Mọi người đều đang nói về AI trong DeFi - hệ thống thích nghi, chiến lược mới và ý tưởng lớn đang làm xáo trộn không gian này. Muốn trở thành một phần của xu hướng hay chỉ muốn theo dõi nó diễn ra? Nhấn vào để tham gia!

Giới thiệu

Trí tuệ nhân tạo đang tái hiện các ứng dụng DeFi trước mắt chúng ta, hứa hẹn những tiến bộ trong giao dịch, quản trị, bảo mật và cá nhân hóa người dùng. Bài viết này khám phá cách mà AI đang tái định nghĩa tương tác người dùng-giao thức trong DeFi bằng cách tích hợp hệ thống thông minh trong khi vẫn giữ nguyên các giá trị phi tập trung của tiền điện tử.

Sự giao điểm của công nghệ trí tuệ nhân tạo và blockchain đang thiết lập các tiêu chuẩn mới trên các ngành công nghiệp, với DeFi ở phía trước. Bằng cách kết hợp sức mạnh phân tích của trí tuệ nhân tạo với tính minh bạch của blockchain, các giải pháp cho những vấn đề lâu dài trong hệ sinh thái tiền điện tử đang nảy sinh. Điều này bao gồm việc tăng cường bảo mật, cải thiện trải nghiệm người dùng và các mô hình quản trị thích nghi.

Các nền tảng được hỗ trợ bởi AI đang tận dụng tự động hóa và trí thông minh để tạo ra các hệ thống thích ứng tối ưu hóa hiệu suất. Như Vitalik Buterin gợi ý, "các tác nhân AI có thể trở thành người tham gia tích cực vào các hệ thống phi tập trung", tự quản lý các giao dịch, tinh chỉnh chiến lược giao dịch và bảo vệ quyền riêng tư. Việc nhúng AI vào lớp ứng dụng DeFi sẽ mở ra cánh cửa cho một hệ thống tài chính hiệu quả hơn và lấy người dùng làm trung tâm.

Bên dưới, chúng tôi sẽ khám phá cách AI có thể biến đổi DeFi, tập trung vào các khía cạnh của giao dịch, quản trị, bảo mật và cá nhân hóa.

Hiểu về AI Agents trong DeFi

Các tác nhân AI là các thực thể phần mềm tự trị được thiết kế để thực hiện các nhiệm vụ cụ thể trong các hệ sinh thái phi tập trung.

Khác với các bot truyền thống, các AI agent hoạt động tích cực với các mạng blockchain, các hợp đồng thông minh và tài khoản người dùng, thường hoạt động độc lập để xử lý các nhiệm vụ phức tạp như giao dịch, quản lý tài sản và phân tích dữ liệu giao thức. Nhiều trong số những agent này tận dụng các mô hình ngôn ngữ lớn (LLMs), cho phép chúng thực hiện các cuộc gọi API, tương tác trực tiếp với môi trường blockchain và xử lý lượng thông tin lớn mà không cần sự giám sát của con người.

Trong DeFi, các tác nhân AI về cơ bản có thể định hình lại các tương tác của người dùng và giao thức bằng cách đóng vai trò là người hỗ trợ tự trị, người ra quyết định và bộ xử lý dữ liệu trong các ứng dụng tài chính, tất cả đều không cần đầu vào liên tục của con người.

Bots vs. AI Agents: Những khác biệt là gì?

Trong khi bot là các chương trình đơn giản, các tác nhân AI hoạt động giống như các tác nhân kinh tế. Các bot tuân theo lập trình cụ thể, nhưng các tác nhân AI - thường không có mã hoặc mã thấp - yêu cầu ít cấu hình và có thể điều hướng các môi trường không chắc chắn và năng động. Tính linh hoạt này cho phép họ thích ứng theo những cách không thể đoán trước nhưng hướng đến mục đích, khiến họ phù hợp hơn với những thách thức trong thế giới thực của DeFi. Điều này cũng có nghĩa là lợi thế cạnh tranh của chúng thường nằm ở các cài đặt và cấu hình độc đáo của chúng, vì nhiều mô hình AI tiên tiến được công khai. Bằng cách tinh chỉnh các cấu hình này, các tác nhân AI có thể đạt được hiệu suất chuyên biệt, ngay cả khi sử dụng các mô hình có thể truy cập rộng rãi.

Khả năng và Tự trị

Các đại lý trí tuệ nhân tạo trong DeFi có thể tự động:

• Tương tác với Giao thức: Họ có thể quản lý các giao dịch trên chuỗi, tối ưu hóa vị trí giao dịch, và thực hiện các hoạt động tài chính đa bước dựa trên các mục tiêu được lập trình.
• Đưa ra quyết định: Với khung công việc bán tự động, các đại lý có thể phân tích dữ liệu thời gian thực, đánh giá tình hình thị trường và điều chỉnh hành động của mình tương ứng.
• Thực hiện các nhiệm vụ phức tạp: Tùy thuộc vào loại tự động hóa, các đại lý có thể xử lý mọi thứ từ luồng công việc dựa trên quy tắc đơn giản đến quyết định tự động phức tạp.

Hiện tại, có ba loại tự động hóa đang định hình vai trò của các đại lý AI:

1. Các luồng công việc tự động: Đây là các hệ thống dựa trên luật đơn giản (như bot Telegram) theo một tập hợp các hướng dẫn được xác định trước. Chúng có giới hạn về tính linh hoạt nhưng hiệu quả cho các tác vụ thông thường.
2. Quy trình làm việc của tổng đài viên: Trong các khuôn khổ đa tác nhân này, nhiều tác nhân AI cộng tác để giải quyết các nhiệm vụ phức tạp. Chúng có mức độ tự chủ, cho phép các hoạt động bán tự động, chẳng hạn như tương tác với nhiều giao thức DeFi để tối đa hóa năng suất hoặc cân bằng lại danh mục đầu tư.
3. Đại lý Tự trị: Các đại lý hoàn toàn độc lập có khả năng ra quyết định ở mức cao, hoạt động với ít thông tin bên ngoài nhất có thể. Họ có thể phân tích điều kiện và điều chỉnh chiến lược trong thời gian thực.

Cách các Đại lý AI hoạt động thực sự là gì?

Các tác nhân trí tuệ nhân tạo hoạt động bằng cách đơn giản hóa và tự động hóa các nhiệm vụ phức tạp. Hầu hết các tác nhân tự động tuân theo một quy trình cụ thể khi thực hiện các nhiệm vụ được giao.

Cơ chế cốt lõi

Thu thập dữ liệu

Để hoạt động hiệu quả, các tác nhân trí tuệ nhân tạo phụ thuộc vào luồng dữ liệu tần suất cao từ nhiều nguồn khác nhau để hiểu rõ môi trường hoạt động của họ. Đầu vào của họ thường bao gồm các nguồn dữ liệu khác nhau, như:

• Dữ liệu trên chuỗi: Tương tác trực tiếp với sổ cái blockchain để truy xuất lịch sử giao dịch, trạng thái giao thức và điều kiện thị trường thời gian thực. Điều này liên quan đến tích hợp với các công cụ như bộ chỉ mục và nguồn truy cập.
• Off-Chain Market Feeds: Các bản tin giá được tổng hợp, khối lượng giao dịch và phân tích tâm trạng từ các sàn giao dịch và nền tảng xã hội thông qua API.

