Все говорят о искусственном интеллекте в DeFi — адаптивные системы, новые стратегии и большие идеи потрясают эту область. Хотите быть частью этой тенденции или просто наблюдать за ней? Нажмите, чтобы погрузиться!

Введение

Искусственный интеллект переформатирует приложения DeFi прямо перед нашими глазами, обещая прогресс в торговле, управлении, безопасности и персонализации пользователей. В этой статье рассматривается, как искусственный интеллект переопределяет взаимодействия пользователей с протоколом в DeFi путем интеграции интеллектуальных систем, оставаясь верным децентрализованным ценностям крипто.

Пересечение технологий искусственного интеллекта и блокчейна устанавливает новые стандарты в различных отраслях, с DeFi на переднем крае. Путем объединения аналитических способностей искусственного интеллекта с прозрачностью блокчейна появляются решения для давно существующих проблем в крипто-экосистеме. Это включает улучшенную безопасность, улучшенный пользовательский опыт и адаптивные модели управления.

Платформы, работающие на основе искусственного интеллекта, используют автоматизацию и интеллект, чтобы создавать адаптивные системы, оптимизирующие производительность. Как предполагает Виталик Бутерин, «ИИ-агенты могут стать активными участниками децентрализованных систем», автономно управляя транзакциями, совершенствуя торговые стратегии и обеспечивая конфиденциальность. Внедрение искусственного интеллекта в слой приложений DeFi открывает двери к более эффективной и ориентированной на пользователя финансовой системе.

Ниже мы рассмотрим, как ИИ может преобразовать DeFi, сосредоточившись на аспектах торговли, управления, безопасности и персонализации.

Понимание AI Агентов в DeFi

AI-агенты - это автономные программные сущности, разработанные для выполнения определенных задач в децентрализованных экосистемах.

В отличие от традиционных ботов, искусственные интеллектуальные агенты активно взаимодействуют с блокчейн-сетями, смарт-контрактами и учетными записями пользователей, часто работая независимо для выполнения сложных задач, таких как торговля, управление активами и анализ данных протоколов. Многие из этих агентов используют большие языковые модели (LLM), что позволяет им осуществлять вызовы API, взаимодействовать непосредственно с блокчейн-средами и обрабатывать огромные объемы информации без участия человека.

В DeFi искусственные интеллектуальные агенты могут фундаментально изменить взаимодействия пользователей и протоколов, выступая в качестве автономных посредников, принимающих решения и обрабатывающих данные в финансовых приложениях, все это без необходимости постоянного вмешательства человека.

Боты против AI-агентов: в чем разница?

В то время как боты — это простые программы, агенты ИИ функционируют скорее как экономические агенты. Боты следуют определенному программированию, но агенты ИИ — часто no-code или low-code — не требуют особой настройки и могут перемещаться в неопределенных и динамичных средах. Такая гибкость позволяет им адаптироваться непредсказуемыми, но целеустремленными способами, что делает их более подходящими для реальных задач DeFi. Это также означает, что их конкурентное преимущество часто заключается в уникальных настройках и конфигурациях, поскольку многие продвинутые модели ИИ находятся в открытом доступе. Точно настраивая эти конфигурации, агенты ИИ могут достичь специализированной производительности даже при использовании широко доступных моделей.

Возможности и автономность

ИИ-агенты в DeFi могут автономно:

• Взаимодействуйте с протоколами: они могут управлять транзакциями на цепочке, оптимизировать торговые позиции и выполнять многоэтапные финансовые операции на основе заложенных в них задач.
• Принимайте решения: С помощью полуавтономных систем агенты могут анализировать данные в режиме реального времени, оценивать рыночные условия и соответствующим образом корректировать свои действия.
• Выполняйте сложные задачи: в зависимости от типа автоматизации агенты могут обрабатывать все, начиная от простых рабочих процессов на основе правил до сложного автономного принятия решений.

Три типа автоматизации в настоящее время формируют роль агентов ИИ:

1. Автоматические рабочие процессы: это простые системы на основе правил (например, боты Telegram), которые следуют заранее определенному набору инструкций. Они ограничены гибкостью, но эффективны для рутины задач.
2. Рабочие процессы: В этих многоагентных фреймворках несколько искусственного интеллекта агенты сотрудничают для решения сложных задач. У них есть степень автономии, что позволяет полуавтоматизированные операции, такие как взаимодействие с несколькими протоколами DeFi для максимизации дохода или перебалансировки портфеля.
3. Автономные агенты: Полностью независимые агенты способны принимать решения на высоком уровне, действуя с минимальным внешним воздействием. Они могут анализировать условия и вносить корректировки в стратегии в реальном времени.

Как на самом деле работают AI агенты?

ИИ-агенты работают, упрощая и автоматизируя сложные задачи. Большинство автономных агентов следуют определенному рабочему процессу при выполнении назначенных задач.

Основные механизмы

Сбор данных

Для эффективной работы агенты искусственного интеллекта полагаются на высокочастотные потоки данных из различных источников, чтобы понимать свою рабочую среду. Их входные данные обычно включают различные источники данных, такие как:

• On-Chain Data: Прямые взаимодействия с блокчейн-журналами для извлечения истории транзакций, состояний протокола и текущих рыночных условий. Это включает интеграцию с инструментами, такими как индексаторы и оракулы.
• Отчеты о рынке вне цепи: Агрегированные котировки, объемы торговли и анализ настроений с бирж и социальных платформ через API.

