DeFAI: Como a inteligência artificial pode libertar o potencial das Finanças Descentralizadas?
Finanças Descentralizadas(DeFi) tem se desenvolvido rapidamente desde 2020, tornando-se um pilar central do ecossistema cripto. No entanto, com o surgimento constante de novos protocolos, o ecossistema DeFi tornou-se cada vez mais complexo e descentralizado, tornando difícil até mesmo para usuários experientes navegarem por tantas cadeias, ativos e protocolos.
Enquanto isso, a inteligência artificial (AI) está passando da narrativa macroeconômica de 2023 para um foco mais especializado e orientado a agentes em 2024. Essa mudança deu origem ao DeFi AI (DeFAI) - um campo emergente que aprimora as funcionalidades do DeFi por meio da automação, gestão de riscos e otimização de capital.
DeFAI atravessa múltiplos níveis. A camada inferior é a blockchain, onde os agentes de IA precisam interagir com cadeias específicas para executar transações e contratos inteligentes. Acima, 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, sentimentos de mercado e análises em cadeia. A camada de privacidade e verificação garante que os dados financeiros sensíveis permaneçam seguros, mantendo a execução sem necessidade de confiança. No nível superior está a estrutura de agentes, que permite aos desenvolvedores construir aplicações impulsionadas por IA especializadas, como robôs de negociação autônomos, avaliadores de risco de crédito e otimizadores de governança em cadeia.
Com a contínua expansão do ecossistema DeFAI, os projetos mais proeminentes podem ser divididos em três categorias:
1. Camada Abstrata
Este tipo de protocolos atua como uma interface amigável para o DeFi, permitindo que os usuários executem operações na cadeia através de simples prompts. Eles geralmente integram várias cadeias e dApps, podendo executar a intenção do usuário, enquanto simplificam os passos manuais em transações complexas.
Estas funções que os protocolos podem executar incluem:
Troca entre cadeias, empréstimos/saques, execução de transações entre cadeias
Siga as transações de carteiras ou contas de redes sociais
Executar automaticamente as ordens de venda/compra com base na percentagem do tamanho da posição
Por exemplo, os usuários não precisam extrair manualmente ETH da plataforma de empréstimos, transferi-lo para outras redes, trocá-lo por outros tokens e fornecer liquidez na DEX - o protocolo de camada de abstração pode realizar todas as operações em um único passo.
2. Agentes de Negociação Autônoma
Diferente dos robôs de negociação tradicionais que seguem regras predefinidas, os agentes de negociação autônomos podem aprender e se adaptar às condições do mercado, ajustando suas estratégias com base em novas informações. Esses agentes podem:
Analisar dados para otimizar continuamente a estratégia
Prever a tendência do mercado, tomar decisões de compra e venda mais inteligentes
Executar estratégias DeFi complexas, como trading básico
3. DApps impulsionados por IA
Aplicativos descentralizados (dApp) tradicionais de Finanças Descentralizadas (DeFi) oferecem funções como empréstimos, trocas e agricultura de rendimento. 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, obtendo um APY mais alto
Escanear tokens para descobrir riscos potenciais, como projetos de carpetes ou armadilhas
Os principais desafios enfrentados por esses protocolos incluem:
Depender de fluxos de dados em tempo real para alcançar a melhor execução de negociações. A baixa qualidade dos dados pode resultar em eficiência de roteamento reduzida, falhas nas negociações ou falta de lucratividade.
Os modelos de IA dependem de dados históricos, mas o mercado de criptomoedas é muito volátil. Os agentes precisam ser treinados com conjuntos de dados diversificados e de alta qualidade para manterem a eficácia.
É necessário compreender completamente a correlação de ativos, as mudanças na liquidez e o sentimento do mercado, para entender a situação geral do mercado.
Para oferecer produtos e resultados de melhor qualidade, estes protocolos devem considerar a integração de vários conjuntos de dados de diferentes qualidades, elevando seus produtos a um novo nível.
Camada de Dados - Fornecendo Poder Inteligente para DeFAI
A qualidade da IA depende dos dados em que se baseia. Para que os agentes de IA operem de forma eficiente 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 as estratégias de transação e redistribuir recursos.
Conjuntos de dados de alta qualidade permitem que os agentes prevejam com mais precisão as tendências de preços futuros, oferecendo sugestões de negociação para atender às preferências de compra e venda dos usuários em relação a ativos específicos.
Os principais provedores de dados da DeFAI incluem:
Mode Synth: dados sintéticos para previsão financeira, capturando a distribuição completa das variações de preço
Chainbase: Conjunto de dados estruturados em toda a cadeia, fornece dados melhorados por IA para negociação, previsão e descoberta de alpha
sqd.ai: Lago de dados descentralizado voltado para agentes de IA, que oferece acesso a dados multi-chain escalável e personalizável.
Cookie: camada social e de dados em cadeia voltada para agentes de IA, processando uma enorme quantidade de dados de agentes em várias cadeias.
