DeFi 中的 AI 代理：重新定義我們所知道的加密貨幣
本文侧重于人工智能如何在交易、治理、安全和个性化方面改变 DeFi。人工智能与 DeFi 的整合有可能创建一个更具包容性、更具弹性和面向未来的金融系统，从根本上重新定义我们与经济体系互动的方式。
每个人都在谈论去中心化金融中的人工智能 - 自适应系统、新策略和颠覆空间的大想法。想要参与这一趋势或只是观看它的发展？点击进入！
介紹
人工智慧正在我們眼前重塑 DeFi 應用，承諾在交易、治理、安全和使用者個性化方面取得進展。本文探討了人工智慧如何通過整合智能系統重新定義 DeFi 中使用者與協議的互動，同時堅守加密貨幣的去中心化價值。
人工智慧和區塊鏈技術的交集正在為各行業設定新標準，DeFi處於前沿。通過將人工智慧的分析能力與區塊鏈的透明性相融合，正在出現解決加密生態系統長期問題的解決方案。這包括增強的安全性、改進的用戶體驗和適應性治理模型。
AI驅動的平台正在利用自動化和智能技術創建適應性系統，以優化性能。正如Vitalik Buterin所建議的那樣，“AI代理人可以成為去中心化系統的活躍參與者”，自主管理交易，優化交易策略，並保護隱私。將AI嵌入去中心化金融應用層為一個更高效和以用戶為中心的金融系統打開了大門。
以下，我們將探討人工智能如何轉變DeFi，重點放在交易、治理、安全和個性化方面。
了解DeFi中的AI代理
AI代理是設計來在去中心化生態系統中執行特定任務的自主軟體實體。
與傳統的機器人不同，AI代理主動參與區塊鏈網絡、智能合約和用戶賬戶，通常獨立運作以處理複雜任務，如交易、資產管理和協議數據分析。其中許多代理利用大型語言模型（LLM），使其能夠進行API調用、直接與區塊鏈環境互動並處理大量信息，無需人工監督。
在去中心化金融中，AI代理可以作为自主的协调者、决策者和数据处理器，根据金融应用程序内的用户和协议交互来根本性地重塑这些交互，而无需持续的人类输入。
機器人 vs. AI 代理人：它們有什麼不同之處？
儘管機器人是直接的程式，但 AI 代理更像經濟代理。機器人遵循特定的程式設計，但 AI 代理——通常是無代碼或低代碼——需要很少的配置，並且可以在不確定和動態的環境中進行導航。這種靈活性使它們能夠以不可預測但目的明確的方式適應，使它們更適合 DeFi 的現實世界挑戰。這也意味著它們的競爭優勢通常在於它們獨特的設置和配置，因為許多先進的 AI 模型都是公開可用的。通過微調這些配置，AI 代理可以實現專業化的性能，即使使用廣泛可用的模型。
能力和自主性
DeFi中的AI代理可以自主：
- 與協議互動：它們可以根據編程目標管理鏈上交易、優化交易位置並執行多步金融操作。
- 做出決策：有了半自主框架，代理可以分析即時數據，評估市場狀況，並相應地調整他們的行動。
- 執行複雜任務：根據自動化類型，代理人可以處理從簡單的基於規則的工作流程到複雜的自主決策的一切。
目前有三種類型的自動化正在塑造人工智能代理的角色：
- 自動工作流程：這些是直觀、基於規則的系統（如Telegram機器人），遵循預定義的一套指令。它們在靈活性方面有限，但對於例行任務非常有效。
- 代理工作流程：在這些多代理框架中，多個AI代理共同合作解決複雜任務。它們具有一定的自主性，可以進行半自動化操作，例如與多個去中心化金融協議進行交互，以最大化收益或重新平衡投資組合。
- 自治代理：完全獨立的代理能夠進行高水平的決策，只需最少的外部輸入即可操作。它們可以分析條件並實時調整策略。
AI代理人是如何工作的？
AI 代理人通過簡化和自動化複雜任務來工作。大多數自主代理人在執行分配任務時都會遵循特定的工作流程。
核心機制
數據收集
為了有效運作，AI代理需要來自多個來源的高頻數據流以獲得對其操作環境的理解。它們的輸入通常包括各種數據源，例如：
- 區塊鏈上的數據：與區塊鏈分類帳進行直接交互，以獲取交易歷史、協議狀態和實時市場條件。這涉及與索引器和預言機等工具的集成。
- Off-Chain Market Feeds：通過API從交易所和社交平台獲取的匯總價格、交易量和情緒分析。
用戶還可以提供預設配置，例如風險容忍水平或交易閾值，為代理商添加了個性化的信息層。
模型推理
AI 代理的模型推論是指訓練過後的模型將其所學的知識應用於新數據以進行預測或決策的過程。代理通常使用以下其中一種模型類型：
- 基於規則的模型：更簡單的代理程序依賴於預定義的邏輯，例如，“如果代幣價格大於$X然後賣出。
- 監督式機器學習模型：在歷史數據集上訓練的模型可預測結果，例如治理提案的價格方向或風險評分。
- 強化學習：高級代理根據時間適應策略，優化累積獎勵，例如在流動性池中最大化收益。
- 自然語言處理（NLP）: 對於治理和情緒代理，NLP 模型分析討論區、提案和社交媒體活動，以測量情緒變化。
決策
決策是一個階段，在這個階段，代理商將數據輸入與模型推論相結合，生成可操作的策略，將分析洞察轉化為能夠適應不斷變化環境的自主行動。在這個階段，AI 代理的解釋和響應複雜市場信號的能力得以實現，使其能夠快速執行決策。
優化引擎使代理人能夠通過平衡多個因素（如預期利潤、風險和執行成本）來計算最佳行動方案。
代理商還利用自學習演演演算法，使他們能夠隨著市場條件的發展重新調整策略。在決策過程中，某些任務可能過於複雜，單個代理無法以最佳方式解決。這就是為什麼許多代理在多代理系統（MAS）中運行，協調不同DeFi協定之間的任務以優化資源分配（例如，平衡池之間的流動性）。
自動化與執行
這些代理不僅因為人工智能技術帶來的優勢而特別，而且它們的自主運作可處理智能合約執行，直接與協議層合約互動以執行；多步驟交易，允許將多個步驟打包成原子交易進行全有或全無的執行；以及錯誤處理，內建的回退機制可管理交易失敗。
託管和運營
以下是有關AI代理如何運作的更多資訊:
Off-Chain AI 模型
AI 代理使用鏈下資源執行計算密集型任務。這些任務通常依賴於 AWS、Google Cloud 或 Azure 等雲基礎設施來實現可擴展的計算能力。代理商可以利用分散的基礎設施平臺（如Akash網路）進行計算服務，或使用IPFS和Arweave進行數據存儲。
對於延遲敏感的應用，如高頻交易，代理可以利用邊緣運算來減少延遲，通過在數據更接近其源頭的地方進行處理。這確保了對於時間敏感任務至關重要的更快響應時間。
On-Chain和Off-Chain的互動
AI代理在鏈下和鏈上系統之間交互。雖然計算密集型過程和複雜的推理發生在鏈下，但代理與鏈上協定交互以記錄操作、執行智慧合約功能並自主管理資產。它們依賴於智慧合約錢包和多重簽名設置等安全配置。
對於去中心化治理，代理人依賴的是最小化信任的協議，以防止任何單一實體覆蓋其行動，保持透明度和去中心化。
Off-chain互動補充了鏈上活動，通常通過Twitter或Discord等外部平台進行，代理商可以使用API實時與用戶或其他代理商進行交互。
互操作性
互操作性對於代理在各種系統和協議之間運作至關重要。許多代理充當中間人，利用API橋樑來獲取外部數據或調用特定功能。通過Webhooks或分散式消息協議（如Whisper或IPFS PubSub）實現實時同步，使代理能夠保持最新的協議狀態和操作。
內幕：ai16z，人工智能投資DAO
ai16z是一個由人工智能主導的投資DAO，最近推出並已經引起了相當大的關注，因為其在加密貨幣中創新使用代理的方式。該協議被用作“信任的虛擬市場”，利用人工智能代理收集市場信息，分析社區共識，並在鏈上和鏈下執行代幣交易。通過從成員的投資見解中學習並獎勵那些貢獻價值的人，ai16z創建了一個優化的投資基金（目前專注於迷因幣），具有強大的去中心化特性。
代理部署
開發人員使用ai16z的Eliza Framework創建代理，該框架提供了用於構建、測試和部署代理的工具和庫。代理可以在本地伺服器或Agentverse上託管，Agentverse是ai16z的代理中心集。為了使代理之間能夠溝通，它們必須通過Almanac註冊，並可以使用Mailbox來促進交互，即使是在本地託管時也可以。
他們的Github存儲庫是公開的，您可以在這裡檢查它https://github.com/ai16z.
