原文：https://polkadot.com/blog/defai-crypto-ai-agents-explained/
編譯：OneBlock+
有些創新大肆宣揚，有些則在後台默默醞釀，不斷迭代，直到它們突然無處不在，去中心化的金融系統也不例外。 DeFi 解鎖了開放協議，使複雜金融工具的使用民主化，而無需傳統的中間人。但是“開放”並不總是意味著可用。
要駕馭DeFi 的大部分市場，仍然需要積極的關注：觀察價格，重新平衡投資組合，手動對市場變化做出反應。參與DeFi 需要一個陡峭的學習曲線，並容忍不理想的用戶體驗，對許多人來說，這讓他們無法進入。
這就是DeFAI 或去中心化金融人工智慧的用武之地：智慧加密AI Agent 旨在減少摩擦、自動化複雜性，並使去中心化金融更接近直觀的東西。
什麼是DeFAI？
DeFAI 指的是人工智慧在去中心化金融的整合。加密人工智慧代理是在區塊鏈網路和DeFi平台上運行的自主程式。它們的設計目的是監測環境、分析數據、追求既定目標，並在最少的人為幹預下執行策略。
與主要生成內容的大型語言模型（LLM）不同，AI Agent 會發揮作用。它們可以自主運行，適應不斷變化的條件並優化性能。重要的是，他們的行動受使用者定義的風險參數和系統約束的約束，以防止意外結果。
並不是所有形式的DeFi 自動化都符合DeFAI 的條件。傳統的機器人或基於意圖的系統可能會執行預先定義的動作，但DeFAI 意味著向智慧的轉變：感知、學習和推理的代理。
在DeFAI 中定義AI Agent 的關鍵特徵包括：
自主性：能夠獨立工作，無需持續的人工指導或乾預
學習能力：根據數據分析和結果評估提高表現或調整行為的能力
環境意識：感知和回應複雜、動態的市場和系統條件的能力
今天的可能性
現今的加密AI Agent 已經在改善DeFi 體驗。雖然它們尚未完全自主，但它們可以執行以下任務：
跨協議監控鏈上和鏈下市場訊號
執行基本交易與再平衡投資組合
自動化流動性挖礦策略
監控智能合約對於潛在的風險訊號
如果你在X（以前是Twitter）上看到人工智慧帳戶的回复，或者看到投資組合機器人在後台調整配置，你就已經瞥見了這種轉變的開始。然而，接下來要做的事情卻雄心勃勃得多。想想可以即時學習和進化的人工智慧，將會為DeFi 從靜態工具集轉變為響應迅速、自我優化的財務層鋪平道路。
DeFAI 的主要應用有哪些？
在去中心化金融中，AI Agent 可以處理越來越複雜的任務：
跨協議的預測易和投資組合優化
傳統上，管理跨協議的DeFi 投資組合需要跨儀表板和應用程式保持持續警惕。 AI Agent 被用來自動化這種監督，掃描市場條件的變化，主動再平衡投資組合，並在多個生態系統之間轉移流動性。雖然完全自主仍是一項正在進行的工作，但與意圖一致的半自主執行已經以有限的形式存在。
AI 驅動的流動性挖礦和資產重新分配
Agentic AI 可以監控APY，考慮gas 成本和無常損失，並動態轉移資本以實現最大回報。雖然許多系統仍然需要使用者定義的護欄，但真正自適應DeFi 參與的架構是一項持續進行的工作。
智慧合約監控與風險偵測
也許最重要的是，Agent 正在一個警惕意味著一切的行業中增強安全性。透過為正常的智能合約作建立行為基線，他們可以檢測到可能表明漏洞利用企圖或技術漏洞的細微異常，從而在損害發生之前自動觸發保護措施。
這些例子中的每一個都說明了DeFAI 如何將金融體系從基本交易執行轉變為持續的自適應策略管理。
DeFAI 有哪些優勢和挑戰？
過度炒作DeFAI 很誘人，但與任何新興技術一樣，重要的是要承認風險、權衡以及它可能重塑我們與金融系統互動方式的更深層方式。
DeFAI 的優勢
效率： Agent 以機器的速度處理資訊和執行交易，捕捉人類作員看不到的轉瞬即逝的機會
大眾化存取：一般使用者可以使用複雜的財務策略，從而消除了目前限制參與的技術障礙
持續優化：系統透過強化學習來改善策略，無需人工幹預即可提高效能
減少手動開銷：使用者從乏味的微觀管理轉變為設定進階目標和風險參數
DeFAI 的挑戰
