人工智能代理可以通过提升自动化水平、风险管理能力、交易策略等方面来增强去中心化金融（DeFi）的效能，从而推动该领域的效率提升和创新发展。
文章作者：Tobias Vilkenson
文章来源：Cointelegraph
文章编译：Ada, MetaEra
想象一个世界，交易不再受限于人类的金融知识和能力。在这个世界中，机器不仅能够执行交易，还能自主适应并持续优化策略。这并非遥远的未来，而是如今在 DeFi 领域逐渐显现的现实，这一切都要归功于人工智能（AI）代理。
AI 代理是能够独立做出决策且无需人类干预的自主运行软件程序。它们借助机器学习算法不断优化流程并持续适应环境变化。
在传统金融领域，AI 已经改变了交易、风险管理和客户服务。在 DeFi 领域，信任建立在代码而非中介之上，人工智能为自主性、透明度和有效性开辟了新途径。
本文将探讨什么是 AI 代理以及如何在 DeFi 平台中使用 AI。
AI 代理如何为 DeFi 提供支持
AI 代理就像是居住在 DeFi 平台中的智能助手，它们能够高效地管理用户的财务事务。这些代理与智能合约以及去中心化应用程序（DApps）深度集成。DApps 的功能与普通应用程序类似，但它们运行在区块链上，具有更高的透明度和安全性。
目前，一些 DeFi 平台已经将 AI 代理融入其中。这些代理可以与去中心化交易所（DEXs）和借贷平台协同工作，帮助用户实现更轻松、更智能、更安全的交易体验。不过，有些应用或机器人需要用户下载后才能开始与 AI 代理进行交互。
例如，AI 代理可以实时监控 Aave 平台上的利率走势，并据此优化借贷策略。如果 Aave 上借入资产的利率降至设定的阈值以下，AI 代理可以自动调整你的投资组合，将资产转移到更具收益潜力的借贷市场。
与此同时，一些平台通过订阅模式提供 AI 服务。用户只需支付小额费用，AI 便能自动完成诸如自动交易或投资组合再平衡等任务，无需用户手动操作。
AI 代理通常通过智能合约来实现功能。智能合约是一种自动执行的协议，当满足预设条件时会自动触发。这种机制无需依赖中间人，一切操作都由代码执行，从而确保交易的安全性和自动化。以下是其工作原理：
1、预设规则：AI 代理与包含预设条件的智能合约进行交互（例如，“如果比特币价格降至 40,000 美元，则买入”）。
2、实时数据分析：AI 持续监控市场状况、用户偏好或风险因素，并将这些数据输入智能合约。
3、自动执行：当条件满足时，智能合约会即时执行交易，无论是进行买卖、调整贷款还是重新平衡投资组合。
在 DeFi 中使用 AI 的不同方式
在 DeFi 领域，AI 代理正在改变用户管理资产的方式，涵盖交易、市场分析、风险管理以及安全性等多个方面。这些由 AI 驱动的工具增强了 DeFi 平台的功能，并通过减少对专业金融机构的依赖，帮助用户节省成本。
加密货币交易中的 AI 代理
AI 代理正在接管交易者的角色，通过将日常工作自动化来实现这一目标。与传统机器人遵循预设规则不同，AI 交易代理能够从市场模式中学习，并实时调整其策略。
它们全天候监控加密货币的价格波动，识别趋势并执行交易，确保你的投资组合始终基于最新信息进行管理。它们能够发现套利机会，并在多个平台上优化买卖决策。
例如，一个由 AI 驱动的交易代理可能会执行复杂的多步骤交易，利用不同 DEXs 之间的价格差异，确保不错过任何机会。
用于风险管理的 AI 代理
DeFi 领域充满了风险，而风险管理往往令人望而生畏。不过，AI 代理能够在这方面提供帮助。它能够持续监控市场波动、流动性以及借款人的信用风险，从而提供比传统系统更准确、更实时的风险评估。
例如，在 DeFi 借贷中，AI 代理会检查借款人在多个平台上的历史记录，并根据实时数据提供定制化的抵押物和贷款条款。
用于加密货币市场分析的 AI 代理
