作者：Three Sigma

编译：深潮TechFlow

关于 DeFi 中的 AI，大家议论纷纷——自适应系统、新策略以及正在改变这一领域的重大构想。你是想参与其中，还是仅仅旁观？点击了解更多！

介绍

人工智能正在迅速改变 DeFi 应用，带来交易、治理、安全和用户个性化方面的突破。本文将探讨 AI 如何通过整合智能系统，同时保持加密货币的去中心化精神，重新定义 DeFi 中用户与协议的互动。

AI 与区块链技术的结合正在为各行业设立新标杆，而 DeFi 处于这一变革的前沿。通过结合 AI 的分析能力和区块链的透明性，正在逐步解决加密生态系统中长期存在的问题。这包括提升安全性、改善用户体验以及引入自适应的治理模式。

AI 驱动的平台正在利用自动化和智能构建自适应系统，以优化性能。正如 Vitalik Buterin 所说，“AI 智能体可能成为去中心化系统的积极参与者”，可以自主管理交易、优化交易策略并保护隐私。在 DeFi 应用层面引入 AI，为更高效、更以用户为中心的金融系统提供了可能。

接下来，我们将重点探讨 AI 如何在交易、治理、安全和个性化方面改变 DeFi。

理解 DeFi 中的 AI 智能体

AI 智能体是自主的软件实体，设计用于在去中心化生态系统中执行特定任务。

与传统机器人不同，AI 智能体积极参与区块链网络、智能合约和用户账户，通常独立运行以处理复杂任务，如交易、资产管理和协议数据分析。许多智能体利用大语言模型，使其能够进行 API 调用，直接与区块链环境交互，并在无需人工干预的情况下处理大量信息。

在 DeFi 中，AI 智能体通过在金融应用中充当自主的协调者、决策者和数据处理者，显著改变了用户与协议的互动，无需持续的人为干预。

机器人与 AI 智能体：它们有何不同？

机器人是简单的程序，而 AI 智能体则更像经济代理。机器人按照设定的程序运行，而 AI 智能体通常无需复杂的编码，只需简单配置，就能在不确定和动态的环境中灵活运作。这种灵活性使它们能够以不可预测但明确的方式进行调整，更适合应对 DeFi 的现实挑战。这也意味着其竞争优势常在于独特的设置和配置，因为许多先进的 AI 模型都是公开的。通过微调这些配置，AI 智能体即便使用广泛可用的模型，也能实现专业化的性能。

能力与自主性

在 DeFi 中，AI 智能体可以自主地：

• 与协议互动：它们可以管理链上交易、优化交易头寸，并根据预设目标执行复杂的金融操作。

• 做出决策：借助半自主框架，智能体能够分析实时数据，评估市场状况，并相应地调整行动。

• 执行复杂任务：根据自动化类型，智能体可以处理从简单的规则流程到复杂的自主决策。

目前，三种自动化类型正在塑造 AI 智能体的角色：

1. 自动化工作流：这些是基于规则的简单系统（如 Telegram 机器人），按预设指令运行，适用于常规任务。

2. 代理工作流：在这些多智能体框架中，多个 AI 智能体协作完成复杂任务，具备一定的自主性，可半自动化操作，如与多个 DeFi 协议互动以最大化收益或调整投资组合。

3. 自主智能体：完全独立的智能体能够进行高层次决策，几乎无需外部干预。它们可以实时分析条件并调整策略。

AI 智能体究竟如何运作？

AI 智能体通过简化和自动化复杂任务来运作。大多数自主智能体在执行任务时遵循特定的工作流程。

核心机制

数据收集

为了有效运作，AI 智能体依赖于多种来源的高频数据流来了解其操作环境。它们的输入包括：

• 链上数据：直接与区块链账本交互，获取交易历史、协议状态和实时市场信息。需要与索引器和预言机等工具集成。

• 链下市场信息：通过 API 从交易所和社交平台获取的价格、交易量和情绪分析。

用户还可以提供预设配置，如风险容忍度或交易阈值，为智能体提供个性化的信息层。

模型推断

AI 智能体的模型推断是指训练好的模型在新数据上应用其学习成果，以进行预测或决策的过程。智能体通常使用以下几种模型类型之一：

• 基于规则的模型：简单的智能体依赖于预设的逻辑，比如“如果 Token 价格高于 $X，则卖出。”

