Giao dịch với AI: Cái nhìn đầu tiên về hệ sinh thái DeFai

Tác giả: Henry @IOSG

1. Lời nói đầu

Chỉ trong 3 tháng, giá trị thị trường của AI x memecoin đã đạt 13,4 tỷ USD, có thể so sánh về quy mô với một số L1 trưởng thành như AVAX hoặc SUI.

Trên thực tế, mối quan hệ giữa trí tuệ nhân tạo và blockchain có lịch sử lâu dài, từ việc đào tạo mô hình phi tập trung ban đầu trên mạng con Bittensor đến các thị trường tài nguyên máy tính/GPU phi tập trung như Akash và io.net, cho đến hiện tại. làn sóng AI x memecoin và khuôn khổ trên Solana. Mỗi giai đoạn thể hiện mức độ mà tiền điện tử có thể bổ sung cho AI thông qua việc tổng hợp tài nguyên, cho phép AI có chủ quyền và các trường hợp sử dụng của người tiêu dùng.

Trong làn sóng đầu tiên của đồng tiền Solana AI, một số đồng tiền đã mang lại tiện ích có ý nghĩa thay vì chỉ mang tính đầu cơ thuần túy. Chúng tôi thấy sự xuất hiện của các khuôn khổ như ELIZA của ai16z, các tác nhân AI như aixbt cung cấp phân tích thị trường và tạo nội dung hoặc bộ công cụ tích hợp AI với các khả năng của blockchain.

Trong làn sóng AI thứ hai, khi ngày càng có nhiều công cụ hoàn thiện, các ứng dụng đã trở thành động lực giá trị quan trọng và DeFi đã trở thành nền tảng chứng minh hoàn hảo cho những đổi mới này. Để đơn giản hóa cách diễn đạt, trong nghiên cứu này, chúng tôi gọi sự kết hợp giữa AI và DeFi là “DeFai”.

DeFai có vốn hóa thị trường khoảng 1 tỷ USD, theo CoinGecko. Griffian thống trị thị trường với 45% thị phần, trong khi ANON có 22%. Đường đua này bắt đầu có tốc độ tăng trưởng nhanh chóng sau ngày 25 tháng 12 và trong cùng thời gian, các framework và nền tảng như Virtual và ai16z đã có sự tăng trưởng mạnh mẽ sau kỳ nghỉ lễ Giáng sinh.

▲ Nguồn: Coingecko.com

Đây chỉ là bước đầu tiên và tiềm năng của DeFai còn vượt xa điều đó. Mặc dù DeFai vẫn đang trong giai đoạn chứng minh khái niệm, nhưng chúng ta không thể đánh giá thấp tiềm năng của nó trong việc biến ngành DeFi thành một hệ sinh thái tài chính thân thiện hơn, thông minh và hiệu quả hơn bằng cách tận dụng trí thông minh và hiệu quả mà AI có thể cung cấp.

Trước khi đi sâu vào thế giới DeFai, chúng ta cần hiểu cách các tác nhân thực sự hoạt động trong DeFi/blockchain.

2. Cách hoạt động của Tác nhân trong hệ thống DeFi< /h2>

Tác nhân trí tuệ nhân tạo (AI Agent) là chương trình có thể thay mặt người dùng thực hiện các nhiệm vụ theo quy trình làm việc. Cốt lõi đằng sau Tác nhân AI là LLM (Mô hình ngôn ngữ lớn), có thể phản ứng dựa trên kiến ​​thức mà nó được đào tạo hoặc học được, nhưng phản hồi này thường bị hạn chế.

Agent về cơ bản khác với robot. Bot thường có nhiệm vụ cụ thể, cần có sự giám sát của con người và cần hoạt động theo các quy tắc và điều kiện được xác định trước. Ngược lại, các tác nhân năng động và thích ứng hơn, có khả năng học hỏi một cách tự chủ để đạt được các mục tiêu cụ thể.

Để tạo trải nghiệm được cá nhân hóa hơn và phản hồi toàn diện hơn, tác nhân có thể lưu trữ các tương tác trước đây trong bộ nhớ, cho phép tác nhân tìm hiểu từ các mẫu hành vi của người dùng và điều chỉnh phản hồi của mình dựa trên bối cảnh lịch sử và tạo ra các đề xuất phù hợp. chiến lược.

Trong blockchain, các tác nhân có thể tương tác với các hợp đồng và tài khoản thông minh để xử lý các nhiệm vụ phức tạp mà không cần sự can thiệp liên tục của con người. Ví dụ: về mặt đơn giản hóa trải nghiệm người dùng defi, bao gồm thực hiện kết nối và canh tác nhiều bước chỉ bằng một cú nhấp chuột, tối ưu hóa chiến lược canh tác để có lợi nhuận cao hơn, thực hiện giao dịch (mua/bán) và tiến hành phân tích thị trường, tất cả các bước này đều được hoàn thành một cách tự động của.

Theo nghiên cứu của @3sigma, hầu hết các mô hình đều tuân theo 6 quy trình công việc cụ thể:

• Thu thập dữ liệu 

• Lý luận theo mô hình 

• Ra quyết định Phát triển 

• lưu trữ và vận hành OK 

• Khả năng tương tác

• Ví

1.< strong>Thu thập dữ liệu

Đầu tiên, mô hình cần hiểu môi trường mà nó hoạt động. Do đó, họ yêu cầu nhiều luồng dữ liệu để giữ cho mô hình đồng bộ với điều kiện thị trường. Điều này bao gồm: 1) Dữ liệu trực tuyến từ người lập chỉ mục và nhà tiên tri 2) Dữ liệu ngoài chuỗi từ các nền tảng giá như CMC / Coingecko / API dữ liệu của nhà cung cấp dữ liệu khác.  

2.Suy luận mô hình

Khi các mô hình tìm hiểu về môi trường, chúng cần áp dụng kiến ​​thức này dựa trên dữ liệu đầu vào mới, chưa xác định từ Dữ liệu người dùng cho dự đoán hoặc thực hiện. Các mô hình được Tác nhân sử dụng bao gồm:

1. Học có giám sát và học không giám sát: các mô hình được đào tạo trên dữ liệu được dán nhãn hoặc không được gắn nhãn để đưa ra kết quả dự đoán. Trong bối cảnh blockchain, các mô hình này có thể phân tích dữ liệu diễn đàn quản trị để dự đoán kết quả bỏ phiếu hoặc xác định các mẫu giao dịch.

