С тех пор как децентрализованные финансы (DeFi) быстро расширились в 2020 году, они стали основным столпом криптоэкосистемы. Хотя было создано множество новых инновационных протоколов, это также привело к увеличению сложности и фрагментации, из-за чего даже опытным пользователям трудно ориентироваться в большом количестве цепочек, активов и протоколов.
В то же время искусственный интеллект (AI) развился из обширного базового нарратива 2023 года в более специализированный, ориентированный на агентов фокус 2024 года. Этот переход привел к возникновению DeFi AI (DeFAI) — новой области, в которой ИИ усиливает DeFi через автоматизацию, управление рисками и оптимизацию капитала.
DeFAI охватывает несколько уровней. Блокчейн является базовым уровнем, поскольку AI-агенты должны взаимодействовать с конкретной цепочкой для выполнения сделок и исполнения смарт-контрактов. Над ним уровень данных и уровень вычислений предоставляют инфраструктуру, необходимую для обучения AI-моделей, основанных на исторических ценовых данных, рыночных настроениях и анализе на цепочке. Уровень конфиденциальности и верификации обеспечивает безопасность чувствительных финансовых данных при сохранении бездоверительного выполнения. Наконец, структура агентов позволяет разработчикам создавать специализированные приложения на основе AI, такие как автономные торговые роботы, оценщики кредитных рисков и оптимизаторы управления на цепочке.
Хотя эту экосистему можно дальше расширять, эти категории являются основными для проектов, построенных на DeFAI.
С расширением экосистемы DeFAI наиболее выдающиеся проекты можно разделить на три основные категории:
Абстрактный уровень
Протоколы, основанные на этой категории, служат удобным интерфейсом, аналогичным ChatGPT, для DeFi, позволяя пользователям вводить подсказки для выполнения в цепочке. Обычно они интегрированы с несколькими цепями и dApp и выполняют намерения пользователей, устраняя ручные шаги в сложных сделках.
Некоторые функции, которые могут выполнять эти протоколы, включают в себя:
Обмен, кросс-цепь, заем/вывод средств, выполнение транзакций между цепями
Кошелек для копирования сделок или профиль Twitter/X
Автоматическое выполнение сделок по закрытию прибыли/убытков в зависимости от процента размера позиции.
Например, не нужно вручную извлекать ETH из Aave, переносить его через цепочку в Solana, обменивать на SOL / Fartcoin и предоставлять ликвидность на Raydium — абстрактный уровень протокола позволяет выполнить все операции за один шаг.
Основной протокол:
@griffaindotcom — агентская сеть для выполнения сделок от имени пользователей
@HeyAnonai — протокол для обработки запросов пользователей на DeFi-трейдинг и实时洞察
@orbitcryptoai — AI партнер для взаимодействия в DeFi
Автономный торговый агент
В отличие от традиционных торговых роботов, следящих за предустановленными правилами, автономные торговые агенты могут учиться и адаптироваться к рыночным условиям, а также корректировать свои стратегии в зависимости от новой информации. Эти агенты могут:
Анализируйте данные для постоянного совершенствования стратегии
Прогнозируйте рыночные тенденции, чтобы принимать более обоснованные решения о покупке/продаже.
Выполнение сложных DeFi стратегий, как базовая торговля
Основной протокол:
@Almanak__ — платформа для обучения, оптимизации и развертывания автономных финансовых агентов
@Cod3xOrg — выпустил AI-агента для выполнения финансовых задач на блокчейне
@Spectral_Labs — Создание сети для автономных торговых агентов на блокчейне
DApps на основе ИИ
DeFi dApp предоставляет функции кредитования, обмена, доходного farming и т.д. AI и AI агенты могут улучшить эти услуги следующим образом:
Оптимизируйте поставку ликвидности, перераспределяя позиции LP для получения лучшего APY.
