Autor: LT, EthosLau

zavedení

Mnoho odborníků a lídrů v oboru, včetně zakladatele Etherea Buterina a týmu Paradigm, věří, že transakce zaměřené na záměr se v budoucnu stanou jedním z důležitých směrů rozvoje blockchainových aplikací. V našem článku prozkoumáme koncept transakcí záměru a jejich potenciál a analyzujeme, jak tento model může zjednodušit uživatelskou zkušenost, zvýšit bezpečnost transakcí a přinést více inovačních příležitostí do decentralizovaných aplikací. Také jsme diskutovali o úloze agentů AI (AI-Agents) a o tom, jak je lze kombinovat s transakcemi záměru, aby se dále podporovala automatizace a inteligence inteligentních smluv a poskytovali uživatelům chytřejší a personalizovanější interakci s blockchainem.

Co je záměrná transakce

Když si chcete vzít taxi, otevřete aplikaci pro cestování po výběru výchozího bodu a po vyhledání podobného se ve spodní části rozhraní zobrazí cenové rozpětí, které můžete nastavit, když použijete aplikaci s sebou produkty, rozhraní bude mít cenu, podmínky filtru, jako je čas a vzdálenost, si můžete vybrat. V tomto scénáři „co chci koupit“ plus časová a cenová omezení představují transakční záměr (záměr), aby v současné době mnoho aplikací zákazníkům umožnilo jej používat vyplnit vlastní „záměr“. Záměry samozřejmě zahrnují více než jen přednastavenou cenu transakce. Cena je nejčastěji používaným parametrem u záměrů.

V kontextu blockchainu jsou transakce založené na záměru, kdy uživatelé provádějí blockchainové operace cíleně. V tomto procesu uživatelé pouze vyjadřují své konečné cíle (čas, cena transakce a další transakční podmínky) a nezajímají se o konkrétní kroky. Během tohoto procesu uživatel podepíše smlouvu, která uživateli umožňuje „outsourcovat“ vytváření transakcí třetí straně. Mezikroky jsou řešeny třetí stranou, která řeší problémy (možná člověk/program). Dokud je výstup v rozsahu specifikovaném v záměru uživatele, může řešitel (nebo „řešič“) volně implementovat výsledek (obvykle vyhledávat a porovnávat jiné odpovídající záměry v komunitě nebo výměně, aby uspokojil potřeby více uživatelů ). Uživatelé obvykle zaplatí určitou částku peněz řešiteli, aby pomohl dokončit transakci.

Dvě základní charakteristiky záměrného obchodování:

Za prvé, blockchainové transakce založené na záměru přijímají „deklarativní programovací přístup“, který nespecifikuje sekvenci kroků, které mají být provedeny, ale přímo deklaruje očekávané výsledky transakce.

Za druhé, jakmile uživatelé definují své transakční záměry, proces strukturování skutečné transakce je předán řešiteli třetí strany, který je zodpovědný za generování tradičních blockchainových transakcí potřebných k dosažení požadovaného výsledku.

Nezbytná podmínka pro ustavení zamýšlených transakcí: Jedinečnost řady digitálních měn reprezentovaných bitcoinem spočívá v tom, že má inherentní jednotu, to znamená, že všechny bitcoiny jsou v podstatě stejné, což je v souladu s identitou elementárních částic, jako je např. elektronů je podobný. Tato funkce činí bitcoiny při obchodování a používání konzistentní a zastupitelné. Metoda záměrné transakce je tedy vhodná pro zpracování virtuálních měn se „stejnými“ atributy a uživatelé se nemusí obávat, že kvalita zboží zakoupeného za nižší cenu bude nižší než u zboží zakoupeného za vyšší cenu.

Potenciální výhody a aplikace záměrného obchodování

Nejviditelnější výhodou obchodování založeného na záměru je to, že zjednodušuje proces obchodování.

