DeFAI: كيف يمكن للذكاء الاصطناعي إطلاق العنان لطاقات التمويل اللامركزي؟
التمويل اللامركزي(DeFi) منذ أن توسعت بسرعة منذ عام 2020، أصبح عنصرًا أساسيًا في النظام البيئي للعملات المشفرة. على الرغم من إنشاء العديد من البروتوكولات المبتكرة، إلا أن ذلك أدى أيضًا إلى زيادة التعقيد والتجزئة، مما يجعل من الصعب على حتى المستخدمين ذوي الخبرة التنقل عبر العديد من سلاسل الكتل والأصول والبروتوكولات.
في الوقت نفسه، تطورت الذكاء الاصطناعي (AI) من سرد أساسي واسع في عام 2023 إلى تركيز أكثر تخصصًا وموجهًا نحو الوكلاء في عام 2024. أدى هذا التحول إلى نشوء DeFi AI (DeFAI) - مجال ناشئ، حيث يعزز الذكاء الاصطناعي التمويل اللامركزي من خلال الأتمتة وإدارة المخاطر وتحسين رأس المال.
DeFAI يتجاوز عدة مستويات. البلوكشين هو المستوى الأساسي، ويجب على وكيل الذكاء الاصطناعي التفاعل مع سلسلة معينة لتنفيذ المعاملات والعقود الذكية. فوق ذلك، يوفر مستوى البيانات ومستوى الحساب البنية التحتية اللازمة لتدريب نماذج الذكاء الاصطناعي، والتي تأتي من بيانات الأسعار التاريخية، ومشاعر السوق، والتحليلات على السلسلة. يضمن مستوى الخصوصية والتحقق من سلامة البيانات المالية الحساسة مع الحفاظ على التنفيذ غير الموثوق. أخيرًا، يسمح إطار الوكيل للمطورين ببناء تطبيقات مدفوعة بالذكاء الاصطناعي متخصصة، مثل روبوتات التداول المستقلة، ومقيمي مخاطر الائتمان، ومحسنات حوكمة السلسلة.
مع توسع نظام DeFAI البيئي باستمرار، يمكن تقسيم المشاريع البارزة إلى ثلاثة فئات رئيسية:
1. الطبقة التجريدية
تعمل البروتوكولات المبنية على هذه الفئة كواجهة مستخدم ودية شبيهة بـ ChatGPT للتمويل اللامركزي، مما يسمح للمستخدمين بإدخال التعليمات التي يتم تنفيذها على السلسلة. وعادة ما تتكامل مع عدة سلاسل وdApp، وتنفذ نوايا المستخدم، مع القضاء على الخطوات اليدوية في المعاملات المعقدة.
تشمل بعض الوظائف التي يمكن لهذه البروتوكولات تنفيذها:
التبادل، عبر السلسلة، الإقراض/السحب، تنفيذ المعاملات عبر السلسلة
محفظة تداول مرافقة أو ملف تعريف وسائط اجتماعية
تنفيذ أوامر جني الأرباح / وقف الخسارة تلقائيًا بناءً على نسبة حجم المركز
على سبيل المثال، لا حاجة لاستخراج ETH يدويًا من بروتوكول الإقراض، ونقله عبر السلسلة إلى Solana، وتبادله إلى رموز أخرى، وتوفير السيولة في DEX - بروتوكول الطبقة التجريدية يمكنه إكمال العملية في خطوة واحدة فقط.
2. وكيل التداول الذاتي
على عكس روبوتات التداول التقليدية التي تتبع القواعد المحددة مسبقًا، يمكن لوكلاء التداول المستقلين التعلم والتكيف مع ظروف السوق، وضبط استراتيجياتهم بناءً على المعلومات الجديدة. يمكن أن تقوم هذه الوكلاء بما يلي:
تحليل البيانات لتحسين الاستراتيجيات باستمرار
توقع اتجاهات السوق من أجل اتخاذ قرارات أفضل في الشراء/البيع.
تنفيذ استراتيجيات DeFi المعقدة كما في التداول الأساسي
3. DApps المدعومة بالذكاء الاصطناعي
تقدم تطبيقات التمويل اللامركزي خدمات الإقراض، والتبادل، وزراعة العوائد. يمكن أن تعزز الذكاء الاصطناعي ووكلاء الذكاء الاصطناعي هذه الخدمات من خلال الطرق التالية:
من خلال إعادة توازن مراكز LP لتحسين توفير السيولة، لتحقيق APY أفضل
مسح الرموز لاكتشاف المخاطر من خلال الكشف عن rug أو مصائد العسل المحتملة
التحديات الرئيسية
تواجه البروتوكولات الرائدة المبنية على هذه الطبقات بعض التحديات:
تعتمد هذه البروتوكولات على تدفقات البيانات في الوقت الحقيقي لتحقيق أفضل تنفيذ للصفقات. قد تؤدي جودة البيانات السيئة إلى كفاءة منخفضة في المسار، وفشل الصفقة أو عدم جدوى الصفقة.
