# DeFAI：AIはどのように分散型金融の潜在能力を解放するのか？分散型金融(DeFi)は、2020年の急速な発展以来、暗号エコシステムの核心的な柱となっています。多くの革新的なプロトコルが構築されてきましたが、それは複雑さと断片化の増加をもたらし、経験豊富なユーザーでさえも多数のチェーン、資産、プロトコルを扱うのが難しくなっています。その一方で、人工知能(AI)は、2023年の広範な基盤の物語から2024年により専門的で代理指向の焦点へと発展しました。この変化は、AIが自動化、リスク管理、資本最適化を通じてDeFiを強化する新興分野であるDeFi AI (DeFAI)を生み出しました。! [DeFAIの説明:AIはどのようにしてDeFiの可能性を解き放つことができるのか? ](https://img-cdn.gateio.im/social/moments-8d2047d5e1d3cb0bfeb8958d29d81336)DeFAIは複数の層を跨いでいます。ブロックチェーンは基盤層であり、AIエージェントは特定のチェーンと相互作用して取引やスマートコントラクトを実行する必要があります。その上に、データ層と計算層はAIモデルのトレーニングに必要なインフラを提供し、これらのモデルは過去の価格データ、市場の感情、オンチェーン分析に基づいています。プライバシーと検証可能な層は、信頼のない実行を維持しながら、センシティブな財務データを安全に保つことを保証します。最後に、エージェントフレームワークは、開発者が自律取引ロボット、信用リスク評価ツール、オンチェーンガバナンス最適化ツールなどの特化したAI駆動アプリケーションを構築できるようにします。DeFAIエコシステムが拡大する中で、最も際立ったプロジェクトは3つの主要なカテゴリに分けることができます：## 1. 抽象化レイヤーこのカテゴリに基づくプロトコルは、DeFiのChatGPTのようなユーザーフレンドリーなインターフェースとして機能し、ユーザーがオンチェーンで実行されるプロンプトを入力できるようにします。これらは通常、複数のチェーンやdAppと統合され、ユーザーの意図を実行し、複雑な取引の手動ステップを排除します。これらのプロトコルが実行できるいくつかの機能には、- 交換、クロスチェーン、貸出/引き出し、クロスチェーントランザクションの実行- フォロートレーディングウォレットまたはソーシャルメディアプロフィール- ポジション規模の割合に基づいて自動的に利食い/損切りなどの取引を実行します例えば、借貸プラットフォームから手動でETHを引き出し、Solanaにクロスチェーンし、SOL/他のトークンと交換し、DEXで流動性を提供する必要はありません - 抽象レイヤープロトコルは1ステップで操作を完了します。## 2. 自主取引エージェント従来のルールに従った取引ロボットとは異なり、自律型取引エージェントは市場の状況を学習し適応し、新しい情報に基づいてその戦略を調整することができます。これらのエージェントは：- データを分析して戦略を継続的に改善する- 市場の動向を予測し、より良いロング/ショートの意思決定を行うために- 基礎的な取引のように複雑な分散型金融戦略を実行する## 3. AI搭載のDApps分散型金融 dAppは、借貸、交換、收益farmingなどの機能を提供します。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できます：- LPポジションのリバランスを通じて流動性供給を最適化し、より良いAPYを得る- 潜在的なrugやハニーポットを検出することで、リスクを発見するためにトークンをスキャンします。### 主な課題これらのレイヤー上に構築されたトッププロトコルは、いくつかの課題に直面しています：1. これらのプロトコルは、最適な取引執行を実現するためにリアルタイムデータストリームに依存しています。データの質が悪いと、ルートの効率が低下したり、取引が失敗したり、取引が利益を生まなくなる可能性があります。2. AIモデルは歴史データに依存していますが、暗号通貨市場は非常に変動が激しいです。エージェントは多様で高品質なデータセットのトレーニングを受けなければ、有効性を維持できません。3. 資産の相関性、流動性の変化、および市場の感情を全面的に理解する必要があり、全体の市場状況を把握することができます。これらのカテゴリーに基づくプロトコルは市場で人気を集めています。しかし、より良い製品と最適な結果を提供するために、彼らはさまざまな異なる質のデータセットを統合することを検討すべきです。## データ層 - DeFAIスマートに力を提供AIの良し悪しは、それが依存するデータに依存します。DeFAIでAIエージェントが効果的に機能するためには、リアルタイムで構造化され、検証可能なデータが必要です。たとえば、抽象層はRPCとソーシャルネットワークAPIを通じてオンチェーンデータにアクセスする必要があり、取引と収益最適化エージェントはその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。高品質なデータセットは、エージェントが将来の価格動向を予測分析するのに役立ち、特定の資産に対するロングまたはショートポジションの好みに応じて取引の提案を行います。