AI 代理具备处理海量数据的能力。它们通过分析加密货币的历史价格、社交媒体的情绪动态以及各类经济指标，持续学习并适应市场变化，从而精准预测市场趋势。凭借这些优势，它们不仅能捕捉新兴趋势、预判价格波动，甚至还能提前锁定下一个具有潜力的大型 DeFi 项目。
借助这些信息，交易者和投资者能够把握先机，做出更加明智的决策，从而有效规避高风险市场。
用于增强安全的 AI 代理
安全性是 DeFi 领域的关键议题之一，而 AI 代理在检测欺诈行为方面能够发挥至关重要的作用。它们可以分析交易模式，精准识别异常行为，例如大额快速提现或可疑交易，这些行为可能暗示潜在的安全漏洞。此外，AI 代理还可以持续监控智能合约，提前发现潜在漏洞并防止其被利用，从而为平台筑牢安全防线。
用于收益耕作和质押的 AI 代理
收益耕作和质押池往往具有丰厚的回报潜力，但同时也需要对 Gas Fee、奖励和利率进行持续监控和优化。AI 代理在这方面表现出色，能够精准筛选出最具盈利潜力的流动池，并实时调整策略以实现收益的最大化。即使用户没有主动管理，AI 代理也能确保资产始终高效运作，为用户创造持续的价值。
作为个性化金融助手的 AI 代理
作为用户的个性化金融助手，AI 理能够帮助用户轻松应对 DeFi 领域的复杂性。它们可以为用户推荐最佳投资机会，提供专业的投资组合建议，并帮助用户优化资产配置，同时有效降低成本——这一切都无需用户具备深厚的加密货币知识。此外，一些 AI 代理还能协助处理税务和金融研究，让繁琐的会计工作变得简单易行。这种功能为 DeFi 生态系统带来了更大的包容性，使得新手也能轻松参与其中，并做出明智的决策。
让我们专注于创建一个用于管理 DeFi 领域投资组合的 AI 代理。这个 AI 代理将帮助你以去中心化的方式管理和优化你的加密货币资产。
在 DeFi 中利用 AI 代理进行投资组合管理：分步指南
本节将详细介绍如何创建一个用于 DeFi 投资组合管理的 AI 代理。该代理能够自主优化资产配置、自动调整持仓，并借助智能合约捕捉收益耕作机会，实现投资组合的高效管理。
第一步：明确投资组合管理目标
首先，你需要明确希望 AI 代理为你的加密货币钱包达成什么样的目标。常见的投资组合管理目标包括：
- 再平衡：确保投资组合始终保持与期望的资产配置一致（例如，50% 比特币，30% 以太坊，20% 稳定币）。
- 风险管理：根据市场条件或波动性动态调整资产配置。
- 多元化：将投资组合分散到多种资产中，以降低单一资产投资带来的风险。
- 收益优化：通过收益耕作或质押等方式分配资产，以最大化投资回报。
你的 AI 代理会定期分析投资组合，并每月自动进行再平衡操作，确保加密货币资产配置始终保持在设定的目标比例内。当市场波动较大时，它会增加稳定币的配置比例；而在牛市期间，它会适当增加对有潜力的山寨币的投资敞口。
第二步：选择数据
为了做出明智的决策，你的 AI 代理需要可靠的市场数据。对于投资组合管理而言，所需数据包括：
- 价格：各种加密货币的实时价格和历史价格数据。
- 市场条件：市场波动性、流动性、市场趋势等。
- DeFi 机会：关于收益耕作、质押和借贷利率的信息。
- 风险指标：市场风险和波动性水平的数据。
你可以使用 CoinGecko 或 CoinMarketCap 等 API 获取实时价格和市场数据。同时，从 Yearn.finance 或 Aave 等平台获取有关收益机会的信息。
第三步：构建或选择 AI 模型
对于投资组合管理，强化学习模型可能是最合适的选择。这种模型会根据奖励或惩罚来学习并调整行为，从而随着时间推移优化投资组合。通过评估不同资产的表现并相应调整配置，AI 代理能够实现这一目标。
模型的作用 AI 会根据过往的投资组合表现和当前的市场条件，推荐最优的资产组合。它将实时监控市场波动，在市场波动较大时将资金转移到稳定币中，而在市场条件有利时切换到高收益机会，从而确保投资组合的动态优化。
