對 DeFai（DeFi x Ai）當前格局的早期探索。

1/ 簡介：

在短短 3 個月內，AI x memecoin 市場市值已達到 134 億美元，可與 AVAX 和 SUI 等成熟的 L1 區塊鏈相媲美。

事實上，人工智能與區塊鏈有著悠久的歷史，從早期在 Bittensor 子網上進行去中心化模型訓練，到 Akash 和 io.net 等去中心化 GPU / 計算資源市場，再到當前在 Solana 上掀起的 AI x memecoins 和框架浪潮。每個階段都表明，加密在某種程度上可以通過資源聚合來補充人工智能，從而實現自主人工智能和消費者用例。

首批Solana AI 代幣引入了超越投機的實用功能。值得注意的例子包括 ai16z 的 ELIZA 框架、Virtual 的用於市場分析和內容創建的 aixbt AI 代理，以及將 AI 與區塊鏈功能相結合的各種工具包。

第二次人工智能浪潮正在展開，成熟的工具已經到位，真實的應用和實施已經成為主要的價值驅動力，而 DeFi 正在成為這些創新的理想試驗場。

根據 CoinGecko 的數據，DeFai 的市值約為 10 億美元。Griffian 以 45% 的份額佔據市場主導地位，而 $ANON 則佔有 22%。12 月 25 日之後，該行業開始快速增長，當時 Virtual 和 ai16z 等框架和平臺在聖誕節假期後“美國資金”迴歸後獲得了發展勢頭。

這僅僅是一個開始。DeFai 的潛力遠遠超出了目前的狀態。雖然它的集成仍處於概念驗證階段，但我們不應低估它通過人工智能功能將 DeFi 革命性地轉變為更智能、用戶友好和高效的金融生態系統的能力。

在探索 DeFai 的前景之前，必須瞭解代理在 DeFi 和區塊鏈環境中運作的基本機制。

2/ 代理在 DeFi 中如何運作？

AI 代理是按照特定工作流程代表用戶執行任務的程序。這些代理的核心由 LLM 提供支持，可根據其訓練數據生成響應。

這些代理通過記憶保留來增強用戶體驗，存儲過去的交互以從用戶行為模式中學習。此功能使他們能夠調整響應並根據歷史背景生成個性化建議和策略。

在區塊鏈中，代理可以與智能合約和賬戶交互，以處理複雜的任務，而無需不斷進行人工干預。例如，通過一鍵執行多步驟橋接和耕作來簡化 DeFi 用戶體驗，優化收益耕作策略以獲得更好的回報，執行交易（買入/賣出）並進行市場分析，所有這些都是自主的。

參考@threesigmaxyz的研究，大部分模型遵循6個特定的工作流程：

- 數據收集
- 模型推斷
- 決策
- 託管和運營
- 互概率
- 錢包

• 數據收集：

首先，模型需要了解它們需要運行的操作環境。

因此，他們需要多個數據流來使模型與市場狀況保持同步。這包括 1) 來自索引器和預言機的鏈上數據 2) 通過 API 獲得的鏈下數據，數據來自價格平臺 CMC / Coingecko / 其他數據提供商。

• 模型推斷：

一旦模型學習了環境，它們就需要應用知識根據用戶新的、未見過的輸入數據進行預測或執行。代理使用的模型包括：

1) 監督和無監督學習：使用標記或無標記數據訓練模型來預測結果。在區塊鏈環境中，這些模型可以分析治理論壇數據來預測投票結果或識別交易模式。

2）強化學習：通過評估其行為的回報和後果，通過反覆試驗進行學習的模型。應用包括優化代幣交易策略，例如確定代幣購買的最佳切入點或調整收益耕作參數。

3）自然語言處理（NLP）：理解和處理人類語言輸入的技術。它對於掃描治理論壇和提案以獲取見解或摘要很有價值。

• 決策

藉助經過訓練的模型和數據，代理可以通過其決策能力採取行動。這包括解釋當前情況並做出適當反應。

在此階段，優化引擎在尋找最佳結果方面發揮著重要作用。例如，代理商在執行收益策略之前需要平衡滑點、價格差異、交易成本和潛在利潤等多種因素。

由於單個代理可能無法針對不同領域的決策進行優化，因此可以部署多代理系統來協調行動。

• 託管和運營

由於任務的計算密集型特性，AI 代理通常會將其模型託管在鏈下。有些代理依賴於 AWS 等中心化雲服務，而那些更喜歡去中心化的代理則使用 Akash 或 Ionet 等分佈式計算網絡，以及 Arweave 進行數據存儲。

