DeFAI: ¿Cómo puede la inteligencia artificial liberar el potencial de las Finanzas descentralizadas?
Finanzas descentralizadas(DeFi) desde su rápido desarrollo en 2020, ha sido un pilar importante del ecosistema criptográfico. A pesar de que los protocolos innovadores surgen constantemente, la complejidad y el grado de fragmentación de DeFi también han aumentado, lo que hace que incluso los usuarios experimentados tengan dificultades para navegar por las numerosas cadenas de bloques, activos y protocolos.
Al mismo tiempo, la inteligencia artificial (AI) ha pasado de una narrativa amplia en 2023 a un enfoque más especializado y orientado a agentes en 2024. Esta transformación ha dado lugar a DeFi AI(DeFAI), un campo emergente que mejora las Finanzas descentralizadas mediante la automatización, la gestión de riesgos y la optimización de capital.
DeFAI abarca múltiples niveles. La blockchain es la capa base, los agentes de IA necesitan interactuar con cadenas específicas para ejecutar transacciones y contratos inteligentes. Las capas de datos y computación proporcionan la infraestructura necesaria para entrenar modelos de IA, que provienen de datos de precios históricos, sentimientos del mercado y análisis en cadena. La capa de privacidad y verificación asegura que los datos financieros sensibles estén seguros mientras se mantiene una ejecución sin confianza. Por último, el marco de agentes permite a los desarrolladores construir aplicaciones impulsadas por IA especializadas, como robots de trading autónomos, evaluadores de riesgo crediticio y optimizadores de gobernanza en cadena.
A medida que el ecosistema DeFAI continúa expandiéndose, los proyectos más destacados se pueden clasificar en tres categorías principales:
1. Capa de abstracción
Este tipo de protocolos actúan como una interfaz amigable para el usuario de DeFi, permitiendo a los usuarios ingresar indicaciones para su ejecución en la cadena. A menudo se integran con múltiples cadenas y dApps, y ejecutan la intención del usuario, simplificando al mismo tiempo los pasos manuales en transacciones complejas.
Algunas de las funciones que pueden ejecutar estos protocolos incluyen:
Intercambio, cadena cruzada, préstamo/retiro, ejecución de transacciones en cadena cruzada
Monedero de seguimiento de operaciones
Ejecutar automáticamente las órdenes de toma de ganancias/pérdidas según el porcentaje del tamaño de la posición
El protocolo de capa abstracta permite realizar operaciones complejas entre cadenas en un solo paso, simplificando enormemente la experiencia del usuario.
2. Agente de negociación autónomo
A diferencia de los robots de trading tradicionales que siguen reglas predefinidas, los agentes de trading autónomos pueden aprender y adaptarse a las condiciones del mercado, y ajustar sus estrategias según nueva información. Estos agentes pueden:
Analizar datos para mejorar continuamente la estrategia
Predecir la tendencia del mercado para tomar mejores decisiones de compra y venta
Ejecutar estrategias complejas de Finanzas descentralizadas
3. DApps impulsados por IA
Las dApps de DeFi ofrecen funciones como préstamos, intercambios y cultivo de rendimientos. La IA y los agentes de IA pueden mejorar estos servicios de las siguientes maneras:
Optimizar el suministro de liquidez mediante el reequilibrio de las posiciones de LP para obtener un mejor APY
Escanear tokens mediante la detección de riesgos potenciales
Estos tipos de protocolos han sido bien recibidos en el mercado. Sin embargo, para ofrecer mejores productos y resultados óptimos, deberían considerar integrar diversos conjuntos de datos de diferentes calidades para elevar sus productos a un nuevo nivel.
Capa de datos—potenciando la inteligencia DeFAI
La calidad de la IA depende de los datos en los que se basa. Para que los agentes de IA funcionen de manera efectiva en DeFAI, necesitan datos en tiempo real, estructurados y verificables. Por ejemplo, la capa abstracta necesita acceder a los datos en cadena a través de RPC y APIs de redes sociales, mientras que los agentes de optimización de transacciones y ganancias requieren datos para mejorar aún más sus estrategias de trading y redistribuir recursos.
Conjuntos de datos de alta calidad permiten a los agentes realizar un mejor análisis predictivo del comportamiento futuro de los precios, proporcionando recomendaciones de trading para adaptarse a sus preferencias de posiciones largas y cortas en ciertos activos.
Los principales proveedores de datos de DeFAI incluyen:
Mode Synth: datos sintéticos para la previsión financiera
Chainbase: Conjunto de datos estructurados de toda la cadena
sqd.ai: Lago de datos descentralizado orientado a agentes de IA
Cookie: capa social y de datos en cadena orientada a agentes de IA
Estos proveedores de datos ofrecen ricos recursos de datos para los agentes de IA, apoyando su capacidad para hacer predicciones y decisiones más precisas.
