З моменту швидкого розширення у 2020 році децентралізовані фінанси (DeFi) стали основною опорою криптоекосистеми. Хоча було створено багато нових інноваційних протоколів, це також призвело до зростання складності та фрагментації, що ускладнює досвідченим користувачам орієнтуватися в численних ланцюгах, активах та протоколах.
Водночас, штучний інтелект (AI) розвинувся з широкого базового наративу 2023 року до більш спеціалізованого, орієнтованого на агентів фокусу 2024 року. Ця зміна спричинила появу DeFi AI (DeFAI) — нової області, де ШІ підвищує DeFi через автоматизацію, управління ризиками та оптимізацію капіталу.
DeFAI охоплює кілька рівнів. Блокчейн - це базовий рівень, оскільки AI агенти повинні взаємодіяти з певним ланцюгом, щоб виконувати транзакції та здійснювати смарт-контракти. На цьому рівні дані та обчислювальний рівень забезпечують інфраструктуру, необхідну для навчання AI моделей, які базуються на історичних даних про ціни, ринкових настроях та аналізі на ланцюгу. Рівень конфіденційності та перевірки гарантує, що чутливі фінансові дані залишаються в безпеці під час збереження виконання без довіри. Нарешті, рамка агентів дозволяє розробникам створювати спеціалізовані програми на основі AI, такі як автономні торгові роботи, оцінювачі кредитного ризику та оптимізатори управління на ланцюгу.
Хоча цю екосистему ще можна подальшого розширення, це найвищі категорії проектів, побудованих на DeFAI.
З розширенням екосистеми DeFAI, найвідоміші проєкти можна поділити на три основні категорії:
Абстрактний рівень
Протоколи, що базуються на цій категорії, виконують роль дружнього інтерфейсу для користувачів DeFi, подібного до ChatGPT, дозволяючи користувачам вводити підказки для виконання на ланцюзі. Вони зазвичай інтегруються з кількома ланцюгами та dApp і виконують наміри користувачів, одночасно усуваючи ручні кроки в складних транзакціях.
Деякі з функцій, які можуть виконувати ці протоколи, включають:
Обмін, крос-ланцюг, позика/зняття, виконання транзакцій між ланцюгами
Гаманець для копіювання торгівлі або профіль Twitter/X
Автоматичне виконання торгівлі, таких як взяття прибутку/збитку, відповідно до відсотка обсягу позиції.
Наприклад, немає потреби вручну витягувати ETH з Aave, переносити його через ланцюг на Solana, обмінювати на SOL / Fartcoin та надавати ліквідність на Raydium — протокол абстрактного рівня може виконати операцію всього за один крок.
Основний протокол:
@griffaindotcom — мережа агентів, що виконує угоди для користувачів
@HeyAnonai — протокол для обробки підказок користувачів щодо DeFi торгівлі та реальних інсайтів
@orbitcryptoai — AI партнер для взаємодії з DeFi
Автономний торговий агент
На відміну від традиційних торгових роботів, які дотримуються встановлених правил, автономні торгові агенти можуть навчатися і адаптуватися до умов ринку, а також коригувати свою стратегію на основі нової інформації. Ці агенти можуть:
Аналізуйте дані для постійного вдосконалення стратегії
Прогнозуйте ринкові тенденції, щоб приймати кращі рішення щодо довгих/коротких позицій.
Виконання складних DeFi стратегій, як основна торгівля
Основний протокол:
@Almanak__ — платформа для навчання, оптимізації та розгортання автономних фінансових агентів
@Cod3xOrg — запустив AI-агента для виконання фінансових завдань на блокчейні
@Spectral_Labs — створення мережі торгових агентів на самостійному блокчейні
DApps на базі штучного інтелекту
DeFi dApp надає можливості для позик, обміну, фермерства прибутків тощо. Штучний інтелект та агенти ШІ можуть покращити ці послуги наступними способами:
Оптимізуйте пропозицію ліквідності шляхом ребалансування позицій LP для кращого APY
Сканування токенів для виявлення ризиків шляхом виявлення потенційних rug або honey pot.
