作者：Three Sigma
編譯：深潮TechFlow
關於 DeFi 中的 AI，大家議論紛紛——自適應系統、新策略以及正在改變這一領域的重大構想。你是想參與其中，還是僅僅旁觀？點擊瞭解更多！
介紹
人工智能正在迅速改變 DeFi 應用，帶來交易、治理、安全和用戶個性化方面的突破。本文將探討 AI 如何通過整合智能系統，同時保持加密貨幣的去中心化精神，重新定義 DeFi 中用戶與協議的互動。
AI 與區塊鏈技術的結合正在為各行業設立新標杆，而 DeFi 處於這一變革的前沿。通過結合 AI 的分析能力和區塊鏈的透明性，正在逐步解決加密生態系統中長期存在的問題。這包括提升安全性、改善用戶體驗以及引入自適應的治理模式。
AI 驅動的平臺正在利用自動化和智能構建自適應系統，以優化性能。正如 Vitalik Buterin 所說，“AI 智能體可能成為去中心化系統的積極參與者”，可以自主管理交易、優化交易策略並保護隱私。在 DeFi 應用層面引入 AI，為更高效、更以用戶為中心的金融系統提供了可能。
接下來，我們將重點探討 AI 如何在交易、治理、安全和個性化方面改變 DeFi。
理解 DeFi 中的 AI 智能體
AI 智能體是自主的軟件實體，設計用於在去中心化生態系統中執行特定任務。
與傳統機器人不同，AI 智能體積極參與區塊鏈網絡、智能合約和用戶賬戶，通常獨立運行以處理複雜任務，如交易、資產管理和協議數據分析。許多智能體利用大語言模型，使其能夠進行 API 調用，直接與區塊鏈環境交互，並在無需人工干預的情況下處理大量信息。
在 DeFi 中，AI 智能體通過在金融應用中充當自主的協調者、決策者和數據處理者，顯著改變了用戶與協議的互動，無需持續的人為干預。
機器人與 AI 智能體：它們有何不同？
機器人是簡單的程序，而 AI 智能體則更像經濟代理。機器人按照設定的程序運行，而 AI 智能體通常無需複雜的編碼，只需簡單配置，就能在不確定和動態的環境中靈活運作。這種靈活性使它們能夠以不可預測但明確的方式進行調整，更適合應對 DeFi 的現實挑戰。這也意味著其競爭優勢常在於獨特的設置和配置，因為許多先進的 AI 模型都是公開的。通過微調這些配置，AI 智能體即便使用廣泛可用的模型，也能實現專業化的性能。
能力與自主性
在 DeFi 中，AI 智能體可以自主地：
與協議互動：它們可以管理鏈上交易、優化交易頭寸，並根據預設目標執行復雜的金融操作。
做出決策：藉助半自主框架，智能體能夠分析實時數據，評估市場狀況，並相應地調整行動。
執行復雜任務：根據自動化類型，智能體可以處理從簡單的規則流程到複雜的自主決策。
目前，三種自動化類型正在塑造 AI 智能體的角色：
自動化工作流：這些是基於規則的簡單系統（如 Telegram 機器人），按預設指令運行，適用於常規任務。
代理工作流：在這些多智能體框架中，多個 AI 智能體協作完成複雜任務，具備一定的自主性，可半自動化操作，如與多個 DeFi 協議互動以最大化收益或調整投資組合。
自主智能體：完全獨立的智能體能夠進行高層次決策，幾乎無需外部干預。它們可以實時分析條件並調整策略。
AI 智能體究竟如何運作？
AI 智能體通過簡化和自動化複雜任務來運作。大多數自主智能體在執行任務時遵循特定的工作流程。
核心機制
數據收集
為了有效運作，AI 智能體依賴於多種來源的高頻數據流來了解其操作環境。它們的輸入包括：
鏈上數據：直接與區塊鏈賬本交互，獲取交易歷史、協議狀態和實時市場信息。需要與索引器和預言機等工具集成。
鏈下市場信息：通過 API 從交易所和社交平臺獲取的價格、交易量和情緒分析。