• 监督式机器学习模型：这些模型基于历史数据集进行训练，用于预测结果，如价格走势或治理提案的风险评分。

• 强化学习：高级智能体会随着时间的推移调整策略，以优化累计奖励，比如在流动性池中实现收益最大化。

• 自然语言处理 (NLP)：对于治理和情绪分析智能体，NLP 模型用于分析讨论论坛、提案和社交媒体活动，以评估情绪变化。

决策

决策阶段是智能体将数据输入与模型推断结合，生成可执行策略的过程，将分析见解转化为能够适应变化环境的自主行动。在这一阶段，AI 智能体的能力得以体现，它能快速解读和响应复杂的市场信号，以便迅速作出决策。

优化引擎帮助智能体在计算最佳行动方案时，平衡预期利润、风险和执行成本等多个因素。

智能体还采用自学习算法，使其能够随着市场条件的变化调整策略。在决策过程中，一些任务可能过于复杂，单个智能体难以最佳解决。这就是为什么许多智能体在多智能体系统 (MAS) 中协同工作，协调不同 DeFi 协议中的任务，以优化资源分配（如在多个池中平衡流动性）。

自动化与执行

这些智能体的特别之处不仅在于 AI 技术带来的优势，还在于它们的自主操作能力，包括智能合约的执行，直接与协议级合约交互；多步骤交易，允许将多个步骤打包成一个原子交易，实现全有或全无的执行；以及错误处理，具备内置的回退机制以管理交易失败。

托管与操作

以下是关于 AI 智能体如何运作的更多信息：

链下 AI 模型

AI 智能体使用链下资源执行计算密集型任务。这些任务通常依赖于 AWS、Google Cloud 或 Azure 等云基础设施，以获得可扩展的计算能力。智能体可以利用去中心化基础设施平台，如 Akash Network 提供计算服务，或使用 IPFS 和 Arweave 进行数据存储。

对于延迟敏感的应用，如高频交易，智能体可以利用边缘计算，通过在更接近数据源的地方处理数据来减少延迟，从而确保对时间敏感任务的快速响应。

链上和链下交互

AI 智能体在链下和链上系统之间进行交互。虽然计算密集型的处理和复杂的推理在链下进行，但智能体与链上协议交互，以记录操作、执行智能合约功能并自主管理资产。它们依赖于安全配置，如智能合约钱包和多签名设置。 对于去中心化治理，智能体依赖于信任最小化协议，以防止任何单一实体篡改其行动，保持透明和去中心化。 链下交互补充链上活动，通常通过外部平台（如 Twitter 或 Discord）进行，智能体可以使用 API 实时与用户或其他智能体互动。

互操作性

互操作性对于智能体在不同系统和协议之间顺利运行至关重要。许多智能体作为中介，利用 API 桥接获取外部数据或调用特定功能。通过使用 webhooks 或去中心化消息协议（如 Whisper 或 IPFS PubSub）等机制，智能体能够实现实时同步，确保始终更新最新的协议状态和操作

深入了解：ai16z，AI 投资 DAO

ai16z 是一个由 AI 引领的投资 DAO，最近推出后因其在加密领域创新使用智能体而备受关注。该协议作为一个“信任的虚拟市场”运作，利用 AI 智能体收集市场信息，分析社区共识，并执行链上和链下的 Token 交易。通过学习成员的投资见解，并奖励那些贡献价值的人，ai16z 创建了一个优化的投资基金（目前专注于 Memecoins），并具有很强的去中心化特性。

智能体的部署

开发人员使用 ai16z 提供的 Eliza Framework 来创建智能体，该框架提供了构建、测试和部署智能体的工具和库。智能体可以托管在本地服务器或 ai16z 的集中化智能体中心 Agentverse 上。为了实现智能体之间的通信，它们需要通过 Almanac 注册，并可以使用 Mailbox 来促进交互，即使是在本地托管时。

他们的 Github 仓库是公开的，你可以在这里查看。

AI 模型的托管

ai16z 网络并不直接托管 AI 模型。相反，智能体通过 API 请求访问外部 AI 服务。例如，Eliza 框架可以与 OpenAI 等服务集成，以解释人类可读文本或执行其他 AI 驱动的任务。这种方法使智能体能够利用先进的 AI 功能，而无需在链上托管复杂的模型。

