DeFAI: كيف يمكن للذكاء الاصطناعي إطلاق إمكانيات التمويل اللامركزي ؟
التمويل اللامركزي ( DeFi ) منذ أن تطورت بسرعة منذ عام 2020، كانت جزءًا أساسيًا من نظام التشفير البيئي. على الرغم من إنشاء العديد من البروتوكولات المبتكرة، إلا أنها أدت أيضًا إلى زيادة التعقيد والتفتيت، مما يجعل حتى المستخدمين ذوي الخبرة يجدون صعوبة في التنقل بين العديد من الشبكات والأصول والبروتوكولات.
في الوقت نفسه، تطور الذكاء الاصطناعي (AI) من سرد واسع النطاق في عام 2023 إلى تركيز أكثر تخصصًا ومرتبطًا بالوكالة في عام 2024. وقد أدى هذا التحول إلى ظهور DeFi AI (DeFAI) - مجال ناشئ حيث يعزز الذكاء الاصطناعي التمويل اللامركزي من خلال الأتمتة وإدارة المخاطر وتحسين رأس المال.
التمويل اللامركزي يمتد عبر مستويات متعددة. تعتبر البلوكشين هي الطبقة الأساسية، ويجب على وكلاء الذكاء الاصطناعي التفاعل مع سلسلة معينة لتنفيذ المعاملات والعقود الذكية. فوق ذلك، توفر طبقة البيانات وطبقة الحساب البنية التحتية اللازمة لتدريب نماذج الذكاء الاصطناعي، والتي تأتي من بيانات الأسعار التاريخية، مشاعر السوق، والتحليل على السلسلة. تضمن طبقة الخصوصية والقابلية للتحقق أن تظل البيانات المالية الحساسة آمنة مع الحفاظ على تنفيذ موثوق. أخيرًا، يسمح إطار الوكلاء للمطورين ببناء تطبيقات مدفوعة بالذكاء الاصطناعي متخصصة، مثل روبوتات التداول الذاتية، مقيمو مخاطر الائتمان، ومحسنات الحوكمة على السلسلة.
مع توسع نظام DeFAI البيئي، يمكن تقسيم المشاريع البارزة إلى ثلاث فئات رئيسية:
1. الطبقة التجريدية
تعمل البروتوكولات المبنية على هذه الفئة كواجهة مستخدم مشابهة لـ ChatGPT للتمويل اللامركزي، مما يسمح للمستخدمين بإدخال الموجهات التي يتم تنفيذها على السلسلة. وغالبًا ما تتكامل مع سلاسل متعددة وdApp، وتنفذ نوايا المستخدم، بينما تقضي على الخطوات اليدوية في المعاملات المعقدة.
تشمل بعض الوظائف التي يمكن لهذه البروتوكولات تنفيذها:
التبادل، عبر السلسلة، الإقراض/الاقتراض، تنفيذ المعاملات عبر السلسلة
محفظة تداول تتبع أو ملف شخصي على وسائل التواصل الاجتماعي
تنفيذ أوامر جني الأرباح/وقف الخسارة تلقائيًا بناءً على نسبة حجم المركز
على سبيل المثال، لا حاجة لسحب ETH يدويًا من منصة الإقراض، ونقله عبر السلسلة إلى Solana، وتبديل SOL/رموز أخرى، وتوفير السيولة على DEX - بروتوكول الطبقة المجردة يمكنه إتمام العملية في خطوة واحدة فقط.
2. وكيل التداول الذاتي
على عكس روبوتات التداول التقليدية التي تتبع قواعد محددة مسبقًا، يمكن لوكلاء التداول المستقلين التعلم والتكيف مع ظروف السوق، وضبط استراتيجياتهم بناءً على معلومات جديدة. يمكن أن تقوم هذه الوكلاء بـ:
تحليل البيانات لتحسين الاستراتيجيات باستمرار
توقع اتجاه السوق لاتخاذ قرارات أفضل بشأن الشراء/البيع
تنفيذ استراتيجيات DeFi المعقدة كما هو الحال في التداول الأساسي
3. DApps المدفوعة بالذكاء الاصطناعي
التمويل اللامركزي dApp توفر خدمات الإقراض، والتبادل، وزراعة العائد. يمكن للذكاء الاصطناعي والوكلاء الذكيين تعزيز هذه الخدمات من خلال الطرق التالية:
تحسين توفير السيولة من خلال إعادة توازن مراكز LP للحصول على APY أفضل
مسح الرموز للكشف عن المخاطر من خلال اكتشاف rug أو مصائد العسل المحتملة
التحديات الرئيسية
تواجه البروتوكولات الرائدة المبنية على هذه الطبقات بعض التحديات:
تعتمد هذه البروتوكولات على تدفقات البيانات في الوقت الفعلي لتحقيق أفضل تنفيذ للصفقات. قد تؤدي جودة البيانات الضعيفة إلى كفاءة منخفضة في المسار، وفشل في الصفقات، أو صفقات غير مربحة.
