Kể từ khi mở rộng nhanh chóng vào năm 2020, tài chính phi tập trung (DeFi) đã là trụ cột trung tâm của hệ sinh thái tiền điện tử. Trong khi nhiều giao thức mới và sáng tạo đã được thiết lập, nó cũng dẫn đến sự gia tăng độ phức tạp và phân mảnh, gây khó khăn cho ngay cả những người dùng dày dạn kinh nghiệm để điều hướng một số lượng lớn chuỗi, tài sản và giao thức.
Trong khi đó, trí tuệ nhân tạo (AI) đã phát triển từ một câu chuyện nền tảng rộng rãi vào năm 2023 thành một trọng tâm chuyên nghiệp và hướng tới đại lý hơn vào năm 2024. Sự chuyển đổi này đã tạo ra DeFi AI (DeFAI) - một lĩnh vực mới nổi, trong đó AI tăng cường DeFi thông qua tự động hóa, quản lý rủi ro và tối ưu hóa vốn.
DeFAI trải dài nhiều tầng. Blockchain là lớp cơ sở vì các tác nhân AI phải tương tác với một chuỗi cụ thể để thực hiện các giao dịch và thực hiện các hợp đồng thông minh. Trên hết, các lớp dữ liệu và tính toán cung cấp cơ sở hạ tầng cần thiết để đào tạo các mô hình AI từ dữ liệu giá lịch sử, tâm lý thị trường và phân tích trên chuỗi. Quyền riêng tư và các lớp có thể xác minh đảm bảo rằng dữ liệu tài chính nhạy cảm vẫn an toàn trong khi vẫn thực thi không tin cậy. Cuối cùng, khung proxy cho phép các nhà phát triển xây dựng các ứng dụng hỗ trợ AI chuyên biệt, chẳng hạn như bot giao dịch tự trị, đánh giá rủi ro tín dụng và tối ưu hóa quản trị trên chuỗi.
Mặc dù sơ đồ sinh thái này vẫn có thể được mở rộng thêm, nhưng đây là các thể loại hàng đầu của các dự án được xây dựng trên DeFAI.
Với sự mở rộng không ngừng của hệ sinh thái DeFAI, các dự án nổi bật nhất có thể được chia thành ba loại chính:
Lớp trừu tượng
Các giao thức xây dựng trên loại này đóng vai trò như giao diện thân thiện với người dùng giống như ChatGPT cho DeFi, cho phép người dùng nhập các gợi ý thực hiện trên chuỗi. Chúng thường tích hợp với nhiều chuỗi và dApp, và thực hiện ý định của người dùng, đồng thời loại bỏ các bước thủ công trong giao dịch phức tạp.
Một số chức năng mà các giao thức này có thể thực hiện bao gồm:
Trao đổi, chuỗi chéo, vay/rút tiền, thực hiện giao dịch chuỗi chéo
Ví giao dịch theo dõi hoặc hồ sơ cá nhân Twitter/X
Thực hiện tự động lệnh chốt lời/ cắt lỗ dựa trên tỷ lệ phần trăm quy mô vị thế.
Ví dụ, không cần phải rút ETH từ Aave một cách thủ công, chuyển nó qua chuỗi sang Solana, trao đổi SOL / Fartcoin, và cung cấp tính thanh khoản trên Raydium - giao thức lớp trừu tượng chỉ cần một bước để hoàn thành thao tác.
Chính协议：
@griffaindotcom — Mạng lưới đại lý thực hiện giao dịch cho người dùng
@HeyAnonai — Giao thức xử lý các gợi ý của người dùng về giao dịch DeFi và thông tin thời gian thực
@orbitcryptoai — Đối tác AI cho các tương tác DeFi
Đại lý giao dịch độc lập
Không giống như các bot giao dịch truyền thống tuân theo các quy tắc đặt trước, các đại lý giao dịch tự trị có thể học hỏi và thích ứng với điều kiện thị trường và điều chỉnh chiến lược của họ dựa trên thông tin mới. Các tác nhân này có thể:
Phân tích dữ liệu để liên tục hoàn thiện chiến lược
Dự đoán xu hướng thị trường để đưa ra quyết định tốt hơn về lệnh mua/bán
Thực hiện các chiến lược DeFi phức tạp như giao dịch cơ bản.
Chính giao thức:
@Almanak__ — Nền tảng để đào tạo, tối ưu hóa và triển khai đại lý tài chính tự trị
@Cod3xOrg —推出 trên blockchain để thực hiện các nhiệm vụ tài chính của AI代理
@Spectral_Labs — Tạo mạng đại lý giao dịch trên chuỗi tự trị
DApps được điều khiển bởi AI
DeFi dApp cung cấp các chức năng cho vay, trao đổi, farming lợi nhuận, v.v. AI và đại lý AI có thể tăng cường những dịch vụ này bằng các cách sau:
Tối ưu hóa cung cấp thanh khoản bằng cách cân bằng lại vị trí LP để có APY tốt hơn
Quét các token để phát hiện rủi ro thông qua việc phát hiện các rug hoặc bẫy ong tiềm năng.
Chính giao thức:
@gizatechxyz ARMA— AI đại lý, được sử dụng để tối ưu hóa lợi nhuận USDC trong Mode và Base
@SturdyFinance — Kho bảo hiểm lợi nhuận được điều khiển bởi AI
@derivexyz — Nền tảng hợp đồng quyền chọn và vĩnh viễn được tối ưu hóa bằng AI co-pilot thông minh
Thách thức chính
Các giao thức hàng đầu được xây dựng trên các lớp này đang đối mặt với một số thách thức:
Các giao thức này phụ thuộc vào luồng dữ liệu thời gian thực để thực hiện giao dịch tối ưu. Chất lượng dữ liệu kém có thể dẫn đến hiệu suất lộ trình kém, giao dịch thất bại hoặc giao dịch không có lợi nhuận.
