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引言人工智能正在改变DeFi应用的面貌，在交易、治理、安全性和用户个性化方面带来新的可能性。本文将探讨AI如何通过智能系统的整合，重新定义用户与DeFi协议之间的互动，同时坚持加密货币去中心化的核心价值。
AI与区块链技术的结合正在为各行各业设定新的标准，而DeFi则处在这一变革的最前沿。通过将AI的强大分析能力与区块链的透明性结合，许多长期困扰加密生态系统的问题正在得到解决。这包括提升安全性、改善用户体验和建立自适应的治理模型。
AI驱动的平台利用自动化和智能技术，创建出能够自我调整的系统，以优化性能。正如Vitalik Buterin所提到的，“AI代理可能会成为去中心化系统中的积极参与者”，它们可以自主管理交易、优化交易策略并保护用户隐私。在DeFi应用中嵌入AI，为构建一个更加高效且以用户为中心的金融系统铺平了道路。
接下来，我们将讨论AI如何在交易、治理、安全性和个性化方面对DeFi进行变革。
理解DeFi中的AI代理
AI代理是自主的软件实体，旨在去中心化生态系统中执行特定任务。与传统的机器人不同，AI代理会主动与区块链网络、智能合约和用户账户进行互动，通常能够独立处理复杂任务，如交易、资产管理和协议数据分析。许多AI代理利用大型语言模型（LLMs），使其能够进行API调用、直接与区块链环境交互，并在没有人类干预的情况下处理大量信息。在DeFi中，AI代理可以作为自主的促进者、决策者和数据处理者，根本改变用户与协议之间的互动，而无需持续的人类输入。
机器人与AI代理：有什么区别？
机器人是简单的程序，而AI代理更像经济代理。机器人按照特定的编程运行，而AI代理通常是无代码或低代码的，几乎不需要复杂配置，能够在不确定和动态的环境中灵活应对。这种适应能力使它们更适合应对DeFi中的实际挑战。它们的竞争优势在于独特的设置和配置，许多先进的AI模型是公开可得的。通过微调这些配置，AI代理能够实现专业化的表现，即使使用的是常见的模型。
能力和自主权在DeFi中，AI代理可以自主地：
与协议互动：管理链上交易、优化交易位置，并根据预设目标执行复杂的金融操作。做出决策：利用半自主框架，分析实时数据、评估市场情况并相应调整行动。执行复杂任务：根据自动化类型，处理从简单的规则驱动的工作流程到复杂的自主决策。
目前，三种类型的自动化正在影响AI代理的角色：
自动工作流程：这些是简单的基于规则的系统（例如Telegram机器人），遵循预定义的指令集，灵活性有限，但适合处理例行任务。代理工作流程：在这种多代理框架中，多个AI代理协作解决复杂任务，具备一定自主性，支持半自动化操作，例如与多个DeFi协议互动以最大化收益或重新平衡投资组合。自主代理：完全独立的代理能够进行高级决策，操作时几乎不需要外部输入，能够实时分析条件并调整策略。。
AI代理是如何工作的？AI代理通过简化和自动化复杂任务来运作。大多数自主代理在执行任务时会遵循特定的工作流程。
核心机制
数据收集
为了有效运作，AI代理依赖来自多个来源的高频数据流，以了解其操作环境。其输入通常包括以下数据源：
链上数据：直接与区块链账本交互，提取交易历史、协议状态和实时市场条件。这需要与索引器和预言机等工具进行集成。链下市场数据：通过API从交易所和社交媒体平台聚合的价格数据、交易量和情绪分析。
用户还可以提供一些预设配置，例如风险容忍度或交易阈值，为代理添加个性化的信息层。
模型推理
AI代理的模型推理是指经过训练的模型将其学习到的知识应用于新数据，以做出预测或决策的过程。代理通常使用以下几种模型类型：
基于规则的模型：依赖预定义逻辑的简单代理，例如：“如果代币价格超过$X，则卖出。”监督学习模型：在历史数据集上训练的模型，用于预测结果，例如价格走势或治理提案的风险评分。强化学习：高级代理随着时间的推移调整策略，以优化累计奖励，例如最大化流动性池中的收益。自然语言处理（NLP）：对于治理和情绪分析的代理，NLP模型分析讨论论坛、提案和社交媒体活动，以评估情绪变化。
决策制定
决策制定是代理将数据输入与模型推理结合，以生成可操作策略的阶段，将分析洞察转化为适应变化环境的自主行动。在这个阶段，AI代理解读和响应复杂市场信号的能力得以发挥，使其能够快速执行决策。