Tímto způsobem lze snížit podrobnosti o transakci (které mohou zahrnovat nákup tokenů/jiné nákupy v aplikaci), aby se zlepšil uživatelský zážitek v dApp. Usnadňuje nejen běžné transakce, ale také podporuje opakující se transakce, takže uživatelé se mohou vyhnout jakýmkoli nepříjemnostem spojeným s pravidelnými manuálními nákupy/převody. Může také podporovat transakce související s časem nebo podmínkami, případně včetně automatického dobíjení zůstatků. Pokud je například zůstatek nedostatečný, stačí říct „Když je zůstatek mé peněženky nižší než 100, převést/zakoupit xx coinů“, aby se prostředky automaticky převedly. Odstraňuje také potíže s pravidelným nakupováním tokenů pomocí jednoduchého příkazu.

Pokud jde o pomoc uživatelům, usnadňuje to využití technologie blockchain, protože nováčkům v kryptoměně umožňuje, aby se nemuseli zabývat všemi únavnými kroky.

Vzhledem k tomu, že obchodování založené na záměru se zaměřuje pouze na výstupy, nemusí být příkazy obchodovány okamžitě. Díky časové flexibilitě systému může provádět příkazy, když je trh nejpříznivější, čímž se snižuje skluz při změně cen. Řešitel se pokouší najít optimální cestu, což někdy znamená, že může agregovat objednávky z větších obchodů, aby dále snížil prokluz. Uživatelé mohou také ve svém záměru uvést maximální poplatek za skluz, který jsou ochotni zaplatit, aby pro ně byl každý obchod ideální. Poznámka: Definice slippage v obchodování se týká rozdílu mezi cenou, za kterou je transakce provedena, a očekávanou cenou. K tomu obvykle dochází během období vyšší volatility trhu nebo nižší likvidity, kdy trh není schopen spárovat příkazy za preferovanou cenu. Skluz může být pozitivní nebo negativní. Pozitivní skluz je, když je pokyn proveden za lepší cenu, než se očekávalo, zatímco negativní skluz je, když je pokyn proveden za horší cenu, než se očekávalo.

Transakce založené na záměru mohou nastavit podmínky a cíle pro implementaci operací v řetězci a mají mnoho potenciálních aplikací. Například nastavení limitního příkazu k nákupu tokenů za cílovou cenu, nastavení slippage (rozsahu akceptovaných spreadů), pravidelné nakupování tokenů ve stanovený čas, automatický převod prostředků, když je zůstatek nedostatečný, a nákup nebo prodej včas na základě hlavních událostí hlášených věšteckými tokeny. Nebo použijte metodu věštce k okamžitému provedení určité operace, když nastane nějaká událost (ekonomická událost, politická událost), jako je automatický prodej, když akciový trh klesne na určitou úroveň, automatický nákup, když se určitému kandidátovi Terrymu podaří stát se prezidentem. Zadejte bitcoiny.

Současný tradiční obchodní model trpí riziky neprůhlednosti a centralizace – uživatelé jen omezeně chápou skutečný proces provádění při zadávání transakce. Výsledky transakcí jsou značně ovlivněny faktory, jako je přetížení sítě v konkrétním čase provádění, chování těžařů nebo validátorů a celkový stav blockchainu. Tato neprůhlednost ponechává uživatele zranitelné vůči front-runningu, reverznímu obchodování a dalším technikám maximální extrahovatelné hodnoty (MEV). Kromě toho vysoký stupeň volnosti transakcí poskytnutý těžařům, validátorům a převaděčům jim umožňuje snadno získávat hodnotu prostřednictvím přeskupování, cenzury a dalších technik. Nedostatečná viditelnost provádění zvyšuje zranitelnost uživatelů vůči útokům MEV.

