DeFAI: Como a inteligência artificial pode liberar o potencial das Finanças Descentralizadas?
Finanças Descentralizadas(DeFi) tem sido um pilar central do ecossistema cripto desde o seu rápido desenvolvimento em 2020. Embora muitos protocolos inovadores tenham sido estabelecidos, isso também levou a um aumento da complexidade e fragmentação, tornando difícil até mesmo para usuários experientes navegar entre as numerosas blockchains, ativos e protocolos.
Enquanto isso, a inteligência artificial (AI) evoluiu de uma narrativa ampla em 2023 para um foco mais profissional 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.
DeFAI atravessa múltiplos níveis. A blockchain é o nível base, pois os agentes de IA precisam interagir com uma cadeia específica para executar transações e contratos inteligentes. Acima disso, o nível de dados e o nível 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. O nível de privacidade e verificabilidade garante que os dados financeiros sensíveis permaneçam seguros enquanto mantém a execução sem confiança. Por fim, 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.
À medida que o ecossistema DeFAI continua a expandir-se, os projetos mais proeminentes podem ser divididos em três categorias principais:
1. Camada Abstrata
Os protocolos construídos nesta categoria atuam como uma interface amigável semelhante ao ChatGPT para as Finanças Descentralizadas, permitindo que os usuários insiram comandos que serão executados na blockchain. Normalmente, eles são integrados a várias blockchains e dApps, e executam a intenção do usuário, ao mesmo tempo que eliminam etapas manuais em transações complexas.
Algumas das funções que esses protocolos podem executar incluem:
Troca, cross-chain, empréstimo/saque, execução de transações cross-chain
Carteira de trading de cópia ou perfil de redes sociais
Executar automaticamente o take profit/o stop loss com base na porcentagem do tamanho da posição.
Por exemplo, não é necessário extrair manualmente ETH da plataforma de empréstimos, transferi-lo para Solana, trocar SOL/outros tokens e fornecer liquidez em DEX - o protocolo de camada de abstração pode concluir a operação em um único passo.
2. Agente de Negociação Autônomo
Diferentemente 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 aprimorar continuamente a estratégia
Prever a tendência do mercado, para tomar melhores decisões de compra/venda
Executar estratégias DeFi complexas como transações básicas
3. DApps impulsionados por IA
As dApps de Finanças Descentralizadas oferecem funcionalidades de empréstimo, troca, farming de rendimento, entre outras. A IA e os agentes de IA podem melhorar esses serviços da seguinte maneira:
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 protocolos nestas áreas enfrentam alguns desafios:
Elas dependem de fluxos de dados em tempo real para garantir a melhor execução de transações. Uma má qualidade de dados pode levar a uma eficiência de rotas reduzida, falhas nas transações ou transações sem lucro.
Os modelos de IA dependem de dados históricos, mas o mercado de criptomoedas é altamente volátil. Os agentes devem ser treinados com conjuntos de dados diversificados e de alta qualidade para manter a sua eficácia.
É necessário compreender a correlação de ativos, as mudanças de liquidez e o sentimento do mercado para entender a situação geral do mercado.
Para fornecer melhores produtos e resultados ótimos, esses protocolos devem considerar a integração de diversos conjuntos de dados de diferentes qualidades, a fim de elevar seus produtos a um novo nível.
Camada de Dados - Poder para a DeFAI inteligente
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 rendimentos necessitam de dados para aprimorar ainda mais suas estratégias de negociação e redistribuir recursos.
Conjuntos de dados de alta qualidade permitem que os agentes realizem análises preditivas do comportamento futuro dos preços, fornecendo recomendações de negociação para se adequar às suas preferências por posições longas ou curtas em certos ativos.
Os principais provedores de dados da DeFAI incluem:
Mode Synth: Dados sintéticos para previsões financeiras
Chainbase: Conjunto de Dados Estruturados de Toda a Cadeia
sqd.ai: Lago de dados descentralizado voltado para agentes de IA
Cookie: mentalidade de redes sociais voltada para agentes de IA e camada de dados em cadeia
Esses provedores de dados fornecem dados estruturados e de alta qualidade para agentes de IA, a fim de apoiar suas capacidades de decisão e previsão.
AI Proxy Blockchain
Além de construir uma camada de dados para AI e agentes, algumas blockchains estão se posicionando como soluções de pilha completa para o futuro do DeFAI. Por exemplo, a rede Mode lançou o Mode Terminal, que é o co-piloto do DeFAI, usado para executar transações em cadeia através de prompts dos usuários. A Mode também suporta muitas equipes baseadas em AI e agentes, e está atualizando sua rede com AI, incluindo o fornecimento de um classificador de AI para a blockchain.
Outras blockchains como Solana, Base e NEAR também estão a fazer desenvolvimentos na área da IA e dos agentes, mas ainda não atingiram o nível da Mode em termos de abrangência dos planos de IA.
O Futuro do DeFAI
Atualmente, a maioria dos agentes de IA em Finanças Descentralizadas enfrenta limitações na implementação de total autonomia. As direções de desenvolvimento futuro podem incluir:
Integrar uma camada de dados mais abrangente para desenvolver a melhor plataforma ou agente de corretagem.
Melhorar a capacidade de previsão e execução dos agentes de IA
Implementar a geração e execução de estratégias de negociação de forma contínua a partir de uma única interface
Os desafios chave incluirão aumentar a verificabilidade e a privacidade. A integração de protocolos baseados em TEE, FHE e até provas de conhecimento zero pode aumentar a verificabilidade do comportamento dos agentes de IA, permitindo assim a confiança na autonomia.
