Allora Network: прогнозна аналітика для ончейн-агентів @AlloraNetwork кардинально змінює правила гри в тому, як працюють агенти Onchain, виводячи на ринок децентралізований прогнозний інтелект. Завдяки інтеграції з VibeKit від @EmberAGI на @arbitrum він перетворює реактивних ботів на системи, здатні передбачати та прогнозувати, випереджаючи рухи ринку. Дозвольте мені розкласти це по поличках ↓ ➀ Основна інновація Поточна автоматизація DeFi значною мірою детермінована, що означає, що агенти виконують заздалегідь визначену логіку на основі поточного стану. Це створює величезну неефективність: агенти (а точніше боти) реагують після того, як проходять оптимальні вікна, стратегії залишаються статичними в міру розвитку ринків, а витік цінності відбувається через неоптимальне виконання. Allora вирішує цю проблему за допомогою децентралізованої мережі моделей машинного навчання, які конкурують у наданні прогнозів на основі контексту. Побудований на Cosmos SDK і на основі консенсусу CometBFT, ланцюжок для конкретного додатка створює ринок прогнозів на основі машинного навчання, де точність безпосередньо впливає на винагороди (щось на кшталт Bittensor). Архітектура досить складна: - Теми – це підмережі, присвячені конкретним завданням ML (прогнозування цін, класифікація зображень, аналіз настроїв тощо) - Працівники розгортають моделі та подають прогнози - Репутатори оцінюють точність за допомогою нормалізованого регрету (продуктивність відносно аналогів за аналогічних умов) - Валідатори підтримують ончейн-координацію в інфраструктурі - Споживачі/користувачі (переважно автоматизовані агенти) платять за інсайти Це в кінцевому підсумку створює систему, що самовдосконалюється, де кращі прогнози залучають більше користувачів, забезпечуючи вищі винагороди та залучаючи кращі моделі. ➁ Синтез прогнозування з урахуванням контексту Ключовим проривом Allora є контекстно-залежне зважування. Замість того, щоб розглядати всі прогнози однаково, мережа динамічно зважує моделі на основі історичних показників у конкретних умовах. Модель, яка досягає успіху під час високої волатильності, отримує велику вагу, коли волатильність різко зростає. Той, який добре прогнозує в азіатські години, набирає впливу протягом цього періоду часу. Цей рецензований механізм консенсусу в поєднанні з репутаційним ризиком на основі частки для Reputers створює надійні, стійкі до маніпуляцій прогнози, які постійно вдосконалюються за допомогою реальних циклів зворотного зв'язку. ➂ Інтеграція Ember AI: теорія зустрічається з виконанням Vibekit використовує протокол Ember Model Context Protocol (MCP) для спрощення складних взаємодій DeFi, дозволяючи розробникам швидко розгортати агентів, здатних виконувати складні ончейн-стратегії. Інтеграція з Allora додає можливості прогнозування, не вимагаючи архітектурних змін. Розробники зберігають повний контроль, отримуючи доступ до імовірнісних прогнозів, які покращують процес прийняття рішень агентами. На Arbitrum це відкриває складні стратегії, які раніше було важко або неможливо реалізувати в мережі, зокрема: - Автономна оптимізація прибутковості: агенти прогнозують зміни APY та сценарії непостійних збитків до того, як вони матеріалізуються, динамічно перерозподіляючи між пулами та коригуючи кредитне плече на основі прогнозів волатильності. - Алгоритмічна торгівля: стратегії з кількома активами, які превентивно адаптують позиції на основі прогнозованих кореляцій і змін режиму, переходячи від простих імпульсних ігор до справжнього випереджувального позиціонування. - Інтелектуальний DCA: виконання на основі прогнозів, яке виявляє локальні дна у вікнах накопичення, оптимізуючи вхідні ціни при мінімізації витрат на газ за допомогою прогнозів часу. - Проактивне управління кредитним плечем: циклічні стратегії, які коригують ризик ризику ліквідації з використанням прогнозів волатильності застави для підтримки оптимального рівня ризику. ➃ Чому це важливо Інтеграція позиціонує Arbitrum як основний хаб для інтелектуальної автоматизації DeFi, також відомого як просунутий DeFAI, тоді як Allora надає ймовірнісні, контекстно-залежні прогнози, спеціально розроблені для агентичних споживачів у мережі, і виходять далеко за рамки того, що ринок зараз пропонує з точки зору прогнозних даних. Крім того, економічна модель ідеально узгоджує стимули: точність прогнозування стимулює винагороди, створюючи складні мережеві ефекти, оскільки кращі моделі залучають більше користувачів, генеруючи вищі комісії, які приваблюють ще кращі моделі. Тематичні винагороди та делегований стейкінг забезпечують як участь, так і безпеку. ➄ Перевірка реальності Хоча це звучить дуже багатообіцяюче, успіх залежить від виконання. Якість моделі має масштабуватися відповідно до зростання мережі, а міркування затримки можуть обмежувати програми з надвисокими частотами. Проблема холодного старту для нових тем прогнозування також залишається складною. Найважливіше те, що розробники повинні створювати агентів, достатньо досвідчених, щоб належним чином використовувати ймовірнісні вхідні дані, що є нетривіальним викликом, який вимагає як досвіду DeFi, так і ML з боку розробника. Проте ранні дані про виробництво показують обнадійливі результати. Але справжнє випробування настає в міру того, як стратегії стають складнішими, а TVL масштабується. Технологія дозволяє змінити парадигму від реактивної до прогнозної автоматизації, але реалізація цього потенціалу вимагає продовження інновацій моделей та впровадження розробниками. Для розробників і користувачів vibekit @EmberAGI на @arbitrum і не тільки, Allora представляє наступну еволюцію в ончейн-інтелекті. Це початок ери, коли конкурентна перевага походить не від швидшої реакції, а від кращих прогнозів. Інфраструктура працює, стимули узгоджені, а інтеграція працює. Тепер мова зайшла про масштабне виконання.