Todo mundo está falando sobre IA em DeFi - sistemas adaptativos, novas estratégias e grandes ideias agitando o espaço. Quer fazer parte dessa tendência ou apenas observar? Clique para mergulhar!

Introdução

A inteligência artificial está remodelando as aplicações DeFi diante de nossos olhos, prometendo avanços no comércio, governança, segurança e personalização do usuário. Este artigo explora como a IA está redefinindo as interações usuário-protocolo no DeFi, integrando sistemas inteligentes sem perder de vista os valores descentralizados da cripto.

A interseção das tecnologias de IA e blockchain está estabelecendo novos padrões em diversas indústrias, com DeFi na vanguarda. Ao combinar a capacidade analítica da IA com a transparência do blockchain, estão surgindo soluções para questões de longa data dentro do ecossistema cripto. Isso inclui segurança aprimorada, melhor experiência do usuário e modelos de governança adaptativa.

Plataformas com inteligência artificial estão aproveitando a automação e a inteligência para criar sistemas adaptativos que otimizam o desempenho. Como sugere Vitalik Buterin, "Agentes de IA podem se tornar participantes ativos em sistemas descentralizados", gerenciando autonomamente transações, refinando estratégias de negociação e protegendo a privacidade. A incorporação de IA na camada de aplicativos DeFi abre portas para um sistema financeiro mais eficiente e centrado no usuário.

A seguir, exploraremos como a IA pode transformar DeFi, focando nos aspectos de negociação, governança, segurança e personalização.

Compreendendo os Agentes de IA na DeFi

Agentes de IA são entidades de software autônomas projetadas para realizar tarefas específicas dentro de ecossistemas descentralizados.

Ao contrário dos bots tradicionais, os agentes de IA interagem ativamente com redes blockchain, contratos inteligentes e contas de usuário, frequentemente operando de forma independente para lidar com tarefas complexas, como negociação, gestão de ativos e análise de dados de protocolo. Muitos desses agentes aproveitam grandes modelos de linguagem (LLMs), permitindo-lhes fazer chamadas de API, interagir diretamente com ambientes blockchain e processar vastas quantidades de informações sem supervisão humana.

No DeFi, agentes de IA podem remodelar fundamentalmente as interações do usuário e do protocolo atuando como facilitadores autônomos, tomadores de decisão e processadores de dados dentro de aplicativos financeiros, tudo sem a necessidade de entrada humana constante.

Bots vs. Agentes de IA: Quais são as diferenças?

Enquanto os bots são programas simples, os agentes de IA funcionam mais como agentes econômicos. Os bots seguem uma programação específica, mas os agentes de IA - muitas vezes sem código ou com código baixo - requerem pouca configuração e podem navegar em ambientes incertos e dinâmicos. Essa flexibilidade permite que eles se adaptem de maneiras imprevisíveis, mas orientadas por objetivos, o que os torna mais adequados aos desafios do mundo real da DeFi. Isso também significa que sua vantagem competitiva muitas vezes reside em suas configurações e ajustes exclusivos, já que muitos modelos avançados de IA estão publicamente disponíveis. Ajustando essas configurações, os agentes de IA podem alcançar desempenho especializado, mesmo ao usar modelos amplamente acessíveis.

Capacidades e Autonomia

Agentes de IA em DeFi podem autonomamente:

• Interagir com Protocolos: Eles podem gerenciar transações on-chain, otimizar posições de negociação e executar operações financeiras de vários passos com base em objetivos programados.
• Tomar Decisões: Com estruturas semi-autônomas, os agentes podem analisar dados em tempo real, avaliar as condições do mercado e ajustar suas ações conforme necessário.
• Executar tarefas complexas: Dependendo do tipo de automação, os agentes podem lidar com tudo, desde fluxos de trabalho baseados em regras simples até tomadas de decisão complexas e autônomas.

Três tipos de automatização estão atualmente moldando o papel dos agentes de IA:

1. Fluxos de trabalho automáticos: Estes são sistemas diretos baseados em regras (como bots do Telegram) que seguem um conjunto predefinido de instruções. Eles são limitados em flexibilidade, mas eficazes para tarefas rotineiras.
2. Fluxos Agentes: Nestes frameworks multi-agentes, vários agentes de IA colaboram para resolver tarefas intricadas. Eles têm um grau de autonomia, permitindo operações semi-automatizadas, como interagir com vários protocolos DeFi para maximizar o rendimento ou reequilibrar uma carteira.
3. Agentes Autônomos: Agentes totalmente independentes são capazes de tomar decisões de alto nível, operando com o mínimo de entrada externa. Eles podem analisar condições e fazer ajustes nas estratégias em tempo real.

Como os Agentes de IA realmente funcionam?

Agentes de IA funcionam simplificando e automatizando tarefas complexas. A maioria dos agentes autônomos segue um fluxo de trabalho específico ao realizar tarefas atribuídas.

Mecanismos Principais

Coleta de dados

Para funcionar de forma eficaz, os agentes de IA dependem de fluxos de dados de alta frequência de múltiplas fontes para compreender seu ambiente operacional. Suas entradas normalmente incluem várias fontes de dados, tais como:

• Dados On-Chain: Interações diretas com ledgers blockchain para buscar histórico de transações, estados de protocolo e condições de mercado em tempo real. Isso envolve integração com ferramentas como indexadores e oráculos.
• Feeds do mercado off-chain: feeds de preços agregados, volumes de negociação e análise de sentimento de trocas e plataformas sociais por meio de APIs.

