Agent-Fi sur AO : Un paradigme financier intégrant des agents IA

Imaginez un monde futur où les agents d'IA établissent une relation numérique d'accompagnement/symbiotique avec les humains. Les agents autonomes peuvent clarifier les intentions dans les conversations, démanteler automatiquement les tâches et effectuer des tâches selon les exigences du langage naturel proposées par les utilisateurs.

AO a établi un réseau parallèle asynchrone basé sur des acteurs. Il n'est pas d'accord sur l'ensemble du processus de calcul du contrat, mais s'accorde uniquement sur la séquence de transactions fixe par défaut optimiste qui aura des résultats d'exécution cohérents dans la machine virtuelle. Ce choix permet une mise à l’échelle massive de l’informatique réseau AO pour prendre en charge tout type d’informatique. Le réseau AR est utilisé comme couche de consensus pour les séquences de transactions et comme couche de stockage pour l'état des résultats des transactions.

Par rapport à d'autres projets de blockchain grand public actuels, qui sont pour la plupart des blockchains uniques et ne prennent en charge que les contrats intelligents de machines à états natifs à partir de la couche inférieure, la compatibilité de l'infrastructure d'AO peut prendre en charge des capacités informatiques plus complexes, y compris des modèles de fonctionnement d'IA.

L'unité de calcul (Compute Unit) d'AO a pu accéder à 16 Go de mémoire après la récente mise à jour de la machine virtuelle WASM, ce qui signifie que nous pouvons télécharger et exécuter des modèles de 16 Go sur AO. 16 Go sont plus que suffisants pour exécuter de grands calculs de modèles de langage, tels que la série Falcon de versions non quantifiées de Llama 3 et de nombreux autres modèles.

Dans le même temps, AO utilise WeaveDrive, qui permet aux utilisateurs d'accéder aux données Arweave dans AO tout comme accéder à un disque dur local, et est compatible avec différents types de machines virtuelles interagissant dans un environnement partagé, ce qui signifie que nous. profitez de plus de sources de données et de possibilités de combinaison. Cela signifie également que les utilisateurs sont davantage incités à télécharger des données sur Arweave lors de la création d'applications à l'avenir, car ces données peuvent également être utilisées dans les programmes AO. L'équipe de développement d'AO a téléchargé environ 1 000 $ de données de modèle sur Internet lors du test de grands modèles de langage exécutés dans le système AO+AR, mais ce n'est que le début.

La conception du système d’AO permet de mettre en œuvre des contrats intelligents intégrant des agents IA. En programmant en AO, nous créons des agents IA pour prendre des décisions intelligentes sur le marché. Les agents peuvent se battre les uns contre les autres ou représenter des humains contre des humains. "Quand nous regardons le système financier mondial, environ 83 % des transactions du Nasdaq sont exécutées par des robots." Le trading quantitatif actuel est le prédécesseur du trading d'agents IA, et à l'avenir, des modèles d'apprentissage automatique seront conçus et sélectionnés pour exécuter des transactions automatisées. les processus seront plus facilement « déballés » et automatisés par l’IA.

Le développement de DeFi ces dernières années a permis d'effectuer diverses opérations financières sur la chaîne sans faire confiance à une entité centralisée, comme les prêts, le trading de tokens ou de produits dérivés. Mais quand on parle vraiment du marché, il ne s’agit pas seulement de la fiabilité de ces opérations, en fait, l’exécution fiable des diverses opérations n’est que la base. Le facteur essentiel qui détermine si un marché est dynamique reste le flux de capitaux, c'est-à-dire les personnes qui décident d'acheter, de vendre, de prêter ou de participer à divers jeux financiers. Aujourd’hui, si vous souhaitez participer à l’investissement dans les cryptomonnaies sans effectuer vous-même toutes les recherches et participations, vous devez trouver un fonds fiable, lui faire confiance pour gérer vos fonds et permettre aux membres du fonds de prendre des décisions intelligentes. Mais avec le développement des applications AO, nous pourrons peut-être étendre la partie prise de décision intelligente du marché, filtrer les informations dans le réseau, traiter les données, combiner les stratégies, intégrer la sagesse des agents IA pour prendre des décisions en temps réel dans le réseau et créer un système financier d’agent autonome décentralisé très riche.

