DeFAI: ¿Cómo puede la IA liberar el potencial de las Finanzas descentralizadas?
Las Finanzas descentralizadas ( DeFi ) han sido un pilar central del ecosistema criptográfico desde su rápida evolución en 2020. A pesar del surgimiento de muchos protocolos innovadores, también ha llevado a un aumento de la complejidad y fragmentación, lo que dificulta que incluso los usuarios experimentados naveguen por la multitud de cadenas, activos y protocolos.
Al mismo tiempo, la inteligencia artificial (AI) ha evolucionado de una narrativa amplia en 2023 a un enfoque más especializado y orientado a agentes en 2024. Esta transformación ha dado lugar a Finanzas descentralizadas AI (DeFAI) - un campo emergente que mejora las Finanzas descentralizadas mediante la automatización, la gestión de riesgos y la optimización de capital.
DeFAI atraviesa múltiples niveles. La blockchain es la capa base, los agentes de IA deben interactuar con cadenas específicas para ejecutar transacciones y contratos inteligentes. La capa de datos y la capa de computación proporcionan la infraestructura necesaria para entrenar modelos de IA, que provienen de datos históricos de precios, sentimientos del mercado y análisis en cadena. La capa de privacidad y verificación asegura que los datos financieros sensibles se mantengan 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 cadena.
Con la expansión continua del ecosistema DeFAI, los proyectos más destacados se pueden clasificar en tres categorías principales:
1. Capa de abstracción
Este tipo de protocolos actúan como una interfaz amigable para el usuario similar a ChatGPT para las Finanzas descentralizadas, permitiendo a los usuarios ingresar indicaciones que se ejecutan en la cadena. A menudo se integran con múltiples cadenas y dApps, y ejecutan la intención del usuario, al mismo tiempo que eliminan los pasos manuales en transacciones complejas.
Algunas de las funciones que estos protocolos pueden ejecutar incluyen:
Intercambiar, cadena cruzada, prestar/retiro, ejecutar transacciones en cadena cruzada
Cartera de trading de copia o perfil de redes sociales
Ejecutar automáticamente órdenes de toma de ganancias/pérdidas según el porcentaje del tamaño de la posición
Por ejemplo, no es necesario extraer manualmente ETH de la plataforma de préstamos, trasladarlo a Solana, intercambiar SOL/otros tokens y proporcionar liquidez en un DEX; el protocolo de capa de abstracción puede completar la operación en un solo paso.
2. Agente de negociación autónoma
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 según 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 operaciones básicas
3. DApps impulsados por IA
Las dApps de Finanzas descentralizadas ofrecen funciones como préstamos, intercambios y agricultura de rendimiento. 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 detectar riesgos mediante la identificación de posibles rug pulls o honeypots.
Los protocolos de primer nivel construidos sobre estas capas enfrentan algunos desafíos:
Estos protocolos dependen de flujos de datos en tiempo real para lograr la mejor ejecución de operaciones. La mala calidad de los datos puede resultar en ineficiencia de rutas, fallos en las transacciones o transacciones sin beneficios.
Los modelos de IA dependen de datos históricos, pero el mercado de criptomonedas es muy volátil. Los agentes deben aceptar el entrenamiento en conjuntos de datos diversos y de alta calidad para mantener su efectividad.
Se necesita 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 deberían considerar integrar conjuntos de datos de diversas calidades para llevar sus productos a un nuevo nivel.
Capa de datos - Proporcionar potencia a DeFAI inteligente
La calidad de la IA depende de los datos de los que se basa. Para que los agentes de IA funcionen eficazmente en DeFAI, necesitan datos en tiempo real, estructurados y verificables. Por ejemplo, la capa de abstracción necesita acceder a los datos en cadena a través de RPC y API de redes sociales, mientras que los agentes de optimización de transacciones y rendimientos requieren datos para perfeccionar aún más sus estrategias de transacción y redistribuir recursos.
Conjuntos de datos de alta calidad permiten a los agentes realizar análisis predictivos sobre el comportamiento futuro de los precios, ofreciendo recomendaciones de comercio para adaptarse a sus preferencias de posiciones largas o cortas en ciertos activos.