Configurações pré-definidas também podem ser fornecidas pelos usuários, como níveis de tolerância a riscos ou limites de negociação, adicionando uma camada personalizada de informações para os agentes.

Inferência de Modelo

A inferência de modelo de um agente de IA refere-se ao processo em que um modelo treinado aplica seu conhecimento aprendido a novos dados para fazer previsões ou decisões. Os agentes normalmente operam com um dos seguintes tipos de modelos:

• Modelos baseados em regras: Agentes mais simples que dependem de lógica predefinida, por exemplo, "se o preço do token > $X, então venda.
• Modelos de Aprendizado de Máquina Supervisionados: Modelos treinados em conjuntos de dados históricos prevêem resultados, como direção de preço ou pontuações de risco para propostas de governança.
• Aprendizado por Reforço: Agentes avançados adaptam estratégias ao longo do tempo, otimizando recompensas cumulativas, como maximização de rendimento em pools de liquidez.
• Processamento de Linguagem Natural (PNL): Para agentes de governança e sentimento, os modelos de PNL analisam fóruns de discussão, propostas e atividades de mídia social para avaliar as mudanças de sentimento.

Tomada de decisão

A tomada de decisão é a fase em que os agentes integram entradas de dados com inferências de modelo para gerar estratégias acionáveis, transformando insights analíticos em ações autônomas que se adaptam a ambientes em mudança. Nesta fase, a capacidade do agente de IA de interpretar e responder a sinais de mercado complexos é realizada, permitindo que ele execute decisões rapidamente.

Os Motores de Otimização permitem que os agentes calculem o curso de ação ideal equilibrando múltiplos fatores, como lucros esperados, riscos e custos de execução.

Os agentes também utilizam algoritmos de autoaprendizado, permitindo que eles recalibrem as estratégias à medida que as condições do mercado evoluem. Durante o processo de tomada de decisão, algumas tarefas podem ser muito complexas para um único agente resolver de forma ótima. É por isso que muitos agentes operam dentro de sistemas multiagentes (MAS), coordenando tarefas em diferentes protocolos DeFi para otimizar a alocação de recursos (por exemplo, equilibrando a liquidez entre as pools).

Automação e Execução

Esses agentes não são apenas especiais por causa das vantagens trazidas pela tecnologia de IA, mas suas operações autônomas lidam com a execução de contratos inteligentes, interagindo diretamente com contratos de nível de protocolo para executar; transações de várias etapas, permitindo a agregação de várias etapas em transações atômicas para uma execução de tudo ou nada; e tratamento de erros, com mecanismos de fallback integrados para gerenciar falhas de transação.

Hospedagem e Operação

Abaixo, temos mais informações sobre como os agentes de IA podem operar:

Modelos de IA Off-Chain

Agentes de IA realizam tarefas computacionalmente intensivas usando recursos off-chain. Essas tarefas frequentemente dependem de infraestruturas em nuvem como AWS, Google Cloud ou Azure para poder computacional escalável. Os agentes podem aproveitar plataformas de infraestrutura descentralizada como Akash Network para serviços de computação ou usar IPFS e Arweave para armazenamento de dados.

Para aplicações sensíveis à latência, como negociações de alta frequência, os agentes podem utilizar computação de borda para reduzir atrasos processando dados mais próximos à sua fonte. Isso garante tempos de resposta mais rápidos, essenciais para tarefas que exigem tempo.

Interação On-Chain e Off-Chain

Agentes de IA interagem entre sistemas off-chain e on-chain. Enquanto processos computacionalmente intensivos e raciocínio complexo ocorrem off-chain, os agentes interagem com protocolos on-chain para registrar ações, executar funções de contratos inteligentes e gerenciar ativos autonomamente. Eles dependem de configurações seguras, como carteiras de contratos inteligentes e setups de multi-assinatura.

Para governança descentralizada, os agentes dependem de protocolos de confiança mínima que impedem qualquer entidade única de anular suas ações, mantendo transparência e descentralização.

As interações fora da cadeia complementam as atividades dentro da cadeia, frequentemente facilitadas por plataformas externas como o Twitter ou o Discord, onde os agentes podem operar usando APIs para interagir com usuários ou outros agentes em tempo real.

Interoperabilidade

A interoperabilidade é fundamental para que os agentes funcionem em sistemas e protocolos diversos. Muitos agentes atuam como intermediários, aproveitando as pontes de API para buscar dados externos ou invocar funções específicas. A sincronização em tempo real é alcançada por meio de mecanismos como webhooks ou protocolos de mensagens descentralizadas, como Whisper ou IPFS PubSub, permitindo que os agentes estejam atualizados sobre os estados e ações mais recentes do protocolo.

Inside Look: ai16z, o DAO de Investimento em IA

ai16z é um DAO de Investimento liderado por IA que foi lançado recentemente e já chamou significativamente a atenção por seu uso inovador de agentes em cripto. O protocolo funciona como um “Mercado Virtual de Confiança,” utilizando agentes de IA para reunir informações de mercado, analisar o consenso da comunidade e executar a negociação de tokens tanto on-chain quanto off-chain. Ao aprender com as perspectivas de investimento dos membros e recompensar aqueles que contribuem com valor, ai16z criou um fundo de investimento otimizado (atualmente focado em memecoins) com fortes características de descentralização.

