DeFAI: Como a inteligência artificial pode liberar o potencial das Finanças Descentralizadas?
Finanças Descentralizadas(DeFi) desde a rápida expansão em 2020, tem sido um dos pilares centrais do ecossistema cripto. Embora muitos protocolos inovadores tenham sido estabelecidos, isso também levou a um aumento da complexidade e fragmentação, tornando difícil para até mesmo os usuários experientes navegarem entre as numerosas blockchains, ativos e protocolos.
Ao mesmo tempo, a inteligência artificial (AI) evoluiu de uma narrativa ampla em 2023 para um foco mais profissional e orientado a agentes em 2024. Essa transformação deu origem ao DeFi AI (DeFAI) - um campo emergente onde a IA aprimora o DeFi através da automação, gestão de riscos e otimização de capital.
DeFAI atravessa vários níveis. A blockchain é a camada base, e os agentes de IA precisam interagir com uma cadeia específica para executar transações e contratos inteligentes. Acima disso, a camada de dados e a camada de computação fornecem a infraestrutura necessária para treinar modelos de IA, que provêm de dados históricos de preços, sentimentos de mercado e análises on-chain. A camada de privacidade e verificabilidade garante que os dados financeiros sensíveis permaneçam seguros enquanto mantém a execução sem confiança. Por fim, a estrutura de agentes permite que os desenvolvedores construam aplicações impulsionadas por IA, como robôs de negociação autônomos, avaliadores de risco de crédito e otimizadores de governança on-chain.
Com a expansão contínua do ecossistema DeFAI, os projetos mais proeminentes podem ser divididos em três categorias principais:
1. Camada Abstrata
Os protocolos construídos nesta categoria atuam como uma interface amigável para o usuário semelhante ao ChatGPT para Finanças Descentralizadas, permitindo que os usuários insiram comandos que serão executados na blockchain. Geralmente, eles estão integrados a várias blockchains e dApps e executam a intenção do usuário, eliminando ao mesmo tempo os passos manuais em transações complexas.
Algumas das funções que esses protocolos podem executar incluem:
Troca, cross-chain, empréstimo/retirada, execução de transações cross-chain
Carteira de negociação em espelho ou perfil de mídia social
Executar automaticamente ordens de take profit/stop loss com base na percentagem do tamanho da posição
Por exemplo, não é necessário extrair manualmente ETH do protocolo de empréstimo, transferi-lo para Solana, trocá-lo por outros tokens e fornecer liquidez em DEX - o protocolo de camada de abstração pode realizar a operação em um único passo.
2. Agente de Negociação Autônomo
Ao contrário dos robôs de negociação tradicionais que seguem regras predefinidas, os agentes de negociação autônomos podem aprender e adaptar-se às condições do mercado, ajustando suas estratégias com base em novas informações. Esses agentes podem:
Analisar dados para aperfeiçoar continuamente a estratégia
Prever o movimento do mercado, a fim de tomar melhores decisões de compra/venda.
Execute estratégias DeFi complexas como as negociações básicas
3. DApps impulsionadas por IA
As dApps de Finanças Descentralizadas (DeFi) oferecem funcionalidades como empréstimos, trocas e farming de rendimento. A IA e os agentes de IA podem melhorar esses serviços da seguinte maneira:
Otimizar o fornecimento de liquidez através do reequilíbrio das posições de LP, para obter um melhor APY
Escanear tokens para descobrir riscos através da detecção de potenciais rug ou honeypots.
Principais desafios
Os principais protocolos construídos sobre esses níveis enfrentam alguns desafios:
Esses protocolos dependem de fluxos de dados em tempo real para garantir a melhor execução de negociações. A má qualidade dos dados pode levar a uma eficiência de rotas reduzida, falhas nas negociações ou negociações sem lucro.
Os modelos de IA dependem de dados históricos, mas o mercado de criptomoedas é altamente volátil. Os agentes devem ser treinados com conjuntos de dados diversificados e de alta qualidade para manter a eficácia.
