Olá,

Se em 1995 dissesse a alguém que, em poucas décadas, seria capaz de encomendar comida, reservar um táxi ou transferir dinheiro para amigos em todo o mundo — tudo através de um dispositivo no bolso — provavelmente ficariam céticos. E no entanto, aqui estamos, com smartphones a simplificar estas tarefas complexas em simples toques num ecrã.

DeFi encontra-se hoje num ponto de inflexão semelhante. DeFi oferece oportunidades para obter rendimentos e descobrir novos tokens antecipadamente, mas é demasiado complexo para a maioria das pessoas utilizarem. Gerir carteiras, navegar em diferentes redes de blockchain e compreender interações com contratos inteligentes pode parecer como aprender uma nova língua. Além disso, muitos hesitam em participar no DeFi devido a regulações incertas. Não é surpresa que as contas de DeFi representem apenas 10-20%do volume total de negociação à vista em exchanges centralizadas (CEX). Isto acontece porque as CEXs são muito mais fáceis de usar e têm regulamentações mais claras.

Este artigo explora como a IA pode transformar DeFi de um ecossistema complexo que serve milhares num plataforma financeira acessível para milhões. Vamos examinar como as interfaces alimentadas por IA estão gradualmente começando a preencher a lacuna entre as vastas oportunidades de DeFi e a necessidade do usuário comum por simplicidade. Embora todas as aplicações DeFAI (DeFi e IA) estejam em sua infância, elas oferecem um vislumbre do que DeFi pode ser: uma experiência suave ao interagir com instrumentos financeiros, desde estratégias de negociação automatizadas até interfaces conversacionais que tornam as transações complexas naturais.

Vamos começar com a forma como os mercados financeiros se fundiram pela primeira vez com computadores e algoritmos. Desde a década de 1980, os algoritmos começaram a fazer parte dos mercados financeiros de forma significativa. Eles são os blocos de construção dos mercados modernos. Desde a negociação de ações até a troca de moedas.

Algoritmos e Mercados Financeiros

Jim Simons vem à mente quando penso em algoritmos em contextos financeiros. A palavra 'legendário' se encaixa perfeitamente antes dela. Ele fundou Renaissance Technologies, uma empresa de investimento com sede nos EUA que mudou o jogo para a negociação quantitativa. Seu fundo principal, O Medalhão, entregou um valor impressionante 39%taxa de crescimento anual composta (CAGR) ao longo de 30 anos, de 1988 a 2018.

Para perceber o quão extraordinário isso é: $100 investidos no Medallion cresceriam para $2.1 milhões ao longo de 30 anos, em comparação com apenas $1,014 no S&P 500. A diferença é quase incompreensível.

Mas a verdadeira magia estava em como eles fizeram isso. Em vez de trabalhar com veteranos de Wall Street, a equipe da Renaissance Technologies era composta por doutores em matemática, física e outras ciências exatas. A abordagem deles dependia inteiramente de modelos matemáticos e algoritmos para negociar nos mercados - um testemunho do poder da tomada de decisões orientada por dados.

Este foco nos algoritmos não se limita aos fundos de cobertura. Em todos os mercados financeiros tradicionais, a negociação está a tornar-se cada vez mais algorítmica. Recentemente artigodestaca que mais de 75% da negociação diária de moeda à vista, no valor de $5.6 trilhões de $7.5 trilhões, é agora realizada através de algoritmos. Estes sistemas remodelaram os balcões de negociação, deslocando a ênfase da intuição humana para a tomada de decisões automatizada.

DeFi está numa fase inicial no que diz respeito à automação. Em comparação, a negociação algorítmica faz parte das finanças tradicionais há mais de três décadas. A mesma revolução orientada por dados que transformou Wall Street tem batido à porta do DeFi desde 2020.

Algoritmos e DeFi

As trocas descentralizadas (DEXs) e os protocolos de empréstimo surgiram como pilares fundamentais deste novo ecossistema financeiro em 2020.

