Nouveau paradigme financier avec des agents IA intégrés : applications financières intelligentes sur le réseau AO
Dans le monde futur, les agents intelligents d'IA pourraient établir une relation numérique d'accompagnement ou de symbiose avec les humains. Ces agents autonomes sont capables de clarifier les intentions par le dialogue en fonction des besoins en langage naturel des utilisateurs, de décomposer automatiquement les tâches et d'atteindre les résultats escomptés.
Un projet de blockchain a établi un réseau parallèle asynchrone basé sur des acteurs, adoptant une méthode de consensus uniquement sur l'ordre des transactions, plutôt que sur l'ensemble du processus de calcul des contrats. Cette conception permet à ce réseau d'évoluer à grande échelle en termes de capacité de calcul, et même de prendre en charge tout type de calcul. Le projet utilise un autre réseau blockchain comme couche de consensus pour l'ordre des transactions et comme couche de stockage pour l'état des résultats des transactions.
Comparé aux projets de blockchain dominants actuels qui sont principalement basés sur une architecture monolithique et ne supportent que des contrats intelligents avec des machines d'état natives, l'infrastructure de ce projet est plus compatible, capable de soutenir des capacités de calcul plus complexes, y compris l'exécution de modèles d'IA.
L'unité de calcul de ce projet a désormais accès à 16 Go de mémoire après la récente mise à jour de la machine virtuelle WASM, ce qui est suffisant pour exécuter des calculs de grands modèles linguistiques, tels que la version non quantifiée de la série Falcon et de nombreux autres modèles.
En même temps, le projet utilise une technologie qui permet aux utilisateurs d'accéder aux données sur le réseau comme s'ils accédaient à un disque dur local, et qui est compatible avec des processus hautement hétérogènes de différents types de machines virtuelles interagissant dans un environnement partagé, ce qui augmente les possibilités de sources de données et de combinaisons. Cela signifie également qu'à l'avenir, lors de la création d'applications, la motivation des utilisateurs à télécharger des données sur le réseau de stockage augmentera, car ces données pourront également être utilisées dans les programmes du projet.
La conception du système de ce projet rend possible l'implémentation de contrats intelligents intégrant des agents IA. En programmant dans ce système, nous pouvons créer des agents IA capables de prendre des décisions intelligentes sur le marché, ces agents pouvant s'affronter les uns les autres ou représenter des humains contre d'autres humains. Il est à noter qu'actuellement, environ 83 % des transactions dans le système financier mondial sont exécutées par des robots, notamment sur le NASDAQ. Le trading quantitatif existant peut être considéré comme un précurseur du trading par agents IA, tandis que les processus de conception et de sélection des modèles d'apprentissage automatique et d'exécution des transactions automatisées pourraient être davantage simplifiés et automatisés par l'IA à l'avenir.
Ces dernières années, le développement de la finance décentralisée (DeFi) a permis d'exécuter diverses opérations financières sur la chaîne sans dépendre d'entités centralisées. Cependant, la vitalité d'un marché dépend non seulement de la fiabilité des opérations, mais aussi de manière cruciale des flux de capitaux et des décideurs. Avec le développement des applications de ce projet, nous pourrions être en mesure d'étendre la partie décisionnelle intelligente du marché, en filtrant les informations dans le réseau, en traitant les données, en combinant des stratégies et en intégrant la prise de décision en temps réel grâce à l'intelligence des agents IA, créant ainsi un riche système financier d'agents autonomes décentralisés.
Actuellement, certains projets ont commencé à réaliser cette vision, dont l'un des résultats est le plus remarquable.
Un projet financier
Ce projet se concentre sur la recherche et le développement d'applications financières combinant l'IA sur les réseaux blockchain mentionnés ci-dessus, en essayant de mettre en chaîne le niveau de décision intelligente grâce à la construction de modèles d'IA et de décisions financières basées sur les données. Ses principales activités comprennent trois parties : les infrastructures centrales, les agents financiers intelligents et les finances de contenu.
Les infrastructures centrales comprennent des protocoles d'échange décentralisé, de prêt, de produits dérivés et d'actifs synthétiques.
L'agent financier intelligent réalise principalement l'exécution des stratégies de trading par le biais d'agents semi-autonomes et entièrement autonomes combinables. Contrairement à d'autres cadres d'agents autonomes qui dépendent de programmes off-chain pour le traitement des signaux et des logiques, les agents autonomes fournis par ce projet utilisent des flux de données on-chain pour l'auto-apprentissage, exécutant des stratégies d'investissement dans divers pools de liquidité et sur la base des fondamentaux financiers au sein de l'écosystème. Ces agents peuvent fonctionner de manière autonome, sans nécessiter de signaux off-chain ou d'intervention humaine.