第四步：开发智能合约以实现自动化操作
为了实现投资组合再平衡及其他任务的自动化，需要编写智能合约，根据 AI 的建议执行资产互换、质押或收益耕作等操作。
智能合约的作用：智能合约将自动处理资产在钱包之间的转移、投资组合的再平衡、代币质押以及从收益耕作池中提取资金等交易。例如，你可以编写一个 Solidity 智能合约，使其根据人工智能的指令自动调整资产配置。如果 AI 检测到你的投资组合中以太坊（ETH）占比过高，而比特币（BTC）占比不足，智能合约就会自动将部分以太坊兑换为比特币。
第五步：将 AI 与 DeFi 平台进行集成
借助区块链交互库（如 web3.JS 或 ethers.JS），将你的 AI 代理与 DeFi 协议相连接。这样，人工智能就能向 Uniswap 或 SushiSwap 等 DeFi 平台发送交易指令，实现代币兑换；或者与 Aave 进行借贷操作，以及在 Compound 上开展收益耕作。
例如，AI 可能会分析发现某个稳定币流动性池提供了最优的收益，随后便会指示智能合约将你的一部分加密货币资产兑换成该稳定币，并将其质押到该收益池中。
第六步：回测与优化策略
在部署 AI 代理之前，使用历史数据对其进行回测，模拟其在不同市场条件下的表现。
回测：运行 AI 模型，使用过去的市场数据，观察它将如何调整投资组合。
优化：根据回测结果调整模型，确保其符合你的投资组合目标和风险承受能力。
你可以使用过去两年的历史数据运行 AI 代理，模拟市场暴跌和反弹场景，以检验其在再平衡投资组合、减少损失或最大化收益方面的表现。
第七步：启动并监控 AI 代理
在 AI 模型完成训练且智能合约部署完成后，你就可以启动你的 AI 驱动的投资组合管理器了。
定期检查 AI 是否按预期运行，以及智能合约是否正确执行。你可以设置警报，以便在投资组合发生重大变化或调整时及时收到通知。
例如，你可能需要监控投资组合的再平衡频率，确保 AI 不会进行不必要的调整，或者因频繁交易而累积高额的 Gas Fee。此外，你还可以跟踪你的收益耕作和质押操作的表现。
AI 代理的弊端
尽管加密货币领域中的 AI 代理逐渐受到关注，但当前的大部分热情仍带有较强的投机性。许多项目尚未在实际应用中证明其价值，而更多地停留在概念炒作阶段。
其中最大的问题之一是 AI 代理对实时、高质量数据的高度依赖。数据错误或被操纵可能导致代理做出错误决策，进而引发严重的财务后果。例如，Pyth Network 的 Mike Cahill 指出，AI 代理需要超低延迟的价格更新，理想情况下应直接从交易所等一级供应商获取数据，以减少因数据过时或被操纵而带来的风险。
此外，AI 代理的安全性也备受关注。如果没有得到妥善保护，这些系统可能成为恶意攻击的目标。例如，算法中的漏洞可能被利用，导致数据泄露或未经授权的操作。
尽管与 AI 相关的加密项目引起了广泛关注，但 AI 代理领域的大部分仍处于投机阶段。据 Sygnum 银行称，尽管一些项目解决了实际问题，但中国 AI 模型的快速发展也带来了竞争压力，可能导致加密 AI 项目出现抛售潮。
此外，尽管 AI 增强了安全性，但也引入了新的风险。如果未能妥善保护，AI 系统可能成为恶意行为者的攻击目标。此外，算法中的缺陷可能被利用，这使得安全性成为任何 AI 驱动的 DeFi 平台的首要任务。
AI 在 DeFi 领域的监管环境仍处于初级阶段。监管机构和政府对算法偏见、数据隐私和责任归属等问题表示关切。解决这些担忧对于 AI 在 DeFi 领域的大规模应用至关重要。
你知道吗？在去中心化自治组织（DAO）中，AI 代理能够发挥重要作用，通过提供数据驱动的反馈和治理提案建议，助力参与者做出更明智的决策。它们可以分析链上信息、社区情绪以及经济数据，从而为 DAO 成员提供全面且精准的决策支持。