تعتمد نماذج الذكاء الاصطناعي على البيانات التاريخية، لكن سوق العملات المشفرة يتمتع بتقلبات كبيرة. يجب على الوكلاء قبول تدريب مجموعات بيانات متنوعة وعالية الجودة للحفاظ على الفعالية.
تحتاج إلى فهم شامل لعلاقة الأصول وتغير السيولة ومشاعر السوق لفهم الحالة العامة للسوق.
لقد لاقت البروتوكولات المستندة إلى هذه الفئات استحسان السوق. ومع ذلك، من أجل تقديم منتجات أفضل وتحقيق أفضل النتائج، ينبغي عليهم النظر في دمج مجموعات بيانات ذات جودة متنوعة لرفع منتجاتهم إلى مستوى جديد.
طبقة البيانات - لتزويد DeFAI الذكاء بالطاقة
تعتمد جودة الذكاء الاصطناعي على البيانات التي يعتمد عليها. لكي تعمل وكلاء الذكاء الاصطناعي بشكل فعال في DeFAI، يحتاجون إلى بيانات في الوقت الحقيقي، هيكلية وقابلة للتحقق. على سبيل المثال، يحتاج مستوى التجريد إلى الوصول إلى البيانات على السلسلة من خلال RPC وAPI الشبكات الاجتماعية، بينما يحتاج وكلاء تحسين المعاملات والعائدات إلى بيانات لتحسين استراتيجيات معاملاتهم وإعادة توزيع الموارد.
تساعد مجموعة البيانات عالية الجودة الوكلاء على إجراء تحليل تنبؤي أفضل لسلوك الأسعار المستقبلية، وتقديم نصائح للتداول، لتناسب تفضيلاتهم لمراكز الشراء أو البيع لبعض الأصول.
وضع سيث子 الشبكة
كشبكة فرعية رقم 50 من Bittensor، تقوم Synth بإنشاء بيانات تركيبية لقدرات التنبؤ المالي للوكيل. بالمقارنة مع أنظمة التنبؤ بالأسعار التقليدية الأخرى، تلتقط Synth التوزيع الكامل لتقلبات الأسعار واحتمالاتها ذات الصلة، مما يتيح إنشاء البيانات التركيبية الأكثر دقة في العالم، لدعم الوكلاء و LLM.
يمكن أن يوفر توفير المزيد من مجموعات البيانات عالية الجودة للوكيل الذكي اتخاذ قرارات اتجاهية أفضل في التداول، بينما يتنبأ بتقلبات APY في ظروف السوق المختلفة، حتى تتمكن تجمعات السيولة من إعادة توزيع السيولة أو سحبها عند الحاجة. منذ إطلاق الشبكة المستقلة، كانت هناك طلبات قوية من فرق التمويل اللامركزي لدمج بيانات Synth من خلال واجهة برمجة التطبيقات الخاصة بهم.
أكثر سلاسل الكتل المتعلقة بالوكيل الذكي اهتمامًا
بالإضافة إلى بناء طبقة بيانات لـ AI والوكلاء، قامت بعض بلوكتشين بتحديد موقعها كبلوكتشين شاملة لبناء مستقبل DeFAI. لقد نشروا مؤخرًا Terminal، وهو مساعد DeFAI، لتنفيذ المعاملات على السلسلة من خلال مطالبات المستخدم، وسيتم فتحه قريبًا لمستثمري الرموز الأصلية لهذه السلسلة.
علاوة على ذلك، تدعم هذه البلوكتشين العديد من الفرق المعتمدة على الذكاء الاصطناعي والوكيل. لقد بذلوا جهودًا كبيرة لدمج بروتوكولات متعددة في نظامهم البيئي، ومع تطوير المزيد من الوكلاء وتنفيذ المعاملات، يتطور هذا النظام البيئي بسرعة.
تمت هذه التدابير أثناء ترقيتهم للشبكة باستخدام الذكاء الاصطناعي، وأبرزها تجهيز سلسلة الكتل الخاصة بهم بمصحح للذكاء الاصطناعي. من خلال استخدام المحاكاة وتحليل الذكاء الاصطناعي قبل تنفيذ المعاملات، يمكن منع ومراجعة المعاملات عالية المخاطر قبل المعالجة لضمان الأمان على السلسلة. باعتبارها L2 لإحدى سلاسل الكتل العامة، تقف هذه السلسلة في منطقة وسطى لتربط بين المستخدمين البشريين والمستخدمين الوكلاء مع أفضل بيئات التمويل اللامركزي.
