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DeFAI: cómo los agentes de IA están remodelando el ecosistema de Finanzas descentralizadas
DeFAI: ¿Cómo puede la inteligencia artificial liberar el potencial de las Finanzas descentralizadas?
Finanzas descentralizadas(DeFi) ha sido un pilar central del ecosistema criptográfico desde su rápido desarrollo en 2020. A pesar de la innovación de protocolos que surgen constantemente, también ha llevado a un aumento de la complejidad y la fragmentación, lo que dificulta incluso a los usuarios experimentados hacer frente a la multitud de cadenas, activos y protocolos.
Mientras tanto, la inteligencia artificial (AI) ha evolucionado de una narrativa amplia en 2023 a un enfoque más profesional y orientado a agentes en 2024. Esta transformación ha dado lugar a DeFi AI(DeFAI) - un campo emergente donde la IA mejora las Finanzas descentralizadas a través de la automatización, la gestión de riesgos y la optimización de capital.
DeFAI atraviesa múltiples niveles. La blockchain es la capa base, ya que los agentes de IA deben interactuar con cadenas específicas para ejecutar transacciones y contratos inteligentes. Encima de eso están la capa de datos y la capa de computación, que proporcionan la infraestructura necesaria para entrenar modelos de IA, los cuales utilizan datos de precios históricos, sentimientos del mercado y análisis en cadena. La capa de privacidad y verificación asegura que los datos financieros sensibles se mantengan seguros mientras se conserva la ejecución sin confianza. Finalmente, el marco de agentes permite a los desarrolladores construir aplicaciones impulsadas por IA especializadas, como robots de comercio autónomos, evaluadores de riesgo crediticio y optimizadores de gobernanza en cadena.
A medida que el ecosistema DeFAI sigue expandiéndose, los proyectos más destacados se pueden clasificar en tres categorías principales:
1. Capa abstracta
Estos protocolos actúan como una interfaz amigable para el usuario similar a ChatGPT para las Finanzas descentralizadas, permitiendo a los usuarios ingresar comandos que se ejecutan en la cadena. A menudo integran múltiples cadenas y dApps, pueden ejecutar la intención del usuario, al mismo tiempo que eliminan los pasos manuales en transacciones complejas.
Estas son algunas de las funciones que pueden ejecutar estos protocolos:
Por ejemplo, no es necesario extraer manualmente ETH de la plataforma de préstamos, trasladarlo a Solana, intercambiar SOL y proporcionar liquidez en DEX: el protocolo de capa de abstracción puede completar la operación en un solo paso.
2. Agente de negociación autónoma
A diferencia de los robots de trading tradicionales que siguen reglas preestablecidas, los agentes de trading autónomos pueden aprender y adaptarse a las condiciones del mercado, y ajustar sus estrategias en función de nueva información. Estos agentes pueden:
3. DApps impulsados por IA
Las dApps de DeFi ofrecen funciones como préstamos, intercambios y farming de rendimiento. La IA y los agentes de IA pueden mejorar estos servicios de las siguientes maneras:
Principales desafíos
Los principales protocolos construidos sobre estos niveles enfrentan algunos desafíos:
Estos protocolos dependen de flujos de datos en tiempo real para lograr la mejor ejecución de operaciones. Una mala calidad de los datos puede resultar en eficiencia de rutas reducida, fallos en las operaciones o transacciones no rentables.
Los modelos de IA dependen de datos históricos, pero el mercado de criptomonedas es muy volátil. Los agentes deben ser entrenados con conjuntos de datos diversos y de alta calidad para mantener su efectividad.
Necesitas comprender completamente la correlación de activos, los cambios en la liquidez y el sentimiento del mercado para entender la situación general del mercado.
Los protocolos basados en estas categorías han sido bien recibidos en el mercado. Sin embargo, para ofrecer mejores productos y resultados óptimos, deberían considerar la integración de diversos conjuntos de datos de diferentes calidades, para llevar sus productos a un nuevo nivel.
Capa de datos - Potencia para la inteligencia DeFAI
La calidad de la IA depende de los datos en los que se basa. Para que los agentes de IA funcionen de manera efectiva en DeFAI, necesitan datos en tiempo real, estructurados y verificables. Por ejemplo, la capa de abstracción necesita acceder a datos en cadena a través de RPC y APIs de redes sociales, mientras que los agentes de optimización de transacciones y rendimientos requieren datos para perfeccionar aún más sus estrategias de transacción y redistribuir recursos.
