З моменту швидкого розширення у 2020 році децентралізовані фінанси (DeFi) стали ключовою опорою криптоекосистеми. Хоча було створено багато нових інноваційних протоколів, це також призвело до зростання складності та фрагментації, що ускладнює навіть досвідченим користувачам орієнтацію в численних ланцюгах, активах та протоколах.
У той же час (AI) штучного інтелекту еволюціонував від широкого наративу у 2023 році до більш професійного, орієнтованого на агентство фокусу у 2024 році. Цей зсув породив DeFi AI (DeFAI) – нову сферу, в якій штучний інтелект доповнює DeFi за рахунок автоматизації, управління ризиками та оптимізації капіталу.
DeFAI охоплює кілька рівнів. Блокчейн є базовим рівнем, оскільки агенти штучного інтелекту повинні взаємодіяти з певним ланцюжком, щоб виконувати транзакції та смарт-контракти. Крім того, рівні даних і обчислень забезпечують інфраструктуру, необхідну для навчання моделей штучного інтелекту на основі історичних даних про ціни, настрої ринку та аналітики в мережі. Рівні конфіденційності та перевірені гарантують, що конфіденційні фінансові дані залишаються в безпеці, залишаючись при цьому надійним виконанням. Нарешті, фреймворк проксі-сервера дозволяє розробникам створювати спеціалізовані програми на основі штучного інтелекту, такі як автономні торгові боти, оцінювачі кредитних ризиків і оптимізатори управління в мережі.
! [Пояснення DeFAI: як штучний інтелект може розкрити потенціал DeFi?] ](https://img.gateio.im/social/moments-cb3bdaee47242cf206572b3411f452ce)
Хоча цю екосистему ще можна розширити, це основні категорії проектів, побудованих на DeFAI.
З розширенням екосистеми DeFAI, найяскравіші проекти можна розділити на три основні категорії:
1. Абстрактний рівень
Протоколи, що базуються на цій категорії, виконують роль дружнього інтерфейсу користувача, подібного до ChatGPT, для DeFi, дозволяючи користувачам вводити підказки для виконання в ланцюзі. Вони зазвичай інтегруються з кількома ланцюгами та dApp і реалізують наміри користувачів, одночасно усуваючи ручні етапи в складних транзакціях.
Деякі функції, які можуть виконуватися цими протоколами, включають:
Обмін, крос-ланцюг, позика/виведення, виконання транзакцій між ланцюгами
Гаманець для копіювання торгівлі або профіль у Twitter/X
Такі угоди, як Тейк Профіт/Стоп Лосс, виконуються автоматично на основі відсотка від розміру позиції
Наприклад, немає необхідності вручну витягувати ETH з Aave, переносити його на Solana, обмінювати на SOL / Fartcoin і надавати ліквідність на Raydium — протокол абстрактного рівня може виконати цю операцію в один крок.
Основний протокол:
@griffaindotcom — агентська мережа для виконання угод для користувачів
@HeyAnonai — протокол для обробки підказок користувачів щодо DeFi торгівлі та реальних інсайтів
@orbitcryptoai — AI партнер для взаємодії з DeFi
2. Автономний торговий агент
На відміну від традиційних торгових роботів, які дотримуються встановлених правил, автономні торгові агенти можуть навчатися та адаптуватися до умов ринку, а також коригувати свої стратегії відповідно до нової інформації. Ці агенти можуть:
Аналізувати дані для постійного вдосконалення стратегії
Прогнозуйте ринкові тенденції, щоб приймати кращі рішення щодо лонгів/шортів
Виконувати складні DeFi стратегії, як базові угоди
Основний протокол:
@Almanak__ — платформа для навчання, оптимізації та розгортання автономних фінансових агентів
@Cod3xOrg — представив AI агента для виконання фінансових завдань на блокчейні
@Spectral_Labs — створення мережі для автономних торгових агентів на блокчейні
3. DApps на базі AI
DeFi dApp пропонує функції кредитування, обміну, доходу farming тощо. AI та AI агенти можуть покращити ці послуги наступними способами:
Оптимізуйте постачання ліквідності, перерозподіляючи позиції LP для отримання кращого APY
Сканування токенів для виявлення ризиків шляхом виявлення потенційних rug або honeypot
Основний протокол:
@gizatechxyz ARMA— AI агент для оптимізації доходу USDC у Mode та Base
@SturdyFinance — AI кероване страхування доходів
@derivexyz — платформа опціонів та постійних контрактів, оптимізована за допомогою інтелектуального AI co-pilot
Ключові виклики
Топові протоколи, побудовані на цих шарах, стикаються з деякими викликами:
Ці протоколи покладаються на потоки даних в реальному часі для досягнення оптимального виконання угод. Погана якість даних може призвести до неефективності маршрутів, збоїв у торгівлі або безприбуткових угод.