儘管 AI 模型在鏈下運行，但代理需要與鏈上協議交互才能執行智能合約功能並管理資產。這種交互需要安全的密鑰管理解決方案（如 MPC 錢包或智能合約錢包）來安全地處理交易。代理可以通過 API 進行操作，以在 Twitter 和 Telegram 等社交平臺上與社區進行交流和互動。

• 互操作性

代理需要與各種協議交互，同時保持不同系統之間的更新。它們通常使用 API 橋來獲取外部數據，例如價格信息。

為了跟上當前協議狀態並做出適當的響應，代理依賴於通過 webhook 或 IPFS 等分散式消息傳遞協議進行實時同步。

• 錢包：

代理需要錢包或訪問私鑰才能發起區塊鏈交易，市場上有兩種常見的錢包/密鑰管理類型。

- 基於 MPC
- 基於TEE

對於投資組合管理應用，MPC 或 TSS 可以在代理、用戶和受信任方之間拆分密鑰，而用戶仍然可以對 AI 保持一定程度的控制。Coinbase AI Replit 錢包有效地演示了這種方法，展示瞭如何使用 AI 代理實現 MPC 錢包。

對於完全自主的 AI 系統，TEE 提供了一種替代方案，即將私鑰存儲在安全區域中，從而使整個 AI 代理可以在隱蔽且受保護的環境中運行，免受第三方干擾。然而，TEE 解決方案目前面臨兩個主要挑戰：硬件集中化和性能開銷。

集齊 AI 的 6 顆寶石後，即可在區塊鏈上創建自主代理。現在，不同的代理可以在 DeFi 生態系統中各自發揮作用，以提高鏈上效率和交易體驗。

3/ DeFai 生態系統地圖

DeFai x Ai 有 4 個主要類別。

3.1 抽象/用戶體驗友好的人工智能
3.2 收益優化或投資組合管理
3.3 DeFai基礎設施或平臺。
3.4 市場分析或預測機器人

3.1 抽象人工智能/用戶體驗友好的人工智能

人工智能的核心目的是提高效率，解決複雜問題，併為用戶簡化複雜的任務。在 DeFi 中，基於抽象的人工智能有助於降低複雜性障礙，使新手和經驗豐富的交易者都更容易使用 DeFi。

在區塊鏈中，有效的人工智能解決方案應該能夠：

-自動執行多步驟交易和質押操作，不需要用戶具備任何行業知識。

- 進行實時研究並提供用戶做出明智交易決策所需的所有必要信息和數據。

- 從各個平臺獲取數據以識別市場機會併為用戶提供全面的分析。

大多數抽象工具的核心都是由 ChatGPT 提供支持。

雖然這些模型需要與區塊鏈無縫集成，但在我看來，似乎沒有模型經過專門訓練或使用區塊鏈數據進行微調。

— 格里芬：

griffain 創始人 Tony 在 Solana 黑客馬拉松期間提出了這一概念。他後來將這個想法轉化為一款實用產品，並獲得了 Solana 創始人 Anatoly 的支持和認可。

簡單來說，griffain 是目前 solana 上第一個也是性能最高的抽象人工智能，它可以執行交換、錢包管理、NFT 鑄造、代幣狙擊等等。

具體來說，griffain 提供以下功能：

- 使用自然語言執行交易

- 代理可以代表用戶發推文

- 多代理協調

- 使用 pumpfun 啟動代幣，鑄造 NFT，您可以選擇空投地址。

- 根據特定關鍵字或條件在 pumpfun 上搶佔新推出的 memecoins 權益質押、自動化並執行 defi 策略

- 從平臺獲取數據進行市場分析，例如識別代幣的最大持有者。

- 調度任務，用戶可以將記憶輸入到代理中來構建定製代理。

儘管 griffain 提供了眾多功能，但用戶仍然需要手動輸入代幣地址或向代理提供具體指令才能執行。因此，目前的產品尚未針對可能不熟悉這些技術要求的初學者進行充分優化。