DeFi realmente ganhou vida quando a Compound lançou seu programa de mineração de liquidez, desencadeando uma explosão de atividade. Ao mesmo tempo, a Aave (então EthLend) viu seu TVL e preço disparar. Várias novas fazendas de rendimento eram lançadas todos os dias. Essas fazendas ofereciam rendimentos lucrativos, muitas vezes pagos no token nativo do protocolo. No entanto, o valor desses rendimentos estava diretamente ligado ao preço de mercado do token, adicionando uma camada de complexidade aos retornos. Lembro-me de Sam Bankman-Fried’sentrevistaem que ele disse —

Imagine uma caixa mágica que não faz nada, mas as pessoas lançam milhões nela porque... por que não? E à medida que mais dinheiro se acumula, a caixa se torna valiosa—porque todos concordam que é. Em algum momento, traders sofisticados entram e dizem, 'Uau, olha todo o dinheiro nesta caixa! Deve ser uma ótima caixa!' E o ciclo continua—até, é claro, que não.

Esta dinâmica criou uma divisão. Os traders experientes prosperaram, navegando entre as farms, obtendo lucros com tokens e capitalizando as oportunidades. Enquanto isso, os participantes menos experientes lutaram, frequentemente falhando em compreender a importância de obter lucros consistentes em mercados tão voláteis. Tornou-se claro que esta iteração do DeFi não foi projetada para escalar além de uma audiência pequena e de nicho.

A necessidade de ferramentas que simplificassem as interações DeFi tornou-se cada vez mais urgente à medida que o ecossistema se expandia. Os protocolos de empréstimo multiplicaram-se, criando demanda por agregadores.

Yearn Finance, lançado em fevereiro de 2020, atingiu um TVL de 2,5 milhões de ETH (cerca de $7 bilhões na época). Foi um ponto de viragem na evolução do DeFi.

Introduziu cofres automáticos que otimizaram os rendimentos on-chain, oferecendo aos utilizadores perfis de risco-recompensa definidos. Estes cofres permitiam aos utilizadores depositar ativos - stablecoins, ETH e tokens selecionados - enquanto especialistas em DeFi propunham e implementavam estratégias de rendimento. Os fundos eram então implementados em todo o ecossistema DeFi com base nessas estratégias, e os lucros eram partilhados entre os utilizadores, a plataforma e os criadores de estratégias (atuando essencialmente como gestores de fundos).

Este modelo representou um avanço para DeFi. Pela primeira vez, DeFi tornou-se acessível a uma audiência mais ampla. Yearn eliminou grande parte do esforço manual necessário para participar no ecossistema, ao mesmo tempo que alinhava incentivos entre as partes interessadas. Foi um vislumbre do que a próxima iteração de DeFi poderia tornar-se: eficiente, fácil de usar e escalável.

Embora Yearn tenha tornado o DeFi mais acessível, suas limitações tornaram-se evidentes à medida que o ecossistema evoluía. Os rendimentos on-chain começaram a normalizar, e as estratégias do Yearn lutaram para manter uma vantagem. A saída de inovadores-chave como Andre Cronjee as difíceis condições de mercado em 2022 fizeram com que o TVL caísse do pico para cerca de $250 milhão.

Yearn foi a primeira grande tentativa do DeFi de automatizar a otimização do rendimento, melhorando a agricultura de rendimento manual, permitindo aos utilizadores delegar capital a gestores experientes. No entanto, ainda dependia da tomada de decisão humana. Os criadores de estratégias tinham de acompanhar constantemente as condições de mercado para identificar oportunidades, avaliar novos protocolos e executar estratégias.

Criou dois grandes gargalos. Primeiro, os gestores humanos só podiam processar dados de mercado limitados. Segundo, escalar para milhões de utilizadores era impraticável devido aos desafios de UX.

A IA tem o potencial para superar esses desafios. Ao aproveitar a aprendizagem automática e a automação, as plataformas DeFi agora podem analisar vastas quantidades de dados on-chain, identificar padrões e executar estratégias com muito maior eficiência do que os gestores humanos. O uso da linguagem natural para entender as necessidades dos utilizadores ajuda a aumentar a escala DeFi, tornando-a acessível a um grande número de utilizadores.