Основний протокол:
@gizatechxyz ARMA— AI агент для оптимізації доходу USDC у Mode та Base
@SturdyFinance — AI-кероване страхування доходів
@derivexyz — платформа опціонів та безстрокових контрактів, оптимізована за допомогою штучного інтелекту co-pilot
Основні виклики
Топові протоколи, побудовані на цих рівнях, стикаються з деякими викликами:
Ці протоколи покладаються на потоки даних в реальному часі для забезпечення оптимального виконання угод. Погана якість даних може призвести до неефективності маршрутів, невдач угод або угод без прибутку.
Моделі штучного інтелекту залежать від історичних даних, але ринок криптовалют має велику волатильність. Агентам потрібно приймати різноманітні, високоякісні набори даних для навчання, щоб зберегти ефективність.
Потрібно всебічно зрозуміти кореляцію активів, зміни ліквідності та ринкові настрої, щоб зрозуміти загальний стан ринку.
Протоколи, засновані на цих категоріях, стали популярними на ринку. Однак, щоб запропонувати кращі продукти та досягти найкращих результатів, їм слід розглянути можливість інтеграції різних наборів даних різної якості, щоб підняти свої продукти на новий рівень.
Рівень даних — забезпечує потужність для DeFAI смартів
Якість AI залежить від даних, на яких він базується. Щоб AI-агенти ефективно працювали в DeFAI, їм потрібні дані в реальному часі, структуровані та перевірені. Наприклад, абстрактний шар повинен отримувати доступ до даних в блокчейні через RPC та API соціальних мереж, тоді як агенти оптимізації транзакцій та прибутків потребують даних для подальшого вдосконалення своїх торгових стратегій та перерозподілу ресурсів.
Високоякісні набори даних дозволяють агентам краще прогнозувати майбутню цінову поведінку, надаючи рекомендації для торгівлі, щоб відповідати їхнім уподобанням щодо довгих або коротких позицій по певних активах.
Основний постачальник даних DeFAI
угода
деталі
функція
Режим Synth
Синтетичні дані для фінансового прогнозування
Захоплення повного розподілу цінових коливань для прогнозування моделями штучного інтелекту
Ланцюгова база
Повністю структуровані дані ланцюга
Надайте дані з покращенням ШІ для торгівлі, прогнозування та отримання альфи
sqd.ai
Децентралізоване озеро даних, орієнтоване на AI-агенти
Масштабований, налаштований багатоланцюговий доступ до даних з безпекою нульових знань
Кукі
Слой розуму CT та даних на ланцюгу, орієнтований на агентів ШІ
Використання 18 спеціалізованих AI агентів для обробки понад 7 ТБ онлайнових агентських даних на більш ніж 20 ланцюгах.
Mode Synth підмережа
Як 50-й підмережі Bittensor, Synth створює синтетичні дані для фінансових прогнозів агентів. На відміну від інших традиційних систем прогнозування цін, Synth захоплює повний розподіл коливань цін та їх відповідні ймовірності, що дозволяє створити найточніші синтетичні дані у світі, підтримуючи агентів та LLM.
Надання більше якісних наборів даних може допомогти AI-агентам приймати кращі напрямкові рішення під час торгівлі, одночасно прогнозуючи коливання APY в різних ринкових умовах, щоб ліквідні пули могли перерозподілити або витягнути ліквідність за потреби. З моменту запуску автономної мережі вони отримували сильний запит від DeFi-команд на інтеграцію даних Synth через їхнє API.
Найбільш обговорюваний AI-агент блокчейн
Окрім побудови даних для AI та агентів, Mode також позиціонує себе як розробник повноцінного блокчейну для майбутнього DeFAI. Нещодавно вони впровадили Mode Terminal, який є co-pilot для DeFAI, що дозволяє виконувати онлайнові транзакції за допомогою підказок користувача, і він незабаром буде відкритий для стейкерів $MODE.
Крім того, Mode підтримує багато команд на основі AI та агентів. Mode доклала величезних зусиль, щоб інтегрувати такі протоколи, як Autonolas, Giza, Sturdy, у свою екосистему, і з розвитком більшої кількості агентів та виконанням транзакцій Mode швидко розвивається.