Mô hình AI phụ thuộc vào dữ liệu lịch sử, nhưng thị trường tiền điện tử có tính biến động rất lớn. Các đại lý phải chấp nhận việc đào tạo trên các tập dữ liệu đa dạng và chất lượng cao để duy trì hiệu quả.
Cần hiểu rõ mối quan hệ giữa tài sản, sự biến động của tính thanh khoản và tâm lý thị trường để nắm bắt tình hình thị trường tổng thể.
Các giao thức dựa trên những loại này đã được thị trường đón nhận. Tuy nhiên, để cung cấp sản phẩm tốt hơn và kết quả tối ưu, họ nên xem xét việc tích hợp nhiều bộ dữ liệu khác nhau về chất lượng, nhằm nâng cao sản phẩm của mình lên một tầm cao mới.
Lớp dữ liệu - Cung cấp sức mạnh cho trí tuệ DeFAI
Chất lượng của AI phụ thuộc vào dữ liệu mà nó dựa vào. Để các đại lý AI hoạt động hiệu quả trong DeFAI, họ cần dữ liệu theo thời gian thực, có cấu trúc và có thể xác minh. Ví dụ, lớp trừu tượng cần truy cập dữ liệu trên chuỗi thông qua RPC và API mạng xã hội, trong khi các đại lý tối ưu hóa giao dịch và lợi nhuận cần dữ liệu để hoàn thiện chiến lược giao dịch của họ và phân bổ lại tài nguyên.
Tập dữ liệu chất lượng cao giúp các đại lý có thể phân tích dự đoán hành vi giá trong tương lai tốt hơn, cung cấp lời khuyên cho giao dịch để phù hợp với sở thích của họ về vị thế mua hoặc bán của một số tài sản.
Nhà cung cấp dữ liệu chính của DeFAI
hợp đồng
chi tiết
Chức năng
Chế độ Synth
Dữ liệu tổng hợp cho dự đoán tài chính
Bắt được phân phối biến động giá hoàn chỉnh, dùng cho dự đoán mô hình AI
Chainbase
Tập dữ liệu cấu trúc toàn chuỗi
Cung cấp dữ liệu tăng cường AI, dùng để giao dịch, dự đoán và lấy alpha
sqd.ai
Hồ dữ liệu phi tập trung cho đại lý AI
Khả năng mở rộng, có thể tùy chỉnh, truy cập dữ liệu đa chuỗi với bảo mật bằng chứng không có kiến thức
Bánh quy
Tầng dữ liệu CT và tâm trí trên chuỗi dành cho các tác nhân AI
Sử dụng 18 đại lý AI chuyên dụng để xử lý dữ liệu đại lý trên chuỗi hơn 7TB trên hơn 20 chuỗi.
Mode Synth Subnet
Là mạng con thứ 50 của Bittensor, Synth tạo ra dữ liệu tổng hợp cho khả năng dự đoán tài chính của các tác nhân. So với các hệ thống dự đoán giá truyền thống khác, Synth nắm bắt toàn bộ phân phối biến động giá và xác suất liên quan, từ đó xây dựng dữ liệu tổng hợp chính xác nhất thế giới, hỗ trợ cho các tác nhân và LLM.
Cung cấp nhiều bộ dữ liệu chất lượng cao hơn có thể giúp các đại lý AI đưa ra quyết định định hướng tốt hơn trong giao dịch, đồng thời dự đoán sự biến động APY dưới các điều kiện thị trường khác nhau, để các bể thanh khoản có thể phân bổ lại hoặc rút thanh khoản khi cần thiết. Kể từ khi mạng tự trị được khởi động, họ đã nhận được yêu cầu mạnh mẽ từ các đội nhóm DeFi thông qua việc tích hợp dữ liệu Synth qua API của họ.
Blockchain đại diện AI được quan tâm nhất
Ngoài việc xây dựng lớp dữ liệu cho AI và đại lý, Mode còn tự định vị là xây dựng một blockchain toàn diện cho tương lai DeFAI. Họ gần đây đã triển khai Mode Terminal, đây là co-pilot của DeFAI, được sử dụng để thực hiện giao dịch trên chuỗi thông qua các gợi ý của người dùng, sẽ được mở cho những người nắm giữ $MODE.
Ngoài ra, Mode còn hỗ trợ nhiều đội ngũ dựa trên AI và đại lý. Mode đã nỗ lực lớn để tích hợp các giao thức như Autonolas, Giza, Sturdy vào hệ sinh thái của mình, và với sự phát triển của nhiều đại lý hơn và việc thực hiện giao dịch, Mode đang phát triển nhanh chóng.
Những biện pháp này được thực hiện đồng thời khi họ nâng cấp mạng bằng AI, nổi bật nhất là việc trang bị cho blockchain của họ một bộ phân loại AI. Bằng cách sử dụng mô phỏng và phân tích AI trước khi thực hiện giao dịch, có thể chặn và xem xét các giao dịch có nguy cơ cao trước khi xử lý, nhằm đảm bảo an toàn trên chuỗi. Là L2 của chuỗi siêu Optimism, Mode đứng ở giữa, kết nối con người và người dùng đại diện với hệ sinh thái DeFi tốt nhất.
