AI 에이전트가 인간과 디지털 동행/공생 관계를 형성하는 미래 세계를 상상해 보세요. 자율 에이전트는 대화에서 의도를 명확히 하고 작업을 자동으로 해체하며 사용자가 예상하는 자연어 요구 사항을 기반으로 이를 구현할 수 있습니다.
AO는 행위자를 기반으로 하는 비동기식 병렬 네트워크를 구축했습니다. 이는 계약의 전체 계산 프로세스에 동의하지 않고 트랜잭션 순서에만 동의합니다. 낙관적 기본 고정 트랜잭션 시퀀스는 가상 머신에서 일관된 실행 결과를 갖습니다. 이러한 선택을 통해 AO 네트워크의 컴퓨팅은 모든 유형의 컴퓨팅을 지원할 때까지 대규모로 확장될 수 있습니다. AR 네트워크는 거래 순서에 대한 합의 계층과 거래 결과 상태에 대한 저장 계층으로 사용됩니다.
대부분 단일 블록체인이고 하위 계층의 기본 상태 기계 스마트 계약만 지원하는 다른 현재 주류 블록체인 프로젝트와 비교할 때 AO의 인프라 호환성은 AI 모델의 작동을 포함하여 더 복잡한 컴퓨팅 기능을 지원할 수 있습니다.
AO의 컴퓨팅 유닛(Compute Unit)은 최근 WASM 가상 머신 업데이트 이후 16GB의 메모리에 액세스할 수 있게 되었으며, 이는 AO에서 16GB 모델을 다운로드하고 실행할 수 있음을 의미합니다. 16GB는 Falcon 시리즈의 Llama 3 비양자화 버전 및 기타 여러 모델과 같은 대규모 언어 모델 계산을 실행하는 데 충분합니다.
동시에 AO는 WeaveDrive를 사용합니다. 이를 통해 사용자는 로컬 하드 디스크에 액세스하는 것처럼 AO의 Arweave 데이터에 액세스할 수 있으며, 공유 환경에서 상호 작용하는 다양한 유형의 가상 머신 및 매우 이질적인 프로세스와 호환됩니다. 이는 우리가 더 많은 것을 즐길 수 있음을 의미합니다. 데이터 소스 및 조합 가능성. 이는 또한 향후 애플리케이션을 구축할 때 사용자가 Arweave에 데이터를 업로드하려는 인센티브가 증가한다는 것을 의미합니다. 이 데이터는 AO 프로그램에서도 사용될 수 있기 때문입니다. AO 개발팀은 AO+AR 시스템에서 실행되는 대규모 언어 모델을 테스트하면서 약 $1,000 상당의 모델 데이터를 네트워크에 업로드했지만 이는 시작에 불과합니다.
AO의 시스템 설계를 통해 AI 에이전트를 통합한 스마트 계약 구현이 가능합니다. AO에서 프로그래밍함으로써 우리는 시장에서 서로에 대해 또는 인간을 대신하여 인간에 대해 지능적인 결정을 내리는 AI 에이전트를 만듭니다. “글로벌 금융 시스템을 보면 나스닥 거래의 약 83%가 로봇에 의해 이루어지고 있다. 현재의 퀀트 트레이딩은 AI 에이전트 트레이딩의 전신이며, 앞으로는 머신러닝 모델을 설계해 자동 트레이딩을 수행하게 될 것이다.” 프로세스는 AI에 의해 더욱 쉽게 해체되고 자동화될 것입니다.
지난 몇 년 동안 DeFi의 개발로 인해 대출, 토큰 거래 또는 파생 상품과 같은 중앙화된 주체를 신뢰하지 않고도 체인에서 다양한 금융 작업을 수행할 수 있게 되었습니다. 그러나 실제로 시장에 관해 이야기할 때 중요한 것은 이러한 운영의 신뢰성만이 아니라 다양한 운영의 안정적인 실행이 기본일 뿐입니다. 시장이 역동적인지 여부를 결정하는 핵심 요소는 여전히 자본의 흐름, 즉 구매, 판매, 대출 또는 다양한 금융 게임에 참여하기로 결정하는 사람들입니다. 오늘날 모든 조사와 참여를 직접 수행하지 않고 암호화폐 투자에 참여하려면 신뢰할 수 있는 펀드를 찾고, 펀드를 관리하도록 신뢰하고, 펀드 회원이 현명한 결정을 내릴 수 있도록 권한을 부여해야 합니다. 그러나 AO 애플리케이션의 개발로 우리는 시장의 지능적인 의사 결정 부분을 확장하고, 네트워크에서 정보를 필터링하고, 데이터를 처리하고, 전략을 결합하고, AI 에이전트의 지혜를 통합하여 실시간 의사 결정을 내릴 수 있습니다. 네트워크를 형성하고 매우 풍부한 분산형 자율 에이전트 금융 시스템을 구축합니다.
