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关于DeFi中的AI，大家议论纷纷——自适应系统、新策略以及正在改变这一领域的重大构想。你是想参与其中，还是仅仅旁观？点击了解更多！
人工智能正在迅速改变DeFi应用，带来交易、治理、安全和用户个性化方面的突破。本文将探讨AI如何通过整合智能系统，同时保持加密货币的去中心化精神，重新定义DeFi中用户与协议的互动。
AI与区块链技术的结合正在为各行业设立新标杆，而DeFi处于这一变革的前沿。通过结合AI的分析能力和区块链的透明性，正在逐步解决加密生态系统中长期存在的问题。这包括提升安全性、改善用户体验以及引入自适应的治理模式。
AI驱动的平台正在利用自动化和智能构建自适应系统，以优化性能。正如VitalikButerin所说，“AI智能体可能成为去中心化系统的积极参与者”，可以自主管理交易、优化交易策略并保护隐私。在DeFi应用层面引入AI，为更高效、更以用户为中心的金融系统提供了可能。
接下来，我们将重点探讨AI如何在交易、治理、安全和个性化方面改变DeFi。
AI智能体是自主的软件实体，设计用于在去中心化生态系统中执行特定任务。
与传统机器人不同，AI智能体积极参与区块链网络、智能合约和用户账户，通常独立运行以处理复杂任务，如交易、资产管理和协议数据分析。许多智能体利用大语言模型，使其能够进行API调用，直接与区块链环境交互，并在无需人工干预的情况下处理大量信息。
在DeFi中，AI智能体通过在金融应用中充当自主的协调者、决策者和数据处理者，显著改变了用户与协议的互动，无需持续的人为干预。
机器人是简单的程序，而AI智能体则更像经济代理。机器人按照设定的程序运行，而AI智能体通常无需复杂的编码，只需简单配置，就能在不确定和动态的环境中灵活运作。这种灵活性使它们能够以不可预测但明确的方式进行调整，更适合应对DeFi的现实挑战。这也意味着其竞争优势常在于独特的设置和配置，因为许多先进的AI模型都是公开的。通过微调这些配置，AI智能体即便使用广泛可用的模型，也能实现专业化的性能。
在DeFi中，AI智能体可以自主地：
与协议互动：它们可以管理链上交易、优化交易头寸，并根据预设目标执行复杂的金融操作。
做出决策：借助半自主框架，智能体能够分析实时数据，评估市场状况，并相应地调整行动。
执行复杂任务：根据自动化类型，智能体可以处理从简单的规则流程到复杂的自主决策。
目前，三种自动化类型正在塑造AI智能体的角色：
自动化工作流：这些是基于规则的简单系统（如Telegram机器人），按预设指令运行，适用于常规任务。
代理工作流：在这些多智能体框架中，多个AI智能体协作完成复杂任务，具备一定的自主性，可半自动化操作，如与多个DeFi协议互动以最大化收益或调整投资组合。
自主智能体：完全独立的智能体能够进行高层次决策，几乎无需外部干预。它们可以实时分析条件并调整策略。
AI智能体通过简化和自动化复杂任务来运作。大多数自主智能体在执行任务时遵循特定的工作流程。
为了有效运作，AI智能体依赖于多种来源的高频数据流来了解其操作环境。它们的输入包括：
链上数据：直接与区块链账本交互，获取交易历史、协议状态和实时市场信息。需要与索引器和预言机等工具集成。
链下市场信息：通过API从交易所和社交平台获取的价格、交易量和情绪分析。
用户还可以提供预设配置，如风险容忍度或交易阈值，为智能体提供个性化的信息层。
AI智能体的模型推断是指训练好的模型在新数据上应用其学习成果，以进行预测或决策的过程。智能体通常使用以下几种模型类型之一：