مقارنة أفضل سلاسل الكتل التي تعتمد عليها وكالات الذكاء الاصطناعي
سولانا وبيس هما بلا شك سلسلتان رئيسيتان لمعظم أطر الوكالات الذكية وبناء وإصدار الرموز. تستفيد الوكالات الذكية من القدرة العالية على المعالجة والشبكة ذات الكمون المنخفض في سولانا، بالإضافة إلى ElizaOS مفتوحة المصدر لنشر رموز الوكالة، بينما تعمل Virtuals كمنصة إطلاق لنشر الوكالات على Base. على الرغم من أن كلاهما يحتوي على هاكاثونات وحوافز تمويل، إلا أنهما لم يصلوا بعد إلى المستوى الذي وصلت إليه بعض سلاسل الكتل من حيث خطط الذكاء الاصطناعي.
عرفت NEAR نفسها سابقًا على أنها سلسلة كتل L1 تركز على الذكاء الاصطناعي، وتشمل ميزاتها سوق مهام الذكاء الاصطناعي، ومركز أبحاث NEAR AI مع إطار عمل وكيل ذكاء اصطناعي مفتوح المصدر، ومساعد NEAR AI. وقد أعلنوا مؤخرًا عن صندوق وكيل الذكاء الاصطناعي بقيمة 20 مليون دولار، بهدف توسيع الوكلاء المستقلين القابلين للتحقق بالكامل على NEAR.
Chainbase
تقدم Chainbase مجموعة بيانات هيكلية على السلسلة قابلة للتحقق بالكامل، مما يعزز وظائف الوكلاء الذكيين في التداول والرؤى والتنبؤ والبحث عن ألفا. لقد أطلقوا manuscripts، وهو إطار تدفق بيانات blockchain، لدمج البيانات على السلسلة وخارجها في تخزين البيانات المستهدف، لإجراء استعلامات وتحليلات غير محدودة.
هذا يمكّن المطورين من تخصيص سير العمل الخاص بمعالجة البيانات وفقًا لاحتياجاتهم المحددة. من خلال توحيد البيانات الأولية ومعالجتها إلى تنسيق نظيف ومتوافق، يمكن ضمان أن مجموعة بياناتهم تلبي المتطلبات الصارمة لأنظمة الذكاء الاصطناعي، مما يقلل من وقت المعالجة المسبقة، في حين يعزز دقة النموذج، ويساعد في إنشاء وكلاء ذكاء اصطناعي موثوقين.
استنادًا إلى بياناتهم الواسعة على السلسلة، قاموا أيضًا بتطوير نموذج يسمى Theia، والذي يقوم بترجمة بيانات السلسلة إلى تحليلات بيانات المستخدم، دون الحاجة إلى أي معرفة معقدة بالبرمجة. إن فائدة بيانات Chainbase واضحة في شراكاتهم، حيث تستخدم بروتوكولات الذكاء الاصطناعي بياناتهم لـ:
ملحق ElizaOS، يستخدم لتحفيز اتخاذ القرارات على السلسلة
بناء مساعد AI معين
شبكة اجتماعية ذكية، تقدم رؤى حول سلوك المستخدم
تحليل البيانات والتنبؤات لـ DeFi
يتعاون أيضًا مع العديد من المشاريع
بالمقارنة مع بروتوكولات البيانات التقليدية، فإن بروتوكولات البيانات مثل The Graph وChainlink وAlchemy تقدم بيانات، لكنها ليست مركزية حول الذكاء الاصطناعي. يوفر The Graph منصة لاستعلام وفهرسة بيانات البلوكشين، مما يمنح المطورين الوصول إلى البيانات الخام، والتي لم يتم بناؤها للتداول أو تنفيذ الاستراتيجيات. تقدم Chainlink تغذية بيانات الأوركل، ولكنها تفتقر إلى مجموعات البيانات المثلى في الذكاء الاصطناعي للتنبؤ، بينما تقدم Alchemy بشكل أساسي خدمات RPC.
بالمقارنة، فإن بيانات Chainbase هي بيانات بلوكشين تم إعدادها خصيصًا، ويمكن أن تُستخدم بسهولة من قبل تطبيقات الذكاء الاصطناعي أو الوكلاء بشكل أكثر تنظيمًا ورؤية، مما يمكّن الوكلاء من الحصول على بيانات مرتبطة بأسواق السلسلة، والسيولة، وبيانات الرموز بشكل أكثر سهولة.
sqd.ai
يقوم sqd.ai بتطوير شبكة قاعدة بيانات مفتوحة مخصصة لوكلاء الذكاء الاصطناعي وخدمات Web3. توفر بحيرة البيانات اللامركزية الخاصة بهم إمكانية الوصول إلى كميات كبيرة من بيانات blockchain في الوقت الحقيقي والتاريخية بطريقة اقتصادية وبدون إذن، مما يمكّن وكلاء الذكاء الاصطناعي من العمل بشكل أكثر كفاءة.