تعتمد نماذج الذكاء الاصطناعي على البيانات التاريخية، لكن سوق العملات المشفرة يتمتع بتقلبات كبيرة. يجب أن تقبل الوكلاء تدريب مجموعات بيانات متنوعة وعالية الجودة للحفاظ على فعاليتها.
تحتاج إلى فهم شامل لتوافق الأصول، وتغير السيولة، ومشاعر السوق، لفهم حالة السوق العامة.
لقد لاقت البروتوكولات المستندة إلى هذه الفئات شعبية في السوق. ومع ذلك، من أجل تقديم منتجات أفضل وأفضل النتائج، يجب عليهم النظر في دمج مجموعات بيانات ذات جودة متنوعة لرفع منتجاتهم إلى مستوى جديد.
طبقة البيانات - لتوفير الطاقة للتمويل اللامركزي الذكي DeFAI
تعتمد جودة الذكاء الاصطناعي على البيانات التي يعتمد عليها. لجعل الوكلاء الذكاء الاصطناعي يعملون بفعالية في DeFAI، يحتاجون إلى بيانات في الوقت الحقيقي، منظمة وقابلة للتحقق. على سبيل المثال، تحتاج الطبقة التجريدية إلى الوصول إلى بيانات السلسلة من خلال RPC وواجهات برمجة التطبيقات لوسائل التواصل الاجتماعي، بينما يحتاج وكلاء تحسين التداول والعائدات إلى بيانات لتحسين استراتيجيات تداولهم وإعادة توزيع الموارد.
تتيح مجموعات البيانات عالية الجودة للوكالات إجراء تحليل تنبؤي أفضل لسلوك الأسعار المستقبلية، وتقديم نصائح للتداول تتناسب مع تفضيلاتهم لمراكز الشراء أو البيع في بعض الأصول.
وضع سينث子网
باعتبارها الشبكة الفرعية رقم 50 في سلسلة الكتل معينة، تخلق Synth بيانات تركيبية لقدرات التنبؤ المالي للوكيل. بالمقارنة مع أنظمة التنبؤ التقليدية الأخرى، تلتقط Synth التوزيع الكامل لتغيرات الأسعار واحتمالاتها ذات الصلة، مما يبني البيانات التركيبية الأكثر دقة في العالم، لدعم الوكلاء و LLM.
توفير المزيد من مجموعات البيانات عالية الجودة يمكن أن يساعد وكلاء الذكاء الاصطناعي في اتخاذ قرارات اتجاهية أفضل في التداول، بينما يتنبأ بتقلبات APY تحت ظروف السوق المختلفة، بحيث يمكن إعادة توزيع أو سحب السيولة من برك السيولة عند الحاجة. منذ إطلاق الشبكة المستقلة، كان لديهم طلب قوي من فرق التمويل اللامركزي لدمج بيانات Synth عبر واجهة برمجة التطبيقات الخاصة بهم.
أكثر سلاسل الكتل التي تركز عليها وكيل الذكاء الاصطناعي
بالإضافة إلى بناء طبقة بيانات لـ AI والوكلاء، قام أحد blockchains أيضًا بتحديد موقعه لبناء blockchain كامل من أجل مستقبل DeFAI. لقد نشروا مؤخرًا محطة، وهي co-pilot لـ DeFAI، لتنفيذ المعاملات على السلسلة من خلال مطالبات المستخدم، والتي ستفتح قريبًا لملاك الرموز.
علاوة على ذلك، تدعم هذه السلسلة العديد من الفرق المعتمدة على الذكاء الاصطناعي والوكيل. لقد بذلوا جهودًا كبيرة لدمج بروتوكولات متعددة في نظامهم البيئي، ومع تطوير المزيد من الوكالات وتنفيذ المعاملات، تتطور هذه السلسلة بسرعة.
تتم جميع هذه الإجراءات أثناء قيامهم بترقية الشبكة باستخدام الذكاء الاصطناعي، وأبرزها تجهيز سلسلة الكتل الخاصة بهم بترتيب ذكاء اصطناعي. من خلال استخدام المحاكاة وتحليل الذكاء الاصطناعي قبل تنفيذ المعاملات، يمكن منع ومراجعة المعاملات عالية المخاطر قبل المعالجة لضمان الأمان على السلسلة. كطبقة ثانية لسلسلة سوبر معينة، تقف هذه السلسلة في منطقة وسطى، تربط بين المستخدمين البشريين والمستخدمين الوكلاء مع أفضل بيئة تمويل لامركزي.
مقارنة بين أفضل البلوكتشين التي تعتمد عليها الوكلاء الذكيين
لا شك أن سولانا وبيس هما سلسلتان رئيسيتان لبناء ونشر غالبية أطر و رموز الوكلاء الذكية. تستفيد الوكلاء الذكية من قدرة سولانا العالية على معالجة البيانات وتأخيرها المنخفض، بالإضافة إلى ElizaOS مفتوح المصدر لنشر رموز الوكلاء، بينما تعمل Virtuals كمنصة إطلاق لنشر الوكلاء على بيس. على الرغم من أن كليهما يقدمان هاكاثون وحوافز مالية، إلا أنهما لم يصلوا بعد إلى مستوى البرامج الذكية على أي سلسلة بلوكشين.