Onde a IA Muda o Jogo

O DeFi oferece uma opção incomparável, mas continua a ser difícil de usar. As CEXs são fáceis de usar, mas restringem o controlo e a opção do utilizador. A IA apresenta uma oportunidade para colmatar esta lacuna. Automatizando interações complexas do DeFi e simplificando a tomada de decisões, a IA pode tornar o DeFi tão acessível como as plataformas centralizadas, embora sem sacrificar a opção. Por outro lado, a IA pode ajudar as CEXs a tomar decisões de listagem mais rapidamente para fornecer mais opções do que fazem atualmente.

Um exemplo prático disto é Hey Anon, uma interface DeFi impulsionada por IA. Experimentei o Hey Anon eu mesmo; foi eficiente ao trocar e fazer pontes, eliminando a necessidade de encontrar endereços de contrato ou selecionar pontes manualmente. Toda a interação foi baseada em chat, o que a torna acessível a novos utilizadores. No entanto, foi mais lento do que executar manualmente essas transações. Além disso, atualmente não suporta transferências manuais - uma funcionalidade essencial que deveria ser incorporada para maior flexibilidade.

Existe um mercado para DeFi + AI?

Antes de explorar a interseção entre IA e DeFi, vamos dar um passo atrás para examinar o mercado endereçável total (TAM).

Até ao terceiro trimestre de 2024, os ativos sob gestão (AUM) de fundos abertos regulamentados geridos ativamente e passivamente ultrapassaram $80 trillionPor comparação, os ativos combinados geridos pelos ETFs Bitcoin (BTC) e Ethereum (ETH) situavam-se em$150 billionem 21 de janeiro de 2025.

Estes números destacam um ponto crucial: triliões de dólares são geridos profissionalmente a nível global porque a maioria das pessoas prefere não lidar diretamente com as suas finanças. Elas tendem a preferir produtos que sejam fáceis de usar e ofereçam crescimento constante. A cripto deve ser igual. Já vemos isto com a preferência do utilizador inclinada a favor das CEXs.

As CEXs ainda suportam cerca de cinco vezes o volume de DEXs. Um fator significativo para essa disparidade é a usabilidade. Gerenciar carteiras, navegar em endereços de contratos e entender processos on-chain são assustadores para muitos. Mas isso vem com benefícios massivos. Talvez, o maior benefício seja a possibilidade de lucro rápido. Se você descobriu TRUMP abaixo de $1 bilhão on-chain, você já estava até cinco a dez vezes mais alto quando foi lançado em um CEX. Isso é cada vez mais aplicável na fase de Player vs Player (também conhecida como PvP) do mercado, onde os fluxos líquidos estão estagnados. Os ativos estão trocando de mãos entre participantes já existentes.

Rotação é o nome do jogo. E toda semana tem um novo sabor preferido.

Mesmo que você esteja no mundo das criptomoedas há muito tempo, é altamente improvável que você tenha apanhadoJailstoolouCAR. Você teve apenas um dia para vir a saber disso, realizar qualquer diligência, comprar e vender — quase sempre impossível para a maioria dos humanos executar sem conhecimento prévio. A única maneira de capturar isso de forma confiável foi projetar um sistema que concilia indicadores on-chain como contratos recém-implementados com surtos de volume e preço e aspectos sociais como X. Ambos os tokens estão abaixo de 80% de suas máximas respectivas e ainda não foram listados em nenhum CEX importante.

Uma rodada de descoberta de preço acabou. Já ocorreu uma atividade significativa de negociação em DEXs e/ou mesas de OTC. Participantes iniciais como traders, provedores de liquidez ou arbitrageurs já estabeleceram um preço de mercado informal. Quando o ativo chega a um CEX, grande parte da volatilidade inicial e exploração de preços já ocorreu.

Além disso, em comparação com locais como Jupiter e Raydium, a maioria das exchanges centralizadas cobra taxas de troca mais altas. Jupiter não cobra nenhuma taxa, enquanto Raydium cobra uma taxa de 0,25% em cada troca. A aplicação de negociação Moonshot cobra aos utilizadores 2,5%, enquanto exchanges como Binance e Coinbase cobram taxas variáveis com base nos volumes dos utilizadores. Estas taxas geralmente variam de 0,1% a 0,6%. Um padrão emerge destas taxas - plataformas com melhor UX podem cobrar um prémio.