Les agents autonomes typiques comprennent :
Gestion d'actifs par la méthode du coût moyen en dollars
Fonds d'indices autonomes auto-équilibrés
Fonds de couverture autonome avec des stratégies de risque personnalisées
Agrégation des revenus des agents
Agent de prévision sur la chaîne
Agent de trading à haute fréquence
Le dollar cost averaging agit comme un agent de base, souvent appelé lors de l'exécution de logiques d'agents plus complexes. Il dispose de nombreux paramètres personnalisables que les utilisateurs peuvent ajuster selon leurs besoins, tels que le déclenchement de transactions dans une plage de prix spécifique, l'ajustement de la durée des intervalles de trading fixes et le trading pondéré en fonction du prix des actifs.
L'application de la méthode de moyenne des coûts en dollars est construite autour de deux processus clés :
Processus d'agent déclenché par des tâches programmées : responsable principalement des transactions initiées par les utilisateurs et des transactions automatiques programmées, de la gestion des fonds enregistrés et de la mise à jour rapide des processus backend.
Processus backend : gérer les applications proxy liées au nom d'utilisateur et suivre l'historique des transactions de chaque proxy.
Pour les utilisateurs utilisant le front-end, il est possible de configurer l'agent de la méthode d'average cost in dollars en se connectant à un portefeuille spécifique. Le front-end accède aux informations sur les pools de liquidité disponibles et obtient les derniers prix, l'agent est responsable de l'exécution de la logique de transaction spécifique, tandis que le processus back-end récupère tous les agents liés à l'utilisateur.
La finance de contenu est un cadre qui permet d'attribuer et de monétiser des données stockées sur un réseau permanent en actifs combinables. Le projet construit des applications permettant aux contributeurs de données ou aux fonds de contenu de contribuer des données telles que des informations de marché historiques et en temps réel au réseau permanent. Ces contenus serviront de signaux on-chain pour des agents autonomes et l'apprentissage automatique. Par exemple, un agent autonome peut créer de nouveaux marchés en fonction du sentiment des médias sociaux et des données historiques.
Actuellement, le projet a lancé deux produits principaux : un navigateur de messages et un protocole de finance de contenu.
Le navigateur de messages offre des fonctionnalités similaires à celles des block explorers dans les systèmes blockchain traditionnels, y compris des fonctionnalités de calcul de messages, une visualisation graphique des liens de messages, un flux de messages en temps réel et une liste de messages liés. Les utilisateurs peuvent également consulter leur solde de tokens et leur boîte de réception de messages.
Les protocoles financiers de contenu utilisent des agents IA autonomes pour acquérir du contenu et générer des produits dérivés de contenu. Grâce à cette approche innovante, non seulement la pertinence et l'accessibilité du contenu sont renforcées, mais un mécanisme de récompense est également établi pour les créateurs de contenu.
Projet d'interface interactive
C'est une interface interactive, essentielle pour la participation des utilisateurs ordinaires à la finance des agents intelligents. C'est également une application réalisée par des agents sur le réseau, capable d'identifier, de collecter et de synthétiser des données financières sur divers événements dans le réseau. Ces données couvrent les prix des actifs, les échanges de tokens, les fluctuations de liquidité et les caractéristiques des actifs tokenisés. Ce projet sert principalement deux catégories d'utilisateurs : les utilisateurs finaux accédant à la plateforme via un terminal Web et les applications interagissant avec elle en envoyant des messages pour exploiter les données collectées. En tant qu'infrastructure de base, ce projet offre principalement des services d'abonnement aux données, où les processus sur le réseau peuvent s'abonner à des flux de données moyennant un paiement et recevoir immédiatement des alertes sur des mises à jour telles que des ajustements de prix.
Un projet de marché prédictif
C'est une plateforme de marché prédictif qui offre aux utilisateurs la possibilité de parier sur divers événements. Actuellement, les thèmes de prédiction sur le marché couvrent des domaines tels que la technologie, les mèmes, les affaires, les jeux et la finance décentralisée. Le projet affirme qu'à l'avenir, les utilisateurs pourront effectuer des paris automatiques sur le marché prédictif en construisant des agents autonomes basés sur des données réelles et des modèles de langage de grande taille.
Ces projets nous offrent une nouvelle perspective pour explorer le déploiement direct de modèles d'IA sur la blockchain et l'utilisation de divers agents d'IA pour exécuter des transactions automatisées à l'avenir. Les limites des blockchains monolithiques traditionnelles sont brisées par de nouvelles innovations sous-jacentes, et nous attendons avec impatience de voir davantage d'applications et des cas d'utilisation de stratégies financières réalisées grâce à des agents d'IA.
