Desde a rápida expansão em 2020, as finanças descentralizadas (DeFi) têm sido um pilar central do ecossistema cripto. Embora muitos novos protocolos inovadores tenham sido estabelecidos, isso também levou a um aumento da complexidade e fragmentação, tornando difícil para até mesmo usuários experientes navegarem por um grande número 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. Essa transformação deu origem ao DeFi AI (DeFAI) — um campo emergente onde a IA aprimora o DeFi por meio de automação, gestão de riscos e otimização de capital.
DeFAI atravessa vários níveis. A blockchain é a camada base, pois os agentes de IA devem interagir com uma cadeia específica para executar transações e contratos inteligentes. Acima dela, a camada de dados e a camada de computação fornecem a infraestrutura necessária para treinar modelos de IA, que vêm de dados históricos de preços, sentimento de mercado e análises on-chain. A camada de privacidade e verificabilidade garante que dados financeiros sensíveis permaneçam seguros enquanto mantém a execução sem confiança. Por fim, a estrutura de agentes permite que os desenvolvedores construam aplicações específicas impulsionadas por IA, 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 de projetos construídos na DeFAI.
À medida que o ecossistema DeFAI continua a expandir-se, os projetos mais proeminentes podem ser divididos em três categorias principais:
Camada abstrata
Os protocolos construídos nesta categoria atuam como uma interface amigável ao usuário semelhante ao ChatGPT para DeFi, permitindo que os usuários insiram prompts executados na cadeia. Normalmente, eles estão integrados a várias cadeias e dApps, e executam a intenção do usuário, ao mesmo tempo que eliminam etapas manuais em transações complexas.
Algumas das funções que estes protocolos podem executar incluem:
Troca, cross-chain, empréstimo/saque, execução de transações cross-chain
Carteira de negociação de cópias ou perfil do Twitter/X
Executar automaticamente stop de lucro/perda com base na porcentagem do tamanho da posição
Por exemplo, não é necessário extrair ETH manualmente do Aave, transferi-lo para a Solana, trocar por SOL / Fartcoin e fornecer liquidez no Raydium - o protocolo de camada de abstração pode realizar a operação em apenas um passo.
Principais protocolos:
@griffaindotcom — rede de agentes que executam transações para os usuários
@HeyAnonai — protocolo para lidar com dicas de usuários sobre transações DeFi e insights em tempo real
@orbitcryptoai — Parceiro de IA para interações DeFi
Agente de Negociação Autônomo
Ao contrário dos robôs de negociação tradicionais que seguem regras predefinidas, os agentes de negociação autónomos podem aprender e adaptar-se às condições do mercado, ajustando as suas estratégias com base em novas informações. Estes agentes podem:
Analisar dados para aprimorar continuamente a estratégia
Prever a tendência do mercado, a fim de tomar melhores decisões de compra/venda.
Executar estratégias DeFi complexas como nas transações básicas
Principal protocolo:
@Almanak__ — plataforma para treinar, otimizar e implementar agentes financeiros autônomos
@Cod3xOrg — lançou um agente de IA para executar tarefas financeiras na blockchain
@Spectral_Labs — Criar uma rede de agentes de transação na blockchain própria
DApps impulsionados por IA
As dApps DeFi oferecem funcionalidades de empréstimos, trocas, farming de rendimento, entre outras. 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 um melhor APY
Escanear tokens para descobrir riscos através da deteção de potenciais rug ou honeypots.
Principais protocolos:
@gizatechxyz da ARMA— Agente de IA, utilizado para otimizar os rendimentos em USDC no Mode e Base.
@SturdyFinance — Cofre de rendimento impulsionado por IA
@derivexyz — plataforma de opções e contratos perpétuos otimizada com o co-piloto inteligente AI
Principais desafios
Os principais protocolos construídos sobre esses níveis enfrentam alguns desafios:
Estes protocolos dependem de fluxos de dados em tempo real para alcançar a melhor execução de transações. A má qualidade dos dados pode resultar em baixa eficiência de rotas, falhas de transação ou transações não lucrativas.