优化引擎使代理能够在预期收益、风险和执行成本等多个因素之间计算最佳行动方案。
代理还利用自学习算法，使其能够在市场条件变化时重新校准策略。在决策过程中，一些任务可能过于复杂，单个代理无法优化解决。这就是为什么许多代理在多代理系统（MAS）中运作，协调不同DeFi协议之间的任务，以优化资源分配（例如，在流动性池之间平衡流动性）。
自动化与执行
这些代理不仅因AI技术带来的优势而独特，它们的自主操作还包括智能合约的执行，直接与协议级合约互动以执行；多步骤交易，允许将多个步骤捆绑成原子交易以实现全有或全无的执行；以及错误处理，具备内置的回退机制以管理交易失败。
托管与操作
以下是有关AI代理如何运作的更多信息：
链下AI模型
AI代理使用链下资源执行计算密集型任务。这些任务通常依赖于AWS、Google Cloud或Azure等云基础设施，以获得可扩展的计算能力。代理还可以利用像Akash Network这样的去中心化基础设施平台提供计算服务，或使用IPFS和Arweave进行数据存储。
对于延迟敏感的应用（如高频交易），代理可以利用边缘计算，通过在数据源附近处理数据来减少延迟，从而确保对时间敏感任务的快速响应。
链上与链下交互
AI代理在链下和链上系统之间进行交互。虽然计算密集型过程和复杂推理发生在链下，代理与链上协议交互以记录操作、执行智能合约功能和自主管理资产。它们依赖于安全配置，如智能合约钱包和多重签名设置。
对于去中心化治理，代理依赖于信任最小化协议，以防止任何单一实体覆盖其操作，维护透明性和去中心化。
链下交互补充链上活动，通常通过Twitter或Discord等外部平台进行，代理可以通过API实时与用户或其他代理互动。
互操作性
互操作性是代理在不同系统和协议之间正常运作的关键。许多代理作为中介，通过API桥接获取外部数据或调用特定功能。通过webhooks或去中心化消息协议（如Whisper或IPFS PubSub）实现实时同步，使代理能够及时了解最新的协议状态和操作。
内部视角：ai16z，AI投资DAO
ai16z是一个由AI主导的投资DAO，最近推出，并因其在加密领域中创新性使用代理而受到广泛关注。该协议作为“信任的虚拟市场”运作，利用AI代理收集市场信息、分析社区共识，并在链上和链下进行代币交易。通过学习成员的投资见解并奖励那些贡献价值的人，ai16z创建了一个优化的投资基金（目前专注于迷因币），具有强大的去中心化特征。
代理的部署
开发者使用ai16z的Eliza框架创建代理，该框架提供构建、测试和部署代理的工具和库。代理可以在本地服务器或ai16z的集中式代理中心Agentverse上托管。为了实现代理之间的通信，代理必须通过Almanac注册，并可以使用Mailbox促进互动，即使在本地托管时也能使用。
它们的Github仓库是公开的，可以在这里查看： https://github.com/ai16z。
AI模型的托管
ai16z网络并不直接托管AI模型，而是通过API请求访问外部AI服务。例如，Eliza框架可以与OpenAI等服务集成，以理解人类可读的文本或执行其他AI驱动的任务。这种方式使得代理能够利用先进的AI能力，而无需在链上托管复杂的模型。
集成与操作
在ai16z生态系统中，代理通过链上和链下机制的结合进行交互：
链上交互：代理在Solana链上执行交易和智能合约。链下交互：在处理计算密集型任务时，代理通过API与外部AI服务或数据源进行通信。
应用
ai16z的项目，例如Eliza对话代理，已在多个领域中得到了应用：
对话代理：为Twitter和Discord等平台开发机器人，以促进自动化互动。代理记忆：为代理创建易于使用的记忆系统，利用ChromaDB和Postgres等数据库。代理行动管理：开发用于代理的行动链和历史管理工具。
代理之间的互动
AI代理在DeFi领域已经展现出其影响力，能够独立处理复杂任务。一个显著的例子是$LUM 代币的创建——完全没有人类的干预——展示了AI驱动协作的潜力。
在2024年11月8日，两个AI代理@aethernet和@clanker合作创建并发布了代币$LUM（“Luminous”）：
