当我们将旧的 DeFi 与新的闪亮人工智能结合起来会发生什么呢？

什么样的~~ 突变~~ / 创新能被创造出来吗？

今天我们就来探寻一下DeFAI 早期的风貌。我希望你觉得它有用！

（*我很快就会在 Medium 上发布一篇 20 页的深入探讨。今天的帖子只是一份速食贴，供您一睹风采）

为什么选择 DeFai？

人工智能与区块链有着悠久的历史，从早期 Bittensor 子网上的去中心化模型训练，到 Akash 等去中心化 GPU/计算资源市场 io.net，到当前的 AI x memecoins 浪潮和 Solana 上的框架。

每个阶段都表明，加密货币在某种程度上可以通过资源聚合来补充人工智能，从而实现主权人工智能和消费者用例。

据 CoinGecko 称，DeFai 的市值约为 1B 美元（1 月 13 日）。截至撰写本文时，Griffian 以 45% 的份额占据市场主导地位，而 $ANON 持有22%。

12 月 25 日之后，随着圣诞假期结束 “美国资金”回流，Virtual 和 ai16z 等框架和平台获得了快速增长的动力。

但，这仅仅是开始。DeFAI 的潜力远远超出了目前的状态。

虽然它的集成仍处于概念验证阶段，但我们不应低估它通过人工智能功能将 DeFi 转变为更加智能、用户友好和高效的金融生态系统的能力。

在探索 DeFai 的前景之前，了解代理如何在 DeFi 和区块链环境中运行的基本机制非常重要。

代理在 DeFi 中如何运作？

AI 代理（AI Agent）是代表用户按照特定工作流程执行任务的程序。这些代理的核心是由 LLM 提供支持，根据其训练数据生成响应。

在区块链中，代理可以与智能合约和账户交互来处理复杂的任务，而无需持续的人工干预。

例如：

~ 通过一键执行多步骤桥接和耕作来简化 defi 的用户体验

~ 优化流动性挖矿策略以获得更好的回报

~ 根据第三方或自己的市场分析等自主执行交易（买入/卖出）。

参考自 @trisigmaxyz 研究、模型通常遵循6个具体工作流程：

数据收集

模型推论

决策

托管和运营

互操作性

钱包

一旦你“收集”了 AI 元素的 6 颗宝石，你现在就可以在区块链上构建自己的自主代理，其中不同的代理可以各自在 defi 生态系统中发挥作用，以提高链上效率和交易体验。

进入 DeFai v2 的世界

总的来说，我将 DeDFI x Ai 分为 4 个主要类别。

抽象/用户体验友好的人工智能

收益优化或投资组合管理

DeFai基础设施或平台

市场分析或预测

抽象 AI 或 AI chatgpt

在这个领域，有效的人工智能解决方案应该能够：

- 自动执行多步交易和质押操作，无需用户具备行业知识。

- 进行实时研究并提供用户做出明智交易决策所需的所有必要信息和数据。

- 从各个平台获取数据，识别市场机会，为用户提供全面分析。

话不多说，让我们来研究一下业内的一些热门玩家：

Griffain

@griffaindotcom 是目前 solana 上第一个也是性能最高的抽象 Ai，可以执行交换、钱包管理、NFT 铸造和代币狙击等等。

具体来说，griffain 提供的功能如下：

用自然语言执行交易

使用pumpfun、mint NFT启动代币，您可以选择空投地址。

多代理协调

代理可以代表用户发推文

根据某些关键词或条件在 Pumpfun 上狙击新推出的模因币

质押、自动化和执行 defi 策略

调度任务，用户可以将内存输入到代理中来构建量身定制的代理。

从平台获取数据进行市场分析，例如识别代币的最大持有者。

钱包：

创建帐户后，系统会生成一个具有隐私的钱包，用户可以将帐户委托给代理来自主执行交易并管理投资组合。 其中，密钥通过 Shamir 的秘密共享进行分割，这样无论是 griffain 还是 privy 都无法保管钱包。