Ці заходи реалізуються одночасно з оновленням їхньої мережі за допомогою AI, найяскравішим з яких є оснащення їхнього блокчейну AI-сортувальником. Використовуючи моделювання та AI-аналіз транзакцій перед виконанням, можна заблокувати та перевірити високоризикові транзакції перед обробкою, щоб забезпечити безпеку в мережі. Як L2 суперланцюга Optimism, Mode займає середнє місце, з’єднуючи людей і агентів з найкращою DeFi екосистемою.
Порівняння провідних блокчейнів, на яких базується AI-агент
Solana та Base безумовно є двома основними ланцюгами для більшості фреймворків AI-агентів та створення і випуску токенів. AI-агенти використовують високу пропускну здатність і низьку затримку мережі Solana, а також відкритий ElizaOS для розгортання агентських токенів, тоді як Virtuals слугує платформою для розгортання агентів на Base. Незважаючи на те, що вони обидва мають хакатони та фінансові стимули, вони все ще не досягли рівня програм AI на ланцюгу, до якого дійшов Mode.
NEAR раніше визначав себе як L1 блокчейн, орієнтований на ШІ, його функції включають ринок завдань ШІ, дослідницький центр NEAR AI з відкритою архітектурою агентів ШІ та NEAR AI помічника. Нещодавно вони оголосили про фонд агентів ШІ на суму 20 мільйонів доларів США для розширення повністю автономних і перевіряємих агентів на NEAR.
Ланцюгова база
Chainbase надає повністю перевірені структуровані дані на ланцюгу, які можуть покращити функції торгових агентів AI, такі як торгівля, аналіз, прогнозування та пошук альфа. Вони запустили manuscripts, що є фреймворком для потокової передачі даних на блокчейні, призначеним для інтеграції даних на ланцюгу та поза ланцюгом у цільове сховище даних для необмежених запитів та аналізу.
Це дозволяє розробникам налаштовувати робочі процеси обробки даних відповідно до своїх специфічних потреб. Стандартизація сирих даних та обробка їх у чистий, сумісний формат забезпечує відповідність їх наборів даних суворим вимогам системи ШІ, що зменшує час попередньої обробки, підвищуючи точність моделей, допомагаючи створити надійних агентів ШІ.
На основі своїх широких онлайнових даних вони також розробили модель під назвою Theia, яка перетворює онлайнові дані на аналіз даних для користувачів без необхідності в будь-яких складних знаннях кодування. Практична цінність даних Chainbase є очевидною в їхніх партнерських відносинах, де AI протоколи використовують їхні дані для:
ElizaOS проксі плагін, призначений для прийняття рішень на базі блокчейну
Побудова Vana AI помічника
Система Flock.io соціальної мережі, що надає інсайти про поведінку користувачів
Theoriq щодо аналізу даних і прогнозування в DeFi
ще співпрацює з 0G, Aethir та io.net
В порівнянні з традиційними протоколами даних
Такі протоколи даних, як The Graph, Chainlink і Alchemy, надають дані, але не є орієнтованими на ШІ. The Graph пропонує платформу для запитів і індексації даних блокчейну, що надає розробникам доступ до сирих даних, які не були створені для торгівлі чи виконання стратегій. Chainlink надає дані оркулів, але бракує оптимізованих для прогнозування наборів даних ШІ, тоді як Alchemy в основному пропонує послуги RPC.
На відміну від них, дані Chainbase — це спеціально підготовлені дані блокчейну, які можуть бути легко використані програмами штучного інтелекту або агентами в більш структурованій та глибокій формі, що полегшує агентам доступ до даних, пов'язаних із ринками в мережі, ліквідністю та даними про токени.
sqd.ai
sqd.ai (колишня назва Subsquid) розробляє відкриту мережу бази даних, спеціально призначену для AI-агентів і Web3-сервісів. Їхнє децентралізоване озеро даних забезпечує доступ до великої кількості реальних і історичних даних блокчейну без дозволу та економічно ефективно, що дозволяє AI-агентам працювати більш ефективно.
sqd.ai надає індексацію даних в реальному часі (включаючи індексацію незавершених блоків), швидкість індексації досягає понад 150 000 блоків на секунду, що швидше, ніж у будь-якого іншого індексатора. Протягом останніх 24 годин вони надали понад 11 ТБ даних, задовольняючи високу пропускну спроможність мільярдів автономних AI-агентів та розробників.
