As Finanças Descentralizadas são um pilar central do ecossistema encriptação, tendo se desenvolvido rapidamente desde 2020. Apesar do surgimento de muitos protocolos inovadores, isso também levou a um aumento da complexidade e fragmentação, tornando difícil até mesmo para usuários experientes navegarem pelas inúmeras cadeias, ativos e protocolos.
Ao mesmo tempo, a encriptação(AI) evoluiu de uma narrativa básica e abrangente em 2023 para um foco mais profissional e orientado por agentes em 2024. Essa mudança deu origem ao DeFi AI (DeFAI) - um campo emergente onde a AI melhora as Finanças Descentralizadas através da automação, gestão de riscos e otimização de capital.
Finanças Descentralizadas cruzam vários níveis. A blockchain é a camada base, e os agentes de IA devem interagir com cadeias específicas para executar transações e contratos inteligentes. A camada de dados e a camada de computação fornecem a infraestrutura necessária para treinar modelos de IA, que são baseados em dados históricos de preços, sentimentos de mercado e análises on-chain. A camada de privacidade e verificação garante que dados financeiros sensíveis permaneçam seguros enquanto mantém a execução sem confiança. A estrutura de agentes permite que os desenvolvedores construam aplicações impulsionadas por IA especializadas, como robôs de negociação autônomos, avaliadores de risco de crédito e otimizadores de governança on-chain.
Com a expansão contínua do ecossistema DeFAI, os projetos mais proeminentes podem ser divididos em três categorias principais:
1. Camada Abstrata
Os protocolos construídos sobre esta categoria atuam como uma interface amigável semelhante ao ChatGPT para as Finanças Descentralizadas, permitindo que os usuários insiram prompts executados na blockchain. Eles geralmente estão integrados com várias blockchains e dApps, e executam as intenções dos usuários, ao mesmo tempo que eliminam etapas manuais em transações complexas.
Estas funções que os protocolos podem executar incluem:
Troca, cross-chain, empréstimo/saque, execução de transações cross-chain
Carteira de negociação de cópia ou perfil de mídia social
Executar automaticamente stop de ganho/perda com base na percentagem do tamanho da posição
Por exemplo, não é necessário extrair manualmente ETH da plataforma de empréstimos, transferi-lo para Solana, trocar por SOL e fornecer liquidez - o protocolo de camada de abstração pode realizar a operação em um único passo.
2. Agente de Negociação Autônomo
Ao contrário dos robôs de negociação tradicionais que seguem regras predefinidas, os agentes de negociação autónomos podem aprender e adaptar-se às condições do mercado, ajustando 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 complexas de Finanças Descentralizadas
3. DApps impulsionados por IA
As Finanças Descentralizadas dApp oferecem funções de empréstimo, troca, e farming de rendimento. A IA e os agentes de IA podem melhorar esses serviços da seguinte forma:
Otimizar o fornecimento de liquidez através do reequilíbrio das posições de LP, para obter um melhor APY
Escanear tokens para descobrir riscos através da deteção de potenciais riscos
Principais desafios
Os principais protocolos construídos sobre esses níveis enfrentam alguns desafios:
Estes protocolos dependem de fluxos de dados em tempo real para alcançar a melhor execução de operações. A má qualidade dos dados pode levar a uma eficiência de rotas reduzida, falhas nas transações ou transações sem lucro.
O modelo de IA depende de dados históricos, mas o mercado de criptomoedas é muito volátil. Os agentes devem ser treinados com conjuntos de dados diversificados e de alta qualidade para manter a sua eficácia.
É necessário entender completamente a correlação de ativos, as mudanças de liquidez e o sentimento do mercado para compreender a situação geral do mercado.
