深度融合DeFi与AI的DeFAI,能否催生出AI Agent的新浪潮?

Odaily星球日报發佈於 2025-01-15更新於 2025-01-15

文章摘要

DeFAI是DeFi与AI结合的创新探索,凭借区块链的核心特性,推动AI Agent的应用向金融领域延伸。随着DeFi市场的成熟,DeFAI项目如Griffain、Hey Anon等正在迅速崛起,展现出巨大的潜力。从Game方向到DeFi方向,DeFAI的未来或许会依赖AI技术的深度融合,推动智能合约、流动性提供、资产管理等领域的革命。然而,AI Agent的广泛应用仍面临挑战,需要走向更具实际价值的生态系统,才能实现可持续发展。

原文作者:YBB Capital Researcher Ac-Core 

深度融合DeFi与AI的DeFAI,能否催生出AI Agent的新浪潮?

一、DeFAI 讲了一个什么故事

1.1 什么是 DeFAI

简洁明了表述 DeFAI 即为 AI+DeFi。关于 AI,市场已炒作完一轮又一轮,从 AI 算力到 AI Meme,从不同技术架构到不同基础设施。尽管近期 AI Agent 总体市值普遍存在跌幅,但 DeFAI 的概念却正在成为一种新的突破趋势。当前的 DeFAI 在大体分类上可划分为 AI 抽象、自主 DeFi 代理和市场分析与预测三类,其大类中的具体划分见下图。

深度融合DeFi与AI的DeFAI,能否催生出AI Agent的新浪潮?

图源:作者自制

1.2 DeFAI 是如何运作的

在 DeFi 系统中,AI Agent 背后的核心是 LLM(大语言模型),运作涉及多层次的流程与技术,涵盖从数据收集到决策执行的方方面面。根据 IOSG 文中@ 3 sigma 的研究,多数模型都遵循数据收集、模型推理、决策制定、托管和运行、互操作性、钱包这六个特定的工作流程,以下做为总结:

1. 数据收集:AI Agent 的首要任务是对其操作环境进行全面了解。这包括从多个来源获取实时数据:

  • 链上数据:通过索引器、预言机等手段获取实时的区块链数据,如交易记录、智能合约状态、网络活动。这帮助 Agent 保持对市场动态的同步;

  • 链下数据:从外部数据提供商(如 CoinMarketCap、Coingecko)获取价格信息、市场新闻和宏观经济指标,确保 Agent 对市场外部条件的理解。这些数据通常通过 API 接口提供给 Agent;

  • 去中心化数据源:一些 Agent 可能通过去中心化的数据馈送协议获取价格预言机的数据,确保数据的去中心化和可信性。

2. 模型推理:在数据收集完成后,AI Agent 进入推理和计算阶段。这里,Agent 依赖多个 AI 模型进行复杂的推理和预测:

  • 监督学习和非监督学习:通过在带标签或无标签数据上训练,AI 模型可以分析市场和治理论坛的行为。例如,它们可以通过分析历史交易数据,预测未来市场走势,或者通过分析治理论坛数据,推测某一投票提案的结果;

  • 强化学习:通过试错和反馈机制,AI 模型可以自主优化策略。例如,在代币交易中,AI Agent 可以通过模拟多种交易策略来确定最佳买入或卖出时机。这种学习方式使 Agent 在不断变化的市场条件下能够持续改进;

  • 自然语言处理(NLP):通过理解和处理用户自然语言输入,Agent 可以从治理提案或市场讨论中提取关键信息,帮助用户更好地做出决策。这在扫描去中心化治理论坛或处理用户指令时尤为重要。

3. 决策制定:基于收集的数据和推理的结果,AI Agent 进入决策阶段。在这一阶段,Agent 不仅需要分析当前的市场状况,还要在多个变量之间做权衡:

  • 优化引擎:Agent 使用优化引擎在各种条件下寻找最佳的执行方案。例如,在进行流动性提供或套利策略时,Agent 必须考虑滑点、交易费用、网络延迟、资金规模等因素,以便找到最优的执行路径;