So sánh các blockchain hàng đầu mà AI 代理 dựa trên
Solana và Base chắc chắn là hai chuỗi chính cho việc xây dựng và phát hành các khung và token AI. Các đại lý AI sử dụng khả năng thông lượng cao và mạng độ trễ thấp của Solana cùng với ElizaOS mã nguồn mở để triển khai token đại lý, trong khi Virtuals đóng vai trò là launchpad để triển khai các đại lý trên Base. Mặc dù cả hai đều có hackathon và khuyến khích tài chính, nhưng về kế hoạch AI của chúng như một chuỗi, chúng vẫn chưa đạt đến mức độ mà Mode đã đạt được.
NEAR trước đây đã định nghĩa mình là một blockchain L1 tập trung vào AI, với các chức năng bao gồm thị trường nhiệm vụ AI, trung tâm nghiên cứu NEAR AI có khung đại lý AI mã nguồn mở và trợ lý NEAR AI. Họ gần đây đã công bố quỹ đại lý AI trị giá 20 triệu USD để mở rộng các đại lý hoàn toàn tự chủ và có thể xác minh trên NEAR.
Chainbase
Chainbase cung cấp tập dữ liệu có cấu trúc trên chuỗi có thể xác minh toàn chuỗi, có thể tăng cường các chức năng giao dịch, hiểu biết, dự đoán, tìm kiếm alpha của các tác nhân AI. Họ đã ra mắt manuscripts, một khung dữ liệu chuỗi khối được sử dụng để tích hợp dữ liệu trên chuỗi và ngoài chuỗi vào kho dữ liệu mục tiêu để thực hiện truy vấn và phân tích không giới hạn.
Điều này cho phép các nhà phát triển tùy chỉnh quy trình xử lý dữ liệu theo nhu cầu cụ thể của họ. Việc chuẩn hóa dữ liệu thô và xử lý thành định dạng sạch sẽ, tương thích có thể đảm bảo rằng tập dữ liệu của họ đáp ứng các yêu cầu nghiêm ngặt của hệ thống AI, từ đó giảm thời gian tiền xử lý, đồng thời nâng cao độ chính xác của mô hình, giúp tạo ra các đại lý AI đáng tin cậy.
Dựa trên dữ liệu chuỗi phong phú của mình, họ cũng đã phát triển một mô hình có tên là Theia, mô hình này chuyển đổi dữ liệu chuỗi thành phân tích dữ liệu của người dùng mà không cần bất kỳ kiến thức lập trình phức tạp nào. Tính hữu dụng của dữ liệu Chainbase thể hiện rõ trong các mối quan hệ đối tác của họ, trong đó các giao thức AI đang sử dụng dữ liệu của họ để:
ElizaOS plugin đại lý, dùng cho quyết định điều khiển trên chuỗi
Xây dựng trợ lý Vana AI
Mạng xã hội Flock.io thông minh, cung cấp cái nhìn sâu sắc về hành vi của người dùng
Phân tích dữ liệu và dự đoán của Theoriq về DeFi
Còn hợp tác với 0G, Aethir và io.net
So với các giao thức dữ liệu truyền thống
Các giao thức dữ liệu như The Graph, Chainlink và Alchemy cung cấp dữ liệu, nhưng không tập trung vào AI. The Graph cung cấp một nền tảng để truy vấn và lập chỉ mục dữ liệu blockchain, cung cấp cho các nhà phát triển quyền truy cập vào dữ liệu gốc, những dữ liệu này không được xây dựng để giao dịch hoặc thực hiện chiến lược. Chainlink cung cấp các nguồn dữ liệu oracle, nhưng thiếu các tập dữ liệu tối ưu hóa AI cho dự đoán, trong khi Alchemy chủ yếu cung cấp dịch vụ RPC.
So với, dữ liệu Chainbase là dữ liệu blockchain được chuẩn bị đặc biệt, có thể được các ứng dụng hoặc đại lý AI sử dụng dễ dàng dưới dạng có cấu trúc và có tính thấu hiểu hơn, giúp các đại lý thuận tiện hơn trong việc truy cập dữ liệu liên quan đến thị trường trên chuỗi, thanh khoản và dữ liệu token.
sqd.ai
sqd.ai (tên cũ là Subsquid) đang phát triển một mạng lưới cơ sở dữ liệu mở được thiết kế riêng cho các đại lý AI và dịch vụ Web3. Hồ dữ liệu phi tập trung của họ cung cấp quyền truy cập vào một lượng lớn dữ liệu blockchain theo thời gian thực và lịch sử một cách hiệu quả về chi phí và không cần giấy phép, giúp các đại lý AI hoạt động hiệu quả hơn.
sqd.ai cung cấp chỉ mục dữ liệu thời gian thực (bao gồm chỉ mục các khối chưa hoàn thành), tốc độ chỉ mục lên tới hơn 150,000 khối mỗi giây, nhanh hơn bất kỳ chỉ mục nào khác. Trong 24 giờ qua, họ đã cung cấp hơn 11TB dữ liệu, đáp ứng nhu cầu băng thông cao của hàng tỷ đại lý AI tự chủ và các nhà phát triển.
Nền tảng xử lý dữ liệu tùy chỉnh của họ có thể cung cấp dữ liệu tùy chỉnh dựa trên nhu cầu của các đại lý AI, trong khi DuckDB cung cấp khả năng truy xuất dữ liệu hiệu quả cho các truy vấn cục bộ. Bộ dữ liệu toàn diện của họ hỗ trợ hơn 100 mạng EVM và Substrate, bao gồm cả nhật ký sự kiện và chi tiết giao dịch, điều này rất có giá trị cho các đại lý AI hoạt động trên nhiều blockchain.
