DeFAI:DeFi 与 AI 融合,催生 AI 代理新潮流?

marsbitPublicado a 2025-01-14Actualizado a 2025-01-22

1. DeFAI 讲述了什么故事?

1.1 什么是 DeFAI?

简而言之,DeFAI 是指人工智能(AI)与去中心化金融(DeFi)的结合。人工智能一直是热门话题,市场经历了多个炒作周期,涵盖了从 AI 算力到 AI 表情包,从不同技术架构到各种基础设施搭建。尽管最近 AI 代理的整体市场价值有所下降,但 DeFAI 的概念正逐渐浮现,成为突破性趋势。目前,DeFAI 的现状可以大致分为三类:AI 抽象、自治 DeFi 代理、市场分析与预测。这些类别中的具体分类如下图所示。


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1.2 DeFAI 是如何运作的?

在 DeFi 系统中,AI 代理的核心基于大语言模型(LLM),涉及从数据收集到决策执行的多层次流程和技术。根据 @3sigma 在 IOSG 文章中的研究,大多数模型遵循六个特定工作流程:数据收集、模型推理、决策制定、托管与运营、互操作性和钱包管理。以下是这些流程的总结:


1. 数据收集:AI 代理的主要任务是全面理解其运行环境。这包括从多个来源收集实时数据:

  • 链上数据:通过索引器和预言机获取实时区块链数据,如交易记录、智能合约状态和网络活动。这有助于代理保持与市场动态同步。
  • 链下数据:价格信息、市场新闻和宏观经济指标通过 CoinMarketCap 或 Coingecko 等外部数据提供商提供,确保代理对外部市场状况的理解。这些数据通常通过 API 接口提供。
  • 去中心化数据源:一些代理可能通过去中心化数据馈送协议获取价格预言机数据,以确保数据的去中心化和可信度。

2. 模型推理:数据收集后,AI 代理进入推理和计算阶段,在此阶段,代理依赖多个 AI 模型进行复杂推理和预测:

  • 监督学习与无监督学习:通过对有标签或无标签数据的训练,AI 模型能够分析市场行为和治理论坛活动。例如,通过分析历史交易数据,模型可以预测未来市场趋势或评估治理提案的可能结果。
  • 强化学习:通过试错和反馈机制,AI 模型能够自主优化策略。例如,在代币交易中,AI 代理可以模拟多种策略,确定最佳买入或卖出时机,从而在动态市场条件下持续改进。
  • 自然语言处理(NLP):通过理解和处理自然语言输入,代理能够从治理提案或市场讨论中提取关键信息,帮助用户做出更好的决策。尤其在扫描去中心化治理论坛或处理用户命令时,这一过程至关重要。

3. 决策制定:根据收集到的数据和推理结果,AI 代理进入决策阶段。在此阶段,代理不仅分析当前市场状况,还平衡多个变量:

  • 优化引擎:代理使用优化引擎在不同条件下找到最佳执行路径。例如,在提供流动性或执行套利策略时,代理必须考虑滑点、交易费用、网络延迟和资金规模,从而找到最优路径。
  • 多代理系统协作:在复杂的市场情形下,单一代理可能无法完全优化所有决策。在这种情况下,可以部署多个 AI 代理,每个代理专注于不同的任务,通过协作提升整体系统的决策效率。例如,一个代理专注于市场分析,而另一个专注于执行交易策略。


4. 托管与运营:AI 代理通常需要处理大量计算,因此依赖链下服务器或分布式计算网络进行托管:

  • 集中式托管:一些 AI 代理可能依赖集中式云计算服务(如 AWS)来托管其计算和存储需求。此方法能确保模型的高效运行,但也带来了潜在的集中化风险。
  • 去中心化托管:为降低集中化风险,一些代理使用去中心化的分布式计算网络(如 Akash)和去中心化存储解决方案(如 Arweave)进行模型和数据的托管。这些方案确保了模型的去中心化运行,同时提供数据存储的持久性。
  • 链上交互:尽管模型可能托管在链下,AI 代理仍需要与链上协议交互,执行智能合约功能(如交易执行、流动性管理)和资产管理。这要求代理具备安全的密钥管理和交易签名机制,如 MPC(多方计算)钱包或智能合约钱包。


