DeFAI: Como a IA pode liberar o potencial das Finanças Descentralizadas?

As Finanças Descentralizadas (DeFi) se desenvolveram rapidamente desde 2020, têm sido o núcleo do ecossistema cripto. Embora muitos protocolos inovadores tenham sido estabelecidos, isso também levou ao aumento da complexidade e fragmentação, tornando difícil para até mesmo usuários experientes navegarem por tantas cadeias, ativos e protocolos.

Ao mesmo tempo, a inteligência artificial (AI) evoluiu de uma narrativa básica ampla em 2023 para um foco mais especializado e orientado a agentes em 2024. Essa mudança deu origem ao DeFi AI (DeFAI) - um campo emergente onde a IA aprimora as Finanças Descentralizadas através da automação, gestão de riscos e otimização de capital.

As Finanças Descentralizadas atravessam vários níveis. A blockchain é a camada base, e os agentes de IA devem interagir com uma cadeia específica 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 vêm de dados históricos de preços, sentimentos de mercado e análises on-chain. A camada de privacidade e verificação garante que dados financeiros sensíveis permaneçam seguros, mantendo a execução sem confiança. 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.

Com a expansão contínua do ecossistema DeFAI, os projetos mais proeminentes podem ser divididos em três categorias principais:

1. Camada Abstrata

Esses protocolos atuam como uma interface amigável semelhante ao ChatGPT para as Finanças Descentralizadas, permitindo que os usuários insiram prompts que são executados na blockchain. Eles geralmente se integram a várias cadeias e dApps, executando a intenção do usuário enquanto eliminam etapas manuais em transações complexas.

Algumas das funcionalidades que estes 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 gain/stop loss e outras transações com base na percentagem do tamanho da posição

Por exemplo, não é necessário retirar manualmente ETH de uma plataforma de empréstimo, transferi-lo para a Solana, trocar SOL/outros tokens e fornecer liquidez em um DEX - 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 autônomos podem aprender e adaptar-se às condições do mercado, ajustando suas estratégias com base em novas informações. Esses agentes podem:

• Analisar dados para aprimorar constantemente a estratégia
• Prever a tendência do mercado para tomar melhores decisões de compra/venda
• Executar estratégias DeFi complexas como uma negociação básica

3. DApps impulsionados por IA

As Finanças Descentralizadas dApp oferecem funcionalidades de empréstimo, troca, farming de rendimento, entre outras. A IA e os agentes de IA podem aprimorar 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 rug ou honeypots.

Os principais protocolos construídos sobre esses níveis enfrentam alguns desafios:

1. Depender de fluxos de dados em tempo real para uma execução de negociação ideal. A baixa qualidade dos dados pode resultar em eficiência de rota reduzida, falhas de negociação ou negociações sem lucro.

2. Os modelos de IA dependem de dados históricos, mas o mercado de criptomoedas é altamente volátil. Os agentes devem aceitar o treinamento em conjuntos de dados diversificados e de alta qualidade para manter a eficácia.

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

Para fornecer melhores produtos e melhores resultados, esses protocolos devem considerar a integração de vários conjuntos de dados de diferentes qualidades.

Camada de Dados - Potencializando a inteligência DeFi

A qualidade da IA depende dos dados que ela utiliza. 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 façam uma análise preditiva do comportamento futuro dos preços, fornecendo recomendações de negociação que se ajustam às suas preferências por posições longas ou curtas em determinados ativos.

Os principais provedores de dados do DeFAI incluem:

1. Mode Synth: Dados sintéticos para previsões financeiras, capturando a distribuição completa das variações de preços, utilizados para previsões de modelos de IA.

2. Chainbase: conjunto de dados estruturados de toda a cadeia, fornece dados aprimorados por IA, para negociação, previsão e obtenção de alpha.

3. sqd.ai: Lago de dados descentralizado voltado para agentes de IA, acesso a dados multichain escalável e personalizável, com segurança de prova de conhecimento zero.

4. Cookie: uma camada de dados sociais e de cadeia voltada para agentes de IA, utilizando 18 agentes de IA especializados para processar mais de 7TB de dados de agentes de cadeia em mais de 20 cadeias.

Comparação das principais blockchains em que os agentes de IA são baseados

Certas cadeias públicas são, sem dúvida, as principais cadeias para a construção e lançamento de estruturas e tokens de agentes de IA na maioria dos casos. Os agentes de IA utilizam a alta capacidade de processamento e a rede de baixa latência dessas cadeias, bem como sistemas operacionais de código aberto, para implantar tokens de agentes. Embora todas tenham hackathons e incentivos financeiros, em termos de planos de IA como uma cadeia, ainda não atingiram o nível que certas cadeias alcançaram.

Algumas blockchains públicas definiram-se anteriormente como blockchains L1 centradas em IA, cujas funções incluem um mercado de tarefas de IA, um centro de pesquisa em IA com um quadro de agentes de IA de código aberto e assistentes de IA. Recentemente, anunciaram um grande fundo de agentes de IA para expandir na cadeia agentes totalmente autónomos e verificáveis.

O próximo passo do DeFAI

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

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

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

3. Aplicações descentralizadas impulsionadas por IA podem lidar com cofres ou transações, mas são passivas em vez de ativas.

A próxima fase do DeFAI pode se concentrar na integração de uma camada de dados útil para desenvolver a melhor plataforma ou agente de intermediação. Isso exigirá dados em cadeia profundos sobre atividades de grandes investidores, mudanças na liquidez, entre outros, enquanto gera dados sintéticos úteis para análises preditivas mais precisas e combina análises de sentimento do mercado geral, tanto sobre a volatilidade de tokens de categorias específicas quanto sobre a volatilidade de tokens nas redes sociais.

O objetivo final é que os agentes de IA possam gerar e executar estratégias de negociação de forma contínua a partir de uma única interface. À medida que esses sistemas amadurecem, poderemos ver os traders de Finanças Descentralizadas do futuro a dependerem de agentes de IA para avaliar, prever e executar estratégias financeiras de forma autônoma, com o mínimo de intervenção humana.

Conclusão

Dada a grande desvalorização dos tokens e estruturas de agentes de IA, algumas pessoas podem pensar que DeFAI é apenas uma moda passageira. No entanto, DeFAI ainda está em fase inicial, e o potencial dos agentes de IA para melhorar a usabilidade e o desempenho das Finanças Descentralizadas é inegável.

A chave para desbloquear esse 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. Um número crescente de protocolos integrou diferentes camadas de dados, e os protocolos de dados construíram plugins para a estrutura, destacando a importância dos dados na tomada de decisões por agentes.

Olhando para o futuro, a verificabilidade e a privacidade tornar-se-ão desafios fundamentais 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 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 mesmo zk-proofs podem aumentar a verificabilidade do comportamento dos agentes de IA, permitindo assim a confiança na autonomia.

Somente combinando dados de alta qualidade, modelos robustos e processos de decisão transparentes, o agente DeFAI poderá ter ampla aplicação.