DeFAI: Как искусственный интеллект может раскрыть потенциал децентрализованного финансирования?
Децентрализованное финансирование(DeFi) с момента быстрого расширения в 2020 году остается основным столпом криптоэкосистемы. Несмотря на создание множества инновационных протоколов, это также привело к увеличению сложности и фрагментации, и даже опытным пользователям трудно ориентироваться среди множества блокчейнов, активов и протоколов.
В то же время, искусственный интеллект (AI) развился из широких базовых нарративов 2023 года в более специализированный, ориентированный на агента фокус 2024 года. Этот переход привел к появлению DeFi AI (DeFAI) - новой области, где ИИ усиливает DeFi через автоматизацию, управление рисками и оптимизацию капитала.
DeFAI охватывает несколько уровней. Блокчейн является базовым уровнем, AI-агенты должны взаимодействовать с определенной цепочкой, чтобы выполнять сделки и смарт-контракты. На этом уровне данные и вычислительный уровень обеспечивают инфраструктуру, необходимую для обучения AI-моделей, которые основаны на исторических данных цен, рыночных настроениях и анализе цепочки. Уровень конфиденциальности и проверки обеспечивает безопасность чувствительных финансовых данных, сохраняя при этом выполнение без доверия. Наконец, агентская структура позволяет разработчикам создавать специализированные приложения на основе AI, такие как автономные торговые роботы, оценщики кредитных рисков и оптимизаторы управления на цепочке.
С расширением экосистемы DeFAI наиболее заметные проекты можно разделить на три основные категории:
1. Абстрактный уровень
Протоколы, основанные на этой категории, служат удобным интерфейсом для пользователей DeFi, аналогичным ChatGPT, позволяя пользователям вводить подсказки для выполнения операций в цепочке. Обычно они интегрируются с несколькими цепочками и dApp и выполняют намерения пользователей, устраняя ручные шаги в сложных транзакциях.
Некоторые функции, которые могут выполнять эти протоколы, включают:
Обмен, кросс-цепь, заимствование/вывод, выполнение сделок через кросс-цепь
Кошелек для торговли с копированием или профиль в социальной сети
Автоматическое выполнение ордеров на получение прибыли/остановку убытков в зависимости от процента объема позиций
Например, нет необходимости вручную извлекать ETH из кредитного соглашения, переносить его через цепочку на Solana, обменивать на другие токены и предоставлять ликвидность на DEX - абстрактный уровень протокола позволяет выполнить это действие всего в один шаг.
2. Самостоятельный торговый агент
В отличие от традиционных торговых роботов, следящих за предустановленными правилами, автономные торговые агенты могут учиться и адаптироваться к рыночным условиям, а также корректировать свою стратегию в зависимости от новой информации. Эти агенты могут:
Анализируйте данные для постоянного улучшения стратегии
Прогнозируйте рыночные тенденции, чтобы принимать более обоснованные длинные/короткие решения
Выполняйте сложные DeFi стратегии, как базовые сделки
3. DApps на основе ИИ
Децентрализованные приложения (DeFi dApp) предоставляют функции кредитования, обмена, доходного фермерства и т.д. ИИ и ИИ-агенты могут улучшить эти услуги следующими способами:
Оптимизация предоставления ликвидности через ребалансировку позиций LP для получения лучшей APY
Сканирование токенов для обнаружения рисков путем проверки на потенциальные rug или ловушки.
Основные вызовы
Топовые протоколы, построенные на этих уровнях, сталкиваются с некоторыми вызовами:
Эти протоколы зависят от потоков данных в реальном времени для достижения оптимального выполнения сделок. Плохое качество данных может привести к низкой эффективности маршрута, неудачным сделкам или сделкам без прибыли.
AI-модели зависят от исторических данных, но рынок криптовалют очень волатилен. Агентам необходимо проходить обучение на разнообразных, высококачественных наборах данных, чтобы сохранить свою эффективность.
