DeFiは暗号化エコシステムの核心的な柱として、2020年以降急速に発展しました。多くの革新的なプロトコルが登場したにもかかわらず、複雑さと断片化の増加を招き、経験豊富なユーザーでさえも多くのチェーン、資産、プロトコルを使いこなすことが難しくなっています。同時に、人工知能(AI)は2023年の広範な基盤の物語から2024年のより専門的でエージェント指向の焦点へと発展しました。この変化は分散型金融AI (DeFAI)を生み出しました - 新興分野であり、AIは自動化、リスク管理、資本最適化を通じて分散型金融を強化します。! [DeFAIの説明:AIはどのようにしてDeFiの可能性を解き放つことができるのか? ](https://img-cdn.gateio.im/social/moments-8d2047d5e1d3cb0bfeb8958d29d81336)DeFAIは複数のレイヤーを越えています。ブロックチェーンは基盤レイヤーであり、AIエージェントは取引やスマートコントラクトを実行するために特定のチェーンと相互作用する必要があります。データレイヤーと計算レイヤーは、歴史的価格データ、市場の感情、チェーン上の分析から得られるAIモデルのトレーニングに必要なインフラを提供します。プライバシーと検証可能なレイヤーは、信頼のない実行を維持しながら、敏感な財務データの安全を確保します。エージェントフレームワークは、開発者が自律トレーディングボット、信用リスク評価者、チェーン上のガバナンス最適化ツールなどの専門的なAI駆動アプリケーションを構築することを可能にします。DeFAIエコシステムが拡大する中で、最も際立ったプロジェクトは主に3つのカテゴリーに分けられます:### 1. 抽象化レイヤーこのカテゴリに基づくプロトコルは、DeFiのChatGPTのようなユーザーフレンドリーなインターフェースとして機能し、ユーザーがチェーン上で実行されるプロンプトを入力できるようにします。それらは通常、複数のチェーンやdAppと統合され、ユーザーの意図を実行し、同時に複雑な取引における手動ステップを排除します。これらのプロトコルが実行できるいくつかの機能は次のとおりです:* 交換、クロスチェーン、貸出/引出、クロスチェーン取引実行* フォロー取引ウォレットまたはソーシャルメディアのプロフィール* ポジション規模のパーセンテージに基づいて自動的に利確/損切りなどの取引を実行します例えば、貸出プラットフォームから手動でETHを引き出し、SolanaにクロスチェーンしてSOLに交換し、流動性を提供する必要はありません - 抽象層プロトコルは操作を一歩で完了できます。### 2. 自主取引エージェント従来のルールに従った取引ロボットとは異なり、自律取引エージェントは市場の状況を学習し適応し、新しい情報に基づいて戦略を調整することができます。これらのエージェントは:* データを分析して戦略を継続的に改善する* 市場の動向を予測し、より良いロング/ショートの決定を行うために*複雑なDeFi戦略を実行する### 3. AI搭載のDApps分散型金融 dAppは、借貸、交換、収益farmingなどの機能を提供します。AIとAIエージェントは、次の方法でこれらのサービスを強化できます:* LPポジションのリバランスを通じて流動性供給を最適化し、より良いAPYを得る* 潜在的なリスクを検出することによってトークンをスキャンしてリスクを発見する! [DeFAIの説明:AIはどのようにしてDeFiの可能性を解き放つことができるのか? ](https://img-cdn.gateio.im/social/moments-cb3bdaee47242cf206572b3411f452ce)#### 主な課題これらの層の上に構築されたトッププロトコルは、いくつかの課題に直面しています:1. これらのプロトコルは、最適な取引実行を実現するためにリアルタイムデータストリームに依存しています。データの質が悪いと、ルートの効率が低下したり、取引が失敗したり、利益が得られない可能性があります。2. AIモデルは履歴データに依存しますが、暗号化通貨市場のボラティリティは非常に高いです。