Các cấu hình được thiết lập trước cũng có thể được cung cấp bởi người dùng, như mức độ chịu đựng rủi ro hoặc ngưỡng giao dịch, thêm một lớp thông tin cá nhân hóa cho các đại lý.

Mô hình suy luận

Suy luận mô hình của một tác nhân AI đề cập đến quá trình mà một mô hình được đào tạo áp dụng kiến thức đã học của mình vào dữ liệu mới để đưa ra dự đoán hoặc quyết định. Các đại lý thường hoạt động với một trong các loại mô hình sau:

• Mô hình Dựa trên Quy tắc: Các đại lý đơn giản hơn dựa vào logic được xác định trước, ví dụ, “nếu giá token > $X, sau đó bán.
• Mô hình Học máy giám sát: Các mô hình được đào tạo trên các bộ dữ liệu lịch sử dự đoán kết quả, như hướng giá hoặc điểm rủi ro cho các đề xuất quản trị.
• Học tăng cường: Các nhà môi giới tiên tiến điều chỉnh chiến lược theo thời gian, tối ưu hóa các phần thưởng tích lũy, như tối đa hóa lợi nhuận trong các hồ bơi thanh khoản.
• Xử lý Ngôn ngữ Tự nhiên (NLP): Đối với các đại lý quản trị và cảm xúc, các mô hình NLP phân tích các diễn đàn thảo luận, đề xuất và hoạt động trên mạng xã hội để đánh giá sự thay đổi cảm xúc.

Quyết định

Quyết định là giai đoạn mà các đại lý tích hợp dữ liệu đầu vào với suy luận mô hình để tạo ra các chiến lược hành động, biến các hiểu biết phân tích thành các hành động tự động thích nghi với môi trường thay đổi. Trong giai đoạn này, khả năng của đại lý trí tuệ nhân tạo để diễn giải và phản ứng với tín hiệu thị trường phức tạp được thực hiện, cho phép nó thực hiện quyết định một cách nhanh chóng.

Công cụ tối ưu hóa cho phép các đại lý tính toán quá trình hành động tối ưu bằng cách cân bằng nhiều yếu tố như lợi nhuận dự kiến, rủi ro và chi phí thực hiện.

Các đại lý cũng sử dụng các thuật toán tự học, cho phép họ điều chỉnh lại chiến lược khi điều kiện thị trường thay đổi. Trong quá trình ra quyết định, một số nhiệm vụ có thể quá phức tạp đối với một đại lý duy nhất để giải quyết một cách tối ưu. Đó là lý do tại sao nhiều đại lý hoạt động trong các hệ thống đa đại lý (MAS), phối hợp nhiệm vụ trên các giao thức DeFi khác nhau để tối ưu hóa phân bổ tài nguyên (ví dụ, cân bằng thanh khoản trên các hồ bơi khác nhau).

Tự động hóa và thực thi

Những đại lý này không chỉ đặc biệt vì những lợi ích mang lại bởi công nghệ AI, mà hoạt động tự động của họ xử lý cả việc thi hành hợp đồng thông minh, tương tác trực tiếp với hợp đồng cấp giao thức để thực thi; giao dịch đa bước, cho phép gói gọn nhiều bước thành các giao dịch nguyên tử cho việc thi hành hoặc không thi hành tất cả; và xử lý lỗi, với cơ chế dự phòng tích hợp để quản lý các giao dịch thất bại.

Hosting và Vận hành

Dưới đây chúng tôi có thêm thông tin về cách các đại lý AI có thể hoạt động:

Mô hình AI ngoài chuỗi

Các đại lý trí tuệ nhân tạo thực hiện các nhiệm vụ tính toán tốn nhiều tài nguyên sử dụng các nguồn lực ngoại tuyến. Những nhiệm vụ này thường phụ thuộc vào cơ sở hạ tầng đám mây như AWS, Google Cloud hoặc Azure để có sức mạnh tính toán có khả năng mở rộng. Đại lý có thể tận dụng các nền tảng cơ sở hạ tầng phi tập trung như Akash Network để sử dụng các dịch vụ tính toán hoặc sử dụng IPFS và Arweave để lưu trữ dữ liệu.

Đối với các ứng dụng nhạy cảm với độ trễ, như giao dịch tần suất cao, các đại lý có thể sử dụng edge computing để giảm thiểu độ trễ bằng cách xử lý dữ liệu gần nguồn của nó. Điều này đảm bảo thời gian phản hồi nhanh hơn quan trọng đối với các nhiệm vụ yêu cầu thời gian.

Tương tác On-Chain và Off-Chain

Các đại lý trí tuệ nhân tạo tương tác giữa hệ thống off-chain và on-chain. Trong khi quá trình tính toán tốn nhiều công suất và lý luận phức tạp diễn ra ngoại chuỗi, các đại lý tương tác với giao thức on-chain để ghi lại các hành động, thực hiện chức năng hợp đồng thông minh và quản lý tài sản một cách tự động. Họ phụ thuộc vào cấu hình an toàn như ví hợp đồng thông minh và cài đặt đa chữ ký.

Đối với quản trị phi tập trung, các đại lý phụ thuộc vào các giao thức tối thiểu hóa niềm tin ngăn chặn bất kỳ thực thể đơn lẻ nào vi phạm hành động của họ, duy trì tính minh bạch và phi tập trung.

Các tương tác ngoài chuỗi bổ sung cho các hoạt động trên chuỗi, thường được thực hiện thông qua các nền tảng bên ngoài như Twitter hoặc Discord, nơi các đại lý có thể hoạt động bằng cách sử dụng các API để tương tác với người dùng hoặc các đại lý khác trong thời gian thực.

Tương tác

Tính tương tác là chìa khóa để các đại lý hoạt động trên các hệ thống và giao thức đa dạng. Nhiều đại lý hoạt động như trung gian, tận dụng cầu nối API để truy xuất dữ liệu bên ngoài hoặc kích hoạt chức năng cụ thể. Đồng bộ thời gian thực được đạt được thông qua các cơ chế như webhooks hoặc giao thức tin nhắn phi tập trung, như Whisper hoặc IPFS PubSub, giúp các đại lý duy trì cập nhật với trạng thái và hành động giao thức mới nhất.

Bên trong: ai16z, DAO Đầu tư Trí tuệ nhân tạo

ai16z là một DAO Đầu tư do trí tuệ nhân tạo (AI) dẫn dắt, vừa được ra mắt gần đây và đã thu hút sự chú ý đáng kể nhờ việc sử dụng sáng tạo của mình trong việc sử dụng các đại lý trong lĩnh vực tiền điện tử. Giao thức hoạt động như một “Thị trường ảo của niềm tin”, sử dụng các đại lý trí tuệ nhân tạo để thu thập thông tin thị trường, phân tích sự nhất trí trong cộng đồng và thực hiện giao dịch token trên chuỗi và ngoài chuỗi. Bằng cách học từ những hiểu biết đầu tư của các thành viên và thưởng cho những người đóng góp giá trị, ai16z đã tạo ra một quỹ đầu tư tối ưu hóa (hiện tập trung vào memecoins) với các tính năng phi tập trung mạnh mẽ.

