Agentes de inteligência artificial (IA) foram estabelecidos como um componente principal das Finanças Descentralizadas (DeFi), onde eles são capazes de automatizar tarefas-chave, como fornecer liquidez, executar negociações e gerenciar portfólios.
Esses agentes foram criados para uso em um mercado altamente dinâmico, onde suas respostas são mais rápidas e eficazes do que as dos humanos. No entanto, à medida que os sistemas alimentados por IA se tornam cada vez mais populares, surgem questões de segurança e robustez de tais sistemas em ambientes de mercado incertos. O que eles alcançaram depende de dados em tempo real, sem os quais a decisão correta, precisa e em frações de segundo é impossível.
Agentes de IA em DeFi trabalham com dados de alta qualidade para tomar decisões em tempo real com o objetivo de obter o máximo da estratégia de negociação e do resultado do portfólio.
Como Mike Cahill, CEO da Douro Labs e membro da Pyth Network, descreveu:
“Agentes de IA dependem de feed de preços first-party de latência ultrabaixa, um para um e em tempo real para serem operacionais. Isso significa que os dados obtidos de provedores first-party confiáveis — como formadores de mercado ou bolsas — são cruciais para garantir a precisão e a confiabilidade das decisões de IA.”
No mundo acelerado do DeFi, onde as condições de mercado podem mudar drasticamente em questão de segundos, os agentes de IA precisam de dados que não sejam apenas precisos, mas também oportunos. Esses sistemas melhoram coletando dados diretamente de fontes first-party e transmitindo dados de várias fontes, reduzindo assim as chances de modificação ou erros de dados, tornando todo o sistema mais seguro.
Como Cahill afirmou, plataformas como a Pyth Network trabalham para garantir que os agentes de IA operem com os dados de mercado mais precisos disponíveis, o que elimina os riscos associados ao uso de informações desatualizadas ou manipuladas. Isso é extremamente importante, pois um pequeno erro nos dados pode realmente levar a uma decisão inadequada e pode causar sérias perdas financeiras e/ou consequências não intencionais dentro do ecossistema DeFi.
Um dos maiores problemas enfrentados pelos agentes de IA no contexto do DeFi é a volatilidade. Os mercados podem se mover bruscamente por uma variedade de razões e os agentes de IA devem ser capazes de responder rapidamente a tal movimento. Mas pode ser muito perigoso quando as informações que são colocadas no sistema não são verdadeiras ou tendenciosas. Em mercados financeiros tradicionais, a supervisão humana ajuda a mitigar o impacto dessa volatilidade. Em sistemas descentralizados, no entanto, essas verificações devem ser integradas aos próprios sistemas de IA.
Cahill destacou que tais sistemas reduzem essas ameaças por meio de uma abordagem ou mecanismo chamado Oracle Integrity Staking (OIS). Com o OIS, os publicadores de dados são obrigados a apostar capital, alinhando seus incentivos financeiros com a precisão dos dados que fornecem. Se dados contaminados ou adulterados forem publicados, o publicador de dados perde o capital apostado. Representa uma base de segurança econômica que incentiva os fornecedores de dados a fornecerem informações tão verdadeiras e confiáveis quanto possível.
Além disso, os agentes de IA em DeFi podem ser equipados com barreiras de proteção para que não negociem em condições inseguras. Por exemplo, os agentes podem integrar intervalos de confiança e limites de deslizamento predefinidos que os impedem de tomar decisões durante períodos de alta volatilidade ou dados não confiáveis. Essas salvaguardas personalizadas são usadas para garantir a robustez do sistema, minimizando assim o risco de resultados indesejados ou indesejados.
Olhando para o futuro, a evolução do DeFi será dominada por sistemas financeiros suficientemente eficientes e totalmente autônomos que podem competir com a interpretação humana convencional dos mercados. Com a chegada da inteligência geral artificial (AGI), com um prazo esperado de 1 a 3 anos, os agentes de IA poderão se tornar ainda mais poderosos e capazes de executar tarefas financeiras sofisticadas de forma autônoma.
Dados em tempo real e sistemas orientados por IA permitirão uma negociação algorítmica de alta frequência, excedendo em muito a capacidade das finanças tradicionais (TradFi) em termos de velocidade, eficácia e independência. Em tal sistema, o DeFi não será apenas descentralizado, mas também mais eficiente, permitindo uma execução mais rápida de negociações, melhor gerenciamento de liquidez e melhores estratégias de portfólio que eram anteriormente inimagináveis no mundo centralizado das finanças tradicionais.
Essa mudança em direção às finanças orientadas por IA já está em andamento. Empresas como a Fetch.ai lançaram iniciativas como seu acelerador de US$10 milhões para startups de agentes de IA, com o objetivo de promover a inovação no campo de agentes de IA nativos da Web3. Além disso, pesquisadores como ai16z estão realizando artigos de pesquisa e visões sobre o papel dos agentes de IA na sociedade Web3.
Enquanto os agentes de IA continuam progredindo na evolução do DeFi, a integridade dos dados em tempo real será um fator essencial para garantir a segurança e a confiabilidade de tais sistemas.