DeFAI: ¿Cómo puede la inteligencia artificial liberar el potencial de las Finanzas descentralizadas?
Finanzas descentralizadas(DeFi) ha sido un pilar central del ecosistema criptográfico desde su rápido desarrollo en 2020. Aunque se han establecido muchos protocolos innovadores, también ha llevado a un aumento de la complejidad y la fragmentación, haciendo que incluso los usuarios experimentados tengan dificultades para navegar a través de las numerosas cadenas de bloques, activos y protocolos.
Al mismo tiempo, la inteligencia artificial (AI) ha evolucionado de una narrativa generalizada en 2023 a un enfoque más profesional y orientado a agentes en 2024. Esta transformación ha dado lugar a DeFi AI (DeFAI) - un campo emergente donde la IA mejora las Finanzas descentralizadas a través de la automatización, la gestión de riesgos y la optimización de capital.
DeFAI atraviesa múltiples niveles. La blockchain es el nivel base, ya que los agentes de IA deben interactuar con cadenas específicas para ejecutar transacciones y contratos inteligentes. Encima de esto, el nivel de datos y el nivel de computación proporcionan la infraestructura necesaria para entrenar modelos de IA, que provienen de datos históricos de precios, sentimientos del mercado y análisis en la cadena. El nivel de privacidad y verificación garantiza que los datos financieros sensibles permanezcan seguros mientras se mantiene la ejecución sin confianza. Finalmente, el marco de agentes permite a los desarrolladores construir aplicaciones impulsadas por IA especializadas, como robots de trading autónomos, evaluadores de riesgo crediticio y optimizadores de gobernanza en la cadena.
A medida que el ecosistema DeFAI sigue expandiéndose, los proyectos más destacados se pueden clasificar en tres categorías principales:
1. Capa abstracta
Los protocolos establecidos en esta categoría sirven como una interfaz amigable de usuario similar a ChatGPT para las Finanzas descentralizadas, permitiendo a los usuarios ingresar comandos que se ejecutan en la cadena. Generalmente se integran con múltiples cadenas y dApps, y llevan a cabo la intención del usuario, eliminando los pasos manuales en transacciones complejas.
Estas son algunas de las funciones que pueden ejecutar estos protocolos:
Intercambio, cadena cruzada, préstamo/retiro, ejecución de transacciones en cadena cruzada
Monedero de trading de seguimiento o perfil de redes sociales
Ejecutar automáticamente las órdenes de toma de ganancias / stop loss según el porcentaje del tamaño de la posición.
Por ejemplo, no es necesario extraer manualmente ETH de la plataforma de préstamos, transferirlo a Solana, intercambiar SOL/u otros tokens, y proporcionar liquidez en el DEX - el protocolo de capa de abstracción puede completar la operación en un solo paso.
2. Agente de negociación autónomo
A diferencia de los robots de trading tradicionales que siguen reglas preestablecidas, los agentes de trading autónomos pueden aprender y adaptarse a las condiciones del mercado, y ajustar sus estrategias en función de nueva información. Estos agentes pueden:
Analizar datos para mejorar continuamente la estrategia
Predecir la tendencia del mercado para tomar mejores decisiones de compra/venta.
Ejecutar estrategias DeFi complejas como en el comercio básico
3. DApps impulsados por IA
Las dApps de DeFi ofrecen funciones como préstamos, intercambios y farming de rendimientos. La IA y los agentes de IA pueden mejorar estos servicios de las siguientes maneras:
Optimizar el suministro de liquidez mediante el reequilibrio de las posiciones de LP para obtener un mejor APY
Escanear tokens para descubrir riesgos mediante la detección de posibles rug o honeypots.
Estos protocolos en estos aspectos enfrentan algunos desafíos:
Dependiendo de flujos de datos en tiempo real para lograr una ejecución óptima de las operaciones. Una mala calidad de los datos puede resultar en una eficiencia de ruta deficiente, fallos en las operaciones o transacciones no rentables.
Los modelos de IA dependen de datos históricos, pero el mercado de criptomonedas es muy volátil. Los agentes deben aceptar el entrenamiento con conjuntos de datos diversos y de alta calidad para mantener su efectividad.
Es necesario comprender completamente la correlación de activos, los cambios en la liquidez y el sentimiento del mercado para entender la situación general del mercado.
Para ofrecer mejores productos y los mejores resultados, estos protocolos deben considerar la integración de diversos conjuntos de datos de diferentes calidades, para llevar sus productos a un nuevo nivel.