قبل ذلك، حددت NEAR نفسها على أنها سلسلة كتل L1 تركز على الذكاء الاصطناعي، وتشمل ميزاتها سوق مهام الذكاء الاصطناعي، ومركز أبحاث NEAR AI بإطار عمل وكيل الذكاء الاصطناعي مفتوح المصدر، ومساعد NEAR AI. وقد أعلنوا مؤخرًا عن صندوق وكيل الذكاء الاصطناعي بقيمة 20 مليون دولار، لتوسيع الوكلاء المستقلين تمامًا وقابلين للتحقق على NEAR.
Chainbase
تقدم Chainbase مجموعة بيانات هيكلية على السلسلة يمكن التحقق منها بالكامل، مما يعزز وظائف وكيل الذكاء الاصطناعي مثل التداول، والرؤى، والتنبؤ، والبحث عن ألفا. وقد أطلقوا العناوين، وهو إطار عمل لتدفق بيانات البلوكشين، لدمج البيانات على السلسلة و خارج السلسلة في تخزين البيانات المستهدف، لإجراء استعلامات وتحليلات غير محدودة.
هذا يمكّن المطورين من تخصيص سير عمل معالجة البيانات وفقًا لاحتياجاتهم الخاصة. من خلال توحيد البيانات الخام ومعالجتها إلى تنسيق نظيف ومتوافق، يمكن ضمان أن مجموعات البيانات الخاصة بهم تلبي المتطلبات الصارمة لأنظمة الذكاء الاصطناعي، مما يقلل من وقت المعالجة المسبق، بينما يزيد من دقة النموذج، ويساعد في إنشاء وكلاء ذكاء اصطناعي موثوقين.
استنادًا إلى بياناتهم الواسعة على السلسلة، قاموا أيضًا بتطوير نموذج يسمى Theia، الذي يترجم البيانات على السلسلة إلى تحليلات بيانات المستخدمين، دون الحاجة إلى أي معرفة معقدة بالبرمجة. تظهر فائدة بيانات Chainbase في شراكاتهم، حيث يتم استخدام بياناتهم من قبل بروتوكولات الذكاء الاصطناعي للقيام بما يلي:
ElizaOS وكيل الإضافات، يستخدم في اتخاذ القرارات على السلسلة
بناء مساعد Vana AI
شبكة اجتماعية ذكية، تقدم رؤى حول سلوك المستخدمين
تحليل البيانات والتنبؤات للتمويل اللامركزي
يتعاون أيضًا مع عدة مشاريع
بالمقارنة مع بروتوكولات البيانات التقليدية، تقدم بروتوكولات البيانات مثل The Graph وChainlink وAlchemy البيانات، لكنها ليست موجهة نحو الذكاء الاصطناعي. يوفر The Graph منصة لاستعلام وفهرسة بيانات blockchain، مما يمنح المطورين إمكانية الوصول إلى بيانات أصلية، ليست مُعدة للتداول أو تنفيذ الاستراتيجيات. يوفر Chainlink تغذية بيانات oracle، لكنه يفتقر إلى مجموعات البيانات المحسنة بالذكاء الاصطناعي للتنبؤ، بينما تقدم Alchemy بشكل أساسي خدمات RPC.
بالمقارنة، فإن بيانات Chainbase هي بيانات بلوكتشين معدة خصيصاً، يمكن أن تستخدمها تطبيقات أو وكلاء الذكاء الاصطناعي بسهولة بشكل أكثر هيكلية ورؤية، مما يمكّن الوكلاء من الحصول على بيانات متعلقة بسوق السلسلة، والسيولة، وبيانات الرموز بشكل أكثر سهولة.
sqd.ai
sqd.ai تعمل على تطوير شبكة قاعدة بيانات مفتوحة مصممة خصيصًا لوكلاء الذكاء الاصطناعي وخدمات Web3. توفر بحيرة البيانات اللامركزية الخاصة بهم وصولاً واسع النطاق إلى بيانات Blockchain الحية والتاريخية بشكل فعال من حيث التكلفة ودون الحاجة إلى إذن، مما يمكّن وكلاء الذكاء الاصطناعي من العمل بشكل أكثر كفاءة.
تقدم sqd.ai فهرسة البيانات في الوقت الحقيقي (بما في ذلك فهرسة الكتل غير المكتملة)، بسرعة فهرسة تصل إلى أكثر من 150,000 كتلة في الثانية، أسرع من أي فهرس آخر. خلال الـ 24 ساعة الماضية، قدمت أكثر من 11 تيرابايت من البيانات، لتلبية احتياجات الملايين من وكلاء الذكاء الاصطناعي المستقلين والمطورين من خلال معدلات نقل عالية.
