Desde a sua rápida expansão em 2020, as finanças descentralizadas (DeFi) têm sido um dos pilares centrais do ecossistema criptográfico. Embora tenham sido estabelecidos muitos novos protocolos inovadores, isso também levou a um aumento da complexidade e da fragmentação, tornando difícil para até mesmo os usuários mais experientes navegarem por uma grande quantidade de cadeias, ativos e protocolos.
Ao mesmo tempo, a inteligência artificial (AI) evoluiu de uma narrativa ampla em 2023 para um foco mais profissional e orientado a agentes em 2024. Esta transformação deu origem ao DeFi AI (DeFAI) — um campo emergente onde a IA melhora o DeFi através da automação, gestão de riscos e otimização de capital.
DeFAI atravessa vários níveis. A blockchain é a camada base, pois os agentes de IA precisam interagir com uma cadeia específica para executar transações e contratos inteligentes. Acima disso, a camada de dados e a camada de computação fornecem a infraestrutura necessária para treinar modelos de IA, que são baseados em dados históricos de preços, sentimentos de mercado e análises on-chain. A camada de privacidade e verificabilidade garante que os dados financeiros sensíveis permaneçam seguros enquanto são executados de forma sem confiança. Finalmente, a estrutura de agentes permite que os desenvolvedores construam aplicações impulsionadas por IA especializadas, como robôs de negociação autônomos, avaliadores de risco de crédito e otimizadores de governança on-chain.
Embora este diagrama ecológico possa ser ainda mais expandido, estas são as principais categorias dos projetos construídos na DeFAI.
Com a expansão contínua do ecossistema DeFAI, os projetos mais proeminentes podem ser divididos em três categorias principais:
1. Camada Abstrata
Os protocolos construídos sobre esta categoria servem como uma interface amigável semelhante ao ChatGPT para DeFi, permitindo que os usuários insiram comandos a serem executados na cadeia. Eles geralmente integram várias cadeias e dApps, e executam a intenção do usuário, eliminando etapas manuais em transações complexas.
Algumas das funções que esses protocolos podem executar incluem:
Troca, cross-chain, empréstimo/levantamento, execução de transações cross-chain
Carteira de trading de cópias ou perfil de Twitter/X
Executar automaticamente ordens de take profit stop loss de acordo com a percentagem do tamanho da posição
Por exemplo, não é necessário extrair ETH manualmente do Aave, transferi-lo para a Solana, trocar SOL / Fartcoin e fornecer liquidez na Raydium - o protocolo de camada de abstração pode realizar a operação em um único passo.
Principal protocolo:
@griffaindotcom — rede de agentes que executa transações para os usuários
@HeyAnonai — protocolo para lidar com os prompts dos usuários sobre transações DeFi e insights em tempo real
@orbitcryptoai — Parceiro de IA para interação DeFi
2. Agente de negociação independente
Ao contrário dos robôs de negociação tradicionais que seguem regras predefinidas, os agentes de negociação autônomos podem aprender e adaptar-se às condições de mercado, ajustando suas estratégias com base em novas informações. Esses agentes podem:
Analisar dados para aprimorar continuamente a estratégia
Prever a tendência do mercado para tomar melhores decisões de compra/venda
Execute estratégias DeFi complexas como negociações básicas
Principais protocolos:
@Almanak__ — plataforma para treinar, otimizar e implantar agentes financeiros autônomos
@Cod3xOrg — lançou um agente de IA para executar tarefas financeiras na blockchain
@Spectral_Labs — Criar uma rede de agentes de negociação autónomos na cadeia.
3. DApps impulsionados por IA
As dApp DeFi oferece funções como empréstimos, trocas e farming de rendimento. A IA e os agentes de IA podem melhorar esses serviços da seguinte forma:
Otimize o fornecimento de liquidez reequilibrando as posições de LP para obter um melhor APY
Escanear tokens para descobrir riscos através da deteção de possíveis rug ou honeypots.