تقدم sqd.ai فهرس بيانات في الوقت الفعلي ( بما في ذلك فهرس الكتل غير المكتملة )، بسرعة فهرسة تصل إلى أكثر من 150,000 كتلة في الثانية، أسرع من أي فهرس آخر. في الساعات الأربع والعشرين الماضية، قدمت أكثر من 11 تيرابايت من البيانات، لتلبية احتياجات الملايين من وكلاء الذكاء الاصطناعي المستقلين والمطورين ذوي الإنتاجية العالية.
تتيح منصتهم لمعالجة البيانات القابلة للتخصيص توفير بيانات مخصصة وفقًا لاحتياجات الوكلاء الذكيين، بينما يوفر DuckDB استرجاع بيانات فعال للاستعلامات المحلية. تدعم مجموعة بياناتهم الشاملة أكثر من 100 شبكة EVM وSubstrate، بما في ذلك سجلات الأحداث وتفاصيل المعاملات، وهو ما يعد ذا قيمة كبيرة للوكلاء الذكيين الذين يعملون عبر عدة سلاسل كتلة.
إن إضافة إثبات عدم المعرفة يضمن أن الوكلاء الذكاء الاصطناعي يمكنهم الوصول إلى البيانات الحساسة ومعالجتها دون المساس بالخصوصية. بالإضافة إلى ذلك، يمكن لـ sqd.ai معالجة الحمل المتزايد من البيانات من خلال إضافة المزيد من عقد المعالجة، مما يدعم العدد المتزايد من وكلاء الذكاء الاصطناعي ( ومن المتوقع أن يصل العدد إلى مليارات ).
كعكة
تقدم Cookie طبقة بيانات معيارية لوكلاء الذكاء الاصطناعي والمجموعات، مخصصة لمعالجة البيانات الاجتماعية. تحتوي على لوحة معلومات لوكيل الذكاء الاصطناعي تتبع العقول الرائدة على السلسلة وعلى منصات التواصل الاجتماعي، وقد أطلقت مؤخرًا واجهة برمجة تطبيقات مجموعة البيانات القابلة للتوصيل لوكلاء الذكاء الاصطناعي الآخرين، للكشف عن الروايات الشائعة والتحولات العقلية في وسائل التواصل الاجتماعي.
تغطي مجموعة بياناتهم أكثر من 7 تيرابايت من مصادر البيانات الحية على السلسلة ووسائل التواصل الاجتماعي، مدعومة بـ 20 وكيل بيانات، مما يوفر رؤى حول مشاعر السوق وتحليلات السلسلة. يستخدم وكيل الذكاء الاصطناعي الأحدث لديهم 7% من سعة مجموعة بياناتهم، من خلال الاستفادة من مجموعة من الوكلاء الآخرين الذين يعملون تحتها لتقديم توقعات السوق واكتشاف فرص جديدة.
! [شرح DeFAI: كيف يمكن ل الذكاء الاصطناعي إطلاق العنان لإمكانات DeFi؟] ](https://img-cdn.gateio.im/webp-social/moments-082e086a7d08141ddad8264adc07d48f.webp)
الخطوة التالية في DeFAI
حاليًا، تواجه معظم وكلاء الذكاء الاصطناعي في التمويل اللامركزي قيودًا كبيرة في تحقيق الاستقلالية الكاملة. على سبيل المثال:
الطبقة التجريدية تحول نوايا المستخدم إلى تنفيذ، لكنها غالباً ما تفتقر إلى القدرة على التنبؤ.
قد تتمكن وكالات الذكاء الاصطناعي من تحليل إنتاج ألفا، لكنها تفتقر إلى تنفيذ التداول المستقل.
يمكن لتطبيقات dApp المدفوعة بالذكاء الاصطناعي معالجة خزائن التأمين أو الصفقات، لكنها تتعلق باللامركزية وليست نشطة.
قد تركز المرحلة التالية من DeFAI على دمج طبقة بيانات مفيدة، لتطوير أفضل منصة أو وكيل. سيتطلب ذلك بيانات عميقة على السلسلة حول أنشطة الحيتان، وتغيرات السيولة، مع إنتاج بيانات تركيبية مفيدة لتحليلات تنبؤية أفضل، ودمجها مع تحليل المشاعر من السوق العامة، سواء كانت تقلبات الرموز في فئات محددة ( مثل الوكلاء الذكيين، أو DeSci، أو تقلبات الرموز على الشبكات الاجتماعية.