Conjuntos de datos de alta calidad permiten a los agentes realizar un mejor análisis predictivo del comportamiento futuro de los precios, proporcionando recomendaciones de trading que se ajusten a sus preferencias por posiciones largas o cortas en ciertos activos.
La blockchain de agentes de IA más destacada
Además de construir una capa de datos para la IA y los agentes, cierta blockchain también se posiciona como una blockchain de pila completa para el futuro de DeFAI. Recientemente, desplegaron un co-piloto de DeFAI para ejecutar transacciones en cadena a través de indicaciones de los usuarios, que pronto estará disponible para los stakers de tokens.
Además, esta blockchain también admite muchos equipos basados en IA y agentes. Han hecho un gran esfuerzo para integrar múltiples protocolos de IA en su ecosistema, y a medida que se desarrollan más agentes y se ejecutan transacciones, esta cadena se está desarrollando rápidamente.
Estas medidas se implementaron al mismo tiempo que actualizaban la red con IA, y lo más notable es que equiparon su blockchain con un clasificador de IA. Al utilizar simulaciones y análisis de IA en las transacciones antes de su ejecución, se pueden bloquear y revisar las transacciones de alto riesgo antes de su procesamiento, asegurando así la seguridad en la cadena. Como L2 de una supercadena, esta blockchain se sitúa en un punto intermedio, conectando a los usuarios humanos y a los agentes con el mejor ecosistema DeFi.
El siguiente paso de DeFAI
Actualmente, la mayoría de los agentes de IA en DeFi enfrentan importantes limitaciones para lograr una autonomía completa. Por ejemplo:
La capa abstracta convierte la intención del usuario en ejecución, pero a menudo carece de capacidad de predicción.
Los agentes de IA pueden generar alpha a través del análisis, pero carecen de ejecución de operaciones independiente.
Las dApps impulsadas por IA pueden manejar cofres o transacciones, pero son pasivas y no activas.
La próxima fase de DeFAI podría centrarse en la integración de una capa de datos útil para desarrollar la mejor plataforma o agente de proxy. Esto requerirá datos on-chain profundos sobre actividades de ballenas, cambios en la liquidez, etc., al tiempo que genera datos sintéticos útiles para un mejor análisis predictivo y combina el análisis de sentimientos del mercado general, ya sea sobre la volatilidad de tokens de categorías específicas o sobre la volatilidad de tokens en las redes sociales.
El objetivo final es que los agentes de IA puedan generar y ejecutar estrategias de trading sin problemas desde una única interfaz. A medida que estos sistemas maduren, podemos ver en el futuro que los traders de DeFi confían en agentes de IA para evaluar, predecir y ejecutar estrategias financieras de forma autónoma con mínima intervención humana.
Conclusión
Dado el gran descalabro de los tokens y marcos de agentes de IA, algunas personas pueden pensar que DeFAI es solo un fenómeno pasajero. Sin embargo, DeFAI todavía se encuentra en una etapa temprana, y el potencial de los agentes de IA para mejorar la usabilidad y el rendimiento de las Finanzas descentralizadas es innegable.
La clave para liberar este potencial radica en obtener datos en tiempo real de alta calidad, lo que mejorará las previsiones y la ejecución de transacciones impulsadas por IA. Cada vez más protocolos integran diferentes capas de datos, y los protocolos de datos construyen complementos para el marco, lo que destaca la importancia de los datos en la toma de decisiones de los agentes.
De cara al futuro, la verificabilidad y la privacidad se convertirán en los desafíos clave que los protocolos deben abordar. Actualmente, la mayoría de las operaciones de los agentes de IA siguen siendo una caja negra, y los usuarios deben confiar sus fondos a ellos. Por lo tanto, el desarrollo de decisiones de IA verificables ayudará a garantizar la transparencia y la responsabilidad de los procesos de los agentes. La integración de protocolos basados en TEE, FHE e incluso pruebas zk puede mejorar la verificabilidad del comportamiento de los agentes de IA, lo que a su vez permite confiar en su autonomía.
Solo combinando con éxito datos de alta calidad, modelos sólidos y procesos de toma de decisiones transparentes, el agente DeFAI podrá obtener una amplia aplicación.
![DeFAI completo: ¿Cómo libera la IA el potencial de las Finanzas descentralizadas?](https://img-cdn.gateio.im/webp-social/moments-56a89e79609d8f982d5d31dadfad9205.webp01