Principal protocolo:
@gizatechxyz da ARMA— AI agente, utilizado para otimizar os rendimentos de USDC no Mode e Base
@SturdyFinance — Cofragem de rendimento impulsionada por IA
@derivexyz — plataforma de opções e contratos perpétuos otimizada por um co-piloto de IA inteligente
Principais desafios
Os principais protocolos construídos sobre esses níveis enfrentam alguns desafios:
Estes protocolos dependem de fluxos de dados em tempo real para uma execução de transação ideal. Uma má qualidade de dados pode resultar em eficiência de rota reduzida, falhas na transação ou transações sem lucro.
Os modelos de IA dependem de dados históricos, mas o mercado de criptomoedas é muito volátil. Os agentes devem ser treinados com conjuntos de dados diversificados e de alta qualidade para manter a eficácia.
É necessário ter uma compreensão abrangente da correlação de ativos, das mudanças na liquidez e do sentimento do mercado para entender a situação geral do mercado.
Os protocolos baseados nessas categorias têm sido bem recebidos pelo mercado. No entanto, para oferecer melhores produtos e resultados ótimos, eles devem considerar integrar conjuntos de dados de diferentes qualidades para elevar seus produtos a um novo nível.
Camada de Dados——dá potência à inteligência DeFAI
A qualidade da IA depende dos dados em que se baseia. Para que os agentes de IA funcionem de forma eficaz no DeFAI, eles precisam de dados em tempo real, estruturados e verificáveis. Por exemplo, a camada de abstração precisa acessar dados na blockchain através de RPC e APIs de redes sociais, enquanto os agentes de otimização de transações e lucros necessitam de dados para aperfeiçoar ainda mais suas estratégias de negociação e redistribuir recursos.
Conjuntos de dados de alta qualidade permitem que os agentes realizem análises preditivas do comportamento futuro dos preços, fornecendo recomendações de negociação que se adaptam às suas preferências por posições longas ou curtas em determinados ativos.
O principal fornecedor de dados da DeFAI
| Acordo | Detalhes | Funcionalidade |
| Mode Synth | Dados sintéticos para previsão financeira | Captura a distribuição completa das variações de preço, utilizada para previsão de modelos de IA |
| Chainbase | Conjunto de dados estruturados de cadeia completa | Fornece dados aprimorados por IA para negociação, previsão e obtenção de alpha |
| sqd.ai | Lago de dados descentralizado voltado para agentes de IA | Acesso a dados multichain escalável e personalizável, com segurança de prova de conhecimento zero |
| Cookie | Camada de dados on-chain e mentalidade CT voltada para agentes de IA | Processando mais de 7TB de dados de agentes on-chain em mais de 20 cadeias com 18 agentes de IA especializados |
Modo Synth Sub-rede
Como a 50ª sub-rede do Bittensor, o Synth cria dados sintéticos para a capacidade de previsão financeira dos agentes. Comparado a outros sistemas tradicionais de previsão de preços, o Synth captura a distribuição completa das variações de preços e suas probabilidades associadas, construindo assim os dados sintéticos mais precisos do mundo, apoiando agentes e LLM.
Fornecer mais conjuntos de dados de alta qualidade pode permitir que agentes de IA tomem melhores decisões direcionais nas negociações, ao mesmo tempo em que prevêem as flutuações do APY em diferentes condições de mercado, para que os pools de liquidez possam realocar ou retirar liquidez quando necessário. Desde o lançamento da Autonomous Network, tem havido uma forte demanda por parte das equipes DeFi para integrar os dados da Synth através de suas APIs.
o blockchain de agentes de IA mais popular
Além de construir uma camada de dados para IA e agentes, a Mode também se posiciona para construir uma blockchain full-stack para o futuro do DeFAI. Recentemente, eles implantaram o Mode Terminal, que é o co-piloto do DeFAI, para executar transações on-chain através de prompts de usuários, que será aberto para os stakers de $MODE.