### モードシンセ子ネットあるブロックチェーンの第50のサブネットワークとして、Synthは代理の財務予測能力のために合成データを作成します。従来の価格予測システムと比較して、Synthは価格変動の完全な分布とその関連確率を捉え、世界で最も正確な合成データを構築し、代理とLLMをサポートします。高品質な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の意思決定を行うことができ、また異なる市場条件下でのAPYの変動を予測できるようになります。これにより、流動性プールは必要に応じて流動性を再配分したり、引き出したりすることができます。自律ネットワークが始まって以来、彼らはDeFiチームからの強い要求があり、彼らのAPIを通じてSynthのデータを統合しています。## 最も注目されているAIエージェントブロックチェーンAIやエージェントのためのデータレイヤーを構築するだけでなく、あるブロックチェーンはDeFAIの未来に向けて全スタックを構築するブロックチェーンとしての位置付けをしています。彼らは最近、ユーザーのプロンプトに基づいてオンチェーン取引を実行するためのDeFAIのco-pilotである端末を展開しました。これはトークンのステーキング者に対して公開される予定です。さらに、このブロックチェーンはAIとエージェントに基づく多くのチームをサポートしています。彼らは複数のプロトコルをそのエコシステムに統合するために大きな努力を払いました。より多くのエージェントの開発と取引の実行とともに、このブロックチェーンは急速に進化しています。これらの措置は、彼らがAIを使用してネットワークをアップグレードしている間に実現されており、最も注目すべきは、彼らのブロックチェーンにAIソーターを装備したことです。取引を実行する前にシミュレーションとAI分析を使用することで、高リスクの取引を処理する前にブロックおよびレビューでき、チェーン上の安全性を確保できます。あるスーパー チェーンのL2として、このブロックチェーンは中間地点に立ち、人間と代理ユーザーを最良の分散型金融エコシステムに接続します。! [DeFAIの説明:AIはどのようにしてDeFiの可能性を解き放つことができるのか? ](https://img-cdn.gateio.im/social/moments-cb3bdaee47242cf206572b3411f452ce)## AIエージェントに基づく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の構築および発行のための2つの主要な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の高いスループットと低遅延ネットワーク、そしてオープンソースのElizaOSを利用してエージェントトークンを展開し、VirtualsはBase上でエージェントを展開するためのランチパッドとして機能します。両者はハッカソンと資金インセンティブを持っていますが、それらがチェーンとしてのAIプランにおいて達成したレベルにはまだ到達していません。NEARは以前、AIを中心としたL1ブロックチェーンとして自らを定義しており、その機能にはAIタスクマーケット、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研究センター、及びNEAR AIアシスタントが含まれています。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拡張するための2000万ドルのAIエージェントファンドを発表しました。### チェーンベースChainbaseは、AIエージェントの取引、洞察、予測、アルファ探索などの機能を強化する、全チェーンで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。彼らはmanuscriptsを発表しました。これは、オンチェーンおよびオフチェーンデータをターゲットデータストレージに統合するためのブロックチェーンデータストリームフレームワークであり、無制限のクエリと分析を可能にします。これにより、開発者は自分の特定のニーズに基づいてデータ処理のワークフローをカスタマイズできます。生データを標準化し、クリーンで互換性のあるフォーマットに処理することで、データセットがAIシステムの厳しい要件を満たすことが保証され、前処理時間を短縮し、モデルの精度を向上させ、信頼性の高いAIエージェントの作成を助けます。その広範なオンチェーンデータに基づいて、彼らはTheiaという名前のモデルを開発しました。このモデルは、複雑なコーディング知識なしにオンチェーンデータをユーザーのデータ分析に変換します。Chainbaseのデータの実用性は、彼らのパートナーシップの中で明らかであり、AIプロトコルは彼らのデータを使用して次のことを行っています：- ElizaOSプロキシプラグイン、オンチェーン駆動の意思決定に使用- Vana AIアシスタントの構築- あるソーシャルネットワークのインテリジェンスで、ユーザーの行動洞察を提供します- DeFiのデータ分析と予測- 他のプロジェクトとも協力しています従来のデータプロトコルと比較して、The Graph、Chainlink、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。