Моделі штучного інтелекту залежать від історичних даних, але ринок криптовалют має велику волатильність. Агентам необхідно пройти навчання на різноманітних, високоякісних наборах даних, щоб залишатися ефективними.
Потрібно повністю зрозуміти кореляцію активів, зміни ліквідності та ринкові настрої, щоб зрозуміти загальний стан ринку.
Протоколи на основі цих категорій стали популярними на ринку. Однак, щоб забезпечити кращі продукти та найкращі результати, їм слід розглянути можливість інтеграції різних наборів даних різної якості, щоб підняти свої продукти на новий рівень.
Дані шар — забезпечує потужність для DeFAI смарт.
Якість ШІ залежить від даних, на яких він базується. Щоб агентам ШІ було ефективно працювати в DeFAI, їм потрібні дані в реальному часі, структуровані та перевіряємими. Наприклад, абстрактний рівень потребує доступу до даних на блокчейні через RPC та API соціальних мереж, тоді як агенти оптимізації угод і доходів потребують дані для подальшого вдосконалення своїх торгівельних стратегій і перерозподілу ресурсів.
Високоякісні набори даних дозволяють агентам краще прогнозувати майбутню цінову поведінку, надаючи рекомендації щодо торгівлі, щоб відповідати їхнім уподобанням щодо довгих або коротких позицій у певних активах.
Основний постачальник даних DeFAI
| Протокол | Деталі | Функція |
| Mode Synth | Синтетичні дані для фінансового прогнозування | Захоплення повного розподілу зміни ціни для прогнозування AI |
| Chainbase | Повна структурована база даних | П提供 AI посилені дані для торгівлі, прогнозування та отримання альфа |
| sqd.ai | Децентралізоване озеро даних для AI-агентів | Масштабований, налаштовуваний доступ до даних на кількох ланцюгах з безпекою нульових знань |
| Cookie | Орієнтований на AI агентів CT свідомість і шар даних на блокчейні | Використання 18 спеціалізованих AI агентів для обробки понад 7 ТБ даних агентів на більш ніж 20 ланцюгах |
Режим Synth підмережі
Як 50-й підмережа Bittensor, Synth створює синтетичні дані для фінансових прогнозувань агентів. На відміну від інших традиційних систем прогнозування цін, Synth захоплює повний розподіл цінових змін та їх відповідні ймовірності, тим самим створюючи найбільш точні синтетичні дані у світі, що підтримують агентів та LLM.
Надання більше якісних наборів даних може допомогти AI-агентам ухвалювати кращі напрямкові рішення в торгівлі, а також прогнозувати коливання APY в різних ринкових умовах, щоб ліквідні пули могли перенаправляти або вилучати ліквідність за потреби. З моменту запуску автономної мережі у них є сильний попит з боку команд DeFi на інтеграцію даних Synth через їх API.
Найбільш актуальний AI-агент блокчейн
Окрім побудови шару даних для ШІ та агентів, Mode також позиціонує себе як компанію, що будує повний стек блокчейну для майбутнього DeFAI. Нещодавно вони розгорнули Mode Terminal, який є co-пilot для DeFAI, що дозволяє виконувати он-chain транзакції за запитами користувачів, який незабаром стане доступним для стейкерів $MODE.