Triển khai Đại lý

Các nhà phát triển tạo các đại lý bằng cách sử dụng Framework Eliza của ai16z, cung cấp các công cụ và thư viện để xây dựng, kiểm thử và triển khai đại lý. Các đại lý có thể được đặt trên máy chủ cục bộ hoặc Agentverse, trung tâm tập trung của ai16z cho các đại lý. Để kích hoạt giao tiếp giữa các đại lý, họ phải được đăng ký qua Almanac và có thể sử dụng Mailbox để tạo điều kiện tương tác, ngay cả khi được đặt trên máy chủ cục bộ.

Quỹ Github của họ được mở, bạn có thể kiểm tra ở đây https://github.com/ai16z.

Đặt chỗ cho Mô hình Trí tuệ Nhân tạo

Mạng ai16z không trực tiếp chứa các mô hình trí tuệ nhân tạo. Thay vào đó, các đại lý truy cập các dịch vụ trí tuệ nhân tạo bên ngoài thông qua các yêu cầu API. Ví dụ, khung Eliza có thể tích hợp với các dịch vụ như OpenAI để hiểu văn bản dễ đọc của con người hoặc thực hiện các tác vụ khác dựa trên trí tuệ nhân tạo. Phương pháp này cho phép các đại lý tận dụng khả năng trí tuệ nhân tạo tiên tiến mà không cần lưu trữ mô hình phức tạp trên chuỗi.

Tích hợp và Vận hành

Các đại lý trong hệ sinh thái ai16z tương tác thông qua một kết hợp cơ chế trên chuỗi và ngoài chuỗi:

• Tương tác trên chuỗi: Các đại lý thực hiện giao dịch và hợp đồng thông minh trên chuỗi Solana.
• Tương tác Ngoại chuỗi: Các đại lý giao tiếp với các dịch vụ trí tuệ nhân tạo hoặc nguồn dữ liệu bên ngoài thông qua API khi xử lý các nhiệm vụ tính toán cường độ cao.

Ứng dụng

Các dự án của ai16z, chẳng hạn như tác nhân đàm thoại Eliza, đã được áp dụng trong nhiều lĩnh vực khác nhau:

• Các tác nhân trò chuyện: Phát triển bot cho các nền tảng như Twitter và Discord để tạo điều kiện cho các tương tác tự động.
• Agent Memory: Tạo hệ thống bộ nhớ dễ sử dụng cho các đại lý, được cung cấp bởi cơ sở dữ liệu như ChromaDB và Postgres.
• Quản lý Hành động của Đại lý: Phát triển công cụ để kết nối hành động và quản lý lịch sử trong các đại lý.

Đại lý tương tác với Đại lý

Các tác nhân AI đã tạo ra sự ảnh hưởng trong lĩnh vực DeFi bằng cách xử lý các nhiệm vụ phức tạp hoàn toàn tự động. Một ví dụ tuyệt vời là cách mà $LUMtoken được tạo ra—hoàn toàn không cần sự trợ giúp của con người—cho thấy sức mạnh của sự hợp tác do trí tuệ nhân tạo thúc đẩy.

Vào ngày 8 tháng 11 năm 2024, hai tác nhân AI, @aethernetvà @clankerđã hợp tác để tạo ra và phát hành token $LUM (“Rực rỡ”):

• @aethernet: Made by @martin, đại lý này hoạt động trong mạng Farcaster để chia sẻ ý tưởng và xây dựng kết nối. Đó không chỉ là một con bot—nó tích cực tương tác với$HIGHERcộng đồng token và tập trung vào sáng tạo và tương tác có ý nghĩa.
• @clanker: Được tạo bởi @dishvà @proxystudio.eth, đại lý này chuyên về việc ra mắt mã thông báo meme. Nó tự động hóa toàn bộ quá trình, phản hồi trực tiếp những gì người dùng yêu cầu nó thực hiện.

Câu chuyện bắt đầu khi @nathansvanyêu cầu @aethernetđể đặt tên, ý tưởng và biểu tượng cho một token và sau đó gửi nó tới @clankertriển khai.@aethernetĐề xuất tên gọi “Luminous” ($LUM) nhằm biểu thị sự sáng chói của con người và trí tuệ nhân tạo hoạt động cùng nhau. Sau đó, @clankertiếp quản và triển khai mã thông báo, hoàn thành nhiệm vụ mà không cần bất kỳ đầu vào nào từ con người.

@itsmechasebđã viết về nó chi tiếthere.

AI Agent x Khung cảnh DeFi

Các đại lý AI đang sẵn sàng chiếm vị trí quan trọng trong DeFi stack, hoạt động trong tầng ứng dụng để tự động hóa các nhiệm vụ phức tạp dựa trên dữ liệu.

Được đặt trên lớp giao thức, những đại diện này tương tác trực tiếp với hợp đồng thông minh, mở khóa các chức năng tiên tiến cho người dùng và giao thức. Cho phép ứng dụng DeFi thích ứng trong thời gian thực, hỗ trợ một lớp hệ sinh thái tự động, đa đại lý mới.

Mở rộng ngoài DeFi: Các đại lý AI trong tự nhiên

Sức ảnh hưởng của các đại lý AI không chỉ giới hạn trong lĩnh vực DeFi. Truth Terminalhttps://x.com/truth_terminal, một mô hình ngôn ngữ lớn bán tự động (LLM) được tạo ra bởi @AndyAyrey, trình diễn tính linh hoạt này. Được tài trợ bởi Marc Andreessen, đồng sáng lập của A16z, Truth Terminal đăng các tweet và tương tác với người dùng trên X.

Gần đây, nó đã ra mắt một đồng tiền meme dựa trên Solana, $GOAT (Goatseus Maximus), đã đạt mức vốn hóa thị trường 1,2 triệu đô la trong thời gian dưới một tháng. Sự tăng của các đồng tiền meme như $GOATvà $TURBO(được tưởng tượng bởi ChatGPT) nhấn mạnh sự giao cắt nổi bật giữa trí tuệ nhân tạo và tiền điện tử vượt ra ngoài tài chính truyền thống.

Nhưng còn nhiều hơn thế. Chúng tôi đã bắt đầu khám phá toàn bộ phạm vi của những người xây dựng trong lĩnh vực này. Một cái nhìn toàn diện về các đại lý trí tuệ nhân tạo đang tái tạo DeFi, từ giao dịch tự động và quản lý tài sản đến phân tích dự đoán và cải tiến an ninh. Dưới đây là một cái nhìn tổng quan về những cách đa dạng mà những đại lý này đang tích cực đẩy mạnh DeFi.