Необходимо полностью понимать корреляцию активов, изменения ликвидности и рыночные настроения, чтобы понять общую рыночную ситуацию.
Протоколы на основе этих категорий пользовались популярностью на рынке. Однако, для того чтобы предложить лучшие продукты и достичь наилучших результатов, им следует рассмотреть возможность интеграции различных наборов данных различного качества, чтобы поднять свои продукты на новый уровень.
Уровень данных - для обеспечения работы DeFAI интеллекта
Качество ИИ зависит от данных, на которых он основан. Чтобы ИИ-агенты могли эффективно работать в DeFAI, им нужны данные в реальном времени, структурированные и проверяемые. Например, абстрактный уровень должен получать данные из блокчейна через RPC и API социальных сетей, в то время как агенты по оптимизации сделок и доходов нуждаются в данных для дальнейшего совершенствования своих торговых стратегий и перераспределения ресурсов.
Высококачественные наборы данных позволяют агентам лучше прогнозировать будущее ценовое поведение, предоставляя рекомендации по торговле, чтобы соответствовать их предпочтениям в отношении длинных или коротких позиций по определенным активам.
Режим Synth子网
В качестве 50-го подсети Bittensor, Synth создает синтетические данные для финансовых прогнозов агентов. В отличие от других традиционных систем прогнозирования цен, Synth захватывает полное распределение изменений цен и их связанные вероятности, тем самым создавая самые точные синтетические данные в мире, поддерживающие агентов и LLM.
Предоставление большего количества качественных наборов данных может помочь AI-агентам принимать более обоснованные решения о направлениях в торговле, а также предсказывать колебания APY в разных рыночных условиях, чтобы пулы ликвидности могли перераспределять или извлекать ликвидность при необходимости. С момента запуска автономной сети они сталкиваются с сильным спросом со стороны команд DeFi на интеграцию данных Synth через их API.
Наиболее обсуждаемые AI-агенты блокчейна
Помимо создания уровня данных для ИИ и агентов, определённая блокчейн-платформа также позиционирует себя как полностековая блокчейн-платформа для будущего DeFAI. Они недавно развернули Terminal, который является co-pilot для DeFAI, предназначенный для выполнения ончейн-транзакций по пользовательским запросам и вскоре будет доступен для ставящих родные токены этой цепочки.
Кроме того, эта блокчейн-платформа поддерживает множество команд, основанных на ИИ и агентах. Они приложили огромные усилия для интеграции нескольких протоколов в свою экосистему, и по мере разработки и выполнения транзакций большим количеством агентов, эта экосистема быстро развивается.
Эти меры были реализованы одновременно с обновлением сети с помощью ИИ, и самое заметное - это оснащение их блокчейна ИИ-сортировщиком. Используя моделирование и анализ ИИ для транзакций перед выполнением, можно остановить и проверить высокорисковые транзакции до обработки, чтобы обеспечить безопасность в цепочке. Будучи L2 некоторой публичной цепочки, этот блокчейн находится в промежуточной зоне, соединяя людей и агентов с лучшей экосистемой DeFi.
Сравнение лучших блокчейнов, на которых основаны AI-агенты
Солана и Base безусловно являются двумя основными цепочками для создания и выпуска большинства AI-агентских фреймов и токенов. AI-агенты используют высокую пропускную способность и низкую задержку сети Соланы, а также открытый ElizaOS для развертывания токенов агентов, в то время как Virtuals выступает в качестве платформы для развертывания агентов на Base. Несмотря на то, что у них есть хакатоны и финансовые стимулы, в плане AI-программ как цепочки они еще не достигли того уровня, который достигла какая-либо другая блокчейн.
NEAR ранее определял себя как L1 блокчейн, ориентированный на ИИ, его функции включают рынок задач ИИ, исследовательский центр NEAR AI с открытой архитектурой ИИ-агентов и помощника NEAR AI. Они недавно объявили о фонде в 20 миллионов долларов для ИИ-агентов, предназначенном для расширения полностью автономных и проверяемых агентов на NEAR.