エージェントは多様で高品質なデータセットのトレーニングを受けなければ、有効性を維持できません。3. 資産の関連性、流動性の変化、市場の感情を全面的に理解する必要があり、全体の市場状況を把握することができる。これらのカテゴリーに基づくプロトコルは市場で人気を博しています。しかし、より良い製品と最適な結果を提供するために、彼らはさまざまな異なる質のデータセットを統合することを検討すべきです。これにより、彼らの製品を新たなレベルに引き上げることができます。### データ層 - DeFAIスマートに力を提供AIの良し悪しは、それが依存するデータによって決まります。AIエージェントがDeFAIで効果的に機能するためには、リアルタイムで構造化され、検証可能なデータが必要です。たとえば、抽象層はRPCとソーシャルネットワークAPIを通じてチェーン上のデータにアクセスする必要があり、取引と収益最適化エージェントはその取引戦略をさらに洗練し、リソースを再配分するためのデータが必要です。高品質なデータセットは、エージェントが将来の価格動向をより良く予測分析し、特定の資産に対するロングまたはショートポジションの好みに応じた取引の提案を提供できるようにします。DeFAIの主要なデータプロバイダー| プロトコル | 詳細 | 機能 ||----------------|-----------------------|-------------------------------------------|| モードシンセ | 財務予測のための合成データ | 完全な価格変動分布をキャッチし、AIモデル予測に使用 || Chainbase | 全チェーン構造化データセット | AI強化データを提供し、取引、予測、アルファの取得に使用 || sqd.ai | AIエージェント向けの分散型データレイク | 拡張可能でカスタマイズ可能なマルチチェーンデータアクセス、ゼロ知識証明の安全性を備えています || Cookie | AIエージェント向けのソーシャルマインドとオンチェーンデータレイヤー | 18の専用AIエージェントを使用して、20以上のチェーン上で7TBを超えるオンチェーンエージェントデータを処理 |#### モードシンセ子ネット子ネットワークとして、Synthはエージェントの財務予測能力のために合成データを作成します。他の従来の価格予測システムと比較して、Synthは価格変動の完全な分布とその関連確率を捉え、エージェントとLLMをサポートする世界で最も正確な合成データを構築します。高品質なデータセットを提供することで、AIエージェントは取引においてより良い方向性の意思決定を行い、異なる市場条件下でのAPYの変動を予測できるようになり、流動性プールは必要に応じて流動性を再分配または引き出すことができます。自主ネットワークの開始以来、彼らはDeFiチームからのSynthデータのAPI統合に対して強い要望を受けています。### AI代理が基づいているトップブロックチェーンの比較ある公的ブロックチェーンは、ほとんどのAIエージェントフレームワークとトークンの構築および公開の主要なチェーンであることは間違いありません。AIエージェントは、高スループットと低遅延のネットワーク、オープンソースのオペレーティングシステムを利用してエージェントトークンを展開し、一部のプラットフォームはエージェントを展開するためのローンチパッドとして機能します。これらはすべてハッカソンや資金インセンティブを持っていますが、チェーンとしてのAIプランという観点では、いくつかのチェーンが達成したレベルには達していません。あるパブリックブロックチェーンは、以前にAIを中心としたL1ブロックチェーンとして自らを定義し、その機能にはAIタスクマーケット、オープンソースのAIエージェントフレームワークを持つAI研究センター、AIアシスタントが含まれます。彼らは最近、完全に自律的で検証可能なエージェントをそのチェーン上で拡張するために、2000万ドルのAIエージェントファンドを発表しました。