Além disso, o Mode também suporta muitas equipes baseadas em IA e agentes. O Mode fez um grande esforço para integrar protocolos como Autonolas, Giza e Sturdy em seu ecossistema, e com mais agentes sendo desenvolvidos e executando transações, o Mode está se expandindo rapidamente.
Essas medidas foram implementadas enquanto eles atualizavam a rede com IA, sendo mais notável a adição de um classificador de IA para sua blockchain. Ao usar simulações e análises de IA antes da execução das transações, é possível bloquear e revisar transações de alto risco antes do processamento, garantindo a segurança na cadeia. Como L2 da super cadeia Optimism, o Mode está na zona intermediária, conectando usuários humanos e agentes com o melhor ecossistema DeFi.
Comparação das principais blockchains em que a AI代理 é baseada
Solana e Base são, sem dúvida, as duas principais cadeias para a maioria das estruturas de proxy de IA e compilações e lançamentos de tokens. Os proxies de IA aproveitam a rede de alta taxa de transferência e baixa latência do Solana e o ElizaOS de código aberto para implantar tokens de proxy, enquanto o Virtuals atua como uma plataforma de lançamento para implantar proxies na Base. Embora todos eles tenham hackathons e incentivos de financiamento, eles não atingiram o nível que o Modo atingiu em termos de suas iniciativas de IA como uma cadeia.
A NEAR definiu-se anteriormente como uma blockchain L1 centrada em IA, cujas funcionalidades incluem um mercado de tarefas de IA, um centro de pesquisa NEAR AI com um framework de agentes de IA de código aberto e o assistente NEAR AI. Recentemente, anunciaram um fundo de agentes de IA de 20 milhões de dólares para expandir agentes totalmente autónomos e verificáveis na NEAR.
Chainbase
A Chainbase fornece conjuntos de dados estruturados verificáveis em toda a cadeia, que podem aprimorar funções como negociação, insights, previsões e busca de alpha para agentes de IA. Eles lançaram os manuscripts, que são uma estrutura de fluxo de dados em blockchain destinada a integrar conjuntos de dados on-chain e off-chain em um armazenamento de dados de destino para consultas e análises ilimitadas.
Isto permite que os desenvolvedores personalizem os fluxos de trabalho de processamento de dados de acordo com as suas necessidades específicas. A normalização dos dados brutos e o seu processamento em um formato limpo e compatível garantem que o conjunto de dados atenda aos rigorosos requisitos dos sistemas de IA, reduzindo assim o tempo de pré-processamento, ao mesmo tempo que aumenta a precisão do modelo, ajudando a criar agentes de IA fiáveis.
Com base nos seus amplos dados on-chain, eles também desenvolveram um modelo chamado Theia, que traduz os dados on-chain em análises de dados para os usuários, sem a necessidade de conhecimentos complexos de codificação. A utilidade dos dados da Chainbase é evidente nas suas parcerias, onde protocolos de IA estão utilizando os seus dados para:
ElizaOS plugin de proxy, utilizado para decisões impulsionadas na cadeia
Construir assistente Vana AI
Flock.io rede social inteligente, fornece insights sobre o comportamento do usuário
Theoriq análise de dados e previsões para DeFi
Também colaborou com 0G, Aethir e io.net
Em comparação com os protocolos de dados tradicionais
Protocolos de dados como The Graph, Chainlink e Alchemy fornecem dados, mas não são centrados em IA. The Graph oferece uma plataforma para consultar e indexar dados de blockchain, fornecendo acesso a dados brutos que não foram construídos para transações ou execução de estratégias. Chainlink fornece alimentações de dados de oráculo, mas carece de conjuntos de dados otimizados para previsão com IA, enquanto a Alchemy fornece principalmente serviços RPC.