2. Học tăng cường: Một mô hình học thông qua thử và sai bằng cách đánh giá phần thưởng và hình phạt cho các hành động của mình. Các ứng dụng bao gồm tối ưu hóa các chiến lược giao dịch mã thông báo, chẳng hạn như xác định điểm mua tốt nhất để mua mã thông báo hoặc điều chỉnh các thông số canh tác.

3. Xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP): Công nghệ hiểu và xử lý đầu vào ngôn ngữ của con người, có giá trị để quét các diễn đàn quản trị và đề xuất ý kiến.

▲ Nguồn: https://www.researchgate.net/figure/The-main-types-of-machine-learning-Main-approaches-include-classification-and-regression_fig1_354960266

3. Ra quyết định

Với các mô hình và dữ liệu được đào tạo, tổng đài viên có thể thực hiện hành động bằng khả năng ra quyết định của mình. Điều này bao gồm việc giải thích tình huống và phản ứng thích hợp.

Ở giai đoạn này, công cụ tối ưu hóa đóng vai trò quan trọng trong việc tìm ra kết quả tốt nhất. Ví dụ: một đại lý cần cân bằng nhiều yếu tố như trượt giá, chênh lệch giá, chi phí giao dịch và lợi nhuận tiềm năng trước khi thực hiện chiến lược lợi nhuận.

Vì một tác nhân duy nhất có thể không thể tối ưu hóa các quyết định trong các lĩnh vực khác nhau nên hệ thống nhiều tác nhân có thể được triển khai để phối hợp.

4.Lưu trữ và chạy

Do tính chất tính toán chuyên sâu của nhiệm vụ, Đại lý AI thường lưu trữ các mô hình của họ ngoài chuỗi. Một số đại lý dựa vào các dịch vụ đám mây tập trung như AWS, trong khi những đại lý thiên về phân quyền sử dụng mạng điện toán phân tán như Akash hoặc ionet và Arweave để lưu trữ dữ liệu.

Mặc dù mô hình Tác nhân AI chạy ngoài chuỗi nhưng tác nhân cần tương tác với các giao thức trên chuỗi để thực hiện các chức năng hợp đồng thông minh và quản lý tài sản. Sự tương tác này yêu cầu giải pháp quản lý khóa an toàn như ví MPC hoặc ví hợp đồng thông minh để xử lý các giao dịch một cách an toàn. Đại lý có thể hoạt động thông qua API để giao tiếp và tương tác với cộng đồng của họ trên các nền tảng xã hội như Twitter và Telegram.

5.Khả năng tương tác

Tác nhân cần tương tác với nhiều giao thức khác nhau trong khi vẫn được cập nhật trên các hệ thống khác nhau. Họ thường sử dụng cầu nối API để lấy dữ liệu bên ngoài, chẳng hạn như nguồn cấp giá.

Để theo kịp trạng thái giao thức hiện tại và phản hồi phù hợp, tác nhân cần đồng bộ hóa thời gian thực thông qua các giao thức nhắn tin phi tập trung như webhooks hoặc IPFS.

6.Ví

Đại lý cần có ví hoặc quyền truy cập vào khóa riêng để bắt đầu giao dịch blockchain Có hai loại ví/khóa phổ biến trên thị trường. . Phương pháp quản lý: Giải pháp dựa trên MPC và dựa trên TEE.

Đối với các ứng dụng quản lý danh mục đầu tư, MPC hoặc TSS có thể phân chia khóa giữa tác nhân, người dùng và bên đáng tin cậy, trong khi người dùng vẫn duy trì mức độ kiểm soát đối với AI. Ví Coinbase AI Replit thực hiện hiệu quả phương pháp này, chứng minh cách triển khai ví MPC bằng cách sử dụng tác nhân AI.

Đối với các hệ thống AI hoàn toàn tự động, TEE cung cấp giải pháp thay thế bằng cách lưu trữ khóa riêng tư trong một vùng bảo mật, cho phép toàn bộ tác nhân AI chạy trong môi trường ẩn và được bảo vệ mà không bị bên thứ ba can thiệp. Tuy nhiên, các giải pháp TEE hiện phải đối mặt với hai thách thức lớn: tập trung phần cứng và chi phí hiệu năng.

Sau khi vượt qua những khó khăn này, chúng tôi sẽ có thể tạo một tác nhân tự trị trên blockchain và các tác nhân khác nhau có thể thực hiện nhiệm vụ tương ứng của mình trong hệ sinh thái DeFi để tăng hiệu quả và cải thiện trải nghiệm giao dịch trên chuỗi.

Nói chung, tôi sẽ tạm chia DeFi x Ai thành 4 loại chính:

1. Tóm tắt/Trải nghiệm người dùng AI- thân thiện 

2. Tối ưu hóa thu nhập hoặc quản lý danh mục đầu tư

3. Robot phân tích hoặc dự báo thị trường 

< li>

DeFai Cơ sở hạ tầng/Nền tảng

3. Mở cánh cửa đến với thế giới DeFi x AI—DeFai

▲ Nguồn: IOSG Liên doanh

#1 AI trừu tượng/thân thiện với trải nghiệm người dùng

Mục đích của trí tuệ nhân tạo là cung cấp người dùng với Tăng hiệu quả, giải quyết các vấn đề phức tạp và đơn giản hóa các tác vụ phức tạp. AI dựa trên trừu tượng có thể đơn giản hóa việc truy cập vào sự phức tạp của DeFi cho cả nhà giao dịch mới và nhà giao dịch hiện tại.

Trong không gian blockchain, các giải pháp AI hiệu quả sẽ có thể:

• Tự động hóa các giao dịch nhiều bước và hoạt động đặt cược , người dùng không cần phải có bất kỳ kiến ​​thức nào về ngành;

• Thực hiện nghiên cứu theo thời gian thực để cung cấp cho người dùng tất cả thông tin và dữ liệu cần thiết nhằm đưa ra quyết định giao dịch sáng suốt;

• Thu thập dữ liệu từ nhiều nền tảng khác nhau, xác định cơ hội thị trường và cung cấp cho người dùng bản phân tích toàn diện.