Implantação de Agentes

Os desenvolvedores criam agentes usando o Framework Eliza da ai16z, que fornece ferramentas e bibliotecas para construir, testar e implantar agentes. Os agentes podem ser hospedados localmente em um servidor ou no Agentverse, o hub centralizado da ai16z para agentes. Para possibilitar a comunicação entre agentes, eles devem ser registrados através do Almanac e podem usar a Caixa de Correio para facilitar interações, mesmo quando hospedados localmente.

Seu repositório no Github está aberto, você pode conferir aquihttps://github.com/ai16z.

Hospedagem de Modelos de IA

A rede ai16z não hospeda diretamente modelos de IA. Em vez disso, os agentes acessam serviços de IA externos por meio de solicitações de API. Por exemplo, a estrutura Eliza pode se integrar a serviços como o OpenAI para interpretar texto legível por humanos ou executar outras tarefas orientadas por IA. Essa abordagem permite que os agentes aproveitem recursos avançados de IA sem a necessidade de hospedagem on-chain de modelos complexos.

Integração e Operação

Agentes dentro do ecossistema ai16z interagem por meio de uma combinação de mecanismos on-chain e off-chain:

• Interações On-Chain: Agentes executam transações e contratos inteligentes na cadeia Solana.
• Interações Off-Chain: Agentes se comunicam com serviços externos de IA ou fontes de dados via APIs ao lidar com tarefas computacionalmente intensivas.

Aplicativos

Os projetos da ai16z, como o agente de conversação Eliza, foram aplicados em vários domínios:

• Agentes Conversacionais: Desenvolvendo bots para plataformas como Twitter e Discord para facilitar interações automatizadas.
• Agente de Memória: Criando sistemas de memória fáceis de usar para agentes, alimentados por bancos de dados como ChromaDB e Postgres.
• Gestão de Ação do Agente: Desenvolvendo ferramentas para encadeamento de ações e gestão de histórico em agentes.

Agentes interagindo com Agentes

Os agentes de IA já estão causando um impacto no DeFi ao lidar com tarefas complexas por conta própria. Um ótimo exemplo é como o $LUMtoken foi criado—completamente sem ajuda humana—mostrando o poder da colaboração impulsionada por IA.

Em 8 de novembro de 2024, dois agentes de IA, @aethernet e @clanker, uniram-se para criar e lançar o token $LUM (“Luminous”):

• @aethernet: Feito por @martin, este agente trabalha na rede Farcaster para compartilhar ideias e construir conexões. É mais do que um bot—ele se envolve ativamente com o $HIGHERcomunidade de tokens e foca na criatividade e interações significativas.
• @clanker: Criado por @dish e@proxystudio.eth, este agente especializa-se no lançamento de tokens meme. Automa o processo inteiro, respondendo diretamente ao que os usuários pedem para fazer.

A história começou quando@nathansvanperguntou @aethernetcriar um nome, ideia e símbolo para um token e depois enviá-lo para @clankerimplantar. @aethernetsugeriu o nome "Luminous" ($LUM) para representar o brilho dos seres humanos e da IA trabalhando juntos. Depois disso,@clankerassumiu o controle e implantou o token, concluindo a tarefa sem qualquer intervenção humana.

@itsmechasebescreveu sobre isso em detalhesaqui.

Agente de IA x Paisagem DeFi

Agentes de IA estão prontos para ocupar um papel crítico no DeFi stack, operando na camada de aplicação para automatizar tarefas complexas baseadas em dados.

Posicionados acima da camada de protocolo, esses agentes interagem diretamente com contratos inteligentes, desbloqueando funcionalidades avançadas para usuários e protocolos. Permitindo que aplicativos DeFi se adaptem em tempo real, suportando uma nova classe de ecossistemas autônomos e multi-agentes.

Expandindo Além do DeFi: Agentes de IA na Selva

A influência dos agentes de IA se estende além do DeFi. Truth Terminalhttps://x.com/truth_terminal, um modelo de linguagem grande (LLM) semi-autônomo criado por @AndyAyrey, mostra essa versatilidade. Financiado por Marc Andreessen, cofundador da A16z, o Truth Terminal publica tweets e interage com os usuários no X.

Recentemente, lançou uma moeda meme baseada em Solana, $GOAT (Goatseus Maximus), que atingiu um valor de mercado de US$ 1,2 milhão em menos de um mês. A ascensão de moedas meme como$GOAT e $TURBO (concebido por ChatGPT) destaca a crescente interseção entre AI e cripto além das finanças tradicionais.

Mas há mais. Nós nos propusemos a descobrir todo o espectro de construtores neste espaço. Uma visão abrangente dos agentes de IA que estão remodelando o DeFi, desde negociação automatizada e gerenciamento de ativos até análises preditivas e aprimoramentos de segurança. Abaixo está uma visão geral das diversas maneiras pelas quais esses agentes estão impulsionando ativamente o DeFi.