Certains projets commencent déjà à concrétiser cette vision. Nous présenterons Autonomous Finance (ci-après dénommé AF), Dexi et Outcome. Parmi eux, les réalisations d'AF sont les plus accrocheuses.

Autonomous Finance

AF se concentre sur la recherche et le développement d'applications financières combinées à l'IA sur l'AO En créant des modèles d'IA et des décisions financières basées sur les données sur la chaîne AO, AF a tenté de placer la couche de prise de décision intelligente sur la chaîne. chaîne. L'activité principale comprend trois parties, à savoir Core Infrastructure, Intelligent Agent Finance (AgentFi) et Content Finance (ContentFi).

Les installations de base comprennent des protocoles pour les échanges décentralisés (DEX), les prêts, les dérivés et les actifs synthétiques.

AgentFi fait principalement référence à l'exécution de stratégies de trading via des agents composables semi-autonomes et entièrement autonomes. Contrairement à d'autres cadres d'agents autonomes qui s'appuient sur des programmes hors chaîne pour le traitement du signal et le traitement logique, les agents autonomes fournis par AF utilisent des flux de données en chaîne pour s'auto-apprendre et exécuter des stratégies d'investissement basées sur divers pools de liquidités et fondations financières au sein de l'AO. écosystème. Ces agents peuvent fonctionner de manière autonome sans avoir besoin de signaux hors chaîne ni d'intervention humaine.

Les agents autonomes typiques comprennent :

• Agents de gestion d'actifs à coût moyen (DCA)

• Fonds indiciels autonomes auto-équilibrés

• Fonds spéculatifs autonomes avec des stratégies de risque personnalisées

• Agents d'agrégation de revenus

• Agent de prédiction en chaîne

• Agent de trading haute fréquence

L'agent DCA sert d'agent de base et est souvent appelé lorsque d'autres agents plus complexes exécutent une logique. Par conséquent, en tant que module d'agent composable fréquemment utilisé, il existe de nombreux paramètres personnalisables que les utilisateurs peuvent ajuster en fonction de leurs propres besoins, tels que. dans une fourchette de prix spécifique. Trading déclenché, ajustements de la durée de négociation à intervalles fixes et trading pondéré en fonction des prix des actifs (par exemple, acheter davantage lorsque les prix sont plus bas), ainsi que des signaux de prise de profit et de réinvestissement des bénéfices basés sur les données.

L'application agent DCA est construite autour de deux processus AO clés :

• Un processus agent déclenché par Cron (un système de gestion de tâches basé sur le temps, souvent utilisé pour déclencher l'exécution de tâches à des heures planifiées) : principalement responsable des tâches initiées par l'utilisateur. et chronométrer automatiquement les transactions DCA, enregistrer les fonds gérés et mettre à jour en temps opportun le processus AO back-end

• Processus AO back-end : gérer les applications d'agent liées au nom d'utilisateur et suivre et enregistrer les transactions historiques de chaque agent

La figure suivante illustre DCA L'architecture de conception et les composants interactifs de l'agent

Pour les utilisateurs qui utilisent le front-end, le front-end de l'agent DCA est construit sur DEXI. Les utilisateurs peuvent configurer l'agent DCA en se connectant au. Portefeuille AO Connect sur le site DEXI. Parmi eux, DEXI accède aux informations sur le pool AMM disponible et obtient les derniers prix, l'agent DCA est responsable de l'exécution d'une logique de transaction spécifique et le processus AO backend récupère tous les agents liés à l'utilisateur.

Content Finance est un framework permettant d'attribuer et de monétiser les données stockées sur le réseau permanent Arweave en actifs composables pour les processus AO. AF crée des applications qui permettent aux contributeurs de données ou aux fonds de contenu de fournir au permaweb des données telles que des informations de marché historiques et en temps réel. Ces contenus serviront de signaux en chaîne pour les agents autonomes et l'apprentissage automatique. Par exemple, des agents autonomes pourraient créer de nouveaux marchés basés sur le sentiment des médias sociaux et des données historiques. Quelques exemples :

• Monétisation des signaux de données

• Agence financière axée sur le contenu

• Agence de recommandation de données par abonnement

• Influenceurs contribuant des données à des stratégies financières autonomes

• DAO et contribution aux données les fonds de contenu regroupent diverses sources de données pour fournir des signaux dynamiques en chaîne

Actuellement, AF a lancé deux produits principaux, à savoir AO Link et Data OS.

