Автор: Денис Аветисян
Исследователи разработали систему, способную автономно выявлять истинные цели пользователей при работе с децентрализованными финансовыми приложениями.
Читаем отчёты, пьём кофе, ждём дивиденды. Если тебе надоел хайп и ты ищешь скучную, но стабильную гавань — добро пожаловать.
Бесплатный Телеграм канал
Представлен TIM — многоагентный фреймворк на основе больших языковых моделей для точного определения намерений пользователей DeFi из анализа транзакций и смарт-контрактов.
Понимание мотивации пользователей в сфере децентрализованных финансов (DeFi) остается сложной задачей из-за непрозрачности смарт-контрактов и многообразия факторов, влияющих на транзакции. В данной работе, ‘Know Your Intent: An Autonomous Multi-Perspective LLM Agent Framework for DeFi User Transaction Intent Mining’, предложена новая методология TIM — многоагентная система, использующая большие языковые модели для автономного и точного определения намерений пользователей при взаимодействии с DeFi. Эксперименты демонстрируют значительное превосходство TIM над существующими подходами благодаря совместному анализу данных из различных источников и возможности многоперспективной оценки. Сможет ли подобный подход обеспечить более глубокое понимание поведения пользователей и повысить прозрачность экосистемы DeFi?
Раскрытие намерений в DeFi: необходимость анализа транзакций
Децентрализованные финансы (DeFi) генерируют колоссальные объемы данных о транзакциях в блокчейне, однако понимание истинных намерений пользователей, стоящих за этими операциями, остается сложной задачей. Каждый перевод, каждая смена токенов — это лишь видимая часть процесса, скрывающая за собой мотивы, стратегии и риски. Анализ этих данных традиционными методами затруднен из-за сложности взаимодействия в DeFi, многослойности протоколов и анонимности участников. Отсутствие четкого понимания намерений пользователей препятствует эффективной оценке рисков, точному анализу рынка и разработке адекватных мер регулирования в этой быстро развивающейся сфере. Для полноценного использования потенциала DeFi необходимо разработать новые подходы к интерпретации данных, позволяющие выявлять скрытые закономерности и понимать, что на самом деле движет участниками рынка.
Традиционные методы анализа, разработанные для более простых финансовых систем, оказываются неэффективными при интерпретации сложного взаимодействия в децентрализованных финансах (DeFi). Множество транзакций, осуществляемых через различные протоколы и смарт-контракты, формируют запутанную сеть, которую трудно проанализировать с помощью стандартных инструментов. Это создает значительные трудности при оценке рисков, поскольку выявление потенциально опасных операций и уязвимостей требует понимания скрытых намерений пользователей. Аналогично, проведение точного анализа рынка затрудняется невозможностью адекватно интерпретировать динамику спроса и предложения. В конечном итоге, ограниченность существующих методов усложняет обеспечение соответствия нормативным требованиям и эффективный надзор за быстро развивающимся сектором DeFi, подчеркивая необходимость разработки новых, специализированных подходов к анализу данных.
TIM: Многоагентная система для обнаружения намерений
Фреймворк Transaction Intent Mining (TIM) использует многоагентную систему для анализа и интерпретации транзакций в сфере децентрализованных финансов (DeFi). Вместо единого монолитного подхода, TIM разбивает процесс анализа на отдельные, взаимодействующие агенты. Каждый агент специализируется на определенном аспекте транзакции, что позволяет более эффективно выявлять намерения, стоящие за операциями. Взаимодействие между агентами осуществляется посредством обмена информацией и совместного решения задач, обеспечивая комплексное понимание контекста и целей каждой транзакции в DeFi-пространстве. Это позволяет TIM выходить за рамки простого отслеживания перемещения средств и фокусироваться на выявлении реальных бизнес-логик и стратегий пользователей.
Фреймворк TIM использует специализированных агентов для анализа транзакций DeFi, каждый из которых выполняет определенную функцию. Агент Meta-Level Planner отвечает за планирование и координацию процесса анализа, определяя последовательность действий для достижения цели. Perspective-Specific Domain Experts обеспечивают глубокое понимание конкретных аспектов транзакций, таких как смарт-контракты или протоколы ликвидности, применяя экспертные знания в соответствующей области. Агенты Question Solvers специализируются на ответах на конкретные вопросы, касающиеся транзакций, извлекая и анализируя релевантную информацию для предоставления точных и содержательных ответов. Взаимодействие этих агентов позволяет комплексно интерпретировать намерения, стоящие за транзакциями.