Os modelos de IA dependem de dados históricos, mas o mercado de criptomoedas é altamente volátil. Os agentes devem ser treinados com conjuntos de dados diversificados e de alta qualidade para manter a eficácia.
É necessário compreender a correlação dos ativos, as mudanças na liquidez e o sentimento do mercado para entender a situação geral do mercado.
Os protocolos baseados nessas categorias têm sido bem recebidos no mercado. No entanto, para oferecer melhores produtos e resultados ótimos, eles devem considerar a integração de conjuntos de dados de diferentes qualidades, a fim de elevar seus produtos a um novo nível.
Camada de dados - fornece energia para a inteligência DeFAI
A IA é tão boa quanto os dados em que se baseia. Para que os agentes de IA trabalhem efetivamente no DeFAI, eles precisam de dados em tempo real, estruturados e verificáveis. Por exemplo, a camada de abstração precisa de acesso a dados on-chain por meio de RPCs e APIs de redes sociais, enquanto os agentes de otimização de transações e rendimentos precisam de dados para refinar ainda mais suas estratégias de negociação e realocar recursos.
Conjuntos de dados de alta qualidade permitem que os agentes realizem uma melhor análise preditiva do comportamento dos preços futuros, fornecendo recomendações de negociação para se adaptarem às suas preferências de posições longas ou curtas em determinados ativos.
Principal fornecedor de dados da DeFAI
acordo
detalhes
Função
Modo Synth
Dados sintéticos para previsão financeira
Capturar a distribuição completa das variações de preços, para previsão de modelos de IA
Chainbase
Conjuntos de dados estruturados de cadeia completa
Fornecer 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 multi-chain escalável e personalizável, com segurança de prova de conhecimento zero
Cookie
Camada de dados on-chain e mentalidade CT voltada para agentes de IA
Usar 18 agentes de IA especializados para processar mais de 7TB de dados de agentes em cadeia em mais de 20 cadeias.
Mode Synth Sub-rede
Como a 50ª sub-rede do Bittensor, o Synth cria dados sintéticos para a capacidade de previsão financeira dos agentes. Em comparação com outros sistemas tradicionais de previsão de preços, o Synth captura a distribuição completa das variações de preço 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 os agentes de IA tomem melhores decisões direcionais nas negociações, ao mesmo tempo que prevêem as flutuações do APY sob diferentes condições de mercado, para que os pools de liquidez possam redistribuir ou retirar liquidez quando necessário. Desde o lançamento da rede autônoma, houve uma forte demanda das equipes DeFi para integrar os dados da Synth através de sua API.
A blockchain de agente de IA mais popular
Além de construir uma camada de dados para IA e agentes, o Mode também se posiciona como uma blockchain full-stack para o futuro do DeFAI. Recentemente, eles implementaram o Mode Terminal, que é o co-piloto do DeFAI, utilizado para executar transações on-chain através de prompts dos 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, Sturdy em seu ecossistema, e à medida que mais agentes são desenvolvidos e as transações são executadas, o Mode está se desenvolvendo rapidamente.
Essas medidas foram implementadas enquanto eles atualizavam a rede com IA, sendo a mais notável o fornecimento de um classificadora 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, Mode ocupa um espaço intermediário, conectando usuários humanos e agentes com o melhor ecossistema DeFi.
Comparação das principais blockchains em que os agentes de IA são baseados
Solana e Base são, sem dúvida, as duas principais cadeias para a construção e lançamento de quadros e tokens de IA para a maioria dos agentes de IA. Os agentes de IA utilizam a alta capacidade de processamento e a rede de baixa latência da Solana, bem como o ElizaOS de código aberto, para implantar tokens de agentes, enquanto os Virtuals servem como uma plataforma de lançamento para implantar agentes na Base. Embora ambos tenham hackathons e incentivos financeiros, em termos de seus planos de IA como uma cadeia, ainda não alcançaram o nível que a Mode atingiu.