Їхня налаштовувана платформа обробки даних може надавати індивідуальні дані відповідно до вимог AI-агентів, тоді як DuckDB забезпечує ефективний пошук даних для локальних запитів. Їхній комплексний набір даних підтримує понад 100 EVM та Substrate мереж, включаючи журнали подій та деталі транзакцій, що є надзвичайно цінним для AI-агентів, які працюють на кількох блокчейнах.
Додавання нульових знань забезпечує доступ і обробку чутливих даних агентами штучного інтелекту без шкоди для конфіденційності. Крім того, sqd.ai може обробляти зростаючі обсяги даних, додаючи більше обробних вузлів, підтримуючи при цьому зростаючу кількість агентів штучного інтелекту (очікується, що їхня кількість досягне кількох мільярдів).
Кукі
Cookie є модульним рівнем даних для AI агентів та кластерів, спеціально призначеним для обробки соціальних даних. Він має інформаційну панель AI агентів, яка відстежує провідні розумові моделі агентів на блокчейні та соціальних платформах, а нещодавно також запустив API для підключення даних для інших AI агентів, щоб виявляти популярні наративи та зміни в розумінні у CT.
Їхні дані охоплюють понад 7TB реальних даних з блокчейну та соціальних джерел, підтримувані 20 агентами даних, що надають інсайти щодо ринкових настроїв та аналізу в блокчейні. Їхній останній AI агент @agentcookiefun використовує 7% їхнього обсягу даних, надаючи ринкові прогнози та виявляючи нові можливості за рахунок використання різних інших агентів, які працюють під ним.
Наступний крок DeFAI
Наразі більшість AI-агентів у DeFi стикаються з значними обмеженнями в досягненні повної автономії. Наприклад:
Абстрактний рівень перетворює наміри користувача в виконання, але зазвичай не має прогностичних можливостей.
AI агенти можуть генерувати альфа, аналізуючи, але їм не вистачає незалежного виконання угод.
dApp, керований штучним інтелектом, може обробляти страхові фонди 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 емоцій з загального ринку, незалежно від коливань токенів у конкретних категоріях (таких як AI агенти, DeSci тощо) чи коливань токенів у соціальних мережах.
Кінцевою метою є те, щоб AI-агенти могли безперешкодно генерувати та виконувати торгові стратегії з єдиного інтерфейсу. У міру зрілості цих систем, ми можемо побачити, як у майбутньому трейдери DeFi покладатимуться на AI-агентів для автономної оцінки, прогнозування та виконання фінансових стратегій з мінімальним людським втручанням.
Остаточні думки
У зв'язку з суттєвим зменшенням вартості токенів і фреймворків AI-агентів, деякі можуть вважати, що DeFAI — це лише миттєве явище. Однак DeFAI все ще перебуває на ранній стадії, і потенціал AI-агентів для підвищення доступності та продуктивності DeFi є незаперечним.
Ключем до реалізації цього потенціалу є отримання якісних даних у реальному часі, які покращать прогнози та виконання торгівельних операцій на базі ШІ. Все більше протоколів інтегрують різні рівні даних, а протоколи даних створюють плагіни для побудови фреймворків, що підкреслює важливість даних для агентських рішень.
З огляду на майбутнє, здатність до верифікації та конфіденційність стануть ключовими викликами, які протоколам потрібно буде вирішити. На даний момент більшість AI-агентів функціонують як чорна скринька, і користувачі повинні довіряти їм свої кошти. Тому розвиток верифікованих AI-рішень допоможе забезпечити прозорість та відповідальність процесів агентів. Інтеграція протоколів на основі TEE, FHE або навіть zk-доказів може підвищити верифікацію поведінки AI-агентів, що забезпечить довіру до автономності.
Агенти DeFAI можуть бути широко поширені лише в тому випадку, якщо вони успішно поєднуються з високоякісними даними, надійними моделями та прозорими процесами прийняття рішень.