Крім того, Mode також підтримує багато команд на базі AI та агентів. Mode доклав величезних зусиль, щоб інтегрувати протоколи, такі як Autonolas, Giza, Sturdy, у свою екосистему, і з розвитком та виконанням нових агентів Mode швидко розвивається.
Усі ці ініціативи стали можливими одночасно з оновленням своєї мережі за допомогою штучного інтелекту, зокрема, оснастивши свій блокчейн секвенсором штучного інтелекту. Аналізуючи транзакції за допомогою моделювання та штучного інтелекту перед виконанням, транзакції з високим ризиком можуть бути заблоковані та переглянуті перед обробкою, щоб забезпечити безпеку в мережі. Як L2 суперланцюга Optimism, Mode стоїть посередині, з'єднуючи людей і проксі-користувачів з найкращими екосистемами DeFi.
Порівняння провідних блокчейнів, на яких базується AI-агент
Solana та Base, безсумнівно, є двома основними ланцюжками для більшості проксі-фреймворків штучного інтелекту, збірок і випусків токенів. Проксі-сервери зі штучним інтелектом використовують мережу Solana з високою пропускною здатністю та низькою затримкою, а також ElizaOS з відкритим вихідним кодом для розгортання проксі-токенів, тоді як Virtuals діє як стартовий майданчик для розгортання проксі-серверів на Base. Незважаючи на те, що всі вони мають хакатони та стимули для фінансування, вони не досягли того рівня, якого досяг Mode з точки зору своїх ініціатив щодо штучного інтелекту як ланцюжка.
NEAR раніше визначався як L1 блокчейн, зосереджений на AI, його функції включають ринок AI завдань, дослідницький центр NEAR AI з відкритою архітектурою AI-агентів та NEAR AI асистента. Нещодавно вони оголосили про фонд у 20 мільйонів доларів для агентів AI, щоб розширити повністю автономних і перевіряємих агентів на NEAR.
Chainbase
Chainbase надає повністю перевірені структуровані набори даних в блокчейні, які можуть покращити функції торгівлі, аналітики, прогнозування та пошуку альфа для AI-агентів. Вони запустили manuscripts, який є каркасом для потоків даних блокчейну, призначеним для інтеграції даних в блокчейні та поза ним в цільове сховище даних для необмежених запитів і аналізу.
Це дозволяє розробникам налаштовувати робочі процеси обробки даних відповідно до своїх специфічних потреб. Нормалізація сирих даних і обробка їх у чистий, сумісний формат забезпечує відповідність їхніх наборів даних суворим вимогам системи ШІ, що зменшує час попередньої обробки, підвищуючи точність моделі та допомагаючи створювати надійних агентів ШІ.
На основі їх широких даних на блокчейні, вони також розробили модель під назвою Theia, яка перетворює дані на блокчейні в аналіз даних користувачів без необхідності в будь-яких складних знаннях кодування. Корисність даних Chainbase очевидна у їх партнерствах, де AI протоколи використовують їхні дані для:
ElizaOS плагін для проксі, призначений для управління рішеннями на блокчейні
Створення Vana AI помічника
Flock.io соціальна мережа інтелекту, надає інсайти про поведінку користувачів
Аналіз даних Theoriq та прогнози щодо DeFi
також співпрацює з 0G, Aethir та io.net
На відміну від традиційних протоколів даних
Протоколи даних, такі як The Graph, Chainlink і Alchemy, надають дані, але вони не орієнтовані на штучний інтелект. The Graph надає платформу для запиту та індексації даних блокчейну, надаючи розробникам доступ до необроблених даних, які не створені для торгівлі чи дотримання стратегії. Chainlink надає канали даних оракулів, але не має оптимізованих для штучного інтелекту наборів даних для прогнозів, тоді як Alchemy в основному надає послуги RPC.