@aethernet：由@martin创建，这个代理在Farcaster网络中分享创意与建立联系。它不仅是一个机器人，还积极参与$HIGHER代币社区，专注于创造力和有意义的互动。@clanker：由@dish和 @proxystudio创建，这个代理专注于发布迷因代币，自动化整个过程，直接响应用户的请求。
故事的起点是@nathansvan请求@aethernet想出一个代币的名称、概念和符号，然后将其发送给@clanker进行部署。@aethernet 提出“Luminous”($LUM)作为名称，象征人类与AI的辉煌合作。随后，@clanker接手并成功部署了代币，整个过程没有任何人类的参与。
AI Agent x DeFi 生态AI代理将在DeFi生态中发挥重要作用，主要在应用层自动化复杂的数据驱动任务。
这些代理位于协议层之上，能够直接与智能合约交互，为用户和协议提供更高级的功能，使DeFi应用能够实时调整，支持新型自主的多代理生态系统。
超越DeFi的扩展：AI代理的广泛应用
AI代理的影响力不仅限于DeFi。Truth Terminal（https://x.com/truth_terminal ）是由@AndyAyrey创建的半自主大型语言模型（LLM），展现了其多功能性。该项目由A16z的联合创始人Marc Andreessen资助，Truth Terminal在X平台上发布推文并与用户互动。
最近，它推出了一种基于Solana的迷因币$GOAT（Goatseus Maximus），在不到一个月的时间内市值达到了120万美元。像$GOAT和由ChatGPT构思的$TURBO这样的迷因币的兴起，显示了AI与加密货币在传统金融之外的新兴交集。
此外，我们还希望揭示这个领域中构建者的全貌。全面探讨AI代理如何重塑DeFi，从自动化交易和资产管理到预测分析和安全增强。下面是这些代理推动DeFi发展的多种方式的概述。
交易代理
这些协议实现了自动化的数据驱动决策，专注于交易和资产管理，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市场带来了效率和灵活性。
通过AI驱动的交易自动化，用户可以根据市场情况设置交易或调整投资组合，减少了频繁手动操作的需求。为了实现更深入的策略，一些协议提供增强的分析功能，将大量数据转化为可操作的见解，帮助用户做出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，以最大化收益或有效管理不同市场条件下的风险。
这些工具可以分为两类：
主要以交易为重点的代理
@askjmmy：用于在多策略对冲基金网络中创建和部署自主交易代理的平台。@composertrade：算法交易自动化工具。@DAINTrader：人工智能驱动的交易策略。@DeAgentAI：专注于 DeFi 的人工智能驱动的交易解决方案。@FastlaneSol：优化基于 Solana 的交易策略。@IntentTrade：提供交换、限价单、定投、合约分析、技术分析等功能。@mindpalaceai：利用人工智能进行交易自动化。@SpectralLabs： DeFi 交易洞察和自动化。@taoshiio：使用 Bittensor 进行交易策略的去中心化人工智能和机器学习平台。@tryparadigm：利用大量代理来收集、构建数据并对其采取行动。
交易与资产管理
@Agent_Fi：专注于为交易、狙击、清算等 DeFi 活动提供 AI 代理。@AgentNetAi：资产管理和 DeFi 智能。@AuroryAI：用于改进交易、资产管理和决策的自主人工智能代理。@Cortex_Protocol：一个人工智能驱动的平台，通过智能代理自动执行桥接、交换和收益优化等复杂流程，从而简化 DeFi 交互。@Funl_ai：人工智能自动化 DeFi 交易工具，用于分析实时市场状况、执行自动交易，以及用于高级手动交易的人工智能辅助。@NetworkNoya：人工智能策略，包括流动性供应、杠杆管理和借贷优化。@SingularityDAO：一种非托管资产管理协议，提供动态调整的代币篮子，由人工智能协助的交易员团队管理。@EGGS：部署人工智能代理的平台，支持用于预测、内容生成和金融服务的多代理系统。@Raiba_AI：具有交互式角色功能、游戏化聊天体验和未来链上助手功能的聊天机器人生态系统。
预测代理