A Coinbase tem mais de 110 milhões de utilizadores, muito longe da base de utilizadores ativos da DeFi. Com esta grande diferença, o TAM potencial para a DeFi é vasto. Se não for bilhões, uma estimativa conservadora sugere que a DeFi poderia visar atrair uma boa parte dos atuais utilizadores de CEX se acertar no aspeto da usabilidade. É aqui que a IA pode desempenhar um papel transformador.

Introdução do DeFAI: Simplificando DeFi com IA

DeFAI, uma tendência DeFi emergente, visa simplificar a experiência do usuário DeFi. Será tão simples como falar com o corretor para comprar e vender ações — apenas melhor. Você interagirá com um agente de IA que pode traduzir texto ou voz em ações on-chain determinísticas e fornecer sugestões apoiadas por dados.

Assim, quando um token é lançado numa cadeia com a qual não está familiarizado ou nunca transferiu os seus ativos, pode aceder a uma interface de chat e informar o AI de que pretende transferir ativos para esta nova cadeia para realizar a ação XYZ. O agente de AI faz isso por si.

Escrevemos nos nossos artigos sobre abstração de cadeia e smart walletsambos são ferramentas para melhorar a experiência do utilizador na criptomoeda. A abstração de cadeias elimina as complexidades de gerir cadeias e pontes, enquanto as carteiras inteligentes aproveitam tecnologias como passkeys para simplificar e garantir a gestão da carteira.

Mas, os agentes de IA têm o potencial de verdadeiramente expandir a DeFi. Embora melhorias incrementais tenham sido feitas para enfrentar os desafios de UX, os agentes de IA - se executados corretamente - podem ajudar a DeFi a atravessar o abismo da adoção.

Visualizando o Impacto

Hoje, a base de usuários DeFi é composta por desenvolvedores, usuários avançados e adotantes tardios de cadeia. Com agentes de IA reduzindo barreiras de entrada, o círculo de usuários DeFi pode expandir significativamente, atraindo mais usuários CEX que de outra forma estariam mais do que felizes em evitar as complexidades das finanças descentralizadas.

Abstração encontra inteligência

A abstração da UX é apenas uma das coisas que os agentes de IA podem ajudar. A inteligência é a segunda. Pense em um usuário médio da CEX. É implausível que eles já saibam sobre as aplicações on-chain que podem usar e os ativos em que podem considerar investir ou negociar. Tem que ser selecionado para eles. Nos primeiros dias da internet, o Yahoo era um curador que ajudava milhões a descobrir e navegar na web. A App Store de hoje serve uma função semelhante, determinando quais aplicativos recebem visibilidade e quais não.

As CEXs já atuam como curadores de certa forma. Escolher quais tokens listar e decidir efetivamente o que a maioria dos usuários varejistas pode negociar facilmente. Se você tirar essa curadoria forçando o usuário a ir para a cadeia, descobrir oportunidades e aplicações será uma tarefa assustadora. Eles precisam de um guia confiável através desta complexidade. A questão é: os agentes de IA democratizarão essa curadoria ou simplesmente transferirão o poder das bolsas centralizadas para aqueles que controlam esses agentes?

A combinação de curadoria e inteligência é o que a torna verdadeiramente poderosa. Não basta apenas identificar oportunidades; os utilizadores precisam de contexto, análise e estratégias de execução.

Com tantas coisas a acontecer on-chain, como é que um novo utilizador começa sequer a avaliar oportunidades? Tantas perguntas precisam de ser respondidas. Que aplicações utiliza para empréstimos e negociação? Onde compra NFTs? Como encontra os endereços de contrato corretos? Ferramentas/agentes de IA como o AIXBT podem alimentar ferramentas de abstração como Wayfinder e Olá Anon.

AIXBT é um agente que devora informações sobre X e as coloca em contexto. Ele tweet centenas, até milhares de vezes por dia. Às vezes, seus tweets ou postagens até impactar mercados. Shlok escreveu o seu teseno AIXBT. Diz que o agente se destaca pela sua ligação à comunidade cripto, pelas suas sofisticadas capacidades analíticas e pelo seu potencial de crescimento através da PI e do envolvimento do consumidor. O futuro do AIXBT poderá vê-lo evoluir para um interveniente significativo nos mercados de consumidores de IA e cripto, desde que continue a inovar e a manter a transparência nas suas operações.