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 повний огляд: як ШІ може розкрити потенціал Децентралізованих фінансів?
Автор: Geng Kai, DF
Що таке DeFAI?
З моменту швидкого розширення у 2020 році децентралізовані фінанси (DeFi) стали основною опорою криптоекосистеми. Хоча було створено багато нових інноваційних протоколів, це також призвело до зростання складності та фрагментації, що ускладнює досвідченим користувачам орієнтуватися в численних ланцюгах, активах та протоколах.
Водночас, штучний інтелект (AI) розвинувся з широкого базового наративу 2023 року до більш спеціалізованого, орієнтованого на агентів фокусу 2024 року. Ця зміна спричинила появу DeFi AI (DeFAI) — нової області, де ШІ підвищує DeFi через автоматизацію, управління ризиками та оптимізацію капіталу.
DeFAI охоплює кілька рівнів. Блокчейн - це базовий рівень, оскільки AI агенти повинні взаємодіяти з певним ланцюгом, щоб виконувати транзакції та здійснювати смарт-контракти. На цьому рівні дані та обчислювальний рівень забезпечують інфраструктуру, необхідну для навчання AI моделей, які базуються на історичних даних про ціни, ринкових настроях та аналізі на ланцюгу. Рівень конфіденційності та перевірки гарантує, що чутливі фінансові дані залишаються в безпеці під час збереження виконання без довіри. Нарешті, рамка агентів дозволяє розробникам створювати спеціалізовані програми на основі AI, такі як автономні торгові роботи, оцінювачі кредитного ризику та оптимізатори управління на ланцюгу.
Хоча цю екосистему ще можна подальшого розширення, це найвищі категорії проектів, побудованих на DeFAI.
З розширенням екосистеми DeFAI, найвідоміші проєкти можна поділити на три основні категорії:
Протоколи, що базуються на цій категорії, виконують роль дружнього інтерфейсу для користувачів DeFi, подібного до ChatGPT, дозволяючи користувачам вводити підказки для виконання на ланцюзі. Вони зазвичай інтегруються з кількома ланцюгами та dApp і виконують наміри користувачів, одночасно усуваючи ручні кроки в складних транзакціях.
Деякі з функцій, які можуть виконувати ці протоколи, включають:
Обмін, крос-ланцюг, позика/зняття, виконання транзакцій між ланцюгами
Гаманець для копіювання торгівлі або профіль Twitter/X
Автоматичне виконання торгівлі, таких як взяття прибутку/збитку, відповідно до відсотка обсягу позиції.
Наприклад, немає потреби вручну витягувати ETH з Aave, переносити його через ланцюг на Solana, обмінювати на SOL / Fartcoin та надавати ліквідність на Raydium — протокол абстрактного рівня може виконати операцію всього за один крок.
Основний протокол:
@griffaindotcom — мережа агентів, що виконує угоди для користувачів
@HeyAnonai — протокол для обробки підказок користувачів щодо DeFi торгівлі та реальних інсайтів
@orbitcryptoai — AI партнер для взаємодії з DeFi
На відміну від традиційних торгових роботів, які дотримуються встановлених правил, автономні торгові агенти можуть навчатися і адаптуватися до умов ринку, а також коригувати свою стратегію на основі нової інформації. Ці агенти можуть:
Аналізуйте дані для постійного вдосконалення стратегії
Прогнозуйте ринкові тенденції, щоб приймати кращі рішення щодо довгих/коротких позицій.
Виконання складних DeFi стратегій, як основна торгівля
Основний протокол:
@Almanak__ — платформа для навчання, оптимізації та розгортання автономних фінансових агентів
@Cod3xOrg — запустив AI-агента для виконання фінансових завдань на блокчейні
@Spectral_Labs — створення мережі торгових агентів на самостійному блокчейні
DeFi dApp надає можливості для позик, обміну, фермерства прибутків тощо. Штучний інтелект та агенти ШІ можуть покращити ці послуги наступними способами:
Оптимізуйте пропозицію ліквідності шляхом ребалансування позицій LP для кращого APY
Сканування токенів для виявлення ризиків шляхом виявлення потенційних rug або honey pot.
