DeFAI: Как искусственный интеллект может раскрыть потенциал децентрализованного финансирования

Децентрализованное финансирование(DeFi) с момента своего быстрого развития в 2020 году остается основным столпом криптоэкосистемы. Несмотря на то, что инновационные протоколы появляются один за другим, это также приводит к увеличению сложности и фрагментации, что затрудняет даже опытным пользователям работу с множеством цепочек, активов и протоколов.

В то же время искусственный интеллект ( AI ) развился из широких основополагающих нарративов 2023 года в более специализированный, ориентированный на агентов фокус 2024 года. Этот переход породил DeFi AI ( DeFAI ) - новую развивающуюся область, в которой ИИ улучшает DeFi за счет автоматизации, управления рисками и оптимизации капитала.

! [Объяснение DeFAI: как искусственный интеллект может раскрыть потенциал DeFi?] ](https://img-cdn.gateio.im/webp-social/moments-8d2047d5e1d3cb0bfeb8958d29d81336.webp)

DeFAI охватывает несколько уровней. Блокчейн является основным уровнем, потому что AI-агенты должны взаимодействовать с конкретными цепочками, чтобы выполнять сделки и смарт-контракты. Над ним расположены уровень данных и уровень вычислений, которые предоставляют необходимую инфраструктуру для обучения AI-моделей, использующих исторические данные о ценах, рыночные настроения и анализ на цепочке. Уровень конфиденциальности и проверяемости обеспечивает безопасность чувствительных финансовых данных при поддержании бездоверительного выполнения. Наконец, агентская структура позволяет разработчикам создавать специализированные приложения на основе AI, такие как автономные торговые роботы, оценщики кредитных рисков и оптимизаторы управления на цепочке.

С расширением экосистемы DeFAI наиболее выдающиеся проекты можно разделить на три основные категории:

1. Абстрактный уровень

Такие протоколы служат пользовательским интерфейсом, подобным ChatGPT, для DeFi, позволяя пользователям вводить подсказки, которые выполняются в цепочке. Обычно они интегрируют несколько цепочек и dApp, чтобы выполнять намерения пользователей, при этом устраняя ручные шаги в сложных транзакциях.

Некоторые функции, которые могут выполнять эти протоколы, включают:

• Обмен, кросс-цепь, заимствование/вывод, выполнение сделок через кросс-цепь
• Кошелек для следования сделкам или профиль в социальных сетях
• Автоматическое выполнение Take Profit/Stop Loss и других сделок в зависимости от процента объема позиции

Например, нет необходимости вручную извлекать ETH из платформы кредитования, переносить его в Solana, обменивать на SOL и предоставлять ликвидность на DEX - абстрактный протокол позволяет выполнить операцию всего за один шаг.

2. Автономный торговый агент

В отличие от традиционных торговых роботов, которые следуют заранее установленным правилам, автономные торговые агенты могут обучаться и адаптироваться к рыночным условиям и корректировать свои стратегии на основе новой информации. Эти агенты могут:

• Анализируйте данные для постоянного совершенствования стратегии
• Прогнозировать рыночные тенденции, чтобы принимать лучшие решения по лонгам/шортам
• Выполнение сложных стратегий децентрализованного финансирования

3. DApps на основе ИИ

DeFi dApp предоставляет функции кредитования, обмена, доходного farming и т.д. AI и AI-агенты могут улучшить эти услуги следующим образом:

• Оптимизация поставок ликвидности путем ребалансировки позиций LP для получения лучшей APY
• Сканирование токенов для выявления рисков путем обнаружения потенциальных rug или honeypot.

Основные вызовы

Топовые протоколы, построенные на этих уровнях, сталкиваются с некоторыми проблемами:

1. Эти протоколы зависят от потоков данных в реальном времени для достижения наилучшего исполнения сделок. Плохое качество данных может привести к снижению эффективности маршрута, неудачам в сделках или к отсутствию прибыли от сделок.

2. Модели ИИ зависят от исторических данных, но волатильность криптовалютного рынка велика. Агентам необходимо проходить обучение на разнообразных и качественных датасетах, чтобы поддерживать свою эффективность.

3. Необходимо полностью понимать взаимосвязь активов, изменения ликвидности и рыночные настроения, чтобы понять общее состояние рынка

Протоколы на основе этих категорий стали популярны на рынке. Однако для того, чтобы предоставить лучшие продукты и добиться наилучших результатов, им следует рассмотреть возможность интеграции различных наборов данных разного качества, чтобы вывести свои продукты на новый уровень.

! [Объяснение DeFAI: как искусственный интеллект может раскрыть потенциал DeFi?] ](https://img-cdn.gateio.im/webp-social/moments-1a6675fafd9467bb8f1dcff4674dba90.webp)

Данные - Обеспечение энергии для DeFAI интеллекта

Качество ИИ зависит от данных, на которых он основан. Чтобы ИИ-агенты эффективно работали в DeFAI, им нужны актуальные, структурированные и проверяемые данные. Например, абстрактный уровень должен получать данные с блокчейна через RPC и API социальных сетей, тогда как агенты оптимизации сделок и доходов нуждаются в данных для дальнейшего улучшения своих торговых стратегий и перераспределения ресурсов.