Em comparação, os dados do Chainbase são dados de blockchain preparados especificamente, que podem ser facilmente utilizados por aplicações ou agentes de IA de forma mais estruturada e perspicaz, permitindo que os agentes acessem mais facilmente dados relacionados ao mercado em cadeia, liquidez e dados de tokens.
sqd.ai
sqd.ai (anteriormente chamado Subsquid) está a desenvolver uma rede de bases de dados aberta projetada especificamente para agentes de IA e serviços Web3. O seu lago de dados descentralizado oferece acesso a uma grande quantidade de dados em tempo real e históricos da blockchain, de forma económica e sem necessidade de autorização, permitindo que os agentes de IA operem de forma mais eficaz.
sqd.ai fornece indexação de dados em tempo real (incluindo a indexação de blocos não confirmados), com uma velocidade de indexação de até 150.000+ blocos por segundo, mais rápida do que qualquer outro indexador. Nas últimas 24 horas, eles forneceram mais de 11TB de dados, atendendo à alta demanda de throughput de bilhões de agentes de IA autônomos e desenvolvedores.
A sua plataforma de processamento de dados personalizável pode fornecer dados personalizados de acordo com as necessidades dos agentes de IA, enquanto o DuckDB oferece recuperação de dados eficiente para consultas locais. O seu conjunto de dados abrangente suporta mais de 100 redes EVM e Substrate, incluindo registos de eventos e detalhes de transações, o que é extremamente valioso para agentes de IA que operam em várias blockchains.
A adição de provas de conhecimento zero garante que os agentes de IA possam acessar e processar dados sensíveis sem comprometer a privacidade. Além disso, sqd.ai pode lidar com a carga de dados em constante crescimento adicionando mais nós de processamento, apoiando assim o número crescente de agentes de IA (estima-se que esse número atinja bilhões).
Cookie
O Cookie fornece uma camada de dados modular para agentes de IA e clusters, especificamente projetada para processar dados sociais. Tem um painel de agentes de IA que rastreia os principais estados mentais de agentes na blockchain e em plataformas sociais, e recentemente lançou uma API de cluster de dados plug-and-play para outros agentes de IA, para detectar narrativas populares e mudanças de mentalidade em CT.
Os dados deles abrangem mais de 7TB de fontes de dados em tempo real da cadeia e de redes sociais, suportados por 20 agentes de dados, proporcionando insights sobre a emoção do mercado e análises na cadeia. O seu mais recente agente de IA @agentcookiefun utilizou 7% da capacidade do seu grupo de dados, oferecendo previsões de mercado e descobrindo novas oportunidades através da utilização de vários outros agentes que operam sob ele.
DeFAI o próximo passo
Atualmente, a maioria dos agentes de IA em DeFi enfrenta limitações significativas na realização da autonomia total. Por exemplo:
A camada de abstração converte a intenção do usuário em execução, mas geralmente carece de capacidade preditiva.
Os agentes de IA podem gerar alpha através da análise, mas carecem de execução de negociações independente.
Aplicações descentralizadas impulsionadas por IA podem lidar com cofres ou transações, mas são passivas e não ativas.
A próxima fase do DeFAI pode se concentrar na integração de uma camada de dados útil para desenvolver a melhor plataforma ou agente de proxy. Isso exigirá dados on-chain profundos sobre atividades de grandes baleias, mudanças na liquidez, entre outros, enquanto gera dados sintéticos úteis para análises preditivas melhores e combina com análises de sentimentos do mercado em geral, seja sobre a volatilidade de tokens em categorias específicas (como agentes de IA, DeSci, etc.) ou sobre a volatilidade de tokens nas redes sociais.
O objetivo final é que os agentes de IA possam gerar e executar estratégias de negociação de forma contínua a partir de uma única interface. À medida que esses sistemas amadurecem, podemos ver no futuro os negociadores de DeFi a dependerem de agentes de IA para avaliar, prever e executar estratégias financeiras de forma autónoma com o mínimo de intervenção humana.
Últimas reflexões
Dada a grande desvalorização dos tokens e estruturas de agentes de IA, algumas pessoas podem pensar que o DeFAI é apenas uma moda passageira. No entanto, o DeFAI ainda está em estágio inicial, e o potencial dos agentes de IA para melhorar a usabilidade e o desempenho do DeFi é inegável.