Útok MEV je fenomén v oblasti kryptoměn a blockchainu, který využívá informační asymetrii a transakční privilegia k získání nadměrných zisků. Takové útoky ovlivňují uživatelskou zkušenost, podkopávají poctivost trhu, ohrožují stabilitu systému a plýtvají zdroji. Mezi běžné formy patří front-running, sendvičové útoky, likvidační arbitráž, back-running a vlastní zájmy horníků.

Vezměte si jako příklad sendvičový útok Obvykle zahrnuje zlomyslného obchodníka, který manipuluje s cenami aktiv v protokolu nebo službě decentralizovaného financování (DeFi) zadáváním příkazů před a po transakci uživatele cena může také ovlivnit provize získané poskytovateli likvidity.

Aby se zabránilo sendvičovým útokům, některé platformy, jako je 1inch, spustily nový typ příkazu nazvaný „transakce flashbota“. Tento typ transakce nebude vysílán do obchodního fondu, ale bude viditelný po vytěžení, čímž bude transakce chráněna před útoky. zlomyslný Obchodníci vidí a využívají. Uživatelé navíc mohou své transakce ponechat v soukromí a vyhnout se tomu, aby je viděli a zneužívali roboti Sandwich pomocí vlastních koncových bodů RPC.

Jako strategie je hlavní myšlenkou obchodování s náhodným časem učinit obchodní časy nepředvídatelnými a zvýšit obtížnost manipulace s trhem. Náhodným prováděním obchodů v různých časech se snižuje riziko, že obchodníci se zlými úmysly předpovídají a zneužijí obchodní vzorce. Stojí však za zmínku, že zatímco transakce v náhodném čase mohou sloužit jako obranné opatření, zda se sendvičový útok útočníkovi vyplatí, závisí také na tom, zda náklady na provedení těchto transakcí převyšují finanční zisk, který útočník získá od jiných obchodníků. Proto může být obchodování v náhodném čase v kombinaci s dalšími ochrannými opatřeními účinnější proti manipulaci s trhem a sendvičovým útokům.

Případ záměrné transakce: UniswapX

Úvod do Uniswapu

Uniswap vynalezl Hayden Adams, bývalý strojní inženýr. Po ztrátě zaměstnání v roce 2017 se Hayden Adams inspiroval konceptem automatizovaných tvůrců trhu (AMM) spoluzakladatele Etherea Vitalika Buterina, začal se učit programovací jazyk pro inteligentní smlouvy Solidity a začal vyvíjet Uniswap. V listopadu 2018 byla na mainnetu Ethereum spuštěna první verze Uniswap, V1, která poskytuje službu decentralizované výměny tokenů založenou na AMM. Následně se Uniswap rychle vyvíjel a uvedl na trh verze V2 a V3, aby neustále optimalizoval obchodní zkušenosti a mechanismus poskytování likvidity.

Úvod do UniswapX

UniswapX je inovativní decentralizovaný obchodní protokol, který využívá aukční mechanismus s otevřeným zdrojovým kódem (GPL) bez povolení, který uživatelům umožňuje obchodovat mezi různými AMM a jinými zdroji likvidity. Jádrem tohoto protokolu je záměrné obchodování, to znamená, že uživatelé potřebují pouze vyjádřit své obchodní záměry, aniž by se starali o konkrétní proces provádění transakce. Uživatel si musí pouze ujasnit záměr, co chce udělat, a všechny operace lze dokončit jedním podpisem.

V UniswapX existují tři různé reaktory (reaktory), jmenovitě Limit Order Reactor, Dutch Order Reactor a Exclusive Dutch Order Reactor (Dutch Order a Exclusive Dutch Order Reactor), které jsou zodpovědné za zpracování tokenů, které mohou účastníci umístit různé typy objednávky. Mezi nimi je Exclusive Dutch Order nový typ objednávky, která je podobná nizozemské aukci, ale omezuje počet účastníků.