Đại lý giao dịch

Những giao thức này thể hiện quyết định tự động dựa trên dữ liệu cho giao dịch và quản lý tài sản, sử dụng trí tuệ nhân tạo để cung cấp tín hiệu giao dịch thời gian thực, tối ưu hóa danh mục và tối giản hóa các nhiệm vụ lặp đi lặp lại. Phương pháp này mang lại hiệu quả và linh hoạt chiến lược cho thị trường DeFi.

Tự động hóa giao dịch dựa trên AI cho phép người dùng đặt giao dịch hoặc cân bằng lại danh mục đầu tư dựa trên điều kiện thị trường, giảm thiểu nhu cầu điều chỉnh thủ công liên tục. Đối với chiến lược sâu hơn, một số giao thức cung cấp phân tích nâng cao chuyển đổi dữ liệu mở rộng thành thông tin chi tiết có thể hành động, hỗ trợ các quyết định giao dịch sáng suốt và dự đoán thị trường chính xác hơn.

Đối với quản lý tài sản, các công cụ tối ưu hóa danh mục đầu tư điều chỉnh động danh mục, nhằm mục tiêu làm tăng lợi nhuận hoặc quản lý hiệu quả rủi ro trên các điều kiện thị trường đa dạng.

Điều này có thể được chia thành hai nhóm:

Chủ yếu tập trung vào giao dịch

• @askjmmy: Nền tảng để tạo và triển khai các đại lý giao dịch tự động trong một mạng lưới quỹ đầu cơ đa chiến lược.
• @composertrade: Công cụ cho tự động hóa giao dịch thuật toán.
• @DAINTrader: Các chiến lược giao dịch dựa trên trí tuệ nhân tạo.
• @DeAgentAI: Giải pháp giao dịch được đẩy bằng AI tập trung vào DeFi.
• @FastlaneSol: Tối ưu hóa các chiến lược giao dịch dựa trên Solana.
• @IntentTrade: Cung cấp giao dịch trao đổi, lệnh giới hạn, DCA, phân tích hợp đồng, phân tích kỹ thuật và nhiều tính năng khác.
• [@mindpalaceai](https://x.com/: Tự động hóa giao dịch với trí tuệ nhân tạo.
• @SpectralLabs: Thông tin giao dịch và tự động hóa DeFi.
• @taoshiio: Nền tảng AI và máy học phi tập trung cho các chiến lược giao dịch sử dụng Bittensor.
• @tryparadigm: Tận dụng bầy đại lý để thu thập, cấu trúc và thực hiện hành động trên dữ liệu.

Giao dịch và Quản lý Tài sản

• @Agent_Fi: Tập trung vào cung cấp các đại lý AI cho các hoạt động DeFi như giao dịch, săn lùng và các vấn đề thanh lý.
• @AgentNetAi: Quản lý tài sản và thông minh DeFi.
• @AuroryAI: Các đại lý AI tự động cho việc giao dịch, quản lý tài sản và ra quyết định cải thiện.
• @Cortex_Protocol: Một nền tảng dựa trên trí tuệ nhân tạo (AI) giúp đơn giản hóa các tương tác DeFi bằng cách tự động hóa các quy trình phức tạp như cầu nối, trao đổi và tối ưu hóa lợi suất thông qua các đại lý thông minh.
• @Funl_ai: Công cụ giao dịch DeFi tự động AI để phân tích điều kiện thị trường thời gian thực, thực hiện giao dịch tự động và Hỗ trợ AI cho giao dịch thủ công nâng cao.
• @NetworkNoya: Các chiến lược AI bao gồm cung cấp thanh khoản, quản lý đòn bẩy và tối ưu hóa việc vay mượn.
• @SingularityDAO: Một giao thức quản lý tài sản không giao dịch cung cấp các giỏ token được điều chỉnh động được quản lý bởi một nhóm các nhà giao dịch được hỗ trợ bởi trí tuệ nhân tạo.
• @OLAS: Nền tảng triển khai các tác nhân AI, hỗ trợ hệ thống đa tác nhân để dự đoán, tạo nội dung và dịch vụ tài chính.
• @Raiba_AI: Hệ sinh thái chatbot với các tính năng nhân vật tương tác, trải nghiệm trò chuyện được trò chơi hóa và các chức năng trợ lý trên chuỗi trong tương lai.

Đại lý dự đoán

Mục đích trung tâm của các Tác nhân dự đoán này là dự báo dựa trên dữ liệu và quản lý rủi ro. Bằng cách tận dụng AI, mỗi giao thức hoạt động để tinh chỉnh các dự đoán thị trường, hỗ trợ các nền tảng DeFi với thông tin chi tiết về các chuyển động dự kiến, biến động giá và xu hướng tài chính rộng lớn hơn.

Ngoài phân tích dự đoán, các tác nhân này đóng một vai trò quan trọng trong việc tăng cường ra quyết định. Với thông tin chi tiết kịp thời và phù hợp, người dùng và nền tảng DeFi có thể đưa ra lựa chọn chủ động, sáng suốt, tối ưu hóa chiến lược và giảm thiểu rủi ro.

Một số Đại lý Dự đoán, như ReflectionAI, tích hợp phân tích tình cảm, thêm một lớp nắm bắt tâm trạng thị trường. Phương pháp này cho phép người dùng xem xét sự thay đổi trong tâm trạng - một yếu tố quan trọng để dự đoán hành vi người dùng và dự báo động lực thị trường.

Các giao thức đáng chú ý trong danh mục này bao gồm:

• @AIVX_ai: Các mô hình dự đoán cho thị trường tài chính.
• @GnosisAI: Thanh toán từ đại lý đến đại lý và thị trường dự đoán được điều hành bằng trí tuệ nhân tạo trong Gnosis.
• @PredictionProphet: Đại lý trí tuệ nhân tạo trên Gnosis cho thị trường dự đoán.
• @prism_tecDự đoán thị trường DeFi được trang bị trí tuệ nhân tạo trên Solana.
• @zenoaiofficial: Một nền tảng giao dịch tiền điện tử với các tác nhân AI tự trị cung cấp thông tin chi tiết, chiến lược và dự đoán thị trường.

Tạo đại lý

Mục đích thống nhất của loại nền tảng này là trao quyền cho người dùng tạo, tùy chỉnh và triển khai các tác nhân AI với chuyên môn mã hóa tối thiểu. Họ cung cấp một loạt các công cụ, từ các giải pháp không mã đến các khung chuyên biệt, bao gồm mọi giai đoạn tạo và quản lý tác nhân trong DeFi.

Các tính năng chính bao gồm khả năng truy cập và tùy chỉnh, với nhiều nền tảng cung cấp giao diện không mã hoặc mã thấp mở ra việc tạo tác nhân cho người dùng mà không cần kỹ năng kỹ thuật nâng cao. Để có trải nghiệm toàn diện hơn, một số nền tảng cung cấp tính năng quản lý vòng đời tổng đài viên từ đầu đến cuối—bao gồm tạo, đào tạo, triển khai và kiếm tiền—để người dùng có thể giám sát toàn bộ hành trình của nhân viên trong DeFi.