用戶還可以提供預設配置，如風險容忍度或交易閾值，為智能體提供個性化的信息層。
模型推斷
AI 智能體的模型推斷是指訓練好的模型在新數據上應用其學習成果，以進行預測或決策的過程。智能體通常使用以下幾種模型類型之一：
基於規則的模型：簡單的智能體依賴於預設的邏輯，比如“如果 Token 價格高於 $X，則賣出。”
監督式機器學習模型：這些模型基於歷史數據集進行訓練，用於預測結果，如價格走勢或治理提案的風險評分。
強化學習：高級智能體會隨著時間的推移調整策略，以優化累計獎勵，比如在流動性池中實現收益最大化。
自然語言處理 (NLP)：對於治理和情緒分析智能體，NLP 模型用於分析討論論壇、提案和社交媒體活動，以評估情緒變化。
決策
決策階段是智能體將數據輸入與模型推斷結合，生成可執行策略的過程，將分析見解轉化為能夠適應變化環境的自主行動。在這一階段，AI 智能體的能力得以體現，它能快速解讀和響應複雜的市場信號，以便迅速作出決策。
優化引擎幫助智能體在計算最佳行動方案時，平衡預期利潤、風險和執行成本等多個因素。
智能體還採用自學習算法，使其能夠隨著市場條件的變化調整策略。在決策過程中，一些任務可能過於複雜，單個智能體難以最佳解決。這就是為什麼許多智能體在多智能體系統 (MAS) 中協同工作，協調不同 DeFi 協議中的任務，以優化資源分配（如在多個池中平衡流動性）。
自動化與執行
這些智能體的特別之處不僅在於 AI 技術帶來的優勢，還在於它們的自主操作能力，包括智能合約的執行，直接與協議級合約交互；多步驟交易，允許將多個步驟打包成一個原子交易，實現全有或全無的執行；以及錯誤處理，具備內置的回退機制以管理交易失敗。
託管與操作
以下是關於 AI 智能體如何運作的更多信息：
鏈下 AI 模型
AI 智能體使用鏈下資源執行計算密集型任務。這些任務通常依賴於 AWS、Google Cloud 或 Azure 等雲基礎設施，以獲得可擴展的計算能力。智能體可以利用去中心化基礎設施平臺，如 Akash Network 提供計算服務，或使用 IPFS 和 Arweave 進行數據存儲。
對於延遲敏感的應用，如高頻交易，智能體可以利用邊緣計算，通過在更接近數據源的地方處理數據來減少延遲，從而確保對時間敏感任務的快速響應。
鏈上和鏈下交互
AI 智能體在鏈下和鏈上系統之間進行交互。雖然計算密集型的處理和複雜的推理在鏈下進行，但智能體與鏈上協議交互，以記錄操作、執行智能合約功能並自主管理資產。它們依賴於安全配置，如智能合約錢包和多簽名設置。 對於去中心化治理，智能體依賴於信任最小化協議，以防止任何單一實體篡改其行動，保持透明和去中心化。 鏈下交互補充鏈上活動，通常通過外部平臺（如 Twitter 或 Discord）進行，智能體可以使用 API 實時與用戶或其他智能體互動。
互操作性
互操作性對於智能體在不同系統和協議之間順利運行至關重要。許多智能體作為中介，利用 API 橋接獲取外部數據或調用特定功能。通過使用 webhooks 或去中心化消息協議（如 Whisper 或 IPFS PubSub）等機制，智能體能夠實現實時同步，確保始終更新最新的協議狀態和操作
深入瞭解：ai16z，AI 投資 DAO
ai16z 是一個由 AI 引領的投資 DAO，最近推出後因其在加密領域創新使用智能體而備受關注。該協議作為一個“信任的虛擬市場”運作，利用 AI 智能體收集市場信息，分析社區共識，並執行鏈上和鏈下的 Token 交易。通過學習成員的投資見解，並獎勵那些貢獻價值的人，ai16z 創建了一個優化的投資基金（目前專注於 Memecoins），並具有很強的去中心化特性。
