Agent-Fi en AO: un paradigma financiero que combina agentes de inteligencia artificial

Imagínese un futuro en el que los agentes de inteligencia artificial (AI) y los seres humanos formen una relación digital de acompañamiento / simbiosis, donde los agentes autónomos (Agentes Autónomos) puedan comprender claramente la intención de los usuarios y descomponer automáticamente las tareas para lograr los resultados deseados en una conversación basada en las necesidades del usuario expresadas en lenguaje natural.

AO estableció una red asincrónica paralela basada en actores, no consenso en todos los procesos de cálculo de contratos, sino consenso en el orden de las transacciones, y el resultado de la ejecución en la máquina virtual se mantiene consistente con el orden de las transacciones de forma predeterminada y optimista. Esta elección permite que el cálculo en la red de AO se escale a gran escala, hasta admitir cualquier tipo de cálculo. La red AR sirve como capa de consenso en el orden de las transacciones y como capa de almacenamiento de estado de los resultados de las transacciones.

En comparación con la mayoría de los proyectos principales de blockchain actuales que funcionan como blockchains de un solo cuerpo y solo admiten contratos inteligentes de máquina de estado nativos desde la capa inferior, la infraestructura de AO es compatible y puede admitir capacidades de cálculo más complejas, incluida la ejecución de modelos de inteligencia artificial.

La unidad de cálculo de AO (Compute Unit) ya puede acceder a 16GB de memoria después de la reciente actualización de la máquina virtual WASM, lo que significa que podemos descargar y ejecutar modelos de 16GB en AO. 16GB ya es suficiente para ejecutar cálculos de modelos de lenguaje grandes, como la serie Falcon no cuantificada de Llama 3 y muchos otros modelos.

Al mismo tiempo, AO utiliza WeaveDrive para permitir a los usuarios acceder a los datos de Arweave dentro de AO como si estuvieran accediendo a un disco local, y para que los procesos altamente heterogéneos de diferentes tipos de máquinas virtuales interactúen en un entorno compartido, lo que significa que tenemos más fuentes de datos y posibilidades de combinación. Esto también significa que en el futuro, a medida que construyamos aplicaciones, aumentará la motivación de los usuarios para cargar datos en Arweave, ya que estos datos también se pueden utilizar en programas de AO. El equipo de desarrollo de AO ya ha subido aproximadamente $1000 de datos de modelo a la red mientras prueba la ejecución de modelos de lenguaje a gran escala en el sistema AO+AR, pero esto es solo el comienzo.

El diseño del sistema de AO hace posible la implementación de contratos inteligentes que integran agentes de IA. Al programar en AO, creamos agentes de IA que toman decisiones inteligentes en el mercado, pudiendo enfrentarse entre sí o representar a los humanos. “Cuando examinamos el sistema financiero global, aproximadamente el 83% de las operaciones en Nasdaq son ejecutadas por robots.” El trading cuantitativo actual es el precursor del trading de agentes de IA, y en el futuro, el proceso de selección y diseño de modelos de aprendizaje automático para ejecutar operaciones automatizadas será más fácilmente automatizado por la IA.

En los últimos años, el desarrollo de DeFi ha permitido realizar diversas operaciones financieras en la cadena sin la necesidad de confiar en entidades centralizadas, como préstamos, operaciones de intercambio de tokens o derivados. Sin embargo, al hablar realmente del mercado, no se trata solo de la confiabilidad de estas operaciones; de hecho, la ejecución confiable de diversas operaciones es solo el fundamento. El factor clave que sigue determinando la vitalidad de un mercado es el flujo de capital, que es lo que determina quién compra y vende, presta o participa en varios juegos financieros. En la actualidad, si deseas participar en inversiones en criptomonedas sin tener que realizar toda la investigación y participación por ti mismo, debes encontrar un fondo confiable, confiar en ellos para administrar tu capital y otorgarles el poder para tomar decisiones inteligentes. Pero con el desarrollo de las aplicaciones de AO, quizás podamos ampliar la parte de toma de decisiones inteligentes del mercado, filtrar información en la red, procesar datos, combinar estrategias, fusionar la sabiduría de agentes de IA en la red para tomar decisiones en tiempo real y crear un sistema financiero descentralizado autónomo muy rico.

Algunos proyectos ya están haciendo realidad esta visión, presentaremos Autonomous Finance (AF), Dexi y Outcome, entre los cuales el logro de AF es el más destacado.

Finanzas Autónomas

AF se centra en la investigación y desarrollo de aplicaciones financieras combinadas con IA en AO, y realiza intentos de integrar la toma de decisiones inteligentes en la cadena de bloques mediante la construcción de modelos de IA y decisiones financieras impulsadas por datos en la cadena de bloques de AO. Los principales negocios se dividen en tres partes: infraestructura central, finanzas de agente inteligente y finanzas de contenido.

Las instalaciones principales incluyen intercambios descentralizados (DEX), préstamos, derivados y protocolos de activos sintéticos.

AgentFi se refiere principalmente a la ejecución de estrategias comerciales a través de agentes semiautónomos y totalmente autónomos, que son combinables. A diferencia de otros marcos de agentes autónomos que dependen del procesamiento de señales y lógica fuera de la cadena, los agentes autónomos proporcionados por AF utilizan flujos de datos en la cadena para el autoaprendizaje, y ejecutan estrategias de inversión en varios pools de liquidez y activos financieros dentro del ecosistema AO. Estos agentes pueden operar de forma autónoma, sin necesidad de señales fuera de la cadena o intervención humana.