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 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 oferece conjuntos de dados estruturados verificáveis em toda a cadeia, podendo melhorar as funcionalidades de transações, percepções, previsões e busca de alpha de agentes de IA. Eles lançaram os manuscripts, que são uma estrutura de fluxo de dados em blockchain para integrar conjuntos de dados on-chain e off-chain em um armazenamento de dados alvo, permitindo 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 tratamento em um formato limpo e compatível garantem que os conjuntos de dados atendam aos rigorosos requisitos dos sistemas de IA, reduzindo assim o tempo de pré-processamento, ao mesmo tempo que aumenta a precisão dos modelos, ajudando a criar agentes de IA confiáveis.
Com base nos seus vastos dados em cadeia, eles também desenvolveram um modelo chamado Theia, que traduz dados em cadeia em análises de dados para o usuário, sem a necessidade de nenhum conhecimento complexo 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 a tomada de decisões na blockchain
Construir o assistente Vana AI
A Flock.io é uma rede social inteligente que oferece insights sobre o comportamento dos usuários.
Theoriq para análise e previsão de dados DeFi
Ainda colaboramos com 0G, Aethir e io.net
Comparado 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 consulta e indexação de dados da blockchain, dando aos desenvolvedores acesso a dados brutos que não foram construídos para transações ou execução de estratégias. Chainlink fornece feeds de dados de oráculos, mas carece de conjuntos de dados otimizados por IA para previsões, enquanto a Alchemy fornece principalmente serviços RPC.
Em comparação, os dados da Chainbase são dados de blockchain preparados especificamente, que podem ser facilmente utilizados por aplicações ou agentes de IA de uma forma mais estruturada e perspicaz, permitindo que os agentes acessem de forma mais conveniente os dados relacionados ao mercado em cadeia, liquidez e dados de tokens.
sqd.ai
sqd.ai (anteriormente conhecido como Subsquid) está desenvolvendo uma rede de banco de dados aberto especialmente projetada para agentes de IA e serviços Web3. O lago de dados descentralizado deles oferece acesso a uma grande quantidade de dados em tempo real e históricos da blockchain de forma econômica e sem permissão, permitindo que os agentes de IA funcionem 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 rápido do que qualquer outro indexador. Nos últimos 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 do agente 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 logs de eventos e detalhes de transações, o que é extremamente valioso para agentes de IA que operam em várias blockchains.
A introdução de provas de conhecimento zero garante que os agentes de IA possam aceder e processar dados sensíveis, sem comprometer a privacidade. Além disso, sqd.ai pode lidar com a carga de dados em constante crescimento ao adicionar mais nós de processamento, apoiando assim o número crescente de agentes de IA (estima-se que o número chegue a dezenas de bilhões).
Cookie
Cookie fornece uma camada de dados modular para agentes de IA e clusters, especificamente projetada para processar dados sociais. Possui um painel de controle de agentes de IA que rastreia as principais mentalidades dos agentes on-chain e nas plataformas sociais, e recentemente lançou uma API de cluster de dados plug-and-play para outros agentes de IA, a fim de detectar narrativas e mudanças de mentalidade populares no CT.
Os dados deles abrangem mais de 7TB de fontes de dados em tempo real na blockchain e nas redes sociais, suportados por 20 agentes de dados, fornecendo insights sobre o sentimento do mercado e análises na blockchain. O seu mais recente agente de IA @agentcookiefun utilizou 7% da capacidade do seu conjunto de dados, fazendo previsões de mercado e descobrindo novas oportunidades ao aproveitar vários outros agentes que operam sob ele.
O próximo passo do DeFAI
Atualmente, a maioria dos agentes de IA em DeFi enfrenta limitações significativas na realização de total autonomia. Por exemplo:
A camada de abstração transforma 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 negociação independente.
dApps impulsionados por IA podem lidar com cofres ou transações, mas pertencem ao passivo e não ao ativo.