يمكن لمنصة معالجة البيانات القابلة للتخصيص الخاصة بهم توفير بيانات مخصصة وفقًا لاحتياجات الوكلاء الذكاء الاصطناعي، بينما يوفر DuckDB استرجاع بيانات فعال للاستعلامات المحلية. يدعم مجموعة البيانات الشاملة الخاصة بهم أكثر من 100 شبكة EVM وSubstrate، بما في ذلك سجلات الأحداث وتفاصيل المعاملات، وهو أمر ذو قيمة كبيرة للوكلاء الذكاء الاصطناعي الذين يعملون عبر عدة سلاسل كتلة.
إن إضافة إثبات المعرفة الصفرية يضمن أن الوكلاء الذكاء الاصطناعي يمكنهم الوصول إلى البيانات الحساسة ومعالجتها دون المساس بالخصوصية. بالإضافة إلى ذلك، يمكن لـ sqd.ai معالجة أحمال البيانات المتزايدة من خلال إضافة المزيد من عقد المعالجة، مما يدعم العدد المتزايد من وكلاء الذكاء الاصطناعي (الذي يُقدر أن يصل إلى عدة مليارات).
كعكة
يوفر Cookie طبقة بيانات معيارية لوكلاء AI ومجموعات العمل، مصممة خصيصًا لمعالجة البيانات الاجتماعية. يحتوي على لوحة معلومات لوكيل AI، تتبع أفضل عقليات الوكلاء على السلسلة وعلى منصات التواصل الاجتماعي، وقد أطلق مؤخرًا واجهة برمجة تطبيقات مجموعات البيانات القابلة للتوصيل للوكلاء الآخرين، لاكتشاف السرد الشائع والتحولات العقلية في وسائل التواصل الاجتماعي.
تغطي مجموعة بياناتهم أكثر من 7 تيرابايت من مصادر البيانات السلسلية والاجتماعية الحية، مدعومة بـ 20 وكيل بيانات، مما يوفر رؤى حول مشاعر السوق وتحليلات السلسلة. يستخدم وكيل الذكاء الاصطناعي الأحدث لديهم 7% من قدرة مجموعة بياناتهم، من خلال الاستفادة من مجموعة متنوعة من الوكلاء الآخرين الذين يعملون تحتها لتقديم توقعات السوق واكتشاف فرص جديدة.
الخطوة التالية لـ DeFAI
حاليًا، تواجه معظم وكلاء الذكاء الاصطناعي في التمويل اللامركزي قيودًا كبيرة في تحقيق الاستقلالية الكاملة. على سبيل المثال:
الطبقة التجريدية تحول نية المستخدم إلى تنفيذ، ولكنها غالبًا ما تفتقر إلى القدرة على التنبؤ.
قد يقوم الوكلاء الذكيون بتحليل لتوليد alpha، لكنهم يفتقرون إلى تنفيذ التداول المستقل.
يمكن لتطبيقات اللامركزية المدفوعة بالذكاء الاصطناعي معالجة خزائن التأمين أو المعاملات، لكنها تنتمي إلى الطيف السلبي بدلاً من النشيط.
قد تركز المرحلة التالية من DeFAI على دمج طبقة بيانات مفيدة لتطوير أفضل منصة أو وكيل. سيحتاج ذلك إلى بيانات سلسلة عميقة حول أنشطة الحيتان، وتغيرات السيولة، مع إنتاج بيانات تركيبية مفيدة لتحليلات توقعات أفضل، ودمج تحليل المشاعر من السوق العامة، سواء كانت تقلبات الرموز في فئات معينة (مثل وكلاء الذكاء الاصطناعي، DeSci، إلخ) أو تقلبات الرموز على الشبكات الاجتماعية.
الهدف النهائي هو أن يتمكن وكلاء الذكاء الاصطناعي من إنشاء وتنفيذ استراتيجيات التداول بسلاسة من واجهة واحدة. مع نضوج هذه الأنظمة، قد نرى في المستقبل أن المتداولين في التمويل اللامركزي يعتمدون على وكلاء الذكاء الاصطناعي لتقييم وتوقع وتنفيذ الاستراتيجيات المالية بشكل مستقل مع الحد الأدنى من التدخل البشري.
خاتمة
على الرغم من أن رموز الوكلاء الذكية والأطر قد شهدت تراجعًا مؤخرًا، فإن DeFAI لا يزال في مرحلة مبكرة، ولا يمكن إنكار إمكانيات تعزيز الوكلاء الذكيين لمدى استخدام التمويل اللامركزي وأدائه.
إن مفتاح تحرير هذه الإمكانية يكمن في الحصول على بيانات حية عالية الجودة، مما سيحسن من توقعات وتنفيذ التداول المدفوعة بالذكاء الاصطناعي. تدمج المزيد من البروتوكولات طبقات بيانات مختلفة، حيث تبني بروتوكولات البيانات المكونات الإضافية للإطار، مما يبرز أهمية البيانات في اتخاذ القرارات من قبل الوكلاء.
قد تحتوي هذه الصفحة على محتوى من جهات خارجية، يتم تقديمه لأغراض إعلامية فقط (وليس كإقرارات/ضمانات)، ولا ينبغي اعتباره موافقة على آرائه من قبل Gate، ولا بمثابة نصيحة مالية أو مهنية. انظر إلى إخلاء المسؤولية للحصول على التفاصيل.
