AI代理人将很快接管分散的财务

一段时间以来，AI代理一直是Web3圈子中的热门话题，引发了加密货币中最雄心勃勃的叙述之一：在分散协议中管理资本，风险和策略的自主，智能实体的梦想。据说，这些系统不仅会在执行时要超过人类的表现，还可以使用户摆脱对数字资产的不断监控和微观管理。

在这种兴奋的巅峰时期，大胆的预测开始塑造这种叙述。``在1年内，所有Defi TVL中的大多数将由AI代理商管理。

但是，随着时间的流逝，这个话题的嗡嗡声让位，尤其是当当前最受欢迎的AI代理是带有令牌的X配置文件时。这不是这些代理商的宏伟愿景。由于其基础设施仍处于新生或开发阶段的状态，因此偏见的代理的概念将在这么长时间内保持抽象。现在，AI经济处于持有模式，等待构建赶上叙事。

人工智能特工的现实

而这个词AI代理``已经采取了多种形式，将这些代理嵌入区块链环境中似乎带来了特定的指控。在过去的六个月中，很明显，AI代理和Web3的组合具有天文潜力，但前提建立长期价值对于最终用户来说，这是许多人分享的愿景。

有趣的是，早期乐观是由像拿来2023年下半年，他写道：

尽管仍在探索它们在各种应用程序领域的潜力，但基于代理的系统确实代表了公司和人员的巨大机会。

它引发了初始波，但是当时实际用例仍然有限。但是，这表明这远非过去的趋势。这是一个正在进行的广泛研究的主题，表明AI代理可以重建如何在分散系统中创建和分配价值。

AI代理品种

少数几个基础项目的Giza，Axal和Theoriq列举了一些基础项目，这是在Defi中构建了代理商使用的基础架构的原语，每个基础架构都采用独特的方法。

Giza通过零知识的机器学习来推进可验证的链链推断，使代理能够以加密问责制作。Axal优先执行完整性，开发用于运行时验证和约束执行的系统。相比之下，Theoriq通过AI群模拟的代理集体在共享环境中协调的代理集体探索了分散的智能。这表明了这个空间的多维。

有趣的是，这也解决了defi中日益增长的问题：AI代理的分裂。处理令牌掉期，产量策略或跨链桥接通常是孤立的，它们之间几乎没有协调。结果是难以导航和扩展的脱节用户体验。

这种分散的环境会产生效率和摩擦，特别是对于兼顾多个平台和区块链的用户。提出的解决方案代理要求呼吁智能代理群，可以跨任务，链条和用户意图进行统一体验。

Theoriq的模型朝着这一未来示意。通过探索AI群，它们是共享数据和目标的代理的模拟集体，我们可以为代理生态系统建立一个核心体系结构，而不会独立行动，但可以作为同步系统运行。

尽管雄心勃勃，但这些举措仍处于早期阶段。很少有人以高阈值运行，但是我们已经可以发现一个成就量的产品市场拟合度，例如Giza，是一个例子。

值得注意的是，每个代理框架都在求解相同问题的不同层。这反映了一个成熟的空间，其中建筑商不再竞争复制，而是开发互补的解决方案。所有这些作品最终必须结合在一起，形成一个凝聚力的未来。

智力是瓶颈吗？

越来越多的共识是，瓶颈通常不可能有效地基础设施。为了使代理在DEFI中足够地操作，他们必须插入模块化环境，以使其可以安全地执行，智能适应并保持对人类定义的约束负责。但是插入货币乐高积木非常高级。如何做到这一点，以减轻任何风险并成为困境的成本效益。

正如最近的一项分析所指出的那样，没有区块链的固有透明度和安全性，就没有可信赖的基础，AI代理可以建立可靠的交互作用。”

所需的是稳健的金库框架，风险引擎和流动性系统的基础，使代理商能够采取安全措施采取行动。模块可以定义允许代理商对资本进行的操作，就像风险模块有助于他们评估不确定性一样，流动性模块使他们可以在必要时监视可用的流动性和触发赎回。

Defi-Ready AI代理

可以实现运行保险库，重新平衡投资组合或参与治理的代理商的愿景。我们到达那里。但是，将通过表面级集成或过度强化的零售机器人或成人。您可以从中获得的是，特工不需要情报。他们需要基础设施。如果没有针对代理商的Defi框架，动态风险控制和可组合的流动性工具，道路可能是岩石的。他们需要互操作性，协调性和模块化环境，旨在支持动态，跨职能行为。

这就是为什么AI代理中有区别的方法很重要。Giza的可验证层，Axal的运行时执行和Theoriq协调的群没有相互竞争。他们是互补的。