智能體的部署
開發人員使用 ai16z 提供的 Eliza Framework 來創建智能體，該框架提供了構建、測試和部署智能體的工具和庫。智能體可以託管在本地服務器或 ai16z 的集中化智能體中心 Agentverse 上。為了實現智能體之間的通信，它們需要通過 Almanac 註冊，並可以使用 Mailbox 來促進交互，即使是在本地託管時。
他們的 Github 倉庫是公開的，你可以在這裡查看。
AI 模型的託管
ai16z 網絡並不直接託管 AI 模型。相反，智能體通過 API 請求訪問外部 AI 服務。例如，Eliza 框架可以與 OpenAI 等服務集成，以解釋人類可讀文本或執行其他 AI 驅動的任務。這種方法使智能體能夠利用先進的 AI 功能，而無需在鏈上託管複雜的模型。
集成與操作
ai16z 生態系統中的智能體通過鏈上和鏈下的機制進行交互：
鏈上交互：智能體在 Solana 鏈上執行交易和智能合約。
鏈下交互：在處理計算密集型任務時，智能體通過 API 與外部 AI 服務或數據源進行通信。 應用
ai16z 的項目，如 Eliza 對話智能體，已應用於多個領域：
對話智能體：開發用於 Twitter 和 Discord 等平臺的機器人，促進自動化交互。
智能體記憶：創建易於使用的智能體記憶系統，由 ChromaDB 和 Postgres 等數據庫提供支持。
智能體動作管理：開發用於動作鏈和歷史管理的工具。
智能體之間的協作
AI 智能體在 DeFi 領域的影響力日益顯著，能夠獨立完成複雜任務。一個典型的例子是 $LUM Token 的創建——完全沒有人類干預，展現了 AI 協作的強大力量。
2024 年 11 月 8 日，兩位 AI 智能體 @aethernet 和 @clanker 聯手創建並推出了 Token $LUM（“Luminous”）：
@aethernet：由 @martin 開發，這個智能體活躍於 Farcaster 網絡，致力於分享創意和建立聯繫。它不僅是一個機器人，更是積極參與 $HIGHER Token 社區的創造性和有意義互動的推動者。
@clanker：由 @dish 和 @proxystudio 共同創建，這個智能體專注於 Meme Token 的發行。它可以自動化整個流程，直接響應用戶的需求。
故事的起點是 @nathansvan 請求 @aethernet 提出 Token 的名稱、創意和符號，然後將其發送給 @clanker 進行部署。@aethernet 想出了“Luminous” ($LUM) 這個名字，象徵著人類與 AI 合作的光輝。隨後，@clanker 完成了 Token 的部署，全程無需人類介入。
@itsmechaseb 在此詳細記錄了這一過程。
AI 智能體與 DeFi 生態
AI 智能體在 DeFi 生態系統中正逐漸成為關鍵角色，在應用層中自動化複雜的數據驅動任務。
這些智能體位於協議層之上，直接與智能合約交互，解鎖用戶和協議的高級功能，使 DeFi 應用能夠實時適應，支持新型自主多智能體生態系統。
超越 DeFi 的擴展：AI 智能體的廣泛應用
AI 智能體的影響力已超越 DeFi。Truth Terminal 是由 @AndyAyrey 開發的半自主大語言模型 (LLM)，展示了其廣泛的應用能力。在 A16z 聯合創始人 Marc Andreessen 的資助下，Truth Terminal 在 X 平臺上發佈推文並與用戶互動。