Việc thêm chứng minh không biết đã đảm bảo rằng các đại lý AI có thể truy cập và xử lý dữ liệu nhạy cảm mà không làm tổn hại đến quyền riêng tư. Hơn nữa, sqd.ai có thể xử lý khối lượng dữ liệu ngày càng tăng bằng cách thêm nhiều nút xử lý hơn, từ đó hỗ trợ số lượng đại lý AI ngày càng tăng (ước tính sẽ đạt hàng tỷ).
Bánh quy
Cookie cung cấp một lớp dữ liệu mô-đun cho các tác nhân và cụm AI được thiết kế đặc biệt để xử lý dữ liệu xã hội. Nó có bảng điều khiển tác nhân AI theo dõi tâm trí đại lý hàng đầu trên chuỗi và trên các nền tảng xã hội và gần đây đã ra mắt API phân cụm dữ liệu plug-and-play cho các tác nhân AI khác để phát hiện các câu chuyện phổ biến và thay đổi tâm trí trong CT.
Dữ liệu của họ bao gồm hơn 7TB nguồn dữ liệu trực tuyến và mạng xã hội theo thời gian thực, được hỗ trợ bởi 20 đại lý dữ liệu, cung cấp cái nhìn về tâm lý thị trường và phân tích trên chuỗi. Đại lý AI mới nhất của họ @agentcookiefun đã sử dụng 7% công suất của nhóm dữ liệu của họ, bằng cách tận dụng các đại lý khác đang hoạt động dưới nó để cung cấp dự đoán thị trường và phát hiện cơ hội mới.
Bước tiếp theo của DeFAI
Hiện tại, hầu hết các đại lý AI trong DeFi đang đối mặt với những hạn chế đáng kể trong việc đạt được sự tự chủ hoàn toàn. Ví dụ:
Lớp trừu tượng chuyển đổi ý định của người dùng thành thực thi, nhưng thường thiếu khả năng dự đoán.
AI đại lý có thể tạo ra alpha thông qua phân tích, nhưng thiếu khả năng thực hiện giao dịch độc lập.
dApp được điều khiển bởi AI có thể xử lý kho bảo hiểm hoặc giao dịch, nhưng thuộc về thụ động chứ không phải chủ động.
Giai đoạn tiếp theo của DeFAI có thể sẽ tập trung vào việc tích hợp các lớp dữ liệu hữu ích để phát triển nền tảng hoặc đại lý tốt nhất. Điều này sẽ cần dữ liệu chuỗi sâu về hoạt động của các cá voi lớn, sự thay đổi thanh khoản, v.v., đồng thời tạo ra dữ liệu tổng hợp hữu ích để phân tích dự đoán tốt hơn, và kết hợp với phân tích tâm lý từ thị trường chung, bất kể là sự biến động của các token trong các loại cụ thể (như đại lý AI, DeSci, v.v.) hay sự biến động của các token trên mạng xã hội.
Mục tiêu cuối cùng là các đại lý AI có thể tạo ra và thực hiện các chiến lược giao dịch một cách liền mạch từ một giao diện đơn. Khi những hệ thống này trưởng thành, chúng ta có thể thấy trong tương lai các nhà giao dịch DeFi phụ thuộc vào các đại lý AI tự đánh giá, dự đoán và thực hiện các chiến lược tài chính với sự can thiệp của con người tối thiểu.
Suy nghĩ cuối cùng
Với sự sụt giảm mạnh mẽ của token và khung AI, một số người có thể cho rằng DeFAI chỉ là một hiện tượng thoáng qua. Tuy nhiên, DeFAI vẫn đang ở giai đoạn đầu, và tiềm năng của AI trong việc nâng cao khả năng sử dụng và hiệu suất DeFi là không thể phủ nhận.
Khóa giải phóng tiềm năng này nằm ở việc thu thập dữ liệu thời gian thực chất lượng cao, điều này sẽ cải thiện dự đoán và thực hiện giao dịch dựa trên AI. Ngày càng nhiều giao thức tích hợp các lớp dữ liệu khác nhau, các giao thức dữ liệu xây dựng các plugin cho khung, điều này làm nổi bật tầm quan trọng của dữ liệu đối với quyết định của đại lý.
Nhìn về tương lai, khả năng xác minh và quyền riêng tư sẽ trở thành những thách thức chính mà các giao thức phải giải quyết. Hiện tại, hầu hết các tác vụ của AI vẫn là một hộp đen, người dùng phải giao phó tài sản của mình cho nó. Do đó, sự phát triển của các quyết định AI có thể xác minh sẽ giúp đảm bảo tính minh bạch và trách nhiệm trong quy trình của các tác nhân. Việc tích hợp các giao thức dựa trên TEE, FHE hoặc thậm chí zk-proofs có thể tăng cường khả năng xác minh hành vi của các tác nhân AI, từ đó tạo ra sự tin tưởng vào tính tự chủ.
Chỉ khi kết hợp thành công dữ liệu chất lượng cao, mô hình vững chắc và quy trình ra quyết định minh bạch, thì đại lý DeFAI mới có thể được ứng dụng rộng rãi.
Nội dung chỉ mang tính chất tham khảo, không phải là lời chào mời hay đề nghị. Không cung cấp tư vấn về đầu tư, thuế hoặc pháp lý. Xem Tuyên bố miễn trừ trách nhiệm để biết thêm thông tin về rủi ro.
