Agent-FionAO:融合AI代理的金融范式

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148 天前

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Trustless Labs

文章转载来源： Trustless Labs

想象在未来的世界中，AI代理智能体与人类形成一种数字化的伴随/共生关系，自主代理（Autonomous Agent）可以根据用户提出的自然语言需求，在对话中明确意图，自动拆解任务并实现预期结果。

AO 建立了一个基于 Actor 的异步并行网络，不对合约全部计算过程共识，而是通过仅对交易顺序共识，乐观默认固定交易顺序在虚拟机中运行结果一致。这一选择允许了 AO 网络的计算进行大规模扩容，直至支持任意类型的计算。AR 网络被作为交易顺序共识的达成层，与交易结果状态的存储层。

与当前其他主流区块链项目大多作为单体区块链且只从底层支持原生状态机的智能合约相比，AO 的基础设施兼容能支持更复杂的计算能力，这就包括了 AI 模型的运行。

AO的计算单元（Compute Unit）在最近的 WASM 虚拟机的更新之后，已经能够访问 16GB 内存，这意味我们能够在 AO 上下载和执行 16GB 的模型。16GB 已经足够运行大语言模型计算，比如 Llama 3 未量化版本的 Falcon 系列以及许多其他模型。

同时，AO 使用 WeaveDrive，让用户可以像访问本地硬盘一样访问 AO 内的 Arweave 数据，并且兼容不同类型的虚拟机高度异构的进程在一个共享环境中交互，这代表我们享有更多的数据源和组合可能性。这也意味着在未来构建应用程序时，用户上传数据到 Arweave 的动机增加，因为这些数据也可以在 AO 程序中使用。AO开发团队在测试大型语言模型在AO+AR系统中运行时，已经大约上传了价值 1000 美元的模型数据到网络上，但这仅仅是开始。

AO的系统设计让实施融合 AI 代理的智能合约成为可能。通过在AO中编程，我们创造AI代理在市场中做出智能决策，代理可能相互对抗，也可能代表人类对抗人类。“当我们审视全球金融体系时，纳斯达克大约 83% 的交易是由机器人执行的。” 当下的量化交易是AI代理交易的前身，而未来设计并选取机器学习模型，执行自动化交易的过程会更轻易地被AI“开盒”并自动化。

过去几年中DeFi的发展使得在链上执行各种金融操作可无需信任中心化的实体，如借贷，交易代币或是衍生品。但我们真正谈论市场时，不仅仅是这些操作的可靠性，事实上，可靠的执行各种操作仅仅是基础。决定一个市场是否有活力的核心因素依旧是资本的流动，是决定买卖、借贷或参与各种金融游戏的人。在当下，如果你想参与加密货币投资，而不想自己做所有研究和参与，你必须找到一个可靠的基金，信任他们管理你的资金并放权给基金成员去执行智能决策。但伴随着AO应用的发展，我们或许就能扩宽市场的智能决策部分，在网络中筛选信息，加工数据，组合策略，融合AI代理的智慧在网络中实时决策，创建非常丰富的去中心化自主代理金融系统。

当下已经有一些项目开始实现这一愿景，我们将介绍Autonomous Finance（以下简称AF）、Dexi与Outcome，其中，AF的成果最为瞩目。

Autonomous Finance

AF专注于在AO上研究和开发结合AI的金融应用，通过在AO链上构建AI模型和数据驱动的金融决策，AF做出了将智能决策层上链的尝试。主要业务有3个部分，分别是核心设施（Core Infrastructure）、智能代理金融（AgentFi）和内容金融（ContentFi）。

核心设施包含了去中心化交易所（DEX）、借贷、衍生品以及合成资产等协议。

AgentFi 主要指通过可组合的半自主和完全自主代理来实现交易策略的执行。与其他依赖链下程序进行信号处理和逻辑处理的自主代理框架不同，AF提供的自主代理使用链上数据流进行自我学习，在 AO 生态系统内的各个流动性池与金融基础上执行投资策略。这些代理可以自主运行，无需链下信号或人工干预。