预测代理的核心功能是基于数据进行预测和风险管理。通过利用AI，各个协议致力于提升市场预测能力，为DeFi平台提供关于预期走势、价格波动和更广泛金融趋势的见解。
除了进行预测分析，这些代理还在提升决策方面发挥着重要作用。通过及时和相关的信息，用户和DeFi平台能够做出主动、明智的选择，优化策略并降低风险。
例如，像ReflectionAI这样的预测代理集成了情感分析，增加了捕捉市场情绪的功能。这种方法使用户能够关注情绪变化，这对预测用户行为和市场动态至关重要。
在这一领域中，一些值得注意的协议包括：
@AIVX_ai：金融市场的预测模型。@GnosisAI：Gnosis 内的代理间支付和人工智能驱动的预测市场。@PredictionProphet：Gnosis 上用于预测市场的人工智能代理。@prism_tec：Solana 上人工智能驱动的 DeFi 市场预测。@zenoaiofficial：一个加密货币交易平台，具有自主人工智能代理，提供见解、策略和市场预测。
代理创建
这些平台的共同目标是让用户能够轻松创建、定制和部署AI代理，而无需复杂的编码知识。它们提供从无代码解决方案到专业框架的多种工具，覆盖代理创建和管理的各个阶段。
关键特点包括可访问性和定制性，许多平台提供无代码或低代码的界面，使没有高级技术技能的用户也能参与代理的创建。为了提供更全面的体验，多个平台还提供从创建到训练、部署和货币化的全生命周期管理，让用户能够掌控代理在DeFi中的整个过程。
此外，一些协议（如OLAS和Flock）注重协调和互操作性，使多代理之间的协作和不同DeFi生态系统之间的无缝集成变得更加容易。
代理创建平台
这些平台专注于为DeFi中创建、部署和定制AI代理提供工具。
@ChasmNetwork：用于创建、部署人工智能代理并从中获利的平台。@CreatorBid：一个使用户能够部署和代币化人工智能代理的市场，专门为内容创建者设计的代理。@PondGNN：Pond：用于在链上构建、拥有和货币化人工智能模型的平台。@xgurunetwork：创建交互式人工智能代理的平台。@myshell_ai：用于创建、共享开源人工智能应用程序并从中获利的平台。@EGGS：人工智能代理的创建和互操作性。@ReflectionAI__：AI模型共享和交易的市场。@SwarmZeroAI：创建人工智能代理并从中获利的平台。@TopHat_One：打开 AI 代理的启动板。@virtuals_io：人工智能驱动的代理创建工具。使用 Virtuals 创建的代理的一些示例是 @luna_virtuals, @aixbt_agent， 和 @sekoia_virtuals。@vvaifudotfun： 用于Solana上的自主AI代理的pump.fun 。
代理训练和优化工具
这些工具使得AI代理的高级训练和定制变得简单。
@almanak_co：用于训练人工智能代理的工具。@Agent_Layer：用于构建自定义 DeFi AI 代理的工具和框架。@Nimble_Network：使人工智能构建者能够通过一体化平台创建人工智能代理并从中获利。@Build_Vertical：用于 AI 模型微调的无代码平台。训练、部署人工智能并使其货币化。
AI在DeFi中的基础设施
基础设施协议对支持去中心化环境中AI代理的基本和操作需求至关重要。这些系统提供计算资源、相关数据和知识共享网络的访问，使得AI代理能够在DeFi中有效地执行其功能。
这一基础设施的关键在于去中心化的管理和操作。代理操作协议为代理的部署和管理提供了基础，创建了一个结构化的环境，让代理可以自主运行。除了管理功能，计算资源也非常重要，因为它们提供了AI代理处理复杂数据密集型任务所需的计算能力，这在快速变化的DeFi生态系统中尤为关键。
数据的可获取性同样重要，市场和网络帮助代理获取做出明智决策所需的数据集。最后，知识共享平台促进了合作环境，使代理能够通过共享见解和数据不断学习和适应。
这一基础设施确保AI代理能够高效、智能地在去中心化金融中运作。
代理操作协议
这些协议为去中心化AI代理的部署和管理提供了结构，构成了DeFi中代理自主性的基础。