Hầu hết các công cụ trừu tượng này đều sử dụng ChatGPT làm cốt lõi. Mặc dù các mô hình này cần được tích hợp liền mạch với blockchain, nhưng đối với tôi, có vẻ như không có mô hình nào được đào tạo hoặc điều chỉnh cụ thể dựa trên dữ liệu blockchain.

Griffain

Người sáng lập Griffain Tony đã đề xuất ý tưởng này tại Solana Hackathon. Sau đó, ông đã biến ý tưởng này thành một sản phẩm chức năng và nhận được sự ủng hộ cũng như chấp thuận của người sáng lập Solana là Anatoly.

Nói một cách đơn giản, Griffain hiện là AI trừu tượng đầu tiên và mạnh mẽ nhất trên Solana, có thể thực hiện các chức năng như trao đổi, quản lý ví, đúc NFT và bắn tỉa mã thông báo.

Sau đây là các chức năng cụ thể do griffain cung cấp:

• Thực hiện các giao dịch bằng ngôn ngữ tự nhiên

• Sử dụng Pumpfun để phát hành token, đúc NFT và chọn địa chỉ cho airdrop

• Phối hợp đa tác nhân

• < p>Đại lý Có thể đăng tweet thay mặt người dùng

• Snipe các memecoin mới ra mắt trên Pumpfun dựa trên các từ khóa hoặc điều kiện cụ thể 

• Stake , tự động hóa và thực thi các chiến lược DeFi

• Lên lịch tác vụ, người dùng có thể nhập dữ liệu vào đại lý đầu vào, tạo các đại lý phù hợp

• Lấy dữ liệu từ nền tảng để phân tích thị trường, chẳng hạn như xác định sự phân bổ của chủ sở hữu token

Mặc dù Griffain cung cấp nhiều chức năng nhưng người dùng vẫn cần nhập thủ công địa chỉ mã thông báo hoặc cung cấp hướng dẫn thực hiện cụ thể cho tác nhân. Vì vậy, đối với những người mới bắt đầu chưa quen với các hướng dẫn kỹ thuật này, các sản phẩm hiện tại vẫn còn chỗ để tối ưu hóa.

Cho đến nay, Griffain cung cấp hai loại tác nhân AI:Tác nhân AI cá nhân và tác nhân đặc biệt.

Tác nhân AI cá nhân được điều khiển bởi người dùng. Người dùng có thể tùy chỉnh hướng dẫn và nhập cài đặt bộ nhớ để điều chỉnh tác nhân phù hợp với hoàn cảnh cá nhân của họ.

Đặc vụ là những đặc vụ được thiết kế cho những nhiệm vụ cụ thể. Ví dụ: "Đại lý Airdrop" được đào tạo để tìm địa chỉ và phân bổ mã thông báo cho chủ sở hữu được chỉ định, trong khi "Đại lý đặt cược" được lập trình để cam kết SOL hoặc các tài sản khác vào nhóm tài sản nhằm thực hiện chiến lược khai thác.

Hệ thống cộng tác đa tác nhân của Griffain là một tính năng đặc biệt. Nhiều tác nhân có thể làm việc cùng nhau trong phòng trò chuyện. Các tác nhân này có thể giải quyết các nhiệm vụ phức tạp một cách độc lập trong khi vẫn duy trì sự cộng tác.

▲ Nguồn: https://griffain.com

Sau khi tạo tài khoản, hệ thống sẽ tạo ví và người dùng có thể ủy thác tài khoản cho đại lý, thực hiện các giao dịch và quản lý danh mục đầu tư một cách độc lập.

Trong số đó, khóa được phân chia thông qua Shamir Secret Sharing, do đó cả griffain và cơ quan mật đều không thể lưu trữ ví. Theo Slate, nguyên tắc hoạt động của SSS là chia khóa thành ba phần, bao gồm:

1. Chia sẻ thiết bị: được lưu trữ trong trình duyệt và được truy xuất khi tab được mở

2. Chia sẻ được ủy quyền: Được lưu trữ trong Cơ mật Trên máy chủ, được truy xuất khi xác thực và đăng nhập vào ứng dụng

3. Chia sẻ khôi phục: Mã hóa được lưu trữ trên máy chủ Privy và chỉ có thể được giải mã và truy xuất khi người dùng nhập mật khẩu để đăng nhập vào tab

   p>

Ngoài ra, người dùng cũng có thể chọn xuất hoặc xuất trong giao diện người dùng Griffain.

Anon 

Anon được thành lập bởi Daniele Sesta, người nổi tiếng với việc tạo ra các giao thức DeFi Wonderland và MIM (Tiền Internet ma thuật). Tương tự như Griffin, Anon cũng được thiết kế để đơn giản hóa việc tương tác của người dùng với DeFi.

Mặc dù nhóm đã giới thiệu các tính năng trong tương lai nhưng vì sản phẩm chưa được công khai nên chưa có tính năng nào được xác minh. Một số tính năng bao gồm:

• Thực hiện giao dịch bằng ngôn ngữ tự nhiên (nhiều ngôn ngữ bao gồm cả tiếng Trung Quốc)  

• Cầu nối chuỗi chéo thông qua LayerZero

• Với Aave, Sparks, Sky và Wagmi Chờ thỏa thuận đối tác cho vay và cung cấp

• Nhận thông tin dữ liệu và giá cả theo thời gian thực thông qua Pyth

• Cung cấp thời gian và gas dựa trên giá Thực thi và kích hoạt tự động

• Cung cấp phân tích thị trường theo thời gian thực, chẳng hạn như phát hiện cảm tính, phân tích hồ sơ xã hội, v.v.