На відміну від цього, дані Chainbase є спеціально підготовленими даними блокчейна, які можуть бути легко використані AI-додатками або агентами у більш структурованій та інформативній формі, що дозволяє агентам зручніше отримувати дані, пов’язані з ринком на ланцюгу, ліквідністю та даними токенів.
sqd.ai
sqd.ai (колишня назва Subsquid) розробляє відкриту мережу бази даних, спеціально створену для AI агентів та Web3 послуг. Їхнє децентралізоване озеро даних надає бездозвільний, економічно вигідний доступ до величезної кількості реальних та історичних даних блокчейну, що дозволяє AI агентам працювати ефективніше.
sqd.ai надає індексацію даних у реальному часі (включаючи індексацію незавершених блоків) зі швидкістю до 150 000+ блоків на секунду, що швидше за будь-який інший індексатор. Протягом останніх 24 годин вони надали понад 11 ТБ даних, задовольняючи високі вимоги до пропускної здатності мільярдів автономних AI-агентів і розробників.
Їхня налаштовувана платформа обробки даних може надавати персоналізовані дані відповідно до потреб AI агентів, тоді як DuckDB забезпечує ефективний доступ до даних для локальних запитів. Їхній комплексний набір даних підтримує понад 100 EVM і Substrate мереж, включаючи журнали подій і деталі транзакцій, що є надзвичайно цінним для AI агентів, які працюють через кілька блокчейнів.
Додавання доказів з нульовим знанням забезпечує доступ і обробку чутливих даних агентами ШІ без шкоди для конфіденційності. Крім того, sqd.ai може обробляти зростаюче навантаження даних, додаючи більше обробних вузлів, підтримуючи зростаючу кількість агентів ШІ (оцінюється, що їх кількість досягне кількох мільярдів).
Печиво
Cookie надає модульний рівень даних для AI агентів та кластерів, спеціально призначений для обробки соціальних даних. Він має панель управління AI агентів, яка відстежує найкращі агентські уми на блокчейні та соціальних платформах, і нещодавно запустив API для даних кластерів «plug-and-play» для виявлення популярних наративів та зміни уми в CT.
Їхні дані охоплюють понад 7 ТБ реальних ланцюгових і соціальних джерел даних, підтримуваних 20 агентами даних, що надають інформацію про ринкові настрої та ланцюговий аналіз. Їхній новий AI агент @agentcookiefun використав 7% їхнього даного пулу, отримуючи ринкові прогнози та виявляючи нові можливості за рахунок використання різних інших агентів, що працюють під ним.
Наступний крок DeFAI
Наразі більшість AI агентів у DeFi стикаються з суттєвими обмеженнями у досягненні повної автономії. Наприклад:
Абстрактний рівень перетворює наміри користувача в виконання, але зазвичай не вистачає прогностичних можливостей.
Агенти штучного інтелекту можуть генерувати альфа-версію за допомогою аналітики, але їм не вистачає незалежного виконання угод
DApp на базі AI може обробляти сховища або угоди, але є пасивним, а не активним
Наступний етап DeFAI може зосередитися на інтеграції корисного рівня даних для розробки найкращої платформи або агента. Це вимагатиме глибоких ончейн даних про активність великих китів, зміни ліквідності тощо, одночасно генеруючи корисні синтетичні дані для кращого прогнозного аналізу, а також поєднуючи аналіз настроїв з загального ринку, незалежно від того, чи це коливання токенів у конкретних категоріях (таких як AI агенти, DeSci тощо), чи коливання токенів у соціальних мережах.
Кінцевою метою є те, щоб AI-агенти могли безшвно генерувати та виконувати торгові стратегії з єдиного інтерфейсу. З розвитком цих систем ми можемо побачити, як у майбутньому трейдери DeFi покладатимуться на AI-агентів для самостійної оцінки, прогнозування та виконання фінансових стратегій з мінімальним людським втручанням.