A próxima fase do DeFAI provavelmente se concentrará na integração de camadas de dados úteis para desenvolver a melhor plataforma de proxy ou proxy. Isso exigirá dados on-chain profundos sobre a atividade da baleia, mudanças de liquidez e muito mais, enquanto gera dados sintéticos úteis para uma melhor análise preditiva, combinada com a análise de sentimento do mercado em geral, seja a volatilidade do token em categorias específicas (como agentes de IA, DeSci, etc.) ou a volatilidade do token nas redes sociais.
O objetivo final é que os agentes de IA possam gerar e executar estratégias de negociação de forma fluida a partir de uma única interface. À medida que esses sistemas amadurecem, podemos ver futuros negociantes de DeFi dependendo de agentes de IA para avaliar, prever e executar estratégias financeiras de forma autônoma com o mínimo de intervenção humana.
Últimas considerações
Dada a grande desvalorização dos tokens e frameworks de agentes de IA, algumas pessoas podem pensar que o DeFAI é apenas uma moda passageira. No entanto, o DeFAI ainda está em estágios iniciais, 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 a execução de transações impulsionadas por IA. Cada vez mais protocolos estão integrando diferentes camadas de dados, e os protocolos de dados construíram plugins para a estrutura, o que destaca a importância dos dados nas decisões dos agentes.
Olhando para o futuro, a verificabilidade e a privacidade tornar-se-ão os principais desafios que os protocolos devem resolver. Atualmente, a maioria das operações de agentes de IA ainda é uma caixa-preta, e os usuários devem confiar seus fundos a ela. Assim, o desenvolvimento de decisões de IA verificáveis ajudará a garantir a transparência e a responsabilidade dos processos de agentes. Protocolos integrados baseados em TEE, FHE ou mesmo zk-proofs podem aumentar a verificabilidade do comportamento dos agentes de IA, permitindo a confiança na autonomia.
Só a combinação bem-sucedida de dados de alta qualidade, modelos robustos e processos de decisão transparentes permitirá que os agentes DeFAI sejam amplamente utilizados.
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 rápida expansão em 2020, as finanças descentralizadas (DeFi) têm sido um pilar central do ecossistema cripto. Embora muitos novos protocolos inovadores tenham sido estabelecidos, isso também levou a um aumento da complexidade e fragmentação, tornando difícil para até mesmo usuários experientes navegarem por um grande número 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. Essa transformação deu origem ao DeFi AI (DeFAI) — um campo emergente onde a IA aprimora o DeFi por meio de automação, gestão de riscos e otimização de capital.
DeFAI atravessa vários níveis. A blockchain é a camada base, pois os agentes de IA devem interagir com uma cadeia específica para executar transações e contratos inteligentes. Acima dela, a camada de dados e a camada de computação fornecem a infraestrutura necessária para treinar modelos de IA, que vêm de dados históricos de preços, sentimento de mercado e análises on-chain. A camada de privacidade e verificabilidade garante que dados financeiros sensíveis permaneçam seguros enquanto mantém a execução sem confiança. Por fim, a estrutura de agentes permite que os desenvolvedores construam aplicações específicas impulsionadas por IA, 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 de projetos construídos na DeFAI.
À medida que o ecossistema DeFAI continua a expandir-se, os projetos mais proeminentes podem ser divididos em três categorias principais:
Os protocolos construídos nesta categoria atuam como uma interface amigável ao usuário semelhante ao ChatGPT para DeFi, permitindo que os usuários insiram prompts executados na cadeia. Normalmente, eles estão integrados a várias cadeias e dApps, e executam a intenção do usuário, ao mesmo tempo que eliminam etapas manuais em transações complexas.
Algumas das funções que estes protocolos podem executar incluem:
Troca, cross-chain, empréstimo/saque, execução de transações cross-chain
Carteira de negociação de cópias ou perfil do Twitter/X
Executar automaticamente stop de lucro/perda com base na porcentagem do tamanho da posição
Por exemplo, não é necessário extrair ETH manualmente do Aave, transferi-lo para a Solana, trocar por SOL / Fartcoin e fornecer liquidez no Raydium - o protocolo de camada de abstração pode realizar a operação em apenas um passo.