Пользователи также могут предоставить предварительно настроенные конфигурации, такие как уровни толерантности к риску или пороги торговли, что добавляет персонализированный уровень информации для агентов.

Модельный вывод

Инференция модели искусственного интеллекта относится к процессу, в ходе которого обученная модель применяет свои усвоенные знания к новым данным для прогнозирования или принятия решений. Агенты обычно работают с одним из следующих типов моделей:

• Модели на основе правил: более простые агенты, которые полагаются на предопределенную логику, например, «если цена токена > $X, затем продайте.
• Модели обученного машинного обучения: модели, обученные на исторических наборах данных, предсказывают результаты, такие как направление цены или оценки риска для предложений управления.
• Обучение с подкреплением: продвинутые агенты адаптируют стратегии со временем, оптимизируя накопительные награды, такие как максимизация доходности в пулах ликвидности.
• Обработка естественного языка (NLP): Для агентов управления и настроения модели NLP анализируют форумы обсуждения, предложения и активность в социальных медиа для оценки изменений настроения.

Принятие решений

Принятие решений - это фаза, на которой агенты интегрируют входные данные с выводами модели для разработки действенных стратегий, превращая аналитические идеи в автономные действия, которые адаптируются к изменяющейся среде. На этой фазе проявляется способность ИИ-агента интерпретировать и реагировать на сложные рыночные сигналы, что позволяет ему быстро принимать решения.

Оптимизационные механизмы позволяют агентам рассчитать оптимальный план действий, учитывая несколько факторов, таких как ожидаемая прибыль, риски и затраты на выполнение.

Агенты также используют самообучающиеся алгоритмы, позволяющие им пересматривать стратегии по мере изменения рыночных условий. В процессе принятия решений некоторые задачи могут быть слишком сложными для оптимального решения одним агентом. Вот почему многие агенты работают в мультиагентных системах (MAS), координируя задачи между различными протоколами DeFi для оптимизации распределения ресурсов (например, балансировки ликвидности между пулами).

Автоматизация и исполнение

Эти агенты особенны не только благодаря преимуществам, принесенным технологией искусственного интеллекта, но их автономные операции обрабатывают как выполнение смарт-контрактов, взаимодействие непосредственно с контрактами на уровне протокола для выполнения; многоэтапные транзакции, позволяющие объединять несколько шагов в атомарные транзакции для выполнения все или ничего; и обработку ошибок с встроенными резервными механизмами для управления сбоями транзакций.

Хостинг и эксплуатация

Ниже представлена более подробная информация о том, как могут функционировать AI агенты:

Модели искусственного интеллекта вне цепи

Искусственные интеллект-агенты выполняют вычислительно интенсивные задачи, используя внеблоковые ресурсы. Часто эти задачи зависят от облачной инфраструктуры, такой как AWS, Google Cloud или Azure, для масштабируемой вычислительной мощности. Агенты могут использовать децентрализованные платформы инфраструктуры, такие как Akash Network для вычислительных услуг, или использовать IPFS и Arweave для хранения данных.

Для приложений с высокой чувствительностью к задержке, таких как высокочастотная торговля, агенты могут использовать вычисления на краю для сокращения задержек путем обработки данных ближе к их источнику. Это обеспечивает более быстрые времена отклика, критически важные для задач, связанных со временем.

Ончейн-взаимодействие и оффчейн

Искусственные интеллект агенты взаимодействуют между внебиржевыми и внебиржевыми системами. В то время как вычислительно интенсивные процессы и сложное рассуждение происходят вне цепи, агенты взаимодействуют с протоколами в цепи, чтобы регистрировать действия, выполнять функции смарт-контрактов и автономно управлять активами. Они полагаются на безопасные конфигурации, такие как кошельки смарт-контрактов и многоуровневые настройки подписей.

Для децентрализованного управления агенты полагаются на протоколы с минимальным доверием, которые не позволяют какой-либо отдельной организации переопределять их действия, поддерживая прозрачность и децентрализацию.

Взаимодействия вне цепи дополняют активности в цепи, часто осуществляемые через внешние платформы, такие как Twitter или Discord, где агенты могут работать с использованием API для взаимодействия с пользователями или другими агентами в режиме реального времени.

Совместимость

Взаимодействие - ключевой момент для агентов, функционирующих в различных системах и протоколах. Многие агенты действуют в качестве посредников, используя API-мосты для извлечения внешних данных или вызова конкретных функций. Синхронизация в реальном времени достигается с помощью механизмов, таких как вебхуки или децентрализованные протоколы обмена сообщениями, такие как Whisper или IPFS PubSub, позволяя агентам оставаться в курсе последних состояний и действий протокола.

Взгляд изнутри: ai16z, инвестиционный DAO по искусственному интеллекту

ai16z - это инвестиционный DAO, основанный на искусственном интеллекте, который был недавно запущен и уже привлек значительное внимание своим инновационным использованием агентов в криптосфере. Протокол функционирует как «виртуальный рынок доверия», используя искусственный интеллект для сбора информации о рынке, анализа консенсуса в сообществе и осуществления торговли токенами как на цепи, так и вне ее. Изучая инвестиционные идеи участников и вознаграждая тех, кто создает ценность, ai16z создал оптимизированный инвестиционный фонд (в настоящее время сфокусированный на мемкойнах) с сильными децентрализационными характеристиками.

