Optimal trustlessness and cybersecurity evade both sides – DeFi and AI – of the DeFAI industry, resulting in $59B erased from DeFi due to breaches and hacks since 2020. Putting them together into one market means addressing issues from both sectors. Los agentes de IA se han vuelto más prevalentes en la gestión de activos digitales, aunque persisten problemas de razonamiento de la caja negra, y la opacidad de los modelos de IA ha llevado a la frustración de los desarrolladores en todas las industrias. A diferencia de la naturaleza transparente de las transacciones de blockchain, los procesos internos de funcionamiento y toma de decisiones de los algoritmos de IA propietarios permanecen en gran medida opacos para los usuarios - erosionando la confianza del usuario en DeFi. Sin estándares de la industria para la auditabilidad y la transparencia en el despliegue de agentes de IA, similar a cómo los líderes de blockchain y jefes de empresas establecieron estándares predominantes, las empresas DeFi se enfrentan a considerables retrasos en términos de la adopción generalizada de productos / servicios al entrar en el mercado de IA. Jenga or Dominoes? ¿Jenga o Dominoes? La creciente dependencia de agentes autónomos a través de los protocolos DeFi es, en el papel, revolucionaria.Pueden mejorar la eficiencia y la velocidad de las transacciones, automatizar tareas complejas como estrategias de alto volumen, grandes cantidades y transacciones en milisegundos, y proporcionar seguridad cibernética en blockchain en tiempo real. Sin embargo, el aspecto de la automatización aquí introduce un nuevo riesgo sistémico.Supongamos que un número no insignificante de estos agentes están entrenados en datos de mala o cuestionable calidad o malinterpretan sus datos de entrenamiento de manera consistente.En ese caso, pueden introducir dinámicas de fracaso único y eventos de mercado relacionados a través de protocolos.Esto puede conducir a un efecto dominó de pérdidas financieras significativas, escalantes e instantáneas. Nuevos mercados de soluciones están surgiendo para combatir esto y asegurar el nexo de DeFi y AI, incluyendo marcos robustos que promuevan la diversidad del diseño de agentes y plataformas que introducen salvaguardas de fallos en cascada para mejorar la tecnología y acelerar la adopción más amplia. Case Study and Comparisons Estudio de casos y comparaciones El éxito a largo plazo en DeFAI depende de la confianza y la resiliencia, aunque los problemas de la caja negra de la IA han obstaculizado el progreso en el pasado. Logan Golema, CEO de HEIR (anteriormente DEFAI), está siguiendo un enfoque distinto al problema de la caja negra de la IA. DEFAI comenzó desplegando agentes de IA para obtener ganancias, así como construyendo una infraestructura y un ecosistema seguros y transparentes para que estos agentes operaran. Usando ElizaOS, un marco web3 para la financiación de agentes, el equipo temprano permitió a los agentes de IA audibles dentro del espacio de DeFAI. En enero de 2025, DEFAI se convirtió en HEIR, una entidad incorporada en Singapur construida con fines para el derecho El equipo construyó un motor de cumplimiento de tres capas utilizando el mapeo jurisdiccional para analizar en tiempo real las leyes de herencia de 193 países para ajustar automáticamente la distribución de activos; verificación de beneficiarios con protocolos KYC biométricos y en cadena que cumplen con las normas FINRA/SEC, y No Probate Assurance, un escudo en cadena con un notario legal donde el código es ley. El marco de agentes de DEFAI evolucionó a Generational Core de HEIR, una herramienta de cumplimiento basada en GenAI: 
 
 
 
 Los intérpretes de lengua natural ahora analizan testamentos complejos y multi-condicionales (“Si mi hijo se convierte en médico, libera el 50% de su ETH; si es artista, el 75%”) La resolución predictiva de conflictos analiza los historiales de chat de la familia para pre-execución de conflictos de bandera Guardians Cross-Chain monitorean múltiples blockchains para activos dormidos La plataforma blockchain integral de gestión de activos legados de HEIR está construida no solo para gestionar activos legados en cadena, sino para sobrepasar a sus titulares a lo largo de los años. Otros productos abordan el problema del agente de manera diferente. Los ecosistemas impulsados por la IA y impulsados por la criptografía están surgiendo para crear soluciones de IA personalizadas para la criptografía y la Web3 mediante la fusión de IA avanzada con los datos de la blockchain para ofrecer herramientas para la investigación, análisis e insights de la criptografía. No solo en DeFi, sino también en la tokenomics y las tendencias del mercado, empresas enteras como PAAL están apostando su éxito en robots de IA personalizados que permiten a los usuarios crear asistentes de IA personalizados, como MyPaalBot, para el compromiso de la comunidad, la moderación y tareas comerciales específicas en plataformas como Telegram y Discord. Otras compañías se basan en agentes de IA, proporcionando marcos subyacentes para la construcción de agentes autónomos transparentes en cadena, así como estrategias de cajas de seguros automatizadas algoritmicas. Yearn agrega rendimiento descentralizado y automatiza la eficiencia del capital, utilizando algoritmos para crear y utilizar fondos de usuarios combinados, o "Vaults", para identificar y capitalizar automáticamente las tasas de interés más altas en DeFi. Se basa en código automatizado para democratizar estrategias complejas de agricultura de rendimiento de alta frecuencia, reducir los costes de transacción individuales y proporcionar un punto de entrada simple y no custodial para los inversores pasivos. Where Have We Been + Where Are We Going? ¿Dónde hemos estado + ¿a dónde vamos? Desde los primeros días de los chatbots de IA, los líderes de DeFi y IA se han dado cuenta de la necesidad de arquitecturas basadas en agentes para promover sistemas potencialmente más resilientes.Muchas empresas de IA están viendo agentes diversos e independientes como el antídoto final al riesgo de fallos únicos capaces de plagiar sistemas que dependen de IA monolítico. Esto contrasta con el potencial de fallas relacionadas si numerosas plataformas se basaran en modelos de IA centralizados similares: la adopción generalizada de la infraestructura de un único proveedor, o el aprendizaje colectivo de modelos, podrían amplificar los SoPs si no se gestionan con precisión. Prácticas centralizadas como estas pueden resultar desastrosas en un contexto descentralizado, y son la razón por la que incluso los protocolos de DeFi establecidos necesitan considerar cómo se construyen sus IA, incluyendo la atención a la tolerancia a los errores, para evitar nuevos riesgos sistémicos a sus grandes bases de usuarios. Resolver los desafíos fundamentales del mercado de DeFAI en torno a la confianza y el riesgo sistémico requiere proporcionar una infraestructura transparente y robusta que impulse la IA autónoma y los sistemas operativos de agentes que les permitan trabajar a través de protocolos sin introducir riesgo sistémico. Mientras se enfrenta a la competencia de agregadores centralizados, proveedores de infraestructuras y gigantes de DeFi en evolución, la evolución del mercado combinado en un marco subyacente y compartido lo coloca para el crecimiento como una fuerza clave en la formación del futuro de la financiación automatizada y descentralizada.

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DeFAI Crucible: Navegar por la confianza y la automatización en un mercado emergente

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