تسجيلات الإعجاب 16
أعجبني
16
6
مشاركة
تعليق
0/400
LayerZeroHero
· منذ 22 س
لماذا لا نجد مشروعًا لاختبار أمان الواجهة بشكل فعلي
شاهد النسخة الأصليةرد0
SchrodingerWallet
· 07-23 11:15
أين يمكن أن يتعلم الإنسان ليحقق التقدم، فقط خسارة المال يمكن أن تجعل الإنسان ينمو.
شاهد النسخة الأصليةرد0
OnChainDetective
· 07-23 11:14
مستثمرين كبار正在暗中囤积DeFAI عملة بيانات不会说谎
شاهد النسخة الأصليةرد0
liquiditea_sipper
· 07-23 11:14
هذه فخ لا يزال من الصعب فهمه.
شاهد النسخة الأصليةرد0
BitcoinDaddy
· 07-23 11:12
إنها مجرد ضجة حول مفهوم الذكاء الاصطناعي مرة أخرى.
التمويل اللامركزي: مستقبل وتحديات التمويل اللامركزي المدفوع بالذكاء الاصطناعي
DeFAI: كيف يمكن للذكاء الاصطناعي إطلاق إمكانيات التمويل اللامركزي ؟
التمويل اللامركزي ( DeFi ) منذ أن تطورت بسرعة منذ عام 2020، كانت جزءًا أساسيًا من نظام التشفير البيئي. على الرغم من إنشاء العديد من البروتوكولات المبتكرة، إلا أنها أدت أيضًا إلى زيادة التعقيد والتفتيت، مما يجعل حتى المستخدمين ذوي الخبرة يجدون صعوبة في التنقل بين العديد من الشبكات والأصول والبروتوكولات.
في الوقت نفسه، تطور الذكاء الاصطناعي (AI) من سرد واسع النطاق في عام 2023 إلى تركيز أكثر تخصصًا ومرتبطًا بالوكالة في عام 2024. وقد أدى هذا التحول إلى ظهور DeFi AI (DeFAI) - مجال ناشئ حيث يعزز الذكاء الاصطناعي التمويل اللامركزي من خلال الأتمتة وإدارة المخاطر وتحسين رأس المال.
التمويل اللامركزي يمتد عبر مستويات متعددة. تعتبر البلوكشين هي الطبقة الأساسية، ويجب على وكلاء الذكاء الاصطناعي التفاعل مع سلسلة معينة لتنفيذ المعاملات والعقود الذكية. فوق ذلك، توفر طبقة البيانات وطبقة الحساب البنية التحتية اللازمة لتدريب نماذج الذكاء الاصطناعي، والتي تأتي من بيانات الأسعار التاريخية، مشاعر السوق، والتحليل على السلسلة. تضمن طبقة الخصوصية والقابلية للتحقق أن تظل البيانات المالية الحساسة آمنة مع الحفاظ على تنفيذ موثوق. أخيرًا، يسمح إطار الوكلاء للمطورين ببناء تطبيقات مدفوعة بالذكاء الاصطناعي متخصصة، مثل روبوتات التداول الذاتية، مقيمو مخاطر الائتمان، ومحسنات الحوكمة على السلسلة.
مع توسع نظام DeFAI البيئي، يمكن تقسيم المشاريع البارزة إلى ثلاث فئات رئيسية:
1. الطبقة التجريدية
تعمل البروتوكولات المبنية على هذه الفئة كواجهة مستخدم مشابهة لـ ChatGPT للتمويل اللامركزي، مما يسمح للمستخدمين بإدخال الموجهات التي يتم تنفيذها على السلسلة. وغالبًا ما تتكامل مع سلاسل متعددة وdApp، وتنفذ نوايا المستخدم، بينما تقضي على الخطوات اليدوية في المعاملات المعقدة.
تشمل بعض الوظائف التي يمكن لهذه البروتوكولات تنفيذها:
على سبيل المثال، لا حاجة لسحب ETH يدويًا من منصة الإقراض، ونقله عبر السلسلة إلى Solana، وتبديل SOL/رموز أخرى، وتوفير السيولة على DEX - بروتوكول الطبقة المجردة يمكنه إتمام العملية في خطوة واحدة فقط.
2. وكيل التداول الذاتي
على عكس روبوتات التداول التقليدية التي تتبع قواعد محددة مسبقًا، يمكن لوكلاء التداول المستقلين التعلم والتكيف مع ظروف السوق، وضبط استراتيجياتهم بناءً على معلومات جديدة. يمكن أن تقوم هذه الوكلاء بـ:
3. DApps المدفوعة بالذكاء الاصطناعي
التمويل اللامركزي dApp توفر خدمات الإقراض، والتبادل، وزراعة العائد. يمكن للذكاء الاصطناعي والوكلاء الذكيين تعزيز هذه الخدمات من خلال الطرق التالية:
التحديات الرئيسية
تواجه البروتوكولات الرائدة المبنية على هذه الطبقات بعض التحديات:
تعتمد هذه البروتوكولات على تدفقات البيانات في الوقت الفعلي لتحقيق أفضل تنفيذ للصفقات. قد تؤدي جودة البيانات الضعيفة إلى كفاءة منخفضة في المسار، وفشل في الصفقات، أو صفقات غير مربحة.