Desenvolvimento da blockchain de agentes de IA
Além de construir uma camada de dados para IA e agentes, algumas blockchains estão se posicionando como soluções de pilha completa para DeFAI. Uma dessas blockchains recentemente implantou ferramentas de colaboração DeFAI para executar transações em cadeia com base em dicas dos usuários. Essa blockchain também suporta várias equipes baseadas em IA e agentes, integrando diversos protocolos em seu ecossistema.
Com o desenvolvimento e a execução de mais agentes, esta blockchain está a evoluir rapidamente. Essas iniciativas estão a ser realizadas em sincronia com a atualização da rede através de IA, sendo mais notável a implementação de um classificador de IA na blockchain. Ao utilizar simulações e análises de IA antes da execução para bloquear e rever transações de alto risco, é possível garantir a segurança na cadeia.
O futuro desenvolvimento do DeFAI
Atualmente, a maioria dos agentes de IA no DeFi ainda enfrenta limitações significativas na implementação de total autonomia:
A camada de abstração converte a intenção do usuário em execução, mas geralmente carece de capacidade preditiva.
Os agentes de IA podem gerar alpha através de análise, mas carecem de capacidade de execução de transações independente.
Aplicações descentralizadas impulsionadas por IA podem gerenciar cofres ou transações, mas são passivas e não ativas.
A próxima fase do DeFAI pode se concentrar na integração de camadas de dados úteis, para desenvolver a melhor plataforma ou agente de proxies. Isso exigirá dados on-chain profundos, como atividades de grandes investidores, mudanças na liquidez, entre outros, ao mesmo tempo em que gera dados sintéticos para melhores análises preditivas, e combina análises de sentimento do mercado global.
O objetivo final é permitir que os agentes de IA gerem e executem estratégias de negociação de forma contínua a partir de uma única interface. À medida que esses sistemas amadurecem, os futuros negociadores de DeFi poderão confiar nos agentes de IA para avaliar, prever e executar estratégias financeiras de forma autónoma com o mínimo de intervenção humana.
Conclusão
Apesar de os tokens e frameworks de agentes de IA terem sofrido uma grande correção recentemente, o DeFAI ainda está em fase inicial, e o potencial dos agentes de IA para melhorar a usabilidade e o desempenho do DeFi não deve ser subestimado. A chave para liberar esse potencial está na obtenção de dados em tempo real de alta qualidade, o que melhorará a previsão e a execução de transações impulsionadas por IA.
Ao olhar 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 são opacas, e os usuários devem confiar seus fundos a eles. Portanto, desenvolver decisões de IA verificáveis ajudará a garantir a transparência e a responsabilidade nos processos dos agentes. A integração de protocolos baseados em TEE, FHE e até provas de zero conhecimento pode aumentar a verificabilidade do comportamento dos agentes de IA, estabelecendo assim confiança em sua autonomia.
Somente a combinação bem-sucedida de dados de alta qualidade, modelos robustos e processos de decisão transparentes permitirá que os agentes DeFAI tenham uma ampla aplicação.
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rekt_but_vibing
· 21h atrás
o defi evoluiu para depender da aprovação da ai
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OnChainArchaeologist
· 21h atrás
A jogabilidade de IA aumentou, é realmente bom.
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StablecoinAnxiety
· 21h atrás
Já estou a fazer coisas novas, ainda não percebi bem as Finanças Descentralizadas.
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FlatTax
· 21h atrás
A IA fez algo novo novamente.
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FrontRunFighter
· 21h atrás
apenas mais um pote de mel mev disfarçado de "inovação em IA"
Finanças Descentralizadas: Como a IA impulsiona a inovação e a automação no DeFi
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Finanças Descentralizadas(DeFi) tem se desenvolvido rapidamente desde 2020, tornando-se um pilar central do ecossistema cripto. No entanto, com o surgimento constante de novos protocolos, o ecossistema DeFi tornou-se cada vez mais complexo e descentralizado, tornando difícil até mesmo para usuários experientes navegarem por tantas cadeias, ativos e protocolos.
Enquanto isso, a inteligência artificial (AI) está passando da narrativa macroeconômica de 2023 para um foco mais especializado e orientado a agentes em 2024. Essa mudança deu origem ao DeFi AI (DeFAI) - um campo emergente que aprimora as funcionalidades do DeFi por meio da automação, gestão de riscos e otimização de capital.
DeFAI atravessa múltiplos níveis. A camada inferior é a blockchain, onde os agentes de IA precisam interagir com cadeias específicas para executar transações e contratos inteligentes. Acima, 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, sentimentos de mercado e análises em cadeia. A camada de privacidade e verificação garante que os dados financeiros sensíveis permaneçam seguros, mantendo a execução sem necessidade de confiança. No nível superior está a estrutura de agentes, que permite aos desenvolvedores construir aplicações impulsionadas por IA especializadas, como robôs de negociação autônomos, avaliadores de risco de crédito e otimizadores de governança em cadeia.
Com a contínua expansão do ecossistema DeFAI, os projetos mais proeminentes podem ser divididos em três categorias:
1. Camada Abstrata
Este tipo de protocolos atua como uma interface amigável para o DeFi, permitindo que os usuários executem operações na cadeia através de simples prompts. Eles geralmente integram várias cadeias e dApps, podendo executar a intenção do usuário, enquanto simplificam os passos manuais em transações complexas.