Высококачественные наборы данных позволяют агентам лучше прогнозировать будущее ценовое поведение, предоставляя рекомендации по торговле в соответствии с их предпочтениями по длинным или коротким позициям в отношении определенных активов.

Самая обсуждаемая блокчейн-агент AI

Помимо создания уровня данных для ИИ и агентов, определенная блокчейн-платформа также позиционирует себя как полностековая блокчейн-платформа для построения будущего DeFAI. Недавно они развернули co-pilot для DeFAI, который позволяет выполнять ончейн-транзакции по запросам пользователей и вскоре будет доступен для стейкеров токенов.

Кроме того, эта блокчейн-сеть поддерживает множество команд, основанных на ИИ и агентских системах. Они приложили огромные усилия для интеграции нескольких ИИ-протоколов в свою экосистему, и с развитием большего количества агентов и выполнением транзакций эта цепочка быстро развивается.

Эти меры были реализованы одновременно с обновлением их сети с помощью ИИ, и наиболее заметным является оснащение их блокчейна ИИ-сортировщиком. Используя моделирование и анализ ИИ для анализа сделок перед выполнением, можно предотвратить и проверить высокорисковые сделки до их обработки, чтобы обеспечить безопасность в цепочке. В качестве L2 некоторой суперцепи, этот блокчейн находится в промежуточной позиции, соединяя людей и агентных пользователей с лучшими экосистемами Децентрализованное финансирование.

Следующий шаг DeFAI

В настоящее время большинство AI-агентов в DeFi сталкиваются с серьезными ограничениями в реализации полной автономии. Например:

1. Абстрактный уровень преобразует намерения пользователя в выполнение, но обычно не хватает предсказательной способности.

2. AI-агенты могут генерировать альфа, анализируя данные, но у них нет независимого исполнения сделок.

3. ИИ-управляемые dApp могут обрабатывать страховые пулы или сделки, но они являются пассивными, а не активными.

Следующий этап DeFAI может сосредоточиться на интеграции полезного уровня данных для разработки оптимальной платформы или агента. Это потребует глубоких цепочечных данных о деятельности гигантов, изменениях ликвидности и т.д., а также генерации полезных синтетических данных для более точного предсказательного анализа, с учетом анализа настроений на общем рынке, будь то колебания токенов определенной категории или колебания токенов в социальных сетях.

Конечной целью является то, что AI-агенты смогут бесшовно генерировать и выполнять торговые стратегии из единого интерфейса. С развитием этих систем мы можем увидеть, как в будущем трейдеры DeFi будут полагаться на AI-агентов для самостоятельной оценки, прогнозирования и выполнения финансовых стратегий с минимальным человеческим вмешательством.

! [Объяснение DeFAI: как искусственный интеллект может раскрыть потенциал DeFi?] ](https://img-cdn.gateio.im/webp-social/moments-1df1f707fb29db4dd351d64ceb0fd8b8.webp)

Заключение

Учитывая значительное снижение токенов и инфраструктуры AI-агентов, некоторые могут считать, что DeFAI всего лишь мимолетное явление. Тем не менее, DeFAI все еще находится на ранней стадии, и потенциал AI-агентов для повышения доступности и производительности DeFi нельзя отрицать.

Ключ к раскрытию этого потенциала заключается в получении качественных данных в реальном времени, что улучшит прогнозирование и выполнение сделок на основе ИИ. Все больше протоколов интегрируют различные уровни данных, а протоколы данных создают плагины для построения фреймов, что подчеркивает важность данных для принятия решений агентами.

Смотря в будущее, проверяемость и конфиденциальность станут ключевыми проблемами, которые протоколы должны решить. В настоящее время большинство операций AI-агентов все еще являются черным ящиком, и пользователи должны доверять свои средства им. Поэтому развитие проверяемых AI-решений будет способствовать обеспечению прозрачности и подотчетности процессов агентов. Интеграция протоколов на основе TEE, FHE или даже zk-доказательств может повысить проверяемость действий AI-агентов, что позволит установить доверие к автономности.

Только успешное сочетание качественных данных, надежных моделей и прозрачных процессов принятия решений позволит DeFAI-агенту получить широкое применение.

! [Объяснение DeFAI: как искусственный интеллект может раскрыть потенциал DeFi?] ](https://img-cdn.gateio.im/webp-social/moments-878bec495ad46b22ccff5200424900fe.webp)

![DeFAI полное руководство: Как ИИ раскрывает потенциал DeFi?](https://img-cdn.gateio.im/webp-social/moments-56a89e79609d8f982d5d31dadfad9205.webp01