تعتمد نماذج الذكاء الاصطناعي على البيانات التاريخية، لكن سوق العملات المشفرة يتمتع بتقلبات كبيرة. يجب أن تقبل الوكلاء تدريب مجموعات بيانات متنوعة وعالية الجودة للحفاظ على فعاليتها.
تحتاج إلى فهم شامل لتوافق الأصول، وتغير السيولة، ومشاعر السوق، لفهم حالة السوق العامة.
لقد لاقت البروتوكولات المستندة إلى هذه الفئات شعبية في السوق. ومع ذلك، من أجل تقديم منتجات أفضل وأفضل النتائج، يجب عليهم النظر في دمج مجموعات بيانات ذات جودة متنوعة لرفع منتجاتهم إلى مستوى جديد.
طبقة البيانات - لتوفير الطاقة للتمويل اللامركزي الذكي DeFAI
تعتمد جودة الذكاء الاصطناعي على البيانات التي يعتمد عليها. لجعل الوكلاء الذكاء الاصطناعي يعملون بفعالية في DeFAI، يحتاجون إلى بيانات في الوقت الحقيقي، منظمة وقابلة للتحقق. على سبيل المثال، تحتاج الطبقة التجريدية إلى الوصول إلى بيانات السلسلة من خلال RPC وواجهات برمجة التطبيقات لوسائل التواصل الاجتماعي، بينما يحتاج وكلاء تحسين التداول والعائدات إلى بيانات لتحسين استراتيجيات تداولهم وإعادة توزيع الموارد.
تتيح مجموعات البيانات عالية الجودة للوكالات إجراء تحليل تنبؤي أفضل لسلوك الأسعار المستقبلية، وتقديم نصائح للتداول تتناسب مع تفضيلاتهم لمراكز الشراء أو البيع في بعض الأصول.
وضع سينث子网
باعتبارها الشبكة الفرعية رقم 50 في سلسلة الكتل معينة، تخلق Synth بيانات تركيبية لقدرات التنبؤ المالي للوكيل. بالمقارنة مع أنظمة التنبؤ التقليدية الأخرى، تلتقط Synth التوزيع الكامل لتغيرات الأسعار واحتمالاتها ذات الصلة، مما يبني البيانات التركيبية الأكثر دقة في العالم، لدعم الوكلاء و LLM.
توفير المزيد من مجموعات البيانات عالية الجودة يمكن أن يساعد وكلاء الذكاء الاصطناعي في اتخاذ قرارات اتجاهية أفضل في التداول، بينما يتنبأ بتقلبات APY تحت ظروف السوق المختلفة، بحيث يمكن إعادة توزيع أو سحب السيولة من برك السيولة عند الحاجة. منذ إطلاق الشبكة المستقلة، كان لديهم طلب قوي من فرق التمويل اللامركزي لدمج بيانات Synth عبر واجهة برمجة التطبيقات الخاصة بهم.
أكثر سلاسل الكتل التي تركز عليها وكيل الذكاء الاصطناعي
بالإضافة إلى بناء طبقة بيانات لـ AI والوكلاء، قام أحد blockchains أيضًا بتحديد موقعه لبناء blockchain كامل من أجل مستقبل DeFAI. لقد نشروا مؤخرًا محطة، وهي co-pilot لـ DeFAI، لتنفيذ المعاملات على السلسلة من خلال مطالبات المستخدم، والتي ستفتح قريبًا لملاك الرموز.
علاوة على ذلك، تدعم هذه السلسلة العديد من الفرق المعتمدة على الذكاء الاصطناعي والوكيل. لقد بذلوا جهودًا كبيرة لدمج بروتوكولات متعددة في نظامهم البيئي، ومع تطوير المزيد من الوكالات وتنفيذ المعاملات، تتطور هذه السلسلة بسرعة.
تتم جميع هذه الإجراءات أثناء قيامهم بترقية الشبكة باستخدام الذكاء الاصطناعي، وأبرزها تجهيز سلسلة الكتل الخاصة بهم بترتيب ذكاء اصطناعي. من خلال استخدام المحاكاة وتحليل الذكاء الاصطناعي قبل تنفيذ المعاملات، يمكن منع ومراجعة المعاملات عالية المخاطر قبل المعالجة لضمان الأمان على السلسلة. كطبقة ثانية لسلسلة سوبر معينة، تقف هذه السلسلة في منطقة وسطى، تربط بين المستخدمين البشريين والمستخدمين الوكلاء مع أفضل بيئة تمويل لامركزي.