Ngoài các chức năng cốt lõi, Anon còn hỗ trợ nhiều mô hình AI khác nhau, bao gồm Gemma, Llama 3.1, Llama 3.3, Tầm nhìn, Pixtral và Claude. Những mô hình này có khả năng cung cấp những phân tích thị trường có giá trị, cung cấp thông tin giúp người dùng tiết kiệm thời gian nghiên cứu và đưa ra những quyết định sáng suốt, điều này đặc biệt có giá trị trong thị trường ngày nay, nơi các token mới có vốn hóa thị trường 100 triệu USD đang xuất hiện mỗi ngày.

Ví có thể được xuất và thu hồi ủy quyền, nhưng chi tiết cụ thể về quản lý ví và giao thức bảo mật vẫn chưa được công khai.

Ngoài chức năng cốt lõi, Anon còn hỗ trợ nhiều mô hình AI khác nhau, bao gồm Gemma, Llama 3.1, Llama 3.3, Vision, Pixtral và Claude.

Ngoài ra, Daniele gần đây đã xuất bản 2 bản cập nhật về Anon:

• Automate framework:

  • Khung tự động hóa:

    Khung typeScript giúp nhiều dự án tích hợp với Anon nhanh hơn. Khung này sẽ yêu cầu tất cả dữ liệu và tương tác phải tuân theo cấu trúc được xác định trước để Anon có thể giảm nguy cơ AI bị ảo giác và đáng tin cậy hơn.

    • Gemma:

      Một đại lý nghiên cứu/nghiên cứu có thể thu thập các chỉ số defi từ trên chuỗi (chẳng hạn như TVL, khối lượng giao dịch, tỷ lệ tài trợ prepdex) và dữ liệu ngoài chuỗi (chẳng hạn như Twitter và Telegram) để thu thập dữ liệu thời gian thực nhằm phân tích tâm lý xã hội. Dữ liệu này sẽ được chuyển thành cảnh báo cơ hội và thông tin chi tiết tùy chỉnh cho người dùng.

    Đánh giá từ tài liệu, điều này khiến Anon trở thành một trong những công cụ trừu tượng mạnh mẽ và được mong đợi nhất trong toàn bộ lĩnh vực. Điều này đặc biệt có giá trị trong thị trường ngày nay, nơi các token mới có vốn hóa thị trường 100 triệu USD đang xuất hiện mỗi ngày.

    Slate

    Được hỗ trợ bởi BigBrain Holdings, Slate tự định vị mình là "Alpha AI" có thể thực hiện các giao dịch tự động dựa trên tín hiệu trên chuỗi. Hiện tại Slate là AI trừu tượng duy nhất có khả năng tự động hóa các giao dịch trên Hyperliquid.

    Slate ưu tiên định tuyến giá, khớp lệnh nhanh và khả năng mô phỏng trước khi giao dịch. Các chức năng chính bao gồm:

    • Hoán đổi chuỗi chéo giữa chuỗi EVM và Solana

    • Dựa trên giá, vốn hóa thị trường, gas Tự động giao dịch phí và các chỉ số lãi lỗ

    • Lập lịch tác vụ bằng ngôn ngữ tự nhiên

    • Tổng hợp giao dịch trên chuỗi 

      < /li>

    • Hệ thống thông báo Telegram

    • Có thể mở các vị thế mua và bán, thanh lý trong các điều kiện cụ thể, quản lý LP + khai thác, kể cả trong siêu thanh khoản

    Nói chung, cấu trúc phí của nó được chia thành hai loại: 

    1. Hoạt động chung: Slate không tính phí chuyển khoản/rút tiền thông thường, nhưng tính phí 0,35% cho các hoạt động như hoán đổi, bắc cầu, yêu cầu bồi thường, vay, cho vay, trả nợ, cầm cố, rút ​​tiền, mua, bán, khóa, mở khóa, v.v.

    2. Hoạt động có điều kiện: nếu một lệnh có điều kiện (chẳng hạn như lệnh giới hạn) được đặt. Slate tính phí 0,25% nếu dựa trên phí gas;

    Về mặt ví, Slate tích hợp kiến ​​trúc ví nhúng của Privy để đảm bảo rằng cả Slate và Privy đều không lưu trữ ví của người dùng. Người dùng có thể kết nối ví hiện có của họ hoặc ủy quyền cho một đại lý thay mặt họ thực hiện các giao dịch.

    

    ▲ Nguồn: https://docs.slate.ceo

    Phân tích so sánh AI trừu tượng

    So sánh với trừu tượng chính thống AI:

    

    ▲ Nguồn: IOSG Venture

    Hiện tại, hầu hết các công cụ trừu tượng hóa AI đều hỗ trợ giao dịch chuỗi chéo và kết nối tài sản giữa chuỗi Solana và EVM. Slate cung cấp tích hợp Hyperliquid, trong khi Neur và Griffin hiện chỉ hỗ trợ Solana, nhưng hỗ trợ chuỗi chéo dự kiến ​​sẽ sớm được bổ sung.

    Hầu hết các nền tảng đều tích hợp ví nhúng Privy và ví EOA, cho phép người dùng quản lý tiền một cách độc lập nhưng yêu cầu người dùng ủy quyền cho đại lý truy cập để thực hiện một số giao dịch nhất định. Điều này tạo cơ hội cho TEE (Môi trường thực thi tin cậy) đảm bảo khả năng chống giả mạo của hệ thống AI.

    Mặc dù hầu hết các công cụ trừu tượng hóa AI đều có chung chức năng như phát hành mã thông báo, thực hiện giao dịch và đặt lệnh có điều kiện bằng ngôn ngữ tự nhiên nhưng hiệu suất của chúng khác nhau đáng kể.

    Ở cấp độ sản phẩm, chúng ta vẫn đang ở giai đoạn đầu của AI trừu tượng. So sánh năm dự án được đề cập ở trên, Griffin nổi bật nhờ bộ tính năng phong phú, mạng lưới cộng tác rộng khắp và xử lý quy trình làm việc cộng tác đa tác nhân (Orbit cũng là một dự án khác hỗ trợ đa tác nhân). Anon vượt trội với phản hồi nhanh, hỗ trợ đa ngôn ngữ và tích hợp Telegram, trong khi Slate được hưởng lợi từ nền tảng tự động hóa phức tạp và là proxy duy nhất hỗ trợ Hyperliquid.