Hơn nữa, sự phối hợp và khả năng tương tác được ưu tiên bởi một số giao thức, như OLAS và Flock, cho phép cộng tác đa tác agent và tích hợp mượt mà trên các hệ sinh thái DeFi khác nhau.

Nền tảng tạo đại lý

Tập trung vào các công cụ đặc biệt để tạo, triển khai và tùy chỉnh các đại lý AI trong DeFi.

• @ChasmNetwork: Nền tảng để tạo, triển khai và kiếm tiền từ các tác nhân AI.
• @CreatorBidMột thị trường cho phép người dùng triển khai và mã hóa hóa đơn vị trí tuệ nhân tạo, chuyên về các đơn vị được thiết kế cho người tạo nội dung.
• @PondGNN: Pond: Nền tảng để xây dựng, sở hữu và kiếm tiền từ các mô hình AI trên chuỗi.
• @xgurunetwork: Nền tảng để tạo ra các đại lý trí tuệ nhân tạo tương tác.
• @myshell_ai: Nền tảng để tạo, chia sẻ và tiếp thị ứng dụng trí tuệ nhân tạo mã nguồn mở.
• @OLAS: Tạo tác nhân AI và khả năng tương tác.
• @ReflectionAI__: Thị trường chia sẻ và giao dịch mô hình trí tuệ nhân tạo.
• @SwarmZeroAI: Nền tảng để tạo ra và thực hiện lợi nhuận từ các Đại lý AI.
• @TopHat_One: Open launchpad for AI agents.
• @virtuals_io: Các công cụ tạo tác nhân được hỗ trợ bởi AI. Một số ví dụ về các tác nhân được tạo bằng Virtuals là: @luna_virtuals, @aixbt_agentvà @sekoia_virtuals.
• @vvaifudotfun: Cổngpump.fun cho các Đại lý AI tự trị trên Solana.

Công cụ Đào tạo và Tối ưu hóa Đại lý

Những công cụ này cho phép huấn luyện và tùy chỉnh nâng cao của các đại lý trí tuệ nhân tạo.

• @almanak_co: Công cụ để huấn luyện các tác nhân trí tuệ nhân tạo.
• @Agent_Layer: Công cụ và khung công việc để xây dựng các đại lý trí tuệ nhân tạo DeFi tùy chỉnh.
• @Nimble_Network: Trao quyền cho các nhà xây dựng AI để tạo và kiếm tiền từ các tác nhân AI thông qua nền tảng tất cả trong một.
• @Build_Vertical: Nền tảng không cần mã hóa cho việc điều chỉnh mô hình AI. Huấn luyện, triển khai và thương mại hóa AI.

Cơ sở hạ tầng cho AI trong DeFi

Các giao thức cơ sở hạ tầng là rất quan trọng để hỗ trợ các nhu cầu cơ bản và hoạt động của các đại lý AI trong môi trường phi tập trung. Những hệ thống này cung cấp truy cập vào tài nguyên máy tính, dữ liệu liên quan và mạng lưới chia sẻ kiến thức, tất cả đều giúp cho các đại lý AI thực hiện chức năng và hoạt động của mình một cách hiệu quả trong DeFi.

Một yếu tố quan trọng của cơ sở hạ tầng này là quản lý và vận hành phi tập trung. Các Giao thức Vận hành Đại lý thiết lập nền tảng cho việc triển khai và quản lý đại lý, tạo ra một môi trường có cấu trúc mà đại lý có thể hoạt động tự động. Ngoài khả năng quản lý, tài nguyên tính toán đóng vai trò quan trọng bằng cách cung cấp sức mạnh xử lý cần thiết cho các đại lý trí tuệ nhân tạo để giải quyết các nhiệm vụ phức tạp, dữ liệu tập trung - điều cần thiết trong hệ sinh thái DeFi nhanh chóng.

Quan trọng không kém là khả năng truy cập dữ liệu, nơi các sàn giao dịch và mạng lưới tạo điều kiện để tiếp cận các bộ dữ liệu cần thiết để các đại lý có thể đưa ra quyết định thông minh. Cuối cùng, các nền tảng chia sẻ kiến thức tạo môi trường cộng tác, cho phép các đại lý liên tục học hỏi, thích nghi và phát triển bằng cách chia sẻ những hiểu biết và dữ liệu.

Cơ sở hạ tầng này đảm bảo rằng các đại lý trí tuệ nhân tạo được trang bị đầy đủ để hoạt động một cách hiệu quả và thông minh trong tài chính phi tập trung.

Giao thức vận hành của đại lý

Những giao thức này cung cấp cấu trúc để triển khai và quản lý các đại lý trí tuệ nhân tạo phi tập trung, hoạt động như cột sống của sự tự chủ của đại lý trong DeFi.

• @Altera_AL: Cơ sở hạ tầng để quản lý các đại lý AI phi tập trung (ban đầu là các đại lý AI trong trò chơi).
• @Fetch_ai: Nền tảng phi tập trung cho các tác nhân AI.
• @HyperspaceAICung cấp cơ sở hạ tầng hoạt động cho các công cụ AI trong DeFi.
• @mor_org: Một mạng lưới cho phép các trợ lý trí tuệ cá nhân để quản lý công việc và tương tác với tiền điện tử.
• @OpenAgentsIncNền tảng tự động hóa kinh doanh để triển khai, tùy chỉnh và tích hợp các đại lý.
• @questflow: Vận hành cơ sở hạ tầng cho hệ thống đa tác nhân.
• @sebraai: Nền tảng không cần mã hóa để xây dựng và triển khai các đại lý trí tuệ nhân tạo.
• @ShinkaiProtocol: Nền tảng quản lý dữ liệu và tự động hóa các tác nhân AI.

Tài nguyên tính toán phi tập trung cho các đại lý

Các giao thức này cung cấp sức mạnh tính toán cần thiết cho các đại lý trí tuệ nhân tạo thực hiện các hoạt động nặng về dữ liệu, hỗ trợ phân tích thời gian thực, ra quyết định và thực thi trong hệ sinh thái DeFi.

• @FormAI: Nền tảng cung cấp năng lượng cho một nền kinh tế phi tập trung, nơi người dùng có thể đóng góp dữ liệu, tính toán và nghiên cứu của họ để đào tạo AI.
• @Gaianet_AI: Nền tảng để tạo và kiếm tiền từ các tác nhân AI, cung cấp tài nguyên điện toán giúp họ mở rộng quy mô và thực hiện các hoạt động chuyên sâu.
• @kira_infera: Mạng suy luận trí tuệ nhân tạo phi tập trung phân tán ngang hàng với trọng tâm là hỗ trợ tính toán cho các đại lý trí tuệ nhân tạo.
• @napthaaiMột nền tảng modular để triển khai các đại lý trí tuệ nhân tạo phi tập trung trên nhiều nút, với hỗ trợ tính toán linh hoạt.
• @NodeAIETH: Thị trường cho thuê GPU cho phép người dùng thuê GPU cho các ứng dụng trí tuệ nhân tạo của họ.
• @TalusNetwork: Một chuỗi khối L1 cho phép triển khai và tiền hóa trí tuệ nhân tạo dựa trên đại lý, cung cấp tài nguyên tính toán cần thiết cho các hoạt động tập trung.