DeFAI toàn diện: AI làm thế nào để giải phóng tiềm năng của Tài chính phi tập trung?
Tác giả: Geng Kai, DF
DeFAI là gì?
Kể từ khi mở rộng nhanh chóng vào năm 2020, tài chính phi tập trung (DeFi) đã là trụ cột trung tâm của hệ sinh thái tiền điện tử. Trong khi nhiều giao thức mới và sáng tạo đã được thiết lập, nó cũng dẫn đến sự gia tăng độ phức tạp và phân mảnh, gây khó khăn cho ngay cả những người dùng dày dạn kinh nghiệm để điều hướng một số lượng lớn chuỗi, tài sản và giao thức.
Trong khi đó, trí tuệ nhân tạo (AI) đã phát triển từ một câu chuyện nền tảng rộng rãi vào năm 2023 thành một trọng tâm chuyên nghiệp và hướng tới đại lý hơn vào năm 2024. Sự chuyển đổi này đã tạo ra DeFi AI (DeFAI) - một lĩnh vực mới nổi, trong đó AI tăng cường DeFi thông qua tự động hóa, quản lý rủi ro và tối ưu hóa vốn.
DeFAI trải dài nhiều tầng. Blockchain là lớp cơ sở vì các tác nhân AI phải tương tác với một chuỗi cụ thể để thực hiện các giao dịch và thực hiện các hợp đồng thông minh. Trên hết, các lớp dữ liệu và tính toán cung cấp cơ sở hạ tầng cần thiết để đào tạo các mô hình AI từ dữ liệu giá lịch sử, tâm lý thị trường và phân tích trên chuỗi. Quyền riêng tư và các lớp có thể xác minh đảm bảo rằng dữ liệu tài chính nhạy cảm vẫn an toàn trong khi vẫn thực thi không tin cậy. Cuối cùng, khung proxy cho phép các nhà phát triển xây dựng các ứng dụng hỗ trợ AI chuyên biệt, chẳng hạn như bot giao dịch tự trị, đánh giá rủi ro tín dụng và tối ưu hóa quản trị trên chuỗi.
Mặc dù sơ đồ sinh thái này vẫn có thể được mở rộng thêm, nhưng đây là các thể loại hàng đầu của các dự án được xây dựng trên DeFAI.
Với sự mở rộng không ngừng của hệ sinh thái DeFAI, các dự án nổi bật nhất có thể được chia thành ba loại chính:
Các giao thức xây dựng trên loại này đóng vai trò như giao diện thân thiện với người dùng giống như ChatGPT cho DeFi, cho phép người dùng nhập các gợi ý thực hiện trên chuỗi. Chúng thường tích hợp với nhiều chuỗi và dApp, và thực hiện ý định của người dùng, đồng thời loại bỏ các bước thủ công trong giao dịch phức tạp.
Một số chức năng mà các giao thức này có thể thực hiện bao gồm:
Trao đổi, chuỗi chéo, vay/rút tiền, thực hiện giao dịch chuỗi chéo
Ví giao dịch theo dõi hoặc hồ sơ cá nhân Twitter/X
Thực hiện tự động lệnh chốt lời/ cắt lỗ dựa trên tỷ lệ phần trăm quy mô vị thế.
Ví dụ, không cần phải rút ETH từ Aave một cách thủ công, chuyển nó qua chuỗi sang Solana, trao đổi SOL / Fartcoin, và cung cấp tính thanh khoản trên Raydium - giao thức lớp trừu tượng chỉ cần một bước để hoàn thành thao tác.
Chính协议：
@griffaindotcom — Mạng lưới đại lý thực hiện giao dịch cho người dùng
@HeyAnonai — Giao thức xử lý các gợi ý của người dùng về giao dịch DeFi và thông tin thời gian thực
@orbitcryptoai — Đối tác AI cho các tương tác DeFi
Không giống như các bot giao dịch truyền thống tuân theo các quy tắc đặt trước, các đại lý giao dịch tự trị có thể học hỏi và thích ứng với điều kiện thị trường và điều chỉnh chiến lược của họ dựa trên thông tin mới. Các tác nhân này có thể:
Phân tích dữ liệu để liên tục hoàn thiện chiến lược
Dự đoán xu hướng thị trường để đưa ra quyết định tốt hơn về lệnh mua/bán
Thực hiện các chiến lược DeFi phức tạp như giao dịch cơ bản.
Chính giao thức:
@Almanak__ — Nền tảng để đào tạo, tối ưu hóa và triển khai đại lý tài chính tự trị
@Cod3xOrg —推出 trên blockchain để thực hiện các nhiệm vụ tài chính của AI代理
@Spectral_Labs — Tạo mạng đại lý giao dịch trên chuỗi tự trị
DeFi dApp cung cấp các chức năng cho vay, trao đổi, farming lợi nhuận, v.v. AI và đại lý AI có thể tăng cường những dịch vụ này bằng các cách sau:
Tối ưu hóa cung cấp thanh khoản bằng cách cân bằng lại vị trí LP để có APY tốt hơn
Quét các token để phát hiện rủi ro thông qua việc phát hiện các rug hoặc bẫy ong tiềm năng.