Останні думки
Оскільки токени AI-агентів і платформи зазнали значного зниження, деякі можуть вважати, що DeFAI є лише короткочасним явищем. Проте DeFAI все ще перебуває на ранній стадії, і потенціал AI-агентів підвищити доступність і продуктивність DeFi є незаперечним.
Ключем до реалізації цього потенціалу є отримання високоякісних даних в реальному часі, що покращить прогнози та виконання торгівельних угод, керованих ШІ. Все більше протоколів інтегрують різні рівні даних, а протоколи даних створюють плагіни для побудови рамок, що підкреслює важливість даних для агентських рішень.
Оглядаючись у майбутнє, перевірка та конфіденційність стануть ключовими викликами, які протокол повинен вирішити. Наразі більшість операцій AI-агентів залишаються чорним ящиком, і користувачі повинні довіряти своїм коштам. Тому розвиток перевірених AI-рішень допоможе забезпечити прозорість і підзвітність процесу агентів. Інтеграція протоколів на основі TEE, FHE чи навіть zk-доказів може підвищити перевірку поведінки AI-агентів, що забезпечить довіру до автономності.
Тільки успішне поєднання якісних даних, надійних моделей та прозорих процесів прийняття рішень дозволить агентам DeFAI отримати широке застосування.
Контент має виключно довідковий характер і не є запрошенням до участі або пропозицією. Інвестиційні, податкові чи юридичні консультації не надаються. Перегляньте Відмову від відповідальності , щоб дізнатися більше про ризики.
DeFAI повне пояснення: як ШІ розкриває потенціал Децентралізованих фінансів?
Автор: Geng Kai, DF
Що таке DeFAI?
З моменту швидкого розширення у 2020 році децентралізовані фінанси (DeFi) стали ключовою опорою криптоекосистеми. Хоча було створено багато нових інноваційних протоколів, це також призвело до зростання складності та фрагментації, що ускладнює навіть досвідченим користувачам орієнтацію в численних ланцюгах, активах та протоколах.
У той же час (AI) штучного інтелекту еволюціонував від широкого наративу у 2023 році до більш професійного, орієнтованого на агентство фокусу у 2024 році. Цей зсув породив DeFi AI (DeFAI) – нову сферу, в якій штучний інтелект доповнює DeFi за рахунок автоматизації, управління ризиками та оптимізації капіталу.
DeFAI охоплює кілька рівнів. Блокчейн є базовим рівнем, оскільки агенти штучного інтелекту повинні взаємодіяти з певним ланцюжком, щоб виконувати транзакції та смарт-контракти. Крім того, рівні даних і обчислень забезпечують інфраструктуру, необхідну для навчання моделей штучного інтелекту на основі історичних даних про ціни, настрої ринку та аналітики в мережі. Рівні конфіденційності та перевірені гарантують, що конфіденційні фінансові дані залишаються в безпеці, залишаючись при цьому надійним виконанням. Нарешті, фреймворк проксі-сервера дозволяє розробникам створювати спеціалізовані програми на основі штучного інтелекту, такі як автономні торгові боти, оцінювачі кредитних ризиків і оптимізатори управління в мережі.
! [Пояснення DeFAI: як штучний інтелект може розкрити потенціал DeFi?] ](https://img.gateio.im/social/moments-cb3bdaee47242cf206572b3411f452ce)
Хоча цю екосистему ще можна розширити, це основні категорії проектів, побудованих на DeFAI.
З розширенням екосистеми DeFAI, найяскравіші проекти можна розділити на три основні категорії:
1. Абстрактний рівень
Протоколи, що базуються на цій категорії, виконують роль дружнього інтерфейсу користувача, подібного до ChatGPT, для DeFi, дозволяючи користувачам вводити підказки для виконання в ланцюзі. Вони зазвичай інтегруються з кількома ланцюгами та dApp і реалізують наміри користувачів, одночасно усуваючи ручні етапи в складних транзакціях.
Деякі функції, які можуть виконуватися цими протоколами, включають:
Наприклад, немає необхідності вручну витягувати ETH з Aave, переносити його на Solana, обмінювати на SOL / Fartcoin і надавати ліквідність на Raydium — протокол абстрактного рівня може виконати цю операцію в один крок.