Protocolos baseados nessas categorias têm sido bem recebidos pelo mercado. No entanto, para oferecer melhores produtos e resultados ótimos, eles devem considerar a integração de conjuntos de dados de diferentes qualidades, a fim de elevar seus produtos a um novo nível.
camada de dados - potencia as Finanças Descentralizadas de AI
A qualidade da IA depende dos dados em que ela 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 lucros precisam de dados para aprimorar ainda mais suas estratégias de negociação e redistribuir recursos.
Conjuntos de dados de alta qualidade permitem que os agentes realizem uma melhor análise preditiva do comportamento futuro dos preços, fornecendo conselhos de negociação para se adaptar às suas preferências de posições longas ou curtas em determinados ativos.
O principal fornecedor de dados da DeFAI
| protocolo | detalhes | funções |
|----------------|-----------------------|-------------------------------------------|
| Modo Synth | Dados sintéticos para previsão financeira | Captura a distribuição completa das mudanças de preço, para previsão de modelos de IA |
| Chainbase | Conjunto de dados estruturados em toda a cadeia | Fornece dados aprimorados por IA, para negociação, previsão e obtenção de alpha |
| sqd.ai | Lago de dados descentralizado voltado para agentes de IA | Acesso a dados multi-chain escalável e personalizável, com segurança de prova de conhecimento zero |
| Cookie | Mentalidade social orientada para agentes de IA e camada de dados em cadeia | Utilizando 18 agentes de IA especializados para processar mais de 7TB de dados de agentes em cadeia em mais de 20 cadeias |
Modo Synth sub-rede
Como uma sub-rede, o Synth cria dados sintéticos para a capacidade de previsão financeira do agente. Em comparação com outros sistemas de previsão de preços tradicionais, o Synth captura a distribuição completa das variações de preços e suas probabilidades associadas, assim construindo os dados sintéticos mais precisos do mundo, apoiando agentes e LLM.
Fornecer conjuntos de dados de alta qualidade pode permitir que os agentes de IA façam melhores decisões direcionalmente nas negociações, ao mesmo tempo prevendo as flutuações do APY sob diferentes condições de mercado, para que os pools de liquidez possam redistribuir ou retirar liquidez quando necessário. Desde o lançamento da rede autônoma, houve uma forte demanda das equipes de Finanças Descentralizadas para integrar os dados do Synth através de suas APIs.
Comparação das principais blockchains em que o agente de IA é baseado.
Certas blockchains são sem dúvida as principais cadeias para a construção e lançamento de frameworks e tokens de agentes de IA. Os agentes de IA aproveitam redes de alta capacidade e baixa latência, além de sistemas operacionais de código aberto, para implantar tokens de agente, enquanto algumas plataformas atuam como launchpad para a implantação de agentes. Embora todas tenham hackathons e incentivos financeiros, em termos de seus planos de IA como uma cadeia, ainda não atingiram o nível que certas cadeias alcançaram.
Uma determinada blockchain pública anteriormente definiu-se como uma blockchain L1 centrada em IA, cujas funcionalidades incluem um mercado de tarefas de IA, um centro de pesquisa em IA com um framework de agentes de IA de código aberto e assistentes de IA. Recentemente, anunciaram um fundo para agentes de IA de 20 milhões de dólares, destinado a expandir agentes totalmente autónomos e verificáveis na sua cadeia.
Chainbase
A Chainbase oferece conjuntos de dados estruturados verificáveis em toda a cadeia, que podem aprimorar as funcionalidades de negociação, insights, previsões e busca de alpha dos agentes de IA. Eles lançaram os manuscripts, que são uma estrutura de fluxo de dados de blockchain, destinada a integrar dados on-chain e off-chain em um armazenamento de dados alvo, para consultas e análises sem restrições.
Isto permite que os desenvolvedores personalizem os fluxos de trabalho de processamento de dados de acordo com as suas necessidades específicas. A normalização dos dados brutos e a sua transformação em formatos limpos e compatíveis garantem que os conjuntos de dados satisfaçam os rigorosos requisitos dos sistemas de IA, reduzindo assim o tempo de pré-processamento, enquanto aumenta a precisão do modelo, ajudando a criar agentes de IA confiáveis.