Основний протокол:
@gizatechxyz ARMA— AI агент для оптимізації доходу USDC у Mode та Base
@SturdyFinance — AI-кероване страхування доходів
@derivexyz — платформа опціонів та безстрокових контрактів, оптимізована за допомогою штучного інтелекту co-pilot
Основні виклики
Топові протоколи, побудовані на цих рівнях, стикаються з деякими викликами:
Ці протоколи покладаються на потоки даних в реальному часі для забезпечення оптимального виконання угод. Погана якість даних може призвести до неефективності маршрутів, невдач угод або угод без прибутку.
Моделі штучного інтелекту залежать від історичних даних, але ринок криптовалют має велику волатильність. Агентам потрібно приймати різноманітні, високоякісні набори даних для навчання, щоб зберегти ефективність.
Потрібно всебічно зрозуміти кореляцію активів, зміни ліквідності та ринкові настрої, щоб зрозуміти загальний стан ринку.
Протоколи, засновані на цих категоріях, стали популярними на ринку. Однак, щоб запропонувати кращі продукти та досягти найкращих результатів, їм слід розглянути можливість інтеграції різних наборів даних різної якості, щоб підняти свої продукти на новий рівень.
Рівень даних — забезпечує потужність для DeFAI смартів
Якість AI залежить від даних, на яких він базується. Щоб AI-агенти ефективно працювали в DeFAI, їм потрібні дані в реальному часі, структуровані та перевірені. Наприклад, абстрактний шар повинен отримувати доступ до даних в блокчейні через RPC та API соціальних мереж, тоді як агенти оптимізації транзакцій та прибутків потребують даних для подальшого вдосконалення своїх торгових стратегій та перерозподілу ресурсів.
Високоякісні набори даних дозволяють агентам краще прогнозувати майбутню цінову поведінку, надаючи рекомендації для торгівлі, щоб відповідати їхнім уподобанням щодо довгих або коротких позицій по певних активах.
Основний постачальник даних DeFAI
угода
деталі
функція
Режим Synth
Синтетичні дані для фінансового прогнозування
Захоплення повного розподілу цінових коливань для прогнозування моделями штучного інтелекту
Ланцюгова база
Повністю структуровані дані ланцюга
Надайте дані з покращенням ШІ для торгівлі, прогнозування та отримання альфи
sqd.ai
Децентралізоване озеро даних, орієнтоване на AI-агенти
Масштабований, налаштований багатоланцюговий доступ до даних з безпекою нульових знань
Кукі
Слой розуму CT та даних на ланцюгу, орієнтований на агентів ШІ
Використання 18 спеціалізованих AI агентів для обробки понад 7 ТБ онлайнових агентських даних на більш ніж 20 ланцюгах.
Mode Synth підмережа
Як 50-й підмережі Bittensor, Synth створює синтетичні дані для фінансових прогнозів агентів. На відміну від інших традиційних систем прогнозування цін, Synth захоплює повний розподіл коливань цін та їх відповідні ймовірності, що дозволяє створити найточніші синтетичні дані у світі, підтримуючи агентів та LLM.
Надання більше якісних наборів даних може допомогти AI-агентам приймати кращі напрямкові рішення під час торгівлі, одночасно прогнозуючи коливання APY в різних ринкових умовах, щоб ліквідні пули могли перерозподілити або витягнути ліквідність за потреби. З моменту запуску автономної мережі вони отримували сильний запит від DeFi-команд на інтеграцію даних Synth через їхнє API.
Найбільш обговорюваний AI-агент блокчейн
Окрім побудови даних для AI та агентів, Mode також позиціонує себе як розробник повноцінного блокчейну для майбутнього DeFAI. Нещодавно вони впровадили Mode Terminal, який є co-pilot для DeFAI, що дозволяє виконувати онлайнові транзакції за допомогою підказок користувача, і він незабаром буде відкритий для стейкерів $MODE.
Крім того, Mode підтримує багато команд на основі AI та агентів. Mode доклала величезних зусиль, щоб інтегрувати такі протоколи, як Autonolas, Giza, Sturdy, у свою екосистему, і з розвитком більшої кількості агентів та виконанням транзакцій Mode швидко розвивається.