Сканирование токенов для выявления рисков путем обнаружения потенциальных rug или蜜罐
Основной протокол:
@gizatechxyz ARMA— AI агент, предназначенный для оптимизации доходов USDC в Mode и Base
@SturdyFinance — AI-управляемый доходный страховой фонд
@derivexyz — платформа для опционов и бессрочных контрактов, оптимизированная с помощью интеллектуального AI co-pilot
Основные вызовы
Топовые протоколы, построенные на этих уровнях, сталкиваются с некоторыми вызовами:
Эти протоколы полагаются на поток данных в реальном времени для достижения наилучшего исполнения сделок. Плохое качество данных может привести к неэффективности маршрута, сбоям в сделках или отсутствию прибыли от сделок.
Модели ИИ зависят от исторических данных, но рынок криптовалют очень волатилен. Агентам необходимо проходить обучение на разнообразных высококачественных наборах данных, чтобы поддерживать свою эффективность.
Необходимо полностью понять взаимосвязь активов, изменения ликвидности и рыночные настроения, чтобы понять общую ситуацию на рынке.
Протоколы на основе этих категорий стали популярны на рынке. Однако, чтобы предоставить лучшие продукты и добиться наилучших результатов, им следует рассмотреть возможность интеграции различных наборов данных разного качества, чтобы улучшить свои продукты на новый уровень.
Уровень данных — источник энергии для DeFAI умных контрактов
Качество ИИ зависит от данных, на которых он основывается. Чтобы AI-агенты эффективно работали в DeFAI, им нужны данные в реальном времени, структурированные и проверяемые. Например, абстрактный уровень должен получать доступ к данным на блокчейне через RPC и API социальных сетей, в то время как агенты по оптимизации сделок и доходов нуждаются в данных для дальнейшего совершенствования своих торговых стратегий и перераспределения ресурсов.
Высококачественные наборы данных позволяют агентам лучше прогнозировать ценовое поведение в будущем, предоставляя рекомендации по торговле в соответствии с их предпочтениями относительно длинных или коротких позиций по определённым активам.
Основной поставщик данных DeFAI
Соглашение
детали
Функция
Режим синтеза
Синтетические данные для финансового прогнозирования
Захват полной распределения изменений цен для прогнозирования моделей ИИ
База цепи
Полная структурированная база данных
Предоставляет данные, усиленные ИИ, для торговли, прогнозирования и получения альфа
sqd.ai
Децентрализованное озеро данных для AI-агентов
Масштабируемый и настраиваемый многосетевой доступ к данным с безопасностью на основе нулевых знаний.
Печенье
Уровень разума CT и цепочные данные, ориентированные на AI-агентов
Используйте 18 специализированных AI-агентов для обработки более 7 ТБ данных цепочки на более чем 20 цепях.
Mode Synth подсеть
В качестве 50-го подсети Bittensor, Synth создает синтетические данные для финансового прогнозирования агентов. В отличие от других традиционных систем прогнозирования цен, Synth захватывает полное распределение изменений цен и их соответствующие вероятности, что позволяет создавать самые точные синтетические данные в мире, поддерживающие агентов и LLM.
Предоставление большего количества качественных наборов данных может помочь AI-агентам принимать более обоснованные решения в торговле, а также прогнозировать колебания APY в различных рыночных условиях, чтобы ликвидные пулы могли перераспределять или изымать ликвидность по мере необходимости. С момента запуска автономной сети у них есть сильный спрос со стороны команд DeFi на интеграцию данных Synth через их API.
Самая обсуждаемая AI-агентская блокчейн
Помимо создания уровня данных для AI и агентов, Mode также позиционирует себя как разработчик полного стека блокчейна для будущего DeFAI. Они недавно развернули Mode Terminal, который является co-pilot для DeFAI, предназначенный для выполнения онлайновых транзакций по пользовательским запросам, который вскоре будет доступен для стейкеров $MODE.
Кроме того, Mode поддерживает множество команд, основанных на AI и агентских технологиях. Mode приложила огромные усилия для интеграции таких протоколов, как Autonolas, Giza, Sturdy, в свою экосистему, и с развитием большего количества агентов и выполнением сделок Mode быстро развивается.
Все эти меры были реализованы одновременно с обновлением их сети с помощью ИИ, и наиболее примечательным является оснащение их блокчейна ИИ-сортировщиком. Используя симуляцию и ИИ-анализ сделок перед выполнением, можно предотвратить и проверить высокорисковые сделки до их обработки, чтобы обеспечить безопасность на цепочке. В качестве L2 суперцепи Optimism, Mode находится на промежуточной позиции, соединяя людей и агентных пользователей с лучшей экосистемой DeFi.