基于规则的模型：简单的智能体依赖于预设的逻辑，比如“如果Token价格高于$X，则卖出。”
监督式机器学习模型：这些模型基于历史数据集进行训练，用于预测结果，如价格走势或治理提案的风险评分。
强化学习：高级智能体会随着时间的推移调整策略，以优化累计奖励，比如在流动性池中实现收益最大化。
自然语言处理(NLP)：对于治理和情绪分析智能体，NLP模型用于分析讨论论坛、提案和社交媒体活动，以评估情绪变化。
决策阶段是智能体将数据输入与模型推断结合，生成可执行策略的过程，将分析见解转化为能够适应变化环境的自主行动。在这一阶段，AI智能体的能力得以体现，它能快速解读和响应复杂的市场信号，以便迅速作出决策。
优化引擎帮助智能体在计算最佳行动方案时，平衡预期利润、风险和执行成本等多个因素。
智能体还采用自学习算法，使其能够随着市场条件的变化调整策略。在决策过程中，一些任务可能过于复杂，单个智能体难以最佳解决。这就是为什么许多智能体在多智能体系统(MAS)中协同工作，协调不同DeFi协议中的任务，以优化资源分配（如在多个池中平衡流动性）。
这些智能体的特别之处不仅在于AI技术带来的优势，还在于它们的自主操作能力，包括智能合约的执行，直接与协议级合约交互；多步骤交易，允许将多个步骤打包成一个原子交易，实现全有或全无的执行；以及错误处理，具备内置的回退机制以管理交易失败。
以下是关于AI智能体如何运作的更多信息：
AI智能体使用链下资源执行计算密集型任务。这些任务通常依赖于AWS、GoogleCloud或Azure等云基础设施，以获得可扩展的计算能力。智能体可以利用去中心化基础设施平台，如AkashNetwork提供计算服务，或使用IPFS和Arweave进行数据存储。
对于延迟敏感的应用，如高频交易，智能体可以利用边缘计算，通过在更接近数据源的地方处理数据来减少延迟，从而确保对时间敏感任务的快速响应。
AI智能体在链下和链上系统之间进行交互。虽然计算密集型的处理和复杂的推理在链下进行，但智能体与链上协议交互，以记录操作、执行智能合约功能并自主管理资产。它们依赖于安全配置，如智能合约钱包和多签名设置。对于去中心化治理，智能体依赖于信任最小化协议，以防止任何单一实体篡改其行动，保持透明和去中心化。链下交互补充链上活动，通常通过外部平台（如Twitter或Discord）进行，智能体可以使用API实时与用户或其他智能体互动。
互操作性对于智能体在不同系统和协议之间顺利运行至关重要。许多智能体作为中介，利用API桥接获取外部数据或调用特定功能。通过使用webhooks或去中心化消息协议（如Whisper或IPFSPubSub）等机制，智能体能够实现实时同步，确保始终更新最新的协议状态和操作
ai16z是一个由AI引领的投资DAO，最近推出后因其在加密领域创新使用智能体而备受关注。该协议作为一个“信任的虚拟市场”运作，利用AI智能体收集市场信息，分析社区共识，并执行链上和链下的Token交易。通过学习成员的投资见解，并奖励那些贡献价值的人，ai16z创建了一个优化的投资基金（目前专注于Memecoins），并具有很强的去中心化特性。
开发人员使用ai16z提供的ElizaFramework来创建智能体，该框架提供了构建、测试和部署智能体的工具和库。智能体可以托管在本地服务器或ai16z的集中化智能体中心Agentverse上。为了实现智能体之间的通信，它们需要通过Almanac注册，并可以使用Mailbox来促进交互，即使是在本地托管时。
他们的Github仓库是公开的，你可以在
ai16z网络并不直接托管AI模型。相反，智能体通过API请求访问外部AI服务。例如，Eliza框架可以与OpenAI等服务集成，以解释人类可读文本或执行其他AI驱动的任务。这种方法使智能体能够利用先进的AI功能，而无需在链上托管复杂的模型。