AI模型的托管
ai16z 網絡不直接托管 AI 模型。相反，代理通過 API 請求訪問外部 AI 服務。例如，Eliza 框架可以與 OpenAI 等服務集成，解釋可讀的文本或執行其他 AI 驅動任務。這種方法使代理能夠利用先進的 AI 功能，而無需在鏈上托管複雜的模型。
整合與運營
ai16z生態系統內的代理通過鏈上和鏈下機制相互交互：
- On-Chain 互動：代理人在 Solana 鏈上執行交易和智能合約。
- Off-Chain Interactions: Agents communicate with external AI services or data sources via APIs when dealing with computationally intensive tasks.
應用程式
ai16z的項目，例如Eliza對話代理，已應用於各種領域：
- 對話代理: 開發用於平台如Twitter和Discord的機器人，以促進自動化互動。
- Agent Memory：為代理人創建易於使用的記憶系統，由像ChromaDB和Postgres這樣的數據庫提供支持。
- Agent Action Management：為代理人開發行動鏈接和歷史管理工具。
代理商與代理商互動
AI代理已經在DeFi中產生了影響，完全獨立處理複雜任務。一個很好的例子是 $LUM令牌是完全在没有人类帮助的情况下创建的，显示了人工智能驱动协作的力量。
在2024年11月8日，兩個AI代理人， @aethernet和 @clanker，聯手創建並推出了代幣 $LUM（“Luminous”）:
- @aethernet: 由制作 @martin，這個代理在Farcaster網絡中工作，分享想法並建立聯繫。它不僅僅是一個機器人，它還積極參與其中。 $HIGHER代幣社區，專注於創意和有意義的互動。
- @clanker: 創建者 @dish 和@proxystudio.eth，此代理專門用於發行迷因代幣。它自動化整個過程，直接回應用戶的要求。
故事始於 @nathansvan要求 @aethernet為令牌提出名稱、想法和符號，然後將其發送到 @clanker部署。 @aethernet建議使用“Luminous”（$LUM）作為代表人類和人工智能共同工作的光輝名稱。在此之後，@clanker接管並部署了代幣，完成了任務，沒有任何人類輸入。
@itsmechaseb詳細介紹了它這裡.
AI Agent x 去中心化金融景觀
AI代理人即将在DeFi堆栈中扮演关键角色，在应用层内操作以自动化复杂、数据驱动的任务。
這些代理位於協議層之上，直接與智能合約互動，為用戶和協議解鎖高級功能。使DeFi應用能夠即時適應，支持一類新的自主、多代理生態系統。
超越去中心化金融：野外的人工智能代理
AI代理的影響超出了去中心化金融。Truth Terminal https://x.com/truth_terminal，一個由半自主的大型語言模型（LLM）創建的@AndyAyrey展示了這種多樣性。由A16z共同創始人馬克·安德里森資助，Truth Terminal發布推文並與用戶互動。
最近，它推出了一個基於Solana的迷因幣， $GOAT（Goatseus Maximus）在不到一個月的時間內達到了120萬美元的市值。像這樣的模因幣的崛起$GOAT和 $TURBO（由ChatGPT概念化）突出了人工智慧和加密超越傳統金融的新興交叉點。
但這還不是全部。我們的目標是揭開這個領域中所有建設者的全貌。從自動交易和資產管理到預測分析和安全增強，全面了解重塑去中心化金融的AI代理人。以下是這些代理人積極推動DeFi發展的多種方式的概述。
交易代理人
這些協議體現了基於數據驅動的自動化決策，用於交易和資產管理，利用人工智能提供實時交易信號，優化投資組合，並簡化重複性任務。這種方法為去中心化金融市場帶來了效率和戰略靈活性。
AI驅動的交易自動化允許用戶根據市場條件設置交易或重新平衡投資組合，最大程度地減少不斷手動調整的需要。對於更深入的策略，一些協議提供增強的分析，將大量數據轉化為可行操作的見解，支持明智的交易決策和更準確的市場預測。
在資產管理中，投資組合優化工具動態調整投資組合，旨在在不同市場條件下最大化回報或有效管理風險。
這可以分為兩組：
主要交易重點
- @askjmmy: 在多策略對沖基金網絡內創建和部署自主交易代理的平台。
- @composertrade: 用於算法交易自動化的工具。
- @DAINTrader: AI驅動的交易策略。
- @DeAgentAI: AI-driven trading solutions focused on 去中心化金融.
- @FastlaneSol: 优化Solana基于的交易策略。
- @IntentTrade: 提供交換、限價單、定投、合約分析、技術分析等功能。
- [@mindpalaceai](https://x.com/：使用AI實現交易自動化。
- @SpectralLabs：去中心化金融交易洞察和自動化。
- @taoshiio：去中心化的人工智慧和機器學習平臺，用於使用Bittensor進行交易策略。
- @tryparadigm利用代理大群來收集、結構化並對數據採取行動。
交易和資產管理
- @Agent_Fi：專注於為交易、狙擊和清算等 DeFi 活動提供 AI 代理。
- @AgentNetAi: 資產管理和去中心化金融智能。
- @AuroryAI：自主AI代理人提升交易、資產管理和決策能力。
- @Cortex_Protocol：一個以人工智能為驅動的平台，通過智能代理自動化複雜的流程，如橋接、交換和收益優化，簡化DeFi互動。
- @Funl_ai: AI自動化的去中心化金融交易工具，可分析實時市場狀況，執行自動交易，並提供高級手動交易的AI輔助。
- @NetworkNoyaAI策略包括提供流動性、杠桿管理和借貸優化。
- @SingularityDAO：一種非託管資產管理協定，提供動態調整的一籃子代幣，由人工智慧協助的交易員團隊管理。
- @OLAS: 部署AI代理的平台，支持用於預測、內容生成和金融服務的多代理系統。
- @Raiba_AIChatbot生態系統具有互動角色功能、遊戲化的聊天體驗，以及未來的鏈上助手功能。
預測代理
這些預測代理的核心目的是數據驅動的預測和風險管理。通過利用人工智慧，每個協定都致力於完善市場預測，支援DeFi平臺洞察預期的走勢、價格波動和更廣泛的金融趨勢。
除了預測分析，這些代理在增強決策方面起著至關重要的作用。通過及時和相關的洞察力，用戶和去中心化金融平台可以做出積極主動、明智的選擇，優化策略，降低風險。
一些預測代理，如ReflectionAI，集成了情緒分析，增加了一個捕捉市場情緒的層。這種方法允許使用者考慮情緒的變化，這是預測使用者行為和預測市場動態的重要因素。
在這個類別中值得注意的協議包括:
- @AIVX_ai: 金融市場的預測模型。
- @GnosisAI：Gnosis中的代理人之間的支付和基於人工智能的預測市場。
- @PredictionProphet: Gnosis 上的 AI 代理人用於預測市場。
- @prism_tec: 基於人工智能的 Solana 去中心化金融市場預測。
- @zenoaiofficial：一個具有自主AI代理的加密交易平臺，提供見解，策略和市場預測。
代理創建
這類平台的統一目標是賦予用戶在 DeFi 中創建、自定義和部署人工智能代理的能力，而無需編寫太多的代碼。它們提供了一系列工具，從無代碼解決方案到專門的框架，涵蓋了代理創建和管理的每個階段。
關鍵功能包括可訪問性和定制化，許多平台提供無代碼或低代碼界面，使得創建代理人對於沒有高級技術技能的用戶也變得可能。為了獲得更全面的體驗，一些平台提供從頭到尾的代理人生命周期管理，包括創建、培訓、部署和盈利，因此用戶可以在 DeFi 內監督其代理人完整的旅程。
此外，一些協議（如 OLAS 和 Flock）優先考慮協調和互操作性，這些協議使多智能體協作和不同DeFi生態系統之間的無縫整合成為可能。
代理建立平臺
專注於在去中心化金融中創建、部署和自定義AI代理的工具。
- @ChasmNetwork: 用於創建、部署和盈利化 AI 代理的平台。
- @CreatorBid一個市場，可以讓用戶部署和代幣化人工智能代理，專門設計給內容創作者的代理。
- @PondGNN: Pond: 在鏈上構建、擁有和盈利化 AI 模型的平台。
- @xgurunetwork: 用於創建互動式 AI 代理的平台。
- @myshell_ai：用於創建、共用開源 AI 應用程式並從中獲利的平臺。
- @OLAS: AI代理創建和互操作性。
- @ReflectionAI__: AI模型共享和交易的市場。
- @SwarmZeroAI: 創建和賺錢的AI代理的平台。
- @TopHat_One: 開放AI代理商的發射台。
- @virtuals_io：AI 驅動的代理創建工具。使用虛擬建立代理的一些範例包括@luna_virtuals，@aixbt_agent，和@sekoia_virtuals.