Развертывание агентов

Разработчики создают агентов с использованием Eliza Framework от ai16z, который предоставляет инструменты и библиотеки для создания, тестирования и развертывания агентов. Агенты могут быть размещены локально на сервере или Agentverse, централизованной платформе для агентов ai16z. Для обеспечения коммуникации между агентами они должны быть зарегистрированы через Almanac и могут использовать Mailbox для облегчения взаимодействий, даже когда они размещены локально.

Их репозиторий на Github открыт, вы можете проверить его здесьhttps://github.com/ai16z.

Хостинг моделей искусственного интеллекта

В сети ai16z модели ИИ не размещаются напрямую. Вместо этого агенты получают доступ к внешним службам ИИ через запросы API. Например, фреймворк Eliza может интегрироваться с такими сервисами, как OpenAI, для интерпретации читаемого человеком текста или выполнения других задач, управляемых искусственным интеллектом. Такой подход позволяет агентам использовать расширенные возможности искусственного интеллекта без необходимости ончейн-хостинга сложных моделей.

Интеграция и операция

Агенты в экосистеме ai16z взаимодействуют через комбинацию ончейн- и оффчейн-механизмов:

• Взаимодействия на цепочке: Агенты выполняют транзакции и смарт-контракты на цепочке Solana.
• Взаимодействия вне цепи: Агенты общаются с внешними службами истинного интеллекта или источниками данных через API при работе с вычислительно интенсивными задачами.

Приложений

Проекты ai16z, такие как разговорный агент Eliza, были применены в различных областях:

• Агенты разговоров: Разработка ботов для платформ, таких как Twitter и Discord, для облегчения автоматизированных взаимодействий.
• Память агентов: Создание простых в использовании систем памяти для агентов на основе таких баз данных, как ChromaDB и Postgres.
• Agent Action Management: Разработка инструментов для создания цепочек действий и управления историей в агентах.

Агенты, взаимодействующие с агентами

ИИ-агенты уже оказывают влияние на DeFi, обрабатывая сложные задачи самостоятельно. Один отличный пример - это $LUMтокен был создан полностью без человеческой помощи, что демонстрирует мощь сотрудничества, основанного на искусственном интеллекте.

8 ноября 2024 года два искусственных интеллекта, @aethernet и @clanker, teamed up to create and launch the token $LUM («Светящийся»):

• @aethernet: Сделано @martinЭтот агент работает в сети Farcaster, чтобы обмениваться идеями и устанавливать связи. Он не просто бот - он активно взаимодействует с $HIGHER токен и фокусируется на творчестве и содержательном взаимодействии.
• @clanker: Создано @dishи @proxystudio.eth, этот агент специализируется на запуске мем-токенов. Он автоматизирует весь процесс, отвечая непосредственно на то, что пользователи просят его сделать.

История началась, когда @nathansvanспросил @aethernetпридумать имя, идею и символ для токена, а затем отправить его @clankerразвернуть. @aethernetпредложил название «Luminous» ($LUM) для представления сияния людей и искусственного интеллекта, работающих вместе. После этого, @clankerвзял под контроль и развернул токен, выполнив задачу без какого-либо участия человека.

@itsmechasebподробно об этом написалздесь.

AI Агент x DeFi Ландшафт

AI агенты готовы занять ключевую роль в стеке DeFi, работая в рамках прикладного уровня для автоматизации сложных задач, основанных на данных.

Расположенные выше уровня протокола, эти агенты взаимодействуют напрямую со смарт-контрактами, разблокируя расширенные функции для пользователей и протоколов. Обеспечение возможности адаптации приложений DeFi в реальном времени, поддержка нового класса автономных, многоагентных экосистем.

Расширение за пределами DeFi: Искусственные интеллект-агенты в дикой природе

Влияние агентов искусственного интеллекта выходит за пределы DeFi. Терминал правдыhttps://x.com/truth_terminal, полуавтономная большая языковая модель (LLM), созданная@AndyAyrey, демонстрирует эту многофункциональность. Финансируется Марком Андрессеном, сооснователем A16z, Truth Terminal публикует твиты и взаимодействует с пользователями на X.

Недавно была запущена мем-монета на основе Solana,$GOAT (Goatseus Maximus), рыночная капитализация которого достигла $1,2 млн менее чем за месяц. Рост мем-монет, таких как $GOATи $TURBO (концептуализированный ChatGPT) подчеркивает возникающее пересечение ИИ и криптовалют за пределами традиционных финансов.

Но это еще не все. Мы собрались раскрыть полный спектр строителей в этой области. Комплексный взгляд на искусственный интеллект, изменяющий DeFi, от автоматизированной торговли и управления активами до прогностической аналитики и улучшения безопасности. Ниже приведен обзор разнообразных способов, которыми эти агенты активно продвигают DeFi вперед.

Торговые агенты

Эти протоколы воплощают автоматизированное, данных-ориентированное принятие решений для торговли и управления активами, используя искусственный интеллект для предоставления торговых сигналов в режиме реального времени, оптимизации портфелей и оптимизации рутинных задач. Такой подход обеспечивает эффективность и стратегическую гибкость на рынках DeFi.