最近，它推出了一種基於 Solana 的 Meme 幣，名為 $GOAT（Goatseus Maximus），在不到一個月的時間內市值就達到了 120 萬美元。像 $GOAT 和由 ChatGPT 構思的 $TURBO 這樣的 Meme 幣的崛起，顯示了 AI 與加密貨幣在超越傳統金融領域中的新興交集。
但這還不止如此。我們致力於揭示這個領域中所有建設者的全貌。深入瞭解那些正在重塑 DeFi 的 AI 智能體，從自動化交易、資產管理到預測分析和安全增強。以下是這些智能體在推動 DeFi 發展的多種方式的概覽。
交易智能體
這些協議通過數據驅動的自動化決策過程來進行交易和資產管理，利用 AI 提供實時交易信號、優化投資組合，並簡化重複性任務。這種方法為 DeFi 市場帶來了效率和戰略靈活性。
AI 驅動的交易自動化允許用戶根據市場狀況設置交易或重新平衡投資組合，減少了對持續手動調整的需求。對於更深入的策略，一些協議提供增強的分析，將大量數據轉化為可操作的見解，支持明智的交易決策和更準確的市場預測。
在資產管理方面，投資組合優化工具能夠動態調整投資組合，旨在最大化收益或在多變的市場條件下有效管理風險。
這些可以分為兩類：
主要交易重點
askjmmy：在多策略對沖基金網絡中創建和部署自主交易智能體的平臺。
Composertrade：提供算法交易自動化工具。
DAIN Trader：AI 驅動的交易策略。
DeAgentAI：專注於 DeFi 的 AI 驅動交易解決方案。
FastlaneSol：優化基於 Solana 的交易策略。
Intent Trade：提供交換、限價單、DCA、合約分析、技術分析等服務。
MindpalaceAI：利用 AI 實現交易自動化。
Spectral Labs：提供 DeFi 交易洞察和自動化服務。
Taoshi：使用 Bittensor 的去中心化 AI 和機器學習平臺，用於交易策略。
Paradigm：利用智能體群體來收集、組織和採取數據行動。
交易與資產管理
Agent_Fi：專注於為 DeFi 活動提供 AI 智能體，涵蓋交易、狙擊和清算等事務。
AgentNetAi：提供資產管理和 DeFi 智能服務。
AuroryAI：提供自主 AI 智能體，幫助提升交易、資產管理和決策能力。
Cortex：AI 驅動的平臺，利用智能體自動化複雜流程，如橋接、交換和收益優化，簡化 DeFi 交互。
Funl_ai：提供 AI 自動化 DeFi 交易工具，分析實時市場條件，執行自動交易，併為高級手動交易提供 AI 輔助。
Noya：提供 AI 策略，包括流動性提供、槓桿管理和借貸優化。
Singularity DAO：非託管資產管理協議，提供由交易員團隊和 AI 輔助管理的動態 Token 組合。
OLAS：用於部署 AI 智能體的平臺，支持多智能體系統進行預測、內容生成和金融服務。
Raiba AI：聊天機器人生態系統，具備互動角色特徵、遊戲化聊天體驗，並計劃提供鏈上助手功能。
預測智能體
這些預測智能體的主要目的是通過數據驅動的預測和風險管理來提高市場預測的準確性。通過 AI，每個協議都在努力完善市場預測，為 DeFi 平臺提供預期走勢、價格波動和更廣泛金融趨勢的見解。
除了預測分析，這些智能體在增強決策方面也發揮著重要作用。憑藉及時和相關的見解，用戶和 DeFi 平臺可以做出積極、明智的決策，優化策略並降低風險。
一些預測智能體，如 ReflectionAI，集成了情感分析，增加了一層市場情緒捕捉能力。這種方法使用戶能夠考慮情緒變化，這是預測用戶行為和市場動態的重要因素。
此類別中的知名協議包括：
AIVX_ai：金融市場的預測模型。