Сравнение лучших блокчейнов, на которых основаны AI-агенты
Solana и Base безусловно являются двумя основными цепочками для построения и выпуска большинства AI-агентских фреймворков и токенов. AI-агенты используют высокую пропускную способность и низкую задержку сети Solana, а также открытый ElizaOS для развертывания агентских токенов, в то время как Virtuals выступают в качестве лаунчпада для развертывания агентов на Base. Несмотря на то, что у них есть хакатоны и финансовые стимулы, в отношении их AI-программ как цепочки, они еще не достигли уровня, который достиг Mode.
NEAR ранее определяла себя как L1 блокчейн, ориентированный на ИИ, его функции включают рынок задач ИИ, исследовательский центр NEAR AI с открытой архитектурой агента ИИ и помощника NEAR AI. Они недавно объявили о фонде в 20 миллионов долларов для агентов ИИ, предназначенном для расширения полностью автономных и проверяемых агентов на NEAR.
База цепи
Chainbase предоставляет полностью проверяемые на блокчейне структурированные наборы данных, которые могут улучшить функции торговых агентов AI, включая торговлю, анализ, прогнозирование и поиск альфа. Они выпустили manuscripts, который является фреймворком потоков данных блокчейна для интеграции on-chain и off-chain наборов данных в целевое хранилище данных для неограниченных запросов и анализа.
Это позволяет разработчикам настраивать рабочие процессы обработки данных в соответствии с их конкретными потребностями. Нормализация и обработка сырых данных в чистом, совместимом формате гарантирует, что их наборы данных соответствуют строгим требованиям AI-систем, что сокращает время предварительной обработки, повышает точность моделей и помогает создавать надежные AI-агенты.
Основываясь на своих обширных данных в блокчейне, они также разработали модель под названием Theia, которая переводит данные блокчейна в анализ данных пользователей без необходимости в каких-либо сложных знаниях кодирования. Полезность данных Chainbase очевидна в их партнерских отношениях, где AI протоколы используют их данные для:
Плагин ElizaOS для управления на основе цепочки.
Создание Vana AI помощника
Flock.io аналитику социальных сетей, чтобы получить представление о поведении пользователей
Анализ данных и прогнозирование DeFi от Theoriq
Также сотрудничает с 0G, Aethir и io.net
В отличие от традиционных протоколов данных
Данные протоколы, такие как The Graph, Chainlink и Alchemy, предоставляют данные, но не являются центром AI. The Graph предлагает платформу для запроса и индексации данных блокчейна, предоставляя разработчикам доступ к исходным данным, которые не создавались для торговли или выполнения стратегий. Chainlink предоставляет данные о оракулах, но не имеет оптимизированных наборов данных AI для предсказаний, в то время как Alchemy в основном предлагает RPC-сервисы.
В отличие от этого, данные Chainbase представляют собой специально подготовленные данные блокчейна, которые могут быть легко использованы AI-приложениями или агентами в более структурированном и информативном виде, что позволяет агентам более удобно получать данные, связанные с рынком на блокчейне, ликвидностью и данными о токенах.
sqd.ai
sqd.ai (ранее известный как Subsquid) разрабатывает открытую сеть баз данных, специально созданную для AI-агентов и Web3-сервисов. Их децентрализованный дата-озеро предоставляет безразрешительный, экономически эффективный доступ к большому объему данных о блокчейне в реальном времени и историческим данным, что позволяет AI-агентам работать более эффективно.
sqd.ai предоставляет индексирование данных в реальном времени (включая индексацию незавершенных блоков), скорость индексации достигает более 150 000 блоков в секунду, что быстрее, чем у любого другого индексатора. За последние 24 часа они предоставили более 11 ТБ данных, удовлетворяя потребности в высокой пропускной способности миллиардов автономных AI-агентов и разработчиков.