Thị trường dữ liệu cho đại lý

Các thị trường dữ liệu cung cấp các bộ dữ liệu cấu trúc cần thiết mà các đại lý AI cần để đưa ra các quyết định có căn cứ, thực hiện dự báo chính xác và nâng cao khả năng học tập trong các ứng dụng DeFi.

• @AlliumLabs: Các công cụ và dịch vụ cho phép người dùng phân tích dữ liệu blockchain hoặc cung cấp năng lượng cho quy trình làm việc và ứng dụng thời gian thực của họ.
• @AlloraNetwork: Giao thức chia sẻ dữ liệu (dưới dạng dự đoán trí tuệ nhân tạo), kết nối người cung cấp dữ liệu, bộ xử lý và người dùng trong khi thưởng cho những dự đoán chất lượng cao.
• @Covalent_HQ: Cơ sở hạ tầng dữ liệu modular cho trí tuệ nhân tạo.
• @getaxal: Nền tảng Marketplace tối ưu hóa luồng công việc bằng cách tự động hóa và tích hợp dữ liệu và hành động trên Web3.
• @scryptedinc: Nguồn dữ liệu cho các mô hình giao dịch trí tuệ nhân tạo.

Mạng lưới kiến thức

Các mạng kiến thức giúp việc học tập và chia sẻ chiến lược giữa các tác nhân trí tuệ nhân tạo. Chúng vượt ra ngoài dữ liệu thô bằng cách cung cấp cái nhìn sâu sắc, phương pháp và kinh nghiệm mà các tác nhân có thể sử dụng để hoàn thiện khả năng của mình trong môi trường DeFi.

• @forgellm: Kho thông tin được điều khiển bởi trí tuệ nhân tạo.
• @real_alethea: Nền tảng cho phép tạo, sở hữu và chia sẻ phi tập trung các tính cách và mô hình AI.
• @SocietyLibraryCơ sở kiến thức phi tập trung cho trí tuệ nhân tạo.
• @TheoriqAI: Mạng lưới chia sẻ kiến thức cho các tác nhân AI để cùng nhau tạo ra các giải pháp.

Dữ liệu

Các nền tảng này đóng góp tài nguyên dữ liệu, thường bằng cách thu thập dữ liệu công khai và khuyến khích người dùng chia sẻ dữ liệu của họ để đào tạo AI.

• @getgrass_io: Một nền tảng phi tập trung cho phép người dùng kiếm phần thưởng bằng cách chia sẻ băng thông internet không sử dụng của họ, được sử dụng để thu thập và xử lý dữ liệu web công khai cho mục đích đào tạo AI.

Các Ứng Dụng Sử Dụng Khác

Đáng chú ý là một số ứng dụng bổ sung của các đại lý trí tuệ nhân tạo, cụ thể là những ứng dụng mà đã thu hút rất nhiều sự chú ý trong những tuần gần đây:

• @0xzerebroMột hệ thống trí tuệ nhân tạo tạo ra và phổ biến nội dung đa dạng trên nhiều nền tảng một cách tự động, sử dụng hệ thống Tạo ra và Truy xuất tăng cường để duy trì bộ nhớ động và ngăn chặn sự sụp đổ của mô hình.
• @agent_wip: Một đại lý nghệ sĩ thiết kế cộng đồng, sử dụng dữ liệu trên chuỗi để thông tin việc tạo nghệ thuật, phân phối và tiền hóa, khám phá các hình thức mới của tự chủ sáng tạo và tương tác.
• @ai16z: Một tổ chức tự trị phi tập trung (DAO) do AI điều khiển, tận dụng các tác nhân tự trị để đưa ra quyết định đầu tư và quản lý tài sản trong hệ sinh thái tiền điện tử.
• @dolos_diary: Một tác nhân trí tuệ nhân tạo biểu hiện bản chất của Dolos, vị thần lừa dối Hy Lạp, cung cấp những tương tác sắc bén, thông minh và cực kỳ trung thực trên các nền tảng như Twitter và Telegram.
• @lola_onchain: Một tác nhân AI tự trị tận dụng bộ nhớ dài hạn và ngắn hạn để phân tích, giao dịch và tối ưu hóa các chiến lược tiền điện tử một cách độc lập. Ví dụ: LOLA đã đặt 200 giao dịch, 6 mã thông báo đã tăng 20X +, 13 mã thông báo đã tăng 10-20X, 25 mã thông báo đã tăng 5-10 lần; Phần còn lại có thể được viết tắt.
• @truth_terminal: Một đại lý trí tuệ nhân tạo bán tự động tương tác với người dùng trên mạng xã hội, tạo ra những hiểu biết và nội dung trong quá trình khám phá sự giao thoa giữa trí tuệ nhân tạo, sự chú ý và sự giàu có trong không gian trực tuyến.

Các ứng dụng trí tuệ nhân tạo khác trong DeFi

Ứng dụng trí tuệ nhân tạo đang phát triển mạnh mẽ, tìm đường vào gần như mọi góc của blockchain với lý do hợp lý để thêm các tối ưu hóa do trí tuệ nhân tạo.

Kho và Tự động hóa sử dụng Trí tuệ nhân tạo

Các nền tảng này tập trung vào tối ưu hóa năng suất và quản lý kho tiền thông qua tự động hóa dựa trên quy tắc được thiết kế để tối đa hóa lợi nhuận và giảm sự tham gia của người dùng. Thay vì dựa vào các tác nhân tự trị, họ sử dụng các thuật toán đơn giản để điều chỉnh danh mục đầu tư và tối ưu hóa lợi nhuận trên DeFi.

Không có đại lý, những hệ thống này hưởng lợi từ một cấu trúc đơn giản, kiểm soát hơn. Chúng tránh được sự phức tạp và cơ sở hạ tầng thêm vào cần thiết cho các đại lý, mà nếu không sẽ cần phải giám sát và thích nghi độc lập với những điều kiện thay đổi.

Sự đánh đổi? Giảm khả năng thích ứng. Các hệ thống dựa trên quy tắc ít đáp ứng với sự thay đổi thị trường theo thời gian thực hơn so với các mô hình do tác nhân điều khiển, có thể tự điều chỉnh theo các điều kiện biến động. Mặc dù đáng tin cậy và hiệu quả, các nền tảng này có thể bỏ lỡ các cơ hội mới nổi mà cách tiếp cận dựa trên đại lý, năng động hơn có thể nắm bắt.