AO Link est le navigateur de messages du réseau AO, offrant des fonctions similaires au navigateur de blocs dans les systèmes blockchain traditionnels. Il comprend une fonctionnalité de calcul des messages, une visualisation graphique des liens des messages pour une compréhension claire et facile, un streaming de messages en temps réel pour des informations à jour et des listes de messages liés pour une navigation organisationnelle facile. Les utilisateurs peuvent également consulter leur solde de jetons et leur boîte de réception de messages. Cet outil offre un moyen professionnel et efficace d'interagir avec et d'analyser la structure et l'activité des réseaux ao.

Data OS est le protocole ContentFI développé sur AO Network, qui utilise des agents d'IA autonomes pour obtenir du contenu et régénérer des dérivés de contenu. Grâce à cette approche innovante, DataOS améliore non seulement la pertinence et l'accessibilité du contenu, mais établit également un mécanisme de récompense pour les créateurs de contenu. Actuellement, nous pouvons visualiser diverses données sur le réseau AO sur https://stats.dataos.so/ et observer l'activité du réseau. Diverses données liées au contenu ne sont pas affichées pour le moment.

Dexi

Dexi est une interface interactive cruciale permettant aux utilisateurs ordinaires d'utiliser des agents dans AO pour participer à Agent Fi. C'est également une application implémentée par des agents sur le réseau AO, qui peut identifier, collecter et résumer indépendamment diverses informations dans le. Réseau AO. Diverses données financières pour divers événements (équivalent à Dexscrenner sur AO). Ces données couvrent les prix des actifs, les échanges de jetons, les fluctuations de liquidité et les caractéristiques des actifs symboliques telles que les détails des contrats intelligents. Dexi sert principalement deux types d'utilisateurs : les utilisateurs finaux qui accèdent à la plateforme via le terminal Web et les applications AO (qui peuvent être comprises comme Bot/Agent) qui interagissent avec Dexi en envoyant des messages pour utiliser les données collectées. En tant qu'infrastructure de base, le principal service fourni par Dexi est un service d'abonnement aux données. Les processus sur le réseau AO peuvent payer pour s'abonner au flux de données de Dexi et recevoir immédiatement des alertes pour les ajustements de prix et autres mises à jour.

Outcome

Outcome est un marché de prédiction construit par l'équipe @puente_ai et soutenu par @fwdresearch, @aoTheVentures et @aoComputerClub. Outcome fournit aux utilisateurs une plate-forme pour parier sur divers événements. Les thèmes de prédiction actuels sur le marché incluent la technologie, les mèmes, les affaires, les jeux, DeFi et AO. Le projet affirme qu'à l'avenir, les utilisateurs pourront faire des paris automatiques sur le marché des prédictions en créant des agents autonomes qui s'appuient sur des données réelles et sont basés sur de grands modèles de langage.

AgentFi sur AO nous offre une nouvelle perspective pour explorer l'avenir du déploiement de modèles d'IA directement sur la blockchain et de l'utilisation de divers agents d'IA pour effectuer des transactions automatisées. Les limites des blockchains uniques traditionnelles sont brisées par la conception d'AO+AR avec de nouvelles innovations sous-jacentes. Nous sommes impatients de voir davantage d'applications sur l'AO et de cas de stratégies financières combinées avec des agents d'IA.

Référence

https://www.theblockbeats.info/news/53865

https://permadao.com/permadao/AI-on-AO-AO-AI-224ba15c840a4309972fec5350d9ed90

https://www.communitylabs.com/blog/ao-in-ai-key-highlights?utm_source=Blog&utm_medium=X&utm_campaign=AI+on+AO&utm_id=Community+Labs

https://www.autonomous.finance/ recherche/fr-US

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