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WhaleWatcher
· 07-31 23:17
Le marché des agents a beaucoup de potentiel.
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MetaMisery
· 07-29 07:11
Le trading par procuration a beaucoup de potentiel.
Applications financières d'agents IA sur le réseau AO : redéfinir un nouveau paradigme de trading des Cryptoactifs
Nouveau paradigme financier avec des agents IA intégrés : applications financières intelligentes sur le réseau AO
Dans le monde futur, les agents intelligents d'IA pourraient établir une relation numérique d'accompagnement ou de symbiose avec les humains. Ces agents autonomes sont capables de clarifier les intentions par le dialogue en fonction des besoins en langage naturel des utilisateurs, de décomposer automatiquement les tâches et d'atteindre les résultats escomptés.
Un projet de blockchain a établi un réseau parallèle asynchrone basé sur des acteurs, adoptant une méthode de consensus uniquement sur l'ordre des transactions, plutôt que sur l'ensemble du processus de calcul des contrats. Cette conception permet à ce réseau d'évoluer à grande échelle en termes de capacité de calcul, et même de prendre en charge tout type de calcul. Le projet utilise un autre réseau blockchain comme couche de consensus pour l'ordre des transactions et comme couche de stockage pour l'état des résultats des transactions.
Comparé aux projets de blockchain dominants actuels qui sont principalement basés sur une architecture monolithique et ne supportent que des contrats intelligents avec des machines d'état natives, l'infrastructure de ce projet est plus compatible, capable de soutenir des capacités de calcul plus complexes, y compris l'exécution de modèles d'IA.
L'unité de calcul de ce projet a désormais accès à 16 Go de mémoire après la récente mise à jour de la machine virtuelle WASM, ce qui est suffisant pour exécuter des calculs de grands modèles linguistiques, tels que la version non quantifiée de la série Falcon et de nombreux autres modèles.
En même temps, le projet utilise une technologie qui permet aux utilisateurs d'accéder aux données sur le réseau comme s'ils accédaient à un disque dur local, et qui est compatible avec des processus hautement hétérogènes de différents types de machines virtuelles interagissant dans un environnement partagé, ce qui augmente les possibilités de sources de données et de combinaisons. Cela signifie également qu'à l'avenir, lors de la création d'applications, la motivation des utilisateurs à télécharger des données sur le réseau de stockage augmentera, car ces données pourront également être utilisées dans les programmes du projet.
La conception du système de ce projet rend possible l'implémentation de contrats intelligents intégrant des agents IA. En programmant dans ce système, nous pouvons créer des agents IA capables de prendre des décisions intelligentes sur le marché, ces agents pouvant s'affronter les uns les autres ou représenter des humains contre d'autres humains. Il est à noter qu'actuellement, environ 83 % des transactions dans le système financier mondial sont exécutées par des robots, notamment sur le NASDAQ. Le trading quantitatif existant peut être considéré comme un précurseur du trading par agents IA, tandis que les processus de conception et de sélection des modèles d'apprentissage automatique et d'exécution des transactions automatisées pourraient être davantage simplifiés et automatisés par l'IA à l'avenir.
Ces dernières années, le développement de la finance décentralisée (DeFi) a permis d'exécuter diverses opérations financières sur la chaîne sans dépendre d'entités centralisées. Cependant, la vitalité d'un marché dépend non seulement de la fiabilité des opérations, mais aussi de manière cruciale des flux de capitaux et des décideurs. Avec le développement des applications de ce projet, nous pourrions être en mesure d'étendre la partie décisionnelle intelligente du marché, en filtrant les informations dans le réseau, en traitant les données, en combinant des stratégies et en intégrant la prise de décision en temps réel grâce à l'intelligence des agents IA, créant ainsi un riche système financier d'agents autonomes décentralisés.
Actuellement, certains projets ont commencé à réaliser cette vision, dont l'un des résultats est le plus remarquable.
Un projet financier
Ce projet se concentre sur la recherche et le développement d'applications financières combinant l'IA sur les réseaux blockchain mentionnés ci-dessus, en essayant de mettre en chaîne le niveau de décision intelligente grâce à la construction de modèles d'IA et de décisions financières basées sur les données. Ses principales activités comprennent trois parties : les infrastructures centrales, les agents financiers intelligents et les finances de contenu.
Les infrastructures centrales comprennent des protocoles d'échange décentralisé, de prêt, de produits dérivés et d'actifs synthétiques.