Chính giao thức:
@gizatechxyz ARMA— AI đại lý, được sử dụng để tối ưu hóa lợi nhuận USDC trong Mode và Base
@SturdyFinance — Kho bảo hiểm lợi nhuận được điều khiển bởi AI
@derivexyz — Nền tảng hợp đồng quyền chọn và vĩnh viễn được tối ưu hóa bằng AI co-pilot thông minh
Thách thức chính
Các giao thức hàng đầu được xây dựng trên các lớp này đang đối mặt với một số thách thức:
Các giao thức này phụ thuộc vào luồng dữ liệu thời gian thực để thực hiện giao dịch tối ưu. Chất lượng dữ liệu kém có thể dẫn đến hiệu suất lộ trình kém, giao dịch thất bại hoặc giao dịch không có lợi nhuận.
Mô hình AI phụ thuộc vào dữ liệu lịch sử, nhưng thị trường tiền điện tử có tính biến động rất lớn. Các đại lý phải chấp nhận việc đào tạo trên các tập dữ liệu đa dạng và chất lượng cao để duy trì hiệu quả.
Cần hiểu rõ mối quan hệ giữa tài sản, sự biến động của tính thanh khoản và tâm lý thị trường để nắm bắt tình hình thị trường tổng thể.
Các giao thức dựa trên những loại này đã được thị trường đón nhận. Tuy nhiên, để cung cấp sản phẩm tốt hơn và kết quả tối ưu, họ nên xem xét việc tích hợp nhiều bộ dữ liệu khác nhau về chất lượng, nhằm nâng cao sản phẩm của mình lên một tầm cao mới.
Lớp dữ liệu - Cung cấp sức mạnh cho trí tuệ DeFAI
Chất lượng của AI phụ thuộc vào dữ liệu mà nó dựa vào. Để các đại lý AI hoạt động hiệu quả trong DeFAI, họ cần dữ liệu theo thời gian thực, có cấu trúc và có thể xác minh. Ví dụ, lớp trừu tượng cần truy cập dữ liệu trên chuỗi thông qua RPC và API mạng xã hội, trong khi các đại lý tối ưu hóa giao dịch và lợi nhuận cần dữ liệu để hoàn thiện chiến lược giao dịch của họ và phân bổ lại tài nguyên.
Tập dữ liệu chất lượng cao giúp các đại lý có thể phân tích dự đoán hành vi giá trong tương lai tốt hơn, cung cấp lời khuyên cho giao dịch để phù hợp với sở thích của họ về vị thế mua hoặc bán của một số tài sản.
Nhà cung cấp dữ liệu chính của DeFAI
hợp đồng
chi tiết
Chức năng
Chế độ Synth
Dữ liệu tổng hợp cho dự đoán tài chính
Bắt được phân phối biến động giá hoàn chỉnh, dùng cho dự đoán mô hình AI
Chainbase
Tập dữ liệu cấu trúc toàn chuỗi
Cung cấp dữ liệu tăng cường AI, dùng để giao dịch, dự đoán và lấy alpha
sqd.ai
Hồ dữ liệu phi tập trung cho đại lý AI
Khả năng mở rộng, có thể tùy chỉnh, truy cập dữ liệu đa chuỗi với bảo mật bằng chứng không có kiến thức
Bánh quy
Tầng dữ liệu CT và tâm trí trên chuỗi dành cho các tác nhân AI
Sử dụng 18 đại lý AI chuyên dụng để xử lý dữ liệu đại lý trên chuỗi hơn 7TB trên hơn 20 chuỗi.
Mode Synth Subnet
Là mạng con thứ 50 của Bittensor, Synth tạo ra dữ liệu tổng hợp cho khả năng dự đoán tài chính của các tác nhân. So với các hệ thống dự đoán giá truyền thống khác, Synth nắm bắt toàn bộ phân phối biến động giá và xác suất liên quan, từ đó xây dựng dữ liệu tổng hợp chính xác nhất thế giới, hỗ trợ cho các tác nhân và LLM.
Cung cấp nhiều bộ dữ liệu chất lượng cao hơn có thể giúp các đại lý AI đưa ra quyết định định hướng tốt hơn trong giao dịch, đồng thời dự đoán sự biến động APY dưới các điều kiện thị trường khác nhau, để các bể thanh khoản có thể phân bổ lại hoặc rút thanh khoản khi cần thiết. Kể từ khi mạng tự trị được khởi động, họ đã nhận được yêu cầu mạnh mẽ từ các đội nhóm DeFi thông qua việc tích hợp dữ liệu Synth qua API của họ.
Blockchain đại diện AI được quan tâm nhất
Ngoài việc xây dựng lớp dữ liệu cho AI và đại lý, Mode còn tự định vị là xây dựng một blockchain toàn diện cho tương lai DeFAI. Họ gần đây đã triển khai Mode Terminal, đây là co-pilot của DeFAI, được sử dụng để thực hiện giao dịch trên chuỗi thông qua các gợi ý của người dùng, sẽ được mở cho những người nắm giữ $MODE.
Ngoài ra, Mode còn hỗ trợ nhiều đội ngũ dựa trên AI và đại lý. Mode đã nỗ lực lớn để tích hợp các giao thức như Autonolas, Giza, Sturdy vào hệ sinh thái của mình, và với sự phát triển của nhiều đại lý hơn và việc thực hiện giao dịch, Mode đang phát triển nhanh chóng.
Những biện pháp này được thực hiện đồng thời khi họ nâng cấp mạng bằng AI, nổi bật nhất là việc trang bị cho blockchain của họ một bộ phân loại AI. Bằng cách sử dụng mô phỏng và phân tích AI trước khi thực hiện giao dịch, có thể chặn và xem xét các giao dịch có nguy cơ cao trước khi xử lý, nhằm đảm bảo an toàn trên chuỗi. Là L2 của chuỗi siêu Optimism, Mode đứng ở giữa, kết nối con người và người dùng đại diện với hệ sinh thái DeFi tốt nhất.
