DeFAI: Як ШІ може звільнити потенціал Децентралізованого фінансування
Децентралізоване фінансування(DeFi)з моменту свого швидкого розвитку у 2020 році залишалося основною опорою криптоекосистеми. Хоча інноваційні протоколи з'являються один за одним, це також призводить до збільшення складності та фрагментації, і навіть досвідченим користувачам важко орієнтуватися в численних ланцюгах, активах і протоколах.
Водночас штучний інтелект (AI) розвинувся з широких основних концепцій 2023 року до більш професійного, орієнтованого на агентів фокусу 2024 року. Ця зміна спричинила появу DeFi AI (DeFAI) - нової сфери, в якій штучний інтелект покращує DeFi через автоматизацію, управління ризиками та оптимізацію капіталу.
DeFAI охоплює кілька рівнів. Блокчейн є базовим рівнем, AI-агенти повинні взаємодіяти з певним ланцюгом, щоб виконувати угоди та смарт-контракти. На цьому рівні, дані та обчислювальний рівні забезпечують інфраструктуру, необхідну для навчання AI-моделей, які базуються на історичних даних про ціни, ринкових настроях та аналізі на ланцюзі. Рівень конфіденційності та перевірки забезпечує безпеку чутливих фінансових даних, підтримуючи бездоказове виконання. Нарешті, фреймворк агентів дозволяє розробникам створювати спеціалізовані програми на основі AI, такі як автономні торгові роботи, оцінювачі кредитного ризику та оптимізатори управління на ланцюзі.
З розширенням екосистеми DeFAI найвидатніші проекти можна поділити на три основні категорії:
1. Абстрактний рівень
Протоколи, що базуються на цій категорії, виконують роль зручного інтерфейсу для користувачів DeFi, подібного до ChatGPT, що дозволяє користувачам вводити підказки для виконання на ланцюгу. Вони зазвичай інтегруються з кількома ланцюгами та децентралізованими додатками, виконуючи наміри користувачів, одночасно усуваючи ручні етапи у складних транзакціях.
Деякі функції, які можуть виконувати ці протоколи, включають:
Гаманець для копіювання торгівлі або особистий профіль у соціальних мережах
Автоматичне виконання взяття прибутку/стоп-лоссу тощо відповідно до відсотка обсягу позиції
Наприклад, немає потреби вручну витягувати ETH з платформи кредитування, переносити його між ланцюгами на Solana, обмінювати на SOL і надавати ліквідність на DEX - протокол абстрактного рівня може виконати цю операцію всього за один крок.
2. Автономна торгова агенція
На відміну від традиційних торгових роботів, які дотримуються заздалегідь встановлених правил, автономні торгові агенти можуть вчитися і адаптуватися до ринкових умов, а також коригувати свої стратегії на основі нової інформації. Ці агенти можуть:
Аналіз даних для постійного вдосконалення стратегії
Прогнозуйте ринкові тенденції, щоб приймати кращі рішення щодо лонгів/шортів
Виконувати складні стратегії DeFi, як базову торгівлю
3. AI-рухомі Децентралізовані додатки
DeFi Децентралізовані застосунки пропонують функції кредитування, обміну, доходу farming та інші. Штучний інтелект та агенти ШІ можуть покращити ці послуги таким чином:
Оптимізація постачання ліквідності шляхом ребалансування позицій LP для отримання кращого APY
Сканування токенів для виявлення ризиків шляхом виявлення потенційних ризиків
Основні виклики
Топові протоколи, побудовані на цих шарах, стикаються з деякими викликами:
Ці протоколи покладаються на потоки даних в реальному часі для досягнення оптимального виконання угод. Погана якість даних може призвести до неефективності маршрутів, невдачі угод або до того, що угоди не принесуть прибутку.
Моделі штучного інтелекту залежать від історичних даних, але ринок криптовалют дуже волатильний. Агентам потрібно приймати навчання на різноманітних, високоякісних наборах даних, щоб зберегти ефективність.
Потрібно всебічно зрозуміти кореляцію активів, зміни ліквідності та ринкові настрої, щоб зрозуміти загальний стан ринку.
Протоколи на основі цих категорій користуються популярністю на ринку. Однак, щоб запропонувати кращі продукти та найкращі результати, їм слід розглянути можливість інтеграції різних наборів даних різної якості, щоб підняти свої продукти на новий рівень.