集成与操作

ai16z 生态系统中的智能体通过链上和链下的机制进行交互：

• 链上交互：智能体在 Solana 链上执行交易和智能合约。

• 链下交互：在处理计算密集型任务时，智能体通过 API 与外部 AI 服务或数据源进行通信。 应用

ai16z 的项目，如 Eliza 对话智能体，已应用于多个领域：

• 对话智能体：开发用于 Twitter 和 Discord 等平台的机器人，促进自动化交互。

• 智能体记忆：创建易于使用的智能体记忆系统，由 ChromaDB 和 Postgres 等数据库提供支持。

• 智能体动作管理：开发用于动作链和历史管理的工具。

智能体之间的协作

AI 智能体在 DeFi 领域的影响力日益显著，能够独立完成复杂任务。一个典型的例子是 $LUM Token 的创建——完全没有人类干预，展现了 AI 协作的强大力量。

2024 年 11 月 8 日，两位 AI 智能体 @aethernet 和 @clanker 联手创建并推出了 Token $LUM（“Luminous”）：

• @aethernet：由 @martin 开发，这个智能体活跃于 Farcaster 网络，致力于分享创意和建立联系。它不仅是一个机器人，更是积极参与 $HIGHER Token 社区的创造性和有意义互动的推动者。

• @clanker：由 @dish 和 @proxystudio 共同创建，这个智能体专注于 Meme Token 的发行。它可以自动化整个流程，直接响应用户的需求。

• 故事的起点是 @nathansvan 请求 @aethernet 提出 Token 的名称、创意和符号，然后将其发送给 @clanker 进行部署。@aethernet 想出了“Luminous” ($LUM) 这个名字，象征着人类与 AI 合作的光辉。随后，@clanker 完成了 Token 的部署，全程无需人类介入。

• @itsmechaseb 在此详细记录了这一过程。

AI 智能体与 DeFi 生态

AI 智能体在 DeFi 生态系统中正逐渐成为关键角色，在应用层中自动化复杂的数据驱动任务。

这些智能体位于协议层之上，直接与智能合约交互，解锁用户和协议的高级功能，使 DeFi 应用能够实时适应，支持新型自主多智能体生态系统。

超越 DeFi 的扩展：AI 智能体的广泛应用

AI 智能体的影响力已超越 DeFi。Truth Terminal 是由 @AndyAyrey 开发的半自主大语言模型 (LLM)，展示了其广泛的应用能力。在 A16z 联合创始人 Marc Andreessen 的资助下，Truth Terminal 在 X 平台上发布推文并与用户互动。

最近，它推出了一种基于 Solana 的 Meme 币，名为 $GOAT（Goatseus Maximus），在不到一个月的时间内市值就达到了 120 万美元。像 $GOAT 和由 ChatGPT 构思的 $TURBO 这样的 Meme 币的崛起，显示了 AI 与加密货币在超越传统金融领域中的新兴交集。

但这还不止如此。我们致力于揭示这个领域中所有建设者的全貌。深入了解那些正在重塑 DeFi 的 AI 智能体，从自动化交易、资产管理到预测分析和安全增强。以下是这些智能体在推动 DeFi 发展的多种方式的概览。

交易智能体

这些协议通过数据驱动的自动化决策过程来进行交易和资产管理，利用 AI 提供实时交易信号、优化投资组合，并简化重复性任务。这种方法为 DeFi 市场带来了效率和战略灵活性。

AI 驱动的交易自动化允许用户根据市场状况设置交易或重新平衡投资组合，减少了对持续手动调整的需求。对于更深入的策略，一些协议提供增强的分析，将大量数据转化为可操作的见解，支持明智的交易决策和更准确的市场预测。