الهدف النهائي هو أن تتمكن وكالات الذكاء الاصطناعي من إنشاء وتنفيذ استراتيجيات التداول بسلاسة من واجهة واحدة. مع تطور هذه الأنظمة
قد تحتوي هذه الصفحة على محتوى من جهات خارجية، يتم تقديمه لأغراض إعلامية فقط (وليس كإقرارات/ضمانات)، ولا ينبغي اعتباره موافقة على آرائه من قبل Gate، ولا بمثابة نصيحة مالية أو مهنية. انظر إلى إخلاء المسؤولية للحصول على التفاصيل.
تسجيلات الإعجاب 14
أعجبني
14
5
مشاركة
تعليق
0/400
Token_Sherpa
· منذ 14 س
آه نعم... رواية أخرى من اقتصاد البونزي متنكرة في ثوب الذكاء الاصطناعي، يا إلهي
شاهد النسخة الأصليةرد0
BTCRetirementFund
· 08-01 07:10
مرة أخرى تأتي حيلة لنهب مستثمر التجزئة
شاهد النسخة الأصليةرد0
SellTheBounce
· 08-01 06:45
بدأت موجة جديدة من احتفالات المتلقين للسكاكين المتساقطة. إنها مجرد أسماء جديدة لنفس الأساليب القديمة.
التمويل اللامركزي يستعد للظهور: كيف يمكن للذكاء الاصطناعي إطلاق العنان لإمكانات التمويل اللامركزي وإعادة تشكيل بيئة التشفير
DeFAI: كيف يمكن للذكاء الاصطناعي إطلاق العنان لطاقات التمويل اللامركزي؟
التمويل اللامركزي(DeFi) منذ أن توسعت بسرعة منذ عام 2020، أصبح عنصرًا أساسيًا في النظام البيئي للعملات المشفرة. على الرغم من إنشاء العديد من البروتوكولات المبتكرة، إلا أن ذلك أدى أيضًا إلى زيادة التعقيد والتجزئة، مما يجعل من الصعب على حتى المستخدمين ذوي الخبرة التنقل عبر العديد من سلاسل الكتل والأصول والبروتوكولات.
في الوقت نفسه، تطورت الذكاء الاصطناعي (AI) من سرد أساسي واسع في عام 2023 إلى تركيز أكثر تخصصًا وموجهًا نحو الوكلاء في عام 2024. أدى هذا التحول إلى نشوء DeFi AI (DeFAI) - مجال ناشئ، حيث يعزز الذكاء الاصطناعي التمويل اللامركزي من خلال الأتمتة وإدارة المخاطر وتحسين رأس المال.
DeFAI يتجاوز عدة مستويات. البلوكشين هو المستوى الأساسي، ويجب على وكيل الذكاء الاصطناعي التفاعل مع سلسلة معينة لتنفيذ المعاملات والعقود الذكية. فوق ذلك، يوفر مستوى البيانات ومستوى الحساب البنية التحتية اللازمة لتدريب نماذج الذكاء الاصطناعي، والتي تأتي من بيانات الأسعار التاريخية، ومشاعر السوق، والتحليلات على السلسلة. يضمن مستوى الخصوصية والتحقق من سلامة البيانات المالية الحساسة مع الحفاظ على التنفيذ غير الموثوق. أخيرًا، يسمح إطار الوكيل للمطورين ببناء تطبيقات مدفوعة بالذكاء الاصطناعي متخصصة، مثل روبوتات التداول المستقلة، ومقيمي مخاطر الائتمان، ومحسنات حوكمة السلسلة.
مع توسع نظام DeFAI البيئي باستمرار، يمكن تقسيم المشاريع البارزة إلى ثلاثة فئات رئيسية:
1. الطبقة التجريدية
تعمل البروتوكولات المبنية على هذه الفئة كواجهة مستخدم ودية شبيهة بـ ChatGPT للتمويل اللامركزي، مما يسمح للمستخدمين بإدخال التعليمات التي يتم تنفيذها على السلسلة. وعادة ما تتكامل مع عدة سلاسل وdApp، وتنفذ نوايا المستخدم، مع القضاء على الخطوات اليدوية في المعاملات المعقدة.
تشمل بعض الوظائف التي يمكن لهذه البروتوكولات تنفيذها:
على سبيل المثال، لا حاجة لاستخراج ETH يدويًا من بروتوكول الإقراض، ونقله عبر السلسلة إلى Solana، وتبادله إلى رموز أخرى، وتوفير السيولة في DEX - بروتوكول الطبقة التجريدية يمكنه إكمال العملية في خطوة واحدة فقط.
