DeFAI：AI如何释放DeFi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。尽管诞生了许多创新协议,但DeFi的复杂性和碎片化程度也随之增加,即使是经验丰富的用户也难以应对众多的链、资产和协议。

同时,人工智能(AI)已从2023年的宏观叙事转向2024年更专业化、以代理为导向的焦点。这种转变催生了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跨越多个层级。区块链是基础层,AI代理需要与特定链交互来执行交易和智能合约。其上的数据层和计算层提供了训练AI模型所需的基础设施,这些模型基于历史价格数据、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保持安全。最后,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生态不断扩大,最突出的项目可分为三个主要类别:

1. 抽象层

此类协议充当DeFi的类似ChatGPT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,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
• 跟单交易钱包或社交媒体个人资料
• 根据仓位规模百分比自动执行止盈/止损等交易

例如,无需手动从借贷平台提取ETH,将其跨链到Solana,交换成其他代币,并在DEX上提供流动性——抽象层协议只需一步即可完成操作。

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,以便做出更好的多头/空头决策
• 执行复杂的DeFi策略

3. AI驱动的DApps

DeFi dApp提供借贷、交换、收益farming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
• 通过检测潜在风险来扫描代币

主要挑战

在这些层上构建的顶级协议面临一些挑战:

1. 这些协议依赖实时数据流来实现最佳交易执行。数据质量差可能导致路线效率低下、交易失败或交易无利可图。

2. AI模型依赖历史数据,但加密货币市场波动性很大。代理必须接受多样化、高质量数据集的训练才能保持有效性。

3. 需要全面了解资产相关性、流动性变化和市场情绪,才能了解整体市场状况。

基于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头或空头头寸的偏好。

DeFAI的主要数据提供商包括:

• Mode Synth:用于财务预测的合成数据,捕捉完整的价格变动分布,用于AI模型预测。

• Chainbase:全链结构化数据集,提供AI增强数据,用于交易、预测和获取alpha。

• sqd.ai:面向AI代理的去中心化数据湖,可扩展、可定制的多链数据访问,具有零知识证明安全性。

• Cookie:面向AI代理的社交媒体心智和链上数据层,使用18个专门的AI代理处理20多条链上的超过7TB的链上代理数据。

Mode Synth子网作为Bittensor的第50个子网络,为代理的财务预测能力创建合成数据。与其他传统价格预测系统相比,Synth捕获了价格变动的完整分布及其相关概率,从而构建了世界上最准确的合成数据,为代理和LLM提供支持。

提供更多高质量数据集可以使AI代理在交易中做出更好的方向性决策,同时预测不同市场条件下的APY波动,以便流动性池在需要时重新分配或提取流动性。

最受关注的AI代理区块链

除了为AI和代理构建数据层之外,某区块链还将自己定位为为DeFAI未来构建全栈的平台。他们最近部署了一个DeFAI的co-pilot,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,该区块链还支持许多基于AI和代理的团队。他们付出了巨大努力,将多个协议集成到其生态中,随着更多代理的开发和执行交易,该区块链迅速发展。

这些举措都是在他们用AI升级网络的同时实现的,最引人注目的是为他们的区块链配备了一个AI的排序器。通过在执行前使用模拟和AI分析交易,可以在处理前阻止和审查高风险交易,以确保链上安全。

AI代理所基于的顶级区块链比较

Solana和Base无疑是大多数AI代理框架和代币构建和发布的两条主要链。AI代理利用Solana的高吞吐量和低延迟网络以及开源操作系统来部署代理代币,而某平台则充当了在Base上部署代理的launchpad。尽管它们都有黑客松和资金激励,但就其作为一条链的AI计划而言,它们还没有达到某些区块链所达到的水平。

NEAR之前将自己定义为以AI为中心的L1区块链,其功能包括AI任务市场、具有开源AI代理框架的研究中心和AI助手。他们最近宣布了2000万美元的AI代理基金,用于在NEAR上扩展完全自主和可验证的代理。

DeFAI的下一步

目前,DeFi中的大多数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代理可能会通过分析产生alpha,但缺乏独立的交易执行

3. AI驱动的dApp可以处理保险库或交易,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。这将需要有关大户活动、流动性变化等的深层的链上数据,同时产生有用的合成数据以进行更好的预测分析,并结合来自一般市场的情绪分析,无论是特定类别的代币波动,还是社交网络上的代币波动。

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,我们可能会看到未来DeFi交易者依靠AI代理在最少的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,一些人可能认为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是不可否认的。

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。越来越多的协议集成了不同的数据层,数据协议为框架构建了插件,这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代理操作仍然是一个黑匣子,用户必须将资金托付给它。因此,可验证的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。集成基于TEE、FHE甚至zk-proofs的协议都可以增强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。