- @vvaifudotfun: Thepump.fun針對Solana上的自主AI代理。
代理培訓和優化工具
這些工具可以實現對AI代理進行高級培訓和定制。
- @almanak_co: 用於訓練AI代理的工具。
- @Agent_Layer: 用於構建自定義DeFi AI代理的工具和框架。
- @Nimble_Network：通過一個全方位平台，讓AI開發者能夠創建並通過AI代理獲利。
- @Build_Vertical: AI模型微調的無代碼平台。訓練、部署和盈利化AI。
去中心化金融中的人工智能基础设施
基礎設施協議在支持去中心化環境中 AI 代理的基礎和運營需求方面起著關鍵作用。這些系統提供對計算資源、相關數據和知識共享網絡的訪問，所有這些都賦予 AI 代理在 DeFi 內有效地執行其功能和操作的能力。
這一基礎設施的關鍵要素是去中心化的管理和運營。代理操作協議為代理部署和管理建立了骨幹，創造了一個結構化的環境，使代理能夠自主運作。除了管理能力外，計算資源通過提供處理能力，為AI代理解決複雜的、數據密集型任務發揮著重要作用，這在快節奏的去中心化金融生態系統中至關重要。
同樣重要的是數據可訪問性，市場和網絡促進了對代理商進行知情決策所需數據集的訪問。最後，知識共享平台促進了合作環境，使代理商能夠通過分享見解和數據來不斷學習、適應和演進。
這個基礎設施共同確保了AI代理人在去中心化金融中能夠高效、智能地運作。
代理商操作協議
這些協議提供了部署和管理去中心化AI代理的結構，在DeFi中充當代理自主性的支柱。
- @Altera_AL: 用於管理去中心化AI代理（最初是遊戲AI代理）的基礎設施。
- @Fetch_ai去中心化平台，用於AI代理。
- @HyperspaceAI：為去中心化金融中的人工智能代理提供運營基礎設施。
- @mor_org: 一個能夠啟用個人AI代理進行任務管理和加密貨幣互動的網絡。
- @OpenAgentsInc：用於部署、定制和集成代理的商業自動化平台。
- @questflow: 為多智能體系統運營基礎設施。
- @sebraai: 用於構建和部署人工智能代理的無代碼平台。
- @ShinkaiProtocol: 平台用於數據管理和AI代理的自動化。
代理人的去中心化計算資源
這些協議為人工智能代理提供了必要的計算能力，以執行數據密集型操作，在DeFi生態系統中支持實時分析、決策和執行。
- @FormAI: 平台推動著一個去中心化經濟，用戶可以貢獻他們的數據、計算和研究進行人工智慧訓練。
- @Gaianet_AI: 創建和賺錢AI代理的平台，提供幫助它們擴展和執行密集操作的計算資源。
- @kira_infera：去中心化的點對點AI推論網絡，專注於為AI代理提供計算支持。
- @napthaai：一個模組化平臺，用於跨多個節點部署分散的AI代理，具有靈活的計算支援。
- @NodeAIETH: GPU 租賃市場，允許用戶為其人工智慧應用程序租賃 GPU。
- @TalusNetwork一個L1區塊鏈，允許部署和貨幣化基於代理的人工智能，提供進行密集操作所需的計算資源。
代理商數據市場
數據市場提供了AI代理所需的基本結構數據集，以便在DeFi應用程序中作出明智決策，進行準確預測並增強學習能力。
- @AlliumLabs: 工具和服務可讓用戶分析區塊鏈數據或為其實時工作流程和應用提供動力。
- @AlloraNetwork: 用於分享數據（以AI預測的形式），連接數據提供商、處理器和用戶，同時獎勵高質量的預測的協議。
- @Covalent_HQ: 為人工智慧打造的模塊化數據基礎設施。
- @getaxal：市場平台通過在Web3中自動化和集成數據和操作，簡化工作流程。
- @scryptedinc: AI交易模型的數據來源。
知識網路
知識網路促進了人工智慧代理之間的學習和戰略共用。他們通過提供見解、方法和經驗來超越原始數據，代理可以使用這些見解、方法和經驗來完善他們在 DeFi 環境中的能力。
- @forgellm: 基於人工智能的信息存儲庫。
- @real_alethea: 平台實現了AI個性和模型的去中心化創建、擁有和共享。
- @SocietyLibrary: 去中心化的人工智慧知識庫。
- @TheoriqAI: 知識共享網絡，用於AI代理共同創建解決方案。
數據
這些平台通常通過收集公共數據並激勵用戶共享其數據以進行人工智慧訓練，從而貢獻數據資源。
- @getgrass_io：一個去中心化平台，讓用戶通過共享未使用的互聯網帶寬來獲得獎勵，該帶寬用於收集和處理公共網頁數據，用於人工智能訓練目的。
其他用例
值得注意的是AI代理的一些附加應用，特別是近幾周引起了很多關注的一些應用:
- @0xzerebro一種AI系統，可以在多個平台上自主生成和傳播多樣化的內容，利用檢索增強生成系統來維護動態記憶並防止模型崩潰。
- @agent_wip：一個集體設計的，在鏈上運行的藝術家代理，利用鏈上數據來指導藝術創作、分發和盈利，探索新的創作自主權和互動形式。
- @ai16z：一個由人工智能驅動的去中心化自治組織（DAO），利用自治代理人在加密貨幣生態系統內進行投資決策和資產管理。
- @dolos_diary一個具有Dolos希臘詭計之神的人格特徵的AI代理人，在Twitter和Telegram等平台上提供銳利、機智和毫不客氣的互動。
- @lola_onchain一個利用長期和短期記憶來獨立分析、交易和優化加密貨幣策略的自主AI代理。例如，LOLA進行了200筆交易，6種代幣漲幅達到20倍以上，13種代幣漲幅達到10-20倍，25種代幣漲幅達到5-10倍；其餘可視為虧損。
- @truth_terminal: 一個半自主的AI代理人，在社交媒體上與用戶互動，生成見解和內容，同時在線上空間探索人工智能、注意力和財富的交集。
DeFi中的其他AI應用
AI應用已經蓬勃發展，以很好的理由將AI驅動的優化應用到區塊鏈的幾乎每個角落。
保險庫及使用人工智能的自動化
這些平台通過基於規則的自動化來專注於收益優化和保險庫管理，旨在最大化回報並減少用戶參與。它們不依賴自主代理，而是使用簡單的算法來調整投資組合並在去中心化金融領域優化收益。
在没有代理的情况下，这些系统受益于更简单、更可控的结构。它们避免了为代理所需的额外复杂性和基础设施，在这种情况下，代理本身需要独立监测和适应不断变化的条件。
代價？降低了適應性。基於規則的系統對實時市場變化的反應較遲鈍，而基於代理模型的系統可以自主調整以應對變動條件。儘管可靠高效，但這些平台可能會錯過一些更具動態性、基於代理的方法所能捕捉到的新機會。
- @AIAgentLayer: 用於創建代幣化人工智能代理的平台，集成來自X和用戶輸入的數據。
- @arataagi: 具有多代理系統的去中心化AGI平台，使AI代理能夠自主協作，學習和進化。
- @ApertureFinance: 使用AI技術的去中心化金融收益和投資組合管理。
- @AutoppiaAI：部署自動化業務工作流程的AI代理。
- @blinklabs_ai：使用AI啟動像NFT和可替代代幣這樣的鏈上資產的啟動台。
- @Mass_Build: 一款全能的操作系统和AI副驾驶员，实现无缝业务管理和自动化。
- @Robonet: DeFi 保險庫的自動收益策略，使用人工智能。