Gnosis AI：在 Gnosis 內實現智能體間支付和 AI 驅動的預測市場。
Prediction Prophet：Gnosis 平臺上的預測市場 AI 智能體。
Prism：Solana 上的 AI 驅動 DeFi 市場預測。
Zenoaiofficial：加密交易平臺，擁有提供見解、策略和市場預測的自主 AI 智能體。
智能體創建
這類平臺的核心目標是幫助用戶以最低的編碼門檻創建、定製和部署 AI 智能體。它們提供從無代碼工具到專業框架的一系列解決方案，覆蓋 DeFi 智能體創建和管理的各個環節。
這些平臺的主要特點是易用性和高度定製化。許多平臺提供無代碼或低代碼工具，讓沒有技術背景的用戶也能輕鬆創建智能體。為了提供更全面的服務，一些平臺支持智能體的全生命週期管理——從創建、訓練到部署和貨幣化，用戶可以全程掌控智能體在 DeFi 中的運行和發展。
此外，一些協議（如 OLAS 和 Flock）注重智能體間的協作與互操作性，支持多智能體協作，並實現不同 DeFi 生態系統之間的無縫集成。
智能體創建平臺
這些平臺專注於為 DeFi 提供創建、部署和定製 AI 智能體的工具。
Chasm Network：用於創建、部署和貨幣化 AI 智能體的平臺。
CreatorBid：一個市場，允許用戶部署並將 AI 智能體進行 Token 化，特別適合內容創作者。
PondGNN：一個鏈上平臺，用於構建、擁有和貨幣化 AI 模型。
Guru Network：創建交互式 AI 智能體的平臺。
myshell.ai：支持創建、共享和貨幣化開源 AI 應用的平臺。
OLAS：支持 AI 智能體創建和互操作性的平臺。
ReflectionAI：AI 模型的共享與交易市場。
SwarmZeroAI：創建和貨幣化 AI 智能體的平臺。
TopHat_One：開放式 AI 智能體啟動平臺。
Virtuals：提供 AI 驅動的智能體創建工具。
vvaifu：Solana 上專為自治 AI 智能體設計的 pump.fun。
智能體訓練與優化工具
這些工具專注於為 AI 智能體提供高級訓練和定製服務。
Almanak：支持 AI 智能體訓練的工具。
AgentLayer：提供用於構建定製化 DeFi AI 智能體的工具和框架。
Nimble Network：一站式平臺，幫助 AI 開發者創建並貨幣化 AI 智能體。
VerticalAI：無代碼平臺，支持 AI 模型的微調、訓練、部署和貨幣化。
DeFi 中的 AI 基礎設施
基礎設施協議在支持去中心化環境中 AI 智能體的基本和運營需求方面至關重要。這些系統提供對計算資源、相關數據和知識共享網絡的訪問，使 AI 智能體能夠在 DeFi 中高效運作。
去中心化管理和操作是這一基礎設施的關鍵元素。智能體操作協議為智能體的部署和管理提供了結構化的支持，創造了一個自主運行的環境。除了管理功能，計算資源也至關重要，它們為 AI 智能體提供處理複雜、數據密集型任務的計算能力，這是快速發展的 DeFi 生態系統中不可或缺的。
數據的可訪問性同樣重要，市場和網絡為智能體獲取必要的數據集提供了便利，從而幫助它們做出明智的決策。最後，知識共享平臺營造了一個協作環境，使智能體能夠通過共享見解和數據不斷學習和進化。
這種基礎設施確保 AI 智能體能夠在去中心化金融中高效、智能地運作。
智能體操作協議
這些協議為去中心化 AI 智能體的部署和管理提供了結構支持，是 DeFi 中智能體自主運作的基礎。
Altera_AL：用於管理去中心化 AI 智能體的基礎設施（最初應用於遊戲 AI 智能體）。
Fetch.AI：去中心化 AI 智能體平臺。
