L’intelligenza artificiale sta trasformando le applicazioni DeFi davanti ai nostri occhi, promettendo progressi nel trading, nella governance, nella sicurezza e nella personalizzazione degli utenti. Questo articolo esplora come l’AI stia ridefinendo le interazioni tra utenti e protocolli DeFi, integrando sistemi intelligenti senza tradire i valori decentralizzati delle crypto.
L’intersezione tra AI e blockchain sta fissando nuovi standard in vari settori, con la DeFi in prima linea. Unendo l’analisi avanzata dell’AI alla trasparenza della blockchain, stanno emergendo soluzioni a problemi cronici del settore crypto.
Tra questi: maggiore sicurezza, miglioramento dell’esperienza utente e modelli di governance adattivi.
Le piattaforme alimentate da AI utilizzano automazione e intelligenza per creare sistemi adattivi che ottimizzano le prestazioni.
Come suggerisce Vitalik Buterin, "Gli agents AI potrebbero diventare partecipanti attivi nei sistemi decentralizzati," gestendo autonomamente transazioni, affinando strategie di trading e proteggendo la privacy.
L’integrazione dell’AI nello strato applicativo DeFi apre la strada a un sistema finanziario più efficiente e centrato sull’utente.
Esploreremo come l’AI può trasformare la DeFi, concentrandoci su trading, governance, sicurezza e personalizzazione.
Gli agents AI sono entità software autonome progettate per svolgere compiti specifici all’interno di ecosistemi decentralizzati.
A differenza dei bot tradizionali, gli agents AI interagiscono attivamente con reti blockchain, smart contract e account utente, operando spesso in modo indipendente per gestire compiti complessi come il trading, la gestione patrimoniale e l’analisi dei dati del protocollo.
Molti di questi agents sfruttano modelli linguistici avanzati (LLM), consentendo loro di effettuare call API, interagire direttamente con ambienti blockchain e processare enormi quantità di informazioni senza supervisione umana.
Nella DeFi, gli agents AI possono ridefinire radicalmente le interazioni tra utenti e protocolli agendo come facilitatori, decisori e processori di dati autonomi all’interno delle applicazioni finanziarie.
Mentre i bot sono programmi semplici, gli agents AI si comportano più come agenti economici. I bot seguono una programmazione specifica, ma gli agents AI—spesso no-code o low-code—richiedono poca configurazione e possono navigare in ambienti incerti e dinamici.
Questa flessibilità li rende più adatti alle sfide reali della DeFi.
Il loro vantaggio competitivo risiede nelle impostazioni uniche e nella configurazione, poiché molti modelli AI avanzati sono pubblicamente accessibili.
Ottimizzando queste configurazioni, gli agents AI possono ottenere prestazioni specializzate anche utilizzando modelli condivisi.
Gli agents AI nella DeFi possono autonomamente:
Interagire con i protocolli: Gestire transazioni on-chain, ottimizzare posizioni di trading ed eseguire operazioni finanziarie complesse in base a obiettivi programmati.
Prendere decisioni: Analizzare dati in tempo reale, valutare condizioni di mercato e adattare le proprie azioni.
Eseguire compiti complessi: Gestire flussi di lavoro semplici o prendere decisioni autonome sofisticate.
Tre tipi di automazione stanno plasmando il ruolo degli agents AI:
Workflows automatici: Sistemi basati su regole (es. bot Telegram) per compiti di routine.
Workflows Agentic-Web: Framework multi-agent che collaborano per risolvere compiti complessi con operazioni semi-automatizzate.
Agents autonomi: completamente indipendenti, capaci di prendere decisioni strategiche con input esterni minimi.
Gli agents AI semplificano e automatizzano compiti complessi. La maggior parte degli agents autonomi segue un workflow specifico per svolgere i compiti assegnati.
Gli agents AI si affidano a flussi di dati ad alta frequenza da più fonti per comprendere l’ambiente operativo.
Gli input tipici includono:
Dati on-chain: Interazioni dirette con i registri blockchain per estrarre cronologia delle transazioni, stati dei protocolli e condizioni di mercato in tempo reale.
