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AI Agent 自动化了 DeFi 交易和流动性，但对数据准确性和安全性的担忧引发了重要问题。
随着加密货币领域金融系统和交易策略自动化的趋势， AI Agent 已融入整个去中心化金融（DeFi），但它们有多安全？
AI Agent 依靠精准的数据有效运作，实现流动性配置、交易和投资组合管理的自动化。然而，随着应用范围的扩大，其安全性和可靠性问题依然至关重要。
Douro Labs 首席执行官兼 Pyth Network 贡献者 Mike Cahill 在接受 Cointelegraph 独家采访时表示，这些 AI Agent 依靠“实时、高保真数据来做出分裂决策”。
数据中的错误或操纵可能会导致意外的决策并产生严重后果，Cahill 表示可以通过提供“超低延迟、第一方价格更新”来解决这一问题。
人工智能决策中的实时数据
AI Agent 依靠精确及时的数据在快速变化的市场中做出有效决策，理想情况下，这些数据直接来自做市商或交易所等第一方提供商。
这些系统从多个来源汇总数据，降低了操纵或不准确的可能性，亚秒级更新速度快至一毫秒，确保 Agent 能够立即响应市场变化。
保护 AI Agent
AI Agent面临的最大挑战之一是在动荡的市场条件下安全运行，而分散系统旨在防止这一因素。
例如，Oracle Integrity Staking（OIS）要求数据发布者投入资金，将他们的财务激励与他们贡献的准确性相结合——这意味着如果提供错误或被操纵的数据，他们将失去他们的股份。
Cahill 表示，Pyth 的 OIS 创建了一个“经济安全层”，该层与第一方价格采购和加权汇总保持一致，从而开发出能够反映真实市场状况的弹性高频定价。他补充道：
“ AI Agent 还可以集成可编程的安全措施，例如置信区间和预定义的滑点阈值，防止它们在波动或不可靠的条件下执行交易。”
保护 DeFi 中的 AI Agent
卡希尔设想的未来是“完全自主的金融系统比任何人类运营的市场都更高效地运作”，并预计未来一到三年内将出现通用人工智能 (AGI)Agent。
Pyth 的贡献者表示：“实时数据赋予了 AI Agent 开启 DeFi 高频算法交易新时代的能力。这正是机构 DeFi 超越传统金融的地方，它不仅提供了一个去中心化的市场，而且速度更快、更高效，并且真正实现了自主化。”
从加密行业的最新发展中可以看出对 AI Agent 技术的推动，例如 Fetch.ai为 AI Agent 初创公司推出了 1000 万美元的加速器，以及 ai16z 背后的开发人员发布了关于其对 Web3 原生 AI Agent 的愿景的白皮书。
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2025-04-25
2025-04-24
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