Их настраиваемая платформа обработки данных может предоставлять специализированные данные в зависимости от потребностей AI-агентов, в то время как DuckDB обеспечивает эффективный доступ к данным для локальных запросов. Их комплексные наборы данных поддерживают более 100 EVM и Substrate сетей, включая журналы событий и детали транзакций, что крайне ценно для AI-агентов, работающих на нескольких блокчейнах.
Внедрение доказательства с нулевым разглашением гарантирует, что AI-агенты могут получать доступ к конфиденциальным данным и обрабатывать их без ущерба для конфиденциальности. Кроме того, sqd.ai может обрабатывать постоянно растущую нагрузку данных, добавляя больше узлов обработки, поддерживая тем самым постоянно растущее количество AI-агентов (по оценкам, их число достигнет миллиардов).
Печенье
Cookie предоставляет модульный уровень данных для AI-агентов и кластеров, специально предназначенный для обработки социальных данных. У него есть панель управления AI-агентом, которая отслеживает ведущие агентские умы на блокчейне и социальных платформах, и недавно он запустил API готовых к использованию кластеров данных для других AI-агентов, чтобы выявлять популярные нарративы и изменения в умах в CT.
Их дата-группа охватывает более 7 ТБ реальных цепочных и социальных источников данных, поддерживаемых 20 агентами данных, предоставляя понимание рыночных настроений и цепочной аналитики. Их последний AI-агент @agentcookiefun использовал 7% своей мощности для работы с их дата-группой, предоставляя рыночные прогнозы и выявляя новые возможности за счет использования различных других агентов, работающих под ним.
Следующий шаг DeFAI
В настоящее время большинство AI-агентов в DeFi сталкиваются с серьезными ограничениями в достижении полной автономии. Например:
Абстрактный уровень преобразует намерения пользователей в выполнение, но обычно не хватает предсказательной способности.
AI-агенты могут генерировать альфа, анализируя данные, но им не хватает независимого исполнения сделок.
AI-управляемые dApp могут обрабатывать страховые фонды или сделки, но они являются пассивными, а не активными.
Следующий этап DeFAI может сосредоточиться на интеграции полезного уровня данных для разработки лучшей платформы или агента. Это потребует глубоких цепочных данных о деятельности гигантов, изменениях ликвидности и т. д., одновременно генерируя полезные синтетические данные для лучшего прогностического анализа, а также объединяя анализ настроений с общего рынка, будь то колебания токенов в определенных категориях (таких как AI агенты, DeSci и т. д.) или колебания токенов в социальных сетях.
Конечной целью является создание AI-агентов, которые смогут бесшовно генерировать и выполнять торговые стратегии из единого интерфейса. С развитием этих систем мы можем увидеть, как в будущем трейдеры DeFi будут полагаться на AI-агентов для самостоятельной оценки, прогнозирования и выполнения финансовых стратегий с минимальным человеческим вмешательством.
Последние мысли
Учитывая значительное снижение токенов и фреймворков AI-агентов, некоторые могут считать, что DeFAI — это всего лишь мимолетное явление. Однако DeFAI все еще находится на ранней стадии, и потенциал AI-агентов для повышения доступности и производительности DeFi нельзя отрицать.
Ключ к раскрытию этого потенциала заключается в получении высококачественных данных в реальном времени, что улучшит прогнозирование и выполнение сделок, основанных на ИИ. Все больше протоколов интегрируют различные уровни данных, и протоколы данных создают плагины для построения фреймов, что подчеркивает важность данных для агентских решений.
В будущем проверяемость и конфиденциальность станут ключевыми проблемами, которые должны быть решены протоколами. В настоящее время большинство прокси-операций с ИИ остаются черным ящиком, которому пользователям приходится доверять свои средства. В результате разработка верифицируемых решений на основе ИИ поможет обеспечить прозрачность и подотчетность в процессе работы агента. Интеграция протоколов на основе TEE, PHE и даже zk-proofs может повысить проверяемость поведения агентов ИИ, обеспечивая доверие к автономии.
Только успешное сочетание высококачественных данных, надежных моделей и прозрачных процессов принятия решений позволит DeFAI агентам получить широкое применение.
Содержание носит исключительно справочный характер и не является предложением или офертой. Консультации по инвестициям, налогообложению или юридическим вопросам не предоставляются. Более подробную информацию о рисках см. в разделе «Дисклеймер».