Když uživatel zadá holandskou objednávku nebo exkluzivní holandskou objednávku prostřednictvím UniswapX, uzavře smlouvu s Permit2, která umožní převod jejich tokenů. Jakmile budou tyto objednávky podepsány, budou zveřejněny a budou k dispozici pro každého, kdo si je vezme a dokončí. Výměnníci jednoduše označí, kolik jsou ochotni obchodovat a obdržet ve stanoveném čase, a „plniče“ objednávku splní.

Základem intent tradingu je umožnit účastníkům soustředit se na cíle, kterých chtějí dosáhnout, spíše než na konkrétní transakční proces. Předpokladem obchodování založeného na záměru je, že účastníci nemusí zpracovávat transakci, ale místo toho uvádějí, čeho chtějí dosáhnout. Tímto způsobem mohou „plniče“ používat různé metody k dokončení transakcí, což UniswapX umožňuje těžit z různých fondů likvidity, včetně decentralizovaných burz (DEX), centralizovaných burz (CEX) a sítě likvidity napříč řetězci, nativního přemostění, stablecoinů. bazény a další, abyste zajistili nejlepší cenu.

Kromě toho mají „plniče“ motivaci dokončit transakce co nejrychleji, aby mohli těžit z vyšších cen a vyšších poplatků za transakci. "Fillers" dokončí transakce co nejrychleji, aby z každé transakce získali vyšší ceny a vyšší poplatky. Reaktor ověřuje smlouvu, aby zajistil, že výstup tokenu odpovídá očekávání.

UniswapX obecně poskytuje uživatelům efektivnější, transparentnější a uživatelsky přívětivější obchodní prostředí prostřednictvím svého inovativního aukčního mechanismu a konceptu záměrného obchodování a zároveň řeší některé problémy, kterým čelí tradiční AMM, jako jsou transakční náklady a útoky MEV a slippage wear atd .

Co je AI-Agent

AI-Agent neboli agent umělé inteligence je počítačový program schopný samostatně se rozhodovat a provádět úkoly na základě prostředí, vstupů a předem definovaných cílů. Mezi základní součásti AI-Agent patří velký jazykový model (LLM) jako jeho „mozek“, který mu umožňuje zpracovávat informace, učit se z interakcí, rozhodovat se a provádět mechanismy pozorování a vnímání, které mu umožňují vnímat prostředí uvažování Procesy myšlení, které zahrnují analýzu pozorování a vzpomínek a zvažování možných akcí, které se objevují jako explicitní reakce na myšlenky a pozorování a paměť a vyhledávání, které ukládá minulé zkušenosti pro učení;

Agenti umělé inteligence mohou být reaktivní, proaktivní, učící se nebo spolupracující a obvykle pracují nezávisle při provádění složitých úkolů. LLM je školeno na masivních souborech dat včetně knih, článků, webových stránek a různých vstupů od uživatelů.

Mezi běžné příklady AI-Agent patří ChatGPT, samořídící motor Tesly a doporučení Netflixu. Tradiční LLM se obecně používá pouze pro generování textových dialogů, zatímco koncept AI-Agent se zaměřuje na schopnost používat a ovládat další nástroje. ChatGPT je virtuální asistent, který používá zpracování přirozeného jazyka (NLP), aby se naučil porozumět textu. Během školení se LLM učí předvídat další slovo ve větě, což mu pomáhá porozumět kontextu, gramatice a významu. Naproti tomu motor Autopilot od Tesly provádí výpočty v milisekundách, aby určil rychlost a úhel vozu. Trénuje se na obrázcích a videích, aby se určila vzdálenost mezi objekty a jaké by mohly být. Na silnici agent používá všechny kamery k identifikaci různých objektů a generuje virtuální mapu svého okolí, aby přesně určil, jak řídit. AI-Agent Netflix doporučuje uživatelům filmy na základě programů, které dříve sledovali. Shromažďuje mnoho dat o tom, jak uživatelé interagují s různými typy filmů, jako je doba sledování, vyhledávací dotazy, hodnocený obsah atd. Analyzuje také žánr filmu, herce, režiséra, rok vydání a další. Kombinací těchto dvou typů dat doporučuje modul doporučení uživatelům filmy na základě historie sledování podobných uživatelů.