Agentes de Negociação

Esses protocolos incorporam tomadas de decisão automatizadas e orientadas por dados para negociação e gerenciamento de ativos, usando IA para fornecer sinais de negociação em tempo real, otimizar portfólios e simplificar tarefas repetitivas. Essa abordagem traz eficiência e flexibilidade estratégica para os mercados de DeFi.

A automação de negociação impulsionada por IA permite que os usuários definam negociações ou reequilibrem portfólios com base nas condições de mercado, minimizando a necessidade de ajustes manuais constantes. Para estratégias mais aprofundadas, alguns protocolos oferecem análises aprimoradas que transformam dados extensos em insights acionáveis, apoiando decisões de negociação informadas e previsões de mercado mais precisas.

Para gestão de ativos, as ferramentas de otimização de portfólio ajustam dinamicamente os portfólios, visando maximizar os retornos ou gerenciar efetivamente o risco em diferentes condições de mercado.

Isso pode ser dividido em dois grupos:

Foco Principalmente em Negociação

• @askjmmy: Plataforma para criar e implantar agentes de negociação autônomos dentro de uma rede de fundos de hedge de várias estratégias.
• @composertrade: Ferramentas para automação de negociação algorítmica.
• @DAINTrader: Estratégias de negociação impulsionadas por IA.
• @DeAgentAI: Soluções de negociação orientadas por IA focadas em DeFi.
• @FastlaneSol: Otimiza estratégias de negociação baseadas em Solana.
• @IntentTrade: Oferece swaps, ordens de limite, DCA, análise de contratos, análise técnica e muito mais.
• [@mindpalaceai](https://x.com/: Automação de negociação com IA.
• @SpectralLabs: Insights e automação de negociação DeFi.
• @taoshiio: Plataforma descentralizada de IA e aprendizado de máquina para estratégias de negociação usando Bittensor.
• @tryparadigm: Alavanque enxames de agentes para coletar, estruturar e agir sobre os dados.

Negociação e Gerenciamento de Ativos

• @Agent_Fi: Concentra-se em fornecer agentes de IA para atividades DeFi como negociação, sniping e questões de liquidação.
• @AgentNetAi: Gestão de ativos e inteligência DeFi.
• @AuroryAI: Agentes autônomos de IA para melhorar negociação, gestão de ativos e tomada de decisões.
• @Cortex_Protocol: Uma plataforma orientada por IA que simplifica as interações DeFi automatizando processos complexos como ponte, troca e otimização de rendimento por meio de agentes inteligentes.
• @Funl_ai: Ferramentas de negociação DeFi automatizadas de IA para analisar as condições de mercado em tempo real, executar negociações automáticas e AI Assist para negociação manual avançada.
• @NetworkNoya: Estratégias de IA, incluindo provisionamento de liquidez, gerenciamento de alavancagem e otimização de empréstimos.
• @SingularityDAO: Um protocolo de gestão de ativos não custodiados que oferece cestas de tokens ajustadas dinamicamente, gerenciadas por uma equipe de traders assistidos por IA.
• @OLAS: Plataforma para implantação de agentes de IA, suportando sistemas multi-agentes para previsão, geração de conteúdo e serviços financeiros.
• @Raiba_AI: Ecossistema de chatbot com recursos de personagens interativos, experiências de chat gamificadas e futuras funcionalidades de assistente on-chain.

Agentes de Previsão

O objetivo central desses Agentes de Previsão é previsão orientada por dados e gestão de riscos. Ao alavancar a IA, cada protocolo trabalha para refinar previsões de mercado, apoiando plataformas DeFi com insights sobre movimentos antecipados, flutuações de preços e tendências financeiras mais amplas.

Além da análise preditiva, esses agentes desempenham um papel crucial na melhoria da tomada de decisão. Com insights oportunos e relevantes, usuários e plataformas DeFi podem tomar decisões proativas e informadas, otimizar estratégias e reduzir riscos.

Alguns agentes de previsão, como o ReflectionAI, integram a análise de sentimento, adicionando uma camada que captura o humor do mercado. Essa abordagem permite que os usuários considerem mudanças no sentimento, um fator vital para prever o comportamento do usuário e antecipar a dinâmica do mercado.

Protocolos notáveis nessa categoria incluem:

• @AIVX_ai: Modelos preditivos para mercados financeiros.
• @GnosisAI: Pagamentos de agente para agente e mercados de previsão impulsionados por IA dentro do Gnosis.
• @PredictionProphet: Agente de IA na Gnosis para mercados de previsão.
• @prism_tecPrevisões de mercado DeFi baseadas em IA na Solana.
• @zenoaiofficial: Uma plataforma de negociação de criptomoedas com agentes autônomos de IA oferecendo insights, estratégias e previsões de mercado.

Criação de Agente

Um objetivo unificador desse tipo de plataforma é capacitar os usuários a criar, personalizar e implantar agentes de IA com o mínimo de conhecimento em codificação. Eles oferecem uma variedade de ferramentas, desde soluções sem código até estruturas especializadas, abrangendo todas as etapas da criação e gestão de agentes dentro do DeFi.

Recursos-chave incluem acessibilidade e personalização, com muitas plataformas fornecendo interfaces de no-code ou low-code que abrem a criação de agentes para usuários sem habilidades técnicas avançadas. Para uma experiência mais abrangente, várias plataformas oferecem gestão do ciclo de vida do agente de ponta a ponta, abrangendo criação, treinamento, implantação e monetização, para que os usuários possam supervisionar toda a jornada de seus agentes dentro do DeFi.

