原文：https://polkadot.com/blog/defai-crypto-ai-agents-explained/
编译：OneBlock+
一些创新大肆宣扬，另一些则在后台默默酝酿，不断迭代，直到它们突然无处不在，去中心化的金融系统也不例外。DeFi 解锁了开放协议，使复杂金融工具的使用民主化，而无需传统的中间人。但是“开放”并不总是意味着可用。
要驾驭 DeFi 的大部分市场，仍然需要积极的关注：观察价格，重新平衡投资组合，手动对市场变化做出反应。参与 DeFi 需要一个陡峭的学习曲线，并容忍不理想的用户体验，对许多人来说，这让他们无法进入。
这就是 DeFAI 或去中心化金融人工智能的用武之地：智能加密 AI Agent 旨在减少摩擦、自动化复杂性，并使去中心化金融更接近直观的东西。
什么是 DeFAI？
DeFAI 指的是人工智能在去中心化金融中的整合。加密人工智能代理是在区块链网络和 DeFi平台上运行的自主程序。它们的设计目的是监测环境、分析数据、追求既定目标，并在最少的人为干预下执行策略。
与主要生成内容的大型语言模型（LLM）不同，AI Agent 会发挥作用。它们可以自主运行，适应不断变化的条件并优化性能。重要的是，他们的行动受用户定义的风险参数和系统约束的约束，以防止意外结果。
并不是所有形式的 DeFi 自动化都符合 DeFAI 的条件。传统的机器人或基于意图的系统可能会执行预定义的动作，但 DeFAI 意味着向智能的转变：感知、学习和推理的代理。
在 DeFAI 中定义 AI Agent 的关键特征包括：
自主性：能够独立工作，无需持续的人工指导或干预
学习能力：根据数据分析和结果评估提高表现或调整行为的能力
环境意识：感知和响应复杂、动态的市场和系统条件的能力
今天的可能性
今天的加密 AI Agent 已经在改善 DeFi 体验。虽然它们尚未完全自主，但它们可以执行以下任务：
跨协议监控链上和链下市场信号
执行基本交易和再平衡投资组合
自动化流动性挖矿策略
监控智能合约对于潜在的风险信号
如果你在 X（以前是Twitter）上看到人工智能账户的回复，或者看到投资组合机器人在后台调整配置，你就已经瞥见了这种转变的开始。然而，接下来要做的事情要雄心勃勃得多。想想可以实时学习和进化的人工智能，将会为 DeFi 从静态工具集转变为响应迅速、自我优化的财务层铺平道路。
DeFAI 的主要应用有哪些？
在去中心化金融中，AI Agent 可以处理越来越复杂的任务：
跨协议的预测易和投资组合优化
传统上，管理跨协议的 DeFi 投资组合需要跨仪表板和应用程序保持持续警惕。AI Agent 被用于自动化这种监督，扫描市场条件的变化，主动再平衡投资组合，并在多个生态系统之间转移流动性。虽然完全自主仍是一项正在进行的工作，但与意图一致的半自主执行已经以有限的形式存在。
AI 驱动的流动性挖矿和资产重新分配
Agentic AI 可以监控 APY，考虑 gas 成本和无常损失，并动态转移资本以实现回报最大化。虽然许多系统仍然需要用户定义的护栏，但真正自适应 DeFi 参与的架构是一项持续进行的工作。
智能合约监控和风险检测
也许最重要的是，Agent 正在一个警惕意味着一切的行业中增强安全性。通过为正常的智能合约作建立行为基线，他们可以检测到可能表明漏洞利用企图或技术漏洞的细微异常，从而在损害发生之前自动触发保护措施。
这些例子中的每一个都说明了 DeFAI 如何将金融系统从基本交易执行转变为持续的自适应策略管理。
DeFAI 有哪些优势和挑战？
过度炒作 DeFAI 很诱人，但与任何新兴技术一样，重要的是要承认风险、权衡以及它可能重塑我们与金融系统交互方式的更深层次方式。
DeFAI 的优势
效率：Agent 以机器的速度处理信息和执行交易，捕捉人类作员看不到的转瞬即逝的机会
大众化访问：普通用户可以使用复杂的财务策略，从而消除了目前限制参与的技术障碍
持续优化：系统通过强化学习来改进策略，无需人工干预即可提高性能
减少手动开销：用户从乏味的微观管理转变为设置高级目标和风险参数
DeFAI 的挑战