Chainbase
Chainbase предоставляет полностью проверяемые структурированные наборы данных на блокчейне, которые могут улучшить функции AI-агентов, такие как торговля, анализ, прогнозирование и поиск альфы. Они выпустили manuscripts, это фреймворк потоковых данных блокчейна, предназначенный для интеграции данных на блокчейне и вне его в целевое хранилище данных для неограниченных запросов и анализа.
Это позволяет разработчикам настраивать рабочие процессы обработки данных в соответствии с их конкретными потребностями. Нормализация и обработка исходных данных в чистый, совместимый формат обеспечивают соответствие их наборов данных строгим требованиям систем ИИ, что снижает время предварительной обработки и одновременно повышает точность моделей, помогая создавать надежные ИИ-агенты.
Основываясь на своих обширных данных в блокчейне, они также разработали модель под названием Theia, которая переводит данные блокчейна в пользовательский анализ данных без необходимости в сложных знаниях программирования. Практическая полезность данных Chainbase очевидна в их партнерских отношениях, где протокол ИИ использует их данные для:
Плагин ElizaOS, предназначенный для управления решениями на блокчейне
Создание определенного AI-ассистента
Умные социальные сети, предоставляющие анализ поведения пользователей
Анализ и прогнозирование данных DeFi
Также сотрудничает с несколькими проектами
В отличие от традиционных протоколов данных, такие как The Graph, Chainlink и Alchemy, предоставляют данные, но не сосредоточены на ИИ. The Graph предлагает платформу для запросов и индексации данных блокчейна, предоставляя разработчикам доступ к исходным данным, которые не были созданы для торговли или исполнения стратегий. Chainlink предоставляет данные о предсказаниях, но не имеет оптимизированных для ИИ наборов данных для прогнозирования, в то время как Alchemy в основном предоставляет RPC-сервисы.
В отличие от этого, данные Chainbase являются специально подготовленными данными блокчейна, которые могут быть использованы AI-приложениями или агентами в более структурированной и более информативной форме, что позволяет агентам легче получать данные, связанные с рыночными данными, ликвидностью и токенами на блокчейне.
sqd.ai
sqd.ai разрабатывает открытую сеть баз данных, специально созданную для AI-агентов и Web3-сервисов. Их децентрализованный дата-озеро предоставляет доступ к большому объему реальных и исторических данных блокчейна без разрешений и экономично, что позволяет AI-агентам работать более эффективно.
sqd.ai предоставляет индексирование данных в реальном времени (, включая индекс незавершенных блоков ), скорость индексации достигает более 150 000 блоков в секунду, что быстрее любого другого индексатора. За последние 24 часа они предоставили более 11 ТБ данных, удовлетворяя высокий спрос на пропускную способность миллиардов автономных AI-агентов и разработчиков.
Их настраиваемая платформа обработки данных может предоставлять индивидуальные данные в зависимости от потребностей AI-агента, в то время как DuckDB обеспечивает эффективный поиск данных для локальных запросов. Их комплексный набор данных поддерживает более 100 EVM и Substrate сетей, включая журналы событий и детали транзакций, что очень ценно для AI-агентов, работающих через несколько блокчейнов.
Внедрение доказательства с нулевым знанием обеспечивает доступ и обработку чувствительных данных AI-агентами, не нарушая при этом конфиденциальность. Кроме того, sqd.ai может обрабатывать постоянно растущую нагрузку данных, добавляя больше узлов обработки, тем самым поддерживая постоянно увеличивающееся количество AI-агентов, которое, по оценкам, достигнет миллиардов (.
! [Объяснение DeFAI: как искусственный интеллект может раскрыть потенциал DeFi?] ])https://img-cdn.gateio.im/webp-social/moments-71d4c0a59f18e7366698c6df17506767.webp(
) Файл cookie
Cookie предоставляет модульный уровень данных для AI-агентов и кластеров, специально предназначенный для обработки социальных данных. Он имеет панель управления AI-агентом, которая отслеживает топовые агентские умы на блокчейне и социальных платформах, и недавно выпустил API кластеров данных с функцией plug-and-play для других AI-агентов, чтобы обнаруживать популярные нарративы и изменения ума в социальных медиа.