DeFAI полное руководство: как ИИ может раскрыть потенциал Децентрализованных финансов?
Автор: Geng Kai, DF
Что такое DeFAI?
С тех пор как децентрализованные финансы (DeFi) быстро расширились в 2020 году, они стали основным столпом криптоэкосистемы. Хотя было создано множество новых инновационных протоколов, это также привело к увеличению сложности и фрагментации, из-за чего даже опытным пользователям трудно ориентироваться в большом количестве цепочек, активов и протоколов.
В то же время искусственный интеллект (AI) развился из обширного базового нарратива 2023 года в более специализированный, ориентированный на агентов фокус 2024 года. Этот переход привел к возникновению DeFi AI (DeFAI) — новой области, в которой ИИ усиливает DeFi через автоматизацию, управление рисками и оптимизацию капитала.
DeFAI охватывает несколько уровней. Блокчейн является базовым уровнем, поскольку AI-агенты должны взаимодействовать с конкретной цепочкой для выполнения сделок и исполнения смарт-контрактов. Над ним уровень данных и уровень вычислений предоставляют инфраструктуру, необходимую для обучения AI-моделей, основанных на исторических ценовых данных, рыночных настроениях и анализе на цепочке. Уровень конфиденциальности и верификации обеспечивает безопасность чувствительных финансовых данных при сохранении бездоверительного выполнения. Наконец, структура агентов позволяет разработчикам создавать специализированные приложения на основе AI, такие как автономные торговые роботы, оценщики кредитных рисков и оптимизаторы управления на цепочке.
Хотя эту экосистему можно дальше расширять, эти категории являются основными для проектов, построенных на DeFAI.
С расширением экосистемы DeFAI наиболее выдающиеся проекты можно разделить на три основные категории:
Протоколы, основанные на этой категории, служат удобным интерфейсом, аналогичным ChatGPT, для DeFi, позволяя пользователям вводить подсказки для выполнения в цепочке. Обычно они интегрированы с несколькими цепями и dApp и выполняют намерения пользователей, устраняя ручные шаги в сложных сделках.
Некоторые функции, которые могут выполнять эти протоколы, включают в себя:
Обмен, кросс-цепь, заем/вывод средств, выполнение транзакций между цепями
Кошелек для копирования сделок или профиль Twitter/X
Автоматическое выполнение сделок по закрытию прибыли/убытков в зависимости от процента размера позиции.
Например, не нужно вручную извлекать ETH из Aave, переносить его через цепочку в Solana, обменивать на SOL / Fartcoin и предоставлять ликвидность на Raydium — абстрактный уровень протокола позволяет выполнить все операции за один шаг.
Основной протокол:
@griffaindotcom — агентская сеть для выполнения сделок от имени пользователей
@HeyAnonai — протокол для обработки запросов пользователей на DeFi-трейдинг и实时洞察
@orbitcryptoai — AI партнер для взаимодействия в DeFi
В отличие от традиционных торговых роботов, следящих за предустановленными правилами, автономные торговые агенты могут учиться и адаптироваться к рыночным условиям, а также корректировать свои стратегии в зависимости от новой информации. Эти агенты могут:
Анализируйте данные для постоянного совершенствования стратегии
Прогнозируйте рыночные тенденции, чтобы принимать более обоснованные решения о покупке/продаже.
Выполнение сложных DeFi стратегий, как базовая торговля
Основной протокол:
@Almanak__ — платформа для обучения, оптимизации и развертывания автономных финансовых агентов
@Cod3xOrg — выпустил AI-агента для выполнения финансовых задач на блокчейне
@Spectral_Labs — Создание сети для автономных торговых агентов на блокчейне
DeFi dApp предоставляет функции кредитования, обмена, доходного farming и т.д. AI и AI агенты могут улучшить эти услуги следующим образом:
Оптимизируйте поставку ликвидности, перераспределяя позиции LP для получения лучшего APY.
