recebidos pelo mercado. No entanto, para oferecer melhores produtos e resultados ótimos, eles devem considerar a integração de diferentes conjuntos de dados de várias qualidades, a fim de elevar seus produtos a um novo nível.
Camada de Dados - Potencializando a Inteligência DeFAI
A qualidade da IA depende dos dados em que ela se baseia. Para que os agentes de IA funcionem de forma eficaz no DeFAI, eles precisam de dados em tempo real, estruturados e verificáveis. Por exemplo, a camada de abstração precisa acessar dados on-chain através de RPC e APIs de redes sociais, enquanto os agentes de otimização de transações e receitas precisam de dados para aprimorar ainda mais suas estratégias de negociação e redistribuir recursos.
Conjuntos de dados de alta qualidade permitem que os agentes realizem análises preditivas sobre o comportamento futuro dos preços, fornecendo recomendações de negociação que se adaptam às suas preferências por posições longas ou curtas em determinados ativos.
A blockchain de agentes de IA mais popular
Além de construir uma camada de dados para IA e agentes, uma determinada blockchain também se posiciona como uma blockchain de pilha completa para construir o futuro do DeFAI. Recentemente, eles implementaram um terminal, que é o co-piloto do DeFAI, para executar transações on-chain através de prompts de usuários, que em breve será aberto aos stakers de tokens.
Além disso, esta blockchain também suporta muitas equipes baseadas em IA e agentes. Eles fizeram um grande esforço para integrar vários protocolos em seu ecossistema, e à medida que mais agentes são desenvolvidos e transações são executadas, essa cadeia se desenvolve rapidamente.
Essas medidas foram implementadas enquanto eles atualizavam a rede com IA, sendo a mais notável a adição de um ordenado de IA à sua blockchain. Ao usar simulações e análises de IA antes da execução das transações, é possível bloquear e revisar transações de alto risco antes do processamento, garantindo a segurança na cadeia. Como um L2 de uma super cadeia, essa cadeia atua como um intermediário, conectando usuários humanos e agentes ao melhor ecossistema de Finanças Descentralizadas.
O próximo passo do DeFAI
Atualmente, a maioria dos agentes de IA no DeFi enfrenta limitações significativas na realização 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 negociações 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 a análise de sentimento do mercado em geral, seja nas flutuações de tokens de categorias específicas ou nas flutuações de tokens nas redes sociais.
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 futuros traders DeFi dependendo de agentes de IA para avaliar, prever e executar estratégias financeiras de forma autónoma com o mínimo de intervenção humana.
Conclusão
Dada a grande desvalorização dos tokens e da estrutura de agentes de IA, alguns podem pensar que o DeFAI é apenas uma moda passageira. No entanto, o DeFAI ainda está em uma fase inicial, e o potencial dos agentes de IA para aumentar a usabilidade e o desempenho do DeFi 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, protocolos de dados estão construindo plugins para a estrutura, destacando a importância dos dados para a tomada de decisões dos agentes.
Olhando para o futuro, a verificabilidade e a privacidade serão os principais desafios que os protocolos devem enfrentar. Atualmente, a maioria das operações de agentes de IA ainda é uma caixa-preta, e 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 baseados em TEE, FHE e até mesmo provas de conhecimento zero podem aumentar a verificabilidade do comportamento dos agentes de IA, permitindo assim a confiança na autonomia.
Apenas combinando com sucesso dados de alta qualidade, modelos robustos e processos de decisão transparentes, os agentes DeFAI poderão alcançar uma ampla aplicação.
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