El desarrollo de la blockchain de IA
Además de construir capas de datos para la IA y los agentes, algunas cadenas de bloques se están posicionando como soluciones de pila completa para DeFAI. La red Mode recientemente desplegó Mode Terminal, que es un co-piloto de DeFAI, utilizado para ejecutar transacciones en cadena a través de indicaciones del usuario. Mode también apoya a muchos equipos basados en IA y agentes, integrando múltiples protocolos de IA en su ecosistema.
Otras cadenas de bloques principales como Solana, Base y NEAR también están activamente posicionándose en el campo de los agentes de IA, lanzando varios programas de incentivos y fondos para apoyar el desarrollo de agentes de IA.
El futuro desarrollo de DeFAI
Actualmente, la mayoría de los agentes de IA en DeFi aún enfrentan algunas limitaciones para lograr una autonomía completa. La próxima fase de DeFAI podría centrarse en la integración de capas de datos útiles para desarrollar la mejor plataforma o agente de agentes. Esto requerirá datos en cadena profundos, datos sintéticos y análisis del sentimiento del mercado, entre otros.
El objetivo final es que los agentes de IA puedan generar y ejecutar estrategias de trading de manera fluida desde una única interfaz. A medida que estos sistemas maduran, los futuros traders de DeFi podrían depender de agentes de IA para evaluar, predecir y ejecutar estrategias financieras de manera autónoma con mínima intervención humana.
A pesar de que los tokens y marcos de agentes de IA han experimentado ciertas correcciones, DeFAI todavía se encuentra en una etapa temprana, y el potencial de los agentes de IA para mejorar la usabilidad y el rendimiento de DeFi no debe ser subestimado. La clave para liberar este potencial radica en obtener datos en tiempo real de alta calidad, lo que mejorará las predicciones y ejecuciones de operaciones impulsadas por IA.
En el futuro, la verificabilidad y la privacidad se convertirán en los desafíos clave que los protocolos deben abordar. La integración de tecnologías basadas en TEE, FHE e incluso pruebas de cero conocimiento puede mejorar la verificabilidad del comportamiento de los agentes de IA, lo que a su vez permite confiar en la autonomía.
Solo combinando con éxito datos de alta calidad, modelos robustos y un proceso de toma de decisiones transparente, el agente DeFAI podrá obtener una amplia aplicación y liberar verdaderamente el potencial de las Finanzas descentralizadas.
 y no debe considerarse como un respaldo por parte de Gate a las opiniones expresadas ni como asesoramiento financiero o profesional. Consulte el Descargo de responsabilidad para obtener más detalles.
5 me gusta
Recompensa
5
3
Compartir
Comentar
0/400
RektButStillHere
· hace11h
Finalmente los Bots también vienen a Comercio de criptomonedas.
Ver originalesResponder0
MetaEggplant
· hace11h
Enfocado en la rapidez, así de absurdo.
Ver originalesResponder0
HypotheticalLiquidator
· hace11h
¿Se atreve a dejar el control de riesgos a la IA durante el período de prueba? Es simplemente un suicidio.
DeFAI: Innovación en DeFi impulsada por IA que libera el potencial de las Finanzas descentralizadas
DeFAI: ¿Cómo puede la inteligencia artificial liberar el potencial de las Finanzas descentralizadas?
Finanzas descentralizadas(DeFi) desde su rápido desarrollo en 2020, ha sido un pilar importante del ecosistema criptográfico. A pesar de que los protocolos innovadores surgen constantemente, la complejidad y el grado de fragmentación de DeFi también han aumentado, lo que hace que incluso los usuarios experimentados tengan dificultades para navegar por las numerosas cadenas de bloques, activos y protocolos.
Al mismo tiempo, la inteligencia artificial (AI) ha pasado de una narrativa amplia en 2023 a un enfoque más especializado y orientado a agentes en 2024. Esta transformación ha dado lugar a DeFi AI(DeFAI), un campo emergente que mejora las Finanzas descentralizadas mediante la automatización, la gestión de riesgos y la optimización de capital.
DeFAI abarca múltiples niveles. La blockchain es la capa base, los agentes de IA necesitan interactuar con cadenas específicas para ejecutar transacciones y contratos inteligentes. Las capas de datos y computación proporcionan la infraestructura necesaria para entrenar modelos de IA, que provienen de datos de precios históricos, sentimientos del mercado y análisis en cadena. La capa de privacidad y verificación asegura que los datos financieros sensibles estén seguros mientras se mantiene una ejecución sin confianza. Por último, el marco de agentes permite a los desarrolladores construir aplicaciones impulsadas por IA especializadas, como robots de trading autónomos, evaluadores de riesgo crediticio y optimizadores de gobernanza en cadena.