Feed di mercato off-chain: Prezzi aggregati, volumi di trading e analisi del sentiment da exchange e piattaforme social via API.
Gli utenti possono anche fornire configurazioni preimpostate, come livelli di tolleranza al rischio o soglie di trading, aggiungendo un livello personalizzato di informazioni per gli agents.
L’inferenza del modello di un agents AI riguarda il processo in cui un modello addestrato applica le proprie conoscenze a nuovi dati per fare previsioni o decisioni.
I modelli tipici includono:
Modelli basati su regole: Agenti semplici che si basano su logiche predefinite.
Modelli di apprendimento supervisionato: Addestrati su dataset storici per prevedere risultati come direzioni di prezzo o punteggi di rischio.
Apprendimento per rinforzo: Agents avanzati che ottimizzano strategie nel tempo massimizzando ricompense.
Elaborazione del linguaggio naturale (NLP): Per analisi del sentiment e governance.
Gli agents AI integrano dati e inferenze per generare strategie.
I motori di ottimizzazione bilanciano profitti attesi, rischi e costi di esecuzione.
Le strategie vengono ricalibrate in tempo reale, coordinandosi in sistemi multi-agent per ottimizzare le risorse.
Gli agents AI gestiscono esecuzioni di smart contract, transazioni multi-step e gestione degli errori.
Possono aggregare più passaggi in transazioni atomiche garantendo efficienza.
Gli agents AI utilizzano risorse off-chain come AWS, Google Cloud o Azure per compiti intensivi.
Al momento è possibile sfruttare piattaforme decentralizzate come Akash Network per scalabilità.
Gli agents interagiscono tra sistemi off-chain e on-chain.
Compiti computazionali complessi avvengono off-chain, mentre le azioni vengono registrate e gestite on-chain.
ai16z è una DAO che utilizza l’AI per raccogliere informazioni di mercato, analizzare il consenso ed eseguire autonomamente swap di token, sia on-chain che off-chain.
Gli agenti AI giocheranno un ruolo cruciale nello stack della DeFi, in particolare nello strato applicativo, dove possono automatizzare compiti complessi basati sui dati. Situati sopra il livello dei protocolli, questi agents sbloccano funzionalità avanzate per gli utenti, supportando un nuovo ecosistema autonomo e multi-agent.
L’influenza degli agents AI si estende oltre la DeFi.
Ad esempio:
Truth Terminal: Creato da @AndyAyrey e finanziato da Marc Andreessen, è un LLM semi-autonomo che pubblica tweet, interagisce con gli utenti e ha lanciato un meme coin su Solana ($GOAT), raggiungendo una capitalizzazione di mercato di 1,2 miliardi di dollari in meno di un mese.
I protocolli di trading basati su AI automatizzano il processo decisionale per trading e gestione patrimoniale.
Offrono segnali di trading in tempo reale, ottimizzano i portafogli ed eseguono operazioni basate su condizioni di mercato dinamiche.
Gli agents predittivi si concentrano sul prevedere movimenti di mercato, fluttuazioni di prezzo e tendenze finanziarie più ampie.
Grazie all'analisi del sentiment, questi agents forniscono intuizioni preziose alle piattaforme DeFi e ai loro utenti, migliorando il processo decisionale.
Un aspetto chiave nello spazio DeFi AI è la possibilità per gli utenti di creare, distribuire e personalizzare agents AI. Le piattaforme offrono soluzioni no-code o low-code per rendere accessibile la creazione di agenti anche a chi non possiede competenze tecniche avanzate.
I protocolli infrastrutturali sono fondamentali per supportare le esigenze operative degli agents AI negli ambienti decentralizzati. Forniscono risorse, dati e reti di condivisione delle conoscenze essenziali per le prestazioni degli agenti.
Questi protocolli costituiscono la spina dorsale per gli agents AI decentralizzati, supportando la loro autonomia nella DeFi. Assicurano una distribuzione e una gestione fluida degli agents.
