DeFAI: Como a inteligência artificial 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 novos protocolos inovadores estejam constantemente surgindo, isso também tem levado a um aumento da complexidade e fragmentação, tornando difícil para usuários experientes lidarem com as numerosas cadeias, ativos e protocolos.

Enquanto isso, a inteligência artificial (AI) evoluiu de uma narrativa ampla em 2023 para um foco mais profissional e orientado a agentes em 2024. Essa transição deu origem ao DeFi AI(DeFAI) - um campo emergente onde a IA aprimora as Finanças Descentralizadas por meio de automação, gestão de riscos e otimização de capital.

DeFAI atravessa vários níveis. A blockchain é a camada base, pois os agentes de IA devem interagir com uma cadeia específica para executar transações e contratos inteligentes. Acima dela estão a camada de dados e a camada de computação, que fornecem a infraestrutura necessária para treinar modelos de IA, que utilizam dados históricos de preços, sentimento de mercado e análise on-chain. A camada de privacidade e verificação garante que os dados financeiros sensíveis permaneçam seguros enquanto mantém a execução sem confiança. Por fim, a estrutura de agentes permite que os desenvolvedores construam aplicativos especializados impulsionados 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 classificados em três categorias principais:

1. Camada Abstrata

Este tipo de protocolo atua como uma interface amigável ao utilizador semelhante ao ChatGPT para Finanças Descentralizadas, permitindo que os utilizadores insiram comandos que são executados na blockchain. Normalmente, integram várias blockchains e dApps, podendo executar a intenção do utilizador, ao mesmo tempo que eliminam passos manuais em transações complexas.

Algumas das funcionalidades que esses protocolos podem executar incluem:

• Troca, cross-chain, empréstimo/retirada, execução de transações cross-chain
• Carteira de negociação de cópia ou perfil de mídia social
• Executar automaticamente a realização de lucros/perdas com base na percentagem do tamanho da posição

Por exemplo, não é necessário extrair ETH manualmente da plataforma de empréstimos, transferi-lo para a Solana, trocar por SOL e fornecer liquidez em um DEX - o protocolo de camada de abstração pode completar a operação em um único passo.

2. Agente de Negociação Autônomo

Diferentemente dos robôs de negociação tradicionais que seguem regras predefinidas, os agentes de negociação autônomos podem aprender e se adaptar às condições do mercado e ajustar suas estratégias com base em novas informações. Esses agentes podem:

• Analisar dados para aprimorar continuamente a estratégia
• Prever a tendência do mercado, para tomar melhores decisões de compra/venda.
• Executar estratégias DeFi complexas

3. DApps impulsionados por IA

As dApps de Finanças Descentralizadas oferecem funcionalidades de empréstimos, trocas e farming de rendimento. A IA e os agentes de IA podem melhorar estes serviços da seguinte forma:

• Otimizar o fornecimento de liquidez através do reequilíbrio das posições de LP, para obter um melhor APY
• Escanear tokens para detectar riscos através da identificação de potenciais rug ou honeypots.

Principais Desafios

Os principais protocolos construídos sobre esses níveis enfrentam alguns desafios:

1. Estes protocolos dependem de fluxos de dados em tempo real para alcançar a melhor execução de transações. A má qualidade dos dados pode resultar em eficiência de rotas reduzida, falhas nas transações ou transações sem lucro.

2. 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.

3. É necessário compreender completamente a correlação de ativos, as mudanças de liquidez e o sentimento de mercado para entender a situação geral do mercado.

Os protocolos baseados nessas categorias têm sido bem recebidos pelo mercado. No entanto, para oferecer produtos melhores e os melhores resultados, eles devem considerar a integração de diversos conjuntos de dados de diferentes qualidades, a fim de elevar seus produtos a um novo patamar.

Camada de Dados - Potência para a Inteligência DeFAI

A qualidade da IA depende dos dados em que 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 rendimentos precisam de dados para aprimorar ainda mais suas estratégias de negociação e redistribuir recursos.

Conjuntos de dados de alta qualidade permitem que os agentes analisem melhor os comportamentos futuros dos preços, fornecendo recomendações de negociação para se adequar às suas preferências de 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 full-stack para o futuro do DeFAI. Recentemente, eles implantaram um co-pilot de DeFAI, destinado a executar transações on-chain através de prompts dos usuários, que em breve estará disponível para os stakers de tokens.

Além disso, a blockchain também suporta várias equipes baseadas em IA e agentes. Eles fizeram um grande esforço para integrar vários protocolos de IA em seu ecossistema, e à medida que mais agentes são desenvolvidos e transações são executadas, a cadeia se desenvolve rapidamente.

Essas medidas foram implementadas enquanto eles atualizavam a rede com IA, sendo a mais notável a adição de um classificador de IA para a sua blockchain. Ao usar simulações e análises de IA para analisar transações antes da execução, é possível bloquear e revisar transações de alto risco antes do processamento, garantindo segurança na cadeia. Como uma L2 de uma super cadeia, essa blockchain atua como um intermediário, conectando usuários humanos e agentes com o melhor ecossistema de Finanças Descentralizadas.

O próximo passo do DeFAI

Atualmente, a maioria dos agentes de IA em DeFi enfrenta limitações significativas na implementação da autonomia total. Por exemplo:

1. A camada abstrata transforma a intenção do usuário em execução, mas normalmente carece de capacidade preditiva.

2. Os agentes de IA podem gerar alpha através da análise, mas carecem de execução de negociação independente.

3. dApps impulsionados por IA podem lidar com cofres ou transações, mas pertencem a uma abordagem passiva e não ativa.

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 as atividades das grandes baleias, mudanças na liquidez, entre outros, ao mesmo tempo em que gera dados sintéticos úteis para uma melhor análise preditiva, e combina análises de sentimento do mercado geral, seja sobre a volatilidade de tokens de categorias específicas ou sobre a volatilidade de tokens nas redes sociais.

O objetivo final é que os agentes de IA consigam gerar e executar estratégias de negociação sem interrupções a partir de uma única interface. À medida que esses sistemas amadurecem, poderemos ver no futuro os traders DeFi a confiar em agentes de IA para avaliar, prever e executar estratégias financeiras de forma autónoma com o mínimo de intervenção humana.

Conclusão

Considerando a grande desvalorização dos tokens e estruturas de agentes de IA, algumas pessoas 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 das Finanças Descentralizadas é inegável.

A chave para liberar este potencial reside na obtenção de dados em tempo real de alta qualidade, o que irá melhorar as previsões e a execução de negociações impulsionadas por IA. Cada vez mais protocolos integram diferentes camadas de dados, os protocolos de dados constroem plugins para a estrutura, o que ressalta a importância dos dados nas decisões dos agentes.

Olhando para o futuro, a verificabilidade e a privacidade tornar-se-ão desafios-chave que os protocolos devem resolver. Atualmente, a maioria das operações de agentes de IA ainda é uma caixa-preta, e os usuários devem confiar seus fundos a eles. Assim, o desenvolvimento de decisões de IA verificáveis ajudará a garantir a transparência e a responsabilização dos processos dos agentes. A integração de protocolos baseados em TEE, FHE e até mesmo zk-proofs pode aumentar a verificabilidade do comportamento dos agentes de IA, permitindo assim a confiança na autonomia.

Somente a combinação bem-sucedida de dados de alta qualidade, modelos robustos e processos de decisão transparentes permitirá que os agentes DeFAI sejam amplamente utilizados.

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