Uma das equipas com quem temos trabalhado de perto no que diz respeito a tornar a integração a retalho mais fácil é GudTech. Construído por uma equipa afiliada comZircuit, A visão da Gud é fornecer informações contextuais juntamente com a execução do comércio. Permitam-me explicar. No exemplo acima do token TRUMP, um usuário não teria a certeza de que o Presidente dos Estados Unidos lançou um token. Ou que várias grandes e conhecidas carteiras de baleias estão a comprar o token em grande quantidade. Teria simplesmente visto o ticker num DEX e comprado sem contexto suficiente. Um dos maiores problemas na criptomoeda hoje é que existem 34 milhões de tokens (e a contar), mas muito pouco contexto. A esfera da criptomoeda está cheia de dados não estruturados e fragmentados, muitas vezes tendenciosos e não fiáveis.

Gud combina dados on-chain com informações contextuais das redes sociais para permitir a compra direta de ativos on-chain. Resolve o problema de reduzir a curva de aprendizado e a carga cognitiva para novos usuários que ingressam no mundo das criptomoedas. Você teria sido capaz de ver que o ativo subiu 100 vezes nas últimas 24 horas e que o Presidente Trump de fatotweeted out the ticker.

Num mundo ideal, Gud até verificaria o endereço do contrato e realizaria a transação por si. A Gud está a construir uma economia agentiva onde ativos de todas as cadeias podem ser comprados, com informações contextuais do ponto de vista de um utilizador nativo de criptomoedas através de uma interface conversacional. O terminal Gud também é capaz de pensamento crítico e de ponderar sobre aspetos positivos ou negativos de uma negociação. Além disso, o terminal Gud é gratuito para até 10 consultas por dia, semelhante a plataformas web2 como Perplexity, e foca-se em incentivar a adoção e utilização em vez de acumular tokens.

Esse futuro pode parecer um pouco distante, mas esse modelo funciona em duas coisas. Primeiro, em como a informação é capturada, contextualizada e compartilhada com novos entrantes na indústria. Imagine ter um gestor de riqueza privado explicando as últimas tendências na indústria. Isso já está acontecendo em setores como consultoria ou jurídico, onde iniciar uma instância do ChatGPT te dá 80% das informações.

O contexto necessário para que essas interações ocorram com as necessidades nativas de criptografia não existe hoje. A Gud visa agrupá-lo numa experiência fácil para expandir o número de utilizadores dentro da criptografia hoje. No entanto, eles ainda estão muito em progresso. Até à data da escrita, os sistemas transacionais do produto ainda não estão em funcionamento e o agente no Twitter teve várias interações defeituosas. Mas vamos conseguir.

Wayfinderé outra aplicação muito aguardada pela mesma equipa que construiuParalelo, um dos principais jogos com trilhos de blockchain. Aqui está um demode como o agente Wayfinder agregou fundos de várias cadeias e os enviou para uma carteira diferente.Hey Anonjá integrou várias cadeias e aplicações. Combina as capacidades de executar transações com insights em tempo real de várias plataformas como Twitter, Telegram e Discord.

Imagine isto: abre uma interface elegante semelhante ao ChatGPT ou Claude e começa uma conversa com o seu agente de negociação de IA pessoal. Partilha a sua tolerância ao risco, objetivos de investimento e preferências. O agente, compreendendo os seus parâmetros, gere autonomamente o seu portfólio — executando negociações, abrindo posições e ajustando estratégias em tempo real, mantendo-se dentro dos limites definidos. Isto não é ficção científica; é a direção para onde nos dirigimos. Aqui está um vislumbre do que é possível.

A Realidade Verificada

Aplicações como WayFinder ainda não estão acessíveis a todos. Mas antes de se deixar levar pela agitação e preços de tokens baseados em narrativas DeFAI, é crucial dar um passo atrás e avaliar a realidade. A verdade que nos desperta é que ainda não chegámos lá. Não compreendo totalmente as complexidades de engenharia necessárias para atingir o nosso objetivo, por isso não consigo prever quanto tempo irá demorar. O que é claro, no entanto, é que tanto a inteligência como a abstração no DeFi ainda têm lacunas significativas a preencher.