Дані - забезпечують потужність для DeFAI смартів
Якість AI залежить від даних, на яких він ґрунтується. Щоб AI-агенти могли ефективно працювати в DeFAI, їм потрібні дані в реальному часі, структуровані та перевірені. Наприклад, абстрактний шар повинен отримувати доступ до даних в ланцюзі через RPC та API соціальних мереж, тоді як агенти з оптимізації угод і прибутків потребують даних для подальшого вдосконалення своїх торгових стратегій та перерозподілу ресурсів.
Високоякісні набори даних дозволяють агентам краще прогнозувати цінову поведінку в майбутньому, надаючи рекомендації для торгівлі, щоб адаптуватися до їхніх переваг щодо довгих або коротких позицій у певних активах.
Найбільш популярні AI-агенти блокчейну
Окрім побудови шару даних для AI та агентів, певний блокчейн також позиціонує себе як повноцінний блокчейн для майбутнього DeFAI. Нещодавно вони розгорнули термінал, який є co-pilot для DeFAI, що використовується для виконання ончейн-транзакцій за підказками користувачів, який незабаром буде відкритий для стейкерів токенів.
Крім того, ця блокчейн-технологія підтримує багато команд, що базуються на AI та агентських рішеннях. Вони доклали великих зусиль, щоб інтегрувати кілька протоколів у свою екосистему, і з розвитком більшої кількості агентів та виконанням транзакцій ця мережа швидко розвивається.
Ці заходи були реалізовані під час їх оновлення мережі за допомогою ШІ, найпомітніше - це оснащення їх блокчейну AI-сортувальником. Використовуючи моделювання та аналіз ШІ для транзакцій перед виконанням, можна запобігти та перевірити високоризикові транзакції перед обробкою, щоб забезпечити безпеку в ланцюзі. Як L2 певного суперланцюга, цей ланцюг стоїть на середньому місці, з'єднуючи людей і агентних користувачів з найкращою екосистемою Децентралізованого фінансування.
Наступний крок DeFAI
Наразі більшість AI-агентів у DeFi стикаються зі значними обмеженнями у досягненні повної автономії. Наприклад:
Абстрактний рівень перетворює наміри користувача в виконання, але зазвичай не має здатності до прогнозування.
AI-агенти можуть генерувати альфа через аналіз, але їм бракує незалежного виконання угод.
AI-орієнтовані децентралізовані застосунки можуть обробляти страхові фонди або транзакції, але належать до пасивних, а не активних.
Наступний етап DeFAI, можливо, зосередиться на інтеграції корисного шару даних для розробки найкращої платформи або агента. Це вимагатиме глибоких ончейн-даних про активність великих гравців, зміни ліквідності тощо, одночасно генеруючи корисні синтетичні дані для кращого прогнозного аналізу та поєднуючи їх з аналізом настроїв з загального ринку, будь то коливання токенів певних категорій або коливання токенів у соціальних мережах.
Кінцевою метою є те, що AI-агенти зможуть безшовно генерувати та виконувати торгові стратегії з єдиного інтерфейсу. У міру зрілості цих систем ми можемо побачити, як у майбутньому торговці DeFi покладатимуться на AI-агентів для автономної оцінки, прогнозування та виконання фінансових стратегій з мінімальним людським втручанням.
Висновок
Враховуючи значне зниження вартості токенів і рамок AI-агентів, деякі можуть вважати, що DeFAI — це лише примарне явище. Проте DeFAI все ще перебуває на ранній стадії, і потенціал AI-агентів для підвищення доступності та продуктивності DeFi є незаперечним.
Ключем до реалізації цього потенціалу є отримання високоякісних даних у реальному часі, що покращить прогнози та виконання торгівельних операцій на основі ШІ. Все більше протоколів інтегрують різні шари даних, а протоколи даних створюють плагіни для платформ, що підкреслює важливість даних для агентських рішень.
Дивлячись в майбутнє, перевірка та конфіденційність стануть ключовими викликами, які повинні бути вирішені протоколами. На даний момент більшість операцій AI-агентів все ще є чорними ящиками, і користувачі повинні довіряти своїм коштам їм. Таким чином, розробка перевірених AI-рішень допоможе забезпечити прозорість та відповідальність агентських процесів. Інтеграція протоколів на основі TEE, FHE або навіть нульових знань може підвищити перевірку поведінки агентів AI, що дозволить досягти довіри до автономії.
Тільки успішне поєднання високоякісних даних, надійних моделей і прозорих процесів прийняття рішень дозволить DeFAI агентам отримати широке застосування.