Anon：

@HeyAnonai 是由 来自@danielese ，因创建 defi 协议 Wonderland 和 MIM 而闻名。 Anon 的目的是为了简化新人和老手的 defi 交互。

部分功能包括：

LayerZero 支持的跨链桥接

通过 Pyth 获取实时价格和数据源

提供时间-gas-价格基础自动化和触发器

提供实时市场洞察，例如情绪检查、社交档案分析等。

通过 Aave、Sparks、Sky 和 Wagmi 等合作协议进行借贷和供应

用自然语言（包括中文在内的国际语言）执行贸易

除此之外，Daniele 最近还发布了关于 Anon 的 2 个主要更新：

自动化框架：

Gemma研究焦点代理

这使得 Anon 成为整个领域最受期待的抽象工具之一。

Slate（还没有代币）：

在 BigBrain Holdings 的支持下，@slate_ceo 将自己定位为基于链上信号自主交易的“Alpha AI”。 目前，slate 是唯一能够自动执行交易的抽象人工智能 @hyperliquidX

值得注意的一件事是他们的费用结构：

总体而言，有 2 种费用类别：

一般行动：Slate 不收取常规转账/提现费用，但对兑换、桥接、索赔、借入、借出、偿还、质押、解除质押、做多、做空、锁定、解锁等收取 0.35% 的费用。

有条件的行动：如果您设置条件订单（例如，有限订单），则 slate 将收取 0.25% gas 条件费用，或对所有其他条件收取 1.00% 费用。

接下来还有更多的参与者加入，他们是：

- @AIWayfinder

- @orbitcryptoai

- @dolion_ai

- @askthehive_ai

- @HeyElsaAI

- @Spectral_Labs

- @Infinite_Labs

- @ProjectPlutus_

- @bankrbot

还有更多……

下面是一些抽象 AI 比较的表格：

自主收益优化和投资组合管理：

与传统的收益策略不同，该领域的协议使用人工智能来分析链上数据以进行趋势分析，然后提供见解，帮助团队制定更好的收益优化和投资组合分配策略。

T3AI：

@trustInWeb3 是一种贷款协议，通过使用人工智能作为中介和风险引擎来支持抵押不足的贷款。

该协议的人工智能代理持续实时监控贷款健康状况，并能够通过 T3AI 的风险指标框架确保贷款保持可偿还状态。

人工智能在 Defi 中的一个有趣的用例。

Kudai

@Kudai_IO 是 GMX Blueberry Club 使用 EmpyrealSDK 工具包推出的一个以 GMX 生态系统为中心的实验性代理。该代币目前正在 Base 上进行交易。

Kudai 的理念是通过渠道赚取的所有交易费用 $KUDAI 为自主交易运营的资助代理，然后将利润分配给代币持有者。

在即将到来的阶段（2/4），Kudai 将能够将 Twitter 上推荐的自然语言解释为：

购买并质押 $GMX 创造新的收入来源

投资 GMX GM 池以进一步提高收益

以底价扫荡 GBC NFT 以扩大其产品组合

SturdyFinance V2：

@SturdyFinance 是一个借贷和收益农业聚合器，它利用人工智能模型（由 Bittensor SN10 子网矿工训练）通过在不同的白名单筒仓池之间转移资金来优化收益。

具体来说，Sturdy 在由筒仓池和聚合器层组成的 2 层架构上运行。

1.筒仓池（Silo Pool）是孤立的单一资产池，用户只能借出一种资产或使用一种抵押品进行借贷。

聚合器层构建在 Yearn V3 之上，根据利用率和收益率将用户的资产干扰到白名单筒仓池中。 Bittensor 子网为聚合器提供最佳分配策略。当用户向聚合商借贷时，他们仅保留其所选抵押品类型的敞口，从而消除了来自其他借贷池或抵押品资产的任何风险。