  • 多代理系统协作:为了应对复杂的市场状况,单个 Agent 有时无法全面优化所有决策。在这种情况下,可以部署多个 AI Agent,各自专注于不同的任务领域,通过协作来提高整体系统的决策效率。例如,一个 Agent 专注于市场分析,另一个 Agent 专注于执行交易策略。

4. 托管与运行:由于 AI Agent 需要处理大量计算,通常需要将其模型托管在链下服务器或分布式计算网络上:

  • 中心化托管:部分 AI Agent 可能依赖如 AWS 等中心化云计算服务来托管其计算和存储需求。这种方式有助于确保模型的高效运行,但同时也会带来集中化的潜在风险;

  • 去中心化托管:为了降低中心化风险,一些 Agent 使用去中心化的分布式计算网络(如 Akash)以及分布式存储解决方案(如 Arweave)来托管模型和数据。这类解决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:虽然模型本身托管在链下,但 AI Agent 需要与链上协议进行交互,以便执行智能合约功能(如交易执行、流动性管理)以及管理资产。这需要安全的密钥管理和交易签署机制,如 MPC(多方计算)钱包或智能合约钱包。

5. 互操作性:AI Agent 在 DeFi 生态系统中的关键角色是与多个不同的 DeFi 协议和平台无缝交互:

  • API 集成:Agent 通过 API 桥接器与各个去中心化交易所、流动性池和借贷协议进行数据交换和交互操作。这允许 Agent 实时访问市场价格、交易对手、借贷利率等关键信息,并据此做出交易决策;

  • 去中心化消息传递:为了确保 Agent 与链上协议的同步性,Agent 可以通过去中心化消息传递协议(如 IPFS 或 Webhook)接收更新。这使得 AI Agent 可以实时处理外部事件,例如治理提案的投票结果、流动性池的变动,从而调整策略。

6. 钱包管理:AI Agent 必须能够在区块链上执行实际操作,而这一切都依赖于其钱包和密钥管理机制:

  • MPC 钱包:多方计算钱包将私钥分割在多个参与者之间,允许 Agent 安全地进行交易而无需单点密钥风险。例如,Coinbase Replit 的钱包展示了如何利用 MPC 实现安全的密钥管理,这使得用户可以在保持一定控制的同时,委托 AI Agent 进行部分自主操作;

  • TEE(可信执行环境):另一种常见的密钥管理方式是使用 TEE 技术,将私钥存储在受保护的硬件飞地中。这种方式使得 AI Agent 能够在完全自主的环境中进行交易和决策,而不依赖第三方干预。然而,TEE 目前面临硬件集中化和性能开销的问题,但一旦这些难题得到解决,完全自主的 AI 系统将成为可能。

1.3 教派本源?从意图到 DeFAI

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图源:作者自制

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投资组合,让所有人都能轻松参与加密市场交易,那么这一愿景是否让我们自然联想到“意图”的概念?

回顾一下,由 Paradigm 率先提出的“意图”概念。在我们正常交易时需指定明确的执行路径,好比在 Uniswap 将 Token A 兑换为 Token B,但在意图驱动的场景中,执行路径是由求解器和 AI 共同匹配并最终确定的。换句话说:交易 = 我指定 TX 的执行方式;意图 = 我只要 TX 结果但不关注执行过程。从后视镜视角来看,DeFAI 的叙事不仅接近 AI Agent 的最终理念,在贴合 AI 的同时也完美追尾了实现意图的愿景,综合来看 DeFAI 更像是意图的新添加路径。

在未来实现区块链大规模应用落地的究极版本将会是:AI Agent + Solver + Intent - Centric + DeFAI = Future?