É necessário ter uma compreensão abrangente da correlação de ativos, das mudanças na liquidez e do sentimento do mercado para entender a condição geral do mercado.
Os protocolos baseados nessas categorias têm sido bem recebidos pelo mercado. No entanto, para oferecer melhores produtos e resultados ótimos, eles devem considerar integrar conjuntos de dados de diferentes qualidades, a fim de elevar seus produtos a um novo nível.
Camada de Dados - Potência para a inteligência DeFAI
A qualidade da IA depende dos dados que ela utiliza. Para que os agentes de IA funcionem de forma eficaz em DeFAI, eles precisam de dados em tempo real, estruturados e verificáveis. Por exemplo, a camada de abstração precisa acessar dados on-chain através de RPC e APIs de redes sociais, enquanto os agentes de otimização de transações e receitas necessitam de dados para aprimorar suas estratégias de negociação e redistribuir recursos.
Conjuntos de dados de alta qualidade permitem que os agentes realizem análises preditivas do comportamento futuro dos preços, fornecendo sugestões de negociação para se adequar às suas preferências por posições longas ou curtas em determinados ativos.
Modo Synth子网
Como o 50º sub-rede do Bittensor, o Synth cria dados sintéticos para a capacidade de previsão financeira dos agentes. Em comparação com outros sistemas de previsão de preços tradicionais, o Synth captura a distribuição completa das variações de preços e suas probabilidades associadas, construindo assim os dados sintéticos mais precisos do mundo, apoiando agentes e LLM.
Fornecer mais conjuntos de dados de alta qualidade pode permitir que os agentes de IA tomem melhores decisões de direção nas negociações, ao mesmo tempo que prevêem a volatilidade do APY sob diferentes condições de mercado, para que os pools de liquidez possam redistribuir ou retirar liquidez quando necessário. Desde o lançamento da rede autônoma, eles têm recebido uma forte demanda das equipes de DeFi para integrar os dados do Synth através de suas APIs.
A blockchain de agentes de IA mais popular
Além de construir uma camada de dados para IA e agentes, uma determinada blockchain também se posiciona como uma blockchain full-stack para o futuro do DeFAI. Recentemente, eles implementaram o Terminal, que é o co-piloto do DeFAI, para executar transações em cadeia através de prompts do usuário, que em breve será aberto aos stakers do token nativo dessa cadeia.
Além disso, essa blockchain também suporta muitas equipes baseadas em IA e agentes. Eles se esforçaram enormemente para integrar vários protocolos em seu ecossistema, que está se desenvolvendo rapidamente com o desenvolvimento de mais agentes e a execução de transações.
Essas medidas foram implementadas ao mesmo tempo que eles atualizaram a rede com IA, sendo que a mais notável é a implementação de um classificador de IA para a sua blockchain. Ao utilizar simulação e análise de IA para transações antes da execução, é possível bloquear e revisar transações de alto risco antes do processamento, garantindo a segurança na cadeia. Como uma L2 de uma determinada blockchain, esta blockchain se posiciona em uma zona intermediária, conectando usuários humanos e agentes ao melhor ecossistema de Finanças Descentralizadas.
Comparação das principais blockchains em que os agentes de IA são baseados
Solana e Base são sem dúvida as duas principais blockchains para a construção e lançamento da maioria dos frameworks e tokens de agentes de IA. Os agentes de IA utilizam a alta capacidade de processamento e a rede de baixa latência da Solana, bem como o ElizaOS de código aberto, para implantar tokens de agentes, enquanto os Virtuals servem como uma plataforma de lançamento para implantar agentes na Base. Embora ambos tenham hackathons e incentivos financeiros, em termos de planos de IA como uma blockchain, ainda não atingiram o nível de certas blockchains.
A NEAR definiu-se anteriormente como uma blockchain L1 centrada em IA, cujas funcionalidades incluem um mercado de tarefas de IA, um centro de pesquisa NEAR AI com um framework de agentes de IA de código aberto e o assistente NEAR AI. Recentemente, anunciaram um fundo de agentes de IA de 20 milhões de dólares, destinado a expandir agentes completamente autónomos e verificáveis na NEAR.
