DeFAI：人工智能如何释放去中心化金融的潜力？

去中心化金融(DeFi)自2020年以来迅速发展，成为加密生态系统的核心支柱。然而，随着新协议的不断涌现，DeFi生态系统变得愈加复杂和分散，即便经验丰富的用户也难以驾驭众多的链、资产和协议。

与此同时，人工智能(AI)正从2023年的宏观基础叙事，转向2024年更加专业化和以代理为导向的焦点。这一转变催生了DeFi AI (DeFAI) - 一个新兴领域,通过自动化、风险管理和资本优化来增强DeFi的功能。

DeFAI横跨多个层级。底层是区块链,AI代理需要与特定链交互来执行交易和智能合约。其上是数据层和计算层,为训练AI模型提供必要的基础设施,这些模型利用历史价格数据、市场情绪和链上分析。隐私和可验证层确保敏感的金融数据在保持无需信任执行的同时保持安全。最上层是代理框架,允许开发者构建专门的AI驱动应用,如自主交易机器人、信用风险评估器和链上治理优化器。

随着DeFAI生态系统的不断扩大,最突出的项目可以分为三大类:

1. 抽象层

这类协议充当DeFi的用户友好界面,允许用户通过简单的提示来执行链上操作。它们通常集成了多个链和dApp,可以执行用户意图,同时简化复杂交易中的手动步骤。

这些协议可以执行的功能包括:

• 跨链交换、借贷/提款、跨链交易执行
• 跟随交易钱包或社交媒体账户进行交易
• 根据仓位规模百分比自动执行止盈/止损等交易

例如,用户无需手动从借贷平台提取ETH,将其跨链到其他网络,兑换成其他代币,并在DEX上提供流动性 - 抽象层协议只需一步即可完成全部操作。

2. 自主交易代理

不同于遵循预设规则的传统交易机器人,自主交易代理能够学习和适应市场条件,根据新信息调整策略。这些代理可以:

• 分析数据以持续优化策略
• 预测市场走势,做出更明智的多空决策
• 执行复杂的DeFi策略,如基础交易

3. AI驱动的DApps

传统DeFi dApp提供借贷、交换、收益农场等功能。AI和AI代理可以通过以下方式增强这些服务:

• 通过重新平衡LP头寸来优化流动性供应,获得更高APY
• 扫描代币以发现潜在风险,如地毯项目或蜜罐

这些协议面临的主要挑战包括:

1. 依赖实时数据流来实现最佳交易执行。数据质量差可能导致路由效率低下、交易失败或无利可图。

2. AI模型依赖历史数据,但加密市场波动性很大。代理需要接受多样化、高质量数据集的训练才能保持有效性。

3. 需要全面了解资产相关性、流动性变化和市场情绪,才能洞悉整体市场状况。

为了提供更优质的产品和结果,这些协议应考虑整合各种不同质量的数据集,将其产品提升到新的水平。

数据层 - 为DeFAI提供智能动力

AI的质量取决于其所依赖的数据。为使AI代理在DeFAI中高效运作,它们需要实时、结构化和可验证的数据。例如,抽象层需要通过RPC和社交网络API访问链上数据,而交易和收益优化代理则需要数据来进一步完善交易策略并重新分配资源。

高质量数据集使代理能够更准确地预测未来价格走势,为交易提供建议,以适应用户对特定资产的多空偏好。

DeFAI的主要数据提供商包括:

• Mode Synth:用于金融预测的合成数据,捕捉完整的价格变动分布
• Chainbase:全链结构化数据集,提供AI增强数据用于交易、预测和alpha发现
• sqd.ai:面向AI代理的去中心化数据湖,提供可扩展、可定制的多链数据访问
• Cookie:面向AI代理的社交和链上数据层,处理多条链上的海量链上代理数据

AI代理区块链的发展

除了为AI和代理构建数据层,一些区块链正在定位自己为DeFAI的全栈解决方案。其中一个区块链最近部署了DeFAI的协同工具,用于通过用户提示执行链上交易。该区块链还支持许多基于AI和代理的团队,将各种协议集成到其生态系统中。

随着更多代理的开发和交易执行,该区块链正在迅速发展。这些举措与他们使用AI升级网络同步进行,最引人注目的是为区块链配备了AI排序器。通过在执行前使用模拟和AI分析交易,可以在处理前阻止和审查高风险交易,确保链上安全。

DeFAI的未来发展

目前,DeFi中的大多数AI代理在实现完全自主方面仍面临重大限制:

1. 抽象层将用户意图转化为执行,但通常缺乏预测能力
2. AI代理可能通过分析产生alpha,但缺乏独立的交易执行能力
3. AI驱动的dApp可以管理保险库或交易,但属于被动而非主动

DeFAI的下一阶段可能会专注于整合有用的数据层,以开发最佳的代理平台或代理。这将需要深层链上数据,如大户活动、流动性变化等,同时生成用于更好预测分析的合成数据,并结合来自整体市场的情绪分析。

最终目标是使AI代理能够从单一界面无缝生成和执行交易策略。随着这些系统的成熟,未来的DeFi交易者可能会依赖AI代理在最少人为干预下自主评估、预测和执行金融策略。

结语

尽管AI代理代币和框架近期出现大幅回调,但DeFAI仍处于早期阶段,AI代理增强DeFi可用性和性能的潜力不容忽视。释放这一潜力的关键在于获取高质量的实时数据,这将改善AI驱动的交易预测和执行。

展望未来,可验证性和隐私性将成为协议必须解决的关键挑战。目前,大多数AI代理操作仍然是不透明的,用户必须将资金托付给它们。因此,发展可验证的AI决策将有助于确保代理流程的透明度和可问责性。整合基于TEE、FHE甚至零知识证明的协议都可以增强AI代理行为的可验证性,从而建立对其自主性的信任。

只有成功结合高质量数据、稳健模型和透明决策流程,DeFAI代理才能获得广泛应用。