#### チェーンベースChainbaseは、AIエージェントの取引、洞察、予測、アルファ探索などの機能を強化するために、全チェーン検証可能なオンチェーン構造化データセットを提供します。彼らはmanuscriptsを発表しました。これは、オンチェーンとオフチェーンデータをターゲットデータストレージに統合して、制限のないクエリと分析を行うためのブロックチェーンデータストリームフレームワークです。これにより、開発者は自分の特定のニーズに基づいてデータ処理ワークフローをカスタマイズできるようになります。生データを標準化し、クリーンで互換性のある形式に処理することで、そのデータセットがAIシステムの厳しい要件を満たし、前処理時間を短縮しつつ、モデルの精度を向上させ、信頼性のあるAIエージェントを作成するのに役立ちます。その広範なオンチェーンデータに基づいて、彼らはTheiaというモデルを開発しました。このモデルは、複雑なコーディング知識なしにオンチェーンデータをユーザーのデータ分析に翻訳します。Chainbaseのデータの実用性は、彼らのパートナーシップの中で明らかであり、AIプロトコルは彼らのデータを使用しています:* プラグイン、オンチェーンでの意思決定を駆動するために使用* AIアシスタントを構築する* ソーシャルネットワークのインテリジェンス、ユーザー行動の洞察を提供* DeFiのデータ分析と予測* 他のプロジェクトとも協力しています! [DeFAIの説明:AIはどのようにしてDeFiの可能性を解き放つことができるのか? ](https://img-cdn.gateio.im/social/moments-b3de8eebf7e695c25e40629c04db3ed8)#### sqd.aisqd.aiは、AIエージェントとWeb3サービス向けに特別に設計されたオープンデータベースネットワークを開発しています。彼らの分散型データレイクは、許可なしで、経済的に効率的な大量のリアルタイムおよび履歴のブロックチェーンデータにアクセスできるため、AIエージェントはより効果的に機能することができます。sqd.aiはリアルタイムデータインデックス(を提供しており、未完了ブロックのインデックス)を含み、インデックス速度は毎秒150,000以上のブロックに達し、他のインデクサーよりも速いです。過去24時間で、彼らは10TBを超えるデータを提供し、数十億の自律型AIエージェントと開発者の高スループットニーズを満たしました。彼らのカスタマイズ可能なデータ処理プラットフォームは、AIエージェントのニーズに基づいてカスタムデータを提供し、DuckDBはローカルクエリのために効率的なデータ検索を提供します。彼らの統合データセットは、100以上のEVMおよびSubstrateネットワークをサポートしており、イベントログや取引の詳細を含んでおり、これは複数のブロックチェーンで運営されるAIエージェントにとって非常に価値があります。ゼロ知識証明の導入により、AIエージェントはプライバシーを損なうことなく、機密データにアクセスし、処理できるようになります。また、sqd.aiは、処理ノードを追加することで増大するデータ負荷を処理できるため、AIエージェントの数が増加し、(億に達すると推定されています)。! [DeFAIの説明:AIはどのようにしてDeFiの可能性を解き放つことができるのか? ](https://img-cdn.gateio.im/social/moments-84359fdd4f09d82ba2482b309782baa0)#### クッキーCookieはAIエージェントとクラスターにモジュール式データレイヤーを提供し、特にソーシャルデータの処理に特化しています。これには、オンチェーンとソーシャルプラットフォーム上のトップエージェントのメンタリティを追跡するためのAIエージェントダッシュボードが含まれ、最近他のAIエージェント向けにプラグアンドプレイのデータクラスターAPIを導入し、ソーシャルメディアにおける流行しているナラティブとメンタリティの変化を検出しています。彼らのデータ群は、20のデータプロキシによって提供される7TBを超えるリアルタイムのオンチェーンおよびソーシャルデータソースをカバーし、市場の感情やオンチェーン分析に対する洞察を提供します。