Capa de datos - Impulsando la inteligencia DeFAI
La calidad de la IA depende de los datos en los que se basa. Para que los agentes de IA funcionen de manera efectiva en DeFAI, necesitan datos en tiempo real, estructurados y verificables. Por ejemplo, la capa de abstracción necesita acceder a los datos en la cadena a través de RPC y API de redes sociales, mientras que los agentes de optimización de transacciones y ganancias requieren datos para perfeccionar aún más sus estrategias de transacción y redistribuir recursos.
Conjuntos de datos de alta calidad permiten a los agentes realizar un mejor análisis predictivo del comportamiento futuro de los precios, proporcionando recomendaciones de negociación que se adaptan a sus preferencias por posiciones largas o cortas en ciertos activos.
Los principales proveedores de datos de DeFAI incluyen:
Mode Synth: datos sintéticos para pronósticos financieros
Chainbase: conjunto de datos estructurados de cadena completa
sqd.ai: Lago de datos descentralizado orientado a agentes de IA
Cookie: Mentalidad de redes sociales orientada a agentes de IA y capa de datos en cadena
Estos proveedores de datos ofrecen datos de alta calidad y estructurados para los agentes de IA, con el fin de apoyar su capacidad de toma de decisiones y predicción.
Blockchain de AI代理
Además de construir capas de datos para la IA y los agentes, algunas blockchains se están posicionando como soluciones de pila completa para el futuro de DeFAI. Por ejemplo, la red Mode lanzó Mode Terminal, que es el co-piloto de DeFAI, utilizado para ejecutar transacciones en cadena a través de indicaciones de los usuarios. Mode también apoya a muchos equipos basados en IA y agentes, y está mejorando su red con IA, incluyendo el equipamiento de la blockchain con clasificadores de IA.
Otras cadenas de bloques como Solana, Base y NEAR también han hecho avances en IA y agentes, pero en términos de la integralidad de los planes de IA, aún no han alcanzado el nivel de Mode.
El futuro de DeFAI
Actualmente, la mayoría de los agentes de IA en Finanzas descentralizadas enfrentan limitaciones en la consecución de la autonomía total. Las direcciones de desarrollo futuro pueden incluir:
Integrar una capa de datos más completa para desarrollar la mejor plataforma de intermediación o agente.
Mejorar la capacidad de predicción y ejecución de los agentes de IA
Implementar la generación y ejecución de estrategias de trading de forma fluida desde una única interfaz
Los desafíos clave incluirán mejorar la verificabilidad y la privacidad. La integración de protocolos basados en TEE, FHE e incluso pruebas de conocimiento cero puede mejorar la verificabilidad del comportamiento de los agentes de IA, lo que permite confiar en la autonomía.
Solo al combinar con éxito datos de alta calidad, modelos sólidos y procesos de toma de decisiones transparentes, los agentes DeFAI podrán obtener una amplia aplicación, liberando verdaderamente el potencial de las Finanzas descentralizadas.
 y no debe considerarse como un respaldo por parte de Gate a las opiniones expresadas ni como asesoramiento financiero o profesional. Consulte el Descargo de responsabilidad para obtener más detalles.
DeFAI: IA ayuda a las Finanzas descentralizadas a lograr automatización y optimización inteligente
DeFAI: ¿Cómo puede la inteligencia artificial liberar el potencial de las Finanzas descentralizadas?
Finanzas descentralizadas(DeFi) ha sido un pilar central del ecosistema criptográfico desde su rápido desarrollo en 2020. Aunque se han establecido muchos protocolos innovadores, también ha llevado a un aumento de la complejidad y la fragmentación, haciendo que incluso los usuarios experimentados tengan dificultades para navegar a través de las numerosas cadenas de bloques, activos y protocolos.
Al mismo tiempo, la inteligencia artificial (AI) ha evolucionado de una narrativa generalizada en 2023 a un enfoque más profesional y orientado a agentes en 2024. Esta transformación ha dado lugar a DeFi AI (DeFAI) - un campo emergente donde la IA mejora las Finanzas descentralizadas a través de la automatización, la gestión de riesgos y la optimización de capital.
DeFAI atraviesa múltiples niveles. La blockchain es el nivel base, ya que los agentes de IA deben interactuar con cadenas específicas para ejecutar transacciones y contratos inteligentes. Encima de esto, el nivel de datos y el nivel de computación proporcionan la infraestructura necesaria para entrenar modelos de IA, que provienen de datos históricos de precios, sentimientos del mercado y análisis en la cadena. El nivel de privacidad y verificación garantiza que los datos financieros sensibles permanezcan seguros mientras se mantiene la ejecución sin confianza. Finalmente, el marco de agentes permite a los desarrolladores construir aplicaciones impulsadas por IA especializadas, como robots de trading autónomos, evaluadores de riesgo crediticio y optimizadores de gobernanza en la cadena.