Na vyspělé platformě AI-Agent stačí uživateli dávat pokyny agentovi a LLM, který je jako mozek, inteligentně zavolá různé další nástroje, jako jsou končetiny, aby prezentoval uživatelský obsah nebo splnil požadavky uživatele.

AI-Agent má širokou škálu aplikačních scénářů, které pokrývají e-commerce, vzdělávání, nemovitosti, cestovní ruch, finance, lékařskou péči, dopravu, vládní služby, mediální zábavu a další oblasti. Mohou poskytovat personalizovaná doporučení, inteligentní zákaznický servis, analýzu tržních trendů, oceňování nemovitostí, optimalizaci marketingu cestovního ruchu, zákaznický servis a podporu, analýzu vzdělávacích dat, analýzu lékařského obrazu, inteligentní systémy doporučení a další služby. Funkce AI-Agent zahrnují snímání změn prostředí, reagující akce, uvažování a vysvětlování, řešení problémů, uvažování a učení, analýzu akcí a výsledků atd. Mohou automatizovat opakující se úkoly, poskytovat personalizované zážitky a dosahovat bezproblémové a nákladově efektivní škálovatelnosti. , lepší dostupnost, úspora nákladů a přehledy založené na datech.

AI-Agent nabízí řadu výhod, které revolučně mění způsob fungování podniků a služeb. Jejich účinnost a důslednost při zvládání opakujících se úkolů zajišťuje, že procesy jsou prováděny přesně bez únavy, která postihuje lidské pracovníky. Prostřednictvím personalizace a dynamického přizpůsobení přizpůsobuje AI-Agent zážitek individuálním preferencím uživatelů a přizpůsobuje se v reálném čase, aby byla zajištěna relevance a zapojení. Jejich škálovatelnost a dostupnost jim umožňuje 24 hodin denně spravovat velké objemy úloh a poskytovat bezproblémové služby bez prostojů. Kromě toho je AI-Agent dobrý v rozpoznávání složitých vzorů a dokáže identifikovat jemné trendy v datech, aby mohl vést chytřejší rozhodnutí. To výrazně snižuje náklady optimalizací procesů a snížením potřeby rozsáhlé pracovní síly. Kromě toho je AI-Agent také katalyzátorem inovací, schopným vytvářet nové obchodní modely a služby a zvyšovat konkurenční výhodu. Rovněž zvyšují zabezpečení pomocí detekce rizik a podvodů, monitorují podezřelou aktivitu a chrání před hrozbami. Konečně, jejich schopnost optimalizovat zdroje přispívá k udržitelnějšímu a efektivnějšímu provozu, což z nich činí nepostradatelné aktivum napříč průmyslovými odvětvími. Jako nová technologie založená na LLM může AI-Agent činit rozhodnutí a provádět je na základě konkrétních scénářů, „transformovat velké jazykové modely z bezstavových API na stavové nástroje“.

Vztah mezi AI-Agent a transakcemi záměru

V transakcích založených na záměru bude AI-Agent inteligentním osobním asistentem navrženým tak, aby pomáhal uživatelům plnit různé úkoly tím, že rozumí vstupu v přirozeném jazyce. LLM (Large Scale Language Models) lze integrovat do architektur založených na záměru, což uživatelům umožňuje vyjádřit své potřeby, aniž by museli přemýšlet o tom, jak je implementovat. V transakčním světě umožňují transakce založené na záměru uživatelům deklarovat očekávané výsledky transakce, zatímco o proces konstrukce skutečné transakce se stará řešitel třetí strany. Integrace AI-Agent může zlepšit efektivitu a úroveň inteligence tohoto procesu. Například AI-Agent může využít své schopnosti vnímání, plánování, paměti, používání nástrojů atd. k interakci s řešitelem, automaticky provádět obchodní strategie a optimalizovat cenu a čas provedení transakce.