Los principales proveedores de datos de DeFAI incluyen:
Modo Synth: datos sintéticos para la predicción financiera, capturando la distribución completa de los cambios de precio, utilizados para la predicción de modelos de IA.
Chainbase: conjunto de datos estructurados de cadena completa, proporciona datos mejorados por IA, para transacciones, predicciones y obtención de alpha
sqd.ai: Lago de datos descentralizado orientado a agentes de IA, acceso a datos multichain escalable y personalizable, con seguridad de prueba de conocimiento cero.
Cookie: una capa de datos en cadena y una mentalidad de redes sociales orientadas a agentes de IA, que utiliza 18 agentes de IA especializados para procesar más de 7 TB de datos de agentes en más de 20 cadenas.
La blockchain de agentes de IA más popular
Además de construir la capa de datos para la IA y los agentes, Mode también se posiciona como un blockchain de pila completa para el futuro de Finanzas descentralizadas e IA. Recientemente desplegaron Mode Terminal, que es el co-piloto de Finanzas descentralizadas e IA, utilizado para ejecutar transacciones en cadena a través de indicaciones del usuario.
Mode también admite muchos equipos basados en IA y agentes, integrando múltiples protocolos en su ecosistema. A medida que se desarrollan más agentes y se ejecutan transacciones, Mode está evolucionando rápidamente.
Estas medidas se implementaron mientras actualizaban la red con IA, siendo lo más notable que equiparon su blockchain con un clasificador de IA. Al utilizar simulaciones y análisis de IA para las transacciones antes de su ejecución, se pueden bloquear y revisar transacciones de alto riesgo antes de ser procesadas, para garantizar la seguridad en la cadena. Como L2 de la supercadena Optimism, Mode se encuentra en un terreno intermedio, conectando a usuarios humanos y agentes con el mejor ecosistema de Finanzas descentralizadas.
El siguiente paso de DeFAI
Actualmente, la mayoría de los agentes de IA en Finanzas descentralizadas enfrentan importantes limitaciones para lograr la autonomía total. Por ejemplo:
La capa abstracta convierte la intención del usuario en ejecución, pero a menudo carece de capacidad predictiva.
Los agentes de IA pueden generar alfa a través del análisis, pero carecen de ejecución de operaciones independiente.
Las dApps impulsadas por IA pueden manejar bóvedas o transacciones, pero son pasivas en lugar de activas.
La próxima fase de DeFAI podría centrarse en la integración de capas de datos útiles para desarrollar la mejor plataforma o agente de intermediación. Esto requerirá datos en cadena profundos sobre la actividad de los grandes titulares, cambios en la liquidez, etc., al mismo tiempo que genera datos sintéticos útiles para un mejor análisis predictivo, y combina el análisis de sentimientos del mercado en general.
El objetivo final es que los agentes de IA puedan generar y ejecutar estrategias de trading sin problemas desde una única interfaz. A medida que estos sistemas maduran, podríamos ver en el futuro a los traders de Finanzas descentralizadas confiar en agentes de IA para evaluar, predecir y ejecutar estrategias financieras de manera autónoma con la mínima intervención humana.
Conclusión
Aunque los tokens y marcos de agentes de IA han experimentado una gran disminución, DeFAI aún se encuentra en una etapa temprana, y el potencial de los agentes de IA para mejorar la usabilidad y el rendimiento de las Finanzas descentralizadas es innegable.
La clave para liberar este potencial radica en obtener datos en tiempo real de alta calidad, lo que mejorará las predicciones y ejecuciones de trading impulsadas por IA. Cada vez más protocolos integran diferentes capas de datos, y los protocolos de datos construyen complementos para el marco, lo que destaca la importancia de los datos en la toma de decisiones de los agentes.
A medida que miramos hacia el futuro, la verificabilidad y la privacidad se convertirán en desafíos clave que los protocolos deberán abordar. Actualmente, la mayoría de las operaciones de los agentes de IA siguen siendo una caja negra, y los usuarios deben confiar sus fondos a estos. Por lo tanto, el desarrollo de decisiones de IA verificables ayudará a asegurar la transparencia y la responsabilidad en los procesos de los agentes. La integración de protocolos basados en TEE, FHE e incluso pruebas de cero conocimiento puede mejorar la verificabilidad del comportamiento de los agentes de IA, permitiendo así la confianza en la autonomía.