在资产管理方面，投资组合优化工具能够动态调整投资组合，旨在最大化收益或在多变的市场条件下有效管理风险。

这些可以分为两类：

主要交易重点

• askjmmy：在多策略对冲基金网络中创建和部署自主交易智能体的平台。

• Composertrade：提供算法交易自动化工具。

• DAIN Trader：AI 驱动的交易策略。

• DeAgentAI：专注于 DeFi 的 AI 驱动交易解决方案。

• FastlaneSol：优化基于 Solana 的交易策略。

• Intent Trade：提供交换、限价单、DCA、合约分析、技术分析等服务。

• MindpalaceAI：利用 AI 实现交易自动化。

• Spectral Labs：提供 DeFi 交易洞察和自动化服务。

• Taoshi：使用 Bittensor 的去中心化 AI 和机器学习平台，用于交易策略。

• Paradigm：利用智能体群体来收集、组织和采取数据行动。

交易与资产管理

• Agent_Fi：专注于为 DeFi 活动提供 AI 智能体，涵盖交易、狙击和清算等事务。

• AgentNetAi：提供资产管理和 DeFi 智能服务。

• AuroryAI：提供自主 AI 智能体，帮助提升交易、资产管理和决策能力。

• Cortex：AI 驱动的平台，利用智能体自动化复杂流程，如桥接、交换和收益优化，简化 DeFi 交互。

• Funl_ai：提供 AI 自动化 DeFi 交易工具，分析实时市场条件，执行自动交易，并为高级手动交易提供 AI 辅助。

• Noya：提供 AI 策略，包括流动性提供、杠杆管理和借贷优化。

• Singularity DAO：非托管资产管理协议，提供由交易员团队和 AI 辅助管理的动态 Token 组合。

• OLAS：用于部署 AI 智能体的平台，支持多智能体系统进行预测、内容生成和金融服务。

• Raiba AI：聊天机器人生态系统，具备互动角色特征、游戏化聊天体验，并计划提供链上助手功能。

预测智能体

这些预测智能体的主要目的是通过数据驱动的预测和风险管理来提高市场预测的准确性。通过 AI，每个协议都在努力完善市场预测，为 DeFi 平台提供预期走势、价格波动和更广泛金融趋势的见解。

除了预测分析，这些智能体在增强决策方面也发挥着重要作用。凭借及时和相关的见解，用户和 DeFi 平台可以做出积极、明智的决策，优化策略并降低风险。

一些预测智能体，如 ReflectionAI，集成了情感分析，增加了一层市场情绪捕捉能力。这种方法使用户能够考虑情绪变化，这是预测用户行为和市场动态的重要因素。

此类别中的知名协议包括：

• AIVX_ai：金融市场的预测模型。

• Gnosis AI：在 Gnosis 内实现智能体间支付和 AI 驱动的预测市场。

• Prediction Prophet：Gnosis 平台上的预测市场 AI 智能体。

• Prism：Solana 上的 AI 驱动 DeFi 市场预测。

• Zenoaiofficial：加密交易平台，拥有提供见解、策略和市场预测的自主 AI 智能体。

智能体创建

这类平台的核心目标是帮助用户以最低的编码门槛创建、定制和部署 AI 智能体。它们提供从无代码工具到专业框架的一系列解决方案，覆盖 DeFi 智能体创建和管理的各个环节。

这些平台的主要特点是易用性和高度定制化。许多平台提供无代码或低代码工具，让没有技术背景的用户也能轻松创建智能体。为了提供更全面的服务，一些平台支持智能体的全生命周期管理——从创建、训练到部署和货币化，用户可以全程掌控智能体在 DeFi 中的运行和发展。

此外，一些协议（如 OLAS 和 Flock）注重智能体间的协作与互操作性，支持多智能体协作，并实现不同 DeFi 生态系统之间的无缝集成。

智能体创建平台

这些平台专注于为 DeFi 提供创建、部署和定制 AI 智能体的工具。

• Chasm Network：用于创建、部署和货币化 AI 智能体的平台。

• CreatorBid：一个市场，允许用户部署并将 AI 智能体进行 Token 化，特别适合内容创作者。

• PondGNN：一个链上平台，用于构建、拥有和货币化 AI 模型。

• Guru Network：创建交互式 AI 智能体的平台。

• myshell.ai：支持创建、共享和货币化开源 AI 应用的平台。

• OLAS：支持 AI 智能体创建和互操作性的平台。

• ReflectionAI：AI 模型的共享与交易市场。

• SwarmZeroAI：创建和货币化 AI 智能体的平台。

• TopHat_One：开放式 AI 智能体启动平台。

• Virtuals：提供 AI 驱动的智能体创建工具。

  • 一些通过 Virtuals 创建的智能体示例包括 LUNA、AIXBT 和 SEKOIA。

• vvaifu：Solana 上专为自治 AI 智能体设计的 pump.fun。

智能体训练与优化工具

这些工具专注于为 AI 智能体提供高级训练和定制服务。

• Almanak：支持 AI 智能体训练的工具。

• AgentLayer：提供用于构建定制化 DeFi AI 智能体的工具和框架。

• Nimble Network：一站式平台，帮助 AI 开发者创建并货币化 AI 智能体。

• VerticalAI：无代码平台，支持 AI 模型的微调、训练、部署和货币化。

DeFi 中的 AI 基础设施

基础设施协议在支持去中心化环境中 AI 智能体的基本和运营需求方面至关重要。这些系统提供对计算资源、相关数据和知识共享网络的访问，使 AI 智能体能够在 DeFi 中高效运作。

