Agenci AI przeszli z narzędzi eksperymentalnych do aktywnych uczestników rynków finansowych, a Andrew Isaacs z Neyro argumentuje, że zdecentralizowane finanse mogą stać się jednym z sektorów, w którym technologia najjaśniej udowodni swoją wartość.
W ostatnich tygodniach kilka dużych firm zaczęło już wprowadzać produkty oparte na tej samej idei.
Robinhood uruchomił usługi Agentic Trading i Agentic Credit Card, które umożliwiają zatwierdzonym agentom AI wykonywanie transakcji handlowych i zakupów za pośrednictwem dedykowanych kont z limitami zdefiniowanymi przez użytkownika.
Base, wspierany przez Coinbase, wprowadził Base MCP, system łączący asystentów AI, takich jak ChatGPT, Claude, Codex i Cursor, z portfelami kryptowalutowymi w celu wykonywania zadań od wymiany tokenów po monitorowanie portfela.
W międzyczasie Coinbase rozszerzył swoją infrastrukturę płatności x402 i inicjatywy handlu agentowego, które, jak powiedział dyrektor generalny Brian Armstrong, mogłyby wspierać gospodarkę, która ostatecznie przekroczy skalę handlu ludzkiego.
W miarę jak agenci AI przejmują więcej obowiązków finansowych, niektórzy uczestnicy branży uważają, że zdecentralizowane finanse mogą stać się jednym z najważniejszych poligonów doświadczalnych dla tej technologii.
Isaacs, który pełni funkcję Dyrektora Operacyjnego w Neyro, zdecentralizowanej platformie handlu kryptowalutami opartej na AI, uważa, że handel stwarza warunki, które szybko ujawniają, czy systemy AI mogą działać niezawodnie, gdy decyzje niosą za sobą realne konsekwencje finansowe.
„W wielu branżach agent AI może zaoszczędzić czas. W handlu może pokazać, czy ten nowy model automatyzacji jest rzeczywiście niezawodny pod presją” – powiedział Isaacs w komentarzach udostępnionych crypto.news.
W przeciwieństwie do rutynowych przepływów pracy biznesowej, handel wymaga ciągłego monitorowania aktywności rynkowej, interpretacji przychodzących danych i podejmowania decyzji w ramach z góry określonych limitów. Isaacs powiedział, że te cechy sprawiają, że rynki są użytecznym środowiskiem do oceny, jak dobrze agenci AI działają poza kontrolowanymi demonstracjami.
„Handel to miejsce, gdzie małe opóźnienia i złe osądy ujawniają się natychmiast” – powiedział Isaacs. „To sprawia, że jest to bardzo uczciwe środowisko do testowania tego, co agenci AI faktycznie potrafią”.
Zainteresowanie biznesu agentami AI już dawno wyszło poza eksperymenty. Badanie McKinsey wykazało, że prawie dwie trzecie firm testuje agentów AI w swoich operacjach, podczas gdy firmy kryptowalutowe coraz bardziej koncentrują się na sposobach łączenia tych systemów z infrastrukturą finansową.
Dla zdecentralizowanych finansów, Isaacs powiedział, że okazja wynika z samej szybkości i złożoności rynków kryptowalut.
„To, co mnie uderzyło, to niedopasowanie między tym, jak szybko poruszają się rynki DeFi, a tym, jak ręcznie większość użytkowników nadal działa” – powiedział.
Całodobowy handel, rozdrobniona płynność i tysiące tokenów rozłożonych na wielu blockchainach stworzyły środowisko, w którym nadążanie za każdą okazją jest trudne dla indywidualnych traderów.
„Ludzki trader nie może monitorować każdej puli, każdego tokena. Ale agent AI może. To tworzy bardzo oczywisty przypadek użycia dla systemów agentowych” – powiedział Isaacs.
Ostatnie wydarzenia w branży wskazują w tym samym kierunku. Base MCP zostało wprowadzone, aby pomóc użytkownikom zarządzać aktywnością kryptowalutową za pośrednictwem interfejsów czatu AI, wymagając jednocześnie zatwierdzeń transakcji przed ich wykonaniem.
Podobnie, Neyro Isaacsa próbuje połączyć automatyzację ze zdecentralizowaną infrastrukturą, pozwalając użytkownikom czerpać korzyści z handlu napędzanego AI bez polegania na systemach powierniczych.
Coinbase również podkreślił rosnące wykorzystanie USDC i Base do płatności maszyna-maszyna, stwierdzając podczas telekonferencji dotyczącej wyników za pierwszy kwartał, że agenci AI używają USDC w 99% śledzonych transakcji i przeprowadzają ponad 90% tych płatności na Base.
Według Coinbase, agenci AI już używają infrastruktury x402 do usług takich jak handel, dostęp do danych, wnioskowanie AI, generowanie mediów i przechowywanie. Oficjalne statystyki x402 cytowane przez firmę wykazały miesięczne wolumeny przekraczające 75 milionów transakcji.
Pomimo rosnącego zainteresowania finansami opartymi na AI, Isaacs powiedział, że zdecentralizowane giełdy napotkały przeszkody, których nie mają platformy scentralizowane.
Scentralizowane środowiska handlowe pozwalają deweloperom wdrażać systemy AI na platformach, które już posiadają wewnętrzne kontrole i zabezpieczenia. Na zdecentralizowanych giełdach agenci wchodzą jednak w interakcje z portfelami niepowierniczymi i smart kontraktami, gdzie transakcje są zazwyczaj nieodwracalne.
„Był też problem z zaufaniem. W CeFi system AI może znajdować się za kontem giełdowym z wewnętrznymi kontrolami. Ale na DEX-ach AI bezpośrednio dotyka portfeli i smart kontraktów. Błędne zapytanie lub źle odczytana kondycja rynkowa może stać się nieodwracalną transakcją” – powiedział Isaacs.
Obawy dotyczące bezpieczeństwa agentów AI nadal przyciągają uwagę w całej branży. Kiedy Base uruchomił MCP, firma podkreśliła, że transakcje wymagają wyraźnej zgody użytkownika i że system nigdy nie uzyskuje dostępu do kluczy prywatnych.
Odrębnie, naukowcy z organizacji takich jak Google, Meta, Gray Swan AI, EmbraceTheRed i kilku uniwersytetów argumentowali w niedawnym raporcie, że agenci AI powinni być traktowani jako niezaufane komponenty i izolowani od wrażliwych instrukcji i danych, gdziekolwiek jest to możliwe.
W tym kontekście Isaacs powiedział, że branża powinna uważać, aby nie poświęcać decentralizacji w pogoni za wygodą.
„AI jest wystarczająco potężna, aby scentralizowanie znowu wyglądało na wygodne, i w tym tkwi niebezpieczeństwo. Celem Web3 nigdy nie było tylko uczynienie produktów finansowych bardziej cyfrowymi. Chodziło o zmianę modelu zaufania.”