Principais protocolos:
@griffaindotcom — rede de agentes que executam transações para os usuários
@HeyAnonai — protocolo para lidar com dicas de usuários sobre transações DeFi e insights em tempo real
@orbitcryptoai — Parceiro de IA para interações DeFi
Ao contrário dos robôs de negociação tradicionais que seguem regras predefinidas, os agentes de negociação autónomos podem aprender e adaptar-se às condições do mercado, ajustando as suas estratégias com base em novas informações. Estes agentes podem:
Analisar dados para aprimorar continuamente a estratégia
Prever a tendência do mercado, a fim de tomar melhores decisões de compra/venda.
Executar estratégias DeFi complexas como nas transações básicas
Principal protocolo:
@Almanak__ — plataforma para treinar, otimizar e implementar agentes financeiros autônomos
@Cod3xOrg — lançou um agente de IA para executar tarefas financeiras na blockchain
@Spectral_Labs — Criar uma rede de agentes de transação na blockchain própria
As dApps DeFi oferecem funcionalidades de empréstimos, trocas, farming de rendimento, entre outras. 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 um melhor APY
Escanear tokens para descobrir riscos através da deteção de potenciais rug ou honeypots.
Principais protocolos:
@gizatechxyz da ARMA— Agente de IA, utilizado para otimizar os rendimentos em USDC no Mode e Base.
@SturdyFinance — Cofre de rendimento impulsionado por IA
@derivexyz — plataforma de opções e contratos perpétuos otimizada com o co-piloto inteligente AI
Principais desafios
Os principais protocolos construídos sobre esses níveis enfrentam alguns desafios:
Estes protocolos dependem de fluxos de dados em tempo real para alcançar a melhor execução de transações. A má qualidade dos dados pode resultar em baixa eficiência de rotas, falhas de transação ou transações não lucrativas.
Os modelos de IA dependem de dados históricos, mas o mercado de criptomoedas é altamente volátil. Os agentes devem ser treinados com conjuntos de dados diversificados e de alta qualidade para manter a eficácia.
É necessário compreender a correlação dos ativos, as mudanças na liquidez e o sentimento do mercado para entender a situação geral do mercado.
Os protocolos baseados nessas categorias têm sido bem recebidos no mercado. No entanto, para oferecer melhores produtos e resultados ótimos, eles devem considerar a integração de conjuntos de dados de diferentes qualidades, a fim de elevar seus produtos a um novo nível.
Camada de dados - fornece energia para a inteligência DeFAI
A IA é tão boa quanto os dados em que se baseia. Para que os agentes de IA trabalhem efetivamente no DeFAI, eles precisam de dados em tempo real, estruturados e verificáveis. Por exemplo, a camada de abstração precisa de acesso a dados on-chain por meio de RPCs e APIs de redes sociais, enquanto os agentes de otimização de transações e rendimentos precisam de dados para refinar ainda mais suas estratégias de negociação e realocar recursos.
Conjuntos de dados de alta qualidade permitem que os agentes realizem uma melhor análise preditiva do comportamento dos preços futuros, fornecendo recomendações de negociação para se adaptarem às suas preferências de posições longas ou curtas em determinados ativos.
Principal fornecedor de dados da DeFAI
acordo
detalhes
Função
Modo Synth
Dados sintéticos para previsão financeira
Capturar a distribuição completa das variações de preços, para previsão de modelos de IA
Chainbase
Conjuntos de dados estruturados de cadeia completa
Fornecer 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 multi-chain escalável e personalizável, com segurança de prova de conhecimento zero
Cookie
Camada de dados on-chain e mentalidade CT voltada para agentes de IA
Usar 18 agentes de IA especializados para processar mais de 7TB de dados de agentes em cadeia em mais de 20 cadeias.
