Geschrieben von Spencer Hulse
Dieser Artikel warfare ursprünglich veröffentlicht auf Smartech Every day und neu auf DataConomy mit Genehmigung veröffentlicht.
Die dezentrale Finanzierung hat seit Defi Sommer 2021 Wellen in der Kryptoindustrie geführt, und künstliche Intelligenz ist auch in unserem täglichen Leben allmächtig geworden. Aber was passiert, wenn die beiden kollidieren? Defai ist eine Verschmelzung von Defi und KI, bei der intelligente, autonome Wirkstoffe auf Kettenaufgaben wie die Sicherung optimaler Token-Swap-Raten oder die Ermittlung der niedrigsten Kreditkosten erledigt werden. Diese KI -Agenten optimieren und verbessern Defi -Prozesse und machen sie für Benutzer ohne tiefgreifende technische Fähigkeiten effizienter und zugänglicher. Durch die Kombination der datengesteuerten Präzision von AI mit der dezentralen Natur von Defi könnte Defai die Zukunft von Finanzen und Web3 verändern.
Was ist Defai?
Wenn Sie mit Defi vertraut sind und Entwicklungen in der künstlichen Intelligenz im Auge behalten haben, könnte sich Defai als unvermeidlicher nächster Schritt fühlen. Mit DEFAI können Benutzer einen AI -Agenten autorisieren, die Berechtigungen festlegen und sich dann zurücklehnen und ihn zur Arbeit gehen lassen. Die finanzielle Währung, die von solchen AI -Unternehmen verwendet und ausgetauscht wird, ist natürlich eine Kryptowährung. Diese Agenten können large Datensätze analysieren, Entscheidungen in Echtzeit treffen und direkt mit intelligenten Verträgen interagieren, ohne dass eine ständige Benutzereingabe erforderlich ist.
Defai stellt sich ein intelligenteres und effizienteres Finanzsystem vor, das die Komplexität und Hindernisse minimiert, die häufig mit On-Chain-Finanzierung verbunden sind. Dazu konzentriert es sich auf einige Schlüsselprinzipien:
- Zugänglichkeit: Mit AI-gesteuerten Schnittstellen können Benutzer über Konversations-Bots mit Defi in Kontakt treten, an die Sie Befehle senden können, z. Dies löscht das Bedürfnis nach technischem Know-how.
- Effizienz: Autonome Wirkstoffe durchsuchen Daten auf On- und Off-Chain, überwachen Gasgebühren, Rebalance-Portfolios und erkennen Anomalien, um rund um die Uhr Präzision in der institutionellen Klasse anzubieten.
- Aufnahme: Visionäre deuten darauf hin, dass DeFai Finanzen für Benutzer demokratisieren könnte, die aus komplexen Systemen preisgibt, was zu einem der ursprünglichen Ziele der Kryptowährung beitragen könnte, die Unbefugten zu Banking zu Banking.
Wie KI -Agenten funktionieren
Im Zentrum von Defai stehen autonome Agenten, die einem strukturierten Prozess folgen. Sie beginnen mit der Sammlung und Interpretation von Echtzeitdaten: alles von Token-Preisen und Gasgebühren bis hin zu sozialer Stimmung und makroökonomischen Indikatoren. Anschließend wenden sie maschinelle Lernmodelle an, um fundierte Entscheidungen basierend auf diesen Daten zu treffen. Dies könnte die Identifizierung von Arbitrage -Chancen, das Neuausgleich eines Portfolios oder die Erstellung einer Handelsstrategie beinhalten, die auf Marktverschiebungen basiert.
Sobald eine Entscheidung getroffen wurde, führt der Agent sie direkt über intelligente Vertragsinteraktionen aus. Was diesen Mächtigen macht, geht über die Automatisierung hinaus, da der Agent die Fähigkeit zum Lernen und Anpassung vorgestellt hat. Mit Verstärkungslernentechniken können sich Defai -Agenten im Laufe der Zeit entwickeln und ihre Leistung kontinuierlich verbessern, wenn sie sich in den volatilen Marktbedingungen navigieren.
Herausforderungen und Kompromisse
Trotz des Versprechens wirft Defai wichtige Fragen zu Vertrauen, Transparenz und Rechenschaftspflicht auf. KI -Modelle können sich manchmal wie schwarze Kartons verhalten, in denen Entscheidungen schwer zu prüfen oder zu erklären sind. In Web3, in dem Open-Supply- und transparente Good-Verträge übertrieben sind, führt dies eine neue Ebene der Opa, die die Branche ansprechen muss.