彼らの最新のAIプロキシは、容量の7%を利用して彼らのデータ群を活用し、その下で稼働するさまざまな他のプロキシを利用して市場予測を行い、新たな機会を発見します。### DeFAIの次のステップ現在、分散型金融におけるほとんどのAIエージェントは、完全な自律性を実現する上で重大な制約に直面しています。例えば:1. 抽象層はユーザーの意図を実行に変換しますが、通常は予測能力に欠けています。2. AIエージェントはアルファを生成するために分析を行う可能性がありますが、独立した取引実行が欠けています。3. AI駆動のdAppは保険庫や取引を処理できますが、受動的であって能動的ではありません。DeFAIの次の段階は、最適な代理プラットフォームまたはエージェントを開発するために、有用なデータレイヤーの統合に焦点を当てる可能性があります。これには、巨大なクジラの活動や流動性の変化などに関する深層のオンチェーンデータが必要であり、同時により良い予測分析のために有用な合成データを生成し、特定のカテゴリー(（AIエージェント、DeSciなど）におけるトークンの変動や、ソーシャルネットワーク上のトークンの変動に関する市場全体からの感情分析を組み合わせる必要があります。最終的な目標は、AIエージェントが単一のインターフェースからシームレスに取引戦略を生成し実行できるようになることです。これらのシステムが成熟するにつれて、将来的にはDeFiトレーダーがAIエージェントに依存して最小限の人為的介入で自律的に金融戦略を評価、予測、実行するのを見ることができるかもしれません。! [DeFAIの説明:AIはどのようにしてDeFiの可能性を解き放つことができるのか? ])https://img-cdn.gateio.im/social/moments-1a6675fafd9467bb8f1dcff4674dba90() 最後の考えAIエージェントトークンとフレームワークの大幅な縮小を考慮すると、一部の人々はDeFAIがただのはかないものであると考えるかもしれません。しかし、DeFAIは依然として初期段階にあり、AIエージェントが分散型金融の利用可能性とパフォーマンスを高める潜在能力は否定できません。この潜在能力を解放する鍵は、高品質のリアルタイムデータを取得することにあり、これがAI駆動の取引予測と実行を改善します。ますます多くのプロトコルが異なるデータレイヤーを統合しており、データプロトコルはフレームワークのプラグインを構築しており、これはエージェントの意思決定におけるデータの重要性を際立たせています。未来を見据えると、可検証性とプライバシーはプロトコルが解決しなければならない重要な課題となるでしょう。現在、ほとんどのAIエージェントの動作は依然としてブラックボックスであり、ユーザーは資金をそれに託さなければなりません。そのため、可検証なAIの意思決定の発展は、エージェントプロセスの透明性と説明責任を確保するのに役立つでしょう。TEE、FHE、さらにはzk-proofsに基づくプロトコルの統合は、AIエージェントの行動の可検証性を強化し、自律性への信頼を実現することができます。高品質なデータ、堅牢なモデル、透明な意思決定プロセスを成功裏に組み合わせた場合にのみ、DeFAIエージェントは広く応用されることができる。
DeFAI:AIドリブンDeFiの未来 データレイヤーはコアコンピタンスとなっています
DeFiは暗号化エコシステムの核心的な柱として、2020年以降急速に発展しました。多くの革新的なプロトコルが登場したにもかかわらず、複雑さと断片化の増加を招き、経験豊富なユーザーでさえも多くのチェーン、資産、プロトコルを使いこなすことが難しくなっています。
同時に、人工知能(AI)は2023年の広範な基盤の物語から2024年のより専門的でエージェント指向の焦点へと発展しました。この変化は分散型金融AI (DeFAI)を生み出しました - 新興分野であり、AIは自動化、リスク管理、資本最適化を通じて分散型金融を強化します。
! DeFAIの説明:AIはどのようにしてDeFiの可能性を解き放つことができるのか?