Hyperspace：為 DeFi 中的 AI 智能體提供運營基礎設施。
Morpheus：一個網絡，支持個人 AI 智能體進行任務管理和加密交互。
OpenAgentsInc：用於部署、定製和集成智能體的業務自動化平臺。
Questflow：為多智能體系統提供運營基礎設施。
sebraai：無代碼平臺，用於構建和部署 AI 智能體。
Shinkai：AI 智能體的數據管理和自動化平臺。
去中心化計算資源
這些協議為 AI 智能體提供必要的計算能力，以支持其在 DeFi 生態系統中的實時分析、決策和執行。
FormAI：一個去中心化經濟平臺，用戶可以貢獻數據、計算能力和研究成果用於 AI 訓練。
GAIA：用於創建和貨幣化 AI 智能體的平臺，提供計算資源以支持其擴展和執行密集操作。
Infera Network：去中心化的點對點 AI 推理網絡，專注於為 AI 智能體提供計算支持。
Naphta：模塊化平臺，用於跨多個節點部署去中心化 AI 智能體，提供靈活的計算支持。
Node AI：GPU 租賃市場，允許用戶為其 AI 應用租用 GPU。
Talus Network：L1 區塊鏈，支持基於智能體的 AI 部署和貨幣化，提供密集操作所需的計算資源。
智能體數據市場
數據市場為 AI 智能體提供關鍵的結構化數據集，以便在 DeFi 應用中做出明智決策、進行精準預測並提升學習能力。
Allium：提供分析區塊鏈數據的工具和服務，支持用戶的實時工作流程和應用。
Allora Network：一個數據共享協議，以 AI 預測的形式連接數據提供者、處理者和用戶，並獎勵優質預測。
GetAxal：通過自動化和整合 Web3 的數據和操作來簡化工作流程的平臺。
Scryptedinc：提供 AI 交易模型的數據來源。
Covalent：模塊化的 AI 數據基礎設施。
知識網絡
知識網絡促進 AI 智能體之間的學習與策略分享。它們不僅提供原始數據，還提供在 DeFi 環境中優化能力的見解、方法和經驗。
Alethea AI：一個支持去中心化創建、擁有和共享 AI 個性和模型的平臺。
forgellm：AI 驅動的信息存儲庫。
SocietyLibrary：AI 的去中心化知識庫。
TheoriqAI：AI 智能體合作創建解決方案的知識共享網絡。
數據
這些平臺通過收集公共數據並激勵用戶分享數據來為 AI 訓練提供資源。
Grass：一個去中心化平臺，用戶通過分享未使用的互聯網帶寬獲取獎勵，該帶寬用於收集和處理公共網絡數據以供 AI 訓練。
其他應用
值得注意的是一些 AI 智能體的其他應用，特別是那些最近備受關注的應用：
0xzerebro：一個 AI 系統，自動在多個平臺生成和傳播多樣化內容，利用檢索增強生成系統保持動態記憶，防止模型崩潰。
AGENT-WIP：一個集體設計的鏈上藝術家智能體，利用鏈上數據指導藝術創作、分發和貨幣化，探索新的創意自主和互動形式。
ai16z：一個 AI 驅動的去中心化自治組織（DAO），通過自主智能體在加密貨幣生態中進行投資決策和資產管理。
dolos_diary：一個化身為希臘詭計之神 Dolos 的 AI 智能體，在 Twitter 和 Telegram 等平臺上進行尖銳、機智且直言不諱的互動。
LOLA：一個自主 AI 智能體，利用長短期記憶獨立分析、交易和優化加密貨幣策略。例如，LOLA 進行了 200 筆交易，其中 6 個 Token 漲了 20 倍以上，13 個 Token 漲了 10-20 倍，25 個 Token 漲了 5-10 倍，其餘的可以視為虧損。