Por exemplo, tome AIXBT, provavelmente o melhor agente de síntese de inteligência ou informação no espaço. Gera vários tweets diariamente, tornando impossível avaliar manualmente cada ideia de investimento ou trade. Se tivesse seguido todas as suas chamadas dentro da faixa de $10 milhões a $100 milhões, teria alcançado um retorno médio de 2%, com uma taxa de sucesso de 39%. Isto sugere que, embora a IA possa processar vastas quantidades de dados e identificar oportunidades, ainda lhe falta o julgamento refinado dos traders experientes. Além disso, esta performance vem com uma ressalva importante: um punhado de tokens superam significativamente o resto. Se perder esses poucos vencedores, é provável que acabe com perdas das chamadas da AIXBT.

Origem -SentientMarketCap, mostra o desempenho das chamadas AIXBT na semana que termina em 25 de janeiro.

Dado este aviso, é fácil ignorar o valor do AIXBT. Mas, isto está relacionado com um debate de longa data na finança tradicional: será que o investimento ativo realmente supera o investimento passivo?A Random Walk Down Wall Streetpopularizou a ideia de que os mercados são em grande parte eficientes e que até mesmo os profissionais têm dificuldade em superar consistentemente um fundo de índice. Na verdade, estudosmostraram que macacos atirando aleatoriamente dardos em uma lista de ações podem gerar retornos comparáveis aos de investidores profissionais. Isso sublinha uma realidade mais ampla - os mercados são imprevisíveis, e a expertise humana sozinha nem sempre garante uma vantagem. No entanto, O Fundo Medallion, que consistentemente superou o mercado por três décadas, prova que a inteligência humana pode criar uma vantagem quando combinada com algoritmos.

Pessoalmente, não consigo acompanhar os tweets da AIXBT para tomar decisões de negociação. No entanto, eu usaria um filtro que destila milhares de tweets da AIXBT nas cinco principais ideias de negociação. Neste momento, ele funciona como um filtro decente, mas precisa de uma otimização significativa. É necessário um nível adicional que se sobrepõe - um que filtra efetivamente a saída e toma decisões mais inteligentes e estratégicas. O desafio da inteligência não é apenas sobre volume; é sobre priorização. O que é necessário é um sistema sofisticado de filtragem que refine as inúmeras sugestões da AIXBT em negociações acionáveis e de alta probabilidade.

Onde a IA Deixa a Desejar. Pelo Menos, Por Agora

Dando um passo atrás da inteligência, eu queria entender como funciona o lado da execução/abstração das coisas. Eu tentei Órbitapara comprar uma memecoin que identificou como tendo o maior potencial. Interagi com o 'Meme_Radar_TK_Agent', mas não obtive o que queria. Tive que ir e voltar com o agente, esclarecendo repetidamente o meu pedido. Embora tenha escolhido o token sugerido pelo IA, não conseguiu recuperar informações relevantes sobre o mesmo token. O agente teve dificuldades com tarefas básicas: recomendava um token, mas depois não conseguia obter detalhes críticos sobre a própria sugestão.

Captura de tela da minha interação com Orbit

Orbit ($GRIFT) negociou a $180 milhões em 22 de janeiro. No entanto, não conseguiu executar suavemente uma tarefa simples para um usuário de primeira viagem. Isso revela uma lacuna crítica entre as capacidades analíticas da IA e sua capacidade de executar transações do mundo real de forma eficiente.

Nota — Experimentei Hey Anon quando foi lançado para o público em 7 de fevereiro de 2025.

Claro, a categoria ainda está nos seus primórdios e os produtos irão evoluir ao longo do tempo. O nosso próprio produto, SentientMarketCap, está a ser construído em aberto, melhorando continuamente com base no feedback dos utilizadores e testes no mundo real.

Da mesma forma, plataformas como Griffaine o WayFinder podem oferecer soluções aprimoradas, mas ainda permanecem em grande parte não testados em ambientes práticos. Todo o espaço DeFAI ainda é um experimento em evolução, onde os produtos são ativamente refinados através de iterações contínuas e insights do mundo real.

