Os agentes de IA já administram um quinto do DeFi, mas ainda perdem para os humanos nas negociações

Uma nova pesquisa descobriu que agentes autônomos, sistemas de software que planejam, decidem e executam transações em cadeia sem intervenção humana direta, conduzem agora mais de 19% da atividade em cadeia.

Mas embora esses agentes tenham superado os humanos em tarefas restritas, eles ainda perdem por uma margem de até 5 para 1 em negociações abertas, de acordo com um estudo da DWF Ventures. relatório publicado quinta-feira.

Em finanças descentralizadasesses agentes executam estratégias de rendimento em protocolos de empréstimo, gerenciam liquidez, reequilibram carteiras e executam negociações. O valor total bloqueado em posições gerenciadas por agentes ultrapassou US$ 39 milhões, com a maioria das implantações ainda em testes iniciais, de acordo com o estudo.

Em uma amostra, o agente ARMA do protocolo financeiro autônomo Gizé, que move moedas estáveis entre plataformas de empréstimo para obter as melhores taxas, rendeu aos usuários 9,75% ao ano, superando os rendimentos de outros protocolos financeiros descentralizados, como Aave e Morpho, de acordo com o estudo.

Esse quadro muda, no entanto, quando a tarefa em questão se torna mais difícil.

Em um concurso de negociação de ações realizado pela tradexyz, o melhor humano venceu o melhor agente por mais de 5x. Uma competição separada entre os principais modelos de IA, realizada pela nof1, descobriu que apenas três dos sete conseguiram obter lucro por negociação.

“Os agentes enfrentam dificuldades quando a situação não está claramente definida”, mas prosperam “quando o objetivo é restrito e os parâmetros não mudam com frequência”, disse Xin Yi Lim, associado sênior de investimentos do DWF Labs. Descriptografar.

Esta é uma das razões pelas quais a otimização do rendimento, a prática de movimentar capital entre protocolos de empréstimo para obter os maiores retornos disponíveis, se tornou um campo de provas inicial para os agentes, explicou Lim.

“Os agentes prosperam quando o objetivo é restrito e os parâmetros não mudam com frequência, e é por isso que a otimização do rendimento funciona”, disse Lim. “Até que os agentes possam raciocinar e se adaptar às informações em tempo real, eles não serão capazes de reagir quando o mercado mudar e as condições não forem claras.”

Os construtores no espaço parecem ecoar esta preocupação.

Um agente pode ser tão capaz quanto um ser humano “se tiver todo o contexto e ferramentas”, disse o engenheiro-chefe da MoonPay, Neeraj Prasad. Descriptografar em uma entrevista. Ele alertou, no entanto, que “está escrito na parede que os agentes são mais competentes, trabalham mais e são maliciosos em alguns casos”.

Ainda cedo

As descobertas vêm como Ethereum os desenvolvedores trabalham para tornar mais fácil para os agentes lidar com tarefas complexas na cadeia.

No início deste mês, um novo padrão que permitiria aos agentes executar várias ações em protocolos financeiros descentralizados ao mesmo tempo foi proposto pela rede de retransmissão descentralizada Biconomy e foi apoiado pela Fundação Ethereum.

Entretanto, os líderes da indústria apostam que os agentes autónomos irão em breve gerir uma parcela muito maior da actividade económica.

“A economia agente poderia ser maior do que a economia humana”, CEO da Coinbase, Brian Armstrong twittou Quinta-feira, observando como isso poderia impulsionar a demanda por stablecoins além das estimativas atuais.

Pesquisadores no terreno veem uma pista mais longa. A maior parte do número de 19% são bots que realizam trabalhos restritos, como captura de MEV e roteamento de stablecoin, com a verdadeira atividade de agente ainda sendo uma parcela minoritária, observou Lim, do DWF Labs.

“Um cronograma realista é de cinco a sete anos antes que o volume agente rivalize significativamente com o volume humano em qualquer grande vertical financeira, com a rede chegando lá primeiro porque a infraestrutura é mais sem permissão”, disse Lim.

Ainda assim, alguns vêem a actual lacuna como uma característica estrutural da situação actual dos agentes.

“Onde eles falham é na negociação aberta, que requer raciocínio contextual, consciência narrativa e pesagem de informações não estruturadas”, disse Aytunc Yildizli, diretor de crescimento do desenvolvedor de infraestrutura de IA descentralizada 0G Labs. Descriptografar.

Preencher essa lacuna, acrescentou, exigiria mais do que modelos melhores.

“Os usuários precisam de provas criptográficas de que um agente fez o que afirma, dentro de um ambiente de execução confiável que ninguém pode adulterar, rodando em uma infraestrutura que não apenas transfere a suposição de confiança para um único provedor de nuvem”, disse ele.