去中心化管理和操作是这一基础设施的关键元素。智能体操作协议为智能体的部署和管理提供了结构化的支持，创造了一个自主运行的环境。除了管理功能，计算资源也至关重要，它们为 AI 智能体提供处理复杂、数据密集型任务的计算能力，这是快速发展的 DeFi 生态系统中不可或缺的。

数据的可访问性同样重要，市场和网络为智能体获取必要的数据集提供了便利，从而帮助它们做出明智的决策。最后，知识共享平台营造了一个协作环境，使智能体能够通过共享见解和数据不断学习和进化。

这种基础设施确保 AI 智能体能够在去中心化金融中高效、智能地运作。

智能体操作协议

这些协议为去中心化 AI 智能体的部署和管理提供了结构支持，是 DeFi 中智能体自主运作的基础。

• Altera_AL：用于管理去中心化 AI 智能体的基础设施（最初应用于游戏 AI 智能体）。

• Fetch.AI：去中心化 AI 智能体平台。

• Hyperspace：为 DeFi 中的 AI 智能体提供运营基础设施。

• Morpheus：一个网络，支持个人 AI 智能体进行任务管理和加密交互。

• OpenAgentsInc：用于部署、定制和集成智能体的业务自动化平台。

• Questflow：为多智能体系统提供运营基础设施。

• sebraai：无代码平台，用于构建和部署 AI 智能体。

• Shinkai：AI 智能体的数据管理和自动化平台。

去中心化计算资源

这些协议为 AI 智能体提供必要的计算能力，以支持其在 DeFi 生态系统中的实时分析、决策和执行。

• FormAI：一个去中心化经济平台，用户可以贡献数据、计算能力和研究成果用于 AI 训练。

• GAIA：用于创建和货币化 AI 智能体的平台，提供计算资源以支持其扩展和执行密集操作。

• Infera Network：去中心化的点对点 AI 推理网络，专注于为 AI 智能体提供计算支持。

• Naphta：模块化平台，用于跨多个节点部署去中心化 AI 智能体，提供灵活的计算支持。

• Node AI：GPU 租赁市场，允许用户为其 AI 应用租用 GPU。

• Talus Network：L1 区块链，支持基于智能体的 AI 部署和货币化，提供密集操作所需的计算资源。

智能体数据市场

数据市场为 AI 智能体提供关键的结构化数据集，以便在 DeFi 应用中做出明智决策、进行精准预测并提升学习能力。

• Allium：提供分析区块链数据的工具和服务，支持用户的实时工作流程和应用。

• Allora Network：一个数据共享协议，以 AI 预测的形式连接数据提供者、处理者和用户，并奖励优质预测。

• GetAxal：通过自动化和整合 Web3 的数据和操作来简化工作流程的平台。

• Scryptedinc：提供 AI 交易模型的数据来源。

• Covalent：模块化的 AI 数据基础设施。

知识网络

知识网络促进 AI 智能体之间的学习与策略分享。它们不仅提供原始数据，还提供在 DeFi 环境中优化能力的见解、方法和经验。

• Alethea AI：一个支持去中心化创建、拥有和共享 AI 个性和模型的平台。

• forgellm：AI 驱动的信息存储库。

• SocietyLibrary：AI 的去中心化知识库。

• TheoriqAI：AI 智能体合作创建解决方案的知识共享网络。

数据

这些平台通过收集公共数据并激励用户分享数据来为 AI 训练提供资源。

• Grass：一个去中心化平台，用户通过分享未使用的互联网带宽获取奖励，该带宽用于收集和处理公共网络数据以供 AI 训练。

其他应用

值得注意的是一些 AI 智能体的其他应用，特别是那些最近备受关注的应用：

• 0xzerebro：一个 AI 系统，自动在多个平台生成和传播多样化内容，利用检索增强生成系统保持动态记忆，防止模型崩溃。

• AGENT-WIP：一个集体设计的链上艺术家智能体，利用链上数据指导艺术创作、分发和货币化，探索新的创意自主和互动形式。

• ai16z：一个 AI 驱动的去中心化自治组织（DAO），通过自主智能体在加密货币生态中进行投资决策和资产管理。

• dolos_diary：一个化身为希腊诡计之神 Dolos 的 AI 智能体，在 Twitter 和 Telegram 等平台上进行尖锐、机智且直言不讳的互动。