- @trySkyfire: 平台使AI代理能夠實現全球互通、金融訪問、貨幣化和身份驗證。
智能合約審計與安全
AI 驅動的智能合約審計和安全系統通過使用機器學習算法來檢測代碼中的漏洞。這些系統逐行掃描智能合約，識別可能表示安全風險或可利用漏洞的模式和異常。然後將合約代碼與已知的漏洞和攻擊向量進行比較。
這些工具還可以進行持續監控，隨著合約運行實現實時威脅檢測。通過使用人工智能自動化這一過程，審計平台可以迅速響應潛在的安全問題，往往在它們被利用之前，從而提高 DeFi 應用的彈性和可信性。
- @auditone_dao: 提供漏洞掃描的人工智慧審計服務。
- @cyvers_: Cyvers利用人工智能提供加密貨幣攻擊的即時檢測和防止，並跨區塊鏈識別模式和異常以進行主動威脅緩解。
- @HypernativeLabs：使用AI進行智能合約審計，掃描漏洞。
- @phylaxsystems基於AI的安全系統，可進行漏洞掃描和攻擊監控。
治理和投票系統
共享主題是基於數據驅動的治理支持。這些協議利用人工智能模擬治理情景，讓利益相關者在實施變革之前了解潛在結果。通過分析歷史投票模式、參與度指標和提案影響，他們可以識別趨勢並預測投票結果，這有助於組織以更大信心做出基於數據的決策。
此外，人工智能通過呈現客觀數據並運行模擬，幫助減少認知和決策偏見，突顯潛在風險和收益。例如，一些協議專注於保護隱私的數據共享，確保敏感的治理信息在保護的同時仍然可以進行分析。
- @mor_org：去中心化網絡提供AI驅動的治理洞察。
- @QuillAI_Network去中心化平台，專注於通過模塊化和多鏈能力增強 Web3 安全性的人工智能代理。
搭載人工智慧的去中心化金融應用的未來
擴展和自動化
隨著去中心化金融的擴展，DAO 內的擴張挑戰和運營瓶頸需要 AI 獨特的解決方案。想像一下，一個 AI 代理人可以自主管理 DAO 的資金庫，根據實時市場數據在不同的資金池之間重新分配流動性，或者在預先批准的參數內執行常規治理投票。
這種自動化水平可以使 DAO 規模擴大，而無需增加人力成本，從而優化用戶入職和協議升級等流程。有了 AI 處理這些例行功能，DeFi 協議可以在最小阻力和增強效率的情況下增長。
激勵對齊
將AI代理與去中心化目標對齊是保留DeFi理念並避免中心化風險的關鍵。未來的框架可能設計獎勵機制，鼓勵代理優先考慮透明度和社區利益。例如，管理協議流動性的AI代理可以被編程為專注於穩定、效用驅動、長期回報，而不是純粹地追求利潤最大化。
要實現這種協調，需要透明的協議、嚴格的智能合約審計和獎勵結構，該結構根據對去中心化的貢獻來獎勵代理人。這種方法將使代理人更像合作實體，而不是利潤最大化者。
新興用例和下一代應用
除了今天的應用之外，人工智能還可以實現適應性強、用戶中心的去中心化金融產品，動態響應市場和用戶條件。想像一下，一個由人工智能驅動的智能合約，根據市場波動或情緒分析實時調整用戶的投資組合風險敞口。或者一個個性化的借貸池，根據借款人的鏈上信譽、預測收益或流動性條件定制利率。
我們甚至可以看到優化收益的保險庫，根據流動性和年化收益率趨勢自動重新平衡，或者調整交易策略的交易代理，隨著新數據的出現在交易中進行微調，微調倉位。
一瞥「主觀網」
在這個設想的「代理網」中，人工智慧代理將跨協定無縫交互，創建一個自我維持的自主智能網路。想像一下，一個代理管理 NFT 投資組合，同時與流動性挖礦協定協調，在流動性下降期間抵押資產。這些代理甚至可以跨鏈協商，調整多個 DeFi 應用程式的風險分配，以獲得最佳用戶結果。作為「數字經濟學家」，這些代理將不斷學習，隨著用戶反饋而發展，並與其他人工智慧代理合作。
這個相互連接的網絡將把DeFi重塑為一個適應性強、智能的金融生態系統，具有反應迅速、個性化和動態的特點。
結論
人工智慧的整合有潛力重新定義去中心化金融，將其重塑為更具可訪問性和高效率的金融生態系統。
這種整合能夠對金融系統造成多大的破壞？考慮到服務占全球GDP的70%，AI代理的演變可能會通過自動化傳統手動流程來顛覆該行業的相當大部分。在去中心化金融中，AI驅動的自動化可能會合理地改變服務經濟的高達20%，特別是在受益於透明度、可追溯性和去中心化的領域。這種轉變將影響一個價值14萬億美元的市場。
然而，將人工智慧和區塊鏈技術整合在一起並不是沒有挑戰的。雖然區塊鏈提供了可驗證性、抗審查和本地支付渠道，但它缺乏處理人工智慧通常需要的密集、實時計算的能力。目前的區塊鏈並未針對繁重的計算任務進行優化，這意味著在鏈上原生運行複雜的人工智慧模型仍然不實用。相反，我們更有可能看到混合模型，即人工智慧在鏈外進行訓練和處理，將結果整合到區塊鏈中以實現透明度、安全性和可訪問性。
隨著 AI x DeFi 技術堆疊的不斷發展，新的去中心化 AI 基礎設施和鏈上應用層面不斷浮現。這個交集預計將催生出「智能網」，AI 代理人成為經濟活動的重要驅動者，自動執行智能合約創建、交易和其他鏈上交互。
隨著這些代理人的精緻化增長，我們可能會看到類似於 MEV 策略的動態，即優化 AI 驅動策略的實體主宰市場，潛在地排擠出不發展的競爭對手並在精明的行為者之間實現集中控制。
為了在不損害去中心化的情況下發揮人工智能在去中心化金融中的轉型潛力，優先考慮安全和道德的人工智能整合是必要的。人工智能代理受到去中心化激勵和透明運作的引導，使得去中心化金融生態系統能夠在不將控制權集中化的風險下成長。
最終，人工智慧和DeFi的融合將創造一個更具包容性、彈性和前瞻性的金融格局，從而重新定義我們與經濟體系的互動方式。
免責聲明
Three Sigma 不背書這裡提到的任何項目。請小心並進行深入研究。我們尊重並支持推動這一領域的建設者。
參考
加密貨幣和人工智能：Vitalik Buterin 的探索@VitalikButerin
CB Ventures的加密貨幣x人工智能技術堆疊的揭秘 @CBVentures
Yuga Cohler對人工智慧和DeFi的見解@YugaCohler
Murr Lincoln的Base AI Agents概述@MurrLincoln
棱鏡對 DeFi 中 AI 代理的思考 @0xprismatic
Jeff的DeFi消費者AI代理使用案例 @Defi0xJeff
由Shoal Research開發的遊戲和AI代理 @Shoalresearch
AI 代理人: 研究和應用 (一份40頁的關於基於LLM的代理人的深度研究概述) by AccelXR @AccelXR
Chase的看法 $LUM和AI代理@itsmechaseb
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DeFi 中的 AI 代理：重新定義我們所知道的加密貨幣
每个人都在谈论去中心化金融中的人工智能 - 自适应系统、新策略和颠覆空间的大想法。想要参与这一趋势或只是观看它的发展？点击进入！
介紹
人工智慧正在我們眼前重塑 DeFi 應用，承諾在交易、治理、安全和使用者個性化方面取得進展。本文探討了人工智慧如何通過整合智能系統重新定義 DeFi 中使用者與協議的互動，同時堅守加密貨幣的去中心化價值。
人工智慧和區塊鏈技術的交集正在為各行業設定新標準，DeFi處於前沿。通過將人工智慧的分析能力與區塊鏈的透明性相融合，正在出現解決加密生態系統長期問題的解決方案。這包括增強的安全性、改進的用戶體驗和適應性治理模型。
