Biconomy integra agentes de IA para transacciones autónomas en cadena
Summary:
La empresa de infraestructura Web3 Biconomy está integrando agentes de inteligencia artificial (IA) para gestionar las transacciones en cadena. La Red de Autorización Delegada (DAN) actúa como una capa de autorización que permite a los agentes de IA gestionar las cuentas de trading de forma autónoma, ejecutando las transacciones según las instrucciones previas. Mediante un proceso llamado fragmentación, las claves de autorización se fragmentan y distribuyen a través de una red descentralizada para garantizar la privacidad. El rápido crecimiento del mercado de agentes de IA está transformando el sector financiero mediante la automatización de las operaciones, la gestión de riesgos y la detección de fraudes.
Biconomy, una empresa centrada en la infraestructura Web3, está introduciendo agentes de inteligencia artificial (IA) capaces de realizar transacciones en cadena en nombre de los usuarios. Aniket Jindal, cofundadora de Biconomy, ha arrojado luz sobre la Red de Autorización Delegada (DAN), una capa de autorización emergente que permite a los agentes de IA manejar las tareas comerciales. Con permisos predefinidos en una aplicación descentralizada (DApp), los agentes de IA pueden administrar cuentas comerciales de forma independiente, adhiriéndose a las directivas anteriores. La DApp puede tomar entradas específicas del usuario sobre las asignaciones y sus técnicas de trading deseadas.
En esencia, la DAN otorga a los usuarios el poder de asignar responsabilidades y permisos de transacción a los agentes de IA. De este modo, los agentes pueden funcionar dentro de los límites definidos por los usuarios. Como explica Jindal, un usuario puede instruir al agente de IA de forma conversacional como "Usa mis 1.000 dólares para esta estrategia" o podría ofrecer controles más detallados a través de un panel de control personalizado.
Estos agentes de IA vienen programados para llevar a cabo tareas específicas de forma autónoma o semiautónoma en nombre de los usuarios. Estas tareas pueden ser simples y repetitivas o intrincadas que involucran la toma de decisiones en entornos fluctuantes basados en parámetros establecidos o experiencias pasadas. Por un lado, los agentes de IA son útiles para refinar la asignación de activos y la gestión de carteras, mientras que por otro lado los bots de trading impulsados por IA están diseñados especialmente para automatizar el proceso de compra y venta de activos.
Para salvaguardar la privacidad de las claves, la red emplea un mecanismo de fragmentación. Según Biconomy, para cada usuario, el sistema crea una nueva clave de autorización delegada. A continuación, esta clave se divide en varios fragmentos y se difunde a través de una red de nodos descentralizada, lo que garantiza que ningún nodo pueda acceder a la clave completa.
Con el objetivo de mantener el rendimiento de cada nodo en la red DAN, DAN capitaliza la seguridad económica confiable de EigenLayer para Ethereum, según lo declarado por Jindal. Los validadores de la red EigenLayer apuestan sus tenencias de Ethereum, arriesgándose a sanciones si se identifica alguna actividad maliciosa.
La tendencia de utilizar agentes de IA, en particular para las transacciones financieras, está en una trayectoria ascendente. Un estudio de Grand View Research predice que el mercado mundial de IA autónoma y agentes autónomos alcanzará alrededor de $ 70.53 mil millones con una CAGR del 42.8% de 2023 a 2030. Las instituciones financieras utilizan cada vez más agentes de IA para automatizar las operaciones, gestionar los riesgos y detectar fraudes, entre otras aplicaciones.
Published At
6/11/2024 1:00:00 PM
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