Com base nos seus amplos dados on-chain, eles também desenvolveram um modelo chamado Theia, que traduz dados on-chain em análises de dados para os usuários, sem a necessidade de qualquer conhecimento complexo de codificação. A utilidade dos dados da Chainbase é evidente nas suas parcerias, onde o protocolo de IA está a usar os seus dados para:
Plugin de agente, utilizado para impulsionar decisões na blockchain
Construir assistente de IA
Rede social inteligente, fornece insights sobre o comportamento do usuário
Análise e previsão de dados de Finanças Descentralizadas
também colabora com outros projetos
sqd.ai
sqd.ai está a desenvolver uma rede de base de dados aberta personalizada para agentes de IA e serviços Web3. O seu lago de dados descentralizado oferece acesso a uma grande quantidade de dados de blockchain em tempo real e históricos, de forma económica e sem necessidade de licença, permitindo que os agentes de IA funcionem de forma mais eficaz.
sqd.ai fornece um índice de dados em tempo real (, incluindo o índice de blocos não confirmados ), com uma velocidade de índice de até 150.000+ blocos por segundo, mais rápido do que qualquer outro indexador. Nas últimas 24 horas, eles forneceram mais de 11 TB de dados, atendendo à demanda de alta vazão de bilhões de agentes de IA autônomos e desenvolvedores.
A sua plataforma de processamento de dados personalizável pode fornecer dados personalizados de acordo com as necessidades dos agentes de IA, enquanto o DuckDB oferece uma recuperação de dados eficiente para consultas locais. Os seus conjuntos de dados integrados suportam mais de 100 redes EVM e Substrate, incluindo registos de eventos e detalhes de transações, o que é muito valioso para agentes de IA que operam através de várias blockchains.
A adição de provas de conhecimento nulo garante que os agentes de IA possam acessar e processar dados sensíveis sem comprometer a privacidade. Além disso, sqd.ai pode lidar com a carga de dados em constante aumento, adicionando mais nós de processamento, apoiando assim o crescente número de agentes de IA, cuja estimativa será de dezenas de bilhões (.
Cookie fornece uma camada de dados modular para agentes de IA e clusters, especificamente para o processamento de dados sociais. Possui um painel de agentes de IA que rastreia as principais mentalidades de agentes na blockchain e em plataformas sociais, e recentemente lançou uma API de cluster de dados plug-and-play para outros agentes de IA, a fim de detectar narrativas populares e mudanças de mentalidade nas redes sociais.
Os seus conjuntos de dados abrangem mais de 7TB de fontes de dados em tempo real e sociais, suportados por 20 agentes de dados, proporcionando insights sobre o sentimento do mercado e análises em cadeia. O seu mais recente agente de IA utilizou 7% da capacidade dos seus conjuntos de dados, oferecendo previsões de mercado e descobrindo novas oportunidades ao tirar partido de vários outros agentes que operam por baixo.
O próximo passo do DeFAI
Atualmente, a maioria dos agentes de IA em Finanças Descentralizadas enfrenta limitações significativas na implementação de total autonomia. Por exemplo:
A camada abstrata transforma a intenção do usuário em execução, mas geralmente carece de capacidade preditiva.
Os agentes de IA podem gerar alpha através da análise, mas carecem de execução de negociação independente.
Aplicativos descentralizados (dApp) impulsionados por IA podem lidar com cofres ou transações, mas são passivos e não ativos.
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 atividades de grandes baleias, mudanças de liquidez, entre outros, ao mesmo tempo em que gera dados sintéticos úteis para melhores análises preditivas, e combina com a análise de sentimento do mercado geral, seja sobre a volatilidade de tokens de categorias específicas ###, como agentes de IA, DeSci, etc. (, ou a volatilidade de tokens nas redes sociais.