Основний протокол:
2. Автономний торговий агент
На відміну від традиційних торгових роботів, які дотримуються встановлених правил, автономні торгові агенти можуть навчатися та адаптуватися до умов ринку, а також коригувати свої стратегії відповідно до нової інформації. Ці агенти можуть:
Основний протокол:
3. DApps на базі AI
DeFi dApp пропонує функції кредитування, обміну, доходу farming тощо. AI та AI агенти можуть покращити ці послуги наступними способами:
Основний протокол:
Ключові виклики
Топові протоколи, побудовані на цих шарах, стикаються з деякими викликами:
Протоколи на основі цих категорій стали популярними на ринку. Однак, щоб забезпечити кращі продукти та найкращі результати, їм слід розглянути можливість інтеграції різних наборів даних різної якості, щоб підняти свої продукти на новий рівень.
Дані шар — забезпечує потужність для DeFAI смарт.
Якість ШІ залежить від даних, на яких він базується. Щоб агентам ШІ було ефективно працювати в DeFAI, їм потрібні дані в реальному часі, структуровані та перевіряємими. Наприклад, абстрактний рівень потребує доступу до даних на блокчейні через RPC та API соціальних мереж, тоді як агенти оптимізації угод і доходів потребують дані для подальшого вдосконалення своїх торгівельних стратегій і перерозподілу ресурсів.
Високоякісні набори даних дозволяють агентам краще прогнозувати майбутню цінову поведінку, надаючи рекомендації щодо торгівлі, щоб відповідати їхнім уподобанням щодо довгих або коротких позицій у певних активах.
Основний постачальник даних DeFAI
| Протокол | Деталі | Функція | | Mode Synth | Синтетичні дані для фінансового прогнозування | Захоплення повного розподілу зміни ціни для прогнозування AI | | Chainbase | Повна структурована база даних | П提供 AI посилені дані для торгівлі, прогнозування та отримання альфа | | sqd.ai | Децентралізоване озеро даних для AI-агентів | Масштабований, налаштовуваний доступ до даних на кількох ланцюгах з безпекою нульових знань | | Cookie | Орієнтований на AI агентів CT свідомість і шар даних на блокчейні | Використання 18 спеціалізованих AI агентів для обробки понад 7 ТБ даних агентів на більш ніж 20 ланцюгах |
Режим Synth підмережі
Як 50-й підмережа Bittensor, Synth створює синтетичні дані для фінансових прогнозувань агентів. На відміну від інших традиційних систем прогнозування цін, Synth захоплює повний розподіл цінових змін та їх відповідні ймовірності, тим самим створюючи найбільш точні синтетичні дані у світі, що підтримують агентів та LLM.
Надання більше якісних наборів даних може допомогти AI-агентам ухвалювати кращі напрямкові рішення в торгівлі, а також прогнозувати коливання APY в різних ринкових умовах, щоб ліквідні пули могли перенаправляти або вилучати ліквідність за потреби. З моменту запуску автономної мережі у них є сильний попит з боку команд DeFi на інтеграцію даних Synth через їх API.
Найбільш актуальний AI-агент блокчейн
Окрім побудови шару даних для ШІ та агентів, Mode також позиціонує себе як компанію, що будує повний стек блокчейну для майбутнього DeFAI. Нещодавно вони розгорнули Mode Terminal, який є co-пilot для DeFAI, що дозволяє виконувати он-chain транзакції за запитами користувачів, який незабаром стане доступним для стейкерів $MODE.
Крім того, Mode також підтримує багато команд на базі AI та агентів. Mode доклав величезних зусиль, щоб інтегрувати протоколи, такі як Autonolas, Giza, Sturdy, у свою екосистему, і з розвитком та виконанням нових агентів Mode швидко розвивається.