ai16z生态系统中的智能体通过链上和链下的机制进行交互：
链上交互：智能体在Solana链上执行交易和智能合约。
链下交互：在处理计算密集型任务时，智能体通过API与外部AI服务或数据源进行通信。应用
ai16z的项目，如Eliza对话智能体，已应用于多个领域：
对话智能体：开发用于Twitter和Discord等平台的机器人，促进自动化交互。
智能体记忆：创建易于使用的智能体记忆系统，由ChromaDB和Postgres等数据库提供支持。
智能体动作管理：开发用于动作链和历史管理的工具。
AI智能体在DeFi领域的影响力日益显著，能够独立完成复杂任务。一个典型的例子是$LUMToken的创建——完全没有人类干预，展现了AI协作的强大力量。
2024年11月8日，两位AI智能体@aethernet和@clanker联手创建并推出了Token
故事的起点是
AI智能体在DeFi生态系统中正逐渐成为关键角色，在应用层中自动化复杂的数据驱动任务。
这些智能体位于协议层之上，直接与智能合约交互，解锁用户和协议的高级功能，使DeFi应用能够实时适应，支持新型自主多智能体生态系统。
AI智能体的影响力已超越DeFi。
最近，它推出了一种基于Solana的Meme币，名为$GOAT（GoatseusMaximus），在不到一个月的时间内市值就达到了120万美元。像
但这还不止如此。我们致力于揭示这个领域中所有建设者的全貌。深入了解那些正在重塑DeFi的AI智能体，从自动化交易、资产管理到预测分析和安全增强。以下是这些智能体在推动DeFi发展的多种方式的概览。
这些协议通过数据驱动的自动化决策过程来进行交易和资产管理，利用AI提供实时交易信号、优化投资组合，并简化重复性任务。这种方法为DeFi市场带来了效率和战略灵活性。
AI驱动的交易自动化允许用户根据市场状况设置交易或重新平衡投资组合，减少了对持续手动调整的需求。对于更深入的策略，一些协议提供增强的分析，将大量数据转化为可操作的见解，支持明智的交易决策和更准确的市场预测。
在资产管理方面，投资组合优化工具能够动态调整投资组合，旨在最大化收益或在多变的市场条件下有效管理风险。
这些可以分为两类：
这些预测智能体的主要目的是通过数据驱动的预测和风险管理来提高市场预测的准确性。通过AI，每个协议都在努力完善市场预测，为DeFi平台提供预期走势、价格波动和更广泛金融趋势的见解。
除了预测分析，这些智能体在增强决策方面也发挥着重要作用。凭借及时和相关的见解，用户和DeFi平台可以做出积极、明智的决策，优化策略并降低风险。
一些预测智能体，如ReflectionAI，集成了情感分析，增加了一层市场情绪捕捉能力。这种方法使用户能够考虑情绪变化，这是预测用户行为和市场动态的重要因素。
此类别中的知名协议包括：
这类平台的核心目标是帮助用户以最低的编码门槛创建、定制和部署AI智能体。它们提供从无代码工具到专业框架的一系列解决方案，覆盖DeFi智能体创建和管理的各个环节。
这些平台的主要特点是易用性和高度定制化。许多平台提供无代码或低代码工具，让没有技术背景的用户也能轻松创建智能体。为了提供更全面的服务，一些平台支持智能体的全生命周期管理——从创建、训练到部署和货币化，用户可以全程掌控智能体在DeFi中的运行和发展。
此外，一些协议（如OLAS和Flock）注重智能体间的协作与互操作性，支持多智能体协作，并实现不同DeFi生态系统之间的无缝集成。
这些平台专注于为DeFi提供创建、部署和定制AI智能体的工具。