مقارنة بين أفضل البلوكتشين التي تعتمد عليها الوكلاء الذكيين
لا شك أن سولانا وبيس هما سلسلتان رئيسيتان لبناء ونشر غالبية أطر و رموز الوكلاء الذكية. تستفيد الوكلاء الذكية من قدرة سولانا العالية على معالجة البيانات وتأخيرها المنخفض، بالإضافة إلى ElizaOS مفتوح المصدر لنشر رموز الوكلاء، بينما تعمل Virtuals كمنصة إطلاق لنشر الوكلاء على بيس. على الرغم من أن كليهما يقدمان هاكاثون وحوافز مالية، إلا أنهما لم يصلوا بعد إلى مستوى البرامج الذكية على أي سلسلة بلوكشين.
قبل ذلك، حددت NEAR نفسها على أنها سلسلة كتل L1 تركز على الذكاء الاصطناعي، وتشمل ميزاتها سوق مهام الذكاء الاصطناعي، ومركز أبحاث NEAR AI بإطار عمل وكيل الذكاء الاصطناعي مفتوح المصدر، ومساعد NEAR AI. وقد أعلنوا مؤخرًا عن صندوق وكيل الذكاء الاصطناعي بقيمة 20 مليون دولار، لتوسيع الوكلاء المستقلين تمامًا وقابلين للتحقق على NEAR.
Chainbase
تقدم Chainbase مجموعة بيانات هيكلية على السلسلة يمكن التحقق منها بالكامل، مما يعزز وظائف وكيل الذكاء الاصطناعي مثل التداول، والرؤى، والتنبؤ، والبحث عن ألفا. وقد أطلقوا العناوين، وهو إطار عمل لتدفق بيانات البلوكشين، لدمج البيانات على السلسلة و خارج السلسلة في تخزين البيانات المستهدف، لإجراء استعلامات وتحليلات غير محدودة.
هذا يمكّن المطورين من تخصيص سير عمل معالجة البيانات وفقًا لاحتياجاتهم الخاصة. من خلال توحيد البيانات الخام ومعالجتها إلى تنسيق نظيف ومتوافق، يمكن ضمان أن مجموعات البيانات الخاصة بهم تلبي المتطلبات الصارمة لأنظمة الذكاء الاصطناعي، مما يقلل من وقت المعالجة المسبق، بينما يزيد من دقة النموذج، ويساعد في إنشاء وكلاء ذكاء اصطناعي موثوقين.
استنادًا إلى بياناتهم الواسعة على السلسلة، قاموا أيضًا بتطوير نموذج يسمى Theia، الذي يترجم البيانات على السلسلة إلى تحليلات بيانات المستخدمين، دون الحاجة إلى أي معرفة معقدة بالبرمجة. تظهر فائدة بيانات Chainbase في شراكاتهم، حيث يتم استخدام بياناتهم من قبل بروتوكولات الذكاء الاصطناعي للقيام بما يلي:
بالمقارنة مع بروتوكولات البيانات التقليدية، تقدم بروتوكولات البيانات مثل The Graph وChainlink وAlchemy البيانات، لكنها ليست موجهة نحو الذكاء الاصطناعي. يوفر The Graph منصة لاستعلام وفهرسة بيانات blockchain، مما يمنح المطورين إمكانية الوصول إلى بيانات أصلية، ليست مُعدة للتداول أو تنفيذ الاستراتيجيات. يوفر Chainlink تغذية بيانات oracle، لكنه يفتقر إلى مجموعات البيانات المحسنة بالذكاء الاصطناعي للتنبؤ، بينما تقدم Alchemy بشكل أساسي خدمات RPC.
بالمقارنة، فإن بيانات Chainbase هي بيانات بلوكتشين معدة خصيصاً، يمكن أن تستخدمها تطبيقات أو وكلاء الذكاء الاصطناعي بسهولة بشكل أكثر هيكلية ورؤية، مما يمكّن الوكلاء من الحصول على بيانات متعلقة بسوق السلسلة، والسيولة، وبيانات الرموز بشكل أكثر سهولة.
sqd.ai
sqd.ai تعمل على تطوير شبكة قاعدة بيانات مفتوحة مصممة خصيصًا لوكلاء الذكاء الاصطناعي وخدمات Web3. توفر بحيرة البيانات اللامركزية الخاصة بهم وصولاً واسع النطاق إلى بيانات Blockchain الحية والتاريخية بشكل فعال من حيث التكلفة ودون الحاجة إلى إذن، مما يمكّن وكلاء الذكاء الاصطناعي من العمل بشكل أكثر كفاءة.
تقدم sqd.ai فهرسة البيانات في الوقت الحقيقي (بما في ذلك فهرسة الكتل غير المكتملة)، بسرعة فهرسة تصل إلى أكثر من 150,000 كتلة في الثانية، أسرع من أي فهرس آخر. خلال الـ 24 ساعة الماضية، قدمت أكثر من 11 تيرابايت من البيانات، لتلبية احتياجات الملايين من وكلاء الذكاء الاصطناعي المستقلين والمطورين من خلال معدلات نقل عالية.