Poté, co umělá inteligence dokáže interpretovat záměr uživatele, může rychle komunikovat s řešitelem a generovat výsledky. Transakce by mohla být rychlejší, kdyby byl řešitel integrován do rozhraní. Řešitel zpracovává více zdrojů, jako jsou různé centralizované burzy, on-chain/off-chain zdroje likvidity, takže je schopen najít optimální obchodní kurz, protože je může všechny porovnávat rychleji než kdokoli jiný.

Kromě toho, že je řešitel rychlý, může se připojit k různým fondům likvidity. Sníží se tím také poplatky za plyn za meziřetězcové transakce, protože řešitel automaticky najde nejlepší způsob realizace záměru.

budoucí vyhlídky

Společnosti jako Circle pracují na způsobech, jak tyto dva koncepty spojit. Vytvořili prototyp nazvaný TXT2TXN, který uživatelům umožňuje vyměňovat a převádět finanční prostředky na některých řetězcích EVM. Uživatelé se musí přihlásit a připojit ke své peněžence a poté zadat své záměry. Po napsání záměru LLM identifikuje, zda je vstup/záměr převod nebo výměna, pokud záměr nelze identifikovat, zobrazí se „Žádná shoda“. Poté naplní schéma pro vytvoření příkazů CowSwap pro swapy nebo vytvoření datových částí transakcí pro převody. Uživatel obdrží a podepíše smlouvu o dokončení transakce. Během zpracování transakce rozhraní zobrazí potvrzovací odkaz pro ověření transakce nebo výměny, aby ji uživatel mohl sledovat.

Myslíme si, že existují oblasti, které je třeba zlepšit. Například může být velmi prospěšné nechat AI klást otázky, aby se ujistil, že AI-Agent správně rozumí záměru. Pokud jsou záměry nepochopeny, může to způsobit problémy, protože proces zahrnuje převod finančních prostředků, což by mohlo v budoucnu vést k právním problémům. Rádi bychom, aby AI-Agenti mohli provádět nové funkce, jako je nákup NFT nebo tokenů prostřednictvím dApps. To značně zvýší jeho užitečnost, protože uživatelé mohou provádět více úkolů, aniž by programátoři museli neustále aktualizovat rozhraní. Novou funkcí, kterou Circle zvažuje přidat, je integrace osobních adresářů do AI-Agent za účelem zlepšení uživatelské zkušenosti, díky čemuž bude zadávání záměrů jasnější a pohodlnější.

Tím, že necháme řešitele, aby pomohl dosáhnout vašeho záměru, musíme také vzít v úvahu problémy, které objevily protistrany. Protože řešitelé shromažďují informace o záměrech mnoha uživatelů, kromě obecných informací a rizik úniku dat budou také strategicky nakupovat a prodávat, aby manipulovali trhem za účelem získání MEV, což může vést k fragmentaci trhu a problémům s likviditou. Pokud se řešitelé rozhodnou využívat tato data bez omezení, mohlo by to způsobit, že lidé v komunitě ztratí důvěru v decentralizovaný finanční ekosystém.

Referenční článek:

https://cointelegraph.com/learn/intent-based-architectures-and-applications-in-blockchain

https://www.halborn.com/blog/post/intent-centric-blockchain-are-intents-the-next-big-thing-in-web3

https://docs.uniswap.org/contracts/uniswapx/overview

https://blog.li.fi/uniswapx-a-deep-dive-4b4ea7673dc1

https://www.coindesk.com/tech/2023/11/15/intents-are-blockchains-big-new-buzzword-what-are-they-and-what-are-the-risks/

https://www.circle.com/blog/txt2txn-using-ai-llms-for-internet-based-applications

https://anoma.net/blog/an-introduction-to-intents-and-intent-centric-architectures

https://www.paradigm.xyz/2023/06/intents