The Graphはブロックチェーンデータのクエリとインデックス作成のためのプラットフォームを提供し、開発者に取引や戦略実行のために構築されていない生データへのアクセスを提供します。Chainlinkはオラクルデータフィードを提供しますが、予測のためのAI最適化データセットが不足しており、Alchemyは主にRPCサービスを提供します。対照的に、Chainbaseのデータは特に準備されたブロックチェーンデータであり、AIアプリケーションやエージェントがより構造化され、洞察に満ちた形で簡単に利用できるため、エージェントはチェーン上の市場、流動性、トークンデータに関連するデータをより便利に取得できます。### sqd.aisqd.aiは、AIエージェントとWeb3サービスのために特別に設計されたオープンデータベースネットワークを開発しています。彼らの分散型データレイクは、許可不要で、経済的に効率的な大量のリアルタイムおよび歴史的ブロックチェーンデータアクセスを提供し、AIエージェントがより効果的に機能できるようにします。sqd.aiはリアルタイムデータインデックス（未完了のブロックのインデックスを含む）を提供し、インデックス速度は毎秒150,000以上のブロックに達し、他のどのインデクサーよりも速いです。過去24時間で、彼らは10TB以上のデータを提供し、数十億の自律AIエージェントと開発者の高スループットニーズを満たしました。彼ら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応じてカスタムデータを提供し、DuckDBはローカルクエリのために効率的なデータリトリーバルを提供します。彼らの統合データセットは、100を超えるEVMおよびSubstrateネットワークをサポートしており、イベントログや取引の詳細を含んでいます。これは、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非常に価値があります。ゼロ知識証明の導入により、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て処理できるようになります。さらに、sqd.aiは処理ノードを追加することで増加するデータ負荷を処理できるため、AIエージェントの数が増加し続けることをサポートします（推定数は数十億に達する見込みです）。### クッキーCookieはAIエージェントとクラスタにモジュール式データレイヤーを提供し、特にソーシャルデータの処理に特化しています。これには、オンチェーンおよび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メンタリティを追跡するAIエージェントダッシュボードがあり、最近では他のAIエージェント向けにソーシャルメディアの人気のナarrティブとメンタリティの変化を検出するためのプラグアンドプレイデータクラスターAPIを導入しました。彼らのデータグループは、20のデータエージェントによってサポートされ、リアルタイムのオンチェーンおよびソーシャルデータソースで7TB以上をカバーしており、市場の感情とオンチェーン分析への洞察を提供しています。彼らの最新のAIエージェントは、彼らのデータグループの7％のキャパシティを活用し、その下で動作しているさまざまな他のエージェントを利用して市場予測を提供し、新しい機会を見つけ出しています。! [DeFAIの説明:AIはどのようにしてDeFiの可能性を解き放つことができるのか? ](https://img-cdn.gateio.im/social/moments-b3de8eebf7e695c25e40629c04db3ed8)## DeFAIの次のステップ現在、分散型金融の大多数のAIエージェントは、完全な自律性を実現する上で重大な制限に直面しています。例えば：1. 抽象層はユーザーの意図を実行に変換しますが、通常は予測能力に欠けています。2. AIエージェントは分析を通じてアルファを生成する可能性がありますが、独立した取引実行が欠けています。3. AI駆動のdAppは保管庫や取引を処理できますが、受動的であり能動的ではありません。DeFAIの次のステージは、有用なデータ層の統合に焦点を当て、最適な代理プラットフォームまたはエージェントを開発する可能性があります。これには、巨大なクジラの活動や流動性の変化などについての深いオンチェーンデータが必要であり、より良い予測分析のために有用な合成データを生成し、一般市場からの感情分析と組み合わせる必要があります。これは、特定のカテゴリ（AIエージェント、分散型金融など）のトークンの変動や、ソーシャルネットワーク上のトークンの変動に関係しています。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シームレスに取引戦略を生成し、実行できるようになることです。これらのシステムが成熟するにつれて、将来的には分散型金融のトレーダーが最小限の人為的介入でAIエージェントに依存して、自主的に金融戦略を評価、予測、実行する姿を見るかもしれません。## まとめAIエージェントトークンとフレームワークは最近値を下げましたが、DeFAIはまだ初期段階にあります。AIエージェントが分散型金融の可用性とパフォーマンスを向上させる可能性は否定できません。この潜在能力を解放する鍵は、高品質のリアルタイムデータを取得することであり、これによりAI駆動の取引予測と実行が改善されます。ますます多くのプロトコルが異なるデータレイヤーを統合し、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ており、データが代理決定にとって重要であることを強調しています。未来を展望すると、検証可能性と
DeFAI:AIドリブンDeFiの未来と課題