收益率/利润管理领域的更多参与者包括：

- @derivexyz

@Thales_ai

- @Mozaic_Fi

- @boltrade_ai

- @vainguard_ai

- @Ensofi_xyz

- @0xARMAgeddon

- @glamsystems

还有更多……

市场分析代理：

AiXBT：

@aixbt_agent 是一款市场情绪跟踪代理，可汇总和分析 Twitter 上 400 多名 KOL 的数据。使用其专有引擎，aixbt 可以识别实时趋势并全天候发布见解。

在该领域的所有人工智能代理中，AixBT 占据了 14.76% 的关注度，使其成为生态系统中最具影响力的代理之一。

他的能力不仅仅是提供 alpha - 他具有互动性，能够回答用户问题，甚至可以使用专门的工具包通过 Twitter 发布代币。 $CHAOS 令牌是通过 AixBT 和另一个名为 Simi 的交互式机器人之间的合作创建的，使用 @EmpyrealSDK 工具包。

其他市场分析代理包括：

- @tri_sigma

- @ASYM41b07

- @kwantxbt

- @gemach_io

DeFai 基础设施和平台：

这是一个需要涵盖的很大的领域。

如果没有去中心化的基础设施，Web3 人工智能代理就不可能实现。这些项目不仅提供模型训练和推理，还提供数据、验证方法和供人工智能代理开发的协调层。

无论 Web2 还是 Web3 AI，模型、计算和数据都是推动 LLM 和 AI 代理卓越的 3 个终极基石。

在 medium 文章中，我们深入研究了以下细节：

模型创建

数据和计算提供商

验证

TEE 如何运作？

由于要涵盖的内容太多，我已在 medium 中写下了所有细节/概念，请继续关注。

下面是由 Defai 创建的良好基础设施生态系统地图 @pinkbrains_io ，但这一领域的一些关键参与者包括：

TEE：

- @PhalaNetwork

- @MarlinProtocol

- @AutomataNetwork

框架：

- @arcdotfun

- @ai16zdao

平台/综合：

- @virtuals_io

- @aisweatshop

- @Almanak__

- @autonolas

- @Cod3xOrg

- @crestalnetwork

- @CreatorBid

- @openservai

- @WaveformBackup

- @getaxal

- @EmpyrealSDK

一般基础设施：

- @加入FXN

- @TheoriqAI

- @hyperbolic_labs

- @BagelOpenAI

- @Hive_Intel

工具包：

- @sendaifun

- @lexiconinfra

DeFai 的下一步

我始终认为市场将经历三个发展阶段：首先追求效率，然后去中心化，最后实现隐私保护。

DeFi AI 将经历四个阶段。

第1阶段 将专注于效率，提供改进用户体验的工具，使复杂的 DeFi 任务无需深入了解协议即可完成。示例如下：

即使格式不完美，人工智能也能理解用户提示

在最短的块时间内快速执行交换

实时市场研究帮助用户根据他们的目标做出有利可图的决策

如果这些创新得以实现，用户可以节省时间和精力，降低链上交易的门槛，未来几个月可能会迎来类似 “Phantom” 的时刻。

第2阶段，代理将以最少的人为干预实现自主交易。能够基于第三方洞察或其他代理数据执行策略的交易代理，将创造新的 DeFi 范式。专业或资深 DeFi 用户可以微调他们的模型，并构建代理，以为自己或客户产生最优收益，同时减少手动监控的需求。

第3阶段，用户将开始关注钱包管理问题和 AI 认证，因为他们对透明度的需求增加。诸如 TEE（可信执行环境）和 ZKP（零知识证明）等解决方案将确保 AI 系统防篡改，免受第三方干扰，并且可验证。

最终，在完成这些阶段后，一个无代码 DeFi AI 工程工具包或 AI 即服务协议可能会形成，以加密货币为基础的代理经济，用户可在其中交易经过精调的模型。

尽管这一愿景雄心勃勃且令人兴奋，但仍有几个瓶颈尚未解决：

当前大多数工具只是 ChatGPT 的封装，缺乏明确的基准来识别真正的项目

链上数据的碎片化使 AI 模型趋向中心化，而非去中心化，目前尚不清楚链上代理如何解决这一问题。

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