目前為止，griffain 提供兩種類型的 AI 代理：個人 AI 和特殊代理。

1. 個人 AI代理由用戶控制。用戶可以自定義指令並輸入記憶設置，以根據自己的偏好使用情況定製代理。
2. 特殊代理是為特定任務而設計的代理。例如，空投代理經過訓練可以找到地址並將代幣分發給指定持有者，而質押代理則被編程為將 SOL 或其他資產質押在池中以進行收益耕作。

一個顯著的特點是 griffain 的多代理協作系統，其中多個代理可以在一個聊天室中一起工作。這些代理能夠獨立解決複雜任務，同時保持協調一致。

錢包：

創建帳戶後，系統會生成一個具有隱私的錢包，用戶可以將帳戶委託給代理人來執行交易並自主管理投資組合。

其中，密鑰通過 Shamir 的秘密共享進行分割，這樣無論是 griffain 還是 privy 都無法保管錢包，根據 slate 的說法，SSS 的工作原理是將密鑰分成 3 個部分，其中包括：

1. 設備共享：存儲在您的瀏覽器中並在選項卡打開時檢索。

2. Auth Share：存儲在 Privy 的服務器上，當您進行身份驗證並登錄應用程序時會檢索到該信息。

3. 恢復共享：以加密形式存儲在 Privy 的服務器上，只有當用戶輸入密碼登錄選項卡時才會解密並獲取它。

此外，griffain 的前端還為用戶提供了導出或導出的選項。

匿名：

Anon 由 Daniele Sesta 創建，他因創建 DeFi 協議奇境和 MIM（Magic Internet Money）而聞名。與 Griffain 類似，Anon 旨在簡化 DeFi 新手和老手的交互。

儘管該團隊已經概述了潛在的功能，但由於該產品尚未公開發布，因此尚未驗證任何功能。

其中包括的一些功能：

- 用自然語言（包括中文在內的國際語言）進行交易

- LayerZero 實現跨鏈橋接

- 與 Aave、Sparks、Sky 和 Wagmi 等合作協議進行借貸和供應

- 通過 Pyth 獲取實時價格和數據

- 提供時間-gas-價格基礎自動化和觸發器

- 提供實時市場洞察，如情緒檢查、社交資料分析等。

除此之外，daniele 最近發佈了 2 條關於 Anon 的重要更新：

-自動化框架：

一個 typeScript 框架，幫助更多項目更快地與 Anon 集成。該框架將要求所有數據和交互都遵循預定義的結構，以便 Anon 降低 AI 產生幻覺的風險並提高可靠性。

—傑瑪：

研究重點代理可以從鏈上 DeFi 指標（例如 TVL、交易量、Prepdex 融資率）和鏈下數據（例如 Twitter 和 Telegram）收集實時數據，以進行社交情緒分析。這些數據將轉化為機會警報和針對用戶的定製見解。

從文檔來看，這使得 Anon 成為整個領域最受期待和最強大的抽象工具之一，尤其是在這個市場。

Slate（尚無代幣）：

在 BigBrain Holdings 的支持下，Slate 將自己定位為基於鏈上信號自主交易的“Alpha AI”。目前，Slate 是唯一能夠在 Hyperliquid 上自動執行交易的抽象 AI。

Slate 優先考慮優化價格路由、快速執行，並可以在交易前運行模擬。

主要特點包括：

- EVM 鏈與 Solana 之間的跨鏈交換

- 根據價格、市值、gas 費用和盈虧指標進行自動交易

- 自然語言任務調度

- 鏈上交易聚合

- 電報通知系統

- 能夠開多頭+空頭，在一定條件下償還，LP管理+收益耕作，包括對超流動性的行動。

費用結構：

總體而言，費用分為兩類：

一般行動：
Slate 不收取常規轉賬/提款的費用，但對交換、過橋、索賠、借入、貸出、償還、質押、取消質押、多頭、空頭、鎖定、解鎖等收取 0.35% 的費用。

條件動作：

如果您設置了條件訂單（例如，限價訂單），Slate 將對 gas 條件收取 0.25% 的費用，或對所有其他條件收取 1.00% 的費用。

錢包：

Slate 集成了 Privy 的嵌入式錢包架構，確保 Slate 和 Privy 均不會保管您的錢包。用戶可以連接他們現有的錢包並授予代理人代表他們執行交易的權限。