So sánh các blockchain hàng đầu mà AI 代理 dựa trên
Solana và Base chắc chắn là hai chuỗi chính cho việc xây dựng và phát hành các khung và token AI. Các đại lý AI sử dụng khả năng thông lượng cao và mạng độ trễ thấp của Solana cùng với ElizaOS mã nguồn mở để triển khai token đại lý, trong khi Virtuals đóng vai trò là launchpad để triển khai các đại lý trên Base. Mặc dù cả hai đều có hackathon và khuyến khích tài chính, nhưng về kế hoạch AI của chúng như một chuỗi, chúng vẫn chưa đạt đến mức độ mà Mode đã đạt được.
NEAR trước đây đã định nghĩa mình là một blockchain L1 tập trung vào AI, với các chức năng bao gồm thị trường nhiệm vụ AI, trung tâm nghiên cứu NEAR AI có khung đại lý AI mã nguồn mở và trợ lý NEAR AI. Họ gần đây đã công bố quỹ đại lý AI trị giá 20 triệu USD để mở rộng các đại lý hoàn toàn tự chủ và có thể xác minh trên NEAR.
Chainbase
Chainbase cung cấp tập dữ liệu có cấu trúc trên chuỗi có thể xác minh toàn chuỗi, có thể tăng cường các chức năng giao dịch, hiểu biết, dự đoán, tìm kiếm alpha của các tác nhân AI. Họ đã ra mắt manuscripts, một khung dữ liệu chuỗi khối được sử dụng để tích hợp dữ liệu trên chuỗi và ngoài chuỗi vào kho dữ liệu mục tiêu để thực hiện truy vấn và phân tích không giới hạn.
Điều này cho phép các nhà phát triển tùy chỉnh quy trình xử lý dữ liệu theo nhu cầu cụ thể của họ. Việc chuẩn hóa dữ liệu thô và xử lý thành định dạng sạch sẽ, tương thích có thể đảm bảo rằng tập dữ liệu của họ đáp ứng các yêu cầu nghiêm ngặt của hệ thống AI, từ đó giảm thời gian tiền xử lý, đồng thời nâng cao độ chính xác của mô hình, giúp tạo ra các đại lý AI đáng tin cậy.
Dựa trên dữ liệu chuỗi phong phú của mình, họ cũng đã phát triển một mô hình có tên là Theia, mô hình này chuyển đổi dữ liệu chuỗi thành phân tích dữ liệu của người dùng mà không cần bất kỳ kiến thức lập trình phức tạp nào. Tính hữu dụng của dữ liệu Chainbase thể hiện rõ trong các mối quan hệ đối tác của họ, trong đó các giao thức AI đang sử dụng dữ liệu của họ để:
ElizaOS plugin đại lý, dùng cho quyết định điều khiển trên chuỗi
Xây dựng trợ lý Vana AI
Mạng xã hội Flock.io thông minh, cung cấp cái nhìn sâu sắc về hành vi của người dùng
Phân tích dữ liệu và dự đoán của Theoriq về DeFi
Còn hợp tác với 0G, Aethir và io.net
So với các giao thức dữ liệu truyền thống
Các giao thức dữ liệu như The Graph, Chainlink và Alchemy cung cấp dữ liệu, nhưng không tập trung vào AI. The Graph cung cấp một nền tảng để truy vấn và lập chỉ mục dữ liệu blockchain, cung cấp cho các nhà phát triển quyền truy cập vào dữ liệu gốc, những dữ liệu này không được xây dựng để giao dịch hoặc thực hiện chiến lược. Chainlink cung cấp các nguồn dữ liệu oracle, nhưng thiếu các tập dữ liệu tối ưu hóa AI cho dự đoán, trong khi Alchemy chủ yếu cung cấp dịch vụ RPC.
So với, dữ liệu Chainbase là dữ liệu blockchain được chuẩn bị đặc biệt, có thể được các ứng dụng hoặc đại lý AI sử dụng dễ dàng dưới dạng có cấu trúc và có tính thấu hiểu hơn, giúp các đại lý thuận tiện hơn trong việc truy cập dữ liệu liên quan đến thị trường trên chuỗi, thanh khoản và dữ liệu token.
sqd.ai
sqd.ai (tên cũ là Subsquid) đang phát triển một mạng lưới cơ sở dữ liệu mở được thiết kế riêng cho các đại lý AI và dịch vụ Web3. Hồ dữ liệu phi tập trung của họ cung cấp quyền truy cập vào một lượng lớn dữ liệu blockchain theo thời gian thực và lịch sử một cách hiệu quả về chi phí và không cần giấy phép, giúp các đại lý AI hoạt động hiệu quả hơn.
sqd.ai cung cấp chỉ mục dữ liệu thời gian thực (bao gồm chỉ mục các khối chưa hoàn thành), tốc độ chỉ mục lên tới hơn 150,000 khối mỗi giây, nhanh hơn bất kỳ chỉ mục nào khác. Trong 24 giờ qua, họ đã cung cấp hơn 11TB dữ liệu, đáp ứng nhu cầu băng thông cao của hàng tỷ đại lý AI tự chủ và các nhà phát triển.