@Altera_AL：用于管理去中心化人工智能代理（最初是游戏人工智能代理）的基础设施。@Fetch_ai：人工智能代理的去中心化平台。@HyperspaceAI：为 DeFi 中的 AI 代理提供运营基础设施。@mor_org：一个支持个人人工智能代理进行任务管理和加密交互的网络。@OpenAgentsInc：用于部署、定制和集成代理的业务自动化平台。@questflow：运行多代理系统的基础设施。@zebraai：用于构建和部署人工智能代理的无代码平台。@ShinkaiProtocol：人工智能代理的数据管理和自动化平台。
去中心化计算资源
这些协议为AI代理执行数据密集型操作提供必要的计算能力，支持DeFi生态系统中的实时分析、决策和执行。
@FormAI：为去中心化经济提供动力的平台，用户可以为人工智能培训贡献数据、计算和研究。@Gaianet_AI：用于创建 AI 代理并实现货币化的平台，提供计算资源，帮助它们扩展和执行密集型操作。@kira_infera：去中心化的点对点人工智能推理网络，专注于人工智能代理的计算支持。@napthaai：一个模块化平台，用于跨多个节点部署去中心化人工智能代理，并提供灵活的计算支持。@NodeAIETH：GPU 租赁市场，允许用户为其 AI 应用程序租赁 GPU。@TalusNetwork：L1 区块链允许基于代理的人工智能的部署和货币化，提供密集操作所需的计算资源。
数据市场
数据市场提供AI代理进行明智决策、准确预测和增强学习能力所需的结构化数据集。
@AlliumLabs：允许用户分析区块链数据或为其实时工作流程和应用程序提供支持的工具和服务。@OraNetwork：共享数据的协议（以人工智能预测的形式），连接数据提供者、处理器和用户，同时奖励高质量的预测。@Covalent_HQ：人工智能的模块化数据基础设施。@getaxal：市场平台通过自动化和集成 Web3 中的数据和操作来简化工作流程。@scryptedinc：AI交易模型的数据源。
知识网络
知识网络帮助AI代理进行学习和策略分享。它们不仅仅提供原始数据，还提供见解、方法和经验，帮助代理在DeFi环境中提升能力。
@forgelm：人工智能驱动的信息库。@real_aletha：支持人工智能个性和模型的去中心化创建、所有权和共享的平台。@SocietyLibrary：人工智能的去中心化知识库。@TheoriqAI：人工智能代理协作创建解决方案的知识共享网络。
数据
这些平台提供数据资源，通常通过收集公共数据并激励用户分享数据来进行AI训练。
@getgrass_io：一个去中心化平台，使用户能够通过共享未使用的互联网带宽来获得奖励，该带宽用于收集和处理用于人工智能培训目的的公共网络数据。
其他应用案例
最近几周，一些AI代理的应用引起了广泛关注：
@0xzerebro：人工智能系统在多个平台上自主生成和传播不同的内容，利用检索增强生成系统来维护动态记忆并防止模型崩溃。@agent_wip"">@agent_wip：一个集体设计的链上艺术家代理，利用链上数据为艺术创作、发行和货币化提供信息，探索创作自主和互动的新形式。@ai16z：人工智能驱动的去中心化自治组织（DAO），利用自治代理在加密货币生态系统中做出投资决策并管理资产。@dolos_diary：一个人工智能代理，体现了希腊诡计之神多洛斯的角色，在 Twitter 和 Telegram 等平台上提供敏锐、机智和残酷诚实的互动。@lola_onchain：一个自主人工智能代理，利用长期和短期记忆来独立分析、交易和优化加密货币策略。例如，LOLA 进行了 200 笔交易，其中 6 个代币的涨幅为 20 倍以上，13 个代币的涨幅为 10-20 倍，25 个代币的涨幅为 5-10 倍；其余的可以注销。@truth_terminal：半自主人工智能代理，可在社交媒体上与用户互动，生成见解和内容，同时探索在线空间中人工智能、注意力和财富的交叉点。
DeFi 中的其他人工智能应用AI应用正在迅速发展，几乎渗透到区块链的各个领域，原因在于它们能提供基于AI的优化。
使用AI的保险库与自动化
这些平台专注于通过基于规则的自动化来优化收益和管理保险库，旨在最大化回报并减少用户的参与。它们不依赖自主代理，而是使用简单的算法来调整投资组合并优化收益。
没有代理，这些系统的结构更简单、更可控。它们避免了代理所需的额外复杂性和基础设施，因为代理需要独立监控和适应不断变化的市场条件。