5. 互操作性:AI 代理在 DeFi 生态系统中的关键作用是与各种 DeFi 协议和平台无缝交互:

  • API 集成:代理通过 API 连接器与去中心化交易所、流动性池和借贷协议对接,允许代理访问实时市场价格、交易对方和借贷利率等关键信息,做出交易决策。
  • 去中心化消息传递:为了确保与链上协议的同步,代理可以使用去中心化消息传递协议(如 IPFS 或 Webhook)接收更新。这使得 AI 代理能够实时处理外部事件,如治理提案投票结果或流动性池变化,从而调整其策略。

6. 钱包管理:AI 代理必须能够在区块链上执行操作,这需要安全的钱包和密钥管理机制:

  • MPC 钱包:MPC 钱包将私钥分割到多个参与者之间,允许代理在没有单一密钥泄露风险的情况下安全执行交易。例如,Coinbase Replit 使用的 MPC 钱包展示了如何在允许用户将部分自治权委托给 AI 代理的同时确保密钥管理的安全性。
  • 可信执行环境(TEE):另一种常见的密钥管理方案是使用 TEE 技术,在安全的硬件隔离区存储私钥。这使得代理能够在完全自治的环境中进行交易和决策,而无需第三方干预。然而,TEE 面临硬件集中化和性能开销等挑战,尽管如此,随着这些挑战的解决,完全自治的 AI 系统可能成为现实。


1.3 起源的教义?从意图到 DeFAI

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如果 DeFAI 的愿景是通过 AI 代理和各种 AI 平台使用户能够自主管理其投资组合,允许每个人轻松参与加密市场交易,那么这一愿景是否自然而然地引领我们进入“意图”这一概念?

首先回顾一下由 Paradigm 首次提出的“意图”概念。在正常的交易中,我们需要指定一个明确的执行路径,比如在 Uniswap 上将 Token A 交换为 Token B。然而,在一个基于意图的场景中,执行路径由求解器和 AI 共同决定。换句话说:交易 = 我指定如何执行 TX;意图 = 我只关心 TX 的结果,而不关心执行过程。从回顾的角度看,DeFAI 的叙事不仅紧密契合 AI 代理的最终愿景,还完美补充了“意图”概念的实现。在这个全面的视野下,DeFAI 可以被看作是实现意图的新路径。

未来大规模区块链应用实现的终极版本可能是:AI 代理 + 求解器 + 基于意图 + DeFAI = 未来?


2. DeFAI 相关项目

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2.1 Griffain

@griffaindotcom $GRIFFAIN:一个结合 AI 代理与区块链的创新平台,旨在帮助用户发布 AI 代理。它专注于创建强大且可扩展的去中心化金融(DeFi)解决方案,支持无缝的代币交换、流动性提供和生态系统增长。它使用户能够轻松管理钱包、交易和 NFT,并自动执行任务,如发布表情包币和空投。


2.2 Hey Anon

@HeyAnonai $ANON:一个由人工智能驱动的 DeFi 协议,简化了交互,通过自然语言处理聚合实时项目数据并执行复杂操作。它为用户提供抽象化的 DeFi 操作层。DWF Labs 宣布通过其 AI 代理基金支持 DeFAI 项目 Hey Anon,计划于 1 月 14 日通过 Moonshot 上线。


2.3 Orbit

@orbitcryptoai $GRIFT:简化复杂的 DeFi 界面和操作,降低大众的入门门槛。目前,支持 100 多条区块链(包括 EVM 和 Solana)和 200 多个协议。代币 GRIFT 用于为平台注入活力。