DeFAIは複数のレイヤーを越えています。ブロックチェーンは基盤レイヤーであり、AIエージェントは取引やスマートコントラクトを実行するために特定のチェーンと相互作用する必要があります。データレイヤーと計算レイヤーは、歴史的価格データ、市場の感情、チェーン上の分析から得られるAIモデルのトレーニングに必要なインフラを提供します。プライバシーと検証可能なレイヤーは、信頼のない実行を維持しながら、敏感な財務データの安全を確保します。エージェントフレームワークは、開発者が自律トレーディングボット、信用リスク評価者、チェーン上のガバナンス最適化ツールなどの専門的なAI駆動アプリケーションを構築することを可能にします。
DeFAIエコシステムが拡大する中で、最も際立ったプロジェクトは主に3つのカテゴリーに分けられます:
1. 抽象化レイヤー
このカテゴリに基づくプロトコルは、DeFiのChatGPTのようなユーザーフレンドリーなインターフェースとして機能し、ユーザーがチェーン上で実行されるプロンプトを入力できるようにします。それらは通常、複数のチェーンやdAppと統合され、ユーザーの意図を実行し、同時に複雑な取引における手動ステップを排除します。
これらのプロトコルが実行できるいくつかの機能は次のとおりです:
例えば、貸出プラットフォームから手動でETHを引き出し、SolanaにクロスチェーンしてSOLに交換し、流動性を提供する必要はありません - 抽象層プロトコルは操作を一歩で完了できます。
2. 自主取引エージェント
従来のルールに従った取引ロボットとは異なり、自律取引エージェントは市場の状況を学習し適応し、新しい情報に基づいて戦略を調整することができます。これらのエージェントは:
3. AI搭載のDApps
分散型金融 dAppは、借貸、交換、収益farmingなどの機能を提供します。AIとAIエージェントは、次の方法でこれらのサービスを強化できます:
! DeFAIの説明:AIはどのようにしてDeFiの可能性を解き放つことができるのか?
主な課題
これらの層の上に構築されたトッププロトコルは、いくつかの課題に直面しています:
これらのプロトコルは、最適な取引実行を実現するためにリアルタイムデータストリームに依存しています。データの質が悪いと、ルートの効率が低下したり、取引が失敗したり、利益が得られない可能性があります。
AIモデルは履歴データに依存しますが、暗号化通貨市場のボラティリティは非常に高いです。エージェントは多様で高品質なデータセットのトレーニングを受けなければ、有効性を維持できません。
資産の関連性、流動性の変化、市場の感情を全面的に理解する必要があり、全体の市場状況を把握することができる。
これらのカテゴリーに基づくプロトコルは市場で人気を博しています。しかし、より良い製品と最適な結果を提供するために、彼らはさまざまな異なる質のデータセットを統合することを検討すべきです。これにより、彼らの製品を新たなレベルに引き上げることができます。
データ層 - DeFAIスマートに力を提供
AIの良し悪しは、それが依存するデータによって決まります。AIエージェントがDeFAIで効果的に機能するためには、リアルタイムで構造化され、検証可能なデータが必要です。たとえば、抽象層はRPCとソーシャルネットワークAPIを通じてチェーン上のデータにアクセスする必要があり、取引と収益最適化エージェントはその取引戦略をさらに洗練し、リソースを再配分するためのデータが必要です。
高品質なデータセットは、エージェントが将来の価格動向をより良く予測分析し、特定の資産に対するロングまたはショートポジションの好みに応じた取引の提案を提供できるようにします。
DeFAIの主要なデータプロバイダー
| プロトコル | 詳細 | 機能 | |----------------|-----------------------|-------------------------------------------| | モードシンセ | 財務予測のための合成データ | 完全な価格変動分布をキャッチし、AIモデル予測に使用 | | Chainbase | 全チェーン構造化データセット | AI強化データを提供し、取引、予測、アルファの取得に使用 | | sqd.ai | AIエージェント向けの分散型データレイク | 拡張可能でカスタマイズ可能なマルチチェーンデータアクセス、ゼロ知識証明の安全性を備えています | | Cookie | AIエージェント向けのソーシャルマインドとオンチェーンデータレイヤー | 18の専用AIエージェントを使用して、20以上のチェーン上で7TBを超えるオンチェーンエージェントデータを処理 |
モードシンセ子ネット