이미 이 비전을 실현하기 시작한 프로젝트들이 있는데, 그중에서도 AF(Autonomous Finance), Dexi, Outcome을 소개하겠습니다.
자율금융
AF는 AO에서 AI와 결합된 금융 애플리케이션을 연구하고 개발하는 데 중점을 두고 있습니다. AF는 AO 체인에 AI 모델과 데이터 기반 재무 결정을 구축함으로써 지능적인 의사 결정 계층을 체인에 배치하려고 시도했습니다. 주요 사업은 핵심 인프라, 지능형 에이전트 금융(AgentFi), 콘텐츠 금융(ContentFi)의 세 부분으로 구성됩니다.
핵심 시설에는 분산형 거래소(DEX), 대출, 파생 상품 및 합성 자산을 위한 프로토콜이 포함됩니다.
AgentFi는 주로 구성 가능한 반자율 및 완전 자율 에이전트를 통한 거래 전략 실행을 의미합니다. 신호 처리 및 논리 처리를 위해 오프체인 프로그램에 의존하는 다른 자율 에이전트 프레임워크와 달리 AF에서 제공하는 자율 에이전트는 온체인 데이터 스트림을 사용하여 AO 내의 다양한 유동성 풀 및 재무 기반을 기반으로 투자 전략을 자가 학습하고 실행합니다. 생태계. 이러한 에이전트는 오프체인 신호나 사람의 개입 없이 자율적으로 작동할 수 있습니다.
일반적인 자율 에이전트는 다음과 같습니다.
달러 비용 평균화(DCA) 자산 관리 대행업체
자체 균형 독립 인덱스 펀드
맞춤형 리스크 전략을 갖춘 자율형 헤지펀드
수익 집계 에이전트
온체인 예측 에이전트
고주파매매대리점
그 중 DCA 에이전트는 기본 에이전트이며 다른 더 복잡한 에이전트가 로직을 실행할 때 종종 호출됩니다. 따라서 자주 사용되는 결합 가능한 에이전트 모듈로 트리거링과 같이 사용자가 자신의 필요에 따라 조정할 수 있는 많은 사용자 정의 가능한 매개변수가 있습니다. 특정 가격 범위 내의 거래, 고정 간격 거래 길이 조정 및 자산 가격에 따른 가중 거래(예: 가격이 낮을 때 더 많이 구매), 데이터 기반 이익 실현 및 이익 재투자 신호.
DCA 에이전트 애플리케이션은 두 가지 주요 AO 프로세스를 중심으로 구축되었습니다.
Cron(일정에 따라 작업 실행을 트리거하는 데 자주 사용되는 시간 기반 작업 관리 시스템)에 의해 트리거되는 에이전트 프로세스: 주로 사용자가 시작하고 자동으로 예약된 DCA 트랜잭션, 관리 자금 기록 및 백엔드 AO 프로세스 업데이트를 담당합니다. 적시에
백엔드 AO 프로세스: 사용자 이름과 관련된 에이전트 애플리케이션을 관리하고 각 에이전트의 거래 내역을 추적 및 기록합니다.
다음 그림은 DCA 에이전트의 디자인 아키텍처와 대화형 구성 요소를 보여줍니다.
프런트엔드를 사용하는 사용자의 경우 DCA 프록시의 프런트엔드는 DEXI에 구축되어 있습니다. 사용자는 DEXI 웹사이트의 AO Connect 지갑에 연결하여 DCA 프록시를 설정할 수 있습니다. 그 중 DEXI는 사용 가능한 AMM 풀에 대한 정보에 액세스하여 최신 가격을 가져오고, DCA 에이전트는 특정 트랜잭션 로직을 실행하며, 백엔드 AO 프로세스는 사용자와 관련된 모든 에이전트를 검색합니다.
Content Finance는 Arweave 영구 네트워크에 저장된 데이터를 AO 프로세스를 위한 구성 가능한 자산으로 귀속시키고 수익화하기 위한 프레임워크입니다. AF는 데이터 기여자 또는 콘텐츠 자금이 과거 및 실시간 시장 정보와 같은 데이터를 permaweb에 제공할 수 있도록 하는 애플리케이션을 구축하고 있습니다. 이러한 콘텐츠는 자율 에이전트 및 기계 학습을 위한 온체인 신호 역할을 합니다. 예를 들어 자율 에이전트는 소셜 미디어 정서와 과거 데이터를 기반으로 새로운 시장을 창출할 수 있습니다. 몇 가지 예:
데이터 신호로 수익 창출
콘텐츠 중심의 금융 기관
구독 기반 데이터 추천 에이전트
인플루언서는 자율적인 금융 전략에 데이터를 제공합니다.