Их дата-группа охватывает более 7 ТБ реальных данных из цепочки и социальных источников, поддерживаемых 20 агентами данных, предоставляя понимание рыночных настроений и цепочных анализов. Их последний AI-агент использует 7% емкости их дата-группы, предоставляя рыночные прогнозы и выявляя новые возможности, используя различные другие агенты, работающие под ним.
![DeFAI полное руководство: Как ИИ раскрывает потенциал DeFi?]###https://img-cdn.gateio.im/webp-social/moments-082e086a7d08141ddad8264adc07d48f.webp(
Следующий шаг DeFAI
В настоящее время большинство AI-агентов в DeFi сталкиваются с серьезными ограничениями в достижении полной автономии. Например:
Абстрактный уровень преобразует намерения пользователя в выполнение, но обычно не хватает предсказательной способности.
AI-агенты могут генерировать альфа за счет анализа, но им не хватает независимого исполнения сделок.
AI-управляемые dApp могут обрабатывать страховые фонды или сделки, но относятся к пассивным, а не активным.
Следующий этап DeFAI может сосредоточиться на интеграции полезного уровня данных для разработки оптимальной платформы или агента. Это потребует глубоких on-chain данных о действиях гигантов, изменениях ликвидности и т.д., одновременно создавая полезные синтетические данные для лучшего прогнозного анализа и сочетая их с анализом настроений от общего рынка, будь то колебания токенов в конкретных категориях ), таких как AI-агенты, DeSci и т.д. (, или колебания токенов в социальных сетях.
Конечная цель состоит в том, чтобы AI-агенты могли бесшовно генерировать и выполнять торговые стратегии из единого интерфейса. По мере развития этих систем
На этой странице может содержаться сторонний контент, который предоставляется исключительно в информационных целях (не в качестве заявлений/гарантий) и не должен рассматриваться как поддержка взглядов компании Gate или как финансовый или профессиональный совет. Подробности смотрите в разделе «Отказ от ответственности» .
14 Лайков
Награда
14
5
Поделиться
комментарий
0/400
Token_Sherpa
· 20ч назад
ах да... еще одна нарративная понзиномика, замаскированная под ИИ, смм
Посмотреть ОригиналОтветить0
BTCRetirementFund
· 08-01 07:10
Снова приходит волна ловушек для розничных инвесторов.
Посмотреть ОригиналОтветить0
SellTheBounce
· 08-01 06:45
Снова началась вакханалия ловителей падающего ножа, старые ловушки просто сменили названия.
DeFAI восходит: как ИИ раскрывает потенциал Децентрализованных финансов и трансформирует экосистему шифрования
DeFAI: Как искусственный интеллект может раскрыть потенциал децентрализованного финансирования?
Децентрализованное финансирование(DeFi) с момента быстрого расширения в 2020 году остается основным столпом криптоэкосистемы. Несмотря на создание множества инновационных протоколов, это также привело к увеличению сложности и фрагментации, и даже опытным пользователям трудно ориентироваться среди множества блокчейнов, активов и протоколов.
В то же время, искусственный интеллект (AI) развился из широких базовых нарративов 2023 года в более специализированный, ориентированный на агента фокус 2024 года. Этот переход привел к появлению DeFi AI (DeFAI) - новой области, где ИИ усиливает DeFi через автоматизацию, управление рисками и оптимизацию капитала.