Virtuals：提供AI驱动的智能体创建工具。
一些通过Virtuals创建的智能体示例包括
这些工具专注于为AI智能体提供高级训练和定制服务。
基础设施协议在支持去中心化环境中AI智能体的基本和运营需求方面至关重要。这些系统提供对计算资源、相关数据和知识共享网络的访问，使AI智能体能够在DeFi中高效运作。
去中心化管理和操作是这一基础设施的关键元素。智能体操作协议为智能体的部署和管理提供了结构化的支持，创造了一个自主运行的环境。除了管理功能，计算资源也至关重要，它们为AI智能体提供处理复杂、数据密集型任务的计算能力，这是快速发展的DeFi生态系统中不可或缺的。
数据的可访问性同样重要，市场和网络为智能体获取必要的数据集提供了便利，从而帮助它们做出明智的决策。最后，知识共享平台营造了一个协作环境，使智能体能够通过共享见解和数据不断学习和进化。
这种基础设施确保AI智能体能够在去中心化金融中高效、智能地运作。
这些协议为去中心化AI智能体的部署和管理提供了结构支持，是DeFi中智能体自主运作的基础。
这些协议为AI智能体提供必要的计算能力，以支持其在DeFi生态系统中的实时分析、决策和执行。
数据市场为AI智能体提供关键的结构化数据集，以便在DeFi应用中做出明智决策、进行精准预测并提升学习能力。
知识网络促进AI智能体之间的学习与策略分享。它们不仅提供原始数据，还提供在DeFi环境中优化能力的见解、方法和经验。
这些平台通过收集公共数据并激励用户分享数据来为AI训练提供资源。
值得注意的是一些AI智能体的其他应用，特别是那些最近备受关注的应用：
ai16z：一个AI驱动的去中心化自治组织（DAO），通过自主智能体在加密货币生态中进行投资决策和资产管理。
AI应用正在迅速扩展，几乎覆盖了区块链的各个领域，因为AI驱动的优化带来了显著优势。
这些平台通过基于规则的自动化，专注于收益优化和保险库管理，旨在最大化收益并减少用户操作。与其依赖自主智能体，它们采用简单的算法来调整投资组合和优化DeFi的收益。
由于没有智能体的介入，这些系统更加简化和可控。它们避免了智能体所需的额外复杂性和基础设施，而智能体需要独立监控和适应变化的市场条件。
但是，这种方法的代价是适应性降低。基于规则的系统对实时市场变化的反应速度不如智能体驱动的模型，后者能够自主调整以应对市场波动。尽管这些平台可靠且高效，但它们可能会错失一些动态的、基于智能体方法所能捕捉到的新兴机会。
AI驱动的智能合约审计和安全系统通过机器学习算法检测代码中的漏洞。这些系统会逐行扫描智能合约，识别可能存在安全风险或可被利用的缺陷。然后，它们将合约代码与已知漏洞和攻击向量进行比较。
这些工具还提供持续监控，使得在合约运行时可以实时检测到威胁。通过AI自动化这一过程，审计平台能够迅速应对潜在的安全问题，通常在漏洞被利用之前，从而提高DeFi应用的稳定性和可信度。
这些系统的共同特点是数据驱动的治理支持。它们利用AI模拟治理场景，使利益相关者在实施变更前了解可能的结果。通过分析历史投票模式、参与度和提案影响，这些系统可以识别趋势并预测投票结果，帮助组织更自信地做出数据驱动的决策。
此外，AI通过提供客观数据和模拟潜在风险与收益，减少认知和决策偏差。例如，一些协议专注于隐私保护的数据共享，确保敏感治理信息在分析时得到保护但仍可访问。
随着DeFi的发展，DAO面临的扩展挑战和操作瓶颈需要AI的独特解决方案。想象一下，一个AI智能体可以自主管理DAO的资金库，基于实时市场数据在不同池之间重新分配流动性，或在预先设定的参数内执行治理投票。
这样的自动化可以让DAO在不增加人力负担的情况下扩展，简化用户入驻和协议升级等流程。通过AI处理这些日常功能，DeFi协议能够以更高效、更少摩擦的方式成长。