DeFAI：AIはどのように分散型金融の潜在能力を解放するのか？
分散型金融(DeFi)は、2020年の急速な発展以来、暗号エコシステムの核心的な柱となっています。多くの革新的なプロトコルが構築されてきましたが、それは複雑さと断片化の増加をもたらし、経験豊富なユーザーでさえも多数のチェーン、資産、プロトコルを扱うのが難しくなっています。
その一方で、人工知能(AI)は、2023年の広範な基盤の物語から2024年により専門的で代理指向の焦点へと発展しました。この変化は、AIが自動化、リスク管理、資本最適化を通じてDeFiを強化する新興分野であるDeFi AI (DeFAI)を生み出しました。
! DeFAIの説明:AIはどのようにしてDeFiの可能性を解き放つことができるのか?
DeFAIは複数の層を跨いでいます。ブロックチェーンは基盤層であり、AIエージェントは特定のチェーンと相互作用して取引やスマートコントラクトを実行する必要があります。その上に、データ層と計算層はAIモデルのトレーニングに必要なインフラを提供し、これらのモデルは過去の価格データ、市場の感情、オンチェーン分析に基づいています。プライバシーと検証可能な層は、信頼のない実行を維持しながら、センシティブな財務データを安全に保つことを保証します。最後に、エージェントフレームワークは、開発者が自律取引ロボット、信用リスク評価ツール、オンチェーンガバナンス最適化ツールなどの特化したAI駆動アプリケーションを構築できるようにします。
DeFAIエコシステムが拡大する中で、最も際立ったプロジェクトは3つの主要なカテゴリに分けることができます：
1. 抽象化レイヤー
このカテゴリに基づくプロトコルは、DeFiのChatGPTのようなユーザーフレンドリーなインターフェースとして機能し、ユーザーがオンチェーンで実行されるプロンプトを入力できるようにします。これらは通常、複数のチェーンやdAppと統合され、ユーザーの意図を実行し、複雑な取引の手動ステップを排除します。
これらのプロトコルが実行できるいくつかの機能には、
例えば、借貸プラットフォームから手動でETHを引き出し、Solanaにクロスチェーンし、SOL/他のトークンと交換し、DEXで流動性を提供する必要はありません - 抽象レイヤープロトコルは1ステップで操作を完了します。
2. 自主取引エージェント
従来のルールに従った取引ロボットとは異なり、自律型取引エージェントは市場の状況を学習し適応し、新しい情報に基づいてその戦略を調整することができます。これらのエージェントは：
3. AI搭載のDApps
分散型金融 dAppは、借貸、交換、收益farmingなどの機能を提供します。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できます：
主な課題
これらのレイヤー上に構築されたトッププロトコルは、いくつかの課題に直面しています：
これらのプロトコルは、最適な取引執行を実現するためにリアルタイムデータストリームに依存しています。データの質が悪いと、ルートの効率が低下したり、取引が失敗したり、取引が利益を生まなくなる可能性があります。
AIモデルは歴史データに依存していますが、暗号通貨市場は非常に変動が激しいです。エージェントは多様で高品質なデータセットのトレーニングを受けなければ、有効性を維持できません。
資産の相関性、流動性の変化、および市場の感情を全面的に理解する必要があり、全体の市場状況を把握することができます。
これらのカテゴリーに基づくプロトコルは市場で人気を集めています。しかし、より良い製品と最適な結果を提供するために、彼らはさまざまな異なる質のデータセットを統合することを検討すべきです。
データ層 - DeFAIスマートに力を提供
AIの良し悪しは、それが依存するデータに依存します。DeFAIでAIエージェントが効果的に機能するためには、リアルタイムで構造化され、検証可能なデータが必要です。たとえば、抽象層はRPCとソーシャルネットワークAPIを通じてオンチェーンデータにアクセスする必要があり、取引と収益最適化エージェントはその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。
高品質なデータセットは、エージェントが将来の価格動向を予測分析するのに役立ち、特定の資産に対するロングまたはショートポジションの好みに応じて取引の提案を行います。
モードシンセ子ネット