    Tuy nhiên, trong số tất cả các AI trừu tượng, một số nền tảng vẫn phải đối mặt với những thách thức khi xử lý các giao dịch cơ bản (chẳng hạn như USDC Swap), chẳng hạn như không thể lấy chính xác địa chỉ hoặc giá token chính xác hoặc không phân tích được xu hướng thị trường mới nhất. Thời gian phản hồi, độ chính xác và mối tương quan kết quả cũng là những yếu tố khác biệt quan trọng trong việc đo lường hiệu suất cơ bản của mô hình. Trong tương lai, chúng tôi hy vọng có thể hợp tác với nhóm để phát triển một bảng điều khiển minh bạch giúp theo dõi hiệu suất của tất cả AI trừu tượng trong thời gian thực.

    #2 Quản lý danh mục đầu tư và tối ưu hóa thu nhập tự động

    Không giống như các chiến lược thu nhập truyền thống, các giao thức trong lĩnh vực này sử dụng AI Phân tích trên -chuỗi dữ liệu để phân tích xu hướng và cung cấp thông tin giúp các nhóm phát triển chiến lược phân bổ danh mục đầu tư và tối ưu hóa lợi nhuận tốt hơn.
    Để giảm chi phí, các mô hình thường được đào tạo trên mạng con Bittensor hoặc ngoài chuỗi. Để AI thực hiện các giao dịch một cách tự động, các phương pháp xác minh như ZKP (bằng chứng không có kiến ​​thức) được sử dụng để đảm bảo tính trung thực và khả năng xác minh của mô hình. Sau đây là một số ví dụ về việc tối ưu hóa mang lại lợi ích cho giao thức DeFai:

    

    T3AI là một giao thức cho vay hỗ trợ thế chấp dưới mức bằng cách sử dụng AI làm công cụ trung gian và xử lý rủi ro. Đại lý AI của nó giám sát tình trạng khoản vay theo thời gian thực và đảm bảo các khoản vay được thanh toán thông qua khung chỉ báo rủi ro của T3AI. Đồng thời, AI đưa ra dự đoán rủi ro chính xác bằng cách phân tích mối quan hệ giữa các tài sản khác nhau và xu hướng giá của chúng. Hiệu suất cụ thể của AI của T3AI là:

    • Phân tích dữ liệu giá của CEX và DEX chính;

    • < p>Đo lường mức độ biến động của các loại tài sản khác nhau;

    • Nghiên cứu mối tương quan và liên kết giữa giá tài sản;

    • Khám phá tài sản tương tác Chế độ ẩn trong .

    AI sẽ đề xuất các chiến lược phân bổ tối ưu dựa trên danh mục đầu tư của người dùng và có khả năng đạt được khả năng quản lý danh mục đầu tư AI tự động sau khi điều chỉnh mô hình. Ngoài ra, T3AI đảm bảo tính xác minh và độ tin cậy của tất cả các hoạt động thông qua bằng chứng ZK và mạng lưới các trình xác nhận.

    

    ▲ Nguồn: https://www.trustinweb3.xyz/

    Kudai

    Kudai là proxy hệ sinh thái GMX thử nghiệm được cung cấp bởi Câu lạc bộ GMX Blueberry sử dụng quá trình phát triển Bộ công cụ EmpyrealSDK và mã thông báo của nó hiện đang được giao dịch trên mạng Cơ sở.
    

    Triết lý của Kudai là sử dụng tất cả phí giao dịch do $KUDAI tạo ra để tài trợ cho các đại lý vận hành các hoạt động giao dịch tự chủ và phân phối lợi nhuận cho chủ sở hữu mã thông báo.
    

    Trong giai đoạn 2/4 sắp tới, Kudai sẽ có thể diễn giải ngôn ngữ tự nhiên trên Twitter:

    • < p >Mua và đặt cọc $GMX để tạo ra dòng doanh thu mới;

    • Đầu tư vào nhóm GMX GM để tăng thêm lợi nhuận;

    • Mua GBC NFT với giá thấp nhất nhằm mở rộng danh mục đầu tư.

    Sau giai đoạn này, Kudai sẽ hoàn toàn tự chủ và có thể thực hiện các giao dịch có đòn bẩy, kinh doanh chênh lệch giá và kiếm tiền lãi từ tài sản (lãi suất) một cách độc lập. Nhóm nghiên cứu chưa tiết lộ thêm bất kỳ thông tin nào.

    Sturdy Finance V2

    Sturdy Finance là công cụ tổng hợp cho vay và lợi nhuận sử dụng mô hình AI được đào tạo bởi những người khai thác mạng con Bittensor SN10 để chuyển tiền giữa các nhóm silo khác nhau trong danh sách trắng nhằm tối ưu hóa doanh thu.

    Sturdy áp dụng kiến ​​trúc hai lớp, bao gồm nhóm tài sản độc lập (nhóm silo) và lớp tổng hợp (lớp tổng hợp):

    1. < p>Các nhóm Silo
       Đây là các nhóm tách biệt một tài sản mà người dùng chỉ có thể vay một tài sản duy nhất hoặc vay bằng một tài sản thế chấp duy nhất.

    2. Lớp tổng hợp
       Lớp tổng hợp được xây dựng trên Yearn V3 và phân bổ tài sản của người dùng cho các tài sản được xử lý trắng thông qua mức sử dụng và tỷ suất lợi nhuận. Trong một nhóm tài sản độc lập có thể được xem xét danh sách. Mạng con Bittensor cung cấp cho bộ tổng hợp chiến lược phân phối tốt nhất. Khi người dùng gửi tài sản vào một công cụ tổng hợp, họ chỉ tiếp xúc với loại tài sản thế chấp đã chọn, tránh hoàn toàn rủi ro từ các nhóm cho vay hoặc tài sản thế chấp khác.

    

    ▲ Nguồn: https://sturdy.finance

    Tính đến thời điểm viết bài, TVL của Robust V2 đã được Đã giảm kể từ tháng 5 năm 2024, TVL của công cụ tổng hợp hiện ở mức xấp xỉ 3,9 triệu USD, chiếm 29% tổng TVL của giao thức.