Сканирование токенов для выявления рисков путем обнаружения потенциальных rug или蜜罐
Основной протокол:
@gizatechxyz ARMA— AI агент, предназначенный для оптимизации доходов USDC в Mode и Base
@SturdyFinance — AI-управляемый доходный страховой фонд
@derivexyz — платформа для опционов и бессрочных контрактов, оптимизированная с помощью интеллектуального AI co-pilot
Основные вызовы
Топовые протоколы, построенные на этих уровнях, сталкиваются с некоторыми вызовами:
Эти протоколы полагаются на поток данных в реальном времени для достижения наилучшего исполнения сделок. Плохое качество данных может привести к неэффективности маршрута, сбоям в сделках или отсутствию прибыли от сделок.
Модели ИИ зависят от исторических данных, но рынок криптовалют очень волатилен. Агентам необходимо проходить обучение на разнообразных высококачественных наборах данных, чтобы поддерживать свою эффективность.
Необходимо полностью понять взаимосвязь активов, изменения ликвидности и рыночные настроения, чтобы понять общую ситуацию на рынке.
Протоколы на основе этих категорий стали популярны на рынке. Однако, чтобы предоставить лучшие продукты и добиться наилучших результатов, им следует рассмотреть возможность интеграции различных наборов данных разного качества, чтобы улучшить свои продукты на новый уровень.
Уровень данных — источник энергии для DeFAI умных контрактов
Качество ИИ зависит от данных, на которых он основывается. Чтобы AI-агенты эффективно работали в DeFAI, им нужны данные в реальном времени, структурированные и проверяемые. Например, абстрактный уровень должен получать доступ к данным на блокчейне через RPC и API социальных сетей, в то время как агенты по оптимизации сделок и доходов нуждаются в данных для дальнейшего совершенствования своих торговых стратегий и перераспределения ресурсов.
Высококачественные наборы данных позволяют агентам лучше прогнозировать ценовое поведение в будущем, предоставляя рекомендации по торговле в соответствии с их предпочтениями относительно длинных или коротких позиций по определённым активам.
Основной поставщик данных DeFAI
Соглашение
детали
Функция
Режим синтеза
Синтетические данные для финансового прогнозирования
Захват полной распределения изменений цен для прогнозирования моделей ИИ
База цепи
Полная структурированная база данных
Предоставляет данные, усиленные ИИ, для торговли, прогнозирования и получения альфа
sqd.ai
Децентрализованное озеро данных для AI-агентов
Масштабируемый и настраиваемый многосетевой доступ к данным с безопасностью на основе нулевых знаний.
Печенье
Уровень разума CT и цепочные данные, ориентированные на AI-агентов
Используйте 18 специализированных AI-агентов для обработки более 7 ТБ данных цепочки на более чем 20 цепях.
Mode Synth подсеть
В качестве 50-го подсети Bittensor, Synth создает синтетические данные для финансового прогнозирования агентов. В отличие от других традиционных систем прогнозирования цен, Synth захватывает полное распределение изменений цен и их соответствующие вероятности, что позволяет создавать самые точные синтетические данные в мире, поддерживающие агентов и LLM.
Предоставление большего количества качественных наборов данных может помочь AI-агентам принимать более обоснованные решения в торговле, а также прогнозировать колебания APY в различных рыночных условиях, чтобы ликвидные пулы могли перераспределять или изымать ликвидность по мере необходимости. С момента запуска автономной сети у них есть сильный спрос со стороны команд DeFi на интеграцию данных Synth через их API.
Самая обсуждаемая AI-агентская блокчейн
Помимо создания уровня данных для AI и агентов, Mode также позиционирует себя как разработчик полного стека блокчейна для будущего DeFAI. Они недавно развернули Mode Terminal, который является co-pilot для DeFAI, предназначенный для выполнения онлайновых транзакций по пользовательским запросам, который вскоре будет доступен для стейкеров $MODE.
Кроме того, Mode поддерживает множество команд, основанных на AI и агентских технологиях. Mode приложила огромные усилия для интеграции таких протоколов, как Autonolas, Giza, Sturdy, в свою экосистему, и с развитием большего количества агентов и выполнением сделок Mode быстро развивается.