Торговый автоматизированный ИИ позволяет пользователям устанавливать сделки или балансировать портфели на основе рыночных условий, минимизируя необходимость постоянной ручной корректировки. Для более глубокой стратегии некоторые протоколы предлагают улучшенные аналитические инструменты, которые преобразуют обширные данные в действенные идеи, поддерживая принятие осознанных торговых решений и более точные прогнозы рынка.

Для управления активами инструменты оптимизации портфеля динамически корректируют портфели с целью максимизации доходов или эффективного управления риском в разнообразных рыночных условиях.

Их можно разделить на две группы:

Основной акцент на торговле

• @askjmmy: Платформа для создания и развертывания автономных торговых агентов в сети мультистратегического хедж-фонда.
• @composertrade: Инструменты для автоматизации алгоритмической торговли.
• @DAINTrader: Торговые стратегии на основе искусственного интеллекта.
• @DeAgentAIAI-драйвенные торговые решения, сфокусированные на DeFi.
• @FastlaneSol: Оптимизирует торговые стратегии на основе Solana.
• @IntentTrade: Предлагает свопы, лимитные ордера, DCA, анализ контрактов, технический анализ и многое другое.
• [@mindpalaceai](https://x.com/: Торговая автоматизация с искусственным интеллектом.
• @SpectralLabs: Инсайты и автоматизация торговли DeFi.
• @taoshiioПлатформа децентрализованного искусственного интеллекта и машинного обучения для торговых стратегий с использованием Bittensor.
• @tryparadigm: Масштабируйте рои агентов для сбора, структурирования и принятия мер по данным.

Торговля и Управление Активами

• @Agent_Fi: Специализируется на предоставлении искусственных интеллектуальных агентов для DeFi-деятельности, такой как торговля, снайпинг и вопросы ликвидации.
• @AgentNetAi: Управление активами и интеллект DeFi.
• @AuroryAI: Автономные AI-агенты для улучшения торговли, управления активами и принятия решений.
• @Cortex_Protocol: Платформа, управляемая искусственным интеллектом, упрощает взаимодействие с DeFi, автоматизируя сложные процессы, такие как мосты, обмен и оптимизацию доходности с помощью интеллектуальных агентов.
• @Funl_ai: Искусственный интеллект автоматизированных инструментов торговли DeFi для анализа текущих рыночных условий, выполнения авто-сделок и AI Assist для продвинутой ручной торговли.
• @NetworkNoya: Стратегии искусственного интеллекта, включая обеспечение ликвидности, управление плечом и оптимизацию займов.
• @SingularityDAO: Некастодиальный протокол управления активами, предлагающий динамически настраиваемые корзины токенов, управляемые командой трейдеров с помощью искусственного интеллекта.
• @OLAS: Платформа для развертывания AI-агентов, поддерживающая многоагентные системы для прогнозирования, генерации контента и финансовых услуг.
• @Raiba_AI: Экосистема чат-ботов с интерактивными функциями персонажей, геймифицированным чатом и будущими функциями ончейн-помощника.

Агенты прогнозирования

Основной целью этих агентов прогнозирования является прогнозирование на основе данных и управление рисками. Используя искусственный интеллект, каждый протокол работает над уточнением прогнозов рынка, предоставляя платформам DeFi информацию об ожидаемых движениях, колебаниях цен и более широких финансовых тенденциях.

В дополнение к предиктивной аналитике, эти агенты играют решающую роль в улучшении процесса принятия решений. Обладая своевременной и актуальной информацией, пользователи и платформы DeFi могут принимать упреждающие, обоснованные решения, оптимизировать стратегии и снижать риски.

Некоторые агенты прогнозирования, такие как ReflectionAI, интегрируют анализ настроений, добавляя слой, который улавливает рыночное настроение. Такой подход позволяет пользователям учитывать изменения настроений - важный фактор для прогнозирования поведения пользователей и предвидения рыночной динамики.

Известные протоколы в этой категории включают:

• @AIVX_ai: Прогностические модели для финансовых рынков.
• @GnosisAI: Платежи от агента к агенту и рынки прогнозирования на основе искусственного интеллекта в рамках Gnosis.
• @PredictionProphet: ИИ-агент на Gnosis для рынков предсказаний.
• @prism_tec: Прогнозы рынка DeFi на основе искусственного интеллекта на Solana.
• @zenoaiofficial: Торговая платформа криптовалют с автономными AI-агентами, предлагающими аналитическую информацию, стратегии и прогнозы рынка.

Создание агента

Объединяющей целью этого типа платформы является предоставление пользователям возможности создавать, настраивать и развертывать AI-агентов с минимальными навыками программирования. Они предлагают широкий спектр инструментов, от решений без кода до специализированных фреймворков, охватывающих каждый этап создания и управления агентами в рамках DeFi.

Ключевые особенности включают доступность и настройку, при этом многие платформы предоставляют интерфейсы no-code или low-code, которые открывают создание агентов для пользователей без продвинутых технических навыков. Для более полного взаимодействия несколько платформ предлагают комплексное управление жизненным циклом агентов, включая создание, обучение, развертывание и монетизацию, чтобы пользователи могли контролировать весь путь своих агентов в DeFi.

Кроме того, некоторые протоколы, такие как OLAS и Flock, приоритезируют координацию и совместимость, что позволяет множественное взаимодействие агентов и безшовную интеграцию между различными экосистемами DeFi.