A medida que el ecosistema DeFAI continúa expandiéndose, los proyectos más destacados se pueden clasificar en tres categorías principales:
1. Capa de abstracción
Este tipo de protocolos actúan como una interfaz amigable para el usuario de DeFi, permitiendo a los usuarios ingresar indicaciones para su ejecución en la cadena. A menudo se integran con múltiples cadenas y dApps, y ejecutan la intención del usuario, simplificando al mismo tiempo los pasos manuales en transacciones complejas.
Algunas de las funciones que pueden ejecutar estos protocolos incluyen:
El protocolo de capa abstracta permite realizar operaciones complejas entre cadenas en un solo paso, simplificando enormemente la experiencia del usuario.
2. Agente de negociación autónomo
A diferencia de los robots de trading tradicionales que siguen reglas predefinidas, los agentes de trading autónomos pueden aprender y adaptarse a las condiciones del mercado, y ajustar sus estrategias según nueva información. Estos agentes pueden:
3. DApps impulsados por IA
Las dApps de DeFi ofrecen funciones como préstamos, intercambios y cultivo de rendimientos. La IA y los agentes de IA pueden mejorar estos servicios de las siguientes maneras:
Estos tipos de protocolos han sido bien recibidos en el mercado. Sin embargo, para ofrecer mejores productos y resultados óptimos, deberían considerar integrar diversos conjuntos de datos de diferentes calidades para elevar sus productos a un nuevo nivel.
Capa de datos—potenciando la inteligencia DeFAI
La calidad de la IA depende de los datos en los que se basa. Para que los agentes de IA funcionen de manera efectiva en DeFAI, necesitan datos en tiempo real, estructurados y verificables. Por ejemplo, la capa abstracta necesita acceder a los datos en cadena a través de RPC y APIs de redes sociales, mientras que los agentes de optimización de transacciones y ganancias requieren datos para mejorar aún más sus estrategias de trading y redistribuir recursos.
Conjuntos de datos de alta calidad permiten a los agentes realizar un mejor análisis predictivo del comportamiento futuro de los precios, proporcionando recomendaciones de trading para adaptarse a sus preferencias de posiciones largas y cortas en ciertos activos.
Los principales proveedores de datos de DeFAI incluyen:
Estos proveedores de datos ofrecen ricos recursos de datos para los agentes de IA, apoyando su capacidad para hacer predicciones y decisiones más precisas.
El desarrollo de la blockchain de IA
Además de construir capas de datos para la IA y los agentes, algunas cadenas de bloques se están posicionando como soluciones de pila completa para DeFAI. La red Mode recientemente desplegó Mode Terminal, que es un co-piloto de DeFAI, utilizado para ejecutar transacciones en cadena a través de indicaciones del usuario. Mode también apoya a muchos equipos basados en IA y agentes, integrando múltiples protocolos de IA en su ecosistema.
Otras cadenas de bloques principales como Solana, Base y NEAR también están activamente posicionándose en el campo de los agentes de IA, lanzando varios programas de incentivos y fondos para apoyar el desarrollo de agentes de IA.
El futuro desarrollo de DeFAI
Actualmente, la mayoría de los agentes de IA en DeFi aún enfrentan algunas limitaciones para lograr una autonomía completa. La próxima fase de DeFAI podría centrarse en la integración de capas de datos útiles para desarrollar la mejor plataforma o agente de agentes. Esto requerirá datos en cadena profundos, datos sintéticos y análisis del sentimiento del mercado, entre otros.
El objetivo final es que los agentes de IA puedan generar y ejecutar estrategias de trading de manera fluida desde una única interfaz. A medida que estos sistemas maduran, los futuros traders de DeFi podrían depender de agentes de IA para evaluar, predecir y ejecutar estrategias financieras de manera autónoma con mínima intervención humana.
A pesar de que los tokens y marcos de agentes de IA han experimentado ciertas correcciones, DeFAI todavía se encuentra en una etapa temprana, y el potencial de los agentes de IA para mejorar la usabilidad y el rendimiento de DeFi no debe ser subestimado. La clave para liberar este potencial radica en obtener datos en tiempo real de alta calidad, lo que mejorará las predicciones y ejecuciones de operaciones impulsadas por IA.
En el futuro, la verificabilidad y la privacidad se convertirán en los desafíos clave que los protocolos deben abordar. La integración de tecnologías basadas en TEE, FHE e incluso pruebas de cero conocimiento puede mejorar la verificabilidad del comportamiento de los agentes de IA, lo que a su vez permite confiar en la autonomía.
Solo combinando con éxito datos de alta calidad, modelos robustos y un proceso de toma de decisiones transparente, el agente DeFAI podrá obtener una amplia aplicación y liberar verdaderamente el potencial de las Finanzas descentralizadas.
![DeFAI completo: ¿Cómo puede la IA liberar el potencial de las Finanzas descentralizadas?](https://img-cdn.gateio.im/webp-social/moments-56a89e79609d8f982d5d31dadfad9205.webp01