Allora Network: Inteligencja predykcyjna dla agentów onchain @AlloraNetwork to rewolucja w sposobie działania agentów onchain, wprowadzająca zdecentralizowaną inteligencję predykcyjną na rynek. Dzięki integracji z VibeKit od @EmberAGI na @arbitrum, przekształca reaktywne boty w systemy zdolne do przewidywania i prognozowania, zajmując pozycję przed ruchami rynkowymi. Pozwól, że to wyjaśnię ↓ ➀ 𝗧𝗵𝗲 𝗖𝗼𝗿𝗲 𝗜𝗻𝗻𝗼𝘃𝗮𝘁𝗶𝗼𝗻 Obecna automatyzacja DeFi jest w dużej mierze deterministyczna, co oznacza, że agenci wykonują zdefiniowaną logikę na podstawie aktualnego stanu. Tworzy to ogromne nieefektywności: agenci (a raczej boty) reagują po tym, jak optymalne okna miną, strategie pozostają statyczne w miarę ewolucji rynków, a wartość wycieka przez suboptymalne wykonanie. Allora rozwiązuje to poprzez zdecentralizowaną sieć modeli ML konkurujących o dostarczanie prognoz uwzględniających kontekst. Zbudowana na Cosmos SDK i działająca na konsensusie CometBFT, łańcuch specyficzny dla aplikacji tworzy rynek prognoz oparty na ML, gdzie dokładność bezpośrednio wpływa na nagrody (coś podobnego do Bittensor). Architektura jest dość zaawansowana: - Tematy to sub-sieci dedykowane konkretnym zadaniom ML (prognozowanie cen, klasyfikacja obrazów, analiza sentymentu itp.) - Pracownicy wdrażają modele i przesyłają prognozy - Reputery oceniają dokładność, używając znormalizowanej żalu (wydajność w porównaniu do rówieśników w podobnych warunkach) - Walidatorzy utrzymują infrastrukturę koordynacyjną onchain - Konsumenci/użytkownicy (głównie zautomatyzowani agenci) płacą za wgląd Ostatecznie tworzy to samodoskonalący się system, w którym lepsze prognozy przyciągają większe wykorzystanie, co prowadzi do wyższych nagród i przyciąga lepsze modele. ➁ 𝗖𝗼𝗻𝘁𝗲𝘅𝘁-𝗔𝘄𝗮𝗿𝗲 𝗣𝗿𝗲𝗱𝗶𝗰𝘁𝗶𝗼𝗻 𝗦𝘆𝗻𝘁𝗵𝗲𝘀𝗶𝘀 Kluczowym przełomem Allora jest ważenie uwzględniające kontekst. Zamiast traktować wszystkie prognozy równo, sieć dynamicznie waży modele na podstawie historycznej wydajności w określonych warunkach. Model, który doskonale radzi sobie w czasie dużej zmienności, jest mocno ważony, gdy zmienność wzrasta. Ten, który dobrze prognozuje w godzinach azjatyckich, zyskuje wpływ w tym czasie. Ten mechanizm konsensusu recenzowanego przez rówieśników, w połączeniu z ryzykiem reputacyjnym opartym na stawce dla Reputers, tworzy solidne, odporne na manipulacje prognozy, które ciągle się poprawiają dzięki pętlom sprzężenia zwrotnego w rzeczywistości. ➂ 𝗘𝗺𝗯𝗲𝗿 𝗔𝗜 𝗜𝗻𝘁𝗲𝗴𝗿𝗮𝘁𝗶𝗼𝗻: 𝗧𝗵𝗲𝗼𝗿𝘆 𝗠𝗲𝗲𝘁𝘀 𝗘𝘅𝗲𝗰𝘂𝘁𝗶𝗼𝗻 Vibekit wykorzystuje Model Context Protocol (MCP) Ember, aby uprościć złożone interakcje DeFi, umożliwiając deweloperom szybkie wdrażanie agentów zdolnych do wykonywania skomplikowanych strategii onchain. Integracja Allora dodaje możliwości predykcyjne bez konieczności wprowadzania zmian architektonicznych. Deweloperzy zachowują pełną kontrolę, zyskując dostęp do prognoz probabilistycznych, które poprawiają podejmowanie decyzji agentów. Na Arbitrum