Agent-Fi on AO：融合AI代理的金融範式

想象在未來的世界中，AI 代理智能體與人類形成一種數字化的伴隨/共生關係，自主代理（Autonomous Agent）可以根據用戶提出的自然語言需求，在對話中明確意圖，自動拆解任務並實現預期結果。

AO 建立了一個基於 Actor 的異步並行網絡，不對合約全部計算過程共識，而是通過僅對交易順序共識，樂觀默認固定交易順序在虛擬機中運行結果一致。這一選擇允許了 AO 網絡的計算進行大規模擴容，直至支持任意類型的計算。AR 網絡被作爲交易順序共識的達成層，與交易結果狀態的存儲層。

與當前其他主流區塊鏈項目大多作爲單體區塊鏈且只從底層支持原生狀態機的智能合約相比，AO 的基礎設施兼容能支持更復雜的計算能力，這就包括了 AI 模型的運行。

AO 的計算單元（Compute Unit）在最近的 WASM 虛擬機的更新之後，已經能夠訪問 16 GB 內存，這意味我們能夠在 AO 上下載和執行 16 GB 的模型。16 GB 已經足夠運行大語言模型計算，比如 Llama 3 未量化版本的 Falcon 系列以及許多其他模型。

同時，AO 使用 WeaveDrive，讓用戶可以像訪問本地硬盤一樣訪問 AO 內的 Arweave 數據，並且兼容不同類型的虛擬機高度異構的進程在一個共享環境中交互，這代表我們享有更多的數據源和組合可能性。這也意味着在未來構建應用程序時，用戶上傳數據到 Arweave 的動機增加，因爲這些數據也可以在 AO 程序中使用。AO 開發團隊在測試大型語言模型在 AO+AR 系統中運行時，已經大約上傳了價值 1000 美元的模型數據到網絡上，但這僅僅是開始。

AO 的系統設計讓實施融合 AI 代理的智能合約成爲可能。通過在 AO 中編程，我們創造 AI 代理在市場中做出智能決策，代理可能相互對抗，也可能代表人類對抗人類。“當我們審視全球金融體系時，納斯達克大約 83% 的交易是由機器人執行的。” 當下的量化交易是 AI 代理交易的前身，而未來設計並選取機器學習模型，執行自動化交易的過程會更輕易地被 AI“開盒”並自動化。

過去幾年中 DeFi 的發展使得在鏈上執行各種金融操作可無需信任中心化的實體，如借貸，交易代幣或是衍生品。但我們真正談論市場時，不僅僅是這些操作的可靠性，事實上，可靠的執行各種操作僅僅是基礎。決定一個市場是否有活力的核心因素依舊是資本的流動，是決定買賣、借貸或參與各種金融遊戲的人。在當下，如果你想參與加密貨幣投資，而不想自己做所有研究和參與，你必須找到一個可靠的基金，信任他們管理你的資金並放權給基金成員去執行智能決策。但伴隨着 AO 應用的發展，我們或許就能擴寬市場的智能決策部分，在網絡中篩選信息，加工數據，組合策略，融合 AI 代理的智慧在網絡中實時決策，創建非常豐富的去中心化自主代理金融系統。

當下已經有一些項目開始實現這一願景，我們將介紹 Autonomous Finance（以下簡稱 AF）、Dexi 與 Outcome，其中，AF 的成果最爲矚目。

Autonomous Finance

AF 專注於在 AO 上研究和開發結合 AI 的金融應用，通過在 AO 鏈上構建 AI 模型和數據驅動的金融決策，AF 做出了將智能決策層上鍊的嘗試。主要業務有 3 個部分，分別是核心設施（Core Infrastructure）、智能代理金融（AgentFi）和內容金融（ContentFi）。

核心設施包含了去中心化交易所（DEX）、借貸、衍生品以及合成資產等協議。

AgentFi 主要指通過可組合的半自主和完全自主代理來實現交易策略的執行。與其他依賴鏈下程序進行信號處理和邏輯處理的自主代理框架不同，AF 提供的自主代理使用鏈上數據流進行自我學習，在 AO 生態系統內的各個流動性池與金融基礎上執行投資策略。這些代理可以自主運行，無需鏈下信號或人工干預。

典型的自主代理包括：

• 美元成本平均法 (DCA) 資產管理代理
• 自平衡自主指數基金
• 具有定製風險策略的自主對衝基金
• 收益聚合代理
• 鏈上預測代理
• 高頻交易代理

其中 DCA 代理作爲基礎代理，在其他更復雜的代理執行邏輯時常被調用，所以作爲一個頻繁使用的可組合代理模塊有許多可定製參數供用戶根據自己的需求調節，比如特定價格區間內的觸發交易，固定間隔交易時間長度的調節和基於資產價格加權交易（如價格較低時買入更多），還有數據驅動的止盈和利潤再投資信號。

