• 継続的に戦略を改良するためにデータを分析する

• 市場の動きを予測し、より良いロング/ショートの決定を下す。

• ファンデーショントレードのような複雑なDeFi戦略を実行する

メインプロトコル：

• @Almanak__ - 自律的な金融エージェントを訓練、最適化、配備するためのプラットフォーム

• @Cod3xOrg  - ブロックチェーン上で金融タスクを実行するAIエージェントを立ち上げる

• @Spectral_Labs .- 自律的なオンチェーン取引エージェントのネットワークを構築

3.人工知能を搭載したDApps

DeFiのdAppsはレンディング、スワッピングを提供、AIとAIエージェントは、以下の方法でこれらのサービスを強化することができます。li>

主なプロトコル：

• @gizatechxyz's ARMA - モードとベースのUSDCリターンを最適化するAIエージェント

• @SturdyFinance - 人工知能を搭載したイールドボールト

• @derivexyz ；-

主な課題

これらのレイヤー上に構築されたトップレベルのプロトコルは、多くの課題に直面しています。

1. これらのプロトコルは、最適なトランザクション実行のためにリアルタイムのデータフィードに依存しています。データの質が悪いと、非効率的なルート、失敗した取引、または利益の出ない取引につながる可能性があります

2. 人工知能モデルは過去のデータに依存していますが、暗号通貨市場は非常に不安定です。エージェントは、効果的であり続けるために、多様で高品質なデータセットで訓練されなければなりません

3. 市場全体の状況を理解するためには、資産の相関関係、流動性の変化、市場のセンチメントを包括的に理解する必要があります

暗号通貨市場は非常に不安定です。align: left;">これらのカテゴリーに基づく合意は、市場から好評を得ている。しかし、より良い製品や最適な結果を提供するためには、質の異なるさまざまなデータセットを統合し、提供するものを次のレベルに引き上げることを検討すべきである。

データレイヤー - DeFAIインテリジェンスを強化する

人工知能は、それが依存するデータと同じくらい優れています。AIエージェントがDeFAIで効果的に働くためには、リアルタイムの、構造化された、検証可能なデータが必要です。例えば、抽象化レイヤーは、RPCやソーシャルネットワークAPIを介してオンチェーンデータにアクセスする必要があり、取引と歩留まり最適化エージェントは、取引戦略をさらに洗練させ、リソースを再配分するためのデータが必要です。

質の高いデータセットにより、エージェントは将来の価格動向についてより優れた予測分析を行い、特定の資産のロングポジションやショートポジションの好みに合わせて取引を推奨することができます。

DeFAIの主要データ・プロバイダー

DeFAI の主要なデータ・プロバイダー

パターン合成サブネットワーク

Bittensorの50番目のサブネットワークとして、Synthはエージェントの財務予測能力のための合成データを作成します。Synthは、エージェントとLLMをサポートするための世界で最も正確な合成データを構築するために、他の伝統的な価格予測システムと比較して、価格の動きの完全な分布と関連する確率をキャプチャします。

より質の高いデータセットを提供することで、AIエージェントは取引においてより良い方向性を決定できるようになり、また流動性プールが必要なときに流動性を再配分したり引き出したりできるように、さまざまな市場環境下でAPYのボラティリティを予測できるようになります。自律的ネットワークの立ち上げ以来、DeFiチームはAPIを通じてSynthのデータを統合するよう強く要請してきた。

最も話題になっているAIエージェントのブロックチェーン

AIとエージェントのためのデータレイヤーを構築することに加え、モードは将来のデファイのためにフルスタックのブロックチェーンを構築することを位置づけている。彼らは最近、ユーザーのプロンプトによってオンチェーン取引を実行するためのDeFAIの副操縦士であるMode Terminalを配備しました。

さらに、Modeは多くのAIやエージェントベースのチームをサポートしています。Modeは、Autonolas、Giza、Sturdyなどのプロトコルをエコシステムに統合することに力を入れており、より多くのエージェントが開発され、取引が実行されるにつれて急速に成長しています。