典型的自主代理包括：

美元成本平均法 (DCA) 资产管理代理
自平衡自主指数基金
具有定制风险策略的自主对冲基金
收益聚合代理
链上预测代理
高频交易代理

其中DCA代理作为基础代理，在其他更复杂的代理执行逻辑时常被调用，所以作为一个频繁使用的可组合代理模块有许多可定制参数供用户根据自己的需求调节，比如特定价格区间内的触发交易，固定间隔交易时间长度的调节和基于资产价格加权交易（如价格较低时买入更多），还有数据驱动的止盈和利润再投资信号。

DCA代理应用围绕两个关键的AO流程构建：

带有Cron（基于时间的任务管理系统，常用于定时触发任务执行）触发的代理进程：主要负责进行用户发起与自动定时的DCA交易，记录管理的资金并及时更新后端的AO进程
后端的AO进程：管理与用户名下相关的代理应用并跟踪记录每个代理的历史交易

下图说明了DCA代理的设计构架与交互组件

对于使用前端的用户来说，DCA代理的前端基于DEXI构建，用户可以通过在DEXI网站上连接AO Connect钱包来进行DCA代理的设置。其中DEXI 访问有关可用 AMM 池的信息并获取最新价格，DCA代理负责执行具体的交易逻辑，后端AO进程检索与用户相关的所有代理。

内容金融是一个框架，用于将存储在 Arweave 永久网络上的数据归因并货币化为 AO 流程的可组合资产。AF 正在构建应用程序，允许数据贡献者或内容基金向 permaweb 贡献例如历史和实时市场情报的数据。而这些内容将作为自主代理和机器学习的链上信号。比如，自主代理会根据社交媒体情绪和历史数据创造新市场。一些示例：

将数据信号货币化
内容驱动的财务代理
基于订阅的数据推荐代理
有影响力的人为自主财务策略贡献数据
数据贡献相关的 DAO 和内容基金聚合各种数据源，以提供动态链上信号

目前，AF已上线两个主要的产品，分别是AO Link和Data OS。

AO Link 是 AO 网络的消息浏览器，提供与传统区块链系统中的区块浏览器类似的功能。它包括消息计算功能、消息链接的图形可视化（清晰易懂）、实时消息流（最新信息）以及链接消息列表（便于组织导航）。用户还可以查看其代币余额和消息收件箱。此工具提供了一种专业而高效的方式来与 ao 网络的结构和活动进行交互和分析。

Data OS 是在 AO Network 上开发的 ContentFI 协议，它采用自主 AI 代理来获取内容、再生成内容衍生品。通过这种创新方法，DataOS 不仅增强了内容的相关性和可访问性，还为内容创建者建立了奖励机制。目前我们可以在https://stats.dataos.so/ 中查看 AO网络上的各类数据，观察网络活跃度，与内容相关的各种数据暂时没有展示。

Dexi

Dexi是普通用户在AO中使用代理参与Agent Fi至关重要的交互界面，它同时也是AO 网络上的由代理实现的一个应用程序，可以自主识别、收集和汇总 AO 网络中各种事件的各种财务数据（相当于AO上的Dexscrenner)。这些数据涵盖资产价格、代币交换、流动性波动以及代币资产特征（如智能合约详细信息）。Dexi 主要服务于两类用户：通过 Web 终端访问平台的终端用户和和通过发送消息与 Dexi 交互以利用收集的数据的AO 应用（可理解为Bot/Agent）。作为核心基础设施，Dexi主要提供的服务是数据订阅服务，AO 网络上的进程可以付费订阅 Dexi 的数据流，并立即收到价格调整等更新的警报。

Outcome

Outcome是@puente_ai团队构建的一个预测市场（prediction market），受到了@fwdresearch、@aoTheVentures和@aoComputerClub的支持。Outcome为用户提供一个可对各种事件进行下注的平台，目前市场中的预测主题涵盖科技，迷因（Memes），商业，游戏，DeFi与AO。项目声称未来用户可以通过构建依靠现实数据，基于大语言模型的自主代理来进行预测市场的自动下注。

AO上的AgentFi为我们提供了一个新的视角，探索未来在区块链上直接进行AI模型部署并使用各种AI代理来执行自动化交易。传统单体区块链的限制被AO+AR的设计用新颖的底层创新打破，我们期待看到更多AO上的应用和结合AI代理实现金融策略的案例。