DeFAI: Como a inteligência artificial pode liberar o potencial das Finanças Descentralizadas?

Finanças Descentralizadas(DeFi) tem se desenvolvido rapidamente desde 2020, tornando-se um pilar importante do ecossistema de criptomoedas. Embora protocolos inovadores surjam a todo momento, isso também levou a uma crescente complexidade e descentralização do sistema, tornando difícil até mesmo para usuários experientes lidarem com as numerosas cadeias, ativos e protocolos.

Entretanto, a inteligência artificial (AI) evoluiu da narrativa de popularidade de 2023 para um foco mais especializado e orientado a agentes em 2024. Esta mudança deu origem ao novo campo DeFi AI(DeFAI), onde a IA melhora as Finanças Descentralizadas através da automação, gestão de risco e otimização de capital.

As Finanças Descentralizadas abrangem vários níveis. A camada base é a blockchain, os agentes de IA precisam interagir com a cadeia específica para executar transações e contratos inteligentes. Acima disso está a camada de dados e a camada de computação, que fornecem a infraestrutura necessária para treinar modelos de IA, utilizando dados históricos de preços, sentimentos de mercado e análises em cadeia. A camada de privacidade e verificabilidade garante a segurança dos dados financeiros sensíveis, mantendo a execução sem confiança. No topo está a estrutura de agentes, que permite aos desenvolvedores construir aplicações especializadas impulsionadas por IA, como robôs de negociação autônomos, avaliadores de risco de crédito e otimizadores de governança em cadeia.

Com a contínua expansão do ecossistema DeFAI, os projetos mais notáveis podem ser divididos em três grandes categorias:

1. Camada Abstrata

Este tipo de protocolo atua como uma interface amigável para as Finanças Descentralizadas, semelhante ao ChatGPT, permitindo que os usuários executem operações em cadeia através da inserção de prompts. Eles geralmente integram várias cadeias e dApps, simplificando os passos manuais em transações complexas enquanto executam a intenção do usuário.

As funcionalidades executáveis desses protocolos incluem:

• Troca, cross-chain, empréstimo/saque, execução de transações cross-chain
• Carteira de negociação de cópias ou conta de redes sociais
• Executar automaticamente a realização de lucros/perdas com base na percentagem do tamanho da posição

Por exemplo, os usuários não precisam extrair manualmente ETH da plataforma de empréstimo, transferi-lo para outras redes, trocar por tokens e fornecer liquidez em DEX - o protocolo de camada de abstração pode realizar todas essas operações em um único passo.

2. Agente de Negociação Autônomo

Diferente dos robôs de negociação tradicionais que seguem regras predefinidas, os agentes de negociação autônomos conseguem aprender e adaptar-se às condições do mercado, ajustando suas estratégias com base em novas informações. Esses agentes podem:

• Analisar dados para otimizar continuamente estratégias
• Prever a tendência do mercado e tomar decisões de compra e venda mais inteligentes
• Executar estratégias complexas de Finanças Descentralizadas, como negociação básica

3. DApps impulsionados por IA

As Finanças Descentralizadas dApp oferecem funções de empréstimo, troca, fazendas de rendimento, entre outras. A IA e os agentes de IA podem melhorar esses serviços da seguinte forma:

• Otimizar o fornecimento de liquidez através do reequilíbrio das posições de LP, para obter um APY mais alto
• Escanear tokens para descobrir riscos potenciais, como rug pull ou honeypot

Os principais protocolos nesses aspectos enfrentam alguns desafios:

1. O fluxo de dados em tempo real é crucial para a melhor execução de transações. A baixa qualidade dos dados pode resultar em eficiência de caminho reduzida, falhas nas transações ou falta de lucratividade.

2. Modelos de IA dependem de dados históricos, mas o mercado de criptomoedas é altamente volátil. Os agentes precisam aceitar treinamento em conjuntos de dados diversificados e de alta qualidade para manter a eficácia.

3. É necessário compreender completamente a correlação de ativos, as mudanças na liquidez e o sentimento do mercado para entender a situação geral do mercado.

Os protocolos baseados nessas categorias foram reconhecidos pelo mercado. No entanto, para oferecer produtos e resultados de maior qualidade, eles devem considerar a integração de vários conjuntos de dados de alta qualidade, elevando os produtos a novos patamares.