A chave para liberar esse potencial está na obtenção de dados em tempo real de alta qualidade, o que melhorará as previsões e execuções de negociações impulsionadas por IA. Um número crescente de protocolos integra diferentes camadas de dados, e os protocolos de dados constroem plugins para a estrutura, o que destaca a importância dos dados para a tomada de decisões dos agentes.
Olhando para o futuro, a verificabilidade e a privacidade serão os principais desafios que os protocolos terão de enfrentar. Neste momento, a maioria das operações de agentes de IA ainda é uma caixa-preta, onde os usuários devem confiar seus fundos a ela. Assim, o desenvolvimento de decisões de IA verificáveis ajudará a garantir a transparência e a responsabilização dos processos dos agentes. Protocolos integrados com TEE, FHE ou até zk-proofs podem aumentar a verificabilidade do comportamento dos agentes de IA, permitindo assim a confiança na autonomia.
Somente combinando dados de alta qualidade, modelos robustos e um processo de decisão transparente, o agente DeFAI poderá ser amplamente aplicado.
O conteúdo serve apenas de referência e não constitui uma solicitação ou oferta. Não é prestado qualquer aconselhamento em matéria de investimento, fiscal ou jurídica. Consulte a Declaração de exoneração de responsabilidade para obter mais informações sobre os riscos.
Finanças Descentralizadas全解：AI如何释放Finanças Descentralizadas的潜力？
Autor: Geng Kai, DF
O que é DeFAI?
Desde a sua rápida expansão em 2020, as finanças descentralizadas (DeFi) têm sido um dos pilares centrais do ecossistema criptográfico. Embora tenham sido estabelecidos muitos novos protocolos inovadores, isso também levou a um aumento da complexidade e da fragmentação, tornando difícil para até mesmo os usuários mais experientes navegarem por uma grande quantidade de cadeias, ativos e protocolos.
Ao mesmo tempo, a inteligência artificial (AI) evoluiu de uma narrativa ampla em 2023 para um foco mais profissional e orientado a agentes em 2024. Esta transformação deu origem ao DeFi AI (DeFAI) — um campo emergente onde a IA melhora o DeFi através da automação, gestão de riscos e otimização de capital.
DeFAI atravessa vários níveis. A blockchain é a camada base, pois os agentes de IA precisam interagir com uma cadeia específica para executar transações e contratos inteligentes. Acima disso, a camada de dados e a camada de computação fornecem a infraestrutura necessária para treinar modelos de IA, que são baseados em dados históricos de preços, sentimentos de mercado e análises on-chain. A camada de privacidade e verificabilidade garante que os dados financeiros sensíveis permaneçam seguros enquanto são executados de forma sem confiança. Finalmente, a estrutura de agentes permite que os desenvolvedores construam aplicações impulsionadas por IA especializadas, como robôs de negociação autônomos, avaliadores de risco de crédito e otimizadores de governança on-chain.
Embora este diagrama ecológico possa ser ainda mais expandido, estas são as principais categorias dos projetos construídos na DeFAI.
Com a expansão contínua do ecossistema DeFAI, os projetos mais proeminentes podem ser divididos em três categorias principais:
1. Camada Abstrata
Os protocolos construídos sobre esta categoria servem como uma interface amigável semelhante ao ChatGPT para DeFi, permitindo que os usuários insiram comandos a serem executados na cadeia. Eles geralmente integram várias cadeias e dApps, e executam a intenção do usuário, eliminando etapas manuais em transações complexas.
Algumas das funções que esses protocolos podem executar incluem:
Por exemplo, não é necessário extrair ETH manualmente do Aave, transferi-lo para a Solana, trocar SOL / Fartcoin e fornecer liquidez na Raydium - o protocolo de camada de abstração pode realizar a operação em um único passo.