二、DeFAI 相关项目

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2.1 Griffain

 @griffaindotcom $GRIFFAIN: 是一个结合 AI Agent 与区块链的创新平台,能够帮助用户去发行 AI Agent,重点是创建一个强大且可扩展的去中心化金融(DeFi)解决方案,支持无缝的代币互换、流动性提供和生态系统增长。可轻松管理钱包、交易和 NFT,并自动执行 Memecoin 发行和空投等任务。

2.2 Hey Anon

@HeyAnonai $ANON: 是由人工智能驱动的 DeFi 协议,可简化交互、聚合实时项目数据并通过自然语言处理执行复杂操作,并方便用户的 DeFi 抽象层 。DWF Labs 宣布通过其 AI Agent 基金支持 DeFAI 项目 Hey Anon,并于 1 月 14 日上线 Moonshot。

2.3 Orbit

@orbitcryptoai $GRIFT: 简化了复杂的 DeFi 界面与操作,降低了普通人的参与门槛,

目前已经支持与(EVM 与 Solana) 100 多个区块链和 200 多个协议,代币 GRIFT 用于为平台注入活力。

2.4 Neur

@neur_sh $NEUR:是一个开源的全栈应用程序,汇集了 LLM 模型和区块链技术功能,专为 Solana 生态系统设计,使用 Solana Agent Kit 实现无缝协议交互。

2.5 Modenetwork

@modenetwork $MODE: 自身的定位是以太坊 Layer 2 的 AI x DeFi 创新的中心平台,持有者可以质押 MODE 以获得 veMODE,从而享受 AI 代理的空投,致力于成为 DeFAI Stack。

2.6 The Hive

@askthehive_ai $BUZZ:建立在 Solana,集成了包括 OpenAI、Anthropic、XAI、Gemini 等多个模型,以实现交易、质押、借贷等复杂 DeFi 作业。

2.7 Bankr

@bankrbot $BNKR: 是一款人工智能驱动的加密货币伴侣,用户只需发送一条消息即可轻松购买、出售、交换、下限价单和管理钱包,并计划近期添加代币交换和链上跟踪功能,愿景是让每个人都能使用 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、跨链交易等一整套 DeFi 工具,并且支持跨链交易和分析。

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,专门为预测市场制作的 AI 代理。GEKKO 代币的自动化交易策略包括自动重新平衡、收益收获和创建新的代币指数功能。

2.10 ASYM

@ASYM 41 b 07 $ASYM:提供 AI 驱动的 DEX 聚合器和分析工具,可识别高投资回报率的机会,并将所产生利润以$ASYM 进行结算。

2.11 Wayfinder Foundation

@AIWayfinder $Wayfinder:由卡片游戏链游 Parallel 推出的 AI 全链互动工具,为帮助 Agent 在链上环境中导航,执行交易并与去中心化应用程序交互。

2.12 Slate

@slate_ceo $Slate:是通用的人工智能代理和代理的连接基础设施层,通过自然语言命令并将其翻译为链上操作,专注于自动化交易策略的执行,特定条件下买入或卖出,使链上操作像思考一样简单。

2.13 Cod 3x

@Cod 3 xOrg $Cod 3 x :Solana AI 黑客松项目,提供无代码开发工具构建可自动化 DeFi 策略的代理,其代理接口(Agentic Interface)是一款仅使用意图表达即可执行复杂操作的工具。

2.14 Almanak

@Almanak__ $Almanak: 一种具备自我学习能力、可以自主执行任务的 AI Agent,利用基于代理的建模来优化 DeFi 和游戏项目,使命是利用数据科学和交易知识来最大化协议的盈利能力,同时确保其经济安全。

2.15 HIERO 

@HieroHQ $HTERM:Solana 和 Base 网络的多链智能工具,允许用户使用自然语言命令代理自主完成交易,包括买卖代币、进行简单的代币分析等。

三、AI Agent 的终点归于何种体系

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图源:作者自制

寸阴是竞,DeFAI 项目如雨后春笋般不断涌现。比特币在 1 月 13 日大幅回落至九万美元下方后,次日 CoinGecko 数据 DeFAI 相关代币却逆势上涨了 38.73% ,其中$GRIFT、$BUZZ 和$ANON 涨幅最大。但 AI Agent 的金融方向该如何走值得我们思考,当前的钉子路口分别指向了左边的 Game 和右边的 DeFi。