DCA 代理應用圍繞兩個關鍵的 AO 流程構建：

• 帶有 Cron（基於時間的任務管理系統，常用於定時觸發任務執行）觸發的代理進程：主要負責進行用戶發起與自動定時的 DCA 交易，記錄管理的資金並及時更新後端的 AO 進程
• 後端的 AO 進程：管理與用戶名下相關的代理應用並跟蹤記錄每個代理的歷史交易

下圖說明了 DCA 代理的設計構架與交互組件

對於使用前端的用戶來說，DCA 代理的前端基於 DEXI 構建，用戶可以通過在 DEXI 網站上連接 AO Connect 錢包來進行 DCA 代理的設置。其中 DEXI 訪問有關可用 AMM 池的信息並獲取最新價格，DCA 代理負責執行具體的交易邏輯，後端 AO 進程檢索與用戶相關的所有代理。

內容金融是一個框架，用於將存儲在 Arweave 永久網絡上的數據歸因並貨幣化爲 AO 流程的可組合資產。AF 正在構建應用程序，允許數據貢獻者或內容基金向 permaweb 貢獻例如歷史和實時市場情報的數據。而這些內容將作爲自主代理和機器學習的鏈上信號。比如，自主代理會根據社交媒體情緒和歷史數據創造新市場。一些示例：

• 將數據信號貨幣化
• 內容驅動的財務代理
• 基於訂閱的數據推薦代理
• 有影響力的人爲自主財務策略貢獻數據
• 數據貢獻相關的 DAO 和內容基金聚合各種數據源，以提供動態鏈上信號

目前，AF 已上線兩個主要的產品，分別是 AO Link 和 Data OS。

AO Link 是 AO 網絡的消息瀏覽器，提供與傳統區塊鏈系統中的區塊瀏覽器類似的功能。它包括消息計算功能、消息鏈接的圖形可視化（清晰易懂）、實時消息流（最新信息）以及鏈接消息列表（便於組織導航）。用戶還可以查看其代幣餘額和消息收件箱。此工具提供了一種專業而高效的方式來與 ao 網絡的結構和活動進行交互和分析。

Data OS 是在 AO Network 上開發的 ContentFI 協議，它採用自主 AI 代理來獲取內容、再生成內容衍生品。通過這種創新方法，DataOS 不僅增強了內容的相關性和可訪問性，還爲內容創建者建立了獎勵機制。目前我們可以在 中查看 AO 網絡上的各類數據，觀察網絡活躍度，與內容相關的各種數據暫時沒有展示。

Dexi

Dexi 是普通用戶在 AO 中使用代理參與 Agent Fi 至關重要的交互界面，它同時也是 AO 網絡上的由代理實現的一個應用程序，可以自主識別、收集和彙總 AO 網絡中各種事件的各種財務數據（相當於 AO 上的 Dexscrenner)。這些數據涵蓋資產價格、代幣交換、流動性波動以及代幣資產特徵（如智能合約詳細信息）。Dexi 主要服務於兩類用戶：通過 Web 終端訪問平臺的終端用戶和和通過發送消息與 Dexi 交互以利用收集的數據的 AO 應用（可理解爲 Bot/Agent）。作爲核心基礎設施，Dexi 主要提供的服務是數據訂閱服務，AO 網絡上的進程可以付費訂閱 Dexi 的數據流，並立即收到價格調整等更新的警報。

Outcome

Outcome 是@puente_ai 團隊構建的一個預測市場（prediction market），受到了@fwdresearch、@aoTheVentures和@aoComputerClub的支持。Outcome 爲用戶提供一個可對各種事件進行下注的平臺，目前市場中的預測主題涵蓋科技，迷因（Memes），商業，遊戲，DeFi 與 AO。項目聲稱未來用戶可以通過構建依靠現實數據，基於大語言模型的自主代理來進行預測市場的自動下注。

AO 上的 AgentFi 爲我們提供了一個新的視角，探索未來在區塊鏈上直接進行 AI 模型部署並使用各種 AI 代理來執行自動化交易。傳統單體區塊鏈的限制被 AO+AR 的設計用新穎的底層創新打破，我們期待看到更多 AO 上的應用和結合 AI 代理實現金融策略的案例。

參考

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