Principal protocolo:
2. Agente de negociação independente
Ao contrário dos robôs de negociação tradicionais que seguem regras predefinidas, os agentes de negociação autônomos podem aprender e adaptar-se às condições de mercado, ajustando suas estratégias com base em novas informações. Esses agentes podem:
Principais protocolos:
3. DApps impulsionados por IA
As dApp DeFi oferece funções como empréstimos, trocas e farming de rendimento. A IA e os agentes de IA podem melhorar esses serviços da seguinte forma:
Principal protocolo:
Principais desafios
Os principais protocolos construídos sobre esses níveis enfrentam alguns desafios:
Os protocolos baseados nessas categorias têm sido bem recebidos pelo mercado. No entanto, para oferecer melhores produtos e resultados ótimos, eles devem considerar integrar conjuntos de dados de diferentes qualidades para elevar seus produtos a um novo nível.
Camada de Dados——dá potência à inteligência DeFAI
A qualidade da IA depende dos dados em que se baseia. Para que os agentes de IA funcionem de forma eficaz no DeFAI, eles precisam de dados em tempo real, estruturados e verificáveis. Por exemplo, a camada de abstração precisa acessar dados na blockchain através de RPC e APIs de redes sociais, enquanto os agentes de otimização de transações e lucros necessitam de dados para aperfeiçoar ainda mais suas estratégias de negociação e redistribuir recursos.
Conjuntos de dados de alta qualidade permitem que os agentes realizem análises preditivas do comportamento futuro dos preços, fornecendo recomendações de negociação que se adaptam às suas preferências por posições longas ou curtas em determinados ativos.
O principal fornecedor de dados da DeFAI
| Acordo | Detalhes | Funcionalidade | | Mode Synth | Dados sintéticos para previsão financeira | Captura a distribuição completa das variações de preço, utilizada para previsão de modelos de IA | | Chainbase | Conjunto de dados estruturados de cadeia completa | Fornece dados aprimorados por IA para negociação, previsão e obtenção de alpha | | sqd.ai | Lago de dados descentralizado voltado para agentes de IA | Acesso a dados multichain escalável e personalizável, com segurança de prova de conhecimento zero | | Cookie | Camada de dados on-chain e mentalidade CT voltada para agentes de IA | Processando mais de 7TB de dados de agentes on-chain em mais de 20 cadeias com 18 agentes de IA especializados |
Modo Synth Sub-rede
Como a 50ª sub-rede do Bittensor, o Synth cria dados sintéticos para a capacidade de previsão financeira dos agentes. Comparado a outros sistemas tradicionais de previsão de preços, o Synth captura a distribuição completa das variações de preços e suas probabilidades associadas, construindo assim os dados sintéticos mais precisos do mundo, apoiando agentes e LLM.
Fornecer mais conjuntos de dados de alta qualidade pode permitir que agentes de IA tomem melhores decisões direcionais nas negociações, ao mesmo tempo em que prevêem as flutuações do APY em diferentes condições de mercado, para que os pools de liquidez possam realocar ou retirar liquidez quando necessário. Desde o lançamento da Autonomous Network, tem havido uma forte demanda por parte das equipes DeFi para integrar os dados da Synth através de suas APIs.
o blockchain de agentes de IA mais popular
Além de construir uma camada de dados para IA e agentes, a Mode também se posiciona para construir uma blockchain full-stack para o futuro do DeFAI. Recentemente, eles implantaram o Mode Terminal, que é o co-piloto do DeFAI, para executar transações on-chain através de prompts de usuários, que será aberto para os stakers de $MODE.
Além disso, o Mode também suporta muitas equipes baseadas em IA e agentes. O Mode fez um grande esforço para integrar protocolos como Autonolas, Giza e Sturdy em seu ecossistema, e com mais agentes sendo desenvolvidos e executando transações, o Mode está se expandindo rapidamente.
Essas medidas foram implementadas enquanto eles atualizavam a rede com IA, sendo mais notável a adição de um classificador de IA para sua blockchain. Ao usar simulações e análises de IA antes da execução das transações, é possível bloquear e revisar transações de alto risco antes do processamento, garantindo a segurança na cadeia. Como L2 da super cadeia Optimism, o Mode está na zona intermediária, conectando usuários humanos e agentes com o melhor ecossistema DeFi.