 і не повинен розглядатися як схвалення його поглядів компанією Gate, а також як фінансова або професійна консультація. Див. Застереження для отримання детальної інформації.
DeFAI: Як штучний інтелект сприяє інноваціям та розвитку децентралізованого фінансування
DeFAI: Як ШІ може звільнити потенціал Децентралізованого фінансування
Децентралізоване фінансування(DeFi)з моменту свого швидкого розвитку у 2020 році залишалося основною опорою криптоекосистеми. Хоча інноваційні протоколи з'являються один за одним, це також призводить до збільшення складності та фрагментації, і навіть досвідченим користувачам важко орієнтуватися в численних ланцюгах, активах і протоколах.
Водночас штучний інтелект (AI) розвинувся з широких основних концепцій 2023 року до більш професійного, орієнтованого на агентів фокусу 2024 року. Ця зміна спричинила появу DeFi AI (DeFAI) - нової сфери, в якій штучний інтелект покращує DeFi через автоматизацію, управління ризиками та оптимізацію капіталу.
DeFAI охоплює кілька рівнів. Блокчейн є базовим рівнем, AI-агенти повинні взаємодіяти з певним ланцюгом, щоб виконувати угоди та смарт-контракти. На цьому рівні, дані та обчислювальний рівні забезпечують інфраструктуру, необхідну для навчання AI-моделей, які базуються на історичних даних про ціни, ринкових настроях та аналізі на ланцюзі. Рівень конфіденційності та перевірки забезпечує безпеку чутливих фінансових даних, підтримуючи бездоказове виконання. Нарешті, фреймворк агентів дозволяє розробникам створювати спеціалізовані програми на основі AI, такі як автономні торгові роботи, оцінювачі кредитного ризику та оптимізатори управління на ланцюзі.
З розширенням екосистеми DeFAI найвидатніші проекти можна поділити на три основні категорії:
1. Абстрактний рівень
Протоколи, що базуються на цій категорії, виконують роль зручного інтерфейсу для користувачів DeFi, подібного до ChatGPT, що дозволяє користувачам вводити підказки для виконання на ланцюгу. Вони зазвичай інтегруються з кількома ланцюгами та децентралізованими додатками, виконуючи наміри користувачів, одночасно усуваючи ручні етапи у складних транзакціях.
Деякі функції, які можуть виконувати ці протоколи, включають:
Наприклад, немає потреби вручну витягувати ETH з платформи кредитування, переносити його між ланцюгами на Solana, обмінювати на SOL і надавати ліквідність на DEX - протокол абстрактного рівня може виконати цю операцію всього за один крок.
2. Автономна торгова агенція
На відміну від традиційних торгових роботів, які дотримуються заздалегідь встановлених правил, автономні торгові агенти можуть вчитися і адаптуватися до ринкових умов, а також коригувати свої стратегії на основі нової інформації. Ці агенти можуть:
3. AI-рухомі Децентралізовані додатки
DeFi Децентралізовані застосунки пропонують функції кредитування, обміну, доходу farming та інші. Штучний інтелект та агенти ШІ можуть покращити ці послуги таким чином:
Основні виклики
Топові протоколи, побудовані на цих шарах, стикаються з деякими викликами:
Ці протоколи покладаються на потоки даних в реальному часі для досягнення оптимального виконання угод. Погана якість даних може призвести до неефективності маршрутів, невдачі угод або до того, що угоди не принесуть прибутку.
Моделі штучного інтелекту залежать від історичних даних, але ринок криптовалют дуже волатильний. Агентам потрібно приймати навчання на різноманітних, високоякісних наборах даних, щоб зберегти ефективність.
Потрібно всебічно зрозуміти кореляцію активів, зміни ліквідності та ринкові настрої, щоб зрозуміти загальний стан ринку.
Протоколи на основі цих категорій користуються популярністю на ринку. Однак, щоб запропонувати кращі продукти та найкращі результати, їм слід розглянути можливість інтеграції різних наборів даних різної якості, щоб підняти свої продукти на новий рівень.
Дані - забезпечують потужність для DeFAI смартів
Якість AI залежить від даних, на яких він ґрунтується. Щоб AI-агенти могли ефективно працювати в DeFAI, їм потрібні дані в реальному часі, структуровані та перевірені. Наприклад, абстрактний шар повинен отримувати доступ до даних в ланцюзі через RPC та API соціальних мереж, тоді як агенти з оптимізації угод і прибутків потребують даних для подальшого вдосконалення своїх торгових стратегій та перерозподілу ресурсів.