Все эти меры были реализованы одновременно с обновлением их сети с помощью ИИ, и наиболее примечательным является оснащение их блокчейна ИИ-сортировщиком. Используя симуляцию и ИИ-анализ сделок перед выполнением, можно предотвратить и проверить высокорисковые сделки до их обработки, чтобы обеспечить безопасность на цепочке. В качестве L2 суперцепи Optimism, Mode находится на промежуточной позиции, соединяя людей и агентных пользователей с лучшей экосистемой DeFi.
Сравнение лучших блокчейнов, на которых основаны AI-агенты
Solana и Base безусловно являются двумя основными цепочками для построения и выпуска большинства AI-агентских фреймворков и токенов. AI-агенты используют высокую пропускную способность и низкую задержку сети Solana, а также открытый ElizaOS для развертывания агентских токенов, в то время как Virtuals выступают в качестве лаунчпада для развертывания агентов на Base. Несмотря на то, что у них есть хакатоны и финансовые стимулы, в отношении их AI-программ как цепочки, они еще не достигли уровня, который достиг Mode.
NEAR ранее определяла себя как L1 блокчейн, ориентированный на ИИ, его функции включают рынок задач ИИ, исследовательский центр NEAR AI с открытой архитектурой агента ИИ и помощника NEAR AI. Они недавно объявили о фонде в 20 миллионов долларов для агентов ИИ, предназначенном для расширения полностью автономных и проверяемых агентов на NEAR.
База цепи
Chainbase предоставляет полностью проверяемые на блокчейне структурированные наборы данных, которые могут улучшить функции торговых агентов AI, включая торговлю, анализ, прогнозирование и поиск альфа. Они выпустили manuscripts, который является фреймворком потоков данных блокчейна для интеграции on-chain и off-chain наборов данных в целевое хранилище данных для неограниченных запросов и анализа.
Это позволяет разработчикам настраивать рабочие процессы обработки данных в соответствии с их конкретными потребностями. Нормализация и обработка сырых данных в чистом, совместимом формате гарантирует, что их наборы данных соответствуют строгим требованиям AI-систем, что сокращает время предварительной обработки, повышает точность моделей и помогает создавать надежные AI-агенты.
Основываясь на своих обширных данных в блокчейне, они также разработали модель под названием Theia, которая переводит данные блокчейна в анализ данных пользователей без необходимости в каких-либо сложных знаниях кодирования. Полезность данных Chainbase очевидна в их партнерских отношениях, где AI протоколы используют их данные для:
Плагин ElizaOS для управления на основе цепочки.
Создание Vana AI помощника
Flock.io аналитику социальных сетей, чтобы получить представление о поведении пользователей
Анализ данных и прогнозирование DeFi от Theoriq
Также сотрудничает с 0G, Aethir и io.net
В отличие от традиционных протоколов данных
Данные протоколы, такие как The Graph, Chainlink и Alchemy, предоставляют данные, но не являются центром AI. The Graph предлагает платформу для запроса и индексации данных блокчейна, предоставляя разработчикам доступ к исходным данным, которые не создавались для торговли или выполнения стратегий. Chainlink предоставляет данные о оракулах, но не имеет оптимизированных наборов данных AI для предсказаний, в то время как Alchemy в основном предлагает RPC-сервисы.
В отличие от этого, данные Chainbase представляют собой специально подготовленные данные блокчейна, которые могут быть легко использованы AI-приложениями или агентами в более структурированном и информативном виде, что позволяет агентам более удобно получать данные, связанные с рынком на блокчейне, ликвидностью и данными о токенах.
sqd.ai
sqd.ai (ранее известный как Subsquid) разрабатывает открытую сеть баз данных, специально созданную для AI-агентов и Web3-сервисов. Их децентрализованный дата-озеро предоставляет безразрешительный, экономически эффективный доступ к большому объему данных о блокчейне в реальном времени и историческим данным, что позволяет AI-агентам работать более эффективно.
sqd.ai предоставляет индексирование данных в реальном времени (включая индексацию незавершенных блоков), скорость индексации достигает более 150 000 блоков в секунду, что быстрее, чем у любого другого индексатора. За последние 24 часа они предоставили более 11 ТБ данных, удовлетворяя потребности в высокой пропускной способности миллиардов автономных AI-агентов и разработчиков.