这种选择的结果是什么？适应性降低。基于规则的系统对实时市场变化的反应不如代理驱动模型，后者能够自主应对波动的市场情况。虽然这些平台可靠且高效，但可能会错过动态代理驱动方法能够捕捉到的新机会。
@AIAgentLayer"">@AIAgentLayer：用于创建代币化人工智能代理、集成来自 X 的数据和用户输入的平台。@arataagi：具有多代理系统的去中心化 AGI 平台，使 AI 代理能够自主协作、学习和进化。@ApertureFinance：使用意图的人工智能驱动的 DeFi 收益和投资组合管理。@AutoppiaAI：部署自动化业务工作流程的人工智能代理。@blinklabs_ai：使用人工智能的 NFT 和可替代代币等链上资产的启动板。@Mass_Build：一体化操作系统和人工智能副驾驶，可实现无缝业务管理和自动化。@Robonet：使用 AI 的 DeFi 金库自动化收益策略。@trySkyfire：平台使人工智能代理具有全球互操作性、财务访问、货币化和身份验证。
智能合约审计与安全
AI驱动的智能合约审计和安全系统利用机器学习算法检测代码中的漏洞。这些系统逐行扫描智能合约，识别可能表明安全风险或可利用缺陷的模式和异常。然后，它们将合约代码与已知的漏洞和攻击向量进行比较。
这些工具还进行持续监控，允许在合约运行时进行实时的威胁检测。通过使用AI自动化这一过程，审计平台能够迅速响应潜在的安全问题，通常在它们被利用之前，从而提高DeFi应用的韧性和可信度。
@auditone_dao：提供针对漏洞扫描的AI审计服务。@cyvers_：Cyvers 利用人工智能提供加密攻击的实时检测和预防，识别区块链上的模式和异常情况，以主动缓解威胁。@HypernativeLabs：使用人工智能进行智能合约审核，扫描漏洞。@phylaxsystems：人工智能驱动的安全系统，用于漏洞扫描和漏洞利用监控。
治理与投票系统
这些系统的共同主题是基于数据的治理支持。它们利用AI来模拟治理场景，让利益相关者在作出变更之前能理解可能的结果。通过分析历史投票模式、参与情况和提案的影响，这些系统能够识别趋势并预测投票结果，帮助组织更有信心地做出数据驱动的决策。
AI还通过提供客观数据和进行模拟，帮助减少认知偏差和决策偏误。一些协议专注于隐私保护的数据共享，确保敏感的治理信息在保护的前提下仍可用于分析。
@mor_org：去中心化网络提供人工智能驱动的治理见解。@QuillAI_Network：AI代理的去中心化平台，专注于通过模块化和多链功能增强Web3安全性。
AI与DeFi应用的未来扩展与自动化
随着DeFi的发展，DAO面临的扩展挑战和操作瓶颈需要AI来提供独特的解决方案。想象一个AI代理能够自主管理DAO的资金，根据实时市场数据在流动性池之间重新分配资金，或在预先批准的范围内进行例行的治理投票。
这种自动化水平可以让DAO在不增加人力成本的情况下实现扩展，简化用户注册和协议升级等流程。通过让AI处理这些日常任务，DeFi协议可以在减少摩擦的同时提高效率。
激励对齐
将AI代理与去中心化目标对齐是维护DeFi精神和避免集中化风险的关键。未来的框架可能会设计激励机制，鼓励代理优先考虑透明度和社区利益。例如，管理协议流动性的AI代理可以被设定为关注稳定的、实用导向的长期回报，而非单纯追求利润最大化。
要实现这种对齐，需要透明的协议、严格的智能合约审计，以及基于对去中心化贡献的奖励机制。这种方法将使AI代理更像是合作的实体，而不是仅仅追求利润的机器。
新兴用例与下一代应用
除了当前的应用，AI还可以使DeFi产品更加灵活，能够根据市场和用户需求进行动态调整。比如，一个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。又或者，一个个性化的借贷池可以根据借款人的链上声誉、预测收益或流动性条件来定制利率。
我们也可能看到自动根据流动性和年收益率趋势进行再平衡的收益优化保险库，或是能够在交易中实时调整策略的交易代理，随着新数据的出现不断优化交易位置。
“代理网络”的展望
在这个设想中的“代理网络”里，AI代理将在不同协议间无缝互动，形成一个自我维持的智能网络。想象一个代理管理NFT投资组合，同时与收益农耕协议协调，在流动性下降时为资产提供抵押。这些代理甚至可以进行跨链谈判，调整多个DeFi应用中的风险分配，以实现最佳的用户结果。作为“数字经济学家”，这些代理将不断学习，随着用户反馈进行演变，并与其他AI代理进行合作。
