DeFAI：人工智能如何释放去中心化金融的潜力

去中心化金融(DeFi)自2020年快速发展以来,一直是加密生态系统的重要支柱。尽管创新协议层出不穷,但DeFi的复杂性和碎片化程度也随之增加,即使经验丰富的用户也难以驾驭众多的区块链、资产和协议。

与此同时,人工智能(AI)从2023年的广泛基础叙事,发展到2024年更专业化、以代理为导向的焦点。这一转变催生了DeFi AI(DeFAI)——一个新兴领域,通过自动化、风险管理和资本优化来增强DeFi。

DeFAI跨越多个层级。区块链是基础层,AI代理需要与特定链交互才能执行交易和智能合约。数据层和计算层则提供了训练AI模型所需的基础设施,这些模型来自历史价格数据、市场情绪和链上分析。隐私和可验证层确保敏感财务数据在保持无信任执行的同时安全。最后,代理框架允许开发人员构建专门的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生态不断扩大,最突出的项目可以分为三个主要类别:

1. 抽象层

这类协议充当DeFi的用户友好界面,允许用户输入链上执行的提示。它们通常与多个链和dApp集成,并执行用户意图,同时简化复杂交易中的手动步骤。

这些协议可以执行的一些功能包括:

• 交换、跨链、借出/取款、跨链执行交易
• 跟单交易钱包
• 根据仓位规模百分比自动执行止盈/止损等交易

抽象层协议只需一步即可完成复杂的跨链操作,大大简化了用户体验。

2. 自主交易代理

与遵循预设规则的传统交易机器人不同,自主交易代理可以学习和适应市场条件,并根据新信息调整其策略。这些代理可以:

• 分析数据以不断完善策略
• 预测市场走势,以便做出更好的多空决策
• 执行复杂的DeFi策略

3. AI驱动的DApps

DeFi dApp提供借贷、交换、收益耕作等功能。AI和AI代理可以通过以下方式增强这些服务:

• 通过重新平衡LP头寸来优化流动性供应,以获得更好的APY
• 通过检测潜在的风险来扫描代币

这些类别的协议已受到市场欢迎。然而,为了提供更好的产品和最佳结果,他们应该考虑整合各种不同质量的数据集,以将其产品提升到一个新的水平。

数据层——为DeFAI智能提供动力

AI的好坏取决于它所依赖的数据。为了让AI代理在DeFAI中有效工作,它们需要实时、结构化和可验证的数据。例如,抽象层需要通过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要数据来进一步完善其交易策略并重新分配资源。

高质量的数据集使代理能够更好地对未来价格行为进行预测分析,为交易提供建议,以适应他们对某些资产的多空头寸偏好。

DeFAI的主要数据提供商包括:

• Mode Synth:用于财务预测的合成数据
• Chainbase:全链结构化数据集
• sqd.ai:面向AI代理的去中心化数据湖
• Cookie:面向AI代理的社交和链上数据层

这些数据提供商为AI代理提供了丰富的数据资源,支持其做出更准确的预测和决策。

AI代理区块链的发展

除了为AI和代理构建数据层之外,一些区块链正在定位自己为DeFAI的全栈解决方案。Mode网络最近部署了Mode Terminal,这是一个DeFAI的co-pilot,用于通过用户提示执行链上交易。Mode还支持许多基于AI和代理的团队,将多个AI协议集成到其生态中。

其他主流区块链如Solana、Base和NEAR也在积极布局AI代理领域,推出各种激励计划和基金支持AI代理的发展。

DeFAI的未来发展

目前,DeFi中的大多数AI代理在实现完全自主方面仍面临一些限制。DeFAI的下一阶段可能会专注于集成有用的数据层,以开发最佳的代理平台或代理。这将需要深层的链上数据、合成数据以及市场情绪分析等。

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

尽管AI代理代币和框架经历了一定回调,但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的实时数据,这将改善AI驱动的交易预测和执行。

未来,可验证性和隐私性将成为协议必须解决的关键挑战。集成基于TEE、FHE甚至零知识证明的技术,都可以增强AI代理行为的可验证性,从而实现对自主性的信任。

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,真正释放去中心化金融的潜力。