Nền tảng xử lý dữ liệu tùy chỉnh của họ có thể cung cấp dữ liệu tùy chỉnh dựa trên nhu cầu của các đại lý AI, trong khi DuckDB cung cấp khả năng truy xuất dữ liệu hiệu quả cho các truy vấn cục bộ. Bộ dữ liệu toàn diện của họ hỗ trợ hơn 100 mạng EVM và Substrate, bao gồm cả nhật ký sự kiện và chi tiết giao dịch, điều này rất có giá trị cho các đại lý AI hoạt động trên nhiều blockchain.
Việc thêm chứng minh không biết đã đảm bảo rằng các đại lý AI có thể truy cập và xử lý dữ liệu nhạy cảm mà không làm tổn hại đến quyền riêng tư. Hơn nữa, sqd.ai có thể xử lý khối lượng dữ liệu ngày càng tăng bằng cách thêm nhiều nút xử lý hơn, từ đó hỗ trợ số lượng đại lý AI ngày càng tăng (ước tính sẽ đạt hàng tỷ).
Bánh quy
Cookie cung cấp một lớp dữ liệu mô-đun cho các tác nhân và cụm AI được thiết kế đặc biệt để xử lý dữ liệu xã hội. Nó có bảng điều khiển tác nhân AI theo dõi tâm trí đại lý hàng đầu trên chuỗi và trên các nền tảng xã hội và gần đây đã ra mắt API phân cụm dữ liệu plug-and-play cho các tác nhân AI khác để phát hiện các câu chuyện phổ biến và thay đổi tâm trí trong CT.
Dữ liệu của họ bao gồm hơn 7TB nguồn dữ liệu trực tuyến và mạng xã hội theo thời gian thực, được hỗ trợ bởi 20 đại lý dữ liệu, cung cấp cái nhìn về tâm lý thị trường và phân tích trên chuỗi. Đại lý AI mới nhất của họ @agentcookiefun đã sử dụng 7% công suất của nhóm dữ liệu của họ, bằng cách tận dụng các đại lý khác đang hoạt động dưới nó để cung cấp dự đoán thị trường và phát hiện cơ hội mới.
Bước tiếp theo của DeFAI
Hiện tại, hầu hết các đại lý AI trong DeFi đang đối mặt với những hạn chế đáng kể trong việc đạt được sự tự chủ hoàn toàn. Ví dụ:
Lớp trừu tượng chuyển đổi ý định của người dùng thành thực thi, nhưng thường thiếu khả năng dự đoán.
AI đại lý có thể tạo ra alpha thông qua phân tích, nhưng thiếu khả năng thực hiện giao dịch độc lập.
dApp được điều khiển bởi AI có thể xử lý kho bảo hiểm hoặc giao dịch, nhưng thuộc về thụ động chứ không phải chủ động.
Giai đoạn tiếp theo của DeFAI có thể sẽ tập trung vào việc tích hợp các lớp dữ liệu hữu ích để phát triển nền tảng hoặc đại lý tốt nhất. Điều này sẽ cần dữ liệu chuỗi sâu về hoạt động của các cá voi lớn, sự thay đổi thanh khoản, v.v., đồng thời tạo ra dữ liệu tổng hợp hữu ích để phân tích dự đoán tốt hơn, và kết hợp với phân tích tâm lý từ thị trường chung, bất kể là sự biến động của các token trong các loại cụ thể (như đại lý AI, DeSci, v.v.) hay sự biến động của các token trên mạng xã hội.
Mục tiêu cuối cùng là các đại lý AI có thể tạo ra và thực hiện các chiến lược giao dịch một cách liền mạch từ một giao diện đơn. Khi những hệ thống này trưởng thành, chúng ta có thể thấy trong tương lai các nhà giao dịch DeFi phụ thuộc vào các đại lý AI tự đánh giá, dự đoán và thực hiện các chiến lược tài chính với sự can thiệp của con người tối thiểu.
Suy nghĩ cuối cùng
Với sự sụt giảm mạnh mẽ của token và khung AI, một số người có thể cho rằng DeFAI chỉ là một hiện tượng thoáng qua. Tuy nhiên, DeFAI vẫn đang ở giai đoạn đầu, và tiềm năng của AI trong việc nâng cao khả năng sử dụng và hiệu suất DeFi là không thể phủ nhận.
Khóa giải phóng tiềm năng này nằm ở việc thu thập dữ liệu thời gian thực chất lượng cao, điều này sẽ cải thiện dự đoán và thực hiện giao dịch dựa trên AI. Ngày càng nhiều giao thức tích hợp các lớp dữ liệu khác nhau, các giao thức dữ liệu xây dựng các plugin cho khung, điều này làm nổi bật tầm quan trọng của dữ liệu đối với quyết định của đại lý.
Nhìn về tương lai, khả năng xác minh và quyền riêng tư sẽ trở thành những thách thức chính mà các giao thức phải giải quyết. Hiện tại, hầu hết các tác vụ của AI vẫn là một hộp đen, người dùng phải giao phó tài sản của mình cho nó. Do đó, sự phát triển của các quyết định AI có thể xác minh sẽ giúp đảm bảo tính minh bạch và trách nhiệm trong quy trình của các tác nhân. Việc tích hợp các giao thức dựa trên TEE, FHE hoặc thậm chí zk-proofs có thể tăng cường khả năng xác minh hành vi của các tác nhân AI, từ đó tạo ra sự tin tưởng vào tính tự chủ.
Chỉ khi kết hợp thành công dữ liệu chất lượng cao, mô hình vững chắc và quy trình ra quyết định minh bạch, thì đại lý DeFAI mới có thể được ứng dụng rộng rãi.