AI驅動的平台正在利用自動化和智能技術創建適應性系統，以優化性能。正如Vitalik Buterin所建議的那樣，“AI代理人可以成為去中心化系統的活躍參與者”，自主管理交易，優化交易策略，並保護隱私。將AI嵌入去中心化金融應用層為一個更高效和以用戶為中心的金融系統打開了大門。
以下，我們將探討人工智能如何轉變DeFi，重點放在交易、治理、安全和個性化方面。
了解DeFi中的AI代理
AI代理是設計來在去中心化生態系統中執行特定任務的自主軟體實體。
與傳統的機器人不同，AI代理主動參與區塊鏈網絡、智能合約和用戶賬戶，通常獨立運作以處理複雜任務，如交易、資產管理和協議數據分析。其中許多代理利用大型語言模型（LLM），使其能夠進行API調用、直接與區塊鏈環境互動並處理大量信息，無需人工監督。
在去中心化金融中，AI代理可以作为自主的协调者、决策者和数据处理器，根据金融应用程序内的用户和协议交互来根本性地重塑这些交互，而无需持续的人类输入。
機器人 vs. AI 代理人：它們有什麼不同之處？
儘管機器人是直接的程式，但 AI 代理更像經濟代理。機器人遵循特定的程式設計，但 AI 代理——通常是無代碼或低代碼——需要很少的配置，並且可以在不確定和動態的環境中進行導航。這種靈活性使它們能夠以不可預測但目的明確的方式適應，使它們更適合 DeFi 的現實世界挑戰。這也意味著它們的競爭優勢通常在於它們獨特的設置和配置，因為許多先進的 AI 模型都是公開可用的。通過微調這些配置，AI 代理可以實現專業化的性能，即使使用廣泛可用的模型。
能力和自主性
DeFi中的AI代理可以自主：
- 與協議互動：它們可以根據編程目標管理鏈上交易、優化交易位置並執行多步金融操作。
- 做出決策：有了半自主框架，代理可以分析即時數據，評估市場狀況，並相應地調整他們的行動。
- 執行複雜任務：根據自動化類型，代理人可以處理從簡單的基於規則的工作流程到複雜的自主決策的一切。
目前有三種類型的自動化正在塑造人工智能代理的角色：
- 自動工作流程：這些是直觀、基於規則的系統（如Telegram機器人），遵循預定義的一套指令。它們在靈活性方面有限，但對於例行任務非常有效。
- 代理工作流程：在這些多代理框架中，多個AI代理共同合作解決複雜任務。它們具有一定的自主性，可以進行半自動化操作，例如與多個去中心化金融協議進行交互，以最大化收益或重新平衡投資組合。
- 自治代理：完全獨立的代理能夠進行高水平的決策，只需最少的外部輸入即可操作。它們可以分析條件並實時調整策略。
AI代理人是如何工作的？
AI 代理人通過簡化和自動化複雜任務來工作。大多數自主代理人在執行分配任務時都會遵循特定的工作流程。
核心機制
數據收集
為了有效運作，AI代理需要來自多個來源的高頻數據流以獲得對其操作環境的理解。它們的輸入通常包括各種數據源，例如：
- 區塊鏈上的數據：與區塊鏈分類帳進行直接交互，以獲取交易歷史、協議狀態和實時市場條件。這涉及與索引器和預言機等工具的集成。
- Off-Chain Market Feeds：通過API從交易所和社交平台獲取的匯總價格、交易量和情緒分析。
用戶還可以提供預設配置，例如風險容忍水平或交易閾值，為代理商添加了個性化的信息層。
模型推理
AI 代理的模型推論是指訓練過後的模型將其所學的知識應用於新數據以進行預測或決策的過程。代理通常使用以下其中一種模型類型：
- 基於規則的模型：更簡單的代理程序依賴於預定義的邏輯，例如，“如果代幣價格大於$X然後賣出。
- 監督式機器學習模型：在歷史數據集上訓練的模型可預測結果，例如治理提案的價格方向或風險評分。
- 強化學習：高級代理根據時間適應策略，優化累積獎勵，例如在流動性池中最大化收益。
- 自然語言處理（NLP）: 對於治理和情緒代理，NLP 模型分析討論區、提案和社交媒體活動，以測量情緒變化。
決策
決策是一個階段，在這個階段，代理商將數據輸入與模型推論相結合，生成可操作的策略，將分析洞察轉化為能夠適應不斷變化環境的自主行動。在這個階段，AI 代理的解釋和響應複雜市場信號的能力得以實現，使其能夠快速執行決策。
優化引擎使代理人能夠通過平衡多個因素（如預期利潤、風險和執行成本）來計算最佳行動方案。
代理商還利用自學習演演演算法，使他們能夠隨著市場條件的發展重新調整策略。在決策過程中，某些任務可能過於複雜，單個代理無法以最佳方式解決。這就是為什麼許多代理在多代理系統（MAS）中運行，協調不同DeFi協定之間的任務以優化資源分配（例如，平衡池之間的流動性）。
自動化與執行
這些代理不僅因為人工智能技術帶來的優勢而特別，而且它們的自主運作可處理智能合約執行，直接與協議層合約互動以執行；多步驟交易，允許將多個步驟打包成原子交易進行全有或全無的執行；以及錯誤處理，內建的回退機制可管理交易失敗。
託管和運營
以下是有關AI代理如何運作的更多資訊:
Off-Chain AI 模型
AI 代理使用鏈下資源執行計算密集型任務。這些任務通常依賴於 AWS、Google Cloud 或 Azure 等雲基礎設施來實現可擴展的計算能力。代理商可以利用分散的基礎設施平臺（如Akash網路）進行計算服務，或使用IPFS和Arweave進行數據存儲。
對於延遲敏感的應用，如高頻交易，代理可以利用邊緣運算來減少延遲，通過在數據更接近其源頭的地方進行處理。這確保了對於時間敏感任務至關重要的更快響應時間。
On-Chain和Off-Chain的互動
AI代理在鏈下和鏈上系統之間交互。雖然計算密集型過程和複雜的推理發生在鏈下，但代理與鏈上協定交互以記錄操作、執行智慧合約功能並自主管理資產。它們依賴於智慧合約錢包和多重簽名設置等安全配置。
對於去中心化治理，代理人依賴的是最小化信任的協議，以防止任何單一實體覆蓋其行動，保持透明度和去中心化。
Off-chain互動補充了鏈上活動，通常通過Twitter或Discord等外部平台進行，代理商可以使用API實時與用戶或其他代理商進行交互。
互操作性
互操作性對於代理在各種系統和協議之間運作至關重要。許多代理充當中間人，利用API橋樑來獲取外部數據或調用特定功能。通過Webhooks或分散式消息協議（如Whisper或IPFS PubSub）實現實時同步，使代理能夠保持最新的協議狀態和操作。
內幕：ai16z，人工智能投資DAO
ai16z是一個由人工智能主導的投資DAO，最近推出並已經引起了相當大的關注，因為其在加密貨幣中創新使用代理的方式。該協議被用作“信任的虛擬市場”，利用人工智能代理收集市場信息，分析社區共識，並在鏈上和鏈下執行代幣交易。通過從成員的投資見解中學習並獎勵那些貢獻價值的人，ai16z創建了一個優化的投資基金（目前專注於迷因幣），具有強大的去中心化特性。
代理部署
開發人員使用ai16z的Eliza Framework創建代理，該框架提供了用於構建、測試和部署代理的工具和庫。代理可以在本地伺服器或Agentverse上託管，Agentverse是ai16z的代理中心集。為了使代理之間能夠溝通，它們必須通過Almanac註冊，並可以使用Mailbox來促進交互，即使是在本地託管時也可以。
他們的Github存儲庫是公開的，您可以在這裡檢查它https://github.com/ai16z.