• LOLA：一个自主 AI 智能体，利用长短期记忆独立分析、交易和优化加密货币策略。例如，LOLA 进行了 200 笔交易，其中 6 个 Token 涨了 20 倍以上，13 个 Token 涨了 10-20 倍，25 个 Token 涨了 5-10 倍，其余的可以视为亏损。

• Truth Terminal：一个半自主 AI 智能体，与社交媒体用户互动，生成见解和内容，同时探索在线空间中 AI、注意力和财富的交汇点。

DeFi 中的其他 AI 应用

AI 应用正在迅速扩展，几乎覆盖了区块链的各个领域，因为 AI 驱动的优化带来了显著优势。

AI 在保险库和自动化中的应用

这些平台通过基于规则的自动化，专注于收益优化和保险库管理，旨在最大化收益并减少用户操作。与其依赖自主智能体，它们采用简单的算法来调整投资组合和优化 DeFi 的收益。

由于没有智能体的介入，这些系统更加简化和可控。它们避免了智能体所需的额外复杂性和基础设施，而智能体需要独立监控和适应变化的市场条件。

但是，这种方法的代价是适应性降低。基于规则的系统对实时市场变化的反应速度不如智能体驱动的模型，后者能够自主调整以应对市场波动。尽管这些平台可靠且高效，但它们可能会错失一些动态的、基于智能体方法所能捕捉到的新兴机会。

• AiAgentLayer：一个平台，用于创建代币化 AI 智能体，集成来自 X 和用户输入的数据。

• Aperture Finance：通过意图驱动的 AI 技术进行 DeFi 收益和投资组合管理。

• arataagi：去中心化通用人工智能平台，具有多智能体系统，使 AI 智能体能够自主协作、学习和进化。

• AutoppiaAI：部署用于自动化业务流程的 AI 智能体。

• Blinklabs_ai：使用 AI 的链上资产（如 NFT 和可替代代币）的发射平台。

• Mass_Build：集成操作系统和 AI 助手，提供无缝的业务管理和自动化。

• Robonet：利用 AI 的 DeFi 保险库自动收益策略。

• trySkyfire：一个平台，使 AI 智能体能够实现全球互操作性、金融访问、货币化和身份验证。

智能合约审计与安全

AI 驱动的智能合约审计和安全系统通过机器学习算法检测代码中的漏洞。这些系统会逐行扫描智能合约，识别可能存在安全风险或可被利用的缺陷。然后，它们将合约代码与已知漏洞和攻击向量进行比较。

这些工具还提供持续监控，使得在合约运行时可以实时检测到威胁。通过 AI 自动化这一过程，审计平台能够迅速应对潜在的安全问题，通常在漏洞被利用之前，从而提高 DeFi 应用的稳定性和可信度。

• AuditOne：提供 AI 驱动的漏洞扫描审计服务。

• Cyvers：利用 AI 实现加密攻击的实时检测和预防，识别区块链上的模式和异常，主动减轻威胁。

• Hypernative：使用 AI 进行智能合约的漏洞扫描和审计。

• Phylax：AI 驱动的安全系统，用于漏洞扫描和监控利用。

治理和投票系统

这些系统的共同特点是数据驱动的治理支持。它们利用 AI 模拟治理场景，使利益相关者在实施变更前了解可能的结果。通过分析历史投票模式、参与度和提案影响，这些系统可以识别趋势并预测投票结果，帮助组织更自信地做出数据驱动的决策。

此外，AI 通过提供客观数据和模拟潜在风险与收益，减少认知和决策偏差。例如，一些协议专注于隐私保护的数据共享，确保敏感治理信息在分析时得到保护但仍可访问。

• Morpheus：提供 AI 驱动的治理见解的去中心化网络。

• Quill AI：去中心化平台，为 AI 智能体提供模块化和多链功能，专注于提升 Web3 的安全性。

AI 在 DeFi 应用的未来

扩展与自动化

随着 DeFi 的发展，DAO 面临的扩展挑战和操作瓶颈需要 AI 的独特解决方案。想象一下，一个 AI 智能体可以自主管理 DAO 的资金库，基于实时市场数据在不同池之间重新分配流动性，或在预先设定的参数内执行治理投票。