Платформы для создания агентов

Фокусируется на инструментах, специально предназначенных для создания, развертывания и настройки AI-агентов в рамках DeFi.

• @ChasmNetwork: Платформа для создания, развертывания и монетизации искусственного интеллекта.
• @CreatorBid– торговая площадка, которая позволяет пользователям развертывать и токенизировать агенты ИИ, специализирующаяся на агентах, предназначенных для создателей контента.
• @PondGNN: Pond: Платформа для создания, владения и монетизации AI-моделей на блокчейне.
• @xgurunetwork: Платформа для создания интерактивных AI-агентов.
• @myshell_ai: Платформа для создания, обмена и монетизации открытых приложений искусственного интеллекта.
• @OLAS: Создание и совместимость искусственного интеллекта.
• @ReflectionAI__: Торговая площадка для обмена моделями ИИ и торговли ими.
• @SwarmZeroAI: Платформа для создания и монетизации ИИ-агентов.
• @TopHat_One: Открытый запускной пад для AI агентов.
• @virtuals_io: Инструменты создания агентов на основе искусственного интеллекта. Ниже приведены некоторые примеры агентов, созданных с помощью виртуалов. @luna_virtuals, @aixbt_agentи @sekoia_virtuals.
• @vvaifudotfun: Thepump.funдля автономных AI агентов на Solana.

Инструменты обучения и оптимизации агента

Эти инструменты позволяют продвинутую тренировку и настройку AI агентов.

• @almanak_co: Инструменты для обучения агентов искусственного интеллекта.
• @Agent_Layer: Инструменты и фреймворк для создания пользовательских агентов ИИ DeFi.
• @Nimble_Network: Дает возможность создавать и монетизировать ИИ-агентов через все в одном платформе.
• @Build_Vertical: Платформа без кода для настройки моделей искусственного интеллекта. Обучайте, развертывайте и монетизируйте искусственный интеллект.

Инфраструктура для искусственного интеллекта в DeFi

Инфраструктурные протоколы играют ключевую роль в поддержке основных и операционных потребностей ИИ-агентов в децентрализованных средах. Эти системы предоставляют доступ к вычислительным ресурсам, соответствующим данным и сетям обмена знаниями, что позволяет ИИ-агентам эффективно выполнять свои функции и операции в рамках DeFi.

Ключевым элементом этой инфраструктуры является децентрализованное управление и эксплуатация. Протоколы работы агентов закладывают основу для развертывания агентов и управления ими, создавая структурированную среду, в которой агенты могут работать автономно. В дополнение к возможностям управления, вычислительные ресурсы играют жизненно важную роль, обеспечивая вычислительную мощность, необходимую агентам ИИ для решения сложных задач с большим объемом данных, что имеет решающее значение в быстро развивающейся экосистеме DeFi.

Также важен доступ к данным, где торговые площадки и сети облегчают доступ к наборам данных, необходимым для принятия информированных решений агентами. Наконец, платформы обмена знаниями способствуют сотрудничеству, позволяя агентам непрерывно учиться, адаптироваться и развиваться, обмениваясь идеями и данными.

Эта инфраструктура в совокупности обеспечивает, чтобы искусственный интеллект был хорошо подготовлен к эффективной и интеллектуальной работе в децентрализованной финансовой сфере.

Протоколы работы агентов

Эти протоколы обеспечивают структуру для развертывания и управления децентрализованными искусственными интеллектными агентами, выступая в качестве основы автономии агента в рамках DeFi.

• @Altera_AL: Инфраструктура для управления децентрализованными искусственными интеллектами (в первую очередь игровыми искусственными интеллектами).
• @Fetch_ai: Децентрализованная платформа для искусственного интеллекта.
• @HyperspaceAI: Предоставляет операционную инфраструктуру для искусственного интеллекта в DeFi.
• @mor_org: Сеть, позволяющая использовать персональные AI-агенты для управления задачами и взаимодействия с криптовалютой.
• @OpenAgentsInc: Платформа автоматизации бизнеса для развертывания, настройки и интеграции агентов.
• @questflow: Управляет инфраструктурой для мультиагентных систем.
• @sebraai: Платформа без кода для создания и развертывания искусственного интеллекта.
• @ShinkaiProtocol: Платформа для управления данными и автоматизации AI-агентов.

Децентрализованные вычислительные ресурсы для агентов

Эти протоколы предоставляют агентам ИИ необходимую вычислительную мощность для выполнения операций с большими объемами данных, поддерживая аналитику в режиме реального времени, принятие решений и выполнение в экосистеме DeFi.

• @FormAIПлатформа, поддерживающая децентрализованную экономику, где пользователи могут вносить свои данные, вычисления и исследования для обучения ИИ.
• @Gaianet_AI: Платформа для создания и монетизации искусственных интеллектуальных агентов, предлагающая вычислительные ресурсы, которые помогают им масштабироваться и выполнять интенсивные операции.
• @kira_infera: Децентрализованная пиринговая сеть искусственного интеллекта, которая фокусируется на вычислительной поддержке для агентов искусственного интеллекта.
• @napthaai: Модульная платформа для развертывания децентрализованных искусственного интеллекта на нескольких узлах с гибкой вычислительной поддержкой.
• @NodeAIETH: Рынок аренды графических процессоров, который позволяет пользователям арендовать графические процессоры для своих приложений искусственного интеллекта.
• @TalusNetworkБлокчейн L1, позволяющий развертывать и монетизировать ИИ на основе агентов, предлагая вычислительные ресурсы, необходимые для интенсивных операций.