데이터 기여 관련 DAO 및 콘텐츠 펀드는 다양한 데이터 소스를 집계하여 동적 온체인 신호를 제공합니다.
현재 AF는 AO Link와 Data OS라는 두 가지 주요 제품을 출시했습니다.
AO Link는 AO 네트워크의 메시지 브라우저로, 기존 블록체인 시스템의 블록 브라우저와 유사한 기능을 제공합니다. 여기에는 메시지 계산 기능, 명확하고 쉬운 이해를 위한 메시지 링크의 그래픽 시각화, 최신 정보를 위한 실시간 메시지 스트리밍, 쉬운 조직 탐색을 위한 연결된 메시지 목록이 포함됩니다. 사용자는 토큰 잔액과 메시지 받은 편지함도 볼 수 있습니다. 이 도구는 ao 네트워크의 구조 및 활동과 상호 작용하고 분석하는 전문적이고 효율적인 방법을 제공합니다.
Data OS는 AO Network에서 개발된 ContentFI 프로토콜로, 자율 AI 에이전트를 사용하여 콘텐츠를 획득하고 콘텐츠 파생물을 재생성합니다. 이러한 혁신적인 접근 방식을 통해 DataOS는 콘텐츠의 관련성과 접근성을 향상시킬 뿐만 아니라 콘텐츠 제작자를 위한 보상 메커니즘을 구축합니다. 현재는 https://stats.dataos.so/에서 AO 네트워크의 다양한 데이터를 볼 수 있으며, 콘텐츠와 관련된 다양한 데이터는 당분간 표시되지 않습니다.
덱시
Dexi는 일반 사용자가 AO의 에이전트를 사용하여 Agent Fi에 참여하는 데 중요한 대화형 인터페이스이며, AO 네트워크의 에이전트가 구현하는 애플리케이션으로, AO 네트워크의 다양한 이벤트를 독립적으로 식별, 수집 및 요약할 수 있습니다. (AO의 Dexscrenner와 동일) 이 데이터에는 자산 가격, 토큰 교환, 유동성 변동 및 스마트 계약 세부 정보와 같은 토큰 자산 특성이 포함됩니다. Dexi는 주로 두 가지 유형의 사용자에게 서비스를 제공합니다. 웹 터미널을 통해 플랫폼에 액세스하는 최종 사용자와 수집된 데이터를 활용하기 위해 메시지를 보내 Dexi와 상호 작용하는 AO 애플리케이션(봇/에이전트로 이해될 수 있음)입니다. 핵심 인프라로서 Dexi가 제공하는 주요 서비스는 데이터 구독 서비스입니다. AO 네트워크의 프로세스는 유료로 Dexi의 데이터 흐름을 구독하고 가격 조정 및 기타 업데이트에 대한 알림을 즉시 받을 수 있습니다.
결과
Outcome은 @puente_ai 팀이 구축하고 @fwdresearch , @aoTheVentures 및 @aoComputerClub 이 지원하는 예측 시장입니다. Outcome은 시장 커버 기술, 밈, 비즈니스, 게임, DeFi 및 AO의 다양한 이벤트에 베팅할 수 있는 플랫폼을 사용자에게 제공합니다. 이 프로젝트는 미래에 사용자가 실제 데이터에 의존하고 대규모 언어 모델을 기반으로 하는 자율 에이전트를 구축하여 예측 시장에서 자동 베팅을 할 수 있다고 주장합니다.
AO의 AgentFi는 AI 모델을 블록체인에 직접 배포하고 다양한 AI 에이전트를 사용하여 자동화된 트랜잭션을 수행하는 미래를 탐색할 수 있는 새로운 관점을 제공합니다. 기존 단일 블록체인의 한계는 새로운 기본 혁신을 갖춘 AO+AR 설계로 깨졌습니다. 우리는 AO에 대한 더 많은 응용 프로그램과 AI 에이전트를 결합하여 금융 전략을 구현하는 사례를 볼 수 있기를 기대합니다.
인용하다
https://www.theblockbeats.info/news/53865
https://permadao.com/permadao/AI-on-AO-AO-AI-224ba15c840a4309972fec5350d9ed90
https://www.communitylabs.com/blog/ao-in-ai-key-highlights?utm_source=Blogutm_medium=Xutm_campaign=AI+on+AOutm_id=Community+Labs
https://www.autonomous.finance/research/en-US