Mode Synth Sub-rede
Como a 50ª sub-rede do Bittensor, o Synth cria dados sintéticos para a capacidade de previsão financeira dos agentes. Em comparação com outros sistemas tradicionais de previsão de preços, o Synth captura a distribuição completa das variações de preço 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 os agentes de IA tomem melhores decisões direcionais nas negociações, ao mesmo tempo que prevêem as flutuações do APY sob diferentes condições de mercado, para que os pools de liquidez possam redistribuir ou retirar liquidez quando necessário. Desde o lançamento da rede autônoma, houve uma forte demanda das equipes DeFi para integrar os dados da Synth através de sua API.
A blockchain de agente de IA mais popular
Além de construir uma camada de dados para IA e agentes, o Mode também se posiciona como uma blockchain full-stack para o futuro do DeFAI. Recentemente, eles implementaram o Mode Terminal, que é o co-piloto do DeFAI, utilizado para executar transações on-chain através de prompts dos 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, Sturdy em seu ecossistema, e à medida que mais agentes são desenvolvidos e as transações são executadas, o Mode está se desenvolvendo rapidamente.
Essas medidas foram implementadas enquanto eles atualizavam a rede com IA, sendo a mais notável o fornecimento de um classificadora 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, Mode ocupa um espaço intermediário, conectando usuários humanos e agentes com o melhor ecossistema DeFi.
Comparação das principais blockchains em que os agentes de IA são baseados
Solana e Base são, sem dúvida, as duas principais cadeias para a construção e lançamento de quadros e tokens de IA para a maioria dos agentes de IA. Os agentes de IA utilizam a alta capacidade de processamento e a rede de baixa latência da Solana, bem como o ElizaOS de código aberto, para implantar tokens de agentes, enquanto os Virtuals servem como uma plataforma de lançamento para implantar agentes na Base. Embora ambos tenham hackathons e incentivos financeiros, em termos de seus planos de IA como uma cadeia, ainda não alcançaram o nível que a Mode atingiu.
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 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 oferece conjuntos de dados estruturados verificáveis em toda a cadeia, podendo melhorar as funcionalidades de transações, percepções, previsões e busca de alpha de agentes de IA. Eles lançaram os manuscripts, que são uma estrutura de fluxo de dados em blockchain para integrar conjuntos de dados on-chain e off-chain em um armazenamento de dados alvo, permitindo 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 tratamento em um formato limpo e compatível garantem que os conjuntos de dados atendam aos rigorosos requisitos dos sistemas de IA, reduzindo assim o tempo de pré-processamento, ao mesmo tempo que aumenta a precisão dos modelos, ajudando a criar agentes de IA confiáveis.
Com base nos seus vastos dados em cadeia, eles também desenvolveram um modelo chamado Theia, que traduz dados em cadeia em análises de dados para o usuário, sem a necessidade de nenhum conhecimento complexo 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 a tomada de decisões na blockchain
Construir o assistente Vana AI
A Flock.io é uma rede social inteligente que oferece insights sobre o comportamento dos usuários.
Theoriq para análise e previsão de dados DeFi
Ainda colaboramos com 0G, Aethir e io.net
Comparado 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 consulta e indexação de dados da blockchain, dando aos desenvolvedores acesso a dados brutos que não foram construídos para transações ou execução de estratégias. Chainlink fornece feeds de dados de oráculos, mas carece de conjuntos de dados otimizados por IA para previsões, enquanto a Alchemy fornece principalmente serviços RPC.
Em comparação, os dados da Chainbase são dados de blockchain preparados especificamente, que podem ser facilmente utilizados por aplicações ou agentes de IA de uma forma mais estruturada e perspicaz, permitindo que os agentes acessem de forma mais conveniente os dados relacionados ao mercado em cadeia, liquidez e dados de tokens.
sqd.ai
sqd.ai (anteriormente conhecido como Subsquid) está desenvolvendo uma rede de banco de dados aberto especialmente projetada para agentes de IA e serviços Web3. O lago de dados descentralizado deles oferece acesso a uma grande quantidade de dados em tempo real e históricos da blockchain de forma econômica e sem permissão, permitindo que os agentes de IA funcionem 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 rápido do que qualquer outro indexador. Nos últimos 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 do agente 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 logs de eventos e detalhes de transações, o que é extremamente valioso para agentes de IA que operam em várias blockchains.