Рынок данных для агентов

Рынки данных предлагают необходимые структурированные наборы данных для принятия обоснованных решений, точного прогнозирования и расширения возможностей обучения в приложениях DeFi.

• @AlliumLabs: Инструменты и услуги, позволяющие пользователям анализировать данные блокчейна или обеспечивать работу их рабочих процессов и приложений в реальном времени.
• @AlloraNetwork: Протокол для обмена данными (в виде прогнозов искусственного интеллекта), соединяющий поставщиков данных, обработчиков и пользователей, вознаграждая высококачественные прогнозы.
• @Covalent_HQ: Модульная инфраструктура данных для искусственного интеллекта.
• @getaxal: Платформа маркетплейса оптимизирует рабочие процессы, автоматизируя и интегрируя данные и действия в Web3.
• @scryptedinc: Источники данных для моделей торговли искусственным интеллектом.

Сети знаний

Сети знаний облегчают обучение и обмен стратегиями между AI-агентами. Они выходят за рамки сырых данных, предоставляя идеи, методологии и опыт, которыми агенты могут пользоваться для совершенствования своих возможностей в среде DeFi.

• @forgellm: Информационный репозиторий, управляемый искусственным интеллектом.
• @real_alethea: Платформа, позволяющая децентрализованно создавать, владеть и делиться личностями и моделями искусственного интеллекта.
• @SocietyLibrary: Децентрализованная база знаний по ИИ.
• @TheoriqAI: Сеть обмена знаниями для искусственных интеллектуальных агентов для совместного создания решений.

Данные

Эти платформы предоставляют ресурсы данных, часто путем сбора общедоступных данных и поощрения пользователей делиться своими данными для обучения искусственного интеллекта.

• @getgrass_io: Децентрализованная платформа, которая позволяет пользователям зарабатывать награды, делясь своей неиспользуемой интернет-полосой пропускания, которая используется для сбора и обработки общественных веб-данных для целей обучения искусственного интеллекта.

Другие сферы применения

Следует отметить некоторые дополнительные приложения искусственного интеллекта, в частности те, которые привлекли много внимания в последние недели:

• @0xzerebro: Система искусственного интеллекта, автономно генерирующая и распространяющая разнообразный контент на нескольких платформах, используя Retrieval-Augmented Generation систему для поддержания динамической памяти и предотвращения краха модели.
• @agent_wip: Коллективно разработанный агент художника на цепочке, использующий данные на цепочке для информирования о создании, распространении и монетизации искусства, исследующий новые формы творческой автономии и взаимодействия.
• @ai16z: Децентрализованная автономная организация (DAO), управляемая искусственным интеллектом, которая использует автономных агентов для принятия инвестиционных решений и управления активами в криптовалютной экосистеме.
• @dolos_diary: Искусственный интеллект, воплощающий персону Долоса, греческого бога обмана, обеспечивает остроумное и жесткое взаимодействие на платформах, таких как Twitter и Telegram.
• @lola_onchain: Автономный искусственный интеллект, использующий долгосрочную и краткосрочную память для анализа, торговли и оптимизации криптовалютных стратегий независимо. Например, LOLA совершила 200 сделок, 6 токенов, которые поднялись в цене более чем в 20 раз, 13 токенов, которые поднялись в цене от 10 до 20 раз, 25 токенов, которые поднялись в цене от 5 до 10 раз; остальное можно списать.
• @truth_terminal: Полуавтономный ИИ-агент, который взаимодействует с пользователями в социальных сетях, генерируя идеи и контент, исследуя взаимосвязь ИИ, внимания и богатства в онлайн-пространстве.

Другие приложения искусственного интеллекта в DeFi

Приложения искусственного интеллекта бурно развиваются, находя свое место практически в каждом уголке блокчейна с вескими причинами для внедрения оптимизации, основанной на искусственном интеллекте.

Хранилища и автоматизация с использованием искусственного интеллекта

Эти платформы фокусируются на оптимизации доходности и управлении хранилищем через правила автоматизации, разработанные для максимизации доходности и сокращения участия пользователей. Вместо использования автономных агентов они применяют простые алгоритмы для корректировки портфелей и оптимизации доходности в сети DeFi.

Без агентов эти системы выигрывают за счет более простой и управляемой структуры. Они избегают дополнительной сложности и инфраструктуры, необходимой для агентов, которые в противном случае должны были бы независимо отслеживать и адаптироваться к изменяющимся условиям.

Используемый метод? Сниженная адаптивность. Системы, основанные на правилах, менее реагируют на изменения рынка в реальном времени, чем модели, управляемые агентами, которые могут автономно приспосабливаться к волатильным условиям. Несмотря на надежность и эффективность, эти платформы могут упустить появляющиеся возможности, которые более динамичный, агентско-ориентированный подход мог бы уловить.