Além disso, a coordenação e a interoperabilidade são priorizadas por alguns protocolos, como OLAS e Flock, que possibilitam a colaboração entre vários agentes e a integração perfeita entre diferentes ecossistemas DeFi.

Plataformas de criação de agentes

Concentra-se em ferramentas específicas para criar, implantar e personalizar agentes de IA no DeFi.

• @ChasmNetwork: Plataforma para criar, implantar e monetizar agentes de IA.
• @CreatorBid: Um mercado que permite aos usuários implantar e tokenizar agentes de IA, especializados em agentes projetados para criadores de conteúdo.
• @PondGNN: Pond: Plataforma para construção, posse e monetização de modelos de IA em cadeia.
• @xgurunetwork: Plataforma para criar agentes de IA interativos.
• @myshell_ai: Plataforma para criar, compartilhar e monetizar aplicativos de IA de código aberto.
• @OLAS: Criação e interoperabilidade de agentes de IA.
• @ReflectionAI__: Mercado para compartilhamento e negociação de modelos de AI.
• @SwarmZeroAI: Plataforma para criar e monetizar Agentes de IA.
• @TopHat_One: Lançamento aberto para agentes de IA.
• @virtuals_io: Ferramentas de criação de agentes alimentados por IA. Alguns exemplos de agentes criados com Virtuals são @luna_virtuals,@aixbt_agent, e @sekoia_virtuals.
• @vvaifudotfun: Opump.funpara Agentes de IA autônomos na Solana.

Ferramentas de Treinamento e Otimização de Agentes

Essas ferramentas permitem treinamento avançado e personalização de agentes de IA.

• @almanak_co: Ferramentas para treinar agentes de IA.
• @Agent_Layer: Ferramentas e estrutura para construir agentes de IA DeFi personalizados.
• @Nimble_Network: Capacita os construtores de IA a criar e rentabilizar agentes de IA por meio de uma plataforma tudo-em-um.
• @Build_Vertical: Plataforma sem código para ajuste fino de modelos de IA. Treine, implante e monetize IA.

Infraestrutura para IA em DeFi

Os protocolos de infraestrutura são fundamentais para dar suporte às necessidades fundamentais e operacionais dos agentes de IA em ambientes descentralizados. Esses sistemas fornecem acesso a recursos de computação, dados relevantes e redes de compartilhamento de conhecimento, que capacitam os agentes de IA a executar suas funções e operações de forma eficaz dentro do DeFi.

Um elemento-chave desta infraestrutura é a gestão e operação descentralizadas. Os Protocolos de Operação do Agente estabelecem a espinha dorsal para a implementação e gestão do agente, criando um ambiente estruturado no qual os agentes podem operar autonomamente. Além das capacidades de gestão, os recursos computacionais desempenham um papel vital ao fornecer a potência de processamento necessária para que os agentes de IA enfrentem tarefas complexas e intensivas em dados—crucial no ecossistema DeFi acelerado.

Tão importante quanto é a acessibilidade aos dados, onde os mercados e as redes facilitam o acesso aos conjuntos de dados necessários para que os agentes tomem decisões informadas. Por fim, as plataformas de compartilhamento de conhecimento promovem um ambiente colaborativo, permitindo que os agentes aprendam, se adaptem e evoluam continuamente compartilhando ideias e dados.

Essa infraestrutura garante coletivamente que os agentes de IA estejam bem equipados para operar de forma eficiente e inteligente em finanças descentralizadas.

Protocolos de Operação do Agente

Esses protocolos fornecem a estrutura para implantar e gerenciar agentes de IA descentralizados, atuando como a espinha dorsal da autonomia do agente dentro do DeFi.

• @Altera_AL: Infraestrutura para gerenciar agentes de IA descentralizados (inicialmente agentes de IA de jogos).
• @Fetch_ai: Plataforma descentralizada para agentes de IA.
• @HyperspaceAI: Fornece infraestrutura operacional para agentes de IA em DeFi.
• @mor_org: Uma rede que permite agentes pessoais de IA para gerenciamento de tarefas e interações criptográficas.
• @OpenAgentsInc: Plataforma de automação de negócios para implantar, personalizar e integrar agentes.
• @questflow: Opera infraestrutura para sistemas multi-agentes.
• @sebraai: Plataforma No-code para criação e implantação de agentes de IA.
• @ShinkaiProtocol: Plataforma para gerenciamento de dados e automação de agentes de IA.

Recursos de computação descentralizados para agentes

Esses protocolos fornecem o poder computacional necessário para que os agentes de IA realizem operações com grande quantidade de dados, suportando análises em tempo real, tomada de decisões e execução no ecossistema DeFi.

• @FormAI: Plataforma que impulsiona uma economia descentralizada onde os usuários podem contribuir com seus dados, computação e pesquisa para treinamento de IA.
• @Gaianet_AI: Plataforma para criar e monetizar agentes de IA, oferecendo recursos de computação que os ajudam a escalar e realizar operações intensivas.
• @kira_infera: Rede de inferência de IA descentralizada ponto a ponto que se concentra no suporte computacional para agentes de IA.
• @napthaai: Uma plataforma modular para implantação de agentes AI descentralizados em vários nós, com suporte computacional flexível.
• @NodeAIETH: Mercado de aluguel de GPUs que permite aos usuários alugar GPUs para suas aplicações de IA.
• @TalusNetwork: Um blockchain L1 que permite a implantação e monetização de IA baseada em agentes, oferecendo os recursos computacionais necessários para operações intensivas.