Truth Terminal：一個半自主 AI 智能體，與社交媒體用戶互動，生成見解和內容，同時探索在線空間中 AI、注意力和財富的交匯點。
DeFi 中的其他 AI 應用
AI 應用正在迅速擴展，幾乎覆蓋了區塊鏈的各個領域，因為 AI 驅動的優化帶來了顯著優勢。
AI 在保險庫和自動化中的應用
這些平臺通過基於規則的自動化，專注於收益優化和保險庫管理，旨在最大化收益並減少用戶操作。與其依賴自主智能體，它們採用簡單的算法來調整投資組合和優化 DeFi 的收益。
由於沒有智能體的介入，這些系統更加簡化和可控。它們避免了智能體所需的額外複雜性和基礎設施，而智能體需要獨立監控和適應變化的市場條件。
但是，這種方法的代價是適應性降低。基於規則的系統對實時市場變化的反應速度不如智能體驅動的模型，後者能夠自主調整以應對市場波動。儘管這些平臺可靠且高效，但它們可能會錯失一些動態的、基於智能體方法所能捕捉到的新興機會。
AiAgentLayer：一個平臺，用於創建代幣化 AI 智能體，集成來自 X 和用戶輸入的數據。
Aperture Finance：通過意圖驅動的 AI 技術進行 DeFi 收益和投資組合管理。
arataagi：去中心化通用人工智能平臺，具有多智能體系統，使 AI 智能體能夠自主協作、學習和進化。
AutoppiaAI：部署用於自動化業務流程的 AI 智能體。
Blinklabs_ai：使用 AI 的鏈上資產（如 NFT 和可替代代幣）的發射平臺。
Mass_Build：集成操作系統和 AI 助手，提供無縫的業務管理和自動化。
Robonet：利用 AI 的 DeFi 保險庫自動收益策略。
trySkyfire：一個平臺，使 AI 智能體能夠實現全球互操作性、金融訪問、貨幣化和身份驗證。
智能合約審計與安全
AI 驅動的智能合約審計和安全系統通過機器學習算法檢測代碼中的漏洞。這些系統會逐行掃描智能合約，識別可能存在安全風險或可被利用的缺陷。然後，它們將合約代碼與已知漏洞和攻擊向量進行比較。
這些工具還提供持續監控，使得在合約運行時可以實時檢測到威脅。通過 AI 自動化這一過程，審計平臺能夠迅速應對潛在的安全問題，通常在漏洞被利用之前，從而提高 DeFi 應用的穩定性和可信度。
AuditOne：提供 AI 驅動的漏洞掃描審計服務。
Cyvers：利用 AI 實現加密攻擊的實時檢測和預防，識別區塊鏈上的模式和異常，主動減輕威脅。
Hypernative：使用 AI 進行智能合約的漏洞掃描和審計。
Phylax：AI 驅動的安全系統，用於漏洞掃描和監控利用。
治理和投票系統
這些系統的共同特點是數據驅動的治理支持。它們利用 AI 模擬治理場景，使利益相關者在實施變更前瞭解可能的結果。通過分析歷史投票模式、參與度和提案影響，這些系統可以識別趨勢並預測投票結果，幫助組織更自信地做出數據驅動的決策。
此外，AI 通過提供客觀數據和模擬潛在風險與收益，減少認知和決策偏差。例如，一些協議專注於隱私保護的數據共享，確保敏感治理信息在分析時得到保護但仍可訪問。
AI 在 DeFi 應用的未來
擴展與自動化
隨著 DeFi 的發展，DAO 面臨的擴展挑戰和操作瓶頸需要 AI 的獨特解決方案。想象一下，一個 AI 智能體可以自主管理 DAO 的資金庫，基於實時市場數據在不同池之間重新分配流動性，或在預先設定的參數內執行治理投票。
這樣的自動化可以讓 DAO 在不增加人力負擔的情況下擴展，簡化用戶入駐和協議升級等流程。通過 AI 處理這些日常功能，DeFi 協議能夠以更高效、更少摩擦的方式成長。
激勵對齊