Es gibt auch Sicherheitsbedenken. Wenn ein DEFAI-Agent mit fehlerhafter Logik beeinträchtigt oder programmiert ist, können die Konsequenzen schwerwiegend sein, insbesondere wenn es die Erlaubnis hat, Gelder zu verwalten oder hochwertige Geschäfte auszuführen. Regulierung kann auch ins Spiel kommen. Wer ist verantwortlich, wenn ein autonomer Agent einen Fehler macht? Dies sind die Arten von Problemen, die gelöst werden müssen, wenn Defai verantwortungsbewusst skalieren soll.
Reale Anwendungsfälle: vom Handel mit der Forschung
Eine der unmittelbarsten Anwendungen von DEFAI ist die Ertragsoptimierung. Beispielsweise kann ein AI -Mittel Defi -Protokolle wie Aave oder Verbindung kontinuierlich scannen, um die höchsten Kreditraten für ein bestimmtes Token zu finden. Anstatt dass der Benutzer die Fonds zwischen den Plattformen manuell verschieben kann, stellt der Agent die Vermögenswerte in Echtzeit um, um die Rendite zu maximieren und gleichzeitig die Gaskosten und den unbeständigen Verlust zu minimieren. Defai erstreckt sich auch auf die Beteiligung der Regierungsführung. In einem traditionellen DAO müssen Benutzer über Vorschläge auf dem Laufenden bleiben und manuell abstimmen. Mit DEFAI können Agenten so programmiert werden, dass sie mit den Werten oder Interessen eines Benutzers abgestimmt werden und sie von der ständigen Notwendigkeit befreit werden, Governance -Dashboards zu überwachen.
Bella Protocol hat sich als prominenter Spieler auf dem Gebiet der AI -Agenten entwickelt, insbesondere im Bereich des Kryptohandels. Der Bella Sign Bot Nutzt Superior Machine Studying Algorithmen, um Echtzeit-Handelssignale zu liefern. Unterstützung von mehr als 21 KryptopaarenDer Bot deckt alles ab, von großen Vermögenswerten wie Bitcoin, Ethereum und Solana bis hin zu Nischensegmenten, einschließlich Meme -Token wie WIF und Defi -Token wie die Neu hinzugefügt Ray.
Was setzt die Bella Sign Bot Abgesehen davon ist es Integration von fünf unterschiedlichen maschinellen Lernmodellenjeweils für verschiedene Marktbedingungen kalibriert. Diese Multimodell-Architektur ermöglicht es dem Bot, sich dynamisch anzupassen, unabhängig davon, ob der Markt tendiert, konsolidiert oder eine hohe Volatilität erlebt. Durch die Anpassung seiner Signale auf den einzigartigen Rhythmus jeder Section bietet das Software einen robusten Vorteil für Anfänger und erfahrene Händler. Außerdem die Signalbot F wird nicht zum Opfer der Herausforderungen von Defai, wie im vorherigen Abschnitt beschrieben, da der Benutzer manuell entscheiden kann, ob ein bestimmtes Sign befolgt werden soll oder nicht.
Während der Sign Bot eindeutige Handelssignale liefert, ist Bella’s LLM Analysis Bot dient einem anderen Zweck, indem er KI-gesteuerte Unterstützung für textbasierte Forschung bietet. Dieser AI-Agent wurde als leichter und sicher entwickelt und bietet Benutzern einen schnellen Zugriff auf ausführliche qualitative Erkenntnisse, indem dokumentbasierte Daten mit hoher Genauigkeit analysiert werden. Es verwendet eine Mischung aus traditioneller Key phrase-Suche und modernen vektorbasierten Abruftechniken Um sicherzustellen, dass Benutzer präzise und kontextbezogene Antworten auf ihre Fragen erhalten.
Der Bot wurde in Partnerschaft mit entwickelt mit Phoenix Internationalein führender Blockchain-basierter KI-Infrastrukturunternehmen Constructing Agentic KI-Instruments für Forschung, Krypto und Handel. Die Plattform von Phoenix umfasst:
- Phoenixone -Eine AI-Agenten-Plattform der nächsten Era.
- Alphanet -Crypto AI Institutional Grade.
- Skynet – Ein dezentrales elastisches Rechennetzwerk mit über 2.500 Knoten (Nvidia, Huawei und Kante).
Phoenix macht auch Phoenix Crypto Analysis, der erste KI-Agent, der für Echtzeit-Krypto-Erkenntnisse, Trendverfolgung und grundlegende Analyse erstellt wurde und häufig selbst Mainstream-LLMs wie Grok in domänenspezifischer Intelligenz übertrifft.
Der Bella LLM Analysis Bot kann auch gewohnt werden Verfolgen Sie die Brieftaschenaktivität von Wal -Token -Inhabernsodass Benutzer kopieren können, wie Good Cash handelt. Die wachsende Beliebtheit spiegelt die zunehmende Nachfrage nach intuitiven Instruments wider, die die komplexe Forschung vereinfachen, insbesondere durch zugängliche Plattformen wie Telegramm.