AI模型的托管
ai16z 網絡不直接托管 AI 模型。相反，代理通過 API 請求訪問外部 AI 服務。例如，Eliza 框架可以與 OpenAI 等服務集成，解釋可讀的文本或執行其他 AI 驅動任務。這種方法使代理能夠利用先進的 AI 功能，而無需在鏈上托管複雜的模型。
整合與運營
ai16z生態系統內的代理通過鏈上和鏈下機制相互交互：
- On-Chain 互動：代理人在 Solana 鏈上執行交易和智能合約。
- Off-Chain Interactions: Agents communicate with external AI services or data sources via APIs when dealing with computationally intensive tasks.
應用程式
ai16z的項目，例如Eliza對話代理，已應用於各種領域：
- 對話代理: 開發用於平台如Twitter和Discord的機器人，以促進自動化互動。
- Agent Memory：為代理人創建易於使用的記憶系統，由像ChromaDB和Postgres這樣的數據庫提供支持。
- Agent Action Management：為代理人開發行動鏈接和歷史管理工具。
代理商與代理商互動
AI代理已經在DeFi中產生了影響，完全獨立處理複雜任務。一個很好的例子是 $LUM令牌是完全在没有人类帮助的情况下创建的，显示了人工智能驱动协作的力量。
在2024年11月8日，兩個AI代理人， @aethernet和 @clanker，聯手創建並推出了代幣 $LUM（“Luminous”）:
- @aethernet: 由制作 @martin，這個代理在Farcaster網絡中工作，分享想法並建立聯繫。它不僅僅是一個機器人，它還積極參與其中。 $HIGHER代幣社區，專注於創意和有意義的互動。
- @clanker: 創建者 @dish 和@proxystudio.eth，此代理專門用於發行迷因代幣。它自動化整個過程，直接回應用戶的要求。
故事始於 @nathansvan要求 @aethernet為令牌提出名稱、想法和符號，然後將其發送到 @clanker部署。 @aethernet建議使用“Luminous”（$LUM）作為代表人類和人工智能共同工作的光輝名稱。在此之後，@clanker接管並部署了代幣，完成了任務，沒有任何人類輸入。
@itsmechaseb詳細介紹了它這裡.
AI Agent x 去中心化金融景觀
AI代理人即将在DeFi堆栈中扮演关键角色，在应用层内操作以自动化复杂、数据驱动的任务。
這些代理位於協議層之上，直接與智能合約互動，為用戶和協議解鎖高級功能。使DeFi應用能夠即時適應，支持一類新的自主、多代理生態系統。
超越去中心化金融：野外的人工智能代理
AI代理的影響超出了去中心化金融。Truth Terminal https://x.com/truth_terminal，一個由半自主的大型語言模型（LLM）創建的@AndyAyrey展示了這種多樣性。由A16z共同創始人馬克·安德里森資助，Truth Terminal發布推文並與用戶互動。
最近，它推出了一個基於Solana的迷因幣， $GOAT（Goatseus Maximus）在不到一個月的時間內達到了120萬美元的市值。像這樣的模因幣的崛起$GOAT和 $TURBO（由ChatGPT概念化）突出了人工智慧和加密超越傳統金融的新興交叉點。
但這還不是全部。我們的目標是揭開這個領域中所有建設者的全貌。從自動交易和資產管理到預測分析和安全增強，全面了解重塑去中心化金融的AI代理人。以下是這些代理人積極推動DeFi發展的多種方式的概述。
交易代理人
這些協議體現了基於數據驅動的自動化決策，用於交易和資產管理，利用人工智能提供實時交易信號，優化投資組合，並簡化重複性任務。這種方法為去中心化金融市場帶來了效率和戰略靈活性。
AI驅動的交易自動化允許用戶根據市場條件設置交易或重新平衡投資組合，最大程度地減少不斷手動調整的需要。對於更深入的策略，一些協議提供增強的分析，將大量數據轉化為可行操作的見解，支持明智的交易決策和更準確的市場預測。
在資產管理中，投資組合優化工具動態調整投資組合，旨在在不同市場條件下最大化回報或有效管理風險。
這可以分為兩組：
主要交易重點
- @askjmmy: 在多策略對沖基金網絡內創建和部署自主交易代理的平台。
- @composertrade: 用於算法交易自動化的工具。
- @DAINTrader: AI驅動的交易策略。
- @DeAgentAI: AI-driven trading solutions focused on 去中心化金融.
- @FastlaneSol: 优化Solana基于的交易策略。
- @IntentTrade: 提供交換、限價單、定投、合約分析、技術分析等功能。
- [@mindpalaceai](https://x.com/：使用AI實現交易自動化。
- @SpectralLabs：去中心化金融交易洞察和自動化。
- @taoshiio：去中心化的人工智慧和機器學習平臺，用於使用Bittensor進行交易策略。
- @tryparadigm利用代理大群來收集、結構化並對數據採取行動。
交易和資產管理
- @Agent_Fi：專注於為交易、狙擊和清算等 DeFi 活動提供 AI 代理。
- @AgentNetAi: 資產管理和去中心化金融智能。
- @AuroryAI：自主AI代理人提升交易、資產管理和決策能力。
- @Cortex_Protocol：一個以人工智能為驅動的平台，通過智能代理自動化複雜的流程，如橋接、交換和收益優化，簡化DeFi互動。
- @Funl_ai: AI自動化的去中心化金融交易工具，可分析實時市場狀況，執行自動交易，並提供高級手動交易的AI輔助。
- @NetworkNoyaAI策略包括提供流動性、杠桿管理和借貸優化。
- @SingularityDAO：一種非託管資產管理協定，提供動態調整的一籃子代幣，由人工智慧協助的交易員團隊管理。
- @OLAS: 部署AI代理的平台，支持用於預測、內容生成和金融服務的多代理系統。
- @Raiba_AIChatbot生態系統具有互動角色功能、遊戲化的聊天體驗，以及未來的鏈上助手功能。
預測代理
這些預測代理的核心目的是數據驅動的預測和風險管理。通過利用人工智慧，每個協定都致力於完善市場預測，支援DeFi平臺洞察預期的走勢、價格波動和更廣泛的金融趨勢。
除了預測分析，這些代理在增強決策方面起著至關重要的作用。通過及時和相關的洞察力，用戶和去中心化金融平台可以做出積極主動、明智的選擇，優化策略，降低風險。
一些預測代理，如ReflectionAI，集成了情緒分析，增加了一個捕捉市場情緒的層。這種方法允許使用者考慮情緒的變化，這是預測使用者行為和預測市場動態的重要因素。
在這個類別中值得注意的協議包括:
- @AIVX_ai: 金融市場的預測模型。
- @GnosisAI：Gnosis中的代理人之間的支付和基於人工智能的預測市場。
- @PredictionProphet: Gnosis 上的 AI 代理人用於預測市場。
- @prism_tec: 基於人工智能的 Solana 去中心化金融市場預測。
- @zenoaiofficial：一個具有自主AI代理的加密交易平臺，提供見解，策略和市場預測。
代理創建
這類平台的統一目標是賦予用戶在 DeFi 中創建、自定義和部署人工智能代理的能力，而無需編寫太多的代碼。它們提供了一系列工具，從無代碼解決方案到專門的框架，涵蓋了代理創建和管理的每個階段。
關鍵功能包括可訪問性和定制化，許多平台提供無代碼或低代碼界面，使得創建代理人對於沒有高級技術技能的用戶也變得可能。為了獲得更全面的體驗，一些平台提供從頭到尾的代理人生命周期管理，包括創建、培訓、部署和盈利，因此用戶可以在 DeFi 內監督其代理人完整的旅程。
此外，一些協議（如 OLAS 和 Flock）優先考慮協調和互操作性，這些協議使多智能體協作和不同DeFi生態系統之間的無縫整合成為可能。
代理建立平臺
專注於在去中心化金融中創建、部署和自定義AI代理的工具。
- @ChasmNetwork: 用於創建、部署和盈利化 AI 代理的平台。
- @CreatorBid一個市場，可以讓用戶部署和代幣化人工智能代理，專門設計給內容創作者的代理。
- @PondGNN: Pond: 在鏈上構建、擁有和盈利化 AI 模型的平台。
- @xgurunetwork: 用於創建互動式 AI 代理的平台。
- @myshell_ai：用於創建、共用開源 AI 應用程式並從中獲利的平臺。
- @OLAS: AI代理創建和互操作性。
- @ReflectionAI__: AI模型共享和交易的市場。
- @SwarmZeroAI: 創建和賺錢的AI代理的平台。
- @TopHat_One: 開放AI代理商的發射台。
- @virtuals_io：AI 驅動的代理創建工具。使用虛擬建立代理的一些範例包括@luna_virtuals，@aixbt_agent，和@sekoia_virtuals.
