Agent-Fi on AO: Le paradigme financier intégrant l'IA agent

Imaginez un monde futur où les agents d’intelligence artificielle et les humains forment une relation numérique d’accompagnement/symbiose. Les agents autonomes peuvent comprendre les intentions des utilisateurs exprimées en langage naturel, décomposer automatiquement les tâches et atteindre les résultats souhaités dans la conversation.

AO a créé un réseau asynchrone parallèle basé sur les acteurs, qui ne fait pas de consensus sur l’ensemble du processus de calcul du contrat, mais fait consensus uniquement sur l’ordre des transactions, en supposant par défaut un ordre de transaction fixe dans la machine virtuelle pour obtenir des résultats cohérents. Ce choix permet à AO Network de se développer à grande échelle jusqu’à prendre en charge tout type de calcul. AR Network agit en tant que couche de consensus sur l’ordre des transactions et couche de stockage de l’état des résultats des transactions.

Comparé à la plupart des autres projets de chaîne de blocs principaux actuels qui fonctionnent comme des blocs de construction individuels et ne prennent en charge que les contrats intelligents à l’état natif pris en charge par la machine d’état, l’infrastructure d’AO est compatible et prend en charge des capacités de calcul plus complexes, y compris l’exécution de modèles d’IA.

Les unités de calcul (Compute Units) de AO ont désormais accès à 16 Go de mémoire après la dernière 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 est suffisant pour exécuter des calculs de grands modèles de langage, tels que la série Falcon de la version non quantifiée de Llama 3 et de nombreux autres modèles.

En même temps, AO utilise WeaveDrive pour permettre aux utilisateurs d’accéder aux données d’Arweave dans AO comme s’il s’agissait d’un disque dur local, et d’interagir avec des processus hautement hétérogènes de types de machines virtuelles différents dans un environnement partagé, ce qui signifie que nous avons accès à des sources de données et à des combinaisons beaucoup plus longues. Cela signifie également qu’à l’avenir, il y aura une motivation accrue pour les utilisateurs de télécharger des données sur Arweave lors de la construction d’applications, car ces données peuvent également être utilisées dans les programmes AO. L’équipe de développement d’AO a déjà téléchargé environ 1000 dollars de données de modèle linguistique sur le réseau lors de tests de modèles linguistiques de grande taille dans le système AO+AR, mais ce n’est que le début.

Le système de AO rend possible la mise en œuvre de Smart Contracts intégrant des agents d’IA. En programmant dans AO, nous créons des agents d’IA prenant des décisions intelligentes sur le marché, pouvant se combattre mutuellement ou représenter les humains dans des combats. “Lorsque nous examinons le système financier mondial, environ 83% des transactions sur le NASDAQ sont exécutées par des robots.” Le trading quantitatif actuel est le prédécesseur du trading d’agents d’IA, et à l’avenir, la conception et la sélection de modèles d’apprentissage automatique pour exécuter le processus de trading automatisé seront plus facilement automatisées par l’IA.

Au cours des dernières années, le développement de la finance décentralisée a permis d’effectuer diverses opérations financières hors chaîne sans avoir à faire confiance à des entités centralisées, telles que les jetons d’emprunt, les cryptomonnaies ou les produits dérivés. Cependant, lorsque nous parlons réellement du marché, la fiabilité de ces opérations n’est pas le seul facteur à prendre en compte. En fait, la circulation des capitaux reste le facteur clé déterminant la vitalité d’un marché, c’est-à-dire les personnes qui décident d’acheter, de vendre, d’emprunter ou de participer à divers jeux financiers. À l’heure actuelle, si vous souhaitez investir en cryptoactifs et ne voulez pas effectuer toutes les recherches et participations vous-même, vous devez trouver un fonds fiable, leur faire confiance pour gérer votre argent et déléguer le pouvoir aux membres du fonds pour prendre des décisions intelligentes. Cependant, avec le développement des applications décentralisées, nous pourrions élargir la partie de prise de décision intelligente du marché, filtrer les informations dans le réseau, traiter les données, combiner les stratégies, fusionner l’intelligence artificielle des agents pour prendre des décisions en temps réel dans le réseau, et créer des systèmes financiers autonomes très riches en décentralisation.

Il y a déjà quelques projets qui commencent à réaliser cette vision, nous présenterons Autonomous Finance (ci-après dénommé AF), Dexi et Outcome, parmi lesquels les réalisations de AF sont les plus remarquables.

Finance autonome

AF se concentre sur la recherche et le développement d’applications financières basées sur l’IA sur AO. En construisant des modèles d’IA et des décisions financières basées sur les données hors chaîne sur AO, AF tente de mettre la couche de décision intelligente sur la chaîne. Il y a trois principales activités : l’infrastructure de base (Core Infrastructure), la finance intelligente basée sur l’agent (AgentFi) et la finance de contenu (ContentFi).

核心设施包含了Décentralisationplateforme d’échange（DEX）、借贷、Produits dérivés以及actif synthétique等protocole。

AgentFi refers to the execution of trading strategies through composable semi-autonomous and fully autonomous agents. Unlike other autonomous agent frameworks that rely on off-chain programs for signal processing and logic handling, the autonomous agents provided by AF use off-chain data streams for self-learning and execute investment strategies on various liquidity pools and financial bases within the AO ecosystem. These agents can operate autonomously without off-chain signals or human intervention.

