DeFAI:人工智能如何釋放DeFi潛力?

去中心化金融(DeFi)自2020年以來迅速發展,成爲加密生態系統的重要支柱。雖然創新協議層出不窮,但也導致系統日益復雜化和分散化,即便資深用戶也難以應對衆多的鏈、資產和協議。

與此同時,人工智能(AI)從2023年的普及敘事演變爲2024年更加專業化、以代理爲導向的焦點。這一轉變催生了DeFi AI(DeFAI)這一新興領域,AI通過自動化、風險管理和資本優化來增強DeFi。

DeFAI涵蓋多個層級。底層是區塊鏈,AI代理需要與特定鏈交互來執行交易和智能合約。其上是數據層和計算層,爲訓練AI模型提供必要基礎設施,這些模型利用歷史價格數據、市場情緒和鏈上分析。隱私和可驗證層確保敏感財務數據安全的同時保持無信任執行。最上層是代理框架,允許開發者構建專門的AI驅動應用,如自主交易機器人、信用風險評估器和鏈上治理優化器。

隨着DeFAI生態持續擴張,最引人注目的項目可分爲三大類:

1. 抽象層

此類協議充當DeFi的用戶友好界面,類似ChatGPT,用戶可通過輸入提示來執行鏈上操作。它們通常集成多條鏈和dApp,執行用戶意圖的同時簡化復雜交易中的手動步驟。

這些協議可執行的功能包括:

• 交換、跨鏈、借貸/取款、跨鏈交易執行
• 跟單交易錢包或社交媒體帳戶
• 根據倉位規模百分比自動執行止盈/止損等交易

例如,用戶無需手動從借貸平台提取ETH,將其跨鏈到其他網路,兌換代幣,並在DEX上提供流動性 - 抽象層協議只需一步即可完成全部操作。

2. 自主交易代理

不同於遵循預設規則的傳統交易機器人,自主交易代理能學習和適應市場條件,根據新信息調整策略。這些代理可以:

• 分析數據以持續優化策略
• 預測市場走勢,做出更明智的多空決策
• 執行復雜的DeFi策略,如基礎交易

3. AI驅動的DApps

DeFi dApp提供借貸、交換、收益農場等功能。AI和AI代理可通過以下方式增強這些服務:

• 通過重新平衡LP頭寸優化流動性供應,以獲得更高APY
• 掃描代幣以發現潛在風險,如rug pull或蜜罐

這些層面上的頂級協議面臨一些挑戰:

1. 實時數據流對最佳交易執行至關重要。數據質量差可能導致路徑效率低下、交易失敗或無利可圖。

2. AI模型依賴歷史數據,但加密市場波動劇烈。代理需接受多樣化、高質量數據集訓練才能保持有效性。

3. 需全面了解資產相關性、流動性變化和市場情緒,才能洞悉整體市場狀況。

基於這些類別的協議已獲市場認可。然而,爲提供更優質產品和結果,它們應考慮整合各種高質量數據集,將產品提升到新高度。

數據層 - 爲DeFAI智能提供動力

AI的性能取決於其依賴的數據。爲使AI代理在DeFAI中有效運作,它們需要實時、結構化和可驗證的數據。例如,抽象層需通過RPC和社交網絡API訪問鏈上數據,而交易和收益優化代理則需數據來優化交易策略並重新分配資源。

高質量數據集使代理能更準確預測未來價格走勢,爲交易提供建議,以適應對特定資產的多空偏好。

最受關注的AI代理區塊鏈

除構建數據層外,某區塊鏈還將自身定位爲DeFAI未來的全棧解決方案。他們最近部署了一個DeFAI協同工具,用於通過用戶提示執行鏈上交易,即將向代幣質押者開放。

此外,該區塊鏈還支持多個基於AI和代理的團隊。隨着更多代理開發和執行交易,該生態系統迅速發展。

這些舉措與網路AI升級同步進行,最引人注目的是爲區塊鏈配備AI排序器。通過在執行前使用模擬和AI分析交易,可在處理前阻止高風險交易,確保鏈上安全。作爲某超級鏈的L2,該區塊鏈處於中間地帶,將人類和代理用戶與優質DeFi生態相連。

DeFAI的下一步

目前,DeFi中大多數AI代理在實現完全自主方面面臨重大限制。例如:

1. 抽象層將用戶意圖轉化爲執行,但通常缺乏預測能力
2. AI代理可能通過分析產生alpha,但缺乏獨立交易執行能力
3. AI驅動的dApp可處理保險庫或交易,但屬於被動而非主動

DeFAI的下一階段可能聚焦於整合有用的數據層,以開發最佳代理平台或代理。這需要關於大戶活動、流動性變化等的深層鏈上數據,同時生成有用的合成數據以進行更精準的預測分析,並結合整體市場情緒分析,無論是特定類別(如AI代理、DeSci等)的代幣波動,還是社交網絡上的代幣表現。

最終目標是AI代理能從單一界面無縫生成和執行交易策略。隨着這些系統成熟,未來DeFi交易者可能依靠AI代理在最少人爲幹預下自主評估、預測和執行金融策略。

結語

鑑於AI代理代幣和框架的大幅縮水,有人可能認爲DeFAI只是曇花一現。然而,DeFAI仍處於早期階段,AI代理增強DeFi可用性和性能的潛力不容忽視。

釋放這一潛力的關鍵在於獲取高質量實時數據,這將改善AI驅動的交易預測和執行。越來越多協議整合不同數據層,數據協議爲框架構建插件,凸顯了數據對代理決策的重要性。

展望未來,可驗證性和隱私性將成爲協議必須解決的關鍵挑戰。目前,大多數AI代理操作仍是黑匣子,用戶必須將資金托付給它。因此,可驗證AI決策的發展將有助於確保代理流程的透明度和可問責性。整合基於TEE、FHE甚至零知識證明的協議都可增強AI代理行爲的可驗證性,從而建立對自主性的信任。

只有成功結合高質量數據、穩健模型和透明決策流程,DeFAI代理才能獲得廣泛應用。