Somente a combinação bem-sucedida de dados de alta qualidade, modelos robustos e processos de decisão transparentes permitirá que o agente DeFAI obtenha ampla aplicação, liberando verdadeiramente o potencial das Finanças Descentralizadas.
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Finanças Descentralizadas: A IA ajuda as Finanças Descentralizadas a alcançar automação e otimização inteligente
DeFAI: Como a inteligência artificial pode liberar o potencial das Finanças Descentralizadas?
Finanças Descentralizadas(DeFi) tem sido um pilar central do ecossistema cripto desde o seu rápido desenvolvimento em 2020. Embora muitos protocolos inovadores tenham sido estabelecidos, isso também levou a um aumento da complexidade e fragmentação, tornando difícil até mesmo para usuários experientes navegar entre as numerosas blockchains, ativos e protocolos.
Enquanto isso, a inteligência artificial (AI) evoluiu de uma narrativa ampla em 2023 para um foco mais profissional 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.
DeFAI atravessa múltiplos níveis. A blockchain é o nível base, pois os agentes de IA precisam interagir com uma cadeia específica para executar transações e contratos inteligentes. Acima disso, o nível de dados e o nível 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. O nível de privacidade e verificabilidade garante que os dados financeiros sensíveis permaneçam seguros enquanto mantém a execução sem confiança. Por fim, 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.
À medida que o ecossistema DeFAI continua a expandir-se, os projetos mais proeminentes podem ser divididos em três categorias principais:
1. Camada Abstrata
Os protocolos construídos nesta categoria atuam como uma interface amigável semelhante ao ChatGPT para as Finanças Descentralizadas, permitindo que os usuários insiram comandos que serão executados na blockchain. Normalmente, eles são integrados a várias blockchains e dApps, e executam a intenção do usuário, ao mesmo tempo que eliminam etapas manuais em transações complexas.
Algumas das funções que esses protocolos podem executar incluem:
Por exemplo, não é necessário extrair manualmente ETH da plataforma de empréstimos, transferi-lo para Solana, trocar SOL/outros tokens e fornecer liquidez em DEX - o protocolo de camada de abstração pode concluir a operação em um único passo.
2. Agente de Negociação Autônomo
Diferentemente 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
As dApps de Finanças Descentralizadas oferecem funcionalidades de empréstimo, troca, farming de rendimento, entre outras. A IA e os agentes de IA podem melhorar esses serviços da seguinte maneira:
Os protocolos nestas áreas enfrentam alguns desafios:
Elas dependem de fluxos de dados em tempo real para garantir a melhor execução de transações. Uma má qualidade de dados pode levar a uma eficiência de rotas reduzida, falhas nas transações ou transações sem lucro.
Os modelos de IA dependem de dados históricos, mas o mercado de criptomoedas é altamente volátil. Os agentes devem ser treinados com conjuntos de dados diversificados e de alta qualidade para manter a sua eficácia.
É necessário compreender a correlação de ativos, as mudanças de liquidez e o sentimento do mercado para entender a situação geral do mercado.
Para fornecer melhores produtos e resultados ótimos, esses protocolos devem considerar a integração de diversos conjuntos de dados de diferentes qualidades, a fim de elevar seus produtos a um novo nível.
Camada de Dados - Poder para a DeFAI inteligente
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 rendimentos necessitam de dados para aprimorar ainda mais suas estratégias de negociação e redistribuir recursos.
Conjuntos de dados de alta qualidade permitem que os agentes realizem análises preditivas do comportamento futuro dos preços, fornecendo recomendações de negociação para se adequar às suas preferências por posições longas ou curtas em certos ativos.
Os principais provedores de dados da DeFAI incluem:
Esses provedores de dados fornecem dados estruturados e de alta qualidade para agentes de IA, a fim de apoiar suas capacidades de decisão e previsão.
AI Proxy Blockchain
Além de construir uma camada de dados para AI e agentes, algumas blockchains estão se posicionando como soluções de pilha completa para o futuro do DeFAI. Por exemplo, a rede Mode lançou o Mode Terminal, que é o co-piloto do DeFAI, usado para executar transações em cadeia através de prompts dos usuários. A Mode também suporta muitas equipes baseadas em AI e agentes, e está atualizando sua rede com AI, incluindo o fornecimento de um classificador de AI para a blockchain.
Outras blockchains como Solana, Base e NEAR também estão a fazer desenvolvimentos na área da IA e dos agentes, mas ainda não atingiram o nível da Mode em termos de abrangência dos planos de IA.
O Futuro do DeFAI
Atualmente, a maioria dos agentes de IA em Finanças Descentralizadas enfrenta limitações na implementação de total autonomia. As direções de desenvolvimento futuro podem incluir:
Os desafios chave incluirão aumentar a verificabilidade e a privacidade. A integração de protocolos baseados em TEE, FHE e até provas de conhecimento zero pode aumentar a verificabilidade do comportamento dos agentes de IA, permitindo assim a confiança na autonomia.
Somente a combinação bem-sucedida de dados de alta qualidade, modelos robustos e processos de decisão transparentes permitirá que o agente DeFAI obtenha ampla aplicação, liberando verdadeiramente o potencial das Finanças Descentralizadas.
![DeFAI全解：AI如何释放DeFi的潜力？](https://img-cdn.gateio.im/webp-social/moments-56a89e79609d8f982d5d31dadfad9205.webp01