Chainbase
A Chainbase oferece conjuntos de dados estruturados on-chain verificáveis em toda a cadeia, que podem aprimorar as funções de negociação, insights, previsões e busca de alpha dos agentes de IA. Eles lançaram os manuscripts, que são uma estrutura de fluxo de dados blockchain, usada para integrar dados on-chain e off-chain em um armazenamento de dados alvo, para consultas e análises sem restrições.
Isso permite que os desenvolvedores personalizem os fluxos de trabalho de processamento de dados de acordo com suas necessidades específicas. A normalização e o processamento de dados brutos em um formato limpo e compatível garantem que seus conjuntos de dados atendam aos rigorosos requisitos dos sistemas de IA, reduzindo assim o tempo de pré-processamento, ao mesmo tempo em que melhora a precisão do modelo, ajudando a criar agentes de IA confiáveis.
Com base nos seus amplos dados em cadeia, eles também desenvolveram um modelo chamado Theia, que traduz os dados em cadeia em análises de dados para os usuários, sem a necessidade de qualquer conhecimento de codificação complexo. A utilidade dos dados da Chainbase é evidente nas suas parcerias, onde protocolos de IA estão utilizando os seus dados para:
Plugin de proxy ElizaOS, utilizado para decisões impulsionadas na cadeia
Construir um assistente de IA
Rede social inteligente, oferece insights sobre o comportamento do usuário
Análise e previsão de dados para Finanças Descentralizadas
Também colabora com vários projetos
Em comparação com os protocolos de dados tradicionais, protocolos de dados como The Graph, Chainlink e Alchemy fornecem dados, mas não são centrados em IA. The Graph oferece uma plataforma para consultar e indexar dados da blockchain, proporcionando aos desenvolvedores acesso a dados brutos, que não são construídos para transações ou execução de estratégias. Chainlink fornece alimentações de dados de oráculos, mas carece de conjuntos de dados otimizados por IA para previsões, enquanto a Alchemy oferece principalmente serviços RPC.
Em comparação, os dados Chainbase são dados de blockchain preparados especificamente, que podem ser facilmente utilizados por aplicações ou agentes de IA de uma forma mais estruturada e perspicaz, permitindo assim que os agentes acedam mais convenientemente a dados relacionados com o mercado on-chain, liquidez e dados de tokens.
sqd.ai
sqd.ai está a desenvolver uma rede de base de dados aberta, feita à medida para agentes de IA e serviços Web3. O seu lago de dados descentralizado oferece acesso a grandes quantidades de dados de blockchain em tempo real e históricos, de forma económica e sem necessidade de autorização, permitindo que os agentes de IA operem de forma mais eficaz.
sqd.ai fornece um índice de dados em tempo real ( que inclui o índice de blocos não confirmados ), com uma velocidade de indexação de até 150.000+ blocos por segundo, mais rápido do que qualquer outro indexador. Nas últimas 24 horas, eles forneceram mais de 11TB de dados, atendendo à alta demanda de throughput de bilhões de agentes de IA autônomos e desenvolvedores.
A sua plataforma de processamento de dados personalizável pode fornecer dados personalizados com base nas necessidades dos agentes de IA, enquanto o DuckDB oferece uma recuperação de dados eficiente para consultas locais. Os seus conjuntos de dados abrangentes suportam mais de 100 redes EVM e Substrate, incluindo logs de eventos e detalhes de transações, o que é muito valioso para agentes de IA que operam em várias blockchains.
A inclusão de provas de conhecimento zero garante que os agentes de IA possam acessar e processar dados sensíveis sem comprometer a privacidade. Além disso, sqd.ai pode lidar com a carga de dados em constante aumento, adicionando mais nós de processamento, apoiando assim o número crescente de agentes de IA, cuja quantidade estimada atingirá bilhões (.