2. وكيل التداول الذاتي
على عكس روبوتات التداول التقليدية التي تتبع القواعد المحددة مسبقًا، يمكن لوكلاء التداول المستقلين التعلم والتكيف مع ظروف السوق، وضبط استراتيجياتهم بناءً على المعلومات الجديدة. يمكن أن تقوم هذه الوكلاء بما يلي:
3. DApps المدعومة بالذكاء الاصطناعي
تقدم تطبيقات التمويل اللامركزي خدمات الإقراض، والتبادل، وزراعة العوائد. يمكن أن تعزز الذكاء الاصطناعي ووكلاء الذكاء الاصطناعي هذه الخدمات من خلال الطرق التالية:
التحديات الرئيسية
تواجه البروتوكولات الرائدة المبنية على هذه الطبقات بعض التحديات:
تعتمد هذه البروتوكولات على تدفقات البيانات في الوقت الحقيقي لتحقيق أفضل تنفيذ للصفقات. قد تؤدي جودة البيانات السيئة إلى كفاءة منخفضة في المسار، وفشل الصفقة أو عدم جدوى الصفقة.
تعتمد نماذج الذكاء الاصطناعي على البيانات التاريخية، لكن سوق العملات المشفرة يتمتع بتقلبات كبيرة. يجب على الوكلاء قبول تدريب مجموعات بيانات متنوعة وعالية الجودة للحفاظ على الفعالية.
تحتاج إلى فهم شامل لعلاقة الأصول وتغير السيولة ومشاعر السوق لفهم الحالة العامة للسوق.
لقد لاقت البروتوكولات المستندة إلى هذه الفئات استحسان السوق. ومع ذلك، من أجل تقديم منتجات أفضل وتحقيق أفضل النتائج، ينبغي عليهم النظر في دمج مجموعات بيانات ذات جودة متنوعة لرفع منتجاتهم إلى مستوى جديد.
طبقة البيانات - لتزويد DeFAI الذكاء بالطاقة
تعتمد جودة الذكاء الاصطناعي على البيانات التي يعتمد عليها. لكي تعمل وكلاء الذكاء الاصطناعي بشكل فعال في DeFAI، يحتاجون إلى بيانات في الوقت الحقيقي، هيكلية وقابلة للتحقق. على سبيل المثال، يحتاج مستوى التجريد إلى الوصول إلى البيانات على السلسلة من خلال RPC وAPI الشبكات الاجتماعية، بينما يحتاج وكلاء تحسين المعاملات والعائدات إلى بيانات لتحسين استراتيجيات معاملاتهم وإعادة توزيع الموارد.
تساعد مجموعة البيانات عالية الجودة الوكلاء على إجراء تحليل تنبؤي أفضل لسلوك الأسعار المستقبلية، وتقديم نصائح للتداول، لتناسب تفضيلاتهم لمراكز الشراء أو البيع لبعض الأصول.
وضع سيث子 الشبكة
كشبكة فرعية رقم 50 من Bittensor، تقوم Synth بإنشاء بيانات تركيبية لقدرات التنبؤ المالي للوكيل. بالمقارنة مع أنظمة التنبؤ بالأسعار التقليدية الأخرى، تلتقط Synth التوزيع الكامل لتقلبات الأسعار واحتمالاتها ذات الصلة، مما يتيح إنشاء البيانات التركيبية الأكثر دقة في العالم، لدعم الوكلاء و LLM.
يمكن أن يوفر توفير المزيد من مجموعات البيانات عالية الجودة للوكيل الذكي اتخاذ قرارات اتجاهية أفضل في التداول، بينما يتنبأ بتقلبات APY في ظروف السوق المختلفة، حتى تتمكن تجمعات السيولة من إعادة توزيع السيولة أو سحبها عند الحاجة. منذ إطلاق الشبكة المستقلة، كانت هناك طلبات قوية من فرق التمويل اللامركزي لدمج بيانات Synth من خلال واجهة برمجة التطبيقات الخاصة بهم.
أكثر سلاسل الكتل المتعلقة بالوكيل الذكي اهتمامًا
بالإضافة إلى بناء طبقة بيانات لـ AI والوكلاء، قامت بعض بلوكتشين بتحديد موقعها كبلوكتشين شاملة لبناء مستقبل DeFAI. لقد نشروا مؤخرًا Terminal، وهو مساعد DeFAI، لتنفيذ المعاملات على السلسلة من خلال مطالبات المستخدم، وسيتم فتحه قريبًا لمستثمري الرموز الأصلية لهذه السلسلة.
علاوة على ذلك، تدعم هذه البلوكتشين العديد من الفرق المعتمدة على الذكاء الاصطناعي والوكيل. لقد بذلوا جهودًا كبيرة لدمج بروتوكولات متعددة في نظامهم البيئي، ومع تطوير المزيد من الوكلاء وتنفيذ المعاملات، يتطور هذا النظام البيئي بسرعة.
تمت هذه التدابير أثناء ترقيتهم للشبكة باستخدام الذكاء الاصطناعي، وأبرزها تجهيز سلسلة الكتل الخاصة بهم بمصحح للذكاء الاصطناعي. من خلال استخدام المحاكاة وتحليل الذكاء الاصطناعي قبل تنفيذ المعاملات، يمكن منع ومراجعة المعاملات عالية المخاطر قبل المعالجة لضمان الأمان على السلسلة. باعتبارها L2 لإحدى سلاسل الكتل العامة، تقف هذه السلسلة في منطقة وسطى لتربط بين المستخدمين البشريين والمستخدمين الوكلاء مع أفضل بيئات التمويل اللامركزي.