2.4 Neur

@neur_sh $NEUR:一个开源的全栈应用,结合了 LLM 模型和区块链功能,专为 Solana 生态系统设计。它使用 Solana Agent Kit 实现无缝协议交互。


2.5 Modenetwork

@modenetwork $MODE:定位为以太坊 Layer2 AI 与 DeFi 创新的中心。持有者可以质押 MODE 获得 veMODE,从而享受 AI 代理的空投。Modenetwork 旨在成为 DeFAI 生态中的关键角色。


2.6 The Hive

@askthehive_ai $BUZZ:基于 Solana 构建,The Hive 集成了多个模型,包括 OpenAI、Anthropic、XAI 和 Gemini,便于执行复杂的 DeFi 操作,如交易、质押和借贷。


2.7 Bankr

@bankrbot $BNKR:一个 AI 驱动的加密货币助手,允许用户通过发送消息轻松进行买卖、交换、下限价单和管理钱包。计划很快加入代币交换和链上追踪功能。其愿景是让每个人都能轻松参与 DeFi,并实现自动化交易。


2.8 HotKeySwap

@HotKeySwap $HOTKEY:提供 AI 驱动的 DEX 聚合器和分析工具,提供一整套 DeFi 工具,包括跨链交易和分析。


2.9 Gekko AI

@Gekko_Agent $GEKKO:由 Virtuals 协议创建的 AI 代理,专注于提供全面的自动化交易解决方案。特别为预测市场设计。Gekko 的自动化交易策略包括自动再平衡、收益收割和新代币指数的创建。


2.10 ASYM

@ASYM41b07 $ASYM:一个 AI 驱动的 DEX 聚合器和分析工具,识别高回报的投资机会,并以 $ASYM 代币结算利润。


2.11 Wayfinder Foundation

@AIWayfinder $Wayfinder:由基于卡牌游戏的区块链游戏 Parallel 推出的 AI 驱动全链交互工具,帮助代理在链上环境中导航,执行交易并与去中心化应用进行互动。


2.12 Slate

@slate_ceo $Slate:一个通用的 AI 代理连接基础设施层,将自然语言命令转化为链上操作。专注于执行自动化交易策略,根据特定条件买卖,使链上操作变得如思考般简单。


2.13 Cod3x

@Cod3xOrg $Cod3x:一个 Solana AI 黑客马拉松项目,提供无代码开发工具来构建自动化的 DeFi 策略与代理。其 Agentic Interface 允许仅通过基于意图的表达执行复杂操作。


2.14 Almanak

@Almanak_ $Almanak:一个能够自我学习并自主执行任务的 AI 代理。它通过基于代理的建模优化 DeFi 和游戏项目。其使命是通过数据科学和交易知识最大化协议的盈利能力,同时确保经济安全。


2.15 HIERO

@HieroHQ $HTERM:一个适用于 Solana 和 Base 网络的多链智能工具,允许用户使用自然语言命令执行交易和进行简单的代币分析。


3. 什么是 AI 代理的终极系统?

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时不我待,DeFAI 项目如雨后春笋般快速涌现。在 1 月 13 日比特币大幅跌破 90,000 美元后,根据 CoinGecko 的数据,DeFAI 相关代币出现反弹趋势,次日涨幅达到 38.73%。其中,$GRIFT、$BUZZ 和 $ANON 的涨幅最大。然而,AI 代理在金融领域的发展方向仍是一个值得思考的问题。目前,AI 代理面临着两个十字路口:左边是向游戏(Game)发展,右边是向 DeFi 发展。


3.1 左边的道路:游戏

M3(Metaverse Makers _)(@m3org) 可能是这一道路上最有前景的代表。该项目由艺术家和开源黑客社区组成,似乎有一个 ai16z 背后的组织支持。核心团队成员包括 JIN(@dankvr)、Reneil(@reneil1337)、Saori(@saori_xbt)、Shaw(@shawmakesmagic)等。然而,对于 Web2 市场中资源丰富、人才众多的 AI 游戏来说,最大的障碍是目前还没有出现真正成功的 AI 游戏。备受期待的游戏《Phantom Beasts Paru》在 2024 年 1 月引发了关于是否涉及 AI 设计的争议,因为其开发效率异常快,但 CEO 最终否认了这一说法。此外,游戏所需的长时间开发周期,相较于 DeFi 更即时的潜力,表明 AI 游戏可能需要更多市场热情才能成功。


3.2 右边的道路:DeFi

从市值的角度来看,DeFAI 项目的排名如下:$GRIFFAIN、$ANON、$OLAS、$GRIFT、$SPEC、$BUZZ、$RSS3、$SNAI、$GATSBY,其中 GRIFFAIN 和 ANON 占据了 DeFAI 总市值的 37.29%。

  • GRIFFAIN:基于 Solana 构建,目前在 DeFAI 市值排名中位居第一,市值为 4.57 亿美元,Twitter 粉丝数为 10.3 万。其核心功能是通过钱包生成、快速交易等功能促进交易。目前,用户可以通过 The Agent Engine 以仅 0.01 Sol 铸造 NFT。
  • Hey Anon:以多链模式运行,目前支持 Sonic Insider、Solana、EVM、opBNB 等区块链。$ANON 的迅速崛起归功于其创始人 Daniele(@danielesesta),他同时也是 Wonderland、Abracadabra 和 WAGMI 的创始人。他的现有流量为 $ANON 注入了巨大的活力。作为他的下一个创业项目,Hey Anon 目前以 2.48 亿美元的市值位居第二。


4. 结语


DeFAI 的出现并非偶然,因为区块链的核心适应性与金融场景高度契合。无论是向左走向 GameFAI,还是向右走向 DeFAI,两个方向都揭示了显著的市场潜力。对于游戏路径来说,未来或许会继续延续元宇宙的发展,借助 AI,管理虚拟资产、角色、经济体等,AI 代理可能通过类似表情包的元素自我进化并在去中心化元宇宙中繁荣。

而随着 DeFi 在右侧路径上的发展,它不可避免地将从热情驱动的炒作转向更具价值导向的终点。AI 代理的价值不应依赖于表情包发行来迎合市场趋势。然而,AI 代理的持续进化必须由类似 DeFi 的收益生成模型来支持。最终,市场竞争的胜者将不会总是披着相同的盔甲,最终结果是我们热切期待的。

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Personalización Potenciada por IA: Al emplear modelos avanzados de aprendizaje automático, DUOLINGO AI personaliza las lecciones para adaptarse al progreso de aprendizaje individual, similar a las características adaptativas encontradas en plataformas establecidas. Creadores del Proyecto y Gobernanza A partir de abril de 2025, el equipo detrás de $DUOLINGO AI permanece seudónimo, una práctica frecuente en el paisaje descentralizado de criptomonedas. Esta anonimidad está destinada a promover el crecimiento colectivo y la participación de las partes interesadas en lugar de centrarse en desarrolladores individuales. El contrato inteligente desplegado en la blockchain de Solana señala la dirección de la billetera del desarrollador, lo que significa el compromiso con la transparencia en las transacciones a pesar de que la identidad de los creadores sea desconocida. Según su hoja de ruta, DUOLINGO AI tiene como objetivo evolucionar hacia una Organización Autónoma Descentralizada (DAO). Esta estructura de gobernanza permite a los poseedores de tokens votar sobre cuestiones críticas como implementaciones de características y asignaciones de tesorería. Este modelo se alinea con la ética de empoderamiento comunitario que se encuentra en varias aplicaciones descentralizadas, enfatizando la importancia de la toma de decisiones colectiva. Inversores y Alianzas Estratégicas Actualmente, no hay inversores institucionales o capitalistas de riesgo identificables públicamente vinculados a $DUOLINGO AI. En cambio, la liquidez del proyecto proviene principalmente de intercambios descentralizados (DEXs), marcando un contraste marcado con las estrategias de financiación de las empresas tradicionales de tecnología educativa. Este modelo de base indica un enfoque impulsado por la comunidad, reflejando el compromiso del proyecto con la descentralización. En su libro blanco, DUOLINGO AI menciona la formación de colaboraciones con “plataformas de educación blockchain” no especificadas, destinadas a enriquecer su oferta de cursos. Aunque aún no se han divulgado asociaciones específicas, estos esfuerzos colaborativos sugieren una estrategia para combinar la innovación blockchain con iniciativas educativas, ampliando el acceso y la participación de los usuarios en diversas vías de aprendizaje. Arquitectura Tecnológica Integración de IA DUOLINGO AI incorpora dos componentes principales impulsados por IA para mejorar su oferta educativa: Motor de Aprendizaje Adaptativo: Este sofisticado motor aprende de las interacciones del usuario, similar a los modelos propietarios de las principales plataformas educativas. Ajusta dinámicamente la dificultad de las lecciones para abordar desafíos específicos del aprendiz, reforzando áreas débiles a través de ejercicios específicos. 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Gobernanza DAO: Los miembros de la comunidad que poseen tokens pueden participar en la gobernanza votando sobre propuestas clave, facilitando una cultura participativa que fomenta la innovación en la oferta de cursos y características de la plataforma. Línea de Tiempo Histórica 2022–2023: Conceptualización Los cimientos de DUOLINGO AI comienzan con la creación de un libro blanco, destacando la sinergia entre los avances de IA en el aprendizaje de idiomas y el potencial descentralizado de la tecnología blockchain. 2024: Lanzamiento Beta Un lanzamiento beta limitado introduce ofertas en idiomas populares, recompensando a los primeros usuarios con incentivos en tokens como parte de la estrategia de participación comunitaria del proyecto. 2025: Transición a DAO En abril, se produce un lanzamiento completo de la mainnet con la circulación de tokens, lo que provoca discusiones comunitarias sobre posibles expansiones a idiomas asiáticos y otros desarrollos de cursos. Desafíos y Direcciones Futuras Obstáculos Técnicos A pesar de sus ambiciosos objetivos, DUOLINGO AI enfrenta desafíos significativos. La escalabilidad sigue siendo una preocupación constante, particularmente en el equilibrio de los costos asociados con el procesamiento de IA y el mantenimiento de una red descentralizada y receptiva. Además, garantizar la creación y moderación de contenido de calidad en medio de una oferta descentralizada plantea complejidades en el mantenimiento de estándares educativos. Oportunidades Estratégicas Mirando hacia adelante, DUOLINGO AI tiene el potencial de aprovechar asociaciones de micro-certificación con instituciones académicas, proporcionando validaciones de habilidades lingüísticas verificadas por blockchain. Además, la expansión entre cadenas podría permitir al proyecto acceder a bases de usuarios más amplias y a ecosistemas blockchain adicionales, mejorando su interoperabilidad y alcance. Conclusión DUOLINGO AI representa una fusión innovadora de inteligencia artificial y tecnología blockchain, presentando una alternativa centrada en la comunidad a los sistemas tradicionales de aprendizaje de idiomas. Aunque su desarrollo seudónimo y su modelo económico emergente traen ciertos riesgos, el compromiso del proyecto con el aprendizaje gamificado, la educación personalizada y la gobernanza descentralizada ilumina un camino hacia adelante para la tecnología educativa en el ámbito de Web3. A medida que la IA continúa avanzando y el ecosistema blockchain evoluciona, iniciativas como DUOLINGO AI podrían redefinir cómo los usuarios se relacionan con la educación lingüística, empoderando a las comunidades y recompensando la participación a través de mecanismos de aprendizaje innovadores.

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