O que é claro é que as plataformas DeFAI bem-sucedidas precisarão se destacar em três áreas-chave:

1. Inteligência confiável que pode consistentemente curar dados contextualizados para identificar oportunidades lucrativas
2. Execução sem falhas que minimiza o atrito entre decisão e ação
3. Interfaces amigáveis que tornam operações DeFi complexas acessíveis a usuários comuns

A tecnologia está a progredir rapidamente, mas ainda estamos numa fase inicial desta evolução. A chave será gerir as expectativas, enquanto continuamos a inovar e a melhorar estes sistemas com base no desempenho real e no feedback dos utilizadores.

A aplicação de IA em DeFi não está isenta de riscos. Modelos mal treinados, dependência das condições de mercado históricas e o potencial de manipulação são todas preocupações que precisam de ser abordadas antes que as plataformas DeFi impulsionadas por IA atinjam a adoção em massa.

Aprendendo com Feynman

O argumento de Richard Feynman sobre a inteligência das máquinas é altamente relevante para DeFi. Ele argumenta que uma máquina pode ser melhor do que os humanos em tarefas específicas. Se pudermos combinar essas tarefas específicas em um supersetor - um novo sistema - isso pode ajudar significativamente a nossa tomada de decisão e execução nos mercados financeiros. A IA na DeFi deve seguir este princípio: em vez de substituir a intuição humana, ela deve aprimorar nossas capacidades integrando várias camadas de inteligência - execução automatizada, análise de mercado e avaliação de riscos - para criar uma experiência contínua para os usuários.

Esta abordagem modular às capacidades de IA tem profundas implicações para a evolução do DeFi. DeFi não precisa apenas de automação - precisa de inteligência que otimize a execução. Tome um exemplo de um fundo de hedge bem administrado. Possui diferentes equipas com experiência em áreas específicas. Alguns concentram-se na execução de negociações com deslizamento mínimo, outros analisam padrões para prever movimentos de mercado e uma terceira equipa garante que os fluxos de capital circulem eficientemente entre diferentes mercados.

Agentes de IA em DeFi podem funcionar da mesma forma. Um agente poderia especializar-se na execução eficiente de negociações, reduzindo o impacto no preço e evitando ataques MEV. Outro poderia detetar padrões nos dados on-chain para antecipar mudanças de liquidez ou tendências de mercado. Por exemplo, este agente pode ser integrado em ferramentas como GMGNeCielo, onde pode rastrear carteiras on-chain para ajudar em suas outras análises. Um terceiro poderia gerir transferências entre cadeias para garantir que os fundos sejam alocados de forma otimizada em ecossistemas. Quando combinados, esses agentes vão além da simples automação. Eles trazem inteligência para a execução— desde fornecer inputs sobre o que negociar até garantir que as negociações ocorram pelos melhores preços possíveis, com risco mínimo e através de múltiplas redes, sem problemas.

Rumo à Colaboração do Agente

A maioria dos produtos DeFAI tenta lidar com as capacidades de inteligência (análise, síntese) e abstração (execução), e por boas razões. Qualquer um dos componentes isoladamente proporciona um valor limitado, tal como ter um mapa sem um veículo ou vice-versa. No entanto, o verdadeiro poder reside na especialização e integração.

O panorama atual assemelha-se a um ecossistema fragmentado onde diferentes agentes se destacam em áreas distintas. Alguns demonstram habilidades excepcionais em análise de mercado e reconhecimento de padrões, enquanto outros se destacam na execução de transações complexas DeFi. A solução ideal provavelmente envolve agentes trabalhando juntos e aproveitando as forças uns dos outros. Imagine a expertise da Anon em integrações DeFi combinada com as capacidades analíticas da AIXBT - essa colaboração poderia criar uma experiência perfeita onde insights de mercado se traduzem facilmente em negociações executadas.

Ouvirestá a construir nesta direção. A ideia é criar um sistema onde múltiplos agentes de IA com funções especializadas colaboram para gerir as complexidades do DeFi. Ao integrar estes agentes, tem como objetivo automatizar não apenas tarefas individuais, mas também estratégias financeiras de ponta a ponta.