يمكن لمنصة معالجة البيانات القابلة للتخصيص الخاصة بهم توفير بيانات مخصصة وفقًا لاحتياجات الوكلاء الذكاء الاصطناعي، بينما يوفر DuckDB استرجاع بيانات فعال للاستعلامات المحلية. يدعم مجموعة البيانات الشاملة الخاصة بهم أكثر من 100 شبكة EVM وSubstrate، بما في ذلك سجلات الأحداث وتفاصيل المعاملات، وهو أمر ذو قيمة كبيرة للوكلاء الذكاء الاصطناعي الذين يعملون عبر عدة سلاسل كتلة.
إن إضافة إثبات المعرفة الصفرية يضمن أن الوكلاء الذكاء الاصطناعي يمكنهم الوصول إلى البيانات الحساسة ومعالجتها دون المساس بالخصوصية. بالإضافة إلى ذلك، يمكن لـ sqd.ai معالجة أحمال البيانات المتزايدة من خلال إضافة المزيد من عقد المعالجة، مما يدعم العدد المتزايد من وكلاء الذكاء الاصطناعي (الذي يُقدر أن يصل إلى عدة مليارات).
كعكة
يوفر Cookie طبقة بيانات معيارية لوكلاء AI ومجموعات العمل، مصممة خصيصًا لمعالجة البيانات الاجتماعية. يحتوي على لوحة معلومات لوكيل AI، تتبع أفضل عقليات الوكلاء على السلسلة وعلى منصات التواصل الاجتماعي، وقد أطلق مؤخرًا واجهة برمجة تطبيقات مجموعات البيانات القابلة للتوصيل للوكلاء الآخرين، لاكتشاف السرد الشائع والتحولات العقلية في وسائل التواصل الاجتماعي.
تغطي مجموعة بياناتهم أكثر من 7 تيرابايت من مصادر البيانات السلسلية والاجتماعية الحية، مدعومة بـ 20 وكيل بيانات، مما يوفر رؤى حول مشاعر السوق وتحليلات السلسلة. يستخدم وكيل الذكاء الاصطناعي الأحدث لديهم 7% من قدرة مجموعة بياناتهم، من خلال الاستفادة من مجموعة متنوعة من الوكلاء الآخرين الذين يعملون تحتها لتقديم توقعات السوق واكتشاف فرص جديدة.
الخطوة التالية لـ DeFAI
حاليًا، تواجه معظم وكلاء الذكاء الاصطناعي في التمويل اللامركزي قيودًا كبيرة في تحقيق الاستقلالية الكاملة. على سبيل المثال:
الطبقة التجريدية تحول نية المستخدم إلى تنفيذ، ولكنها غالبًا ما تفتقر إلى القدرة على التنبؤ.
قد يقوم الوكلاء الذكيون بتحليل لتوليد alpha، لكنهم يفتقرون إلى تنفيذ التداول المستقل.
يمكن لتطبيقات اللامركزية المدفوعة بالذكاء الاصطناعي معالجة خزائن التأمين أو المعاملات، لكنها تنتمي إلى الطيف السلبي بدلاً من النشيط.
قد تركز المرحلة التالية من DeFAI على دمج طبقة بيانات مفيدة لتطوير أفضل منصة أو وكيل. سيحتاج ذلك إلى بيانات سلسلة عميقة حول أنشطة الحيتان، وتغيرات السيولة، مع إنتاج بيانات تركيبية مفيدة لتحليلات توقعات أفضل، ودمج تحليل المشاعر من السوق العامة، سواء كانت تقلبات الرموز في فئات معينة (مثل وكلاء الذكاء الاصطناعي، DeSci، إلخ) أو تقلبات الرموز على الشبكات الاجتماعية.
الهدف النهائي هو أن يتمكن وكلاء الذكاء الاصطناعي من إنشاء وتنفيذ استراتيجيات التداول بسلاسة من واجهة واحدة. مع نضوج هذه الأنظمة، قد نرى في المستقبل أن المتداولين في التمويل اللامركزي يعتمدون على وكلاء الذكاء الاصطناعي لتقييم وتوقع وتنفيذ الاستراتيجيات المالية بشكل مستقل مع الحد الأدنى من التدخل البشري.
خاتمة
على الرغم من أن رموز الوكلاء الذكية والأطر قد شهدت تراجعًا مؤخرًا، فإن DeFAI لا يزال في مرحلة مبكرة، ولا يمكن إنكار إمكانيات تعزيز الوكلاء الذكيين لمدى استخدام التمويل اللامركزي وأدائه.
إن مفتاح تحرير هذه الإمكانية يكمن في الحصول على بيانات حية عالية الجودة، مما سيحسن من توقعات وتنفيذ التداول المدفوعة بالذكاء الاصطناعي. تدمج المزيد من البروتوكولات طبقات بيانات مختلفة، حيث تبني بروتوكولات البيانات المكونات الإضافية للإطار، مما يبرز أهمية البيانات في اتخاذ القرارات من قبل الوكلاء.
استشراف المستقبل، القابلية للتحقق و