Их настраиваемая платформа обработки данных может предоставлять специализированные данные в зависимости от потребностей AI-агентов, в то время как DuckDB обеспечивает эффективный доступ к данным для локальных запросов. Их комплексные наборы данных поддерживают более 100 EVM и Substrate сетей, включая журналы событий и детали транзакций, что крайне ценно для AI-агентов, работающих на нескольких блокчейнах.
Внедрение доказательства с нулевым разглашением гарантирует, что AI-агенты могут получать доступ к конфиденциальным данным и обрабатывать их без ущерба для конфиденциальности. Кроме того, sqd.ai может обрабатывать постоянно растущую нагрузку данных, добавляя больше узлов обработки, поддерживая тем самым постоянно растущее количество AI-агентов (по оценкам, их число достигнет миллиардов).
Печенье
Cookie предоставляет модульный уровень данных для AI-агентов и кластеров, специально предназначенный для обработки социальных данных. У него есть панель управления AI-агентом, которая отслеживает ведущие агентские умы на блокчейне и социальных платформах, и недавно он запустил API готовых к использованию кластеров данных для других AI-агентов, чтобы выявлять популярные нарративы и изменения в умах в CT.
Их дата-группа охватывает более 7 ТБ реальных цепочных и социальных источников данных, поддерживаемых 20 агентами данных, предоставляя понимание рыночных настроений и цепочной аналитики. Их последний AI-агент @agentcookiefun использовал 7% своей мощности для работы с их дата-группой, предоставляя рыночные прогнозы и выявляя новые возможности за счет использования различных других агентов, работающих под ним.
Следующий шаг DeFAI
В настоящее время большинство AI-агентов в DeFi сталкиваются с серьезными ограничениями в достижении полной автономии. Например:
Абстрактный уровень преобразует намерения пользователей в выполнение, но обычно не хватает предсказательной способности.
AI-агенты могут генерировать альфа, анализируя данные, но им не хватает независимого исполнения сделок.
AI-управляемые dApp могут обрабатывать страховые фонды или сделки, но они являются пассивными, а не активными.
Следующий этап DeFAI может сосредоточиться на интеграции полезного уровня данных для разработки лучшей платформы или агента. Это потребует глубоких цепочных данных о деятельности гигантов, изменениях ликвидности и т. д., одновременно генерируя полезные синтетические данные для лучшего прогностического анализа, а также объединяя анализ настроений с общего рынка, будь то колебания токенов в определенных категориях (таких как AI агенты, DeSci и т. д.) или колебания токенов в социальных сетях.
Конечной целью является создание AI-агентов, которые смогут бесшовно генерировать и выполнять торговые стратегии из единого интерфейса. С развитием этих систем мы можем увидеть, как в будущем трейдеры DeFi будут полагаться на AI-агентов для самостоятельной оценки, прогнозирования и выполнения финансовых стратегий с минимальным человеческим вмешательством.
Последние мысли
Учитывая значительное снижение токенов и фреймворков AI-агентов, некоторые могут считать, что DeFAI — это всего лишь мимолетное явление. Однако DeFAI все еще находится на ранней стадии, и потенциал AI-агентов для повышения доступности и производительности DeFi нельзя отрицать.
Ключ к раскрытию этого потенциала заключается в получении высококачественных данных в реальном времени, что улучшит прогнозирование и выполнение сделок, основанных на ИИ. Все больше протоколов интегрируют различные уровни данных, и протоколы данных создают плагины для построения фреймов, что подчеркивает важность данных для агентских решений.
В будущем проверяемость и конфиденциальность станут ключевыми проблемами, которые должны быть решены протоколами. В настоящее время большинство прокси-операций с ИИ остаются черным ящиком, которому пользователям приходится доверять свои средства. В результате разработка верифицируемых решений на основе ИИ поможет обеспечить прозрачность и подотчетность в процессе работы агента. Интеграция протоколов на основе TEE, PHE и даже zk-proofs может повысить проверяемость поведения агентов ИИ, обеспечивая доверие к автономии.
Только успешное сочетание высококачественных данных, надежных моделей и прозрачных процессов принятия решений позволит DeFAI агентам получить широкое применение.