Esta abordagem permitiria aos utilizadores emitir comandos complexos como reequilíbrio de portfólio ou agricultura de rendimento em vários protocolos através de uma interface de conversação simples (voz e texto), tornando o que era uma tarefa assustadora até para utilizadores DeFi experientes, acessível e gerível para a pessoa comum. A parceria com a Arc tem como objetivo melhorar as capacidades ao fornecer uma plataforma onde esses agentes de IA possam interagir, aprender e escalar. Isso garante que as camadas de execução e inteligência não sejam apenas separadas, mas trabalhem em conjunto para oferecer uma experiência DeFi holística.

Uma Evolução Familiar

O estado atual do DeFAI lembra os primeiros dias da banca. Inicialmente, os serviços financeiros estavam fragmentados - os utilizadores tinham de visitar instituições separadas para pagamentos de contas, investimentos e transferências. À medida que os bancos se tornaram online, surgiram plataformas integradas, oferecendo gestão financeira contínua num só lugar.

O que o DeFAI precisa é o seu próprio momento de “super-aplicação” - plataformas que integram perfeitamente vários agentes especializados. Pense nisso como um sistema orquestrado onde os agentes de análise fornecem inteligência de mercado, os agentes de execução lidam com transações, os agentes de gestão de risco monitoram posições e os agentes de otimização de portfólio equilibram alocações.

Esta integração criaria uma experiência unificada onde os utilizadores interagem com uma interface enquanto múltiplos agentes especializados trabalham em conjunto nos bastidores, de forma semelhante à forma como as aplicações modernas de entrega de comida lidam com tudo, desde a descoberta de restaurantes até ao processamento de pagamentos. O futuro do DeFi é criar formas para que agentes especializados trabalhem em conjunto de forma harmoniosa. Esta abordagem permitiria que cada agente se concentrasse nas suas principais competências enquanto participa num ecossistema maior e mais capaz.

Reduzindo Barreiras, Desbloqueando Adoção

A Robinhood revolucionou o investimento de varejo, tornando a negociação de ações acessível a milhões que nunca tinham considerado participar nos mercados antes. A COVID atingiu, e nos primeiros quatro meses de 2020 sozinho, a Robinhood adicionou mais de 3 milhões de novas contas financiadas.1.5 milhõesdesses, eram investidores de primeira viagem. Este crescimento sem precedentes foi impulsionado não apenas pela negociação sem comissões e um design intuitivo prioritário para dispositivos móveis, mas também por fatores externos como ordens para ficar em casa durante a pandemia.

A DeFAI tem uma oportunidade semelhante. As complexidades da DeFi têm sido há muito um grande obstáculo para a adoção generalizada. As configurações de carteiras complicadas, interfaces confusas e liquidez fragmentada em várias cadeias desencorajam todos menos os utilizadores mais dedicados. Se a DeFAI quer prosperar, deve seguir o plano da Robinhood - remover o atrito e tornar a DeFi tão simples como abrir uma aplicação, selecionar um ativo e executar negociações em segundos.

Para além da usabilidade, a curadoria orientada por IA provavelmente redefinirá a descoberta dentro da DeFi. Assim como o Yahoo uma vez fez a curadoria da web inicial e as lojas de aplicativos guiam a descoberta móvel hoje, estou curioso sobre como surgem novos modelos de negócios em torno da curadoria DeFi alimentada por IA. A questão em aberto é se essas inovações capacitarão os utilizadores ou simplesmente transferirão o controlo das bolsas centralizadas para aqueles que constroem e gerem esses sistemas de IA.

Ainda estamos nos primeiros tempos da IA em DeFi. Os próximos anos determinarão se essas tecnologias realmente democratizam o acesso às finanças descentralizadas ou, paradoxalmente, introduzem uma nova forma de gatekeeping. O desafio não é apenas a automação - trata-se de garantir que a IA melhore a acessibilidade, transparência e descentralização, em vez de substituir um conjunto de gatekeepers por outro.

À espera de usar o novo DeFi da nova era,
Saurabh Deshpande

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