如何在去中心化金融（DeFi）平台中使用人工智能代理？

想象一个交易不再局限于人类金融知识和能力的世界。在这个世界上，机器不仅执行交易，还能自行调整和不断优化策略。这不是遥远的未来；这是当今去中心化金融 (DeFi)中出现的现实，这要归功于人工智能**。

人工智能**是可以自主操作的软件程序，无需人工干预即可独立做出决策。它们使用机器学习算法来改进流程并不断适应。 

在传统金融领域，人工智能已经改变了交易、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 **以及如何在 DeFi 平台中使用 AI。

人工智能**如何为 DeFi 提供支持

AI **就像生活在 DeFi 平台内并管理财务的有用机器人。它们与智能合约和去中心化应用程序 (DApp)集成，后者的功能与常规应用程序类似，但在区块链上运行。

一些 DeFi 平台集成了 AI **。这些**可以与去中心化交易所 (DEX)和借贷平台合作，让用户的交易更轻松、更智能、更安全。但是，必须下载一些应用程序或机器人才能开始与 AI **交互。 

例如，人工智能**可以监控 Aave 的利率趋势，优化借贷策略。如果 Aave 上借贷资产的利率低于阈值，人工智能可以自动重新平衡你的投资组合，将你的资产转移到利润更高的借贷市场。

相比之下，一些平台通过订阅的方式提供人工智能服务。你只需支付少量费用，人工智能就会处理自动交易或重新平衡你的投资组合等任务，而无需你做任何事情。

人工智能**通常通过智能合约工作，智能合约就像自动执行的协议，在条件满足时自动运行。无需信任中介；一切都由代码处理，使交易安全且自动化。它的工作原理如下：

• 预定义规则： AI **与包含预定义条件的智能合约进行交互（例如，“如果价格跌至 40,000 美元，则购买比特币”）。
• 实时数据分析：人工智能持续监控市场状况、用户偏好或风险因素，并将这些数据输入智能合约。
• 自动执行：当满足条件时，智能合约会立即执行交易，无论是交易、贷款调整还是投资组合再平衡。

在 DeFi 中使用 AI 的不同方式

去中心化金融中的 AI **正在改变用户管理资产的方式，从交易和市场分析到风险管理和安全。这些 AI 驱动的工具增强了 DeFi 平台，并通过减少对专业金融公司的需求来帮助用户节省成本。

加密货币交易的人工智能**

人工智能**正在通过自动化日常工作来取代交易员的角色。传统机器人遵循预设规则，而人工智能交易**则从市场模式中学习并实时调整策略。

他们全天候监控加密货币的价格波动、识别趋势并执行交易，确保您的投资组合始终使用新信息进行管理。他们可以发现套利机会并优化跨多个平台的买入/卖出决策。

例如，人工智能交易**可能会执行复杂的多步骤交易，利用不同 DEX 之间的价格差异并确保不会错过机会。

用于风险管理的AI**

在风险重重的 DeFi 世界中，风险管理可能令人望而生畏，但 AI **可以帮助管理它。AI **能够持续监控市场波动、流动性和借款人信用风险，因此比传统系统提供更准确、更实时的风险评估。 

例如，在 DeFi 借贷中，人工智能**会检查借款人在各个平台上的历史记录，并根据实时输入提供定制的抵押品和贷款条款。

用于加密市场分析的人工智能** 

AI **可以处理大量数据。通过扫描加密货币的价格历史、社交媒体情绪和经济指标，这些**不断学习和适应以预测市场趋势。因此，他们可以发现新兴趋势、预测价格走势，甚至确定下一个大型 DeFi 项目。

有了这些信息，交易者和投资者可以保持领先地位，做出更明智的决策并避开风险市场。

增强安全性的 AI **

安全性是 DeFi 中的重要主题之一，而 AI **在帮助检测欺诈活动方面可以发挥重要作用。它们可以分析模式以识别异常行为，例如快速、大额提款或可能预示违规的交易。 

此外，人工智能**可以监控智能合约，在漏洞被利用之前检测出漏洞，从而确保平台的安全。

用于收益耕种和质押的 AI **

由于收益耕种和质押池利润丰厚，因此需要不断监控 gas 费用、奖励和利率以进行优化。AI **擅长确定最有利可图的质押或耕种代币池，并随时切换策略以获得复合收益。他们可以确保您的资产始终为您服务，即使您没有主动控制它们。

人工智能**作为个性化财务助理

通过充当个性化金融助理，AI **可以帮助用户应对 DeFi 的复杂性。他们可以推荐**投资机会、提供投资组合建议并帮助用户优化资产，同时节省成本 — — 而无需深入的加密知识。