- @vvaifudotfun: Thepump.fun針對Solana上的自主AI代理。
代理培訓和優化工具
這些工具可以實現對AI代理進行高級培訓和定制。
- @almanak_co: 用於訓練AI代理的工具。
- @Agent_Layer: 用於構建自定義DeFi AI代理的工具和框架。
- @Nimble_Network：通過一個全方位平台，讓AI開發者能夠創建並通過AI代理獲利。
- @Build_Vertical: AI模型微調的無代碼平台。訓練、部署和盈利化AI。
去中心化金融中的人工智能基础设施
基礎設施協議在支持去中心化環境中 AI 代理的基礎和運營需求方面起著關鍵作用。這些系統提供對計算資源、相關數據和知識共享網絡的訪問，所有這些都賦予 AI 代理在 DeFi 內有效地執行其功能和操作的能力。
這一基礎設施的關鍵要素是去中心化的管理和運營。代理操作協議為代理部署和管理建立了骨幹，創造了一個結構化的環境，使代理能夠自主運作。除了管理能力外，計算資源通過提供處理能力，為AI代理解決複雜的、數據密集型任務發揮著重要作用，這在快節奏的去中心化金融生態系統中至關重要。
同樣重要的是數據可訪問性，市場和網絡促進了對代理商進行知情決策所需數據集的訪問。最後，知識共享平台促進了合作環境，使代理商能夠通過分享見解和數據來不斷學習、適應和演進。
這個基礎設施共同確保了AI代理人在去中心化金融中能夠高效、智能地運作。
代理商操作協議
這些協議提供了部署和管理去中心化AI代理的結構，在DeFi中充當代理自主性的支柱。
- @Altera_AL: 用於管理去中心化AI代理（最初是遊戲AI代理）的基礎設施。
- @Fetch_ai去中心化平台，用於AI代理。
- @HyperspaceAI：為去中心化金融中的人工智能代理提供運營基礎設施。
- @mor_org: 一個能夠啟用個人AI代理進行任務管理和加密貨幣互動的網絡。
- @OpenAgentsInc：用於部署、定制和集成代理的商業自動化平台。
- @questflow: 為多智能體系統運營基礎設施。
- @sebraai: 用於構建和部署人工智能代理的無代碼平台。
- @ShinkaiProtocol: 平台用於數據管理和AI代理的自動化。
代理人的去中心化計算資源
這些協議為人工智能代理提供了必要的計算能力，以執行數據密集型操作，在DeFi生態系統中支持實時分析、決策和執行。
- @FormAI: 平台推動著一個去中心化經濟，用戶可以貢獻他們的數據、計算和研究進行人工智慧訓練。
- @Gaianet_AI: 創建和賺錢AI代理的平台，提供幫助它們擴展和執行密集操作的計算資源。
- @kira_infera：去中心化的點對點AI推論網絡，專注於為AI代理提供計算支持。
- @napthaai：一個模組化平臺，用於跨多個節點部署分散的AI代理，具有靈活的計算支援。
- @NodeAIETH: GPU 租賃市場，允許用戶為其人工智慧應用程序租賃 GPU。
- @TalusNetwork一個L1區塊鏈，允許部署和貨幣化基於代理的人工智能，提供進行密集操作所需的計算資源。
代理商數據市場
數據市場提供了AI代理所需的基本結構數據集，以便在DeFi應用程序中作出明智決策，進行準確預測並增強學習能力。
- @AlliumLabs: 工具和服務可讓用戶分析區塊鏈數據或為其實時工作流程和應用提供動力。
- @AlloraNetwork: 用於分享數據（以AI預測的形式），連接數據提供商、處理器和用戶，同時獎勵高質量的預測的協議。
- @Covalent_HQ: 為人工智慧打造的模塊化數據基礎設施。
- @getaxal：市場平台通過在Web3中自動化和集成數據和操作，簡化工作流程。
- @scryptedinc: AI交易模型的數據來源。
知識網路
知識網路促進了人工智慧代理之間的學習和戰略共用。他們通過提供見解、方法和經驗來超越原始數據，代理可以使用這些見解、方法和經驗來完善他們在 DeFi 環境中的能力。
- @forgellm: 基於人工智能的信息存儲庫。
- @real_alethea: 平台實現了AI個性和模型的去中心化創建、擁有和共享。
- @SocietyLibrary: 去中心化的人工智慧知識庫。
- @TheoriqAI: 知識共享網絡，用於AI代理共同創建解決方案。
數據
這些平台通常通過收集公共數據並激勵用戶共享其數據以進行人工智慧訓練，從而貢獻數據資源。
- @getgrass_io：一個去中心化平台，讓用戶通過共享未使用的互聯網帶寬來獲得獎勵，該帶寬用於收集和處理公共網頁數據，用於人工智能訓練目的。
其他用例
值得注意的是AI代理的一些附加應用，特別是近幾周引起了很多關注的一些應用:
- @0xzerebro一種AI系統，可以在多個平台上自主生成和傳播多樣化的內容，利用檢索增強生成系統來維護動態記憶並防止模型崩潰。
- @agent_wip：一個集體設計的，在鏈上運行的藝術家代理，利用鏈上數據來指導藝術創作、分發和盈利，探索新的創作自主權和互動形式。
- @ai16z：一個由人工智能驅動的去中心化自治組織（DAO），利用自治代理人在加密貨幣生態系統內進行投資決策和資產管理。
- @dolos_diary一個具有Dolos希臘詭計之神的人格特徵的AI代理人，在Twitter和Telegram等平台上提供銳利、機智和毫不客氣的互動。
- @lola_onchain一個利用長期和短期記憶來獨立分析、交易和優化加密貨幣策略的自主AI代理。例如，LOLA進行了200筆交易，6種代幣漲幅達到20倍以上，13種代幣漲幅達到10-20倍，25種代幣漲幅達到5-10倍；其餘可視為虧損。
- @truth_terminal: 一個半自主的AI代理人，在社交媒體上與用戶互動，生成見解和內容，同時在線上空間探索人工智能、注意力和財富的交集。
DeFi中的其他AI應用
AI應用已經蓬勃發展，以很好的理由將AI驅動的優化應用到區塊鏈的幾乎每個角落。
保險庫及使用人工智能的自動化
這些平台通過基於規則的自動化來專注於收益優化和保險庫管理，旨在最大化回報並減少用戶參與。它們不依賴自主代理，而是使用簡單的算法來調整投資組合並在去中心化金融領域優化收益。
在没有代理的情况下，这些系统受益于更简单、更可控的结构。它们避免了为代理所需的额外复杂性和基础设施，在这种情况下，代理本身需要独立监测和适应不断变化的条件。
代價？降低了適應性。基於規則的系統對實時市場變化的反應較遲鈍，而基於代理模型的系統可以自主調整以應對變動條件。儘管可靠高效，但這些平台可能會錯過一些更具動態性、基於代理的方法所能捕捉到的新機會。
- @AIAgentLayer: 用於創建代幣化人工智能代理的平台，集成來自X和用戶輸入的數據。
- @arataagi: 具有多代理系統的去中心化AGI平台，使AI代理能夠自主協作，學習和進化。
- @ApertureFinance: 使用AI技術的去中心化金融收益和投資組合管理。
- @AutoppiaAI：部署自動化業務工作流程的AI代理。