将AI智能体与去中心化目标保持一致，对于维护DeFi的核心精神和避免中心化风险至关重要。未来的框架可能会设计出激励机制，鼓励智能体优先考虑透明性和社区利益。例如，管理协议流动性的AI智能体可以被设定为专注于稳定、实用性导向的长期回报，而不仅仅是追求利润最大化。
要实现这种对齐，需要透明的协议、严格的智能合约审计，以及激励结构，这些结构会根据智能体对去中心化的贡献给予奖励。这种方法将促使智能体更像合作伙伴，而非单纯的利润追逐者。
除了当前的应用，AI还可以推动自适应、用户导向的DeFi产品，这些产品能够动态应对市场和用户变化。想象一下，一个由AI驱动的智能合约，可以根据市场波动或情绪分析实时调整用户的投资组合风险。或者，一个个性化的借贷池，能够根据借款人的链上声誉、预期收益或流动性状况调整利率。
我们甚至可能见到收益优化的保险库，能够根据流动性和年化收益率(APY)趋势自动调整，或者在交易过程中根据新数据调整策略的交易智能体。
在这个设想的“AgenticWeb”中，AI智能体将在不同协议间无缝互动，形成一个自我维持的自主智能网络。想象一个智能体管理着NFT投资组合，同时与收益农耕协议合作，在流动性下降时抵押资产。这些智能体甚至可以进行跨链协作，调整多个DeFi应用中的风险分配，以实现最佳用户结果。作为“数字经济学家”，这些智能体将不断学习，随着用户反馈而进化，并与其他AI智能体协作。
这一互联网络将把DeFi转变为一个更加响应、个性化和动态的智能金融生态系统。
AI的引入可能彻底改变去中心化金融(DeFi)，将其塑造为一个更高效、更易于使用的金融生态系统。
那么，这种整合会对金融体系带来多大的影响？目前，服务业占全球GDP的70%，而AI智能体的快速发展可能通过自动化许多传统的手动流程，改变这一行业的很大一部分。在DeFi中，基于AI的自动化有望改造服务经济的20%，尤其是在那些需要透明性、可追溯性和去中心化的领域。这种变革可能影响一个价值高达14万亿美元的市场。
然而，将AI和区块链技术结合并非易事。尽管区块链具备可验证性、抗审查性和原生支付功能，但它无法满足AI所需的大规模实时计算需求。目前的区块链技术并未针对复杂计算任务进行优化，因此直接在链上运行复杂的AI模型仍然难以实现。更可能的解决方案是一种混合模式：AI的训练和计算在链下完成，而结果则被整合到区块链中，以确保透明性、安全性和可访问性。
随着AI与DeFi技术栈的不断演进，新的去中心化AI基础设施和链上应用正在逐步成型。这种技术交叉领域有望催生“AgenticWeb”，在这一网络中，AI智能体将成为经济活动的核心驱动力，自动化执行智能合约的生成、交易及其他链上交互。
随着这些智能体变得更加智能和复杂，我们可能会看到类似于最大可提取价值(MEV)策略的市场动态。那些能够优化AI策略的参与者可能会占据市场主导地位，逐渐淘汰竞争力较弱的对手，这可能引发市场集中化的风险。
为了充分释放AI在DeFi中的潜力，同时避免集中化的威胁，安全且符合伦理的AI集成至关重要。通过去中心化的激励机制引导AI智能体，并确保其透明运作，DeFi生态系统将能够在保持去中心化的基础上实现持续发展。
最终，AI与DeFi的融合有望创造一个更加包容、更具韧性、面向未来的金融体系，彻底改变我们与经济系统的互动方式。
免责声明
ThreeSigma不对文中提到的任何项目表示支持。请谨慎行事并进行充分的研究。我们尊重并支持推动这一领域发展的建设者们。
2024-09-11
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