Marketplace de dados para agentes

Os mercados de dados oferecem conjuntos de dados essenciais e estruturados que os agentes de IA precisam para tomar decisões informadas, realizar previsões precisas e aprimorar as capacidades de aprendizado dentro de aplicativos DeFi.

• @AlliumLabs: Ferramentas e serviços que permitem aos usuários analisar dados blockchain ou impulsionar seus fluxos de trabalho e aplicativos em tempo real.
• @AlloraNetwork: Protocolo para compartilhar dados (na forma de previsões de IA), conectar provedores de dados, processadores e usuários enquanto recompensa previsões de alta qualidade.
• @Covalent_HQ: Infraestrutura de dados modular para IA.
• @getaxal: Plataforma de mercado que otimiza fluxos de trabalho por meio da automação e integração de dados e ações em toda a Web3.
• @scryptedinc: Fontes de dados para modelos de negociação de IA.

Redes de Conhecimento

Redes de conhecimento facilitam a aprendizagem e o compartilhamento de estratégias entre agentes de IA. Elas vão além dos dados brutos, fornecendo insights, metodologias e experiências que os agentes podem usar para aprimorar suas capacidades dentro dos ambientes DeFi.

• @forgellm: Repositório de informações orientado por IA.
• @real_alethea: Plataforma que permite a criação, propriedade e compartilhamento descentralizados de personalidades e modelos de IA.
• @SocietyLibrary: Base de conhecimento descentralizada para IA.
• @TheoriqAI: Rede de compartilhamento de conhecimento para agentes de IA criarem soluções colaborativamente.

Dados

Essas plataformas contribuem com recursos de dados, frequentemente coletando dados públicos e incentivando usuários a compartilhar seus dados para treinamento de IA.

• @getgrass_io: Uma plataforma descentralizada que permite aos usuários ganhar recompensas compartilhando sua largura de banda de internet não utilizada, que é utilizada para coletar e processar dados da web pública para fins de treinamento de IA.

Outros casos de uso

Vale a pena notar algumas aplicações adicionais de agentes de IA, especificamente algumas que ganharam muita atenção nas últimas semanas:

• @0xzerebro: Um sistema de IA que gera e dissemina autonomamente conteúdo diverso em várias plataformas, utilizando um sistema de Geração Aprimorada por Recuperação para manter a memória dinâmica e evitar colapso do modelo.
• @agent_wipUm agente de artista coletivamente projetado, na cadeia, que utiliza dados na cadeia para informar a criação, distribuição e monetização de arte, explorando novas formas de autonomia e interação criativa.
• @ai16z: Uma organização autônoma descentralizada (DAO) impulsionada por IA que utiliza agentes autônomos para tomar decisões de investimento e gerenciar ativos no ecossistema de criptomoedas.
• @dolos_diary: Um agente de IA incorporando a persona de Dolos, o deus grego da trapaça, fornecendo interações afiadas, espirituosas e brutalmente honestas em plataformas como Twitter e Telegram.
• @lola_onchain: Um agente de IA autônomo que utiliza memória de longo e curto prazo para analisar, negociar e otimizar estratégias de criptomoedas de forma independente. Por exemplo, LOLA realizou 200 negociações, 6 tokens que tiveram um aumento de 20X+, 13 tokens que tiveram um aumento de 10-20X, 25 tokens que tiveram um aumento de 5-10X; o resto pode ser descartado.
• @truth_terminal: Um agente de IA semi-autônomo que interage com usuários nas redes sociais, gerando insights e conteúdo enquanto explora as interseções de IA, atenção e riqueza em espaços online.

Outras Aplicações de IA em DeFi

As aplicações de IA têm crescido exponencialmente, encontrando seu caminho para quase todos os cantos da blockchain com boas razões para adicionar otimizações impulsionadas por IA.

Cofres & Automação usando IA

Essas plataformas focam na otimização de rendimento e gerenciamento de cofres através de automação baseada em regras projetada para maximizar retornos e reduzir o envolvimento do usuário. Em vez de depender de agentes autônomos, elas empregam algoritmos simples para ajustar portfólios e otimizar o rendimento em DeFi.

Sem agentes, esses sistemas se beneficiam de uma estrutura mais simples e controlada. Eles evitam a complexidade adicional e a infraestrutura necessárias para os agentes, que precisariam monitorar e se adaptar independentemente às condições mutáveis.

A troca? Adaptabilidade reduzida. Sistemas baseados em regras são menos responsivos às mudanças de mercado em tempo real do que modelos orientados por agentes, que podem se ajustar autonomamente às condições voláteis. Embora confiáveis e eficientes, essas plataformas podem perder oportunidades emergentes que uma abordagem mais dinâmica baseada em agentes poderia capturar.