• @AIAgentLayer: Платформа для создания токенизированных AI-агентов, интегрирующих данные от X и пользовательские входные данные.
• @arataagi: Децентрализованная платформа AGI с мультиагентной системой, которая позволяет агентам искусственного интеллекта автономно взаимодействовать, учиться и развиваться.
• @ApertureFinance: Использование намерений для управления доходностью и портфелем DeFi с использованием искусственного интеллекта.
• @AutoppiaAI: Развертывание искусственного интеллекта, автоматизирующего бизнес-процессы.
• @blinklabs_ai: Платформа для запуска цифровых активов, таких как NFT и обращаемые токены, с использованием искусственного интеллекта.
• @Mass_Build: Всеобъемлющая операционная система и искусственный интеллект в роли штурмана для бесперебойного управления бизнесом и автоматизации.
• @Robonet: Автоматизированные стратегии доходности для хранилищ DeFi с использованием искусственного интеллекта.
• @trySkyfire: Платформа, обеспечивающая глобальную интероперабельность, финансовый доступ, монетизацию и проверку личности для AI-агентов.

Аудит и безопасность смарт-контрактов

Системы аудита и безопасности смарт-контрактов, работающие на основе искусственного интеллекта, используют алгоритмы машинного обучения для выявления уязвимостей в коде. Эти системы сканируют смарт-контракты построчно, выявляя шаблоны и аномалии, которые могут указывать на риски безопасности или уязвимости. Затем они сравнивают код контракта с известными уязвимостями и векторами атак.

Эти инструменты также осуществляют непрерывное мониторинг, что позволяет обнаруживать угрозы в режиме реального времени при работе с контрактами. Используя искусственный интеллект для автоматизации этого процесса, аудиторские платформы могут быстро реагировать на потенциальные проблемы безопасности, часто до того, как они могут быть использованы, тем самым повышая устойчивость и надежность DeFi-приложений.

• @auditone_dao: Предлагает услуги проверки на уязвимости с использованием искусственного интеллекта.
• @cyvers_: Cyvers использует искусственный интеллект для обеспечения моментального обнаружения и предотвращения криптоатак, идентификации шаблонов и аномалий на блокчейне для проактивного смягчения угроз.
• @HypernativeLabs: Использует искусственный интеллект для аудитов смарт-контрактов, сканируя уязвимости.
• @phylaxsystems: Система безопасности, управляемая искусственным интеллектом, для сканирования уязвимостей и мониторинга эксплойтов.

Системы управления и голосования

Общая тема - поддержка управления на основе данных. Эти протоколы используют искусственный интеллект для моделирования сценариев управления, позволяя заинтересованным сторонам понять потенциальные результаты до внедрения изменений. Анализируя исторические шаблоны голосования, показатели участия и влияние предложений, они могут выявлять тенденции и прогнозировать результаты голосования, что помогает организациям принимать обоснованные решения на основе данных с большей уверенностью.

Кроме того, искусственный интеллект помогает снизить когнитивные и решающие предвзятости, представляя объективные данные и проводя симуляции, которые выделяют потенциальные риски и преимущества. Некоторые протоколы, например, сосредотачиваются на сохранении конфиденциальности при обмене данными, обеспечивая защиту чувствительной управленческой информации, сохраняя при этом доступность для анализа.

• @mor_org: Децентрализованная сеть, предлагающая инсайты в управление на основе искусственного интеллекта.
• @QuillAI_Network: Децентрализованная платформа для искусственного интеллекта, ориентированная на повышение безопасности Web3 с помощью модульных и мультицепных возможностей.

Будущее приложений DeFi с искусственным интеллектом

Масштабирование и автоматизация

По мере расширения DeFi возникают проблемы масштабирования и операционные узкие места в рамках DAO, требующие решений, с которыми искусственный интеллект уникально справляется. Представьте себе искусственного интеллекта, автономно управляющего казной DAO, перераспределяющего ликвидность между пулами на основе данных реального времени рынка или проводящего рутинные голосования по управлению в предварительно утвержденных параметрах.

Этот уровень автоматизации может позволить DAO масштабироваться без увеличения человеческих затрат, оптимизируя процессы, такие как привлечение пользователей и обновление протоколов. При использовании искусственного интеллекта для выполнения этих рутиных функций протоколы DeFi могут расти с минимальным трением и повышенной эффективностью.

Выравнивание стимулов

Выравнивание AI агентов с децентрализованными целями является важным для сохранения этоса DeFi и избегания рисков централизации. Будущие фреймворки могут разрабатывать стимулы, которые будут поощрять агентов приоритезировать прозрачность и интересы сообщества. Например, AI-агент, управляющий ликвидностью протокола, может быть запрограммирован на фокусировку на стабильных, утилитарных, долгосрочных доходах, а не просто на максимизации прибыли.

Для достижения этого согласования необходимы прозрачные протоколы, тщательные проверки умных контрактов и структуры стимулирования, которые вознаграждают агентов на основе вклада в децентрализацию. Такой подход сформирует агентов, которые будут действовать больше как кооперативные сущности, а не максимизаторы прибыли.

Новые варианты использования и приложения следующего поколения

Помимо сегодняшних приложений, ИИ может создать адаптивные, ориентированные на пользователя продукты DeFi, которые динамически реагируют на рыночные и пользовательские условия. Представьте себе смарт-контракт на основе искусственного интеллекта, который корректирует подверженность риску портфеля пользователя в режиме реального времени на основе волатильности рынка или анализа настроений. Или персонализированный кредитный пул, который настраивает процентные ставки на основе репутации заемщика в сети, прогнозируемой прибыли или условий ликвидности.