抽象AI比較：

市場上一些最流行的抽象概念的比較：

相比之下，當今大多數 AI 抽象工具都支持Solana 和 EVM 鏈之間的橋接和跨鏈交換。Slate 提供 Hyperliquid 集成，而 Neur 和 Griffin 目前僅在 Solana 上可用，但我相信他們計劃很快添加跨鏈支持。

大多數平臺都集成了 Privy 嵌入式錢包和 EOA 錢包，讓用戶可以保管自己的資金。但要求用戶將訪問權限委託給代理才能執行某些交易。這是 TEE 可以發揮作用的領域，以確保 AI 是防篡改的。

雖然大多數人工智能抽象工具具有代幣啟動、交易執行和自然語言條件訂單等共同特徵，但它們的性能差異很大。

從產品角度來說，我們還處於抽象人工智能的非常早期的階段。

對這 5 個項目的比較分析揭示了不同平臺之間的明顯優勢。Griffain 憑藉其全面的功能集、廣泛的合作伙伴網絡以及用於工作流管理的高級多代理協調功能脫穎而出（Orbit 是唯一提供多代理功能的其他平臺）。

Anon 的優勢在於其快速的響應時間、多語言支持和 Telegram 集成，而 Slate 則通過自動化平臺和對 Hyperliquid 的獨家支持開闢了自己的市場。

然而，許多此類抽象 AI 平臺仍在面臨著根本性的挑戰，特別是在處理基本交換操作（例如 USDC 對）方面。

常見問題包括難以準確識別代幣地址、檢索當前價格以及進行最新的市場趨勢分析。這些平臺之間的關鍵差異因素最終歸結為響應時間、準確性和答案相關性。展望未來，顯然需要一個全面的儀表板來保持透明度並實現所有抽象 AI 平臺之間的性能比較。

3.2自主收益優化和投資組合管理：

與傳統收益策略不同，該領域的協議使用人工智能分析鏈上數據進行趨勢分析，然後提供幫助團隊制定更好的收益優化和投資組合分配策略的見解。

為了提高成本效益，在 Bittensor 子網等網絡上或鏈下訓練模型是很常見的。為了讓 AI 自主執行交易，需要實施 ZKP 等驗證方法，以確保模型保持誠實和可驗證。以下是收益優化 Defai 協議的幾個示例。

T3AI：

T3AI 是一種貸款協議，通過使用人工智能作為中介和風險引擎來支持低抵押貸款。該協議的人工智能代理會持續實時監控貸款狀況，並能夠通過 T3AI 的風險指標框架確保貸款能夠繼續償還。

另一方面，人工智能還可以通過分析不同資產之間的關係以及它們的價格隨時間的變化來實現精確的風險預測。T3AI 中的人工智能通過以下方式實現這一點：

- 查看主要 CEX 和 DEX 的價格數據。
- 衡量不同資產的波動性
- 研究不同資產的價格關係及其如何共同變動
- 使用人工智能來尋找多種資產相互作用的隱藏模式。

然後，它將根據用戶的投資組合提出最佳分配策略，並在模型微調後在未來可能實現自主 AI 投資組合管理。還實施了 ZK 證明和驗證器網絡，以確保所有操作都是可驗證和可靠的。以下是 T3AI 中如何使用和驗證 AI 的工作流程。

庫代：

Kudai 是 GMX Blueberry Club 使用 EmpyrealSDK 工具包推出的一款實驗性、專注於 GMX 生態系統的代理。該代幣目前在 Base 上交易。