    Kể từ tháng 9 năm 2024, số người dùng hoạt động hàng ngày của Robust vẫn ở mức hai con số (>100), với pxETH và crvUSD là tài sản cho vay chính trong bộ tổng hợp. Tuy nhiên, hiệu quả của thỏa thuận đã bị đình trệ đáng kể trong vài tháng qua. Việc tích hợp AI dường như được giới thiệu với hy vọng khơi dậy động lực tăng trưởng của giao thức.

    

    ▲ Nguồn: https://dune.com/tk-research/sturdy-v2

    #3 Cơ quan phân tích thị trường

    #Aixbt

    Aixbt là công ty theo dõi tâm lý thị trường, tổng hợp và phân tích dữ liệu từ hơn 400 KOL trên Twitter. Với công cụ độc quyền của mình, AixBT có thể xác định xu hướng theo thời gian thực và công bố các quan sát thị trường suốt ngày đêm.

    Trong số các tác nhân AI hiện có, AixBT chiếm 14,76% thị phần được chú ý trên thị trường, khiến nó trở thành một trong những tác nhân có ảnh hưởng nhất trong hệ sinh thái.

    

    ▲ Nguồn: Kaito.com

    Aixbt được thiết kế để tương tác trên mạng xã hội và những thông tin chi tiết mà nó công bố phản ánh trực tiếp trọng tâm chú ý của thị trường.

    Nó không chỉ cung cấp những hiểu biết sâu sắc về thị trường (alpha) mà còn bao gồm cả tính tương tác. AixBT có thể trả lời các câu hỏi của người dùng và thậm chí tiến hành phát hành mã thông báo qua Twitter bằng bộ công cụ chuyên nghiệp. Ví dụ: mã thông báo $CHAOS được tạo với sự cộng tác của Simi, một bot tương tác khác, sử dụng bộ công cụ @EmpyrealSDK.

    Tính đến thời điểm hiện tại, người dùng nắm giữ 600.000 token AIXBT (trị giá khoảng 240.000 USD) có quyền truy cập vào nền tảng và thiết bị đầu cuối phân tích của nó.

    #4 Nền tảng và cơ sở hạ tầng AI phi tập trung

    Sự tồn tại của Web3 AI Agent không thể tách rời khỏi sự hỗ trợ Cơ sở hạ tầng phi tập trung. Các dự án này không chỉ cung cấp hỗ trợ cho việc đào tạo và suy luận mô hình mà còn cung cấp dữ liệu, phương pháp xác thực và các lớp phối hợp để thúc đẩy sự phát triển của các tác nhân AI.

    Cho dù đó là AI Web2 hay Web3, mô hình, sức mạnh tính toán, dữ liệuluôn là những yếu tố thúc đẩy sự xuất sắc của các mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) và AI  tác nhân ba nền tảng của sự phát triển. Các mô hình nguồn mở được đào tạo theo cách phi tập trung sẽ được các nhà xây dựng tác nhân ưa chuộng vì cách tiếp cận này loại bỏ hoàn toàn điểm rủi ro duy nhất do tập trung hóa gây ra và mở ra khả năng AI do người dùng sở hữu. Các nhà phát triển không cần phải dựa vào API LLM của những gã khổng lồ AI Web2 như Google, Meta và OpenAI.

    Sau đây là sơ đồ cơ sở hạ tầng AI do Pinkbrains vẽ:

    

    < p style="text-align: center;">▲ Nguồn: Pink Brains

    Sáng tạo mô hình

    Những người tiên phong như Nous Research, Prime Intellect và Exo Labs đang vượt qua các ranh giới của đào tạo phi tập trung.

    Thuật toán đào tạo Distro của Nous Research và thuật toán DiLoco của Prime Intellect đã đào tạo thành công các mô hình với hơn 10 tỷ tham số trong môi trường băng thông thấp, điều này cho thấy cũng có thể đạt được việc đào tạo quy mô lớn bên ngoài các hệ thống tập trung truyền thống . Đào tạo quy mô. Exo Labs đã tiến thêm một bước nữa khi ra mắt thuật toán đào tạo AI phân tán SPARTA, giúp giảm hơn 1.000 lần khối lượng giao tiếp giữa các GPU.

    Bagel đang nỗ lực trở thành HuggingFace phi tập trung, cung cấp mô hình và dữ liệu cho các nhà phát triển AI, đồng thời giải quyết các vấn đề về quyền sở hữu và kiếm tiền từ dữ liệu nguồn mở thông qua công nghệ mã hóa. Bittensor xây dựng một thị trường cạnh tranh nơi người tham gia có thể đóng góp sức mạnh tính toán, dữ liệu và trí thông minh để đẩy nhanh sự phát triển của các mô hình và tác nhân AI.

    Nhà cung cấp dịch vụ điện toán và dữ liệu

    Nhiều người tin rằng AixBT có thể nổi bật trong danh mục tác nhân thực tế chủ yếu nhờ vào bộ dữ liệu chất lượng cao. khả năng.

    Các nhà cung cấp như Grass, Vana, Sahara, Space and Time và Cookie DAO cung cấp dữ liệu chất lượng cao, dành riêng cho từng miền hoặc cho phép các nhà phát triển AI truy cập vào dữ liệu của “khu vườn có tường bao quanh”, từ đó nâng cao năng lực của họ. Bằng cách tận dụng hơn 2,5 triệu nút, Grass có thể thu thập tới 300 TB dữ liệu mỗi ngày.

    Hiện tại, Nvidia chỉ có thể đào tạo mô hình video của mình trên 20 triệu giờ dữ liệu video, trong khi bộ dữ liệu video của Grass lớn hơn 15 lần (300 triệu giờ) và tăng thêm 4 triệu giờ mỗi ngày - Tức là 20% trong tổng số tập dữ liệu của Nvidia được Grass thu thập hàng ngày. Nói cách khác, Grass có thể thu được tổng dữ liệu video tương đương của Nvidia chỉ trong 5 ngày.

    Tác nhân không thể chạy nếu không có tài nguyên máy tính. Các thị trường điện toán như Aethir và io.net cung cấp các tùy chọn tiết kiệm chi phí cho các nhà phát triển đại lý bằng cách tổng hợp nhiều GPU khác nhau. Thị trường GPU phi tập trung của Hyperbolic cắt giảm tới 75% chi phí điện toán trong khi lưu trữ các mô hình AI nguồn mở và cung cấp khả năng suy luận có độ trễ thấp tương đương với các nhà cung cấp đám mây Web2.