Solo al combinar con éxito datos de alta calidad, modelos robustos y procesos de toma de decisiones transparentes, el agente DeFAI podrá obtener una amplia aplicación.
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PoolJumper
· hace20h
Otra máquina que toma a la gente por tonta ha llegado
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MemeTokenGenius
· hace20h
Nada es mejor que la astucia de un apostador.
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GateUser-aa7df71e
· hace20h
tontos必备 Bots跑单更稳
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DegenWhisperer
· hace20h
¿Estás siguiendo la tendencia?
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SellTheBounce
· hace21h
Otra buena actuación de Atrapar un cuchillo que cae comienza.
DeFAI: La IA impulsa el potencial de las Finanzas descentralizadas, los datos on-chain son clave
DeFAI: ¿Cómo puede la IA liberar el potencial de las Finanzas descentralizadas?
Las Finanzas descentralizadas ( DeFi ) han sido un pilar central del ecosistema criptográfico desde su rápida evolución en 2020. A pesar del surgimiento de muchos protocolos innovadores, también ha llevado a un aumento de la complejidad y fragmentación, lo que dificulta que incluso los usuarios experimentados naveguen por la multitud de cadenas, activos y protocolos.
Al mismo tiempo, la inteligencia artificial (AI) ha evolucionado de una narrativa amplia en 2023 a un enfoque más especializado y orientado a agentes en 2024. Esta transformación ha dado lugar a Finanzas descentralizadas AI (DeFAI) - un campo emergente que mejora las Finanzas descentralizadas mediante la automatización, la gestión de riesgos y la optimización de capital.
DeFAI atraviesa múltiples niveles. La blockchain es la capa base, los agentes de IA deben interactuar con cadenas específicas para ejecutar transacciones y contratos inteligentes. La capa de datos y la capa de computación proporcionan la infraestructura necesaria para entrenar modelos de IA, que provienen de datos históricos de precios, sentimientos del mercado y análisis en cadena. La capa de privacidad y verificación asegura que los datos financieros sensibles se mantengan 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 cadena.
Con la expansión continua del ecosistema DeFAI, los proyectos más destacados se pueden clasificar en tres categorías principales:
1. Capa de abstracción
Este tipo de protocolos actúan como una interfaz amigable para el usuario similar a ChatGPT para las Finanzas descentralizadas, permitiendo a los usuarios ingresar indicaciones que se ejecutan en la cadena. A menudo se integran con múltiples cadenas y dApps, y ejecutan la intención del usuario, al mismo tiempo que eliminan los pasos manuales en transacciones complejas.
Algunas de las funciones que estos protocolos pueden ejecutar incluyen:
Por ejemplo, no es necesario extraer manualmente ETH de la plataforma de préstamos, trasladarlo a Solana, intercambiar SOL/otros tokens y proporcionar liquidez en un DEX; el protocolo de capa de abstracción puede completar la operación en un solo paso.
2. Agente de negociación autónoma
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 según nueva información. Estos agentes pueden:
3. DApps impulsados por IA
Las dApps de Finanzas descentralizadas ofrecen funciones como préstamos, intercambios y agricultura de rendimiento. La IA y los agentes de IA pueden mejorar estos servicios de las siguientes maneras:
Los protocolos de primer nivel construidos sobre estas capas enfrentan algunos desafíos:
Estos protocolos dependen de flujos de datos en tiempo real para lograr la mejor ejecución de operaciones. La mala calidad de los datos puede resultar en ineficiencia de rutas, fallos en las transacciones o transacciones sin beneficios.
Los modelos de IA dependen de datos históricos, pero el mercado de criptomonedas es muy volátil. Los agentes deben aceptar el entrenamiento en conjuntos de datos diversos y de alta calidad para mantener su efectividad.
Se necesita 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 deberían considerar integrar conjuntos de datos de diversas calidades para llevar sus productos a un nuevo nivel.
Capa de datos - Proporcionar potencia a DeFAI inteligente
La calidad de la IA depende de los datos de los que se basa. Para que los agentes de IA funcionen eficazmente en DeFAI, necesitan datos en tiempo real, estructurados y verificables. Por ejemplo, la capa de abstracción necesita acceder a los datos en cadena a través de RPC y API de redes sociales, mientras que los agentes de optimización de transacciones y rendimientos requieren datos para perfeccionar aún más sus estrategias de transacción y redistribuir recursos.