• @AIAgentLayer: Nền tảng để tạo các tác nhân AI được mã hóa, tích hợp dữ liệu từ X và đầu vào của người dùng.
• @arataagi: Nền tảng AGI phi tập trung với hệ thống đa tác nhân cho phép các tác nhân AI tự động cộng tác, học hỏi và phát triển.
• @ApertureFinance: Sử dụng AI để tạo ra lợi suất DeFi và quản lý danh mục dựa trên ý định.
• @AutoppiaAITriển khai các đại lý AI tự động hóa quy trình kinh doanh.
• @blinklabs_ai: Launchpad cho các tài sản on-chain như NFT và mã thông báo có thể thay thế sử dụng trí tuệ nhân tạo.
• @Mass_Build: Hệ điều hành và trợ lý AI tổng hợp cho quản lý kinh doanh mượt mà và tự động hóa.
• @RobonetChiến lược sinh lợi tự động cho các kho bảo mật DeFi, sử dụng trí tuệ nhân tạo.
• @trySkyfire: Nền tảng cho phép các tác nhân AI tương tác toàn cầu, truy cập tài chính, tiền thu, và xác minh danh tính.

Đánh giá và bảo mật Hợp đồng Thông minh

Hệ thống kiểm tra hợp đồng thông minh và bảo mật được trang bị trí tuệ nhân tạo hoạt động bằng cách sử dụng thuật toán học máy để phát hiện lỗ hổng trong mã nguồn. Những hệ thống này quét từng dòng mã của hợp đồng thông minh, xác định các mẫu và sự bất thường có thể chỉ ra rủi ro bảo mật hoặc các lỗi có thể khai thác. Sau đó so sánh mã của hợp đồng với các lỗ hổng và vector tấn công đã biết.

Các công cụ này cũng thực hiện giám sát liên tục, cho phép phát hiện mối đe dọa theo thời gian thực khi hợp đồng hoạt động. Bằng cách sử dụng AI để tự động hóa quy trình này, các nền tảng kiểm tra có thể phản hồi các vấn đề bảo mật tiềm ẩn một cách nhanh chóng, thường là trước khi chúng có thể được khai thác, do đó cải thiện khả năng phục hồi và độ tin cậy của các ứng dụng DeFi.

• @auditone_dao: Cung cấp dịch vụ kiểm toán AI cho quét lỗ hổng.
• @cyvers_: Cyvers sử dụng AI để cung cấp khả năng phát hiện và ngăn chặn các cuộc tấn công tiền điện tử theo thời gian thực, xác định các mẫu và sự bất thường trên các blockchain để chủ động giảm thiểu mối đe dọa.
• @HypernativeLabs: Sử dụng trí tuệ nhân tạo để thẩm định hợp đồng thông minh, quét tìm lỗ hổng.
• @phylaxsystems: Hệ thống bảo mật do AI điều khiển để quét lỗ hổng và giám sát khai thác.

Hệ thống quản trị và bỏ phiếu

Chủ đề chung là hỗ trợ quản trị dựa trên dữ liệu. Những giao thức này sử dụng trí tuệ nhân tạo để mô phỏng các tình huống quản trị, cho phép các bên liên quan hiểu được kết quả tiềm năng trước khi thực hiện các thay đổi. Bằng cách phân tích các mẫu biểu quyết lịch sử, các số liệu về sự tham gia và tác động của đề xuất, họ có thể nhận biết xu hướng và dự đoán kết quả biểu quyết, giúp tổ chức đưa ra quyết định dựa trên dữ liệu với sự tự tin cao hơn.

Ngoài ra, AI giúp giảm thành kiến nhận thức và quyết định bằng cách trình bày dữ liệu khách quan và chạy các mô phỏng làm nổi bật các rủi ro và lợi ích tiềm ẩn. Ví dụ, một số giao thức tập trung vào việc chia sẻ dữ liệu bảo vệ quyền riêng tư, đảm bảo rằng thông tin quản trị nhạy cảm được bảo vệ trong khi vẫn có thể truy cập để phân tích.

• @mor_org: Mạng phi tập trung cung cấp những thông tin quản trị được điều hành bằng trí tuệ nhân tạo.
• @QuillAI_NetworkNền tảng phi tập trung cho các đại lý AI, tập trung vào nâng cao bảo mật Web3 thông qua khả năng modul và nhiều chuỗi.

Tương lai của Ứng dụng DeFi với Trí tuệ Nhân tạo

Mở rộng và Tự động hóa

Khi DeFi mở rộng, các thách thức về quy mô và hạn chế vận hành trong DAO đòi hỏi các giải pháp mà AI có khả năng duy nhất để giải quyết. Hãy tưởng tượng một đại lý AI tự động quản lý quỹ của một DAO, phân bổ lại thanh khoản giữa các nhóm dựa trên dữ liệu thị trường thời gian thực, hoặc thực hiện các cuộc bỏ phiếu quản trị hàng ngày trong phạm vi tham số được chấp thuận trước.

Mức độ tự động hóa này có thể cho phép DAO mở rộng quy mô mà không cần thêm chi phí của con người, hợp lý hóa các quy trình như giới thiệu người dùng và nâng cấp giao thức. Với việc AI xử lý các chức năng thông thường này, các giao thức DeFi có thể phát triển với ma sát tối thiểu và nâng cao hiệu quả.

Căn cứ khuyến khích

Việc điều chỉnh các đại lý trí tuệ nhân tạo với mục tiêu phi tập trung là rất quan trọng để bảo tồn bản sắc DeFi và tránh các rủi ro tập trung. Các khung công việc tương lai có thể thiết kế các động cơ khuyến khích các đại lý ưu tiên sự minh bạch và lợi ích cộng đồng. Ví dụ, một đại lý trí tuệ nhân tạo quản lý thanh khoản của giao thức có thể được lập trình để tập trung vào lợi nhuận ổn định, hữu ích và lâu dài thay vì chỉ tập trung vào việc tối đa hóa lợi nhuận.

Để đạt được sự liên kết này sẽ đòi hỏi các giao thức minh bạch, kiểm toán hợp đồng thông minh nghiêm ngặt và các cấu trúc khuyến khích thưởng cho các đại lý dựa trên những đóng góp cho sự phân cấp. Cách tiếp cận này sẽ định hình các đại lý hoạt động giống như các thực thể hợp tác hơn là tối đa hóa lợi nhuận.

Các Trường Hợp Sử Dụng Nổi Bật và Ứng Dụng Thế Hệ Tiếp Theo

Ngoài các ứng dụng hiện tại, trí tuệ nhân tạo có thể cho phép các sản phẩm DeFi linh hoạt và tập trung vào người dùng, tự động phản ứng với điều kiện thị trường và người dùng. Hãy tưởng tượng một hợp đồng thông minh được điều chỉnh bởi trí tuệ nhân tạo, thay đổi mức độ rủi ro trong danh mục đầu tư của người dùng theo thời gian thực dựa trên biến động thị trường hoặc phân tích tâm lý. Hoặc một hồ cho vay cá nhân tùy chỉnh lãi suất dựa trên danh tiếng trên chuỗi khối của người vay, dự đoán thu nhập hoặc điều kiện thanh khoản.

Chúng ta thậm chí có thể thấy các hầm tối ưu hóa lợi suất tự động cân bằng lại dựa trên xu hướng thanh khoản và APY, hoặc các đại lý giao dịch điều chỉnh chiến lược giữa giao dịch, tinh chỉnh các vị trí khi dữ liệu mới xuất hiện.