O objetivo final é que o agente de IA consiga gerar e executar estratégias de negociação sem interrupções a partir de uma única interface. À medida que esses sistemas amadurecem, poderemos ver no futuro que os traders de Finanças Descentralizadas confiam em agentes de IA para avaliar, prever e executar estratégias financeiras de forma autónoma com o mínimo de intervenção humana.
Dada a grande desvalorização dos tokens e estruturas de agentes de IA, algumas pessoas podem pensar que DeFAI é apenas um fenómeno passageiro. No entanto, o DeFAI ainda está numa fase inicial, e o potencial dos agentes de IA para aumentar a utilidade e o desempenho das Finanças Descentralizadas é inegável.
A chave para liberar este potencial está na obtenção de dados em tempo real de alta qualidade, o que melhorará 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 destaca a importância dos dados para as decisões dos agentes.
Olhando para o futuro, a verificabilidade e a privacidade tornar-se-ão desafios chave que o protocolo deve resolver. Atualmente, a maioria das operações dos agentes de IA ainda é uma caixa preta, e os usuários devem confiar seus fundos a ela. Assim, o desenvolvimento de decisões de IA verificáveis ajudará a garantir a transparência e a responsabilização dos processos dos agentes. Protocolos integrados baseados em TEE, FHE e até provas zk podem aumentar a verificabilidade do comportamento dos agentes de IA, permitindo assim a confiança na autonomia.
Só a combinação bem-sucedida de dados de alta qualidade, modelos robustos e processos de decisão transparentes permitirá que o agente DeFAI tenha uma aplicação ampla.
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CounterIndicator
· 07-20 20:09
bull run chegou é só comprar comprar comprar
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NftMetaversePainter
· 07-19 08:37
meh... outra abordagem primitiva sobre ai x defi. acorde-me quando resolverem a estética computacional dos dados de cadeia cruzada
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ArbitrageBot
· 07-19 02:47
Hoje à noite, Arbitragem vai render muito.
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PositionPhobia
· 07-19 02:46
Comprei e não me atrevo a pegar, peguei e não me atrevo a adicionar.
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ForkItAll
· 07-19 02:44
Vendo, dá vontade de usar os Cupões de Recorte.
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UnluckyMiner
· 07-19 02:28
bull run ainda não veio Carteira realmente vazio
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MEVVictimAlliance
· 07-19 02:20
Não perder é ganhar, é isso... Empréstimos Flash estão prestes a aparecer novamente.
DeFAI: O futuro das Finanças Descentralizadas impulsionado pela IA, a Camada de dados torna-se a principal vantagem competitiva.
As Finanças Descentralizadas são um pilar central do ecossistema encriptação, tendo se desenvolvido rapidamente desde 2020. Apesar do surgimento de muitos protocolos inovadores, isso também levou a um aumento da complexidade e fragmentação, tornando difícil até mesmo para usuários experientes navegarem pelas inúmeras cadeias, ativos e protocolos.
Ao mesmo tempo, a encriptação(AI) evoluiu de uma narrativa básica e abrangente em 2023 para um foco mais profissional e orientado por agentes em 2024. Essa mudança deu origem ao DeFi AI (DeFAI) - um campo emergente onde a AI melhora as Finanças Descentralizadas através da automação, gestão de riscos e otimização de capital.
Finanças Descentralizadas cruzam vários níveis. A blockchain é a camada base, e os agentes de IA devem interagir com cadeias específicas para executar transações e contratos inteligentes. A camada de dados e a camada de computação fornecem a infraestrutura necessária para treinar modelos de IA, que são baseados em dados históricos de preços, sentimentos de mercado e análises on-chain. A camada de privacidade e verificação garante que dados financeiros sensíveis permaneçam seguros enquanto mantém a execução sem confiança. A estrutura de agentes permite que os desenvolvedores construam aplicações impulsionadas por IA especializadas, como robôs de negociação autônomos, avaliadores de risco de crédito e otimizadores de governança on-chain.