DeFAI охватывает несколько уровней. Блокчейн является базовым уровнем, AI-агенты должны взаимодействовать с определенной цепочкой, чтобы выполнять сделки и смарт-контракты. На этом уровне данные и вычислительный уровень обеспечивают инфраструктуру, необходимую для обучения AI-моделей, которые основаны на исторических данных цен, рыночных настроениях и анализе цепочки. Уровень конфиденциальности и проверки обеспечивает безопасность чувствительных финансовых данных, сохраняя при этом выполнение без доверия. Наконец, агентская структура позволяет разработчикам создавать специализированные приложения на основе AI, такие как автономные торговые роботы, оценщики кредитных рисков и оптимизаторы управления на цепочке.
С расширением экосистемы DeFAI наиболее заметные проекты можно разделить на три основные категории:
1. Абстрактный уровень
Протоколы, основанные на этой категории, служат удобным интерфейсом для пользователей DeFi, аналогичным ChatGPT, позволяя пользователям вводить подсказки для выполнения операций в цепочке. Обычно они интегрируются с несколькими цепочками и dApp и выполняют намерения пользователей, устраняя ручные шаги в сложных транзакциях.
Некоторые функции, которые могут выполнять эти протоколы, включают:
Например, нет необходимости вручную извлекать ETH из кредитного соглашения, переносить его через цепочку на Solana, обменивать на другие токены и предоставлять ликвидность на DEX - абстрактный уровень протокола позволяет выполнить это действие всего в один шаг.
2. Самостоятельный торговый агент
В отличие от традиционных торговых роботов, следящих за предустановленными правилами, автономные торговые агенты могут учиться и адаптироваться к рыночным условиям, а также корректировать свою стратегию в зависимости от новой информации. Эти агенты могут:
3. DApps на основе ИИ
Децентрализованные приложения (DeFi dApp) предоставляют функции кредитования, обмена, доходного фермерства и т.д. ИИ и ИИ-агенты могут улучшить эти услуги следующими способами:
Основные вызовы
Топовые протоколы, построенные на этих уровнях, сталкиваются с некоторыми вызовами:
Эти протоколы зависят от потоков данных в реальном времени для достижения оптимального выполнения сделок. Плохое качество данных может привести к низкой эффективности маршрута, неудачным сделкам или сделкам без прибыли.
AI-модели зависят от исторических данных, но рынок криптовалют очень волатилен. Агентам необходимо проходить обучение на разнообразных, высококачественных наборах данных, чтобы сохранить свою эффективность.
Необходимо полностью понимать корреляцию активов, изменения ликвидности и рыночные настроения, чтобы понять общую рыночную ситуацию.
Протоколы на основе этих категорий пользовались популярностью на рынке. Однако, для того чтобы предложить лучшие продукты и достичь наилучших результатов, им следует рассмотреть возможность интеграции различных наборов данных различного качества, чтобы поднять свои продукты на новый уровень.
Уровень данных - для обеспечения работы DeFAI интеллекта
Качество ИИ зависит от данных, на которых он основан. Чтобы ИИ-агенты могли эффективно работать в DeFAI, им нужны данные в реальном времени, структурированные и проверяемые. Например, абстрактный уровень должен получать данные из блокчейна через RPC и API социальных сетей, в то время как агенты по оптимизации сделок и доходов нуждаются в данных для дальнейшего совершенствования своих торговых стратегий и перераспределения ресурсов.
Высококачественные наборы данных позволяют агентам лучше прогнозировать будущее ценовое поведение, предоставляя рекомендации по торговле, чтобы соответствовать их предпочтениям в отношении длинных или коротких позиций по определенным активам.
Режим Synth子网
В качестве 50-го подсети Bittensor, Synth создает синтетические данные для финансовых прогнозов агентов. В отличие от других традиционных систем прогнозирования цен, Synth захватывает полное распределение изменений цен и их связанные вероятности, тем самым создавая самые точные синтетические данные в мире, поддерживающие агентов и LLM.
Предоставление большего количества качественных наборов данных может помочь AI-агентам принимать более обоснованные решения о направлениях в торговле, а также предсказывать колебания APY в разных рыночных условиях, чтобы пулы ликвидности могли перераспределять или извлекать ликвидность при необходимости. С момента запуска автономной сети они сталкиваются с сильным спросом со стороны команд DeFi на интеграцию данных Synth через их API.