あるブロックチェーンの第50のサブネットワークとして、Synthは代理の財務予測能力のために合成データを作成します。従来の価格予測システムと比較して、Synthは価格変動の完全な分布とその関連確率を捉え、世界で最も正確な合成データを構築し、代理とLLMをサポートします。
高品質な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の意思決定を行うことができ、また異なる市場条件下でのAPYの変動を予測できるようになります。これにより、流動性プールは必要に応じて流動性を再配分したり、引き出したりすることができます。自律ネットワークが始まって以来、彼らはDeFiチームからの強い要求があり、彼らのAPIを通じてSynthのデータを統合しています。
最も注目されているAIエージェントブロックチェーン
AIやエージェントのためのデータレイヤーを構築するだけでなく、あるブロックチェーンはDeFAIの未来に向けて全スタックを構築するブロックチェーンとしての位置付けをしています。彼らは最近、ユーザーのプロンプトに基づいてオンチェーン取引を実行するためのDeFAIのco-pilotである端末を展開しました。これはトークンのステーキング者に対して公開される予定です。
さらに、このブロックチェーンはAIとエージェントに基づく多くのチームをサポートしています。彼らは複数のプロトコルをそのエコシステムに統合するために大きな努力を払いました。より多くのエージェントの開発と取引の実行とともに、このブロックチェーンは急速に進化しています。
これらの措置は、彼らがAIを使用してネットワークをアップグレードしている間に実現されており、最も注目すべきは、彼らのブロックチェーンにAIソーターを装備したことです。取引を実行する前にシミュレーションとAI分析を使用することで、高リスクの取引を処理する前にブロックおよびレビューでき、チェーン上の安全性を確保できます。あるスーパー チェーンのL2として、このブロックチェーンは中間地点に立ち、人間と代理ユーザーを最良の分散型金融エコシステムに接続します。
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AIエージェントに基づく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の構築および発行のための2つの主要な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の高いスループットと低遅延ネットワーク、そしてオープンソースのElizaOSを利用してエージェントトークンを展開し、VirtualsはBase上でエージェントを展開するためのランチパッドとして機能します。両者はハッカソンと資金インセンティブを持っていますが、それらがチェーンとしてのAIプランにおいて達成したレベルにはまだ到達していません。
NEARは以前、AIを中心としたL1ブロックチェーンとして自らを定義しており、その機能にはAIタスクマーケット、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研究センター、及びNEAR AIアシスタントが含まれています。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拡張するための2000万ドルのAIエージェントファンドを発表しました。
チェーンベース
Chainbaseは、AIエージェントの取引、洞察、予測、アルファ探索などの機能を強化する、全チェーンで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。彼らはmanuscriptsを発表しました。これは、オンチェーンおよびオフチェーンデータをターゲットデータストレージに統合するためのブロックチェーンデータストリームフレームワークであり、無制限のクエリと分析を可能にします。
これにより、開発者は自分の特定のニーズに基づいてデータ処理のワークフローをカスタマイズできます。生データを標準化し、クリーンで互換性のあるフォーマットに処理することで、データセットがAIシステムの厳しい要件を満たすことが保証され、前処理時間を短縮し、モデルの精度を向上させ、信頼性の高いAIエージェントの作成を助けます。
その広範なオンチェーンデータに基づいて、彼らはTheiaという名前のモデルを開発しました。このモデルは、複雑なコーディング知識なしにオンチェーンデータをユーザーのデータ分析に変換します。Chainbaseのデータの実用性は、彼らのパートナーシップの中で明らかであり、AIプロトコルは彼らのデータを使用して次のことを行っています：
従来のデータプロトコルと比較して、The Graph、Chainlink、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。The Graphはブロックチェーンデータのクエリとインデックス作成のためのプラットフォームを提供し、開発者に取引や戦略実行のために構築されていない生データへのアクセスを提供します。Chainlinkはオラクルデータフィードを提供しますが、予測のためのAI最適化データセットが不足しており、Alchemyは主にRPCサービスを提供します。
