DeFAI:人工智能如何释放DeFi潜力?

去中心化金融(DeFi)自2020年以来迅速发展,成为加密生态系统的重要支柱。虽然创新协议层出不穷,但也导致系统日益复杂化和分散化,即便资深用户也难以应对众多的链、资产和协议。

与此同时,人工智能(AI)从2023年的普及叙事演变为2024年更加专业化、以代理为导向的焦点。这一转变催生了DeFi AI(DeFAI)这一新兴领域,AI通过自动化、风险管理和资本优化来增强DeFi。

DeFAI涵盖多个层级。底层是区块链,AI代理需要与特定链交互来执行交易和智能合约。其上是数据层和计算层,为训练AI模型提供必要基础设施,这些模型利用历史价格数据、市场情绪和链上分析。隐私和可验证层确保敏感财务数据安全的同时保持无信任执行。最上层是代理框架,允许开发者构建专门的AI驱动应用,如自主交易机器人、信用风险评估器和链上治理优化器。

随着DeFAI生态持续扩张,最引人注目的项目可分为三大类:

1. 抽象层

此类协议充当DeFi的用户友好界面,类似ChatGPT,用户可通过输入提示来执行链上操作。它们通常集成多条链和dApp,执行用户意图的同时简化复杂交易中的手动步骤。

这些协议可执行的功能包括:

• 交换、跨链、借贷/取款、跨链交易执行
• 跟单交易钱包或社交媒体账户
• 根据仓位规模百分比自动执行止盈/止损等交易

例如,用户无需手动从借贷平台提取ETH,将其跨链到其他网络,兑换代币,并在DEX上提供流动性 - 抽象层协议只需一步即可完成全部操作。

2. 自主交易代理

不同于遵循预设规则的传统交易机器人,自主交易代理能学习和适应市场条件,根据新信息调整策略。这些代理可以:

• 分析数据以持续优化策略
• 预测市场走势,做出更明智的多空决策
• 执行复杂的DeFi策略,如基础交易

3. AI驱动的DApps

DeFi dApp提供借贷、交换、收益农场等功能。AI和AI代理可通过以下方式增强这些服务:

• 通过重新平衡LP头寸优化流动性供应,以获得更高APY
• 扫描代币以发现潜在风险,如rug pull或蜜罐

这些层面上的顶级协议面临一些挑战:

1. 实时数据流对最佳交易执行至关重要。数据质量差可能导致路径效率低下、交易失败或无利可图。

2. AI模型依赖历史数据,但加密市场波动剧烈。代理需接受多样化、高质量数据集训练才能保持有效性。

3. 需全面了解资产相关性、流动性变化和市场情绪,才能洞悉整体市场状况。

基于这些类别的协议已获市场认可。然而,为提供更优质产品和结果,它们应考虑整合各种高质量数据集,将产品提升到新高度。

数据层 - 为DeFAI智能提供动力

AI的性能取决于其依赖的数据。为使AI代理在DeFAI中有效运作,它们需要实时、结构化和可验证的数据。例如,抽象层需通过RPC和社交网络API访问链上数据,而交易和收益优化代理则需数据来优化交易策略并重新分配资源。

高质量数据集使代理能更准确预测未来价格走势,为交易提供建议,以适应对特定资产的多空偏好。

最受关注的AI代理区块链

除构建数据层外,某区块链还将自身定位为DeFAI未来的全栈解决方案。他们最近部署了一个DeFAI协同工具,用于通过用户提示执行链上交易,即将向代币质押者开放。

此外,该区块链还支持多个基于AI和代理的团队。随着更多代理开发和执行交易,该生态系统迅速发展。

这些举措与网络AI升级同步进行,最引人注目的是为区块链配备AI排序器。通过在执行前使用模拟和AI分析交易,可在处理前阻止高风险交易,确保链上安全。作为某超级链的L2,该区块链处于中间地带,将人类和代理用户与优质DeFi生态相连。

DeFAI的下一步

目前,DeFi中大多数AI代理在实现完全自主方面面临重大限制。例如:

1. 抽象层将用户意图转化为执行,但通常缺乏预测能力
2. AI代理可能通过分析产生alpha,但缺乏独立交易执行能力
3. AI驱动的dApp可处理保险库或交易,但属于被动而非主动

DeFAI的下一阶段可能聚焦于整合有用的数据层,以开发最佳代理平台或代理。这需要关于大户活动、流动性变化等的深层链上数据,同时生成有用的合成数据以进行更精准的预测分析,并结合整体市场情绪分析,无论是特定类别(如AI代理、DeSci等)的代币波动,还是社交网络上的代币表现。

最终目标是AI代理能从单一界面无缝生成和执行交易策略。随着这些系统成熟,未来DeFi交易者可能依靠AI代理在最少人为干预下自主评估、预测和执行金融策略。

结语

鉴于AI代理代币和框架的大幅缩水,有人可能认为DeFAI只是昙花一现。然而,DeFAI仍处于早期阶段,AI代理增强DeFi可用性和性能的潜力不容忽视。

释放这一潜力的关键在于获取高质量实时数据,这将改善AI驱动的交易预测和执行。越来越多协议整合不同数据层,数据协议为框架构建插件,凸显了数据对代理决策的重要性。

展望未来,可验证性和隐私性将成为协议必须解决的关键挑战。目前,大多数AI代理操作仍是黑匣子,用户必须将资金托付给它。因此,可验证AI决策的发展将有助于确保代理流程的透明度和可问责性。整合基于TEE、FHE甚至零知识证明的协议都可增强AI代理行为的可验证性,从而建立对自主性的信任。

只有成功结合高质量数据、稳健模型和透明决策流程,DeFAI代理才能获得广泛应用。