Мы даже можем увидеть хранилища для оптимизации доходности, которые автоматически перебалансируются на основе тенденций ликвидности и APY, или торговые агенты, которые корректируют стратегии посреди торговли, тонко настраивая позиции при появлении новых данных.

Взгляд в “Agentic Web”

В этой задуманной «Агентической сети» ИИ-агенты могут взаимодействовать без проблем через протоколы, создавая самодостаточную сеть автономного интеллекта. Представьте себе агента, который управляет портфелем NFT, одновременно сотрудничая с протоколами добычи дохода для залоговых активов во время снижения ликвидности. Эти агенты могут даже вести переговоры межцепочечно, регулируя распределение риска по нескольким приложениям DeFi для достижения оптимальных результатов для пользователя. Действуя как «цифровые экономисты», эти агенты будут непрерывно обучаться, развиваться на основе обратной связи пользователей и сотрудничать с другими ИИ-агентами.

Эта взаимосвязанная сеть преобразует DeFi в адаптивную, интеллектуальную финансовую экосистему, которая является отзывчивой, персонализированной и динамичной.

Выводы

Интеграция искусственного интеллекта имеет потенциал переопределить децентрализованную финансовую систему, преобразуя ее в более доступную и эффективную финансовую экосистему.

Насколько такая интеграция может нарушить финансовую систему? Учитывая, что на сферу услуг приходится 70% мирового ВВП, эволюция агентов ИИ может нарушить значительную часть этого сектора, автоматизировав традиционно ручные процессы. Автоматизация на основе искусственного интеллекта в DeFi может реально трансформировать до 20% экономики услуг, особенно в областях, которые выигрывают от прозрачности, отслеживаемости и децентрализации. Эта трансформация затронет рынок в 14 триллионов долларов.

Однако интеграция технологий искусственного интеллекта и блокчейна не обходится без проблем. В то время как блокчейн предлагает проверяемость, устойчивость к цензуре и встроенные платежные шины, он не обладает возможностью для интенсивных вычислений в реальном времени, которые часто требуются для работы искусственного интеллекта. Нынешние блокчейны не оптимизированы для выполнения сложных вычислительных задач, что означает, что нативное выполнение сложных моделей искусственного интеллекта на блокчейне остается непрактичным. Вместо этого мы, скорее всего, увидим гибридные модели, где искусственный интеллект обучается и обрабатывается вне блокчейна, а результаты интегрируются в блокчейн для обеспечения прозрачности, безопасности и доступности.

По мере развития стека ИИ x DeFi возникают новые слои децентрализованной инфраструктуры ИИ и приложений на блокчейне. Ожидается, что этот пересечение приведет к появлению «Агентической сети», где ИИ-агенты станут неотъемлемыми двигателями экономической активности, автоматизируя действия, такие как создание смарт-контрактов, торговля и другие взаимодействия на блокчейне.

По мере того как эти агенты становятся всё более сложными, мы можем увидеть динамику, аналогичную той, что наблюдается в стратегиях MEV, где сущности, оптимизирующие стратегии на основе искусственного интеллекта, доминируют на рынке, потенциально вытесняя менее развитых конкурентов и централизуя контроль среди опытных участников.

Для разблокировки трансформационного потенциала искусственного интеллекта в DeFi, не жертвуя децентрализацией, важно приоритетно обеспечить безопасные и этичные интеграции искусственного интеллекта. ИИ-агенты руководствуются децентрализованными стимулами и работают прозрачно, позволяя экосистеме DeFi расти без риска централизации контроля.

В конечном итоге слияние искусственного интеллекта и DeFi способно создать более инклюзивный, устойчивый и перспективный финансовый ландшафт, который может переопределить наше взаимодействие с экономическими системами.

Отказ от ответственности

Three Sigma не одобряет ни один из упомянутых здесь проектов. Будьте осторожны и проводите тщательное исследование. Мы уважаем и поддерживаем строителей, продвигающих эту сферу.

Ссылки

Крипто и ИИ: Исследование Виталика Бутерина@VitalikButerin

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

Расшифровка стека Crypto x AI от CB Ventures@CBVentures

• https://paragraph.xyz/@cbventures/разъяснение-стека-крипто-x-ai

Инсайты Юги Колера по искусственному интеллекту и децентрализованным финансам@YugaCohler

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

Обзор базовых искусственных интеллектов от Murr Lincoln@MurrLincoln

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

Мысли об искусственном интеллекте агентов в DeFi от Prismatic @0xprismatic

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

Применение потребительского искусственного интеллекта агента в DeFi от Джеффа @Defi0xJeff

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

Игровые и искусственные интеллект-агенты от Shoal Research@Shoalresearch

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

Искусственные интеллект агенты: исследования и приложения (40-страничный подробный обзор исследований на основе LLM-агентов) от AccelXR @AccelXR

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

Взгляд Чейза на$LUMи AI агенты @itsmechaseb

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

Отказ от ответственности:

1. Эта статья перепечатана из [.X]. Все авторские права принадлежат оригинальному автору [@threesigmaxyz]. Если есть возражения против этой перепечатки, пожалуйста, свяжитесь с Gate Learnкоманда, и они быстро с этим справятся.
2. Отказ от ответственности: Взгляды и мнения, выраженные в этой статье, принадлежат исключительно автору и не являются инвестиционным советом.
3. Команда gate Learn перевела статью на другие языки. Копирование, распространение или плагиат переведенных статей запрещено, если не указано иное.