![DeFAI Total: Como a IA liberta o potencial do DeFi?])https://img-cdn.gateio.im/webp-social/moments-71d4c0a59f18e7366698c6df17506767.webp(
) Cookie
Cookie fornece uma camada de dados modular para agentes de IA e clusters, especificamente para processar dados sociais. Possui um painel de agentes de IA que rastreia as principais mentalidades de agentes na blockchain e nas plataformas sociais, e recentemente lançou uma API de cluster de dados plug-and-play para outros agentes de IA, a fim de detectar narrativas populares e mudanças de mentalidade nas redes sociais.
Os dados deles abrangem mais de 7TB de fontes de dados em tempo real da cadeia e sociais, suportados por 20 agentes de dados, proporcionando insights sobre a emoção do mercado e análises na cadeia. O seu mais recente agente de IA utilizou 7% da capacidade do seu grupo de dados, oferecendo previsões de mercado e descobrindo novas oportunidades através da utilização de vários outros agentes que operam sob ele.
Atualmente, a maioria dos agentes de IA em Finanças Descentralizadas enfrenta limitações significativas na realização da total autonomia. Por exemplo:
A camada de abstração transforma a intenção do usuário em execução, mas geralmente carece de capacidade preditiva.
Os agentes de IA podem gerar alpha através da análise, mas carecem de execução de negociação independente.
As dApps impulsionadas por IA podem lidar com cofres ou transações, mas pertencem a uma categoria passiva e não ativa.
A próxima fase do DeFAI pode se concentrar na integração de uma camada de dados útil, para desenvolver a melhor plataforma ou agente de proxy. Isso exigirá dados on-chain profundos sobre atividades de grandes baleias, mudanças na liquidez, entre outros, ao mesmo tempo que gera dados sintéticos úteis para melhor análise preditiva e combina com a análise de sentimento do mercado geral, seja a volatilidade de tokens de categorias específicas ) como agentes de IA, DeSci, etc. ( ou a volatilidade de tokens nas redes sociais.
O objetivo final é que o agente de IA consiga gerar e executar estratégias de negociação de forma contínua a partir de uma única interface. À medida que esses sistemas se tornam
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Token_Sherpa
· 14h atrás
ah sim... mais uma narrativa de ponzinomics disfarçada em roupas de IA smh
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BTCRetirementFund
· 08-01 07:10
Outra onda de armadilhas para aproveitar os investidores de retalho.
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SellTheBounce
· 08-01 06:45
Outra onda de euforia dos apanhar uma faca a cair começou. Os velhos truques mudaram de nome apenas.
DeFAI em ascensão: como a IA pode liberar o potencial das Finanças Descentralizadas e remodelar o ecossistema de encriptação
DeFAI: Como a inteligência artificial pode liberar o potencial das Finanças Descentralizadas?
Finanças Descentralizadas(DeFi) desde a rápida expansão em 2020, tem sido um dos pilares centrais do ecossistema cripto. Embora muitos protocolos inovadores tenham sido estabelecidos, isso também levou a um aumento da complexidade e fragmentação, tornando difícil para até mesmo os usuários experientes navegarem entre as numerosas blockchains, ativos e protocolos.
Ao mesmo tempo, a inteligência artificial (AI) evoluiu de uma narrativa ampla em 2023 para um foco mais profissional e orientado a agentes em 2024. Essa transformação deu origem ao DeFi AI (DeFAI) - um campo emergente onde a IA aprimora o DeFi através da automação, gestão de riscos e otimização de capital.
DeFAI atravessa vários níveis. A blockchain é a camada base, e os agentes de IA precisam interagir com uma cadeia específica para executar transações e contratos inteligentes. Acima disso, a camada de dados e a camada de computação fornecem a infraestrutura necessária para treinar modelos de IA, que provêm de dados históricos de preços, sentimentos de mercado e análises on-chain. A camada de privacidade e verificabilidade garante que os dados financeiros sensíveis permaneçam seguros enquanto mantém a execução sem confiança. Por fim, a estrutura de agentes permite que os desenvolvedores construam aplicações impulsionadas por IA, como robôs de negociação autônomos, avaliadores de risco de crédito e otimizadores de governança on-chain.