odblokowuje to skomplikowane strategie, które wcześniej były trudne lub niemożliwe do zrealizowania on-chain, w tym: - Autonomiczne optymalizowanie zysków: Agenci prognozują zmiany APY i scenariusze utraty wartości przed ich materializacją, dynamicznie reallocując w ramach pul i dostosowując dźwignię na podstawie prognoz zmienności. - Handel algorytmiczny: Strategie multi-asset, które adaptują pozycje prewencyjnie na podstawie prognozowanych korelacji i zmian reżimów, wykraczając poza proste strategie momentum do prawdziwego anticipacyjnego pozycjonowania. - Inteligentne DCA: Wykonanie oparte na prognozach, które identyfikuje lokalne minima w ramach okien akumulacji, optymalizując ceny wejścia przy minimalizacji kosztów gazu dzięki prognozom czasowym. - Proaktywne zarządzanie dźwignią: Strategie pętli, które dostosowują ekspozycję przed pojawieniem się ryzyk likwidacji, wykorzystując prognozy zmienności zabezpieczeń do utrzymania optymalnych poziomów ryzyka. ➃ 𝗪𝗵𝘆 𝗧𝗵𝗶𝘀 𝗠𝗮𝘁𝘁𝗲𝗿𝘀 Integracja pozycjonuje Arbitrum jako główny hub dla inteligentnej automatyzacji DeFi, znanej jako zaawansowane DeFAI, podczas gdy Allora dostarcza probabilistyczne, uwzględniające kontekst prognozy, zaprojektowane specjalnie dla agentów on-chain, wykraczając daleko poza to, co obecnie oferuje rynek w zakresie danych prognozujących. Dodatkowo model ekonomiczny idealnie dopasowuje zachęty: dokładność prognoz napędza nagrody, tworząc kumulacyjne efekty sieciowe, ponieważ lepsze modele przyciągają więcej użytkowników, generując wyższe opłaty, które przyciągają jeszcze lepsze modele. Nagrody oparte na tematach i delegowane stawki zapewniają zarówno uczestnictwo, jak i bezpieczeństwo. ➄ 𝗧𝗵𝗲 𝗥𝗲𝗮𝗹𝗶𝘁𝘆 𝗖𝗵𝗲𝗰𝗸 Chociaż to brzmi bardzo obiecująco, sukces zależy od wykonania. Jakość modeli musi rosnąć wraz z rozwojem sieci, a rozważania dotyczące opóźnień mogą ograniczać zastosowania o ultra-wysokiej częstotliwości. Problem zimnego startu dla nowych tematów prognoz pozostaje również wyzwaniem. Najważniejsze jest to, że deweloperzy muszą budować agentów wystarczająco zaawansowanych, aby właściwie wykorzystać probabilistyczne dane wejściowe, co jest wyzwaniem, które wymaga zarówno wiedzy z zakresu DeFi, jak i ML po stronie budowniczych. Jednak wczesne dane produkcyjne pokazują obiecujące wyniki. Ale prawdziwy test przychodzi, gdy strategie stają się bardziej złożone, a TVL rośnie. Technologia umożliwia zmianę paradygmatu z reaktywnej na predykcyjną automatyzację, ale zrealizowanie tego potencjału wymaga ciągłej innowacji modeli i przyjęcia przez deweloperów. Dla budowniczych i użytkowników VibeKit od @EmberAGI na @arbitrum i poza nim, Allora reprezentuje następną ewolucję w inteligencji onchain. Wprowadzając erę, w której przewaga konkurencyjna pochodzi nie z szybszych reakcji, ale z lepszych prognoz. Infrastruktura jest aktywna, zachęty są dopasowane, a integracja działa. Teraz chodzi o wykonanie na dużą skalę.