3.1 向左的 Game

M 3 (Metaverse Makers _)(@m 3 org)或许是最有潜力的代表,项目是由疑似ai16z背后的组织的艺术家和开源黑客社区组成,其团队的核心成员有 JIN(@dankvr)、Reneil(@renei l1 337)、Saori(@saori_xbt)、Shaw(@shawmakesmagic)等。但 Game 最大的现实阻碍是在人力和资源丰富的 Web2 市场,也没有出现过一款真正爆火的 AI 游戏。2024 年 1 月备受瞩目的《幻兽帕鲁》因为其远超常人的开发效率引发了关于是否采用 AI 设计的争议,但 CEO 最终否认了这一说法。此外游戏本身需要的长开发周期,相比于向右的 DeFI,AI Game 似乎需要更多的市场热情。

3.2 向右的 DeFi

项目市值依次排名$GRIFFAIN、$ANON、$OLAS、$GRIFT、$SPEC、$BUZZ、$RSS3、$SNAI、$GATSBY,其中 GRIFFAIN 和 ANON 的合计市值占 DeFAI 总体市值的 37.29% 。

GRIFFAIN:建设于 Solana,目前以$ 457 M 市值优势和推特 10.3 万的关注度位居 DeFAI 市值排行榜第一。其核心功能为通过生成钱包完成指向交易,快速交易等功能,当前可花费 0.01 个 Sol 完成 The Agent Engine 的 NFT 铸造。

Hey Anon:采用多练模式,当前支持 Sonic Insider、Solana、EVM、opBNB 等不同公链,$ANON 的突然冲刺,完全是由创始人 Daniele(@danielesesta)的光环带动,他同时也是 Wonderland、Abracadabra 与 WAGMI 的创始人,单依靠的流量已为$ANON 注入了不少活力,Hey Anon 做为他的下一任创业项目目前以$ 248 M 的市值排名第二。

四、小结

DeFAI 的出现并非偶然,区块链的核心特性适配是强金融场景,当前无论是向左的 GameFAI 还是向右的 DeFAI,都展露出了旗鼓相当的市场潜力。向左的 Game 方向,未来可能会出现传承元宇宙的延续,在 AI 的帮助下,管理虚拟财产、角色、经济等多个方面,可借鉴 AI Agent 的繁衍 Meme 的元素法玩,来实现自主进化元宇宙的自治和繁荣。

DeFi 向右发展,必然会从激情四射的情绪炒作逐步走向以实际价值为导向的终点。AI Agent 的价值也不能依靠发行 Meme 来迎合市场潮流,但 AI Agent 故事的延续必须要有类 DeFi 收益套娃的支持,胜利的王者不会永远身披铠甲,市场竞争的最终结果值得我们翘首以待。