Наиболее обсуждаемые AI-агенты блокчейна
Помимо создания уровня данных для ИИ и агентов, определённая блокчейн-платформа также позиционирует себя как полностековая блокчейн-платформа для будущего DeFAI. Они недавно развернули Terminal, который является co-pilot для DeFAI, предназначенный для выполнения ончейн-транзакций по пользовательским запросам и вскоре будет доступен для ставящих родные токены этой цепочки.
Кроме того, эта блокчейн-платформа поддерживает множество команд, основанных на ИИ и агентах. Они приложили огромные усилия для интеграции нескольких протоколов в свою экосистему, и по мере разработки и выполнения транзакций большим количеством агентов, эта экосистема быстро развивается.
Эти меры были реализованы одновременно с обновлением сети с помощью ИИ, и самое заметное - это оснащение их блокчейна ИИ-сортировщиком. Используя моделирование и анализ ИИ для транзакций перед выполнением, можно остановить и проверить высокорисковые транзакции до обработки, чтобы обеспечить безопасность в цепочке. Будучи L2 некоторой публичной цепочки, этот блокчейн находится в промежуточной зоне, соединяя людей и агентов с лучшей экосистемой DeFi.
Сравнение лучших блокчейнов, на которых основаны AI-агенты
Солана и Base безусловно являются двумя основными цепочками для создания и выпуска большинства AI-агентских фреймов и токенов. AI-агенты используют высокую пропускную способность и низкую задержку сети Соланы, а также открытый ElizaOS для развертывания токенов агентов, в то время как Virtuals выступает в качестве платформы для развертывания агентов на Base. Несмотря на то, что у них есть хакатоны и финансовые стимулы, в плане AI-программ как цепочки они еще не достигли того уровня, который достигла какая-либо другая блокчейн.
NEAR ранее определял себя как L1 блокчейн, ориентированный на ИИ, его функции включают рынок задач ИИ, исследовательский центр NEAR AI с открытой архитектурой ИИ-агентов и помощника NEAR AI. Они недавно объявили о фонде в 20 миллионов долларов для ИИ-агентов, предназначенном для расширения полностью автономных и проверяемых агентов на NEAR.
Chainbase
Chainbase предоставляет полностью проверяемые структурированные наборы данных на блокчейне, которые могут улучшить функции AI-агентов, такие как торговля, анализ, прогнозирование и поиск альфы. Они выпустили manuscripts, это фреймворк потоковых данных блокчейна, предназначенный для интеграции данных на блокчейне и вне его в целевое хранилище данных для неограниченных запросов и анализа.
Это позволяет разработчикам настраивать рабочие процессы обработки данных в соответствии с их конкретными потребностями. Нормализация и обработка исходных данных в чистый, совместимый формат обеспечивают соответствие их наборов данных строгим требованиям систем ИИ, что снижает время предварительной обработки и одновременно повышает точность моделей, помогая создавать надежные ИИ-агенты.
Основываясь на своих обширных данных в блокчейне, они также разработали модель под названием Theia, которая переводит данные блокчейна в пользовательский анализ данных без необходимости в сложных знаниях программирования. Практическая полезность данных Chainbase очевидна в их партнерских отношениях, где протокол ИИ использует их данные для:
В отличие от традиционных протоколов данных, такие как The Graph, Chainlink и Alchemy, предоставляют данные, но не сосредоточены на ИИ. The Graph предлагает платформу для запросов и индексации данных блокчейна, предоставляя разработчикам доступ к исходным данным, которые не были созданы для торговли или исполнения стратегий. Chainlink предоставляет данные о предсказаниях, но не имеет оптимизированных для ИИ наборов данных для прогнозирования, в то время как Alchemy в основном предоставляет RPC-сервисы.