Com a expansão contínua do ecossistema DeFAI, os projetos mais proeminentes podem ser divididos em três categorias principais:
1. Camada Abstrata
Os protocolos construídos sobre esta categoria atuam como uma interface amigável semelhante ao ChatGPT para as Finanças Descentralizadas, permitindo que os usuários insiram prompts executados na blockchain. Eles geralmente estão integrados com várias blockchains e dApps, e executam as intenções dos usuários, ao mesmo tempo que eliminam etapas manuais em transações complexas.
Estas funções que os protocolos podem executar incluem:
Por exemplo, não é necessário extrair manualmente ETH da plataforma de empréstimos, transferi-lo para Solana, trocar por SOL e fornecer liquidez - o protocolo de camada de abstração pode realizar a operação em um único passo.
2. Agente de Negociação Autônomo
Ao contrário dos robôs de negociação tradicionais que seguem regras predefinidas, os agentes de negociação autónomos podem aprender e adaptar-se às condições do mercado, ajustando suas estratégias com base em novas informações. Esses agentes podem:
3. DApps impulsionados por IA
As Finanças Descentralizadas dApp oferecem funções de empréstimo, troca, e farming de rendimento. A IA e os agentes de IA podem melhorar esses serviços da seguinte forma:
Principais desafios
Os principais protocolos construídos sobre esses níveis enfrentam alguns desafios:
Estes protocolos dependem de fluxos de dados em tempo real para alcançar a melhor execução de operações. A má qualidade dos dados pode levar a uma eficiência de rotas reduzida, falhas nas transações ou transações sem lucro.
O modelo de IA depende de dados históricos, mas o mercado de criptomoedas é muito volátil. Os agentes devem ser treinados com conjuntos de dados diversificados e de alta qualidade para manter a sua eficácia.
É necessário entender completamente a correlação de ativos, as mudanças de liquidez e o sentimento do mercado para compreender a situação geral do mercado.
Protocolos baseados nessas categorias têm sido bem recebidos pelo mercado. No entanto, para oferecer melhores produtos e resultados ótimos, eles devem considerar a integração de conjuntos de dados de diferentes qualidades, a fim de elevar seus produtos a um novo nível.
camada de dados - potencia as Finanças Descentralizadas de AI
A qualidade da IA depende dos dados em que ela 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 lucros precisam de dados para aprimorar ainda mais suas estratégias de negociação e redistribuir recursos.
Conjuntos de dados de alta qualidade permitem que os agentes realizem uma melhor análise preditiva do comportamento futuro dos preços, fornecendo conselhos de negociação para se adaptar às suas preferências de posições longas ou curtas em determinados ativos.
O principal fornecedor de dados da DeFAI
| protocolo | detalhes | funções | |----------------|-----------------------|-------------------------------------------| | Modo Synth | Dados sintéticos para previsão financeira | Captura a distribuição completa das mudanças de preço, para previsão de modelos de IA | | Chainbase | Conjunto de dados estruturados em toda a cadeia | Fornece dados aprimorados por IA, para negociação, previsão e obtenção de alpha | | sqd.ai | Lago de dados descentralizado voltado para agentes de IA | Acesso a dados multi-chain escalável e personalizável, com segurança de prova de conhecimento zero | | Cookie | Mentalidade social orientada para agentes de IA e camada de dados em cadeia | Utilizando 18 agentes de IA especializados para processar mais de 7TB de dados de agentes em cadeia em mais de 20 cadeias |
Modo Synth sub-rede
Como uma sub-rede, o Synth cria dados sintéticos para a capacidade de previsão financeira do agente. Em comparação com outros sistemas de previsão de preços tradicionais, o Synth captura a distribuição completa das variações de preços e suas probabilidades associadas, assim construindo os dados sintéticos mais precisos do mundo, apoiando agentes e LLM.