Усі ці ініціативи стали можливими одночасно з оновленням своєї мережі за допомогою штучного інтелекту, зокрема, оснастивши свій блокчейн секвенсором штучного інтелекту. Аналізуючи транзакції за допомогою моделювання та штучного інтелекту перед виконанням, транзакції з високим ризиком можуть бути заблоковані та переглянуті перед обробкою, щоб забезпечити безпеку в мережі. Як L2 суперланцюга Optimism, Mode стоїть посередині, з'єднуючи людей і проксі-користувачів з найкращими екосистемами DeFi.
Порівняння провідних блокчейнів, на яких базується AI-агент
Solana та Base, безсумнівно, є двома основними ланцюжками для більшості проксі-фреймворків штучного інтелекту, збірок і випусків токенів. Проксі-сервери зі штучним інтелектом використовують мережу Solana з високою пропускною здатністю та низькою затримкою, а також ElizaOS з відкритим вихідним кодом для розгортання проксі-токенів, тоді як Virtuals діє як стартовий майданчик для розгортання проксі-серверів на Base. Незважаючи на те, що всі вони мають хакатони та стимули для фінансування, вони не досягли того рівня, якого досяг Mode з точки зору своїх ініціатив щодо штучного інтелекту як ланцюжка.
NEAR раніше визначався як L1 блокчейн, зосереджений на AI, його функції включають ринок AI завдань, дослідницький центр NEAR AI з відкритою архітектурою AI-агентів та NEAR AI асистента. Нещодавно вони оголосили про фонд у 20 мільйонів доларів для агентів AI, щоб розширити повністю автономних і перевіряємих агентів на NEAR.
Chainbase
Chainbase надає повністю перевірені структуровані набори даних в блокчейні, які можуть покращити функції торгівлі, аналітики, прогнозування та пошуку альфа для AI-агентів. Вони запустили manuscripts, який є каркасом для потоків даних блокчейну, призначеним для інтеграції даних в блокчейні та поза ним в цільове сховище даних для необмежених запитів і аналізу.
Це дозволяє розробникам налаштовувати робочі процеси обробки даних відповідно до своїх специфічних потреб. Нормалізація сирих даних і обробка їх у чистий, сумісний формат забезпечує відповідність їхніх наборів даних суворим вимогам системи ШІ, що зменшує час попередньої обробки, підвищуючи точність моделі та допомагаючи створювати надійних агентів ШІ.
На основі їх широких даних на блокчейні, вони також розробили модель під назвою Theia, яка перетворює дані на блокчейні в аналіз даних користувачів без необхідності в будь-яких складних знаннях кодування. Корисність даних Chainbase очевидна у їх партнерствах, де AI протоколи використовують їхні дані для:
На відміну від традиційних протоколів даних
Протоколи даних, такі як The Graph, Chainlink і Alchemy, надають дані, але вони не орієнтовані на штучний інтелект. The Graph надає платформу для запиту та індексації даних блокчейну, надаючи розробникам доступ до необроблених даних, які не створені для торгівлі чи дотримання стратегії. Chainlink надає канали даних оракулів, але не має оптимізованих для штучного інтелекту наборів даних для прогнозів, тоді як Alchemy в основному надає послуги RPC.
На відміну від цього, дані Chainbase є спеціально підготовленими даними блокчейна, які можуть бути легко використані AI-додатками або агентами у більш структурованій та інформативній формі, що дозволяє агентам зручніше отримувати дані, пов’язані з ринком на ланцюгу, ліквідністю та даними токенів.
sqd.ai
sqd.ai (колишня назва Subsquid) розробляє відкриту мережу бази даних, спеціально створену для AI агентів та Web3 послуг. Їхнє децентралізоване озеро даних надає бездозвільний, економічно вигідний доступ до величезної кількості реальних та історичних даних блокчейну, що дозволяє AI агентам працювати ефективніше.
sqd.ai надає індексацію даних у реальному часі (включаючи індексацію незавершених блоків) зі швидкістю до 150 000+ блоків на секунду, що швидше за будь-який інший індексатор. Протягом останніх 24 годин вони надали понад 11 ТБ даних, задовольняючи високі вимоги до пропускної здатності мільярдів автономних AI-агентів і розробників.