    Hyperbolic tăng cường hơn nữa thị trường GPU và dịch vụ đám mây với việc ra mắt AgentKit. AgentKit là một giao diện mạnh mẽ cho phép các tác nhân AI truy cập đầy đủ vào mạng GPU phi tập trung của Hyperbolic. Nó có bản đồ tài nguyên điện toán có thể đọc được bằng AI để quét và cung cấp thông tin chi tiết về tính khả dụng của tài nguyên, thông số kỹ thuật, tải hiện tại và hiệu suất trong thời gian thực.

    AgentKit mở ra một tương lai mang tính cách mạng, nơi các đại lý có thể độc lập có được sức mạnh tính toán cần thiết và thanh toán các khoản phí liên quan.

    Cơ chế xác minh

    Thông qua cơ chế xác minh Bằng chứng mẫu đổi mới, Hyperbolic đảm bảo rằng mọi tương tác suy luận trong hệ sinh thái đều được Chứng minh để xây dựng nền tảng niềm tin cho thế giới đại lý trong tương lai.

    Tuy nhiên, việc xác minh chỉ giải quyết được một phần vấn đề về niềm tin đối với các tác nhân tự trị. Một khía cạnh khác của sự tin cậy liên quan đến việc bảo vệ quyền riêng tư, đó là nơi các dự án cơ sở hạ tầng TEE (Môi trường thực thi tin cậy) như Phala, Automata và Marlin tỏ ra vượt trội. Ví dụ: dữ liệu hoặc mô hình độc quyền được các tác nhân AI này sử dụng có thể được bảo vệ an toàn.

    Trên thực tế, một tác nhân thực sự tự chủ không thể hoạt động hoàn toàn nếu không có TEE, vì TEE rất quan trọng trong việc bảo vệ thông tin nhạy cảm, chẳng hạn như bảo vệ khóa riêng của ví, ngăn chặn truy cập trái phép và đảm bảo bảo mật đăng nhập Tài khoản Twitter, v.v.

    Cách TEE hoạt động

    TEE (Môi trường thực thi tin cậy) cô lập dữ liệu nhạy cảm trong quá trình xử lý trong vùng bảo vệ CPU/GPU (Khu vực bảo mật). Chỉ mã chương trình được ủy quyền mới có thể truy cập vào nội dung của khu vực này; nhà cung cấp dịch vụ đám mây, nhà phát triển, quản trị viên và các bộ phận khác của phần cứng không thể truy cập vào khu vực này.

    Công dụng chính của TEE là thực hiện các hợp đồng thông minh, đặc biệt là trong các giao thức DeFi liên quan đến dữ liệu tài chính nhạy cảm hơn. Do đó, việc tích hợp TEE và DeFai bao gồm các kịch bản ứng dụng DeFi truyền thống, chẳng hạn như:
    

    1. Quyền riêng tư giao dịch: TEE có thể ẩn chi tiết giao dịch , Chẳng hạn như địa chỉ người gửi và người nhận và số tiền giao dịch. Các nền tảng như Secret Network và Oasis sử dụng TEE để bảo vệ quyền riêng tư giao dịch trong các ứng dụng DeFai, cho phép thanh toán riêng tư.

    2. Chống MEV: Bằng cách thực hiện hợp đồng thông minh trong TEE, người xây dựng khối không thể truy cập thông tin giao dịch, do đó ngăn chặn các cuộc tấn công chạy trước tạo ra MEV. Flashbots tận dụng TEE để phát triển BuilderNet, một mạng xây dựng khối phi tập trung giúp giảm rủi ro kiểm duyệt liên quan đến việc xây dựng khối tập trung. Các chuỗi như Unichain và Taiko cũng sử dụng TEE để cung cấp cho người dùng trải nghiệm giao dịch tốt hơn.

    Những tính năng này cũng hoạt động với các giải pháp thay thế như ZKP hoặc MPC. Tuy nhiên, TEE hiện là giải pháp hiệu quả nhất trong số ba giải pháp thực hiện hợp đồng thông minh đơn giản vì mô hình này dựa trên phần cứng.

    Về mặt đại lý, TEE cung cấp nhiều khả năng khác nhau cho các đại lý:

    1. Tự động hóa: TEE có thể tạo môi trường hoạt động độc lập để đảm bảo việc thực hiện các chính sách của mình mà không có sự can thiệp của con người. Điều này đảm bảo rằng các quyết định đầu tư hoàn toàn dựa trên logic độc lập của đại lý.

    2. TEE cũng cho phép các đại lý kiểm soát các tài khoản mạng xã hội để đảm bảo rằng mọi tuyên bố công khai mà họ đưa ra đều độc lập và không chịu ảnh hưởng từ bên ngoài, từ đó tránh bị nghi ngờ là quảng cáo và các hoạt động tuyên truyền khác. Phala đang làm việc với nhóm AI16Z để giúp Eliza hoạt động hiệu quả trong môi trường TEE.

    3. Khả năng xác minh: Mọi người có thể xác minh rằng tác nhân đang thực hiện các phép tính bằng mô hình đã hứa và tạo ra kết quả hợp lệ. Automata và Brevis đang hợp tác để phát triển khả năng này.

    Cụm đại lý AI

    Với ngày càng nhiều ứng dụng với các trường hợp sử dụng cụ thể (DeFi, trò chơi, đầu tư, âm nhạc, v.v.) các đại lý chuyên nghiệp tham gia vào lĩnh vực này và sự cộng tác tốt hơn của các đại lý cũng như giao tiếp liền mạch trở nên quan trọng.

    Cơ sở hạ tầng cho các khuôn khổ nhóm tác nhân đã xuất hiện để giải quyết các hạn chế của các tác nhân đơn lẻ. Trí thông minh bầy đàn cho phép các đặc vụ làm việc cùng nhau như một nhóm, tổng hợp khả năng của họ để đạt được mục tiêu chung. Lớp phối hợp trừu tượng hóa sự phức tạp và giúp các đại lý cộng tác dễ dàng hơn theo các mục tiêu và khuyến khích chung.