Kudai 的理念是將從 $KUDAI 賺取的所有交易費用投入資金代理進行自主交易運營，然後將利潤分配給代幣持有者。

在即將到來的第 2/4 階段，Kudai 將能夠解釋 Twitter 上推薦的自然語言：

- 購買並質押 $GMX 以產生新的收入來源
- 投資 GMX GM 池以進一步提高收益
- 以底價掃蕩 GBC NFT，擴大其投資組合

在此階段之後，Kudai 將完全自主，獨立執行槓桿交易、套利和收益耕作的訂單。

不過，該團隊尚未透露任何其他信息，Kudai AI 現階段仍是一個實驗產品。

堅固財務 V2：

Sturdy Finance 是一家借貸和收益農業聚合器，它利用人工智能模型（由 Bittensor SN10 子網礦工訓練）通過在不同的白名單筒倉池之間轉移資金來優化收益。

具體來說，Sturdy 在由筒倉池和聚合器層組成的兩層架構上運行。

1. 筒倉池是孤立的單一資產池，用戶只能借出一種資產或用一種抵押品借入。

2. 在 Yearn V3 基礎上構建聚合器層，根據利用率和收益將用戶的資產分散到白名單筒倉池中。Bittensor 子網為聚合器提供最佳分配策略。

當用戶向聚合器借貸時，他們只會保留對所選抵押品類型的敞口，從而消除了來自其他借貸池或抵押資產的任何風險。

截至撰寫本文時，Sturdy V2 的 TVL 自 5 月以來一直在下降，該聚合器的總 TVL 約為 390 萬美元，約佔該協議總 TVL 的 29%。

自 2024 年 9 月以來，Sturdy 的日活躍用戶一直保持在 2 位數（>100），其中 pxETH 和 crvUSD 是聚合器中的主要借貸資產。該協議的表現在過去幾個月中明顯停滯不前，而 AI 的整合似乎是希望重拾其協議勢頭的舉措。

3.3 市場分析代理：

Aixbt是一款市場情緒跟蹤代理，可彙總和分析來自 Twitter 上 400 多個 KOL 的數據。使用其專有引擎，aixbt 可以識別實時趨勢並全天候發佈見解。

在該領域的所有 AI 代理中，AixBT 佔據了 14.76% 的市場份額，成為生態系統中最具影響力的代理之一。

Aixbt顯然是為了社交而創建的社交媒體，他發佈的見解直接反映了市場的關注度。

他的能力不僅僅是提供 alpha 版本 — — 他具有交互能力，能夠回答用戶的問題，甚至可以使用專門的工具包通過 Twitter 啟動代幣。例如，$CHAOS 代幣是通過 AixBT 和另一個名為 Simi 的交互式機器人使用 @EmpyrealSDK 工具包合作創建的。

截至目前，600,000 $AIXBT 代幣（價值約 300,000 美元）的持有者可以訪問其分析平臺和終端。

3.4 Defai基礎設施與平臺：

如果沒有去中心化的基礎設施，Web3 AI 代理就不可能實現。這些項目不僅提供模型訓練和推理，還提供數據、驗證方法和協調層，供 AI 代理開發。

無論是 Web2 還是 Web3 AI，模型、計算和數據都是推動 LLM 和 AI 代理卓越的三大基石。以去中心化方式訓練的開源模型開發將受到代理構建者的青睞，因為它完全消除了中心化所有權的單方風險，併為用戶擁有的 AI 開闢了可能性，因為開發人員不再需要依賴 Google、Meta 和 OpenAI 等 Web2 AI 巨頭擁有的 LLM API。

下面是 pinkbrains 創建的一個很好的 AI 基礎設施圖。

模型創建：

Nous Research、Prime Intellect 和 Exo Labs 等先驅者正在突破分散式培訓的界限。

Nouse Research 的 Distro 訓練算法和 Prime Intellect 的 DiLoco 算法已在低帶寬環境中成功訓練了具有超過 100 億個參數的模型，證明了在傳統的集中式系統之外也可以實現大規模訓練。Exo Labs 進一步推進了這一目標，推出了 SPARTA，這是一種分佈式 AI 訓練算法，可將 GPU 間通信減少 1,000 多倍。

Bagel 正努力成為去中心化的 HuggingFace，為 AI 開發人員提供模型和數據，同時通過使用加密技術解決開源數據歸因和貨幣化問題。Bittensor 為參與者創造了一個競爭性的市場，以貢獻計算、數據和智能，從而加速 AI 模型和代理的開發。