Ці заходи реалізуються одночасно з оновленням їхньої мережі за допомогою AI, найяскравішим з яких є оснащення їхнього блокчейну AI-сортувальником. Використовуючи моделювання та AI-аналіз транзакцій перед виконанням, можна заблокувати та перевірити високоризикові транзакції перед обробкою, щоб забезпечити безпеку в мережі. Як L2 суперланцюга Optimism, Mode займає середнє місце, з’єднуючи людей і агентів з найкращою DeFi екосистемою.
Порівняння провідних блокчейнів, на яких базується AI-агент
Solana та Base безумовно є двома основними ланцюгами для більшості фреймворків AI-агентів та створення і випуску токенів. AI-агенти використовують високу пропускну здатність і низьку затримку мережі Solana, а також відкритий ElizaOS для розгортання агентських токенів, тоді як Virtuals слугує платформою для розгортання агентів на Base. Незважаючи на те, що вони обидва мають хакатони та фінансові стимули, вони все ще не досягли рівня програм AI на ланцюгу, до якого дійшов Mode.
NEAR раніше визначав себе як L1 блокчейн, орієнтований на ШІ, його функції включають ринок завдань ШІ, дослідницький центр NEAR AI з відкритою архітектурою агентів ШІ та NEAR AI помічника. Нещодавно вони оголосили про фонд агентів ШІ на суму 20 мільйонів доларів США для розширення повністю автономних і перевіряємих агентів на NEAR.
Ланцюгова база
Chainbase надає повністю перевірені структуровані дані на ланцюгу, які можуть покращити функції торгових агентів AI, такі як торгівля, аналіз, прогнозування та пошук альфа. Вони запустили manuscripts, що є фреймворком для потокової передачі даних на блокчейні, призначеним для інтеграції даних на ланцюгу та поза ланцюгом у цільове сховище даних для необмежених запитів та аналізу.
Це дозволяє розробникам налаштовувати робочі процеси обробки даних відповідно до своїх специфічних потреб. Стандартизація сирих даних та обробка їх у чистий, сумісний формат забезпечує відповідність їх наборів даних суворим вимогам системи ШІ, що зменшує час попередньої обробки, підвищуючи точність моделей, допомагаючи створити надійних агентів ШІ.
На основі своїх широких онлайнових даних вони також розробили модель під назвою Theia, яка перетворює онлайнові дані на аналіз даних для користувачів без необхідності в будь-яких складних знаннях кодування. Практична цінність даних Chainbase є очевидною в їхніх партнерських відносинах, де AI протоколи використовують їхні дані для:
ElizaOS проксі плагін, призначений для прийняття рішень на базі блокчейну
Побудова Vana AI помічника
Система Flock.io соціальної мережі, що надає інсайти про поведінку користувачів
Theoriq щодо аналізу даних і прогнозування в DeFi
ще співпрацює з 0G, Aethir та io.net
В порівнянні з традиційними протоколами даних
Такі протоколи даних, як The Graph, Chainlink і Alchemy, надають дані, але не є орієнтованими на ШІ. The Graph пропонує платформу для запитів і індексації даних блокчейну, що надає розробникам доступ до сирих даних, які не були створені для торгівлі чи виконання стратегій. Chainlink надає дані оркулів, але бракує оптимізованих для прогнозування наборів даних ШІ, тоді як Alchemy в основному пропонує послуги RPC.
На відміну від них, дані Chainbase — це спеціально підготовлені дані блокчейну, які можуть бути легко використані програмами штучного інтелекту або агентами в більш структурованій та глибокій формі, що полегшує агентам доступ до даних, пов'язаних із ринками в мережі, ліквідністю та даними про токени.
sqd.ai
sqd.ai (колишня назва Subsquid) розробляє відкриту мережу бази даних, спеціально призначену для AI-агентів і Web3-сервісів. Їхнє децентралізоване озеро даних забезпечує доступ до великої кількості реальних і історичних даних блокчейну без дозволу та економічно ефективно, що дозволяє AI-агентам працювати більш ефективно.
sqd.ai надає індексацію даних в реальному часі (включаючи індексацію незавершених блоків), швидкість індексації досягає понад 150 000 блоків на секунду, що швидше, ніж у будь-якого іншого індексатора. Протягом останніх 24 годин вони надали понад 11 ТБ даних, задовольняючи високу пропускну спроможність мільярдів автономних AI-агентів та розробників.