子ネットワークとして、Synthはエージェントの財務予測能力のために合成データを作成します。他の従来の価格予測システムと比較して、Synthは価格変動の完全な分布とその関連確率を捉え、エージェントとLLMをサポートする世界で最も正確な合成データを構築します。
高品質なデータセットを提供することで、AIエージェントは取引においてより良い方向性の意思決定を行い、異なる市場条件下でのAPYの変動を予測できるようになり、流動性プールは必要に応じて流動性を再分配または引き出すことができます。自主ネットワークの開始以来、彼らはDeFiチームからのSynthデータのAPI統合に対して強い要望を受けています。
AI代理が基づいているトップブロックチェーンの比較
ある公的ブロックチェーンは、ほとんどのAIエージェントフレームワークとトークンの構築および公開の主要なチェーンであることは間違いありません。AIエージェントは、高スループットと低遅延のネットワーク、オープンソースのオペレーティングシステムを利用してエージェントトークンを展開し、一部のプラットフォームはエージェントを展開するためのローンチパッドとして機能します。これらはすべてハッカソンや資金インセンティブを持っていますが、チェーンとしてのAIプランという観点では、いくつかのチェーンが達成したレベルには達していません。
あるパブリックブロックチェーンは、以前にAIを中心としたL1ブロックチェーンとして自らを定義し、その機能にはAIタスクマーケット、オープンソースのAIエージェントフレームワークを持つAI研究センター、AIアシスタントが含まれます。彼らは最近、完全に自律的で検証可能なエージェントをそのチェーン上で拡張するために、2000万ドルのAIエージェントファンドを発表しました。
チェーンベース
Chainbaseは、AIエージェントの取引、洞察、予測、アルファ探索などの機能を強化するために、全チェーン検証可能なオンチェーン構造化データセットを提供します。彼らはmanuscriptsを発表しました。これは、オンチェーンとオフチェーンデータをターゲットデータストレージに統合して、制限のないクエリと分析を行うためのブロックチェーンデータストリームフレームワークです。
これにより、開発者は自分の特定のニーズに基づいてデータ処理ワークフローをカスタマイズできるようになります。生データを標準化し、クリーンで互換性のある形式に処理することで、そのデータセットがAIシステムの厳しい要件を満たし、前処理時間を短縮しつつ、モデルの精度を向上させ、信頼性のあるAIエージェントを作成するのに役立ちます。
その広範なオンチェーンデータに基づいて、彼らはTheiaというモデルを開発しました。このモデルは、複雑なコーディング知識なしにオンチェーンデータをユーザーのデータ分析に翻訳します。Chainbaseのデータの実用性は、彼らのパートナーシップの中で明らかであり、AIプロトコルは彼らのデータを使用しています:
! DeFAIの説明:AIはどのようにしてDeFiの可能性を解き放つことができるのか?
sqd.ai
sqd.aiは、AIエージェントとWeb3サービス向けに特別に設計されたオープンデータベースネットワークを開発しています。彼らの分散型データレイクは、許可なしで、経済的に効率的な大量のリアルタイムおよび履歴のブロックチェーンデータにアクセスできるため、AIエージェントはより効果的に機能することができます。
sqd.aiはリアルタイムデータインデックス(を提供しており、未完了ブロックのインデックス)を含み、インデックス速度は毎秒150,000以上のブロックに達し、他のインデクサーよりも速いです。過去24時間で、彼らは10TBを超えるデータを提供し、数十億の自律型AIエージェントと開発者の高スループットニーズを満たしました。
彼らのカスタマイズ可能なデータ処理プラットフォームは、AIエージェントのニーズに基づいてカスタムデータを提供し、DuckDBはローカルクエリのために効率的なデータ検索を提供します。彼らの統合データセットは、100以上のEVMおよびSubstrateネットワークをサポートしており、イベントログや取引の詳細を含んでおり、これは複数のブロックチェーンで運営されるAIエージェントにとって非常に価値があります。
ゼロ知識証明の導入により、AIエージェントはプライバシーを損なうことなく、機密データにアクセスし、処理できるようになります。また、sqd.aiは、処理ノードを追加することで増大するデータ負荷を処理できるため、AIエージェントの数が増加し、(億に達すると推定されています)。
! DeFAIの説明:AIはどのようにしてDeFiの可能性を解き放つことができるのか?