Conjuntos de datos de alta calidad permiten a los agentes realizar análisis predictivos sobre el comportamiento futuro de los precios, ofreciendo recomendaciones de comercio para adaptarse a sus preferencias de posiciones largas o cortas en ciertos activos.
Los principales proveedores de datos de DeFAI incluyen:
La blockchain de agentes de IA más popular
Además de construir la capa de datos para la IA y los agentes, Mode también se posiciona como un blockchain de pila completa para el futuro de Finanzas descentralizadas e IA. Recientemente desplegaron Mode Terminal, que es el co-piloto de Finanzas descentralizadas e IA, utilizado para ejecutar transacciones en cadena a través de indicaciones del usuario.
Mode también admite muchos equipos basados en IA y agentes, integrando múltiples protocolos en su ecosistema. A medida que se desarrollan más agentes y se ejecutan transacciones, Mode está evolucionando rápidamente.
Estas medidas se implementaron mientras actualizaban la red con IA, siendo lo más notable que equiparon su blockchain con un clasificador de IA. Al utilizar simulaciones y análisis de IA para las transacciones antes de su ejecución, se pueden bloquear y revisar transacciones de alto riesgo antes de ser procesadas, para garantizar la seguridad en la cadena. Como L2 de la supercadena Optimism, Mode se encuentra en un terreno intermedio, conectando a usuarios humanos y agentes con el mejor ecosistema de Finanzas descentralizadas.
El siguiente paso de DeFAI
Actualmente, la mayoría de los agentes de IA en Finanzas descentralizadas enfrentan importantes limitaciones para lograr la autonomía total. Por ejemplo:
La capa abstracta convierte la intención del usuario en ejecución, pero a menudo carece de capacidad predictiva.
Los agentes de IA pueden generar alfa a través del análisis, pero carecen de ejecución de operaciones independiente.
Las dApps impulsadas por IA pueden manejar bóvedas o transacciones, pero son pasivas en lugar de activas.
La próxima fase de DeFAI podría centrarse en la integración de capas de datos útiles para desarrollar la mejor plataforma o agente de intermediación. Esto requerirá datos en cadena profundos sobre la actividad de los grandes titulares, cambios en la liquidez, etc., al mismo tiempo que genera datos sintéticos útiles para un mejor análisis predictivo, y combina el análisis de sentimientos del mercado en general.
El objetivo final es que los agentes de IA puedan generar y ejecutar estrategias de trading sin problemas desde una única interfaz. A medida que estos sistemas maduran, podríamos ver en el futuro a los traders de Finanzas descentralizadas confiar en agentes de IA para evaluar, predecir y ejecutar estrategias financieras de manera autónoma con la mínima intervención humana.
Conclusión
Aunque los tokens y marcos de agentes de IA han experimentado una gran disminución, DeFAI aún se encuentra en una etapa temprana, y el potencial de los agentes de IA para mejorar la usabilidad y el rendimiento de las Finanzas descentralizadas es innegable.
La clave para liberar este potencial radica en obtener datos en tiempo real de alta calidad, lo que mejorará las predicciones y ejecuciones de trading impulsadas por IA. Cada vez más protocolos integran diferentes capas de datos, y los protocolos de datos construyen complementos para el marco, lo que destaca la importancia de los datos en la toma de decisiones de los agentes.
A medida que miramos hacia el futuro, la verificabilidad y la privacidad se convertirán en desafíos clave que los protocolos deberán abordar. Actualmente, la mayoría de las operaciones de los agentes de IA siguen siendo una caja negra, y los usuarios deben confiar sus fondos a estos. Por lo tanto, el desarrollo de decisiones de IA verificables ayudará a asegurar la transparencia y la responsabilidad en los procesos de los agentes. La integración de protocolos basados en TEE, FHE e incluso pruebas de cero conocimiento puede mejorar la verificabilidad del comportamiento de los agentes de IA, permitiendo así la confianza en la autonomía.
Solo al combinar con éxito datos de alta calidad, modelos robustos y procesos de toma de decisiones transparentes, el agente DeFAI podrá obtener una amplia aplicación.