В отличие от этого, данные Chainbase являются специально подготовленными данными блокчейна, которые могут быть использованы AI-приложениями или агентами в более структурированной и более информативной форме, что позволяет агентам легче получать данные, связанные с рыночными данными, ликвидностью и токенами на блокчейне.
sqd.ai
sqd.ai разрабатывает открытую сеть баз данных, специально созданную для AI-агентов и Web3-сервисов. Их децентрализованный дата-озеро предоставляет доступ к большому объему реальных и исторических данных блокчейна без разрешений и экономично, что позволяет AI-агентам работать более эффективно.
sqd.ai предоставляет индексирование данных в реальном времени (, включая индекс незавершенных блоков ), скорость индексации достигает более 150 000 блоков в секунду, что быстрее любого другого индексатора. За последние 24 часа они предоставили более 11 ТБ данных, удовлетворяя высокий спрос на пропускную способность миллиардов автономных AI-агентов и разработчиков.
Их настраиваемая платформа обработки данных может предоставлять индивидуальные данные в зависимости от потребностей AI-агента, в то время как DuckDB обеспечивает эффективный поиск данных для локальных запросов. Их комплексный набор данных поддерживает более 100 EVM и Substrate сетей, включая журналы событий и детали транзакций, что очень ценно для AI-агентов, работающих через несколько блокчейнов.
Внедрение доказательства с нулевым знанием обеспечивает доступ и обработку чувствительных данных AI-агентами, не нарушая при этом конфиденциальность. Кроме того, sqd.ai может обрабатывать постоянно растущую нагрузку данных, добавляя больше узлов обработки, тем самым поддерживая постоянно увеличивающееся количество AI-агентов, которое, по оценкам, достигнет миллиардов (.
! [Объяснение DeFAI: как искусственный интеллект может раскрыть потенциал DeFi?] ])https://img-cdn.gateio.im/webp-social/moments-71d4c0a59f18e7366698c6df17506767.webp(
) Файл cookie
Cookie предоставляет модульный уровень данных для AI-агентов и кластеров, специально предназначенный для обработки социальных данных. Он имеет панель управления AI-агентом, которая отслеживает топовые агентские умы на блокчейне и социальных платформах, и недавно выпустил API кластеров данных с функцией plug-and-play для других AI-агентов, чтобы обнаруживать популярные нарративы и изменения ума в социальных медиа.
Их дата-группа охватывает более 7 ТБ реальных данных из цепочки и социальных источников, поддерживаемых 20 агентами данных, предоставляя понимание рыночных настроений и цепочных анализов. Их последний AI-агент использует 7% емкости их дата-группы, предоставляя рыночные прогнозы и выявляя новые возможности, используя различные другие агенты, работающие под ним.
![DeFAI полное руководство: Как ИИ раскрывает потенциал DeFi?]###https://img-cdn.gateio.im/webp-social/moments-082e086a7d08141ddad8264adc07d48f.webp(
Следующий шаг DeFAI
В настоящее время большинство AI-агентов в DeFi сталкиваются с серьезными ограничениями в достижении полной автономии. Например:
Абстрактный уровень преобразует намерения пользователя в выполнение, но обычно не хватает предсказательной способности.
AI-агенты могут генерировать альфа за счет анализа, но им не хватает независимого исполнения сделок.
AI-управляемые dApp могут обрабатывать страховые фонды или сделки, но относятся к пассивным, а не активным.
Следующий этап DeFAI может сосредоточиться на интеграции полезного уровня данных для разработки оптимальной платформы или агента. Это потребует глубоких on-chain данных о действиях гигантов, изменениях ликвидности и т.д., одновременно создавая полезные синтетические данные для лучшего прогнозного анализа и сочетая их с анализом настроений от общего рынка, будь то колебания токенов в конкретных категориях ), таких как AI-агенты, DeSci и т.д. (, или колебания токенов в социальных сетях.
Конечная цель состоит в том, чтобы AI-агенты могли бесшовно генерировать и выполнять торговые стратегии из единого интерфейса. По мере развития этих систем