これらのイニシアチブはすべて、同社のネットワークをAIでアップグレードしながら達成されており、特にAIで保護されたソートマシンをブロックチェーンに装備しています。マシンを装備している。実行前にシミュレーションとAIを使ってトランザクションを分析することで、リスクの高いトランザクションはブロックされ、チェーンセキュリティを確保するために処理前にレビューされる。Optimism SuperchainのL2として、Modeは中間地点に立ち、人間と代理ユーザーをDeFiエコシステムのベストにつなげる。

AIエージェントがベースとするトップブロックチェーンの比較

SolanaとBaseは、ほとんどのAIエージェントフレームワークとトークンが構築され、配布される2つの主要チェーンであることは間違いありません。AIエージェントは、Solanaの高スループットで低レイテンシーのネットワークとオープンソースのElizaOSを使用してエージェント・トークンをデプロイし、VirtualsはBase上でのエージェント・デプロイのための発射台として機能します。両者ともハッカソンと金銭的インセンティブがありますが、チェーンとしてのAIイニシアチブの点では、Modeのレベルには達していません。

NEARは以前、自らをAI中心のL1ブロックチェーンと定義し、AIタスクマーケットプレイス、オープンソースのAIエージェントフレームワークを持つNEAR AIリサーチセンター、NEAR AIアシスタントなどの機能を備えていた。彼らは最近、NEAR上で完全に自律的で検証可能なエージェントをスケールさせるため、2000万ドルのAIエージェント基金を発表した。

Chainbase

Chainbaseは、取引、洞察、予測、アルファ発見などのAIエージェントの能力を強化する、チェーン全体の検証可能なオンチェーン構造化データセットを提供します。そしてアルファの発見。彼らは、オンチェーンおよびオフチェーンデータを対象とするデータストアに統合し、無制限のクエリーと分析を行うためのブロックチェーンデータストリーミングフレームワークである原稿を発表した。

これにより、開発者はデータ処理ワークフローを特定のニーズに合わせてカスタマイズできるようになります。生データをクリーンで互換性のある形式に標準化して処理することで、データセットがAIシステムの厳しい要件を満たすようになり、モデルの精度を向上させながら前処理時間を短縮し、信頼性の高いAIエージェントの作成を支援します。

広範なオンチェーンデータに基づき、彼らはまた、複雑なコーディングの知識を必要とせずに、オンチェーンデータをユーザーのためのデータ分析に変換するTheiaと呼ばれるモデルを開発しました。

• ElizaOS Agent Plugin for on-chain-driven decision making

• Vana AIアシスタントの構築

• Flock.io Social Network Intelligence for User Behavioral Insights

• Theoriq の分析と予測。DeFiのデータ分析と予測

• 0G、Aethir、io.netとも提携

従来のデータプロトコルと比較して

ザ・グラフ（The Graph）、チェーンリンク（Chainlink）、アルケミー（Alchemy）などのデータプロトコルは、データを提供しますが、AI中心ではありません。ザ・グラフは、ブロックチェーンデータをクエリおよびインデックス化するためのプラットフォームを提供し、開発者に生データを提供します。チェーンリンクは予測マシンデータのフィードを提供するが、予測のためのAIに最適化されたデータセットがない。

対照的に、チェーンベースのデータは、AIアプリやエージェントがより構造化された洞察的な形で簡単に利用できるように特別に準備されたブロックチェーンのデータであり、エージェントがオンチェーンマーケット、流動性、トークンのデータに関連するデータにアクセスしやすくなっています。

sqd.ai

sqd.ai（以前はSubsquidとして知られていました）は、オープンなデータベースネットワークを開発しています。データベース・ネットワークを開発している。彼らの分散型データレイクは、大量のリアルタイムおよび過去のブロックチェーンデータへのライセンスフリーでコスト効率の良いアクセスを提供し、AIエージェントがより効率的に操作できるようにします。

sqd.aiは、他のどのインデクサーよりも高速な毎秒最大15万ブロック以上の速度で、リアルタイムのデータ索引付け（未処理のブロックの索引付けを含む）を提供する。過去24時間で、彼らは11TB以上のデータを配信し、何十億もの自律型AIエージェントと開発者の高スループットのニーズに応えました。

