Biconomy integra agenti AI per transazioni autonome on-chain
Summary:
La società di infrastrutture Web3 Biconomy sta integrando agenti di intelligenza artificiale (AI) per gestire le transazioni on-chain. La Delegated Authorization Network (DAN) funge da livello di autorizzazione che consente agli agenti AI di gestire i conti di trading in modo autonomo, eseguendo le transazioni secondo le istruzioni precedenti. Utilizzando un processo chiamato partizionamento orizzontale, le chiavi di autorizzazione vengono frammentate e distribuite su una rete decentralizzata per garantire la privacy. Il mercato in rapida crescita degli agenti AI sta trasformando il settore finanziario automatizzando il trading, gestendo i rischi e rilevando le frodi.
Biconomy, un'azienda focalizzata sull'infrastruttura Web3, sta introducendo agenti di intelligenza artificiale (AI) in grado di eseguire transazioni on-chain per conto degli utenti. Aniket Jindal, co-fondatore di Biconomy, ha fatto luce sul Delegated Authorization Network (DAN), un livello di autorizzazione emergente che consente agli agenti di intelligenza artificiale di gestire le attività di trading. Con autorizzazioni predefinite in un'applicazione decentralizzata (DApp), gli agenti AI possono gestire in modo indipendente i conti di trading, aderendo alle direttive precedenti. La DApp può ricevere input specifici dell'utente sulle allocazioni e sulle tecniche di trading desiderate.
In sostanza, il DAN offre agli utenti la possibilità di assegnare le responsabilità e le autorizzazioni delle transazioni agli agenti AI. Gli agenti possono quindi funzionare entro i limiti definiti dagli utenti. Come spiega Jindal, un utente può istruire l'agente AI in modo colloquiale come "Usa i miei $ 1.000 per questa strategia" o potrebbe offrire controlli più dettagliati attraverso una dashboard personalizzata.
Questi agenti di intelligenza artificiale sono programmati per svolgere in modo autonomo o semi-autonomo compiti specifici per conto degli utenti. Questi compiti possono essere semplici e ripetitivi o intricati che coinvolgono il processo decisionale in ambienti fluttuanti in base a parametri prestabiliti o esperienze passate. Da un lato, gli agenti AI sono utili per perfezionare l'asset allocation e la gestione del portafoglio, mentre dall'altro i bot di trading basati sull'AI sono ideati appositamente per automatizzare il processo di acquisto e vendita di asset.
Per salvaguardare la privacy delle chiavi, la rete utilizza un meccanismo di partizionamento orizzontale. Come per Biconomy, per ogni utente, il sistema crea una nuova chiave di autorizzazione delegata. Questa chiave viene quindi suddivisa in più partizioni e viene distribuita attraverso una rete di nodi decentralizzata, garantendo che nessun singolo nodo possa accedere alla chiave completa.
Con l'obiettivo di mantenere le prestazioni di ogni nodo nella rete DAN, DAN sfrutta l'affidabile sicurezza economica di EigenLayer per Ethereum, come affermato da Jindal. I validatori della rete EigenLayer mettono in staking le loro partecipazioni in Ethereum, rischiando sanzioni se viene identificata un'attività dannosa.
La tendenza all'utilizzo di agenti di intelligenza artificiale, in particolare per le transazioni finanziarie, è su una traiettoria ascendente. Uno studio di Grand View Research prevede che il mercato mondiale dell'IA autonoma e degli agenti autonomi raggiungerà circa 70,53 miliardi di dollari con un CAGR del 42,8% dal 2023 al 2030. Le istituzioni finanziarie utilizzano sempre più spesso gli agenti di intelligenza artificiale per automatizzare il trading, gestire i rischi e rilevare le frodi, tra le altre applicazioni.
Published At
6/11/2024 1:00:00 PM
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