Com a expansão contínua do ecossistema DeFAI, os projetos mais proeminentes podem ser divididos em três categorias principais:
1. Camada Abstrata
Os protocolos construídos nesta categoria atuam como uma interface amigável para o usuário semelhante ao ChatGPT para Finanças Descentralizadas, permitindo que os usuários insiram comandos que serão executados na blockchain. Geralmente, eles estão integrados a várias blockchains e dApps e executam a intenção do usuário, eliminando ao mesmo tempo os passos manuais em transações complexas.
Algumas das funções que esses protocolos podem executar incluem:
Por exemplo, não é necessário extrair manualmente ETH do protocolo de empréstimo, transferi-lo para Solana, trocá-lo por outros tokens e fornecer liquidez em DEX - o protocolo de camada de abstração pode realizar a operação em um único passo.
2. Agente de Negociação Autônomo
Ao contrário dos robôs de negociação tradicionais que seguem regras predefinidas, os agentes de negociação autônomos podem aprender e adaptar-se às condições do mercado, ajustando suas estratégias com base em novas informações. Esses agentes podem:
3. DApps impulsionadas por IA
As dApps de Finanças Descentralizadas (DeFi) oferecem funcionalidades como empréstimos, trocas e farming de rendimento. A IA e os agentes de IA podem melhorar esses serviços da seguinte maneira:
Principais desafios
Os principais protocolos construídos sobre esses níveis enfrentam alguns desafios:
Esses protocolos dependem de fluxos de dados em tempo real para garantir a melhor execução de negociações. A má qualidade dos dados pode levar a uma eficiência de rotas reduzida, falhas nas negociações ou negociações sem lucro.
Os modelos de IA dependem de dados históricos, mas o mercado de criptomoedas é altamente volátil. Os agentes devem ser treinados com conjuntos de dados diversificados e de alta qualidade para manter a eficácia.
É necessário ter uma compreensão abrangente da correlação de ativos, das mudanças na liquidez e do sentimento do mercado para entender a condição geral do mercado.
Os protocolos baseados nessas categorias têm sido bem recebidos pelo mercado. No entanto, para oferecer melhores produtos e resultados ótimos, eles devem considerar integrar conjuntos de dados de diferentes qualidades, a fim de elevar seus produtos a um novo nível.
Camada de Dados - Potência para a inteligência DeFAI
A qualidade da IA depende dos dados que ela utiliza. Para que os agentes de IA funcionem de forma eficaz em DeFAI, eles precisam de dados em tempo real, estruturados e verificáveis. Por exemplo, a camada de abstração precisa acessar dados on-chain através de RPC e APIs de redes sociais, enquanto os agentes de otimização de transações e receitas necessitam de dados para aprimorar suas estratégias de negociação e redistribuir recursos.
Conjuntos de dados de alta qualidade permitem que os agentes realizem análises preditivas do comportamento futuro dos preços, fornecendo sugestões de negociação para se adequar às suas preferências por posições longas ou curtas em determinados ativos.
Modo Synth子网
Como o 50º sub-rede do Bittensor, o Synth cria dados sintéticos para a capacidade de previsão financeira dos agentes. Em comparação com outros sistemas de previsão de preços tradicionais, o Synth captura a distribuição completa das variações de preços e suas probabilidades associadas, construindo assim os dados sintéticos mais precisos do mundo, apoiando agentes e LLM.
Fornecer mais conjuntos de dados de alta qualidade pode permitir que os agentes de IA tomem melhores decisões de direção nas negociações, ao mesmo tempo que prevêem a volatilidade do APY sob diferentes condições de mercado, para que os pools de liquidez possam redistribuir ou retirar liquidez quando necessário. Desde o lançamento da rede autônoma, eles têm recebido uma forte demanda das equipes de DeFi para integrar os dados do Synth através de suas APIs.