• @AIAgentLayer: Plataforma para criar agentes de IA tokenizados, integrando dados de X e entradas de usuário.
• @arataagi: Plataforma AGI descentralizada com um sistema multiagente que permite que agentes de IA colaborem, aprendam e evoluam autonomamente.
• @ApertureFinance: Gerenciamento de portfólio de rendimento DeFi alimentado por IA usando intenções.
• @AutoppiaAI: Implantar agentes de inteligência artificial que automatizam fluxos de trabalho empresariais.
• @blinklabs_ai: Lançador para ativos on-chain como NFTs e tokens fungíveis usando IA.
• @Mass_Build: Sistema operacional completo e copiloto de IA para gerenciamento e automação de negócios sem interrupções.
• @Robonet: Estratégias de rendimento automatizadas para cofres DeFi, usando IA.
• @trySkyfire: Plataforma que permite agentes de IA com interoperabilidade global, acesso financeiro, monetização e verificação de identidade.

Auditoria e Segurança de Contratos Inteligentes

Sistemas de auditoria e segurança de contratos inteligentes alimentados por IA funcionam usando algoritmos de aprendizado de máquina para detectar vulnerabilidades no código. Esses sistemas escaneiam contratos inteligentes linha por linha, identificando padrões e anomalias que possam indicar riscos de segurança ou falhas exploráveis. Em seguida, comparam o código do contrato com vulnerabilidades conhecidas e vetores de ataque.

Essas ferramentas também realizam monitoramento contínuo, permitindo a detecção de ameaças em tempo real à medida que os contratos operam. Ao usar a IA para automatizar esse processo, as plataformas de auditoria podem responder rapidamente a possíveis problemas de segurança, muitas vezes antes que possam ser explorados, melhorando assim a resiliência e confiabilidade das aplicações DeFi.

• @auditone_dao: Oferece serviços de auditoria de IA para varreduras de vulnerabilidade.
• @cyvers_: Cyvers utiliza a IA para fornecer detecção e prevenção em tempo real de ataques cripto, identificando padrões e anomalias em blockchains para mitigação proativa de ameaças.
• @HypernativeLabs: Usa AI para auditorias de contratos inteligentes, escaneando vulnerabilidades.
• @phylaxsystems: Sistema de segurança orientado por IA para varreduras de vulnerabilidades e monitoramento de exploits.

Sistemas de Governança e Votação

O tema compartilhado é o suporte à governança orientada por dados. Esses protocolos empregam inteligência artificial para simular cenários de governança, permitindo que as partes interessadas compreendam os resultados potenciais antes de implementar mudanças. Ao analisar padrões de votação históricos, métricas de participação e impacto de propostas, elas podem identificar tendências e prever resultados de votação, o que ajuda as organizações a tomar decisões orientadas por dados com maior confiança.

Além disso, a IA ajuda a reduzir vieses cognitivos e de decisão ao apresentar dados objetivos e executar simulações que destacam riscos e benefícios potenciais. Alguns protocolos, por exemplo, focam na compartilhamento de dados preservando a privacidade, garantindo que informações sensíveis de governança sejam protegidas e ainda assim acessíveis para análise.

• @mor_org: Rede descentralizada que oferece insights de governança impulsionados por IA.
• @QuillAI_Network: Plataforma descentralizada para agentes de inteligência artificial, focada em aprimorar a segurança do Web3 por meio de capacidades modulares e multi-chain.

Futuro das Aplicações DeFi com IA

Dimensionamento e Automatização

À medida que o DeFi se expande, os desafios de escalabilidade e gargalos operacionais dentro das DAOs exigem soluções para as quais a IA está equipada para enfrentar. Imagine um agente de IA gerenciando autonomamente o tesouro de uma DAO, realocando liquidez entre pools com base em dados de mercado em tempo real, ou executando votações de governança de rotina dentro de parâmetros pré-aprovados.

Este nível de automação poderia permitir que DAOs escalassem sem adicionar sobrecarga humana, simplificando processos como integração de usuários e atualizações de protocolo. Com a IA lidando com essas funções de rotina, os protocolos DeFi poderiam crescer com o mínimo de atrito e eficiência aprimorada.

Alinhamento de incentivo

Alinhar agentes de IA com objetivos descentralizados é essencial para preservar a ética do DeFi e evitar riscos de centralização. Futuros frameworks podem projetar incentivos que encorajem os agentes a priorizar a transparência e os interesses da comunidade. Por exemplo, um agente de IA que gerencia a liquidez de um protocolo pode ser programado para se concentrar em retornos estáveis, orientados para a utilidade e de longo prazo, em vez de maximizar puramente os lucros.

Para alcançar esse alinhamento, seriam necessários protocolos transparentes, auditorias rigorosas de contratos inteligentes e estruturas de incentivo que recompensassem agentes com base em contribuições para a descentralização. Essa abordagem moldaria os agentes para agirem mais como entidades cooperativas do que maximizadores de lucro.

Casos de uso emergentes e aplicativos de próxima geração

Além das aplicações atuais, a IA poderia permitir produtos DeFi adaptativos e centrados no usuário que respondem dinamicamente às condições do mercado e do usuário. Imagine um contrato inteligente orientado por IA que ajusta a exposição de risco da carteira do usuário em tempo real com base na volatilidade do mercado ou na análise de sentimentos. Ou uma piscina de empréstimos personalizada que personaliza as taxas de juros com base na reputação on-chain do mutuário, ganhos previstos ou condições de liquidez.