Estas funções que os protocolos podem executar incluem:
Por exemplo, os usuários não precisam extrair manualmente ETH da plataforma de empréstimos, transferi-lo para outras redes, trocá-lo por outros tokens e fornecer liquidez na DEX - o protocolo de camada de abstração pode realizar todas as operações em um único passo.
2. Agentes de Negociação Autônoma
Diferente dos robôs de negociação tradicionais que seguem regras predefinidas, os agentes de negociação autônomos podem aprender e se adaptar às condições do mercado, ajustando suas estratégias com base em novas informações. Esses agentes podem:
3. DApps impulsionados por IA
Aplicativos descentralizados (dApp) tradicionais de Finanças Descentralizadas (DeFi) oferecem funções como empréstimos, trocas e agricultura de rendimento. A IA e os agentes de IA podem aprimorar esses serviços da seguinte forma:
Os principais desafios enfrentados por esses protocolos incluem:
Depender de fluxos de dados em tempo real para alcançar a melhor execução de negociações. A baixa qualidade dos dados pode resultar em eficiência de roteamento reduzida, falhas nas negociações ou falta de lucratividade.
Os modelos de IA dependem de dados históricos, mas o mercado de criptomoedas é muito volátil. Os agentes precisam ser treinados com conjuntos de dados diversificados e de alta qualidade para manterem a eficácia.
É necessário compreender completamente a correlação de ativos, as mudanças na liquidez e o sentimento do mercado, para entender a situação geral do mercado.
Para oferecer produtos e resultados de melhor qualidade, estes protocolos devem considerar a integração de vários conjuntos de dados de diferentes qualidades, elevando seus produtos a um novo nível.
Camada de Dados - Fornecendo Poder Inteligente para DeFAI
A qualidade da IA depende dos dados em que se baseia. Para que os agentes de IA operem de forma eficiente 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 as estratégias de transação e redistribuir recursos.
Conjuntos de dados de alta qualidade permitem que os agentes prevejam com mais precisão as tendências de preços futuros, oferecendo sugestões de negociação para atender às preferências de compra e venda dos usuários em relação a ativos específicos.
Os principais provedores de dados da DeFAI incluem:
Desenvolvimento da blockchain de agentes de IA
Além de construir uma camada de dados para IA e agentes, algumas blockchains estão se posicionando como soluções de pilha completa para DeFAI. Uma dessas blockchains recentemente implantou ferramentas de colaboração DeFAI para executar transações em cadeia com base em dicas dos usuários. Essa blockchain também suporta várias equipes baseadas em IA e agentes, integrando diversos protocolos em seu ecossistema.
Com o desenvolvimento e a execução de mais agentes, esta blockchain está a evoluir rapidamente. Essas iniciativas estão a ser realizadas em sincronia com a atualização da rede através de IA, sendo mais notável a implementação de um classificador de IA na blockchain. Ao utilizar simulações e análises de IA antes da execução para bloquear e rever transações de alto risco, é possível garantir a segurança na cadeia.
O futuro desenvolvimento do DeFAI
Atualmente, a maioria dos agentes de IA no DeFi ainda enfrenta limitações significativas na implementação de total autonomia:
A próxima fase do DeFAI pode se concentrar na integração de camadas de dados úteis, para desenvolver a melhor plataforma ou agente de proxies. Isso exigirá dados on-chain profundos, como atividades de grandes investidores, mudanças na liquidez, entre outros, ao mesmo tempo em que gera dados sintéticos para melhores análises preditivas, e combina análises de sentimento do mercado global.
O objetivo final é permitir que os agentes de IA gerem e executem estratégias de negociação de forma contínua a partir de uma única interface. À medida que esses sistemas amadurecem, os futuros negociadores de DeFi poderão confiar nos agentes de IA para avaliar, prever e executar estratégias financeiras de forma autónoma com o mínimo de intervenção humana.
Conclusão
Apesar de os tokens e frameworks de agentes de IA terem sofrido uma grande correção recentemente, o DeFAI ainda está em fase inicial, e o potencial dos agentes de IA para melhorar a usabilidade e o desempenho do DeFi não deve ser subestimado. A chave para liberar esse potencial está na obtenção de dados em tempo real de alta qualidade, o que melhorará a previsão e a execução de transações impulsionadas por IA.
Ao olhar 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 são opacas, e os usuários devem confiar seus fundos a eles. Portanto, desenvolver decisões de IA verificáveis ajudará a garantir a transparência e a responsabilidade nos processos dos agentes. A integração de protocolos baseados em TEE, FHE e até provas de zero conhecimento pode aumentar a verificabilidade do comportamento dos agentes de IA, estabelecendo assim confiança em sua autonomia.
Somente a combinação bem-sucedida de dados de alta qualidade, modelos robustos e processos de decisão transparentes permitirá que os agentes DeFAI tenham uma ampla aplicação.