مقارنة أفضل سلاسل الكتل التي تعتمد عليها وكالات الذكاء الاصطناعي
سولانا وبيس هما بلا شك سلسلتان رئيسيتان لمعظم أطر الوكالات الذكية وبناء وإصدار الرموز. تستفيد الوكالات الذكية من القدرة العالية على المعالجة والشبكة ذات الكمون المنخفض في سولانا، بالإضافة إلى ElizaOS مفتوحة المصدر لنشر رموز الوكالة، بينما تعمل Virtuals كمنصة إطلاق لنشر الوكالات على Base. على الرغم من أن كلاهما يحتوي على هاكاثونات وحوافز تمويل، إلا أنهما لم يصلوا بعد إلى المستوى الذي وصلت إليه بعض سلاسل الكتل من حيث خطط الذكاء الاصطناعي.
عرفت NEAR نفسها سابقًا على أنها سلسلة كتل L1 تركز على الذكاء الاصطناعي، وتشمل ميزاتها سوق مهام الذكاء الاصطناعي، ومركز أبحاث NEAR AI مع إطار عمل وكيل ذكاء اصطناعي مفتوح المصدر، ومساعد NEAR AI. وقد أعلنوا مؤخرًا عن صندوق وكيل الذكاء الاصطناعي بقيمة 20 مليون دولار، بهدف توسيع الوكلاء المستقلين القابلين للتحقق بالكامل على NEAR.
Chainbase
تقدم Chainbase مجموعة بيانات هيكلية على السلسلة قابلة للتحقق بالكامل، مما يعزز وظائف الوكلاء الذكيين في التداول والرؤى والتنبؤ والبحث عن ألفا. لقد أطلقوا manuscripts، وهو إطار تدفق بيانات blockchain، لدمج البيانات على السلسلة وخارجها في تخزين البيانات المستهدف، لإجراء استعلامات وتحليلات غير محدودة.
هذا يمكّن المطورين من تخصيص سير العمل الخاص بمعالجة البيانات وفقًا لاحتياجاتهم المحددة. من خلال توحيد البيانات الأولية ومعالجتها إلى تنسيق نظيف ومتوافق، يمكن ضمان أن مجموعة بياناتهم تلبي المتطلبات الصارمة لأنظمة الذكاء الاصطناعي، مما يقلل من وقت المعالجة المسبقة، في حين يعزز دقة النموذج، ويساعد في إنشاء وكلاء ذكاء اصطناعي موثوقين.
استنادًا إلى بياناتهم الواسعة على السلسلة، قاموا أيضًا بتطوير نموذج يسمى Theia، والذي يقوم بترجمة بيانات السلسلة إلى تحليلات بيانات المستخدم، دون الحاجة إلى أي معرفة معقدة بالبرمجة. إن فائدة بيانات Chainbase واضحة في شراكاتهم، حيث تستخدم بروتوكولات الذكاء الاصطناعي بياناتهم لـ:
بالمقارنة مع بروتوكولات البيانات التقليدية، فإن بروتوكولات البيانات مثل The Graph وChainlink وAlchemy تقدم بيانات، لكنها ليست مركزية حول الذكاء الاصطناعي. يوفر The Graph منصة لاستعلام وفهرسة بيانات البلوكشين، مما يمنح المطورين الوصول إلى البيانات الخام، والتي لم يتم بناؤها للتداول أو تنفيذ الاستراتيجيات. تقدم Chainlink تغذية بيانات الأوركل، ولكنها تفتقر إلى مجموعات البيانات المثلى في الذكاء الاصطناعي للتنبؤ، بينما تقدم Alchemy بشكل أساسي خدمات RPC.
بالمقارنة، فإن بيانات Chainbase هي بيانات بلوكشين تم إعدادها خصيصًا، ويمكن أن تُستخدم بسهولة من قبل تطبيقات الذكاء الاصطناعي أو الوكلاء بشكل أكثر تنظيمًا ورؤية، مما يمكّن الوكلاء من الحصول على بيانات مرتبطة بأسواق السلسلة، والسيولة، وبيانات الرموز بشكل أكثر سهولة.
sqd.ai
يقوم sqd.ai بتطوير شبكة قاعدة بيانات مفتوحة مخصصة لوكلاء الذكاء الاصطناعي وخدمات Web3. توفر بحيرة البيانات اللامركزية الخاصة بهم إمكانية الوصول إلى كميات كبيرة من بيانات blockchain في الوقت الحقيقي والتاريخية بطريقة اقتصادية وبدون إذن، مما يمكّن وكلاء الذكاء الاصطناعي من العمل بشكل أكثر كفاءة.