資料品質風險： Agent效能取決於資訊質量，不完整或操作的資料會觸發災難性的決策
黑盒決策：隨著策略變得越來越複雜，理解Agent 為什麼採取特定行動變得困難
信任赤字：如果沒有有意義的透明度，使用者可能會猶豫是否將財務權力委託給自治系統
監管不確定性：代理人驅動行動的法律框架仍未建立，造成了問責制的模糊性
系統性風險：廣泛使用類似的AI Agent 可能會導致市場壓力期間的羊群行為，並可能加劇市場波動
隨著從使用者作系統轉變為代理增強系統，DeFAI 挑戰我們重新思考問責制。當自主代理失火時，誰來回答？去中心化系統如何確保自動化和透明度？
為什麼基礎設施很重要：
在Polkadot 上大規模支援AI Agent
要讓DeFAI 成功，基礎設施必須滿足新的需求。 Agent 需要無縫的互作性，才能在各種協定和平台上有效運作。他們需要可靠的可擴展性和靈活性來處理並發決策流程，而不會出現擁塞或費用過高的情況。
Polkadot 的模組化架構透過其基本設計專門滿足這些要求：
交叉共識訊息傳遞（XCM） ：Agent 可以跨越多個專用鍊和rollup 協調複雜的協作，從而實現跨越整個生態系統而不是單一協議的真正全面的財務策略。
模組化區塊鏈開發：這Polkadot 開發工具包可讓開發人員設計專門針對AI Agent 整合優化的專用區塊鏈，並針對支援代理作的效能特徵對環境進行微調。
共享安全模型：連接到Polkadot 的Rollup 受益於Polkadot Chain 的去中心化驗證器集，而不會犧牲靈活性或專業化，從而創建一個代理可以在多個上下文中安全運行的環境。
專用執行環境：Rollup 可以實施針對特定代理行為和要求最佳化的自訂執行環境，從隱私保護計算到高吞吐量資料處理。
Polkadot 生態系中AI 系統的真實用例
雖然DeFAI 仍然是一個新興領域，包括去中心化的AI 應用程序，但Polkadot 生態系統中的幾個項目已經將其核心理念付諸實踐。
Phala Network：保護隱私的AI Agent 執行
Phala 網路提供去中心化的基礎設施，以優先考慮機密性和可驗證性的方式部署AI Agent 。透過可信任執行環境（TEE），Phala 確保敏感資料在處理過程中受到保護，同時提供加密的執行證明。
OriginTrail：用於AI 推理的結構化知識
OriginTrail 的去中心化知識圖譜（DKG） 為AI Agent 提供語義連結、上下文豐富的數據，這些數據對於細緻的決策至關重要。與傳統預言機不同，DKG 提供可驗證且可互連的訊息，增強了AI Agent 的推理能力。它與Polkadot 的整合確保了各種網路和系統之間的互作性。
建立有效的Agent 系統需要的不僅僅是去中心化；它們依賴於資料可用性、可組合協定和無縫跨鏈協調——Polkadot 架構本身支援的功能。
DeFAI 的下一步是什麼？
今天，大部分的金融，即使是DeFi 中的金融，都是透過基本的介面運作。用戶點擊按鈕。他們填寫表格。他們監控儀表板。
確定，它很實用，但遠非直觀。
自主Agent 提供了根本不同的東西。系統不會被動地等待指令，而是可以自行適應、協商和進行交易。這可能為Agent 對Agent（A2A）打開大門經濟，其中金融服務是動態的、個人化的，並且越來越自我運作。
我們可能會看到用戶體驗和參與度因營運商而異。智慧系統將預測需求、制定策略並代表使用者採取行動，同時與個人目標保持一致。將其視為自動駕駛汽車與簡單地告訴自動駕駛汽車您想去哪裡之間的差異。
這個未來可能包括：
個人Agent 根據您的風險承受能力和財務目標管理加密投資組合
專業Agent 自主提議、投票和執行決策的DAO
您的目標轉化為協調行動的整個生態系統
實現這一願景需要的不僅僅是升級的dapp，它要求根據智慧的首要原則設計基礎設施，而不僅僅是事後才拼湊起來。網路需要模組化、可互作且具有固有的適應性。
Polkadot 在設計時就考慮到了這些原則，並且已經使它們成為現實。無論您是在探索使用案例，準備構建，或者尋找資金將想法變為現實，Polkadot 都是智能金融的未來成型的地方。