Los agentes autónomos típicos incluyen:

• Método de gestión de activos de costo promedio en dólares (DCA)
• Fondos de índice de autonivelación autónomos
• Fondo de cobertura autónomo con estrategias de riesgo personalizadas
• Agente de Agregación de Ingresos
• Agente de predicción en cadena
• Agente de negociación de alta frecuencia

El agente DCA, como agente base, se llama con frecuencia en la lógica de ejecución de agentes más complejos, por lo que es un módulo de agente combinatorio de uso frecuente con muchos parámetros personalizables para que los usuarios los ajusten según sus necesidades, como operaciones de disparo dentro de un rango de precios específico, ajuste de la duración de tiempo de las operaciones a intervalos fijos y operaciones ponderadas por el precio del activo (comprar más cuando el precio es bajo), así como señales de toma de beneficios y reinversión de ganancias basadas en datos.

La aplicación de agente DCA se basa en dos procesos clave de AO:

• Proceso de agente desencadenado por Cron (sistema de gestión de tareas basado en el tiempo, comúnmente utilizado para activar tareas en momentos específicos): responsable principal de realizar transacciones DCA iniciadas por el usuario y automáticas, registrar y gestionar fondos, y actualizar el proceso AO en el backend a tiempo.
• Proceso AO en el backend: gestiona las aplicaciones de agente relacionadas con el nombre de usuario y realiza un seguimiento de cada transacción histórica del agente.

La siguiente imagen muestra la arquitectura de diseño y los componentes de interacción de DCA Proxy.

Para los usuarios que utilizan el front-end, el front-end de DCA Proxy se basa en DEXI, y los usuarios pueden configurar el DCA Proxy conectando la billetera AO Connect en el sitio web de DEXI. DEXI accede a la información sobre los pools AMM disponibles y obtiene los precios más recientes, mientras que el DCA Proxy se encarga de ejecutar la lógica de transacción específica. El proceso posterior de AO recupera todos los proxies relacionados con el usuario.

La financiación de contenido es un marco para atribuir y monetizar datos almacenados en la red permanente de Arweave como activos componibles para el proceso de AO. AF está construyendo aplicaciones que permiten a los contribuyentes de datos o a los fondos de contenido contribuir a permaweb con datos como informes de mercado históricos y en tiempo real. Estos contenidos actuarán como señales on-chain para agentes autónomos y aprendizaje automático. Por ejemplo, los agentes autónomos crearán nuevos mercados según el sentimiento de las redes sociales y datos históricos. Algunos ejemplos:

• Monetizar las señales de datos
• Agente financiero impulsado por contenido
• Agente de recomendación de datos basado en suscripción
• Las personas influyentes contribuyen con datos a las estrategias financieras autónomas.
• DAO y el fondo de contenido relacionado con la contribución de datos agregan diversas fuentes de datos para proporcionar señales dinámicas en la cadena

Actualmente, AF ha lanzado dos productos principales, AO Link y Data OS.

AO Link es el navegador de mensajes de AO Network, que proporciona funciones similares a las de un explorador de bloques en sistemas de blockchain tradicionales. Incluye funciones de cálculo de mensajes, visualización gráfica de enlaces de mensajes (claros y comprensibles), transmisión de mensajes en tiempo real (información más reciente) y lista de mensajes enlazados (para una navegación organizada). Los usuarios también pueden ver el saldo de sus tokens y su bandeja de entrada de mensajes. Esta herramienta proporciona una forma profesional y eficiente de interactuar y analizar la estructura y actividades de la red AO.

Data OS es un protocolo ContentFI desarrollado en AO Network que utiliza agentes de IA autónomos para obtener contenido y generar derivados de contenido. Con este enfoque innovador, DataOS no solo mejora la relevancia y accesibilidad del contenido, sino que también establece un mecanismo de recompensa para los creadores de contenido. Actualmente, podemos ver varios tipos de datos en la red AO y observar la actividad de la red, pero los datos relacionados con el contenido aún no se muestran.

Dexi

Dexi es una interfaz de interacción crucial para los usuarios regulares en AO que participan como agentes en Agent Fi. También es una aplicación implementada por agentes en la red AO que puede identificar, recopilar y resumir de forma autónoma diversos datos financieros de varios eventos en la red AO (similar a Dexscrenner en AO). Estos datos abarcan precios de activos, intercambio de tokens, fluctuación de liquidez y características de activos de tokens (como información detallada de contratos inteligentes). Dexi sirve principalmente a dos tipos de usuarios: usuarios finales que acceden a la plataforma a través de terminales web y aplicaciones de AO (como bots/agentes) que interactúan con Dexi mediante el envío de mensajes para aprovechar los datos recopilados. Como infraestructura básica central, el servicio principal que ofrece Dexi es el de suscripción de datos. Los procesos en la red AO pueden suscribirse al flujo de datos de Dexi pagando, y recibirán alertas inmediatas sobre actualizaciones como ajustes de precios.

Resultado

Outcome es un mercado de predicción construido por el equipo @puente_ai, con el apoyo de @fwdresearch, @aoTheVentures y @aoComputerClub. Outcome proporciona a los usuarios una plataforma para apostar en una variedad de eventos. Actualmente, los temas de predicción en el mercado abarcan tecnología, memes, negocios, juegos, DeFi y AO. El proyecto afirma que en el futuro, los usuarios podrán realizar apuestas automáticas en el mercado de predicción mediante la construcción de agentes autónomos basados en modelos de lenguaje grandes y datos del mundo real.

AgentFi en AO nos brinda una nueva perspectiva para explorar la implementación directa de modelos de IA en la cadena de bloques y realizar transacciones automatizadas utilizando diversos agentes de IA. Las limitaciones de las cadenas de bloques tradicionales se rompen con la innovadora y subyacente combinación de AO+AR. Esperamos ver más aplicaciones en AO y casos de implementación de estrategias financieras mediante agentes de IA.

Referencia

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