L'agent financier intelligent réalise principalement l'exécution des stratégies de trading par le biais d'agents semi-autonomes et entièrement autonomes combinables. Contrairement à d'autres cadres d'agents autonomes qui dépendent de programmes off-chain pour le traitement des signaux et des logiques, les agents autonomes fournis par ce projet utilisent des flux de données on-chain pour l'auto-apprentissage, exécutant des stratégies d'investissement dans divers pools de liquidité et sur la base des fondamentaux financiers au sein de l'écosystème. Ces agents peuvent fonctionner de manière autonome, sans nécessiter de signaux off-chain ou d'intervention humaine.
Les agents autonomes typiques comprennent :
Le dollar cost averaging agit comme un agent de base, souvent appelé lors de l'exécution de logiques d'agents plus complexes. Il dispose de nombreux paramètres personnalisables que les utilisateurs peuvent ajuster selon leurs besoins, tels que le déclenchement de transactions dans une plage de prix spécifique, l'ajustement de la durée des intervalles de trading fixes et le trading pondéré en fonction du prix des actifs.
L'application de la méthode de moyenne des coûts en dollars est construite autour de deux processus clés :
Pour les utilisateurs utilisant le front-end, il est possible de configurer l'agent de la méthode d'average cost in dollars en se connectant à un portefeuille spécifique. Le front-end accède aux informations sur les pools de liquidité disponibles et obtient les derniers prix, l'agent est responsable de l'exécution de la logique de transaction spécifique, tandis que le processus back-end récupère tous les agents liés à l'utilisateur.
La finance de contenu est un cadre qui permet d'attribuer et de monétiser des données stockées sur un réseau permanent en actifs combinables. Le projet construit des applications permettant aux contributeurs de données ou aux fonds de contenu de contribuer des données telles que des informations de marché historiques et en temps réel au réseau permanent. Ces contenus serviront de signaux on-chain pour des agents autonomes et l'apprentissage automatique. Par exemple, un agent autonome peut créer de nouveaux marchés en fonction du sentiment des médias sociaux et des données historiques.
Actuellement, le projet a lancé deux produits principaux : un navigateur de messages et un protocole de finance de contenu.
Le navigateur de messages offre des fonctionnalités similaires à celles des block explorers dans les systèmes blockchain traditionnels, y compris des fonctionnalités de calcul de messages, une visualisation graphique des liens de messages, un flux de messages en temps réel et une liste de messages liés. Les utilisateurs peuvent également consulter leur solde de tokens et leur boîte de réception de messages.
Les protocoles financiers de contenu utilisent des agents IA autonomes pour acquérir du contenu et générer des produits dérivés de contenu. Grâce à cette approche innovante, non seulement la pertinence et l'accessibilité du contenu sont renforcées, mais un mécanisme de récompense est également établi pour les créateurs de contenu.
Projet d'interface interactive
C'est une interface interactive, essentielle pour la participation des utilisateurs ordinaires à la finance des agents intelligents. C'est également une application réalisée par des agents sur le réseau, capable d'identifier, de collecter et de synthétiser des données financières sur divers événements dans le réseau. Ces données couvrent les prix des actifs, les échanges de tokens, les fluctuations de liquidité et les caractéristiques des actifs tokenisés. Ce projet sert principalement deux catégories d'utilisateurs : les utilisateurs finaux accédant à la plateforme via un terminal Web et les applications interagissant avec elle en envoyant des messages pour exploiter les données collectées. En tant qu'infrastructure de base, ce projet offre principalement des services d'abonnement aux données, où les processus sur le réseau peuvent s'abonner à des flux de données moyennant un paiement et recevoir immédiatement des alertes sur des mises à jour telles que des ajustements de prix.
Un projet de marché prédictif
C'est une plateforme de marché prédictif qui offre aux utilisateurs la possibilité de parier sur divers événements. Actuellement, les thèmes de prédiction sur le marché couvrent des domaines tels que la technologie, les mèmes, les affaires, les jeux et la finance décentralisée. Le projet affirme qu'à l'avenir, les utilisateurs pourront effectuer des paris automatiques sur le marché prédictif en construisant des agents autonomes basés sur des données réelles et des modèles de langage de grande taille.
Ces projets nous offrent une nouvelle perspective pour explorer le déploiement direct de modèles d'IA sur la blockchain et l'utilisation de divers agents d'IA pour exécuter des transactions automatisées à l'avenir. Les limites des blockchains monolithiques traditionnelles sont brisées par de nouvelles innovations sous-jacentes, et nous attendons avec impatience de voir davantage d'applications et des cas d'utilisation de stratégies financières réalisées grâce à des agents d'IA.