Một cái nhìn qua “Mạng Agentic”

Trong "Agentic Web" được hình dung này, các tác nhân AI sẽ tương tác liền mạch giữa các giao thức, tạo ra một mạng lưới trí thông minh tự duy trì. Hãy hình dung một đại lý quản lý danh mục đầu tư NFT trong khi phối hợp với các giao thức canh tác lợi suất để thế chấp tài sản trong thời gian thanh khoản giảm. Các tác nhân này thậm chí có thể thương lượng chuỗi chéo, điều chỉnh phân bổ rủi ro trên nhiều ứng dụng DeFi để có kết quả tối ưu cho người dùng. Hoạt động như "nhà kinh tế kỹ thuật số", các tác nhân này sẽ học hỏi liên tục, phát triển với phản hồi của người dùng và cộng tác với các tác nhân AI khác.

Mạng lưới liên kết này sẽ tái tạo DeFi thành một hệ sinh thái tài chính thông minh, thích ứng, cá nhân hóa và linh hoạt.

Kết luận

Việc tích hợp AI có khả năng xác định lại tài chính phi tập trung, định hình lại nó thành một hệ sinh thái tài chính dễ tiếp cận và hiệu quả hơn.

Việc tích hợp như vậy có thể làm xáo trộn hệ thống tài chính đến mức nào? Xét cho cùng, dịch vụ chiếm 70% GDP toàn cầu, sự tiến hóa của các đại lý trí tuệ nhân tạo có thể làm xáo trộn một phần đáng kể của ngành này bằng cách tự động hóa các quy trình thủ công truyền thống. Tự động hóa được trang bị trí tuệ nhân tạo trong lĩnh vực DeFi có thể biến đổi một phần lớn lên đến 20% của nền kinh tế dịch vụ, đặc biệt là trong các lĩnh vực có lợi từ sự minh bạch, theo dõi và phân quyền. Sự biến đổi này sẽ ảnh hưởng đến một thị trường trị giá 14 nghìn tỉ đô la.

Tuy nhiên, việc tích hợp công nghệ AI và blockchain không phải là không có thách thức. Mặc dù blockchain cung cấp khả năng xác minh, chống kiểm duyệt và đường ray thanh toán gốc, nhưng nó thiếu khả năng tính toán chuyên sâu, thời gian thực mà AI thường yêu cầu. Các blockchain hiện tại không được tối ưu hóa cho các tác vụ tính toán nặng, có nghĩa là việc chạy các mô hình AI phức tạp trên chuỗi vẫn không thực tế. Thay vào đó, chúng ta có nhiều khả năng thấy các mô hình lai nơi AI được đào tạo và xử lý ngoài chuỗi, với kết quả được tích hợp vào blockchain để minh bạch, bảo mật và khả năng truy cập.

Khi ngăn xếp AI x DeFi tiếp tục phát triển, các lớp cơ sở hạ tầng AI phi tập trung mới và các ứng dụng trên chuỗi đang xuất hiện. Giao điểm này được dự đoán sẽ tạo ra "Agentic Web", nơi các tác nhân AI trở thành động lực thiết yếu của hoạt động kinh tế, tự động hóa các hành động như tạo hợp đồng thông minh, giao dịch và các tương tác trên chuỗi khác.

Khi những đối tác này trở nên tinh vi, chúng ta có thể nhìn thấy những động lực tương tự như trong các chiến lược MEV, nơi các thực thể tối ưu hóa các chiến lược dựa trên trí tuệ nhân tạo chiếm ưu thế trên thị trường, có thể làm mờ các đối thủ ít phát triển hơn và tập trung quyền kiểm soát vào các nhà hoạt động tinh vi.

Để mở khả năng biến đổi của trí tuệ nhân tạo trong DeFi mà không đánh đổi tính phi tập trung, việc ưu tiên tích hợp trí tuệ nhân tạo an toàn và đạo đức là cần thiết. Các đại lý trí tuệ nhân tạo được hướng dẫn bởi các động lực phi tập trung và hoạt động một cách minh bạch, cho phép hệ sinh thái DeFi phát triển mà không gặp nguy cơ kiểm soát tập trung.

Cuối cùng, sự hội tụ của AI và DeFi sẽ tạo ra một bối cảnh tài chính toàn diện, linh hoạt và có tư duy tiến bộ hơn, có thể xác định lại cách chúng ta tương tác với các hệ thống kinh tế.

Phước định

Three Sigma không chứng thực bất kỳ dự án nào được đề cập ở đây. Hãy cẩn thận và tiến hành nghiên cứu kỹ lưỡng. Chúng tôi tôn trọng và ủng hộ những người xây dựng đẩy mạnh không gian này.

Tham khảo

Tiền điện tử và Trí tuệ nhân tạo: Một cuộc khám phá của Vitalik Buterin @VitalikButerin

• https://vitalik.eth.limo/general/2024/01/30/cryptoai.html

Giải mã ngăn xếp Crypto x AI bởi CB Ventures @CBVentures

• https://paragraph.xyz/@cbventures/demystifying-the-crypto-x-ai-stack

Thông tin của Yuga Cohler về Trí tuệ nhân tạo và DeFi @YugaCohler

• https://x.com/yugacohler/status/1851020728390598942

Tổng quan về Các Đại lý AI Cơ bản của Murr Lincoln @MurrLincoln

• https://x.com/MurrLincoln/status/1853855287696134570

Ý kiến về AI Agents trong DeFi bởi Prismatic@0xprismatic

• https://x.com/0xprismatic/status/1854513654156398961?s=46&t=2q9OLMlaobNlHLew

Các trường hợp sử dụng của AI Agent tiêu dùng trong DeFi bởi Jeff @Defi0xJeff

• https://x.com/Defi0xJeff/status/1854230030769066432

Trò chơi và Đại lý Trí tuệ nhân tạo bởi Shoal Research @Shoalresearch

• https://x.com/Shoalresearch/status/1805658117004476874

AI Agents: Research & Applications (Một bản tóm tắt nghiên cứu sâu 40 trang về các đại lý dựa trên LLM) bởi AccelXR @AccelXR

• https://accelxr.substack.com/p/ai-agents-research-and-applications

Quan điểm của Chase về $LUM và Đại lý Trí tuệ nhân tạo @itsmechaseb

• https://x.com/itsmechaseb/status/1857511608810901941

Miễn trừ trách nhiệm:

1. Bài viết này được sao chép từ [X]. Tất cả các quyền tác giả thuộc về tác giả gốc [@threesigmaxyz]. Nếu có ý kiến ​​phản đối về việc tái bản này, vui lòng liên hệ với Cổng Họcđội ngũ và họ sẽ xử lý nhanh chóng.
2. Tuyên bố từ chối trách nhiệm: Các quan điểm và ý kiến được trình bày trong bài viết này chỉ là của tác giả và không cấu thành lời khuyên đầu tư.
3. Đội ngũ Gate Learn đã dịch bài viết sang các ngôn ngữ khác. Việc sao chép, phân phối hoặc đạo văn những bài viết đã được dịch là không được phép trừ khi có ghi chú.