DeFAI：探索区块链与AI结合的未来金融创新趋势

导读： DeFAI是DeFi与AI结合的创新探索，凭借区块链的核心特性，推动AI Agent的应用向金融领域延伸。...

在DeFi系统中，AI代理通过LLM技术展现出强大的潜能。然而，支撑其运作的流程相当复杂，知之者寥寥，却蕴含着丰富的探索空间。

数据收集的基础工作

AI Agent若要准确执行任务，首要任务是掌握操作环境。链上数据扮演着核心角色，它帮助Agent掌握最新动态。通常，Agent会借助索引器和预言机来获取区块链上的实时交易信息、智能合约状态等。在美国的DeFi项目中，这一做法常被用来详细掌握链上网络活动。

同时，去中心化的数据来源同样不容忽视。部分Agent倾向于采用去中心化的数据传输协议来获取价格预测机的数据，确保数据的真实性并解除对中心化的依赖。如此一来，即便面对多变复杂的市场环境，Agent也能依托这些可靠数据开展初步分析。

运用学习技术分析数据

AI Agent通过学习技术来处理数据，主要分为监督和非监督两种方式。在处理大量标记或未标记的数据时，模型能够对市场和治理论坛的行为进行分析。以市场交易为例，通过分析历史标记数据，模型能够归纳出市场波动的规律。

在实际运用策略的过程中，比如提供流动性或进行套利，Agent需要考虑众多因素。滑点、交易成本等因素都会对最终结果产生影响，因此必须寻找最佳的执行方案。在欧洲的一些DeFi平台上，Agent们不断衡量这些因素，以制定更有效的交易策略。

分布式协作提升效率

随着任务变得越来越复杂，单个智能体有时难以胜任，此时分布式合作便显现其价值。通过部署多个AI智能体，它们各自承担不同的任务区域，比如有的负责数据监控，有的则专注于策略评估等。

多个智能体共同工作，可以增强系统的决策效能。在亚洲一些重要的去中心化金融（DeFi）项目中，这些智能体紧密合作，对市场动态作出迅速响应。与单个智能体相比，它们的决策速度明显加快，这一现象充分展示了分布式合作的优势。

模型的托管与运行

AI Agent在处理繁重计算时，通常会将模型存放在链下服务器或分布式计算网络中。为了减少对中心化服务的依赖，众多项目选择了去中心化的托管方法。比如，Akash这样的分布式计算网络和Arweave的分布式存储方案，就被广泛用于模型与数据的存储。

即便模型在链下运行，Agent仍需与链上协议进行沟通。在交易进行和流动性控制等环节，它必须精确执行智能合约的各项功能，对链上资产实施高效管理，并确保与DeFi系统的紧密融合。

实现跨平台互操作性

AI Agent需在DeFi生态内与众多协议及平台进行沟通。它必须对外部事件作出即时反应，比如在治理提案投票结果揭晓或流动性池发生变化时，它要能快速调整其策略。

在全球众多去中心化金融平台中，Agent因其互操作性，能在各种环境中灵活调整，确保策略能依据实际情况迅速调整，保持其在复杂生态系统中的效能和适应性。

钱包与密钥安全管理

AI代理在区块链上运作时，必须依赖钱包和密钥进行管理。目前市面上存在众多AI代理的案例。例如，由Virtuals协议打造的@Gekko_Agent $GEKKO，该代理主要致力于提供自动化的交易服务。

@ASYM41b07 的 ASYM平台提供基于AI的DEX聚合器及分析服务，帮助用户发现高回报的投资机会。同时，@HieroHQ 的 HTERM在Solana和Base网络上表现优异，用户可通过自然语言指令操作代理进行交易。该平台还具备生成钱包、实现快速交易等功能，吸引了大量用户尝试NFT铸造。

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