Fornecer conjuntos de dados de alta qualidade pode permitir que os agentes de IA façam melhores decisões direcionalmente nas negociações, ao mesmo tempo prevendo as flutuações do APY sob diferentes condições de mercado, para que os pools de liquidez possam redistribuir ou retirar liquidez quando necessário. Desde o lançamento da rede autônoma, houve uma forte demanda das equipes de Finanças Descentralizadas para integrar os dados do Synth através de suas APIs.
Comparação das principais blockchains em que o agente de IA é baseado.
Certas blockchains são sem dúvida as principais cadeias para a construção e lançamento de frameworks e tokens de agentes de IA. Os agentes de IA aproveitam redes de alta capacidade e baixa latência, além de sistemas operacionais de código aberto, para implantar tokens de agente, enquanto algumas plataformas atuam como launchpad para a implantação de agentes. Embora todas tenham hackathons e incentivos financeiros, em termos de seus planos de IA como uma cadeia, ainda não atingiram o nível que certas cadeias alcançaram.
Uma determinada blockchain pública anteriormente definiu-se como uma blockchain L1 centrada em IA, cujas funcionalidades incluem um mercado de tarefas de IA, um centro de pesquisa em IA com um framework de agentes de IA de código aberto e assistentes de IA. Recentemente, anunciaram um fundo para agentes de IA de 20 milhões de dólares, destinado a expandir agentes totalmente autónomos e verificáveis na sua cadeia.
Chainbase
A Chainbase oferece conjuntos de dados estruturados verificáveis em toda a cadeia, que podem aprimorar as funcionalidades de negociação, insights, previsões e busca de alpha dos agentes de IA. Eles lançaram os manuscripts, que são uma estrutura de fluxo de dados de blockchain, destinada a integrar dados on-chain e off-chain em um armazenamento de dados alvo, para consultas e análises sem restrições.
Isto permite que os desenvolvedores personalizem os fluxos de trabalho de processamento de dados de acordo com as suas necessidades específicas. A normalização dos dados brutos e a sua transformação em formatos limpos e compatíveis garantem que os conjuntos de dados satisfaçam os rigorosos requisitos dos sistemas de IA, reduzindo assim o tempo de pré-processamento, enquanto aumenta a precisão do modelo, ajudando a criar agentes de IA confiáveis.
Com base nos seus amplos dados on-chain, eles também desenvolveram um modelo chamado Theia, que traduz dados on-chain em análises de dados para os usuários, sem a necessidade de qualquer conhecimento complexo de codificação. A utilidade dos dados da Chainbase é evidente nas suas parcerias, onde o protocolo de IA está a usar os seus dados para:
sqd.ai
sqd.ai está a desenvolver uma rede de base de dados aberta personalizada para agentes de IA e serviços Web3. O seu lago de dados descentralizado oferece acesso a uma grande quantidade de dados de blockchain em tempo real e históricos, de forma económica e sem necessidade de licença, permitindo que os agentes de IA funcionem de forma mais eficaz.
sqd.ai fornece um índice de dados em tempo real (, incluindo o índice de blocos não confirmados ), com uma velocidade de índice de até 150.000+ blocos por segundo, mais rápido do que qualquer outro indexador. Nas últimas 24 horas, eles forneceram mais de 11 TB de dados, atendendo à demanda de alta vazão de bilhões de agentes de IA autônomos e desenvolvedores.
A sua plataforma de processamento de dados personalizável pode fornecer dados personalizados de acordo com as necessidades dos agentes de IA, enquanto o DuckDB oferece uma recuperação de dados eficiente para consultas locais. Os seus conjuntos de dados integrados suportam mais de 100 redes EVM e Substrate, incluindo registos de eventos e detalhes de transações, o que é muito valioso para agentes de IA que operam através de várias blockchains.
A adição de provas de conhecimento nulo garante que os agentes de IA possam acessar e processar dados sensíveis sem comprometer a privacidade. Além disso, sqd.ai pode lidar com a carga de dados em constante aumento, adicionando mais nós de processamento, apoiando assim o crescente número de agentes de IA, cuja estimativa será de dezenas de bilhões (.