対照的に、Chainbaseのデータは特に準備されたブロックチェーンデータであり、AIアプリケーションやエージェントがより構造化され、洞察に満ちた形で簡単に利用できるため、エージェントはチェーン上の市場、流動性、トークンデータに関連するデータをより便利に取得できます。
sqd.ai
sqd.aiは、AIエージェントとWeb3サービスのために特別に設計されたオープンデータベースネットワークを開発しています。彼らの分散型データレイクは、許可不要で、経済的に効率的な大量のリアルタイムおよび歴史的ブロックチェーンデータアクセスを提供し、AIエージェントがより効果的に機能できるようにします。
sqd.aiはリアルタイムデータインデックス（未完了のブロックのインデックスを含む）を提供し、インデックス速度は毎秒150,000以上のブロックに達し、他のどのインデクサーよりも速いです。過去24時間で、彼らは10TB以上のデータを提供し、数十億の自律AIエージェントと開発者の高スループットニーズを満たしました。
彼ら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応じてカスタムデータを提供し、DuckDBはローカルクエリのために効率的なデータリトリーバルを提供します。彼らの統合データセットは、100を超えるEVMおよびSubstrateネットワークをサポートしており、イベントログや取引の詳細を含んでいます。これは、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非常に価値があります。
ゼロ知識証明の導入により、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て処理できるようになります。さらに、sqd.aiは処理ノードを追加することで増加するデータ負荷を処理できるため、AIエージェントの数が増加し続けることをサポートします（推定数は数十億に達する見込みです）。
クッキー
CookieはAIエージェントとクラスタにモジュール式データレイヤーを提供し、特にソーシャルデータの処理に特化しています。これには、オンチェーンおよび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メンタリティを追跡するAIエージェントダッシュボードがあり、最近では他のAIエージェント向けにソーシャルメディアの人気のナarrティブとメンタリティの変化を検出するためのプラグアンドプレイデータクラスターAPIを導入しました。
彼らのデータグループは、20のデータエージェントによってサポートされ、リアルタイムのオンチェーンおよびソーシャルデータソースで7TB以上をカバーしており、市場の感情とオンチェーン分析への洞察を提供しています。彼らの最新のAIエージェントは、彼らのデータグループの7％のキャパシティを活用し、その下で動作しているさまざまな他のエージェントを利用して市場予測を提供し、新しい機会を見つけ出しています。
! DeFAIの説明:AIはどのようにしてDeFiの可能性を解き放つことができるのか?
DeFAIの次のステップ
現在、分散型金融の大多数のAIエージェントは、完全な自律性を実現する上で重大な制限に直面しています。例えば：
抽象層はユーザーの意図を実行に変換しますが、通常は予測能力に欠けています。
AIエージェントは分析を通じてアルファを生成する可能性がありますが、独立した取引実行が欠けています。
AI駆動のdAppは保管庫や取引を処理できますが、受動的であり能動的ではありません。
DeFAIの次のステージは、有用なデータ層の統合に焦点を当て、最適な代理プラットフォームまたはエージェントを開発する可能性があります。これには、巨大なクジラの活動や流動性の変化などについての深いオンチェーンデータが必要であり、より良い予測分析のために有用な合成データを生成し、一般市場からの感情分析と組み合わせる必要があります。これは、特定のカテゴリ（AIエージェント、分散型金融など）のトークンの変動や、ソーシャルネットワーク上のトークンの変動に関係しています。
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シームレスに取引戦略を生成し、実行できるようになることです。これらのシステムが成熟するにつれて、将来的には分散型金融のトレーダーが最小限の人為的介入でAIエージェントに依存して、自主的に金融戦略を評価、予測、実行する姿を見るかもしれません。
まとめ
AIエージェントトークンとフレームワークは最近値を下げましたが、DeFAIはまだ初期段階にあります。AIエージェントが分散型金融の可用性とパフォーマンスを向上させる可能性は否定できません。
この潜在能力を解放する鍵は、高品質のリアルタイムデータを取得することであり、これによりAI駆動の取引予測と実行が改善されます。ますます多くのプロトコルが異なるデータレイヤーを統合し、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ており、データが代理決定にとって重要であることを強調しています。
未来を展望すると、検証可能性と