數據和計算提供商：

許多人認為，Axibt 已成為公用事業代理類別的明顯領導者，因為它可以訪問高質量的數據集。Grass、Vana、Sahara、Space and Time 和 Cookie DAO 等提供商提供高質量數據、特定領域數據或授予 AI 開發人員訪問封閉式數據的權利，從而增強了他們的能力。利用 250 多萬個節點，Grass 每天能夠抓取驚人的 300 多 TB 數據。

雖然 Nvidia 目前只能用 2000 萬小時的視頻數據來訓練他們的視頻模型，但 Grass 的視頻數據集是 Nvidia 的 15 倍（3 億小時），並且每天以 400 萬小時的速度增長——這意味著 Grass 每天收集的 Nvidia 整個數據集的 20%。換句話說，Grass 在 5 天內檢索到的數據集相當於 Nvidia 的總視頻數據集。

沒有計算，代理根本無法運行。Aethir 和 io.net 等計算提供商聚合了各種 GPU，為代理開發人員提供了經濟高效的選擇。與傳統的集中式提供商相比，Hyperbolic 的去中心化 GPU 市場將計算成本降低了 75%，同時託管開源 AI 模型以提供低延遲推理，吞吐量可與 web2 雲提供商相媲美。

Hyperbolic 通過推出 AgentKit 增強了其 GPU 市場和雲服務，AgentKit 是一個功能強大的接口，可為 AI 代理提供對 Hyperbolic 去中心化 GPU 網絡的完全訪問權限。它具有 AI 可讀的可用計算資源圖，允許代理實時掃描並深入瞭解資源可用性以及規格、當前負載和性能詳細信息。

AgentKit 開啟了一個革命性的未來，代理可以獨立地獲取自己的計算資源並支付其計算成本。

確認：

通過其創新的樣本證明驗證機制，Hyperbolic 確保該生態系統中的每個推理交互都得到驗證，為代理的未來建立信任。

然而，驗證僅解決了自主代理信任問題的一部分。信任的另一個方面涉及隱私保護， Phala、Automata 和 Marlin等 TEE 基礎設施項目可以發揮作用。例如，這些 AI 代理使用的專有數據或模型可以得到保護。事實上，真正的自主代理如果沒有 TEE 就無法完全運行，因為保護敏感信息至關重要，例如保護錢包的私鑰並防止未經授權訪問其私鑰或 Twitter 帳戶登錄憑據。

TEE 如何工作？

TEE 在處理過程中將敏感數據隔離在受保護的 CPU/GPU 區域內。區域內的內容只有經過授權的程序代碼才能看到。雲服務提供商、開發人員、管理員和硬件的其他部分無法訪問硬件的這一部分。

TEE 的主要用例是執行智能合約，特別是在具有更敏感財務數據的 DeFi 協議中。因此，TEE 在 Defai 中的集成包括傳統的 DeFi 場景，例如：

1.交易隱私，TEE 可以隱藏交易詳細信息，例如發送者和接收者的地址以及交易金額。Secret Network 和 Oasis 等平臺使用 TEE 保護 Defi 應用中的交易隱私，從而實現 Defi 中的隱私支付。

2. 反 MEV，通過在 TEE 內執行智能合約，區塊構建者無法訪問交易信息，從而防止產生 MEV 的搶先交易攻擊。Flashbots 利用 TEE 開發了 BuilderNet，這是一個去中心化的區塊構建網絡，可降低與中心化區塊構建者相關的審查風險。Unichain 和 Taiko 等鏈也使用 TEE 為用戶提供更好的用戶交易體驗。

這些特性也適用於 ZKP 或 MPC 等替代方案。然而，由於該模型基於硬件，TEE 目前在這三種解決方案中執行智能合約的效率最高。

在代理方面，TEE 為代理提供以下功能：

1.自主性——TEE 可以為智能體創建獨立的運行環境，確保其策略的執行不受人類干擾。這保證了投資決策完全基於智能體的獨立邏輯。

TEE 還可以讓代理控制社交媒體賬戶，確保他們發表的任何公開言論都是獨立的，不受外界影響，從而避免廣告等促銷偏見的嫌疑。Phala 正在與 AI16z 團隊合作，使 Eliza 能夠在 TEE 環境中高效運行。