クッキー
CookieはAIエージェントとクラスターにモジュール式データレイヤーを提供し、特にソーシャルデータの処理に特化しています。これには、オンチェーンとソーシャルプラットフォーム上のトップエージェントのメンタリティを追跡するためのAIエージェントダッシュボードが含まれ、最近他のAIエージェント向けにプラグアンドプレイのデータクラスターAPIを導入し、ソーシャルメディアにおける流行しているナラティブとメンタリティの変化を検出しています。
彼らのデータ群は、20のデータプロキシによって提供される7TBを超えるリアルタイムのオンチェーンおよびソーシャルデータソースをカバーし、市場の感情やオンチェーン分析に対する洞察を提供します。彼らの最新のAIプロキシは、容量の7%を利用して彼らのデータ群を活用し、その下で稼働するさまざまな他のプロキシを利用して市場予測を行い、新たな機会を発見します。
DeFAIの次のステップ
現在、分散型金融におけるほとんどのAIエージェントは、完全な自律性を実現する上で重大な制約に直面しています。例えば:
抽象層はユーザーの意図を実行に変換しますが、通常は予測能力に欠けています。
AIエージェントはアルファを生成するために分析を行う可能性がありますが、独立した取引実行が欠けています。
AI駆動のdAppは保険庫や取引を処理できますが、受動的であって能動的ではありません。
DeFAIの次の段階は、最適な代理プラットフォームまたはエージェントを開発するために、有用なデータレイヤーの統合に焦点を当てる可能性があります。これには、巨大なクジラの活動や流動性の変化などに関する深層のオンチェーンデータが必要であり、同時により良い予測分析のために有用な合成データを生成し、特定のカテゴリー(（AIエージェント、DeSciなど）におけるトークンの変動や、ソーシャルネットワーク上のトークンの変動に関する市場全体からの感情分析を組み合わせる必要があります。
最終的な目標は、AIエージェントが単一のインターフェースからシームレスに取引戦略を生成し実行できるようになることです。これらのシステムが成熟するにつれて、将来的にはDeFiトレーダーがAIエージェントに依存して最小限の人為的介入で自律的に金融戦略を評価、予測、実行するのを見ることができるかもしれません。
! [DeFAIの説明:AIはどのようにしてDeFiの可能性を解き放つことができるのか? ])https://img-cdn.gateio.im/webp-social/moments-1a6675fafd9467bb8f1dcff4674dba90.webp(
) 最後の考え
AIエージェントトークンとフレームワークの大幅な縮小を考慮すると、一部の人々はDeFAIがただのはかないものであると考えるかもしれません。しかし、DeFAIは依然として初期段階にあり、AIエージェントが分散型金融の利用可能性とパフォーマンスを高める潜在能力は否定できません。
この潜在能力を解放する鍵は、高品質のリアルタイムデータを取得することにあり、これがAI駆動の取引予測と実行を改善します。ますます多くのプロトコルが異なるデータレイヤーを統合しており、データプロトコルはフレームワークのプラグインを構築しており、これはエージェントの意思決定におけるデータの重要性を際立たせています。
未来を見据えると、可検証性とプライバシーはプロトコルが解決しなければならない重要な課題となるでしょう。現在、ほとんどのAIエージェントの動作は依然としてブラックボックスであり、ユーザーは資金をそれに託さなければなりません。そのため、可検証なAIの意思決定の発展は、エージェントプロセスの透明性と説明責任を確保するのに役立つでしょう。TEE、FHE、さらにはzk-proofsに基づくプロトコルの統合は、AIエージェントの行動の可検証性を強化し、自律性への信頼を実現することができます。
高品質なデータ、堅牢なモデル、透明な意思決定プロセスを成功裏に組み合わせた場合にのみ、DeFAIエージェントは広く応用されることができる。