![Finanças Descentralizadas全解:AI如何释放Finanças Descentralizadas的潜力?])https://img-cdn.gateio.im/webp-social/moments-84359fdd4f09d82ba2482b309782baa0.webp(
)# Cookie
Cookie fornece uma camada de dados modular para agentes de IA e clusters, especificamente para o processamento de dados sociais. Possui um painel de agentes de IA que rastreia as principais mentalidades de agentes na blockchain e em plataformas sociais, e recentemente lançou uma API de cluster de dados plug-and-play para outros agentes de IA, a fim de detectar narrativas populares e mudanças de mentalidade nas redes sociais.
Os seus conjuntos de dados abrangem mais de 7TB de fontes de dados em tempo real e sociais, suportados por 20 agentes de dados, proporcionando insights sobre o sentimento do mercado e análises em cadeia. O seu mais recente agente de IA utilizou 7% da capacidade dos seus conjuntos de dados, oferecendo previsões de mercado e descobrindo novas oportunidades ao tirar partido de vários outros agentes que operam por baixo.
O próximo passo do DeFAI
Atualmente, a maioria dos agentes de IA em Finanças Descentralizadas enfrenta limitações significativas na implementação de total autonomia. Por exemplo:
A camada abstrata transforma a intenção do usuário em execução, mas geralmente carece de capacidade preditiva.
Os agentes de IA podem gerar alpha através da análise, mas carecem de execução de negociação independente.
Aplicativos descentralizados (dApp) impulsionados por IA podem lidar com cofres ou transações, mas são passivos e não ativos.
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 atividades de grandes baleias, mudanças de liquidez, entre outros, ao mesmo tempo em que gera dados sintéticos úteis para melhores análises preditivas, e combina com a análise de sentimento do mercado geral, seja sobre a volatilidade de tokens de categorias específicas ###, como agentes de IA, DeSci, etc. (, ou a volatilidade de tokens nas redes sociais.
O objetivo final é que o agente de IA consiga gerar e executar estratégias de negociação sem interrupções a partir de uma única interface. À medida que esses sistemas amadurecem, poderemos ver no futuro que os traders de Finanças Descentralizadas confiam em agentes de IA para avaliar, prever e executar estratégias financeiras de forma autónoma com o mínimo de intervenção humana.
![Finanças Descentralizadas全解:AI如何释放Finanças Descentralizadas的潜力?])https://img-cdn.gateio.im/webp-social/moments-1a6675fafd9467bb8f1dcff4674dba90.webp(
) Últimas reflexões
Dada a grande desvalorização dos tokens e estruturas de agentes de IA, algumas pessoas podem pensar que DeFAI é apenas um fenómeno passageiro. No entanto, o DeFAI ainda está numa fase inicial, e o potencial dos agentes de IA para aumentar a utilidade e o desempenho das Finanças Descentralizadas é inegável.
A chave para liberar este potencial está na obtenção de dados em tempo real de alta qualidade, o que melhorará 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 destaca a importância dos dados para as decisões dos agentes.
Olhando para o futuro, a verificabilidade e a privacidade tornar-se-ão desafios chave que o protocolo deve resolver. Atualmente, a maioria das operações dos agentes de IA ainda é uma caixa preta, e os usuários devem confiar seus fundos a ela. Assim, o desenvolvimento de decisões de IA verificáveis ajudará a garantir a transparência e a responsabilização dos processos dos agentes. Protocolos integrados baseados em TEE, FHE e até provas zk podem aumentar a verificabilidade do comportamento dos agentes de IA, permitindo assim a confiança na autonomia.
Só a combinação bem-sucedida de dados de alta qualidade, modelos robustos e processos de decisão transparentes permitirá que o agente DeFAI tenha uma aplicação ampla.