A blockchain de agentes de IA mais popular
Além de construir uma camada de dados para IA e agentes, uma determinada blockchain também se posiciona como uma blockchain full-stack para o futuro do DeFAI. Recentemente, eles implementaram o Terminal, que é o co-piloto do DeFAI, para executar transações em cadeia através de prompts do usuário, que em breve será aberto aos stakers do token nativo dessa cadeia.
Além disso, essa blockchain também suporta muitas equipes baseadas em IA e agentes. Eles se esforçaram enormemente para integrar vários protocolos em seu ecossistema, que está se desenvolvendo rapidamente com o desenvolvimento de mais agentes e a execução de transações.
Essas medidas foram implementadas ao mesmo tempo que eles atualizaram a rede com IA, sendo que a mais notável é a implementação de um classificador de IA para a sua blockchain. Ao utilizar simulação e análise de IA para transações antes da execução, é possível bloquear e revisar transações de alto risco antes do processamento, garantindo a segurança na cadeia. Como uma L2 de uma determinada blockchain, esta blockchain se posiciona em uma zona intermediária, conectando usuários humanos e agentes ao melhor ecossistema de Finanças Descentralizadas.
Comparação das principais blockchains em que os agentes de IA são baseados
Solana e Base são sem dúvida as duas principais blockchains para a construção e lançamento da maioria dos frameworks e tokens de agentes de IA. Os agentes de IA utilizam a alta capacidade de processamento e a rede de baixa latência da Solana, bem como o ElizaOS de código aberto, para implantar tokens de agentes, enquanto os Virtuals servem como uma plataforma de lançamento para implantar agentes na Base. Embora ambos tenham hackathons e incentivos financeiros, em termos de planos de IA como uma blockchain, ainda não atingiram o nível de certas blockchains.
A NEAR definiu-se anteriormente como uma blockchain L1 centrada em IA, cujas funcionalidades incluem um mercado de tarefas de IA, um centro de pesquisa NEAR AI com um framework de agentes de IA de código aberto e o assistente NEAR AI. Recentemente, anunciaram um fundo de agentes de IA de 20 milhões de dólares, destinado a expandir agentes completamente autónomos e verificáveis na NEAR.
Chainbase
A Chainbase oferece conjuntos de dados estruturados on-chain verificáveis em toda a cadeia, que podem aprimorar as funções de negociação, insights, previsões e busca de alpha dos agentes de IA. Eles lançaram os manuscripts, que são uma estrutura de fluxo de dados blockchain, usada para integrar dados on-chain e off-chain em um armazenamento de dados alvo, para consultas e análises sem restrições.
Isso permite que os desenvolvedores personalizem os fluxos de trabalho de processamento de dados de acordo com suas necessidades específicas. A normalização e o processamento de dados brutos em um formato limpo e compatível garantem que seus conjuntos de dados atendam aos rigorosos requisitos dos sistemas de IA, reduzindo assim o tempo de pré-processamento, ao mesmo tempo em que melhora a precisão do modelo, ajudando a criar agentes de IA confiáveis.
Com base nos seus amplos dados em cadeia, eles também desenvolveram um modelo chamado Theia, que traduz os dados em cadeia em análises de dados para os usuários, sem a necessidade de qualquer conhecimento de codificação complexo. A utilidade dos dados da Chainbase é evidente nas suas parcerias, onde protocolos de IA estão utilizando os seus dados para:
Em comparação com os protocolos de dados tradicionais, protocolos de dados como The Graph, Chainlink e Alchemy fornecem dados, mas não são centrados em IA. The Graph oferece uma plataforma para consultar e indexar dados da blockchain, proporcionando aos desenvolvedores acesso a dados brutos, que não são construídos para transações ou execução de estratégias. Chainlink fornece alimentações de dados de oráculos, mas carece de conjuntos de dados otimizados por IA para previsões, enquanto a Alchemy oferece principalmente serviços RPC.