Їхня налаштовувана платформа обробки даних може надавати персоналізовані дані відповідно до потреб AI агентів, тоді як DuckDB забезпечує ефективний доступ до даних для локальних запитів. Їхній комплексний набір даних підтримує понад 100 EVM і Substrate мереж, включаючи журнали подій і деталі транзакцій, що є надзвичайно цінним для AI агентів, які працюють через кілька блокчейнів.
Додавання доказів з нульовим знанням забезпечує доступ і обробку чутливих даних агентами ШІ без шкоди для конфіденційності. Крім того, sqd.ai може обробляти зростаюче навантаження даних, додаючи більше обробних вузлів, підтримуючи зростаючу кількість агентів ШІ (оцінюється, що їх кількість досягне кількох мільярдів).
Печиво
Cookie надає модульний рівень даних для AI агентів та кластерів, спеціально призначений для обробки соціальних даних. Він має панель управління AI агентів, яка відстежує найкращі агентські уми на блокчейні та соціальних платформах, і нещодавно запустив API для даних кластерів «plug-and-play» для виявлення популярних наративів та зміни уми в CT.
Їхні дані охоплюють понад 7 ТБ реальних ланцюгових і соціальних джерел даних, підтримуваних 20 агентами даних, що надають інформацію про ринкові настрої та ланцюговий аналіз. Їхній новий AI агент @agentcookiefun використав 7% їхнього даного пулу, отримуючи ринкові прогнози та виявляючи нові можливості за рахунок використання різних інших агентів, що працюють під ним.
Наступний крок DeFAI
Наразі більшість AI агентів у DeFi стикаються з суттєвими обмеженнями у досягненні повної автономії. Наприклад:
Наступний етап DeFAI може зосередитися на інтеграції корисного рівня даних для розробки найкращої платформи або агента. Це вимагатиме глибоких ончейн даних про активність великих китів, зміни ліквідності тощо, одночасно генеруючи корисні синтетичні дані для кращого прогнозного аналізу, а також поєднуючи аналіз настроїв з загального ринку, незалежно від того, чи це коливання токенів у конкретних категоріях (таких як AI агенти, DeSci тощо), чи коливання токенів у соціальних мережах.
Кінцевою метою є те, щоб AI-агенти могли безшвно генерувати та виконувати торгові стратегії з єдиного інтерфейсу. З розвитком цих систем ми можемо побачити, як у майбутньому трейдери DeFi покладатимуться на AI-агентів для самостійної оцінки, прогнозування та виконання фінансових стратегій з мінімальним людським втручанням.
Останні думки
Оскільки токени AI-агентів і платформи зазнали значного зниження, деякі можуть вважати, що DeFAI є лише короткочасним явищем. Проте DeFAI все ще перебуває на ранній стадії, і потенціал AI-агентів підвищити доступність і продуктивність DeFi є незаперечним.
Ключем до реалізації цього потенціалу є отримання високоякісних даних в реальному часі, що покращить прогнози та виконання торгівельних угод, керованих ШІ. Все більше протоколів інтегрують різні рівні даних, а протоколи даних створюють плагіни для побудови рамок, що підкреслює важливість даних для агентських рішень.
Оглядаючись у майбутнє, перевірка та конфіденційність стануть ключовими викликами, які протокол повинен вирішити. Наразі більшість операцій AI-агентів залишаються чорним ящиком, і користувачі повинні довіряти своїм коштам. Тому розвиток перевірених AI-рішень допоможе забезпечити прозорість і підзвітність процесу агентів. Інтеграція протоколів на основі TEE, FHE чи навіть zk-доказів може підвищити перевірку поведінки AI-агентів, що забезпечить довіру до автономності.
Тільки успішне поєднання якісних даних, надійних моделей та прозорих процесів прийняття рішень дозволить агентам DeFAI отримати широке застосування.