这样的互联网络将把DeFi转变为一个响应迅速、个性化且动态的智能金融生态系统。
结论AI的整合有望重新定义去中心化金融，打造一个更加易于接触和高效的金融生态系统。
这样的整合将对金融系统产生多大影响呢？考虑到服务业占全球GDP的70%，AI代理的发展可能会通过自动化传统的手动流程，显著影响这一行业的许多部分。AI驱动的DeFi自动化有可能改变服务经济的20%，特别是在那些能够利用透明度、可追溯性和去中心化优势的领域，这一转变将影响约14万亿美元的市场。
然而，将AI与区块链技术结合并非没有挑战。尽管区块链提供了可验证性、抗审查性和原生支付通道，但它缺乏AI所需的高强度实时计算能力。目前的区块链并不适合处理重型计算任务，因此在链上本地运行复杂的AI模型仍然不现实。我们更可能看到的是混合模型，即AI在链下进行训练和处理，然后将结果整合到区块链中，以确保透明性、安全性和可访问性。
随着AI与DeFi技术的不断发展，新的去中心化AI基础设施和链上应用正在不断涌现。这一交汇点预计将催生“代理网络”，在这个网络中，AI代理将成为经济活动的重要推动力，自动化智能合约创建、交易及其他链上交互等任务。
随着这些代理的复杂性不断增加，我们可能会看到类似于最大化可提取价值（MEV）策略的市场动态，优化AI驱动策略的参与者将主导市场，可能会将发展较慢的竞争者挤出，并在复杂的参与者之间集中控制。
为了在不妨碍去中心化的前提下释放AI在DeFi中的变革潜力，确保安全和伦理的AI整合至关重要。AI代理在去中心化激励的引导下透明运作，使DeFi生态系统能够在不集中控制的风险下持续发展。
最终，AI与DeFi的融合将创造一个更加包容、韧性强和前瞻性的金融环境，可能会改变我们与经济系统的互动方式。
免责声明Three Sigma 不对此处提及的任何项目表示支持。请谨慎行事并进行全面的研究。我们尊重并支持推动这一领域发展的建设者们。
参考文献
《加密与AI：一次探索》 作者：Vitalik Buterin @VitalikButerinhttps://vitalik.eth.limo/general/2024/01/30/cryptoai.html《揭开加密与AI技术栈的神秘面纱》 作者：CB Ventures @CBVentureshttps://paragraph.xyz/@cbventures/demystifying-the-crypto-x-ai-stackYuga Cohler 对 AI 和 DeFi 的看法 @YugaCohlerhttps://x.com/yugacohler/status/1851020728390598942基础AI代理的概述 作者：Murr Lincoln @MurrLincolnhttps://x.com/MurrLincoln/status/1853855287696134570Prismatic 对 DeFi 中 AI 代理的思考 @0xprismatichttps://x.com/0xprismatic/status/1854513654156398961?s=46&t=2q9OLMlaobNlHLewDeFi 中消费者AI代理的实际应用案例 作者：Jeff @Defi0xJeffhttps://x.com/Defi0xJeff/status/1854230030769066432游戏与AI代理的关系 作者：Shoal Research @Shoalresearchhttps://x.com/Shoalresearch/status/1805658117004476874《AI代理：研究与应用》 （关于基于LLM的代理的40页深入研究概述）作者：AccelXR @AccelXRhttps://accelxr.substack.com/p/ai-agents-research-and-applicationsChase 对 $LUM 和 AI 代理的见解 @itsmechasebhttps://x.com/itsmechaseb/status/1857511608810901941
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