Високоякісні набори даних дозволяють агентам краще прогнозувати цінову поведінку в майбутньому, надаючи рекомендації для торгівлі, щоб адаптуватися до їхніх переваг щодо довгих або коротких позицій у певних активах.
Найбільш популярні AI-агенти блокчейну
Окрім побудови шару даних для AI та агентів, певний блокчейн також позиціонує себе як повноцінний блокчейн для майбутнього DeFAI. Нещодавно вони розгорнули термінал, який є co-pilot для DeFAI, що використовується для виконання ончейн-транзакцій за підказками користувачів, який незабаром буде відкритий для стейкерів токенів.
Крім того, ця блокчейн-технологія підтримує багато команд, що базуються на AI та агентських рішеннях. Вони доклали великих зусиль, щоб інтегрувати кілька протоколів у свою екосистему, і з розвитком більшої кількості агентів та виконанням транзакцій ця мережа швидко розвивається.
Ці заходи були реалізовані під час їх оновлення мережі за допомогою ШІ, найпомітніше - це оснащення їх блокчейну AI-сортувальником. Використовуючи моделювання та аналіз ШІ для транзакцій перед виконанням, можна запобігти та перевірити високоризикові транзакції перед обробкою, щоб забезпечити безпеку в ланцюзі. Як L2 певного суперланцюга, цей ланцюг стоїть на середньому місці, з'єднуючи людей і агентних користувачів з найкращою екосистемою Децентралізованого фінансування.
Наступний крок DeFAI
Наразі більшість AI-агентів у DeFi стикаються зі значними обмеженнями у досягненні повної автономії. Наприклад:
Абстрактний рівень перетворює наміри користувача в виконання, але зазвичай не має здатності до прогнозування.
AI-агенти можуть генерувати альфа через аналіз, але їм бракує незалежного виконання угод.
AI-орієнтовані децентралізовані застосунки можуть обробляти страхові фонди або транзакції, але належать до пасивних, а не активних.
Наступний етап DeFAI, можливо, зосередиться на інтеграції корисного шару даних для розробки найкращої платформи або агента. Це вимагатиме глибоких ончейн-даних про активність великих гравців, зміни ліквідності тощо, одночасно генеруючи корисні синтетичні дані для кращого прогнозного аналізу та поєднуючи їх з аналізом настроїв з загального ринку, будь то коливання токенів певних категорій або коливання токенів у соціальних мережах.
Кінцевою метою є те, що AI-агенти зможуть безшовно генерувати та виконувати торгові стратегії з єдиного інтерфейсу. У міру зрілості цих систем ми можемо побачити, як у майбутньому торговці DeFi покладатимуться на AI-агентів для автономної оцінки, прогнозування та виконання фінансових стратегій з мінімальним людським втручанням.
Висновок
Враховуючи значне зниження вартості токенів і рамок AI-агентів, деякі можуть вважати, що DeFAI — це лише примарне явище. Проте DeFAI все ще перебуває на ранній стадії, і потенціал AI-агентів для підвищення доступності та продуктивності DeFi є незаперечним.
Ключем до реалізації цього потенціалу є отримання високоякісних даних у реальному часі, що покращить прогнози та виконання торгівельних операцій на основі ШІ. Все більше протоколів інтегрують різні шари даних, а протоколи даних створюють плагіни для платформ, що підкреслює важливість даних для агентських рішень.
Дивлячись в майбутнє, перевірка та конфіденційність стануть ключовими викликами, які повинні бути вирішені протоколами. На даний момент більшість операцій AI-агентів все ще є чорними ящиками, і користувачі повинні довіряти своїм коштам їм. Таким чином, розробка перевірених AI-рішень допоможе забезпечити прозорість та відповідальність агентських процесів. Інтеграція протоколів на основі TEE, FHE або навіть нульових знань може підвищити перевірку поведінки агентів AI, що дозволить досягти довіри до автономії.
Тільки успішне поєднання високоякісних даних, надійних моделей і прозорих процесів прийняття рішень дозволить DeFAI агентам отримати широке застосування.
![DeFAI повний огляд: як ШІ звільняє потенціал DeFi?](https://img-cdn.gateio.im/webp-social/moments-56a89e79609d8f982d5d31dadfad9205.webp01