Em comparação, os dados Chainbase são dados de blockchain preparados especificamente, que podem ser facilmente utilizados por aplicações ou agentes de IA de uma forma mais estruturada e perspicaz, permitindo assim que os agentes acedam mais convenientemente a dados relacionados com o mercado on-chain, liquidez e dados de tokens.
sqd.ai
sqd.ai está a desenvolver uma rede de base de dados aberta, feita à medida para agentes de IA e serviços Web3. O seu lago de dados descentralizado oferece acesso a grandes quantidades de dados de blockchain em tempo real e históricos, de forma económica e sem necessidade de autorização, permitindo que os agentes de IA operem de forma mais eficaz.
sqd.ai fornece um índice de dados em tempo real ( que inclui o índice de blocos não confirmados ), com uma velocidade de indexação de até 150.000+ blocos por segundo, mais rápido do que qualquer outro indexador. Nas últimas 24 horas, eles forneceram mais de 11TB de dados, atendendo à alta demanda de throughput de bilhões de agentes de IA autônomos e desenvolvedores.
A sua plataforma de processamento de dados personalizável pode fornecer dados personalizados com base nas necessidades dos agentes de IA, enquanto o DuckDB oferece uma recuperação de dados eficiente para consultas locais. Os seus conjuntos de dados abrangentes suportam mais de 100 redes EVM e Substrate, incluindo logs de eventos e detalhes de transações, o que é muito valioso para agentes de IA que operam em várias blockchains.
A inclusão de provas de conhecimento zero garante que os agentes de IA possam acessar e processar dados sensíveis sem comprometer a privacidade. Além disso, sqd.ai pode lidar com a carga de dados em constante aumento, adicionando mais nós de processamento, apoiando assim o número crescente de agentes de IA, cuja quantidade estimada atingirá bilhões (.
![DeFAI Total: Como a IA liberta o potencial do DeFi?])https://img-cdn.gateio.im/webp-social/moments-71d4c0a59f18e7366698c6df17506767.webp(
) Cookie
Cookie fornece uma camada de dados modular para agentes de IA e clusters, especificamente para processar dados sociais. Possui um painel de agentes de IA que rastreia as principais mentalidades de agentes na blockchain e nas plataformas sociais, e recentemente lançou uma API de cluster de dados plug-and-play para outros agentes de IA, a fim de detectar narrativas populares e mudanças de mentalidade nas redes sociais.
Os dados deles abrangem mais de 7TB de fontes de dados em tempo real da cadeia e sociais, suportados por 20 agentes de dados, proporcionando insights sobre a emoção do mercado e análises na cadeia. O seu mais recente agente de IA utilizou 7% da capacidade do seu grupo de dados, oferecendo previsões de mercado e descobrindo novas oportunidades através da utilização de vários outros agentes que operam sob ele.
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O próximo passo do DeFAI
Atualmente, a maioria dos agentes de IA em Finanças Descentralizadas enfrenta limitações significativas na realização da total autonomia. Por exemplo:
A camada de abstração transforma a intenção do usuário em execução, mas geralmente carece de capacidade preditiva.
Os agentes de IA podem gerar alpha através da análise, mas carecem de execução de negociação independente.
As dApps impulsionadas por IA podem lidar com cofres ou transações, mas pertencem a uma categoria passiva e não ativa.
A próxima fase do DeFAI pode se concentrar na integração de uma camada de dados útil, para desenvolver a melhor plataforma ou agente de proxy. Isso exigirá dados on-chain profundos sobre atividades de grandes baleias, mudanças na liquidez, entre outros, ao mesmo tempo que gera dados sintéticos úteis para melhor análise preditiva e combina com a análise de sentimento do mercado geral, seja a volatilidade de tokens de categorias específicas ) como agentes de IA, DeSci, etc. ( ou a volatilidade de tokens nas redes sociais.
O objetivo final é que o agente de IA consiga gerar e executar estratégias de negociação de forma contínua a partir de uma única interface. À medida que esses sistemas se tornam