A medida que el ecosistema DeFAI sigue expandiéndose, los proyectos más destacados se pueden clasificar en tres categorías principales:
1. Capa abstracta
Los protocolos establecidos en esta categoría sirven como una interfaz amigable de usuario similar a ChatGPT para las Finanzas descentralizadas, permitiendo a los usuarios ingresar comandos que se ejecutan en la cadena. Generalmente se integran con múltiples cadenas y dApps, y llevan a cabo la intención del usuario, eliminando los pasos manuales en transacciones complejas.
Estas son algunas de las funciones que pueden ejecutar estos protocolos:
Por ejemplo, no es necesario extraer manualmente ETH de la plataforma de préstamos, transferirlo a Solana, intercambiar SOL/u otros tokens, y proporcionar liquidez en el DEX - el protocolo de capa de abstracción puede completar la operación en un solo paso.
2. Agente de negociación autónomo
A diferencia de los robots de trading tradicionales que siguen reglas preestablecidas, los agentes de trading autónomos pueden aprender y adaptarse a las condiciones del mercado, y ajustar sus estrategias en función de nueva información. Estos agentes pueden:
3. DApps impulsados por IA
Las dApps de DeFi ofrecen funciones como préstamos, intercambios y farming de rendimientos. La IA y los agentes de IA pueden mejorar estos servicios de las siguientes maneras:
Estos protocolos en estos aspectos enfrentan algunos desafíos:
Dependiendo de flujos de datos en tiempo real para lograr una ejecución óptima de las operaciones. Una mala calidad de los datos puede resultar en una eficiencia de ruta deficiente, fallos en las operaciones o transacciones no rentables.
Los modelos de IA dependen de datos históricos, pero el mercado de criptomonedas es muy volátil. Los agentes deben aceptar el entrenamiento con conjuntos de datos diversos y de alta calidad para mantener su efectividad.
Es necesario comprender completamente la correlación de activos, los cambios en la liquidez y el sentimiento del mercado para entender la situación general del mercado.
Para ofrecer mejores productos y los mejores resultados, estos protocolos deben considerar la integración de diversos conjuntos de datos de diferentes calidades, para llevar sus productos a un nuevo nivel.
Capa de datos - Impulsando la inteligencia DeFAI
La calidad de la IA depende de los datos en los que se basa. Para que los agentes de IA funcionen de manera efectiva en DeFAI, necesitan datos en tiempo real, estructurados y verificables. Por ejemplo, la capa de abstracción necesita acceder a los datos en la cadena a través de RPC y API de redes sociales, mientras que los agentes de optimización de transacciones y ganancias requieren datos para perfeccionar aún más sus estrategias de transacción y redistribuir recursos.
Conjuntos de datos de alta calidad permiten a los agentes realizar un mejor análisis predictivo del comportamiento futuro de los precios, proporcionando recomendaciones de negociación que se adaptan a sus preferencias por posiciones largas o cortas en ciertos activos.
Los principales proveedores de datos de DeFAI incluyen:
Estos proveedores de datos ofrecen datos de alta calidad y estructurados para los agentes de IA, con el fin de apoyar su capacidad de toma de decisiones y predicción.
Blockchain de AI代理
Además de construir capas de datos para la IA y los agentes, algunas blockchains se están posicionando como soluciones de pila completa para el futuro de DeFAI. Por ejemplo, la red Mode lanzó Mode Terminal, que es el co-piloto de DeFAI, utilizado para ejecutar transacciones en cadena a través de indicaciones de los usuarios. Mode también apoya a muchos equipos basados en IA y agentes, y está mejorando su red con IA, incluyendo el equipamiento de la blockchain con clasificadores de IA.
Otras cadenas de bloques como Solana, Base y NEAR también han hecho avances en IA y agentes, pero en términos de la integralidad de los planes de IA, aún no han alcanzado el nivel de Mode.
El futuro de DeFAI
Actualmente, la mayoría de los agentes de IA en Finanzas descentralizadas enfrentan limitaciones en la consecución de la autonomía total. Las direcciones de desarrollo futuro pueden incluir:
Los desafíos clave incluirán mejorar la verificabilidad y la privacidad. La integración de protocolos basados en TEE, FHE e incluso pruebas de conocimiento cero puede mejorar la verificabilidad del comportamiento de los agentes de IA, lo que permite confiar en la autonomía.
Solo al combinar con éxito datos de alta calidad, modelos sólidos y procesos de toma de decisiones transparentes, los agentes DeFAI podrán obtener una amplia aplicación, liberando verdaderamente el potencial de las Finanzas descentralizadas.
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