这样的自动化可以让 DAO 在不增加人力负担的情况下扩展，简化用户入驻和协议升级等流程。通过 AI 处理这些日常功能，DeFi 协议能够以更高效、更少摩擦的方式成长。

激励对齐

将 AI 智能体与去中心化目标保持一致，对于维护 DeFi 的核心精神和避免中心化风险至关重要。未来的框架可能会设计出激励机制，鼓励智能体优先考虑透明性和社区利益。例如，管理协议流动性的 AI 智能体可以被设定为专注于稳定、实用性导向的长期回报，而不仅仅是追求利润最大化。

要实现这种对齐，需要透明的协议、严格的智能合约审计，以及激励结构，这些结构会根据智能体对去中心化的贡献给予奖励。这种方法将促使智能体更像合作伙伴，而非单纯的利润追逐者。

新兴用例和下一代应用

除了当前的应用，AI 还可以推动自适应、用户导向的 DeFi 产品，这些产品能够动态应对市场和用户变化。想象一下，一个由 AI 驱动的智能合约，可以根据市场波动或情绪分析实时调整用户的投资组合风险。或者，一个个性化的借贷池，能够根据借款人的链上声誉、预期收益或流动性状况调整利率。

我们甚至可能见到收益优化的保险库，能够根据流动性和年化收益率 (APY) 趋势自动调整，或者在交易过程中根据新数据调整策略的交易智能体。

“Agentic Web”的一瞥

在这个设想的“Agentic Web”中，AI 智能体将在不同协议间无缝互动，形成一个自我维持的自主智能网络。想象一个智能体管理着 NFT 投资组合，同时与收益农耕协议合作，在流动性下降时抵押资产。这些智能体甚至可以进行跨链协作，调整多个 DeFi 应用中的风险分配，以实现最佳用户结果。作为“数字经济学家”，这些智能体将不断学习，随着用户反馈而进化，并与其他 AI 智能体协作。

这一互联网络将把 DeFi 转变为一个更加响应、个性化和动态的智能金融生态系统。

结论

AI 的引入可能彻底改变去中心化金融 (DeFi)，将其塑造为一个更高效、更易于使用的金融生态系统。

那么，这种整合会对金融体系带来多大的影响？目前，服务业占全球 GDP 的 70%，而 AI 智能体的快速发展可能通过自动化许多传统的手动流程，改变这一行业的很大一部分。在 DeFi 中，基于 AI 的自动化有望改造服务经济的 20%，尤其是在那些需要透明性、可追溯性和去中心化的领域。这种变革可能影响一个价值高达 14 万亿美元的市场。

然而，将 AI 和区块链技术结合并非易事。尽管区块链具备可验证性、抗审查性和原生支付功能，但它无法满足 AI 所需的大规模实时计算需求。目前的区块链技术并未针对复杂计算任务进行优化，因此直接在链上运行复杂的 AI 模型仍然难以实现。更可能的解决方案是一种混合模式：AI 的训练和计算在链下完成，而结果则被整合到区块链中，以确保透明性、安全性和可访问性。

随着 AI 与 DeFi 技术栈的不断演进，新的去中心化 AI 基础设施和链上应用正在逐步成型。这种技术交叉领域有望催生“Agentic Web”，在这一网络中，AI 智能体将成为经济活动的核心驱动力，自动化执行智能合约的生成、交易及其他链上交互。

随着这些智能体变得更加智能和复杂，我们可能会看到类似于最大可提取价值 (MEV) 策略的市场动态。那些能够优化 AI 策略的参与者可能会占据市场主导地位，逐渐淘汰竞争力较弱的对手，这可能引发市场集中化的风险。

为了充分释放 AI 在 DeFi 中的潜力，同时避免集中化的威胁，安全且符合伦理的 AI 集成至关重要。通过去中心化的激励机制引导 AI 智能体，并确保其透明运作，DeFi 生态系统将能够在保持去中心化的基础上实现持续发展。

最终，AI 与 DeFi 的融合有望创造一个更加包容、更具韧性、面向未来的金融体系，彻底改变我们与经济系统的互动方式。

免责声明

Three Sigma 不对文中提到的任何项目表示支持。请谨慎行事并进行充分的研究。我们尊重并支持推动这一领域发展的建设者们。

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