数据质量风险：Agent 性能取决于信息质量，不完整或操作的数据会触发灾难性的决策
黑盒决策：随着策略变得越来越复杂，理解 Agent 为什么采取特定行动变得困难
信任赤字：如果没有有意义的透明度，用户可能会犹豫是否将财务权力委托给自治系统
监管不确定性：代理人驱动行动的法律框架仍未建立，造成了问责制的模糊性
系统性风险：广泛使用类似的 AI Agent 可能会导致市场压力期间的羊群行为，并可能加剧市场波动
随着从用户作系统转变为代理增强系统，DeFAI 挑战我们重新思考问责制。当自主代理失火时，谁来回答？去中心化系统如何确保自动化和透明度？
为什么基础设施很重要：
在 Polkadot 上
大规模支持 AI Agent
要使 DeFAI 取得成功，基础设施必须满足新的需求。Agent 需要无缝的互作性，才能在各种协议和平台上有效运行。他们需要可靠的可扩展性和灵活性来处理并发决策流程，而不会出现拥塞或费用过高的情况。
Polkadot 的模块化架构通过其基本设计专门满足这些要求：
交叉共识消息传递 （XCM）：Agent 可以跨多个专用链和 rollup 协调复杂的协作，从而实现跨越整个生态系统而不是单个协议的真正全面的财务策略。
模块化区块链开发：这 Polkadot 开发工具包允许开发人员设计专门针对 AI Agent 集成优化的专用区块链，并针对支持代理作的性能特征对环境进行微调。
共享安全模型：连接到 Polkadot 的 Rollup 受益于 Polkadot Chain 的去中心化验证器集，而不会牺牲灵活性或专业化，从而创建一个代理可以在多个上下文中安全运行的环境。
专用执行环境：Rollup 可以实施针对特定代理行为和要求优化的自定义执行环境，从隐私保护计算到高吞吐量数据处理。
Polkadot 生态系统中
AI 系统的真实用例
虽然 DeFAI 仍然是一个新兴领域，包括去中心化的 AI 应用程序，但 Polkadot 生态系统中的几个项目已经将其核心理念付诸实践。
Phala Network：
保护隐私的 AI Agent 执行
Phala 网络提供去中心化的基础设施，用于以优先考虑机密性和可验证性的方式部署 AI Agent 。通过可信执行环境 （TEE），Phala 确保敏感数据在处理过程中受到保护，同时提供加密的执行证明。
OriginTrail：
用于 AI 推理的结构化知识
OriginTrail 的去中心化知识图谱 （DKG） 为 AI Agent 提供语义链接、上下文丰富的数据，这些数据对于细致的决策至关重要。与传统预言机不同，DKG 提供可验证和互连的信息，增强了 AI Agent 的推理能力。它与 Polkadot 的集成确保了各种网络和系统之间的互作性。
建立有效的 Agent 系统需要的不仅仅是去中心化；它们依赖于数据可用性、可组合协议和无缝跨链协调——Polkadot 架构本身支持的功能。
DeFAI 的下一步是什么？
今天，大部分金融，即使是 DeFi 中的金融，都是通过基本的接口运作的。用户单击按钮。他们填写表格。他们监控仪表板。
确定，它很实用，但远非直观。
自主 Agent 提供了根本不同的东西。系统不会被动地等待指令，而是可以自行适应、协商和进行交易。这可能会为 Agent 对 Agent（A2A）打开大门经济，其中金融服务是动态的、个性化的，并且越来越自我运营。
我们可能会看到用户体验和参与度因运营商而异。智能系统将预测需求、制定策略并代表用户采取行动，同时与个人目标保持一致。将其视为自动驾驶汽车与简单地告诉自动驾驶汽车您想去哪里之间的区别。
这个未来可能包括：
个人 Agent 根据您的风险承受能力和财务目标管理加密投资组合
专业 Agent 自主提议、投票和执行决策的 DAO
您的目标转化为协调行动的整个生态系统
实现这一愿景需要的不仅仅是升级的 dapp，它要求根据智能的首要原则设计基础设施，而不仅仅是事后才拼凑起来。网络需要模块化、可互作且具有固有的适应性。
Polkadot 在设计时就考虑到了这些原则，并且已经使它们成为现实。无论您是在探索使用案例，准备构建，或者寻找资金将想法变为现实，Polkadot 都是智能金融的未来成型的地方。