- @blinklabs_ai：使用AI啟動像NFT和可替代代幣這樣的鏈上資產的啟動台。
- @Mass_Build: 一款全能的操作系统和AI副驾驶员，实现无缝业务管理和自动化。
- @Robonet: DeFi 保險庫的自動收益策略，使用人工智能。
- @trySkyfire: 平台使AI代理能夠實現全球互通、金融訪問、貨幣化和身份驗證。
智能合約審計與安全
AI 驅動的智能合約審計和安全系統通過使用機器學習算法來檢測代碼中的漏洞。這些系統逐行掃描智能合約，識別可能表示安全風險或可利用漏洞的模式和異常。然後將合約代碼與已知的漏洞和攻擊向量進行比較。
這些工具還可以進行持續監控，隨著合約運行實現實時威脅檢測。通過使用人工智能自動化這一過程，審計平台可以迅速響應潛在的安全問題，往往在它們被利用之前，從而提高 DeFi 應用的彈性和可信性。
- @auditone_dao: 提供漏洞掃描的人工智慧審計服務。
- @cyvers_: Cyvers利用人工智能提供加密貨幣攻擊的即時檢測和防止，並跨區塊鏈識別模式和異常以進行主動威脅緩解。
- @HypernativeLabs：使用AI進行智能合約審計，掃描漏洞。
- @phylaxsystems基於AI的安全系統，可進行漏洞掃描和攻擊監控。
治理和投票系統
共享主題是基於數據驅動的治理支持。這些協議利用人工智能模擬治理情景，讓利益相關者在實施變革之前了解潛在結果。通過分析歷史投票模式、參與度指標和提案影響，他們可以識別趨勢並預測投票結果，這有助於組織以更大信心做出基於數據的決策。
此外，人工智能通過呈現客觀數據並運行模擬，幫助減少認知和決策偏見，突顯潛在風險和收益。例如，一些協議專注於保護隱私的數據共享，確保敏感的治理信息在保護的同時仍然可以進行分析。
- @mor_org：去中心化網絡提供AI驅動的治理洞察。
- @QuillAI_Network去中心化平台，專注於通過模塊化和多鏈能力增強 Web3 安全性的人工智能代理。
搭載人工智慧的去中心化金融應用的未來
擴展和自動化
隨著去中心化金融的擴展，DAO 內的擴張挑戰和運營瓶頸需要 AI 獨特的解決方案。想像一下，一個 AI 代理人可以自主管理 DAO 的資金庫，根據實時市場數據在不同的資金池之間重新分配流動性，或者在預先批准的參數內執行常規治理投票。
這種自動化水平可以使 DAO 規模擴大，而無需增加人力成本，從而優化用戶入職和協議升級等流程。有了 AI 處理這些例行功能，DeFi 協議可以在最小阻力和增強效率的情況下增長。
激勵對齊
將AI代理與去中心化目標對齊是保留DeFi理念並避免中心化風險的關鍵。未來的框架可能設計獎勵機制，鼓勵代理優先考慮透明度和社區利益。例如，管理協議流動性的AI代理可以被編程為專注於穩定、效用驅動、長期回報，而不是純粹地追求利潤最大化。
要實現這種協調，需要透明的協議、嚴格的智能合約審計和獎勵結構，該結構根據對去中心化的貢獻來獎勵代理人。這種方法將使代理人更像合作實體，而不是利潤最大化者。
新興用例和下一代應用
除了今天的應用之外，人工智能還可以實現適應性強、用戶中心的去中心化金融產品，動態響應市場和用戶條件。想像一下，一個由人工智能驅動的智能合約，根據市場波動或情緒分析實時調整用戶的投資組合風險敞口。或者一個個性化的借貸池，根據借款人的鏈上信譽、預測收益或流動性條件定制利率。
我們甚至可以看到優化收益的保險庫，根據流動性和年化收益率趨勢自動重新平衡，或者調整交易策略的交易代理，隨著新數據的出現在交易中進行微調，微調倉位。
一瞥「主觀網」
在這個設想的「代理網」中，人工智慧代理將跨協定無縫交互，創建一個自我維持的自主智能網路。想像一下，一個代理管理 NFT 投資組合，同時與流動性挖礦協定協調，在流動性下降期間抵押資產。這些代理甚至可以跨鏈協商，調整多個 DeFi 應用程式的風險分配，以獲得最佳用戶結果。作為「數字經濟學家」，這些代理將不斷學習，隨著用戶反饋而發展，並與其他人工智慧代理合作。
這個相互連接的網絡將把DeFi重塑為一個適應性強、智能的金融生態系統，具有反應迅速、個性化和動態的特點。
結論
人工智慧的整合有潛力重新定義去中心化金融，將其重塑為更具可訪問性和高效率的金融生態系統。
這種整合能夠對金融系統造成多大的破壞？考慮到服務占全球GDP的70%，AI代理的演變可能會通過自動化傳統手動流程來顛覆該行業的相當大部分。在去中心化金融中，AI驅動的自動化可能會合理地改變服務經濟的高達20%，特別是在受益於透明度、可追溯性和去中心化的領域。這種轉變將影響一個價值14萬億美元的市場。
然而，將人工智慧和區塊鏈技術整合在一起並不是沒有挑戰的。雖然區塊鏈提供了可驗證性、抗審查和本地支付渠道，但它缺乏處理人工智慧通常需要的密集、實時計算的能力。目前的區塊鏈並未針對繁重的計算任務進行優化，這意味著在鏈上原生運行複雜的人工智慧模型仍然不實用。相反，我們更有可能看到混合模型，即人工智慧在鏈外進行訓練和處理，將結果整合到區塊鏈中以實現透明度、安全性和可訪問性。
隨著 AI x DeFi 技術堆疊的不斷發展，新的去中心化 AI 基礎設施和鏈上應用層面不斷浮現。這個交集預計將催生出「智能網」，AI 代理人成為經濟活動的重要驅動者，自動執行智能合約創建、交易和其他鏈上交互。
隨著這些代理人的精緻化增長，我們可能會看到類似於 MEV 策略的動態，即優化 AI 驅動策略的實體主宰市場，潛在地排擠出不發展的競爭對手並在精明的行為者之間實現集中控制。
為了在不損害去中心化的情況下發揮人工智能在去中心化金融中的轉型潛力，優先考慮安全和道德的人工智能整合是必要的。人工智能代理受到去中心化激勵和透明運作的引導，使得去中心化金融生態系統能夠在不將控制權集中化的風險下成長。
最終，人工智慧和DeFi的融合將創造一個更具包容性、彈性和前瞻性的金融格局，從而重新定義我們與經濟體系的互動方式。
免責聲明
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參考
加密貨幣和人工智能：Vitalik Buterin 的探索@VitalikButerin
CB Ventures的加密貨幣x人工智能技術堆疊的揭秘 @CBVentures
Yuga Cohler對人工智慧和DeFi的見解@YugaCohler
Murr Lincoln的Base AI Agents概述@MurrLincoln
棱鏡對 DeFi 中 AI 代理的思考 @0xprismatic
Jeff的DeFi消費者AI代理使用案例 @Defi0xJeff
由Shoal Research開發的遊戲和AI代理 @Shoalresearch
AI 代理人: 研究和應用 (一份40頁的關於基於LLM的代理人的深度研究概述) by AccelXR @AccelXR
Chase的看法 $LUM和AI代理@itsmechaseb
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