Comparação das principais blockchains em que a AI代理 é baseada
Solana e Base são, sem dúvida, as duas principais cadeias para a maioria das estruturas de proxy de IA e compilações e lançamentos de tokens. Os proxies de IA aproveitam a rede de alta taxa de transferência e baixa latência do Solana e o ElizaOS de código aberto para implantar tokens de proxy, enquanto o Virtuals atua como uma plataforma de lançamento para implantar proxies na Base. Embora todos eles tenham hackathons e incentivos de financiamento, eles não atingiram o nível que o Modo atingiu em termos de suas iniciativas de IA como uma cadeia.
A NEAR definiu-se anteriormente como uma blockchain L1 centrada em IA, cujas funcionalidades incluem um mercado de tarefas de IA, um centro de pesquisa NEAR AI com um framework de agentes de IA de código aberto e o assistente NEAR AI. Recentemente, anunciaram um fundo de agentes de IA de 20 milhões de dólares para expandir agentes totalmente autónomos e verificáveis na NEAR.
Chainbase
A Chainbase fornece conjuntos de dados estruturados verificáveis em toda a cadeia, que podem aprimorar funções como negociação, insights, previsões e busca de alpha para agentes de IA. Eles lançaram os manuscripts, que são uma estrutura de fluxo de dados em blockchain destinada a integrar conjuntos de dados on-chain e off-chain em um armazenamento de dados de destino para consultas e análises ilimitadas.
Isto permite que os desenvolvedores personalizem os fluxos de trabalho de processamento de dados de acordo com as suas necessidades específicas. A normalização dos dados brutos e o seu processamento em um formato limpo e compatível garantem que o conjunto de dados atenda aos rigorosos requisitos dos sistemas de IA, reduzindo assim o tempo de pré-processamento, ao mesmo tempo que aumenta a precisão do modelo, ajudando a criar agentes de IA fiáveis.
Com base nos seus amplos dados on-chain, eles também desenvolveram um modelo chamado Theia, que traduz os dados on-chain em análises de dados para os usuários, sem a necessidade de conhecimentos complexos de codificação. A utilidade dos dados da Chainbase é evidente nas suas parcerias, onde protocolos de IA estão utilizando os seus dados para:
Em comparação com os protocolos de dados tradicionais
Protocolos de dados como The Graph, Chainlink e Alchemy fornecem dados, mas não são centrados em IA. The Graph oferece uma plataforma para consultar e indexar dados de blockchain, fornecendo acesso a dados brutos que não foram construídos para transações ou execução de estratégias. Chainlink fornece alimentações de dados de oráculo, mas carece de conjuntos de dados otimizados para previsão com IA, enquanto a Alchemy fornece principalmente serviços RPC.
Em comparação, os dados do Chainbase são dados de blockchain preparados especificamente, que podem ser facilmente utilizados por aplicações ou agentes de IA de forma mais estruturada e perspicaz, permitindo que os agentes acessem mais facilmente dados relacionados ao mercado em cadeia, liquidez e dados de tokens.
sqd.ai
sqd.ai (anteriormente chamado Subsquid) está a desenvolver uma rede de bases de dados aberta projetada especificamente para agentes de IA e serviços Web3. O seu lago de dados descentralizado oferece acesso a uma grande quantidade de dados em tempo real e históricos da blockchain, de forma económica e sem necessidade de autorização, permitindo que os agentes de IA operem de forma mais eficaz.
sqd.ai fornece indexação de dados em tempo real (incluindo a indexação de blocos não confirmados), com uma velocidade de indexação de até 150.000+ blocos por segundo, mais rápida do que qualquer outro indexador. Nas últimas 24 horas, eles forneceram mais de 11TB de dados, atendendo à alta demanda de throughput de bilhões de agentes de IA autônomos e desenvolvedores.
