Allora Network：Onchain 代理的預測智慧 @AlloraNetwork通過將去中心化的預測智慧推向市場，改變了鏈上代理的運作方式。 通過與 @EmberAGI的 @arbitrum VibeKit 集成，它將反應式機器人轉變為能夠預測和預測的系統，領先於市場動向。 讓我來分解一下 ↓ ➀ 核心創新 當前的 DeFi 自動化在很大程度上是確定性的，這意味著代理根據當前狀態執行預定義的邏輯。這造成了巨大的效率低下：代理（或者更確切地說是機器人）在最佳窗口通過後做出反應，策略隨著市場的發展而保持不變，並且通過次優執行導致價值流失。 Allora 通過去中心化的 ML 模型網路來解決這個問題，這些模型競爭提供上下文感知預測。特定於應用程式的鏈基於 Cosmos SDK 構建並運行 CometBFT 共識，創建了一個 ML 驅動的預測市場，其中準確性直接驅動獎勵（有點類似於 Bittensor）。 架構相當複雜： - 主題是專用於特定 ML 任務（價格預測、圖像分類、情緒分析等）的子網路 - 工作人員部署模型並提交預測 - Reputers 使用標準化的遺憾（在類似條件下相對於同行的性能）來評估準確性 - 驗證者維護鏈上協調基礎設施 - 消費者/使用者（主要是自動化代理）為洞察付費 這最終會創建一個自我改進的系統，更好的預測會吸引更多的使用，從而帶來更高的獎勵並吸引更好的模型。 ➁ 上下文感知預測合成 Allora 的關鍵突破是上下文感知加權。該網路不是平等地對待所有預測，而是根據特定條件下的歷史性能動態地對模型進行加權。 在高波動性期間表現出色的模型在波動率飆升時會受到很大的權重。在亞洲時段預測良好的股票會在該時間範圍內獲得影響力。 這種經過同行評審的共識機制，結合 Reputers 基於權益的聲譽風險，創建了穩健、抗縱的預測，並通過現實世界的反饋迴圈不斷改進。 ➂ Ember AI 集成：理論與執行 Vibekit 利用 Ember 的模型上下文協定 （MCP） 來簡化複雜的 DeFi 交互，使開發人員能夠快速部署能夠執行複雜鏈上策略的代理。Allora 集成增加了預測功能，而無需更改架構。開發人員保持完全控制，同時獲得增強代理決策的概率預測。 在 Arbitrum 上，這解鎖了以前難以或不可能在鏈上實現的複雜策略，包括： - 自主收益優化：代理在APY變化和無常損失情景出現之前對其進行預測，在礦池之間動態重新分配並根據波動性預測調整槓桿。 - 演算法交易：多資產策略，根據預測的相關性和政權變化先發制人地調整頭寸，從簡單的動量遊戲轉向真正的預期頭寸。 - 智慧 DCA：預測驅動的執行，識別累積視窗內的局部底部，優化入場價格，同時通過定時預測最大限度地降低 gas 成本。 - 主動槓桿管理：迴圈策略，在清算風險出現之前調整風險敞口，使用抵押品波動率預測來維持最佳風險水準。 ➃ 為什麼這很重要 該集成將 Arbitrum 定位為智慧 DeFi 自動化的主要樞紐，即高級 DeFAI，而 Allora 則提供專為代理鏈上消費者設計的概率、上下文感知預測，在前瞻性數據方面遠遠超出了目前市場提供的預測。 此外，經濟模型完美地協調了激勵措施：預測準確性推動了獎勵，隨著更好的模型吸引更多用戶，產生更高的費用，從而產生複合網路效應，從而吸引更好的模型。基於主題的獎勵和委託質押確保了參與性和安全性。 ➄ 現實檢查 雖然這聽起來很有希望，但成功取決於執行力。模型品質必須隨著網路增長而擴展，而延遲考慮可能會限制超高頻應用程式。 新預測主題的冷啟動問題也仍然具有挑戰性。最關鍵的是，開發人員必須構建足夠複雜的代理，以正確利用概率輸入，這是一項非同小的挑戰，需要構建者方面的 DeFi 和 ML 專業知識。 然而，早期生產數據顯示出可喜的結果。但真正的考驗來自策略變得更加複雜和TVL規模擴大。該技術實現了從反應式自動化到預測性自動化的範式轉變，但要實現這一潛力，需要持續的模型創新和開發採用。 對於 @EmberAGI vibekit 在 @arbitrum 及其他平臺上的構建者和用戶來說，Allora 代表了鏈上智慧的下一次發展。開創了一個競爭優勢不是來自更快的反應，而是來自更好的預測的時代。 基礎設施已上線，激勵措施已調整，集成也有效。 現在是關於大規模執行。