同社のカスタマイズ可能なデータ処理プラットフォームは、AIエージェントのニーズに合わせたデータを提供し、DuckDBはローカルクエリのための効率的なデータ検索を提供します。その包括的なデータセットは、イベントログやトランザクションの詳細を含む100以上のEVMとSubstrateネットワークをサポートしており、複数のブロックチェーンで動作するAIエージェントにとって貴重なものです。

知識ゼロの証明（Proof of Zero Knowledge）が含まれているため、AIエージェントはプライバシーを損なうことなく機密データにアクセスし、処理することができます。さらに、sqd.aiは、データ負荷の増加に対応するために処理ノードを追加することで、AIエージェントの数の増加（数十億にのぼると推定される）をサポートすることができます。

Cookie

Cookieは、AIエージェントとソーシャルデータの処理に特化したクラスタのためのモジュラーデータレイヤーを提供します。チェーンやソーシャル・プラットフォーム上のトップ・エージェントのマインドを追跡するAIエージェント・ダッシュボードがあり、最近、CTで人気のある物語やマインド・シフトを検出するために、他のAIエージェントのためのプラグアンドプレイ・データ・クラスタリングAPIを開始しました。

同社のデータ基盤は7TBを超えるリアルタイムのオンチェーンおよびソーシャルデータフィードをカバーし、20のデータエージェントが市場センチメントとオンチェーン分析への洞察を提供している。彼らの最新のAIエージェント @agentcookiefun は、その下で実行されている他の様々なエージェントを活用することにより、市場予測を提供し、新たな機会を発見するために、7％の容量で彼らのデータクラスタを活用しています。

DeFAIの次のステップ

現在、DeFiのほとんどのAIエージェントは、完全な自律性を達成する上で大きな制限に直面しています。たとえば、

1. 抽象化レイヤーはユーザーの意図を実行に変換しますが、しばしば予測能力に欠けます

2. AIエージェントは分析からアルファを生成するかもしれませんが、独立したトランザクションの実行が欠けています

3. AI主導のdAppは保管庫やトランザクションを処理できますが、プロアクティブというよりはリアクティブです

AI主導のdAppは保管庫やトランザクションを処理できますが、プロアクティブというよりはリアクティブです

DeFAIの次のフェーズでは、可能な限り最高のエージェントプラットフォームやエージェントを開発するために、有用なデータレイヤーを統合することに焦点が当てられるでしょう。これには、巨大クジラの活動や流動性の変化などに関する深いオンチェーンデータが必要になるだけでなく、より良い予測分析のために有用な合成データを生成し、特定のカテゴリー（AIプロキシ、DeSciなど）におけるトークンの変動であれ、ソーシャルネットワーク上であれ、一般的な市場からのセンチメント分析と組み合わせる必要があります。

最終的な目標は、AIエージェントが単一のインターフェースから取引戦略をシームレスに生成・実行できるようになることです。このようなシステムが成熟するにつれて、DeFiトレーダーがAIエージェントに依存し、人間の介入を最小限に抑えて金融戦略を自律的に評価、予測、実行する未来が来るかもしれません。

最後に思うこと

AIエージェントのトークンやフレームワークが大幅に縮小していることを考えると、DeFAIは一瞬の出来事だと思う人もいるかもしれません。しかし、DeFAIはまだ初期段階にあり、AIエージェントがDeFiの可用性とパフォーマンスを高める可能性は否定できません。

この可能性を引き出す鍵は、AI主導の取引予測と実行を向上させる、高品質なリアルタイムデータへのアクセスです。さまざまなデータレイヤーを統合するプロトコルが増えており、データプロトコルはフレームワークのプラグインを構築し、エージェントの意思決定におけるデータの重要性を強調しています。

今後、検証可能性とプライバシーは、プロトコルが対処しなければならない重要な課題となるでしょう。現在、ほとんどのAIエージェント操作は、ユーザーが資金を預けなければならないブラックボックスのままです。したがって、検証可能なAIの意思決定を開発することは、エージェントプロセスの透明性と説明責任を確保するのに役立ちます。TEE、FHE、さらにはzk-proofsに基づくプロトコルを統合することで、AIエージェントの動作の検証可能性を高め、自律性への信頼を可能にすることができます。

DeFAIエージェントは、高品質なデータ、堅牢なモデル、透明性のある意思決定プロセスをうまく組み合わせた場合にのみ、広く採用することができます。