A sua plataforma de processamento de dados personalizável pode fornecer dados personalizados de acordo com as necessidades dos agentes de IA, enquanto o DuckDB oferece recuperação de dados eficiente para consultas locais. O seu conjunto de dados abrangente suporta mais de 100 redes EVM e Substrate, incluindo registos de eventos e detalhes de transações, o que é extremamente valioso para agentes de IA que operam em várias blockchains.
A adição de provas de conhecimento zero garante que os agentes de IA possam acessar e processar dados sensíveis sem comprometer a privacidade. Além disso, sqd.ai pode lidar com a carga de dados em constante crescimento adicionando mais nós de processamento, apoiando assim o número crescente de agentes de IA (estima-se que esse número atinja bilhões).
Cookie
O Cookie fornece uma camada de dados modular para agentes de IA e clusters, especificamente projetada para processar dados sociais. Tem um painel de agentes de IA que rastreia os principais estados mentais de agentes na blockchain e em plataformas sociais, e recentemente lançou uma API de cluster de dados plug-and-play para outros agentes de IA, para detectar narrativas populares e mudanças de mentalidade em CT.
Os dados deles abrangem mais de 7TB de fontes de dados em tempo real da cadeia e de redes sociais, suportados por 20 agentes de dados, proporcionando insights sobre a emoção do mercado e análises na cadeia. O seu mais recente agente de IA @agentcookiefun utilizou 7% da capacidade do seu grupo de dados, oferecendo previsões de mercado e descobrindo novas oportunidades através da utilização de vários outros agentes que operam sob ele.
DeFAI o próximo passo
Atualmente, a maioria dos agentes de IA em DeFi enfrenta limitações significativas na realização da autonomia total. Por exemplo:
A próxima fase do DeFAI pode se concentrar na integração de uma camada de dados útil para desenvolver a melhor plataforma ou agente de proxy. Isso exigirá dados on-chain profundos sobre atividades de grandes baleias, mudanças na liquidez, entre outros, enquanto gera dados sintéticos úteis para análises preditivas melhores e combina com análises de sentimentos do mercado em geral, seja sobre a volatilidade de tokens em categorias específicas (como agentes de IA, DeSci, etc.) ou sobre a volatilidade de tokens nas redes sociais.
O objetivo final é que os agentes de IA possam gerar e executar estratégias de negociação de forma contínua a partir de uma única interface. À medida que esses sistemas amadurecem, podemos ver no futuro os negociadores de DeFi a dependerem de agentes de IA para avaliar, prever e executar estratégias financeiras de forma autónoma com o mínimo de intervenção humana.
Últimas reflexões
Dada a grande desvalorização dos tokens e estruturas de agentes de IA, algumas pessoas podem pensar que o DeFAI é apenas uma moda passageira. No entanto, o DeFAI ainda está em estágio inicial, e o potencial dos agentes de IA para melhorar a usabilidade e o desempenho do DeFi é inegável.
A chave para liberar esse potencial está na obtenção de dados em tempo real de alta qualidade, o que melhorará as previsões e execuções de negociações impulsionadas por IA. Um número crescente de protocolos integra diferentes camadas de dados, e os protocolos de dados constroem plugins para a estrutura, o que destaca a importância dos dados para a tomada de decisões dos agentes.
Olhando para o futuro, a verificabilidade e a privacidade serão os principais desafios que os protocolos terão de enfrentar. Neste momento, a maioria das operações de agentes de IA ainda é uma caixa-preta, onde os usuários devem confiar seus fundos a ela. Assim, o desenvolvimento de decisões de IA verificáveis ajudará a garantir a transparência e a responsabilização dos processos dos agentes. Protocolos integrados com TEE, FHE ou até zk-proofs podem aumentar a verificabilidade do comportamento dos agentes de IA, permitindo assim a confiança na autonomia.
Somente combinando dados de alta qualidade, modelos robustos e um processo de decisão transparente, o agente DeFAI poderá ser amplamente aplicado.