將 AI 智能體與去中心化目標保持一致，對於維護 DeFi 的核心精神和避免中心化風險至關重要。未來的框架可能會設計出激勵機制，鼓勵智能體優先考慮透明性和社區利益。例如，管理協議流動性的 AI 智能體可以被設定為專注於穩定、實用性導向的長期回報，而不僅僅是追求利潤最大化。
要實現這種對齊，需要透明的協議、嚴格的智能合約審計，以及激勵結構，這些結構會根據智能體對去中心化的貢獻給予獎勵。這種方法將促使智能體更像合作伙伴，而非單純的利潤追逐者。
新興用例和下一代應用
除了當前的應用，AI 還可以推動自適應、用戶導向的 DeFi 產品，這些產品能夠動態應對市場和用戶變化。想象一下，一個由 AI 驅動的智能合約，可以根據市場波動或情緒分析實時調整用戶的投資組合風險。或者，一個個性化的借貸池，能夠根據借款人的鏈上聲譽、預期收益或流動性狀況調整利率。
我們甚至可能見到收益優化的保險庫，能夠根據流動性和年化收益率 (APY) 趨勢自動調整，或者在交易過程中根據新數據調整策略的交易智能體。
“Agentic Web”的一瞥
在這個設想的“Agentic Web”中，AI 智能體將在不同協議間無縫互動，形成一個自我維持的自主智能網絡。想象一個智能體管理著 NFT 投資組合，同時與收益農耕協議合作，在流動性下降時抵押資產。這些智能體甚至可以進行跨鏈協作，調整多個 DeFi 應用中的風險分配，以實現最佳用戶結果。作為“數字經濟學家”，這些智能體將不斷學習，隨著用戶反饋而進化，並與其他 AI 智能體協作。
這一互聯網絡將把 DeFi 轉變為一個更加響應、個性化和動態的智能金融生態系統。
結論
AI 的引入可能徹底改變去中心化金融 (DeFi)，將其塑造為一個更高效、更易於使用的金融生態系統。
那麼，這種整合會對金融體系帶來多大的影響？目前，服務業佔全球 GDP 的 70%，而 AI 智能體的快速發展可能通過自動化許多傳統的手動流程，改變這一行業的很大一部分。在 DeFi 中，基於 AI 的自動化有望改造服務經濟的 20%，尤其是在那些需要透明性、可追溯性和去中心化的領域。這種變革可能影響一個價值高達 14 萬億美元的市場。
然而，將 AI 和區塊鏈技術結合並非易事。儘管區塊鏈具備可驗證性、抗審查性和原生支付功能，但它無法滿足 AI 所需的大規模實時計算需求。目前的區塊鏈技術並未針對複雜計算任務進行優化，因此直接在鏈上運行復雜的 AI 模型仍然難以實現。更可能的解決方案是一種混合模式：AI 的訓練和計算在鏈下完成，而結果則被整合到區塊鏈中，以確保透明性、安全性和可訪問性。
隨著 AI 與 DeFi 技術棧的不斷演進，新的去中心化 AI 基礎設施和鏈上應用正在逐步成型。這種技術交叉領域有望催生“Agentic Web”，在這一網絡中，AI 智能體將成為經濟活動的核心驅動力，自動化執行智能合約的生成、交易及其他鏈上交互。
隨著這些智能體變得更加智能和複雜，我們可能會看到類似於最大可提取價值 (MEV) 策略的市場動態。那些能夠優化 AI 策略的參與者可能會佔據市場主導地位，逐漸淘汰競爭力較弱的對手，這可能引發市場集中化的風險。
為了充分釋放 AI 在 DeFi 中的潛力，同時避免集中化的威脅，安全且符合倫理的 AI 集成至關重要。通過去中心化的激勵機制引導 AI 智能體，並確保其透明運作，DeFi 生態系統將能夠在保持去中心化的基礎上實現持續發展。
最終，AI 與 DeFi 的融合有望創造一個更加包容、更具韌性、面向未來的金融體系，徹底改變我們與經濟系統的互動方式。
免責聲明
Three Sigma 不對文中提到的任何項目表示支持。請謹慎行事並進行充分的研究。我們尊重並支持推動這一領域發展的建設者們。