I marketplace di dati sono essenziali per fornire dataset strutturati che gli agents AI utilizzano per prendere decisioni informate, fare previsioni accurate e migliorare il loro apprendimento nelle applicazioni DeFi.
Queste piattaforme aiutano gli agents AI a sfruttare dati in tempo reale e intuizioni provenienti da varie fonti, come analisi blockchain, previsioni AI e modelli di trading.
Player chiave includono Allium Labs, Allora Network, Covalent HQ e Scrypted Inc.
Queste reti facilitano l’apprendimento e la condivisione delle strategie tra gli agents AI, andando oltre i dati grezzi per fornire intuizioni e metodologie di valore.
Esempi includono ForgeLLm, Alethea e Theoriq AI, che consentono una condivisione decentralizzata della conoscenza, permettendo agli agents di affinare le loro capacità e collaborare per creare soluzioni innovative.
Gli agents AI vengono utilizzati anche in applicazioni sperimentali:
Generazione di Contenuti Autonomi: Sistemi come 0xZerebro creano contenuti autonomamente su più piattaforme.
Creazione di Arte On-Chain: Agents come Agent WIP utilizzano dati on-chain per influenzare opere creative.
Investimenti Decentralizzati: Le DAO basate su AI, come ai16z, prendono decisioni di investimento e gestiscono asset crypto in modo autonomo.
Ottimizzazione del Trading: Agenti come Lola Onchain ottimizzano strategie di trading crypto con discreto successo.
Gli strumenti di sicurezza alimentati da AI analizzano smart contract per individuare vulnerabilità, identificare rischi e fornire rilevamento delle minacce in tempo reale.
Ciò migliora la sicurezza e l’affidabilità delle piattaforme DeFi.
Servizi come Auditone DAO, Cyvers e Phylax Systems utilizzano l’AI per una gestione proattiva della sicurezza.
L’AI sta migliorando la governance nei sistemi decentralizzati simulando potenziali risultati e analizzando i dati di voto, supportando decisioni informate.
Piattaforme come Mor Org e Quill AI Network utilizzano l’AI per fornire intuizioni basate sui dati, aiutando le organizzazioni decentralizzate a prendere decisioni migliori.
Scalabilità e Automazione: Gli agents AI possono gestire autonomamente DAO, gestire riassegnazioni di tesoreria ed eseguire funzioni di governance di routine, permettendo ai protocolli decentralizzati di scalare in modo più efficace.
Allineamento degli Incentivi: È fondamentale che gli agents AI siano incentivati a favorire decentralizzazione e stabilità a lungo termine, preservando i principi fondamentali della DeFi.
Nuovi Casi d’Uso: I futuri prodotti DeFi basati su AI potrebbero includere funzionalità adattive e user-centric che rispondono alle condizioni di mercato, come pool di prestito personalizzati o aggiustamenti dinamici del portafoglio.
Il concetto di "Agentic Web": immagina una rete completamente interconnessa di agents AI che interagiscono autonomamente tra più protocolli DeFi, ottimizzando processi e creando un ecosistema finanziario autonomo e autosufficiente.
L’integrazione dell’AI nella DeFi ha il potenziale per rivoluzionare significativamente il sistema finanziario, in particolare automatizzando processi nell’economia dei servizi.
Tuttavia, restano sfide come il ridimensionamento dei modelli AI sulla blockchain, poiché i sistemi attuali non sono ottimizzati per elaborazioni intensive.
I modelli ibridi che combinano elaborazione AI off-chain con trasparenza on-chain potrebbero rappresentare una soluzione praticabile.
In conclusione, il ruolo dell’AI nella DeFi è destinato a ridefinire il panorama finanziario, creando un ecosistema più dinamico, adattivo e trasparente. Tuttavia, affinché questa integrazione abbia successo, sarà essenziale prestare attenzione a sicurezza, etica e preservazione della decentralizzazione.
Dashboard dati utili Agent AI e Agents AI-meme:
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Crypto Analytics and On-chain Data con AI:
https://dexcheck.ai/app?ref=NcychBc2XH83kvrdweHyrR