A introdução de provas de conhecimento zero garante que os agentes de IA possam aceder e processar dados sensíveis, sem comprometer a privacidade. Além disso, sqd.ai pode lidar com a carga de dados em constante crescimento ao adicionar mais nós de processamento, apoiando assim o número crescente de agentes de IA (estima-se que o número chegue a dezenas de bilhões).
Cookie
Cookie fornece uma camada de dados modular para agentes de IA e clusters, especificamente projetada para processar dados sociais. Possui um painel de controle de agentes de IA que rastreia as principais mentalidades dos agentes on-chain e nas plataformas sociais, e recentemente lançou uma API de cluster de dados plug-and-play para outros agentes de IA, a fim de detectar narrativas e mudanças de mentalidade populares no CT.
Os dados deles abrangem mais de 7TB de fontes de dados em tempo real na blockchain e nas redes sociais, suportados por 20 agentes de dados, fornecendo insights sobre o sentimento do mercado e análises na blockchain. O seu mais recente agente de IA @agentcookiefun utilizou 7% da capacidade do seu conjunto de dados, fazendo previsões de mercado e descobrindo novas oportunidades ao aproveitar vários outros agentes que operam sob ele.
O próximo passo do DeFAI
Atualmente, a maioria dos agentes de IA em DeFi enfrenta limitações significativas na realização de total autonomia. Por exemplo:
A camada de abstração transforma 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 negociação independente.
dApps impulsionados por IA podem lidar com cofres ou transações, mas pertencem ao passivo e não ao ativo.
A próxima fase do DeFAI provavelmente se concentrará na integração de camadas de dados úteis para desenvolver a melhor plataforma de proxy ou proxy. Isso exigirá dados on-chain profundos sobre a atividade da baleia, mudanças de liquidez e muito mais, enquanto gera dados sintéticos úteis para uma melhor análise preditiva, combinada com a análise de sentimento do mercado em geral, seja a volatilidade do token em categorias específicas (como agentes de IA, DeSci, etc.) ou a volatilidade do token nas redes sociais.
O objetivo final é que os agentes de IA possam gerar e executar estratégias de negociação de forma fluida a partir de uma única interface. À medida que esses sistemas amadurecem, podemos ver futuros negociantes de DeFi dependendo de agentes de IA para avaliar, prever e executar estratégias financeiras de forma autônoma com o mínimo de intervenção humana.
Últimas considerações
Dada a grande desvalorização dos tokens e frameworks de agentes de IA, algumas pessoas podem pensar que o DeFAI é apenas uma moda passageira. No entanto, o DeFAI ainda está em estágios iniciais, 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 a execução de transações impulsionadas por IA. Cada vez mais protocolos estão integrando diferentes camadas de dados, e os protocolos de dados construíram plugins para a estrutura, o que destaca a importância dos dados nas decisões dos agentes.
Olhando para o futuro, a verificabilidade e a privacidade tornar-se-ão os principais desafios que os protocolos devem resolver. Atualmente, a maioria das operações de agentes de IA ainda é uma caixa-preta, e os usuários devem confiar seus fundos a ela. Assim, o desenvolvimento de decisões de IA verificáveis ajudará a garantir a transparência e a responsabilidade dos processos de agentes. Protocolos integrados baseados em TEE, FHE ou mesmo zk-proofs podem aumentar a verificabilidade do comportamento dos agentes de IA, permitindo a confiança na autonomia.
Só a combinação bem-sucedida de dados de alta qualidade, modelos robustos e processos de decisão transparentes permitirá que os agentes DeFAI sejam amplamente utilizados.