2.可驗證性，TEE 能為代理提供的最後一項功能是可驗證性。人們可以驗證代理是否在使用承諾的模型進行計算併產生有效的結果。Automata 和 Brevis 正在合作開發這種能力。

AI 代理集體：

隨著越來越多具有特定用例（DeFi、遊戲、投資、音樂等）的專業代理進入該領域，更好的代理協作和無縫溝通變得至關重要。

“代理群”框架的基礎設施已經出現，以解決單片代理的侷限性。群體智能允許代理作為一個團隊一起工作，彙集他們的能力以實現共同的目標。協調層抽象了複雜性，使代理更容易在共同的目標和激勵下進行協作。

包括 Theoriq、FXN 和 Questflow 在內的多家 Web3 參與者正在朝這個方向發展。在所有這些參與者中，最初於 2022 年以 ChainML 形式推出的 Theoriq 為實現這一目標付出了最長時間的努力，其願景是成為 Agentic AI 的通用基礎層。

為了實現這一願景，Theoriq 在底層模塊上處理代理註冊、支付、安全、路由、規劃和治理。它還連接了供應方和需求方，提供了一個直觀的代理構建平臺 Infinity Studio，允許任何人部署自己的代理，以及 Infinity Hub，這是一個客戶可以瀏覽所有可用代理的市場。在其群集系統中，元代理會為給定任務選擇最合適的代理，創建“群集”以實現共同目標，同時跟蹤聲譽和貢獻以保持質量和問責制。

Theoriq 代幣提供經濟安全，代理運營商和社區成員使用代幣質押代理以表明質量和信任，從而激勵高質量服務並阻止惡意行為。代幣還可用作交換媒介，用於支付服務費用和訪問數據，並獎勵貢獻數據、模型等的參與者。

隨著人工智能代理逐漸成為長期行業領域，並且有明確的實用代理佔據主導地位，我們可以看到 Crypto x AI 基礎設施項目的復興，並帶來強勁的價格表現。這些項目有可能利用其風險投資資金、多年的研發和特定領域的技術專長來擴展整個價值鏈。這可以讓他們開發自己的高級實用人工智能代理，其性能能夠超越目前市場上 95% 的其他代理。

4、DeFai的進化歷程，以及DeFai的下一步計劃。

我一直相信市場會分三個階段發展：首先要求效率，然後去中心化，最後是隱私。

defai 將分為 4 個階段。

DeFi AI 第一階段將專注於效率，其工具可改善複雜 DeFi 任務的用戶體驗，而無需深入的協議知識。示例包括：

• 即使格式不完美，人工智能也能理解用戶提示
• 在最短的區塊時間內快速執行交換
• 實時市場研究幫助用戶根據自己的目標做出有利可圖的決策

如果創新得以實現，他們可以節省時間和精力，同時降低鏈上交易的門檻，並有可能在未來幾個月創造一個“幻影”時刻。

在第 2 階段，代理將以最少的人工干預自主交易。能夠根據第三方見解或其他代理數據執行策略的交易代理將創建一個新的 DeFi 範式。專業或成熟的 DeFi 用戶可以微調他們的模型並構建代理，為自己或他們的客戶產生最佳收益，從而減少人工監控。

在第三階段，用戶將開始關注錢包管理問題和 AI 驗證，因為用戶要求透明度。TEE 和 ZKP 等解決方案將確保 AI 系統防篡改、免受第三方干擾且可驗證。

最後，一旦這些階段完成，無代碼的 DeFi AI 工程工具包或 AI 即服務協議可以創建一個基於代理的經濟體，其中使用加密貨幣進行微調模型的交易。

雖然這一願景雄心勃勃、令人興奮，但仍有幾個瓶頸尚未解決：

• 目前大多數工具都只是 ChatGPT 包裝器，沒有明確的基準來識別合法項目
• 鏈上數據碎片化推動人工智能模型走向中心化而不是去中心化，目前尚不清楚鏈上代理將如何解決這個問題。

DeFi + Ai = DeFai最初發表在 Medium 上的IOSG Ventures上，人們通過強調和回應這個故事繼續討論。