此外，一些**可以协助处理税务和财务研究，使会计领域的工作更加轻松。这创造了一个更具包容性的 DeFi 生态系统，新手可以参与其中并做出明智的决定。

让我们专注于创建一个用于 DeFi 投资组合管理的 AI **。该 AI **将以去中心化的方式帮助您管理和优化加密货币持有量。

DeFi 中投资组合管理的 AI **：分步指南

本节介绍如何创建用于 DeFi 投资组合管理的 AI **，该**可以自主优化资产配置、重新平衡持有量并通过智能合约利用收益农业机会。

步骤 1：定义投资组合管理目标

首先定义你希望 AI **使用加密钱包实现什么目标。常见的投资组合管理目标包括：

• 重新平衡：确保投资组合与期望的配置保持一致（例如，50% 的比特币比特币$86,106, 30% 以太坊以及 20% 的稳定币）。
• 风险管理：根据市场状况或波动调整分配。
• 多样化：确保投资组合分散于多种资产，以**限度降低风险。
• 收益优化：通过收益耕作或质押机会分配资产以实现收益**化。

您的 AI **将分析您的投资组合并每月定期自动重新平衡，以使您的加密货币配置保持在所需的百分比范围内，在波动性较高时添加稳定币，或在牛市期间增加对有前景的山寨币的敞口。

第 2 步：选择数据

您的 AI **需要市场数据来做出明智的决策。对于投资组合管理，数据包括：

• 价格：各种加密货币的实时和历史数据。
• 市场状况：波动性、流动性、市场趋势等。
• DeFi 机会：有关收益农业、质押和借贷利率的信息。
• 风险指标：有关市场风险和波动水平的数据。

使用 CoinGecko 或 CoinMarketCapto 等 API 获取实时价格和市场数据。从 Yearn.finance 或 Aave 获取有关可用收益机会的信息。

步骤 3：构建或选择 AI 模型

对于投资组合管理，强化学习模型可能最为合适。人工智能将根据奖励或惩罚进行学习并调整其行动。这允许**通过评估不同资产的表现并相应地调整分配来优化投资组合。

• 模型的作用：人工智能从过去的投资组合表现和当前的市场状况中学习，以建议**资产组合。

人工智能将监控市场波动，在市场波动较大时将资金转移到稳定币中，或在市场条件有利时转向高收益机会，从而调整资产配置。

步骤 4：开发自动化智能合约

为了自主实现投资组合再平衡和其他任务，请编写智能合约来根据人工智能的建议处理资产交换、质押或收益耕作等操作。

• 智能合约的作用：智能合约将处理诸如在钱包之间转移资产、重新平衡投资组合、质押代币或从收益农业池中提取资金等交易。

因此，编写一个 Solidity 智能合约，根据 AI 的指令自动转移你的资产。例如，如果 AI 检测到你的投资组合中有太多 ETH 而 BTC 不足，智能合约就会自动将一些 Ether 换成比特币。

第五步：将人工智能与 DeFi 平台整合

使用区块链交互库（例如 web3. 或 ethers.）将您的 AI 与 DeFi 协议连接起来。这允许 AI 将交易发送到 DeFi 平台（例如 Uniswap 或 SushiSwap 以交换代币、Aave 用于借贷或 Compound 用于收益耕作）。

人工智能可以确定特定的稳定币池提供**收益，并指示智能合约将您的部分加密货币持有量换成稳定币并将其放入池中。

步骤6：回测并优化策略

在部署 AI **之前，使用历史数据对其进行回测，以模拟它在各种市场条件下的表现。

• 回溯测试：使用过去的市场数据运行 AI 模型，看看它如何调整投资组合。
• 优化：根据回测结果调整模型，以确保其满足您的投资组合目标和风险承受能力。

您可以使用过去两年的历史数据运行 AI **，模拟市场崩溃和反弹，看看它如何重新平衡投资组合并**限度地减少损失或**化收益。

步骤 7：启动并监控 AI **

一旦人工智能训练完毕并且智能合约部署完毕，您就可以启动人工智能投资组合经理。

定期检查 AI 是否按预期运行以及智能合约是否正确执行。您可以设置重大变化或投资组合调整的警报。

例如，您可能希望监控投资组合重新平衡的频率，确保 AI 不会因频繁交换而进行不必要的更改或累积高昂的 gas 费用。您还可以跟踪收益耕种和质押工作的表现。

人工智能**的缺点 

尽管加密领域的人工智能**正在获得关注，但目前的大部分兴奋仍是推测性的。研究人员警告说，许多人工智能**项目尚未证明其除了炒作之外的实用性。

知名的担忧之一是他们对实时、高保真数据的依赖。错误或数据操纵可能导致意外决策，并带来严重的财务后果。 

Pyth Network 的 Mike Cahill 强调，人工智能**需要超低延迟的价格更新，**直接从交易所等第一方提供商获取，以降低数据过时或**纵的风险。

尽管人们对与人工智能相关的加密项目的兴趣激增，但人工智能**的大部分利基市场仍处于投机状态。 Sygnum Bank 表示，尽管一些项目解决了实际挑战，但中国人工智能模型的快速发展也增加了竞争压力，可能导致加密人工智能项目被抛售。

此外，人工智能虽然增强了安全性，但也带来了新的风险。如果没有得到妥善保护，人工智能系统可能会成为恶意行为者的目标。此外，算法中的缺陷可能会被利用，因此安全性是任何人工智能驱动的 DeFi 平台的首要任务。

DeFi 中 AI 的监管环境尚处于起步阶段。监管机构和政府担心算法偏见、数据隐私和问责制。解决这些问题对于 AI 在 DeFi 中大规模实施至关重要。