Їхня налаштовувана платформа обробки даних може надавати індивідуальні дані відповідно до вимог AI-агентів, тоді як DuckDB забезпечує ефективний пошук даних для локальних запитів. Їхній комплексний набір даних підтримує понад 100 EVM та Substrate мереж, включаючи журнали подій та деталі транзакцій, що є надзвичайно цінним для AI-агентів, які працюють на кількох блокчейнах.
Додавання нульових знань забезпечує доступ і обробку чутливих даних агентами штучного інтелекту без шкоди для конфіденційності. Крім того, sqd.ai може обробляти зростаючі обсяги даних, додаючи більше обробних вузлів, підтримуючи при цьому зростаючу кількість агентів штучного інтелекту (очікується, що їхня кількість досягне кількох мільярдів).
Кукі
Cookie є модульним рівнем даних для AI агентів та кластерів, спеціально призначеним для обробки соціальних даних. Він має інформаційну панель AI агентів, яка відстежує провідні розумові моделі агентів на блокчейні та соціальних платформах, а нещодавно також запустив API для підключення даних для інших AI агентів, щоб виявляти популярні наративи та зміни в розумінні у CT.
Їхні дані охоплюють понад 7TB реальних даних з блокчейну та соціальних джерел, підтримувані 20 агентами даних, що надають інсайти щодо ринкових настроїв та аналізу в блокчейні. Їхній останній AI агент @agentcookiefun використовує 7% їхнього обсягу даних, надаючи ринкові прогнози та виявляючи нові можливості за рахунок використання різних інших агентів, які працюють під ним.
Наступний крок DeFAI
Наразі більшість AI-агентів у DeFi стикаються з значними обмеженнями в досягненні повної автономії. Наприклад:
Абстрактний рівень перетворює наміри користувача в виконання, але зазвичай не має прогностичних можливостей.
AI агенти можуть генерувати альфа, аналізуючи, але їм не вистачає незалежного виконання угод.
dApp, керований штучним інтелектом, може обробляти страхові фонди 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 емоцій з загального ринку, незалежно від коливань токенів у конкретних категоріях (таких як AI агенти, DeSci тощо) чи коливань токенів у соціальних мережах.
Кінцевою метою є те, щоб AI-агенти могли безперешкодно генерувати та виконувати торгові стратегії з єдиного інтерфейсу. У міру зрілості цих систем, ми можемо побачити, як у майбутньому трейдери DeFi покладатимуться на AI-агентів для автономної оцінки, прогнозування та виконання фінансових стратегій з мінімальним людським втручанням.
Остаточні думки
У зв'язку з суттєвим зменшенням вартості токенів і фреймворків AI-агентів, деякі можуть вважати, що DeFAI — це лише миттєве явище. Однак DeFAI все ще перебуває на ранній стадії, і потенціал AI-агентів для підвищення доступності та продуктивності DeFi є незаперечним.
Ключем до реалізації цього потенціалу є отримання якісних даних у реальному часі, які покращать прогнози та виконання торгівельних операцій на базі ШІ. Все більше протоколів інтегрують різні рівні даних, а протоколи даних створюють плагіни для побудови фреймворків, що підкреслює важливість даних для агентських рішень.
З огляду на майбутнє, здатність до верифікації та конфіденційність стануть ключовими викликами, які протоколам потрібно буде вирішити. На даний момент більшість AI-агентів функціонують як чорна скринька, і користувачі повинні довіряти їм свої кошти. Тому розвиток верифікованих AI-рішень допоможе забезпечити прозорість та відповідальність процесів агентів. Інтеграція протоколів на основі TEE, FHE або навіть zk-доказів може підвищити верифікацію поведінки AI-агентів, що забезпечить довіру до автономності.
Агенти DeFAI можуть бути широко поширені лише в тому випадку, якщо вони успішно поєднуються з високоякісними даними, надійними моделями та прозорими процесами прийняття рішень.