В основе функционирования агентов в рамках TIM лежат большие языковые модели (LLM), обеспечивающие обработку естественного языка и контекстуальное понимание данных о транзакциях. LLM позволяют агентам анализировать и интерпретировать сложные последовательности действий, выявлять намерения пользователей, и извлекать релевантную информацию из текстовых данных, связанных с транзакциями, таких как комментарии или описания. Использование LLM позволяет автоматизировать процесс анализа, значительно повышая точность и скорость выявления целей, стоящих за операциями в сфере децентрализованных финансов (DeFi).
Построение основы: таксономия намерений в DeFi
Комплексная таксономия намерений транзакций в сфере DeFi (децентрализованных финансов) является критически важной для организации аналитического процесса и обеспечения последовательной интерпретации действий пользователей. Отсутствие стандартизированной классификации намерений приводит к неоднозначности при анализе данных on-chain, затрудняя выявление закономерностей, оценку рисков и мониторинг рыночных тенденций. Чётко определённая таксономия позволяет автоматизировать анализ транзакций, повысить точность идентификации мотивов пользователей (например, стейкинг, торговля, обеспечение ликвидности) и обеспечить сопоставимость результатов анализа, выполненного различными исследователями или инструментами. В конечном итоге, это способствует более глубокому пониманию поведения пользователей в DeFi и позволяет принимать обоснованные решения на основе данных.
Таксономия намерений DeFi разработана с использованием строгого подхода, основанного на методологии обоснованной теории (Grounded Theory). Данный итеративный метод предполагает систематический анализ качественных данных — в частности, транзакций и действий пользователей в DeFi — для выявления ключевых тем и закономерностей. Процесс включает в себя кодирование данных, постоянное сравнение и категоризацию, а также разработку теоретических концепций, непосредственно вытекающих из данных, а не из предварительных предположений. Итеративный характер методологии позволяет уточнять и расширять таксономию по мере поступления новых данных и углубления понимания поведения пользователей в пространстве децентрализованных финансов.
Для повышения точности и детализации таксономии действий в DeFi, применяется комплексный подход, включающий анализ смарт-контрактов, временной контекст и динамику рынка. Анализ смарт-контрактов позволяет идентифицировать функциональное назначение транзакции на основе кода исполняемого контракта. Временной контекст анализирует последовательность действий пользователя, учитывая предыдущие и последующие транзакции для определения намерения. Анализ динамики рынка оценивает влияние внешних факторов, таких как изменения цен или ликвидности, на действия пользователя, что позволяет отделить намеренные действия от реакций на рыночные колебания. Совместное применение этих методов позволяет уточнить и верифицировать классификацию действий, обеспечивая более надежную интерпретацию поведения пользователей в сфере децентрализованных финансов.
Гарантия точности и доверия: Когнитивный Оценщик
Для снижения риска генерации неточной или бессмысленной информации (галлюцинаций) большими языковыми моделями (LLM), TIM включает в себя модуль Когнитивного Оценщика (Cognition Evaluator, CE). Этот модуль предназначен для критической оценки аналитических отчетов, создаваемых другими агентами системы. Внедрение CE является ключевым элементом стратегии TIM по обеспечению достоверности и надежности предоставляемых данных, минимизируя вероятность выдачи ложных или нерелевантных результатов, основанных на неконтролируемой генерации LLM.
Когнитивный Оценщик (CE) выполняет критическую оценку отчетов об анализе, генерируемых другими агентами в системе TIM. Эта оценка направлена на обеспечение соответствия выявленных закономерностей и выводов предопределенной таксономии данных и более широкому контексту решаемой задачи. Процесс оценки включает в себя проверку логической связности аргументов, выявление противоречий в представленных данных и подтверждение релевантности полученных результатов заявленным целям анализа. Фактически, CE выступает в роли независимого арбитра, гарантирующего, что отчеты содержат последовательную, обоснованную и контекстуально значимую информацию.