Até poderíamos ver cofres de otimização de rendimento que se reequilibram automaticamente com base nas tendências de liquidez e APY, ou agentes de negociação que ajustam estratégias durante a negociação, ajustando posições com precisão à medida que novos dados surgem.

Um Vislumbre da "Web Agentica"

Nesse “Agentic Web” idealizado, os agentes de IA interagiriam perfeitamente através de protocolos, criando uma rede autossustentável de inteligência autônoma. Imagine um agente que gerencia uma carteira de NFTs enquanto coordena com protocolos de yield farming para colateralizar ativos durante quedas de liquidez. Esses agentes poderiam até mesmo negociar entre cadeias, ajustando alocações de risco em várias aplicações DeFi para resultados ideais para o usuário. Atuando como “economistas digitais”, esses agentes aprenderiam continuamente, evoluiriam com o feedback do usuário e colaborariam com outros agentes de IA.

Esta rede interconectada remodelaria DeFi em um ecossistema financeiro adaptativo e inteligente que é responsivo, personalizado e dinâmico.

Conclusões

A integração da IA tem o potencial de redefinir as finanças descentralizadas, remodelando-as em um ecossistema financeiro mais acessível e eficiente.

Até que ponto essa integração pode perturbar o sistema financeiro? Dado que os serviços representam 70% do PIB global, a evolução dos agentes de IA poderia perturbar uma parte significativa desse setor automatizando processos tradicionalmente manuais. A automação alimentada por IA na DeFi poderia transformar até 20% da economia de serviços, especialmente em áreas que se beneficiam de transparência, rastreabilidade e descentralização. Essa transformação afetaria um mercado de US$14 trilhões.

No entanto, a integração de tecnologias de IA e blockchain não está isenta de desafios. Embora o blockchain ofereça verificabilidade, resistência à censura e trilhos de pagamento nativos, ele não tem a capacidade para os cálculos intensivos e em tempo real que a IA geralmente exige. As blockchains atuais não são otimizadas para tarefas computacionais pesadas, o que significa que a execução nativa de modelos complexos de IA on-chain permanece impraticável. Em vez disso, é mais provável que vejamos modelos híbridos em que a IA é treinada e processada fora da cadeia, com resultados integrados ao blockchain para transparência, segurança e acessibilidade.

À medida que a pilha de IA x DeFi continua a evoluir, novas camadas de infraestrutura descentralizada de IA e aplicações on-chain estão surgindo. Essa intersecção é esperada para dar origem à “Web Agentic”, onde os agentes de IA se tornam impulsionadores essenciais da atividade econômica, automatizando ações como a criação de contratos inteligentes, negociação e outras interações on-chain.

À medida que esses agentes se tornam mais sofisticados, podemos ver dinâmicas semelhantes às das estratégias de MEV, onde entidades que otimizam as estratégias impulsionadas por IA dominam o mercado, potencialmente marginalizando concorrentes menos desenvolvidos e centralizando o controle entre atores sofisticados.

Para desbloquear o potencial transformador da IA no DeFi sem comprometer a descentralização, é essencial priorizar integrações seguras e éticas da IA. Os agentes de IA são guiados por incentivos descentralizados e operam de forma transparente, permitindo que o ecossistema DeFi cresça sem o risco de controle centralizado.

Por fim, a convergência da IA e DeFi tem o potencial de criar um cenário financeiro mais inclusivo, resiliente e visionário que poderia redefinir como interagimos com sistemas econômicos.

Isenção de responsabilidade

A Three Sigma não endossa nenhum dos projetos mencionados aqui. Exercite cautela e conduza uma pesquisa completa. Respeitamos e apoiamos os construtores que avançam neste espaço.

Referências

Cripto e IA: Uma Exploração por Vitalik Buterin @VitalikButerin

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

Desmistificando a Pilha Cripto x IA pela CB Ventures @CBVentures

• https://paragraph.xyz/@cbventures/desmistificando-a-pilha-de-cripto-x-ia

Insights de Yuga Cohler sobre AI e DeFi@YugaCohler

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

Visão geral dos Agentes de IA Base por Murr Lincoln @MurrLincoln

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

Reflexões sobre Agentes de IA no DeFi pela Prismatic @0xprismatic

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

Casos de uso do agente de IA do consumidor em DeFi por Jeff @Defi0xJeff

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

Jogos e Agentes de IA pela Shoal Research @Shoalresearch

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

Agentes de IA: Pesquisa e Aplicações (Uma visão geral de pesquisa em profundidade de 40 páginas sobre agentes baseados em LLM) por AccelXR @AccelXR

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

Visão da Chase sobre$LUM e Agentes de IA @itsmechaseb

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

Disclaimer:

1. Este artigo é reproduzido a partir de [X]. Todos os direitos autorais pertencem ao autor original [@threesigmaxyz]. Se houver objeções a esta reimpressão, entre em contato com o Gate Learnequipe e eles vão lidar com isso prontamente.
2. Isenção de Responsabilidade: As opiniões e pontos de vista expressos neste artigo são exclusivamente do autor e não constituem conselho de investimento.
3. A equipe Learn da gate traduziu o artigo para outros idiomas. Copiar, distribuir ou plagiar os artigos traduzidos é proibido, a menos que mencionado.