تقدم sqd.ai فهرس بيانات في الوقت الفعلي ( بما في ذلك فهرس الكتل غير المكتملة )، بسرعة فهرسة تصل إلى أكثر من 150,000 كتلة في الثانية، أسرع من أي فهرس آخر. في الساعات الأربع والعشرين الماضية، قدمت أكثر من 11 تيرابايت من البيانات، لتلبية احتياجات الملايين من وكلاء الذكاء الاصطناعي المستقلين والمطورين ذوي الإنتاجية العالية.
تتيح منصتهم لمعالجة البيانات القابلة للتخصيص توفير بيانات مخصصة وفقًا لاحتياجات الوكلاء الذكيين، بينما يوفر DuckDB استرجاع بيانات فعال للاستعلامات المحلية. تدعم مجموعة بياناتهم الشاملة أكثر من 100 شبكة EVM وSubstrate، بما في ذلك سجلات الأحداث وتفاصيل المعاملات، وهو ما يعد ذا قيمة كبيرة للوكلاء الذكيين الذين يعملون عبر عدة سلاسل كتلة.
إن إضافة إثبات عدم المعرفة يضمن أن الوكلاء الذكاء الاصطناعي يمكنهم الوصول إلى البيانات الحساسة ومعالجتها دون المساس بالخصوصية. بالإضافة إلى ذلك، يمكن لـ sqd.ai معالجة الحمل المتزايد من البيانات من خلال إضافة المزيد من عقد المعالجة، مما يدعم العدد المتزايد من وكلاء الذكاء الاصطناعي ( ومن المتوقع أن يصل العدد إلى مليارات ).
كعكة
تقدم Cookie طبقة بيانات معيارية لوكلاء الذكاء الاصطناعي والمجموعات، مخصصة لمعالجة البيانات الاجتماعية. تحتوي على لوحة معلومات لوكيل الذكاء الاصطناعي تتبع العقول الرائدة على السلسلة وعلى منصات التواصل الاجتماعي، وقد أطلقت مؤخرًا واجهة برمجة تطبيقات مجموعة البيانات القابلة للتوصيل لوكلاء الذكاء الاصطناعي الآخرين، للكشف عن الروايات الشائعة والتحولات العقلية في وسائل التواصل الاجتماعي.
تغطي مجموعة بياناتهم أكثر من 7 تيرابايت من مصادر البيانات الحية على السلسلة ووسائل التواصل الاجتماعي، مدعومة بـ 20 وكيل بيانات، مما يوفر رؤى حول مشاعر السوق وتحليلات السلسلة. يستخدم وكيل الذكاء الاصطناعي الأحدث لديهم 7% من سعة مجموعة بياناتهم، من خلال الاستفادة من مجموعة من الوكلاء الآخرين الذين يعملون تحتها لتقديم توقعات السوق واكتشاف فرص جديدة.
! [شرح DeFAI: كيف يمكن ل الذكاء الاصطناعي إطلاق العنان لإمكانات DeFi؟] ](https://img-cdn.gateio.im/webp-social/moments-082e086a7d08141ddad8264adc07d48f.webp)
الخطوة التالية في DeFAI
حاليًا، تواجه معظم وكلاء الذكاء الاصطناعي في التمويل اللامركزي قيودًا كبيرة في تحقيق الاستقلالية الكاملة. على سبيل المثال:
الطبقة التجريدية تحول نوايا المستخدم إلى تنفيذ، لكنها غالباً ما تفتقر إلى القدرة على التنبؤ.
قد تتمكن وكالات الذكاء الاصطناعي من تحليل إنتاج ألفا، لكنها تفتقر إلى تنفيذ التداول المستقل.
يمكن لتطبيقات dApp المدفوعة بالذكاء الاصطناعي معالجة خزائن التأمين أو الصفقات، لكنها تتعلق باللامركزية وليست نشطة.
قد تركز المرحلة التالية من DeFAI على دمج طبقة بيانات مفيدة، لتطوير أفضل منصة أو وكيل. سيتطلب ذلك بيانات عميقة على السلسلة حول أنشطة الحيتان، وتغيرات السيولة، مع إنتاج بيانات تركيبية مفيدة لتحليلات تنبؤية أفضل، ودمجها مع تحليل المشاعر من السوق العامة، سواء كانت تقلبات الرموز في فئات محددة ( مثل الوكلاء الذكيين، أو DeSci، أو تقلبات الرموز على الشبكات الاجتماعية.
الهدف النهائي هو أن تتمكن وكالات الذكاء الاصطناعي من إنشاء وتنفيذ استراتيجيات التداول بسلاسة من واجهة واحدة. مع تطور هذه الأنظمة