Когнитивный Оценщик (CE) использует возможности больших языковых моделей (LLM) для выявления несоответствий в аналитических отчетах, генерируемых другими агентами TIM. Этот процесс включает в себя проверку логической связности аргументов, соответствия представленных данных заявленным выводам и общей непротиворечивости информации. При обнаружении потенциально недостоверных данных или противоречий, CE помечает соответствующие фрагменты отчета, позволяя системе сигнализировать пользователю о необходимости дополнительной проверки или корректировки. Такой подход значительно повышает надежность и достоверность итоговых результатов, минимизируя риск распространения неточной или вводящей в заблуждение информации.
Выходя за рамки понимания: последствия и перспективы
Инструмент TIM представляет собой мощный механизм для анализа поведения пользователей в сфере децентрализованных финансов (DeFi). Благодаря способности выявлять намерения и паттерны действий, он существенно расширяет возможности по управлению рисками, позволяя своевременно обнаруживать и предотвращать потенциальные угрозы. Кроме того, TIM способствует повышению эффективности систем обнаружения мошеннических операций и обеспечивает более надежную основу для соблюдения нормативных требований в динамично развивающейся экосистеме DeFi. Это особенно важно, учитывая растущую потребность в прозрачности и безопасности финансовых операций, осуществляемых на базе блокчейн-технологий.
Система TIM обеспечивает комплексное понимание рыночной динамики и намерений пользователей благодаря интеграции данных из внешних источников и данных блокчейна. Этот подход позволяет выйти за рамки анализа исключительно транзакционной активности, учитывая более широкий контекст, такой как социальные сети, новостные ленты и макроэкономические показатели. Объединение этих разнородных данных создает целостную картину, позволяющую выявлять скрытые закономерности и прогнозировать поведение участников децентрализованных финансовых систем. Такое всестороннее понимание не только повышает точность выявления мошеннических действий и управления рисками, но и способствует более эффективному регулированию и развитию DeFi-экосистемы, предоставляя детальную информацию о мотивах и намерениях пользователей.
Исследования показали, что разработанная система TIM значительно превосходит существующие базовые методы анализа пользовательских намерений в сфере децентрализованных финансов. В ходе экспериментов, TIM демонстрирует повышенную точность ($precision$), полноту ($recall$) и комплексную метрику $F_1$-micro, что подтверждает ее эффективность при обработке запросов различной сложности. Превосходство системы проявляется независимо от уровня детализации и неоднозначности пользовательских действий, обеспечивая более надежный и детализированный анализ, чем традиционные подходы. Эти результаты подчеркивают потенциал TIM для повышения эффективности обнаружения мошеннических действий и улучшения управления рисками в быстро развивающейся экосистеме DeFi.
Значительное снижение стоимости анализа — до менее чем $0.1 — представляет собой важный прорыв в области изучения поведения пользователей в децентрализованных финансах. Изначальная стоимость, достигавшая приблизительно $10, делала всесторонний анализ данных о намерениях пользователей непозволительной роскошью для многих исследователей и организаций. Теперь, благодаря оптимизированным методам обработки и анализа данных, стало возможным проводить детальное изучение рыночной динамики и мотивов пользователей в значительно более широком масштабе. Такое существенное сокращение затрат открывает новые возможности для улучшения управления рисками, выявления мошеннических действий и обеспечения соблюдения нормативных требований в сфере DeFi, делая инструменты анализа доступными для более широкого круга заинтересованных сторон.
Исследование представляет систему TIM, стремящуюся к пониманию сложных транзакций в сфере DeFi. Система, подобно живому организму, функционирует за счет взаимодействия множества агентов, каждый из которых анализирует данные с определенной перспективы. Если система держится на костылях, значит, мы переусложнили её. Барбара Лисков однажды заметила: «Программы должны быть спроектированы так, чтобы изменения в одной части не оказывали нежелательного влияния на другие». Эта мысль напрямую перекликается с архитектурой TIM, где модульность и совместное рассуждение призваны обеспечить целостность и точность определения намерений пользователей, несмотря на сложность транзакций и разнообразие данных.
Куда же дальше?
Представленная работа, стремясь уловить намерения пользователей в сложном мире DeFi, лишь осторожно касается краешка неизведанного. Автоматизированное понимание мотивации, заложенной в цепочку транзакций, — задача, чья сложность часто недооценивается. Недостаточно просто расшифровать действия; необходимо предвидеть