Les agences autonomes typiques comprennent :

• La gestion d’actifs en vertu de la méthode du coût moyen en dollars (DCA)
• Fonds indiciels autonomes auto-équilibrés
• Fonds autonome de couverture avec des stratégies de gestion des risques personnalisées
• Agent d’agrégation de rendement
• off-chain prévision agent
• Agent de trading haute fréquence

Le proxy DCA, en tant que proxy de base, est souvent appelé lors de l’exécution de logiques de proxy plus complexes, il est donc un module de proxy combinable fréquemment utilisé, offrant de longues longues longues longues longues longues longues options de personnalisation pour que les utilisateurs ajustent en fonction de leurs besoins, telles que la déclenchement des transactions dans une plage de prix spécifique, l’ajustement de la durée des transactions à intervalles fixes et les transactions pondérées en fonction du prix des actifs (par exemple, acheter plus longtemps lorsque le prix est plus bas), ainsi que des signaux de prise de profit et de réinvestissement des bénéfices basés sur les données.

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

• Processus mandataire déclenché par Cron (système de gestion des tâches basé sur le temps, couramment utilisé pour déclencher l’exécution de tâches à intervalles réguliers) : principalement responsable de l’exécution des transactions DCA lancées par l’utilisateur et automatiquement programmées, de la gestion et de l’enregistrement des fonds, et de la mise à jour opportune du processus AO en aval.
• Processus AO côté serveur : gérer les applications de proxy associées aux noms d’utilisateur et suivre l’historique des transactions de chaque proxy.

Le schéma ci-dessous explique l’architecture de conception et les composants d’interaction de l’agent DCA.

Pour les utilisateurs de front-end, le front-end du DCA Proxy est construit sur DEXI, et les utilisateurs peuvent configurer le DCA Proxy en se connectant au portefeuille AO Connect sur le site Web de DEXI. DEXI accède aux informations sur les pools AMM disponibles et obtient les derniers prix, tandis que le DCA Proxy est responsable de l’exécution de la logique de transaction spécifique. Le processus en arrière-plan AO récupère tous les mandataires liés à l’utilisateur.

La finance de contenu est un cadre permettant d’attribuer et de monétiser les données stockées sur le réseau permanent Arweave en tant qu’actifs composites pour le processus AO. AF développe des applications permettant aux contributeurs de données ou aux fonds de contenu de contribuer des données telles que des informations historiques et en temps réel sur le marché au permaweb. Ces contenus serviront de signaux hors chaîne pour les agents autonomes et l’apprentissage automatique. Par exemple, les agents autonomes créeront de nouveaux marchés en fonction du sentiment des médias sociaux et des données historiques. Voici quelques exemples :

• Monétiser les signaux de données
• Agent financier axé sur le contenu
• Agent de recommandation de données basé sur la souscription
• Les personnes influentes contribuent aux données sur les stratégies financières autonomes.
• Les DAO et les fonds de contenu liés à la contribution de données agrègent diverses sources de données pour fournir des signaux dynamiques on-chain

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

AO Link est un explorateur de messages pour le réseau AO, offrant des fonctionnalités similaires à celles d’un explorateur de blocs dans les systèmes de blockchain traditionnels. Il comprend des fonctions de calcul des messages, une visualisation graphique des liens de messages (claire et compréhensible), un flux de messages en temps réel (informations les plus récentes) et une liste de liens de messages (facilitant la navigation organisée). Les utilisateurs peuvent également consulter leur solde en jetons et leur boîte de réception de messages. Cet outil offre un moyen professionnel et efficace d’interagir et d’analyser la structure et l’activité du réseau AO.

Data OS est un protocole ContentFI développé sur AO Network, qui utilise des agents AI autonomes pour récupérer du contenu, puis générer des dérivations de contenu. Grâce à cette approche innovante, DataOS renforce non seulement la corrélation et l’accessibilité du contenu, mais établit également un mécanisme de récompense pour les créateurs de contenu. Actuellement, nous pouvons consulter divers types de données sur le réseau AO, observer l’activité du réseau, mais les données relatives au contenu ne sont pas encore affichées.

Dexi

Dexi is a crucial interface for regular users to participate in Agent Fi through proxies in AO. It is also an application implemented by proxies on the AO network, which can autonomously identify, collect, and summarize various financial data of various events in the AO network (equivalent to Dexscrenner on AO). These data cover asset prices, Jeton exchanges, Liquidité Fluctuation, and Jeton asset characteristics (such as detailed information on Smart Contracts). Dexi primarily serves two types of users: end users accessing the platform through web terminals and AO applications that interact with Dexi by sending messages to utilize the collected data (understood as Bots/Agents). As the core infrastructure, the main service provided by Dexi is the souscription service for data, where processes on the AO network can pay for souscription of Dexi’s data stream and immediately receive alerts for price adjustments and other updates.

Résultat

Outcome est un marché de prévision construit par l’équipe de @puente_ai, soutenu par @fwdresearch, @aoTheVentures et @aoComputerClub. Outcome fournit aux utilisateurs une plate-forme pour parier sur une variété d’événements, et les sujets de prédiction actuels sur le marché incluent la technologie, les mèmes, les affaires, les jeux, la finance décentralisée et AO. Le projet affirme qu’à l’avenir, les utilisateurs seront en mesure de placer des paris automatisés sur le marché de prévision en construisant des agents autonomes basés sur de grands modèles de langage qui s’appuient sur des données du monde réel.

AgentFi sur AO nous offre un nouveau point de vue pour explorer l’avenir de la déploiement des modèles d’IA directement sur Blocs-hors chaîne et l’utilisation de diverses agences d’IA pour exécuter des transactions automatisées. Les limites traditionnelles des Blocs mono-chaîne sont brisées par les innovations sous-jacentes novatrices de la conception AO+AR. Nous avons hâte de voir plus d’applications sur AO et des exemples de stratégies financières mises en œuvre en combinant les agences d’IA.

Référence

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