    Một số công ty Web3, bao gồm Theoriq, FXN và Questflow, đang đi theo hướng này. Trong số tất cả những người chơi này, Theoriq, ban đầu được ra mắt vào năm 2022 với tên ChainML, đã nỗ lực hướng tới mục tiêu này lâu nhất, với tầm nhìn trở thành lớp cơ sở phổ quát cho trí tuệ nhân tạo đặc vụ.

    Để hiện thực hóa tầm nhìn này, Theoriq xử lý việc đăng ký, thanh toán, bảo mật, định tuyến, lập kế hoạch và quản lý đại lý trong các mô-đun cấp thấp. Nó cũng kết nối cung và cầu, cung cấp nền tảng xây dựng đại lý trực quan có tên Infinity Studio cho phép mọi người triển khai đại lý của riêng họ, cũng như Infinity Hub, một thị trường nơi khách hàng có thể duyệt qua tất cả các đại lý có sẵn. Trong hệ thống bầy đàn của mình, các siêu tác nhân chọn tác nhân thích hợp nhất cho một nhiệm vụ nhất định, tạo ra các “bầy đàn” để đạt được các mục tiêu chung đồng thời theo dõi danh tiếng và những đóng góp để duy trì chất lượng và trách nhiệm giải trình.

    Mã thông báo Theoriq cung cấp bảo mật kinh tế mà các nhà điều hành đại lý và thành viên cộng đồng có thể sử dụng để thể hiện chất lượng và sự tin cậy đối với các đại lý, từ đó khuyến khích dịch vụ chất lượng và ngăn chặn hành vi độc hại. Token cũng đóng vai trò là phương tiện trao đổi, được sử dụng để thanh toán cho các dịch vụ và truy cập dữ liệu, đồng thời thưởng cho những người tham gia đóng góp dữ liệu, mô hình, v.v.

    

    ▲ Nguồn: Theoriq
    

    Với sự phát triển xoay quanh AI Agent Với các cuộc thảo luận đang nổi lên như một lĩnh vực công nghiệp dài hạn và được dẫn dắt bởi các đại lý tiện ích rõ ràng, chúng ta có thể thấy sự hồi sinh của các dự án cơ sở hạ tầng Crypto x AI, dẫn đến hiệu suất giá mạnh mẽ. Các dự án này có tiềm năng tận dụng nguồn vốn đầu tư mạo hiểm, kinh nghiệm R&D nhiều năm và chuyên môn kỹ thuật theo từng lĩnh vực cụ thể để mở rộng trên toàn chuỗi giá trị. Điều này cho phép họ phát triển các tác nhân AI thực tế, tiên tiến của riêng mình, có khả năng vượt trội hơn 95% các tác nhân khác hiện có trên thị trường.

    4 Sự phát triển và tương lai của DeFai

    Tôi luôn tin rằng sự phát triển của thị trường sẽ được chia thành ba giai đoạn: thứ nhất, yêu cầu về hiệu quả, sau đó là Tập trung hóa và cuối cùng là quyền riêng tư. DeFai sẽ được chia thành 4 giai đoạn.

    Giai đoạn đầu tiên của DeFi AI sẽ tập trung vào tính hiệu quả, cải thiện trải nghiệm người dùng thông qua nhiều công cụ khác nhau để hoàn thành các tác vụ DeFi phức tạp mà không cần kiến ​​thức vững chắc về giao thức. Các ví dụ bao gồm:

    • Trí tuệ nhân tạo hiểu được lời nhắc của người dùng ngay cả khi chúng được định dạng kém

    • Thực thi nhanh chóng trong thời gian chặn ngắn nhất swap

    • Nghiên cứu thị trường theo thời gian thực để giúp người dùng đưa ra quyết định có lợi dựa trên mục tiêu của chính họ

    Nếu đổi mới là nhận ra rằng, Việc giúp người dùng tiết kiệm thời gian và năng lượng đồng thời hạ thấp ngưỡng giao dịch trên chuỗi có thể tạo ra một khoảnh khắc “ảo tưởng” trong vài tháng tới.

    Trong giai đoạn thứ hai, đại lý sẽ giao dịch tự chủ với sự can thiệp tối thiểu của con người. Các đại lý giao dịch có thể thực hiện các chiến lược dựa trên ý kiến ​​của bên thứ ba hoặc dữ liệu từ các đại lý khác, điều này sẽ tạo ra một mô hình DeFi mới. Người dùng DeFi chuyên nghiệp hoặc phức tạp có thể tinh chỉnh các tác nhân xây dựng mô hình của riêng họ để tạo ra lợi nhuận tối ưu cho chính họ hoặc khách hàng của họ, từ đó giảm bớt việc giám sát thủ công.

    Trong giai đoạn thứ ba, người dùng sẽ bắt đầu tập trung vào các vấn đề quản lý ví và xác minh AI vì người dùng sẽ yêu cầu sự minh bạch. Các giải pháp như TEE và ZKP sẽ đảm bảo rằng các hệ thống AI có khả năng chống giả mạo, miễn nhiễm với sự can thiệp của bên thứ ba và có thể kiểm chứng được.

    Cuối cùng, sau khi các giai đoạn này hoàn tất, bộ công cụ kỹ thuật DeFi AI không cần mã hoặc giao thức AI dưới dạng dịch vụ có thể tạo ra một nền kinh tế dựa trên đại lý sử dụng các mô hình được đào tạo về tiền điện tử để thực hiện các giao dịch.

    Mặc dù tầm nhìn này đầy tham vọng và thú vị nhưng vẫn còn một số điểm nghẽn cần được giải quyết:

    • Hầu hết các công cụ hiện tại đều chỉ ChatGPT Đóng gói, không có điểm chuẩn rõ ràng để xác định các dự án chất lượng cao

    • Sự phân mảnh dữ liệu trên chuỗi đẩy các mô hình AI theo hướng tập trung hóa thay vì phân cấp và vẫn chưa rõ các tác nhân trên chuỗi sẽ như thế nào giải quyết vấn đề này