Camada de Dados - Potência para a IA DeFi

O desempenho da IA depende dos dados em que se baseia. Para que os agentes de IA operem de forma eficaz no DeFAI, eles precisam de dados em tempo real, estruturados e verificáveis. Por exemplo, a camada de abstração deve acessar dados na blockchain através de RPC e APIs de redes sociais, enquanto os agentes de otimização de transações e rendimentos precisam de dados para otimizar estratégias de transação e redistribuir recursos.

Conjuntos de dados de alta qualidade permitem que os agentes prevejam com mais precisão a tendência futura dos preços, fornecendo recomendações de negociação para se adaptar às preferências de compra e venda de ativos específicos.

A blockchain de agentes de IA mais popular

Além de construir a camada de dados, uma determinada blockchain também se posiciona como uma solução de pilha completa para o futuro do DeFAI. Recentemente, eles implementaram uma ferramenta de colaboração DeFAI para executar transações on-chain através de prompts de usuários, que será aberta em breve para os stakers de tokens.

Além disso, essa blockchain também suporta várias equipes baseadas em IA e agentes. Com mais agentes desenvolvendo e executando transações, o ecossistema está se desenvolvendo rapidamente.

Essas medidas estão sendo implementadas em sincronia com a atualização da IA da rede, sendo mais notável a equipagem da blockchain com um classificador de IA. Ao usar simulações e análises de IA para transações antes da execução, é possível impedir transações de alto risco antes do processamento, garantindo segurança na cadeia. Como um L2 de uma super cadeia, esta blockchain está em uma zona intermediária, conectando usuários humanos e agentes a um ecossistema de Finanças Descentralizadas de alta qualidade.

O próximo passo do DeFAI

Atualmente, a maioria dos agentes de IA em Finanças Descentralizadas enfrenta limitações significativas na realização de total autonomia. Por exemplo:

1. A camada de abstração converte a intenção do usuário em execução, mas geralmente carece de capacidade preditiva.
2. Os agentes de IA podem gerar alpha através da análise, mas carecem de capacidade independente de execução de transações.
3. dApp impulsionado por IA pode lidar com cofres ou transações, mas é passivo e não ativo.

A próxima fase do DeFAI pode se concentrar na integração de camadas de dados úteis para desenvolver a melhor plataforma ou agente. Isso requer dados on-chain profundos sobre atividades de grandes investidores, mudanças de liquidez, etc., ao mesmo tempo em que gera dados sintéticos úteis para análises preditivas mais precisas e combina com a análise do sentimento geral do mercado, seja a volatilidade de tokens de categorias específicas ( como agentes de IA, DeSci, etc. ) ou o desempenho de tokens nas redes sociais.

O objetivo final é que os agentes de IA possam gerar e executar estratégias de negociação de forma integrada a partir de uma única interface. À medida que esses sistemas amadurecem, os futuros traders de Finanças Descentralizadas poderão confiar em agentes de IA para avaliar, prever e executar estratégias financeiras de forma autônoma com o mínimo de intervenção humana.

Conclusão

Dada a acentuada desvalorização dos tokens e do quadro dos agentes de IA, alguns podem pensar que DeFAI é apenas uma moda passageira. No entanto, DeFAI ainda está em estágios iniciais, e o potencial dos agentes de IA para melhorar a usabilidade e o desempenho das Finanças Descentralizadas não pode ser ignorado.

A chave para liberar esse potencial está na obtenção de dados em tempo real de alta qualidade, o que melhorará as previsões e execuções de negociação impulsionadas por IA. Um número crescente de protocolos integra diferentes camadas de dados, os protocolos de dados constroem plugins para a estrutura, destacando a importância dos dados para a tomada de decisões dos agentes.

Olhando para o futuro, a verificabilidade e a privacidade serão os principais desafios que os protocolos terão de enfrentar. Atualmente, a maioria das operações de agentes de IA ainda são caixas-pretas, e os usuários devem confiar seus fundos a eles. Assim, o desenvolvimento de decisões de IA verificáveis ajudará a garantir a transparência e a responsabilidade dos processos dos agentes. A integração de protocolos baseados em TEE, FHE ou mesmo provas de conhecimento zero pode aumentar a verificabilidade do comportamento dos agentes de IA, estabelecendo assim confiança na autonomia.

Apenas combinando dados de alta qualidade, modelos robustos e processos de decisão transparentes é que o agente DeFAI poderá ser amplamente utilizado.