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DUOLINGO AI:將語言學習與Web3及AI創新結合 在科技重塑教育的時代,人工智能(AI)和區塊鏈網絡的整合預示著語言學習的新前沿。進入DUOLINGO AI及其相關的加密貨幣$DUOLINGO AI。這個項目旨在將領先語言學習平台的教育優勢與去中心化的Web3技術的好處相結合。本文深入探討DUOLINGO AI的關鍵方面,探索其目標、技術框架、歷史發展和未來潛力,同時保持原始教育資源與這一獨立加密貨幣倡議之間的清晰區分。 DUOLINGO AI概述 DUOLINGO AI的核心目標是建立一個去中心化的環境,讓學習者可以通過實現語言能力的教育里程碑來獲得加密獎勵。通過應用智能合約,該項目旨在自動化技能驗證過程和代幣分配,遵循強調透明度和用戶擁有權的Web3原則。該模型與傳統的語言習得方法有所不同,重點依賴社區驅動的治理結構,讓代幣持有者能夠建議課程內容和獎勵分配的改進。 DUOLINGO AI的一些顯著目標包括: 遊戲化學習:該項目整合區塊鏈成就和非同質化代幣(NFT)來表示語言能力水平,通過引人入勝的數字獎勵來激發學習動機。 去中心化內容創建:它為教育者和語言愛好者提供了貢獻課程的途徑,促進了一個有利於所有貢獻者的收益共享模型。 AI驅動的個性化:通過採用先進的機器學習模型,DUOLINGO AI個性化課程以適應個別學習進度,類似於已建立平台中的自適應功能。 項目創建者與治理 截至2025年4月,$DUOLINGO AI背後的團隊仍然是化名的,這在去中心化的加密貨幣領域中是一種常見做法。這種匿名性旨在促進集體增長和利益相關者的參與,而不是專注於個別開發者。部署在Solana區塊鏈上的智能合約註明了開發者的錢包地址,這表明對於交易的透明度的承諾,儘管創建者的身份未知。 根據其路線圖,DUOLINGO AI旨在演變為去中心化自治組織(DAO)。這種治理結構允許代幣持有者對關鍵問題進行投票,例如功能實施和財庫分配。這一模型與各種去中心化應用中社區賦權的精神相一致,強調集體決策的重要性。 投資者與戰略夥伴關係 目前,沒有與$DUOLINGO AI相關的公開可識別的機構投資者或風險投資家。相反,該項目的流動性主要來自去中心化交易所(DEX),這與傳統教育科技公司的資金策略形成鮮明對比。這種草根模型表明了一種社區驅動的方法,反映了該項目對去中心化的承諾。 在其白皮書中,DUOLINGO AI提到與未具名的「區塊鏈教育平台」建立合作,以豐富其課程提供。雖然具體的合作夥伴尚未披露,但這些合作努力暗示了一種將區塊鏈創新與教育倡議相結合的策略,擴大了對多樣化學習途徑的訪問和用戶參與。 技術架構 AI整合 DUOLINGO AI整合了兩個主要的AI驅動組件,以增強其教育產品: 自適應學習引擎:這個複雜的引擎從用戶互動中學習,類似於主要教育平台的專有模型。它動態調整課程難度,以應對特定學習者的挑戰,通過針對性的練習加強薄弱環節。 對話代理:通過使用基於GPT-4的聊天機器人,DUOLINGO AI為用戶提供了一個參與模擬對話的平台,促進更互動和實用的語言學習體驗。 區塊鏈基礎設施 建立在Solana區塊鏈上的$DUOLINGO AI利用了一個全面的技術框架,包括: 技能驗證智能合約:此功能自動向成功通過能力測試的用戶頒發代幣,加強了對真實學習成果的激勵結構。 NFT徽章:這些數字代幣標誌著學習者達成的各種里程碑,例如完成課程的一部分或掌握特定技能,允許他們以數字方式交易或展示自己的成就。 DAO治理:持有代幣的社區成員可以通過對關鍵提案進行投票來參與治理,促進一種鼓勵課程提供和平台功能創新的參與文化。 歷史時間線 2022–2023:概念化 DUOLINGO AI的基礎工作始於白皮書的創建,強調了語言學習中的AI進步與區塊鏈技術去中心化潛力之間的協同作用。 2024:Beta發佈 限量的Beta版本推出了流行語言的課程,作為項目社區參與策略的一部分,獎勵早期用戶以代幣激勵。 2025:DAO過渡 在4月,進行了完整的主網發佈,並開始流通代幣,促使社區討論可能擴展到亞洲語言和其他課程開發的問題。 挑戰與未來方向 技術障礙 儘管有雄心勃勃的目標,DUOLINGO AI面臨著重大挑戰。可擴展性仍然是一個持續的擔憂,特別是在平衡與AI處理相關的成本和維持響應靈敏的去中心化網絡方面。此外,在去中心化的提供中確保內容創建和審核的質量,對於維持教育標準來說也帶來了複雜性。 戰略機會 展望未來,DUOLINGO AI有潛力利用與學術機構的微證書合作,提供區塊鏈驗證的語言技能認證。此外,跨鏈擴展可能使該項目能夠接觸到更廣泛的用戶基礎和其他區塊鏈生態系統,增強其互操作性和覆蓋範圍。 結論 DUOLINGO AI代表了人工智能和區塊鏈技術的創新融合,為傳統語言學習系統提供了一種以社區為中心的替代方案。儘管其化名開發和新興經濟模型帶來某些風險,但該項目對遊戲化學習、個性化教育和去中心化治理的承諾為Web3領域的教育技術指明了前進的道路。隨著AI的持續進步和區塊鏈生態系統的演變,像DUOLINGO AI這樣的倡議可能會重新定義用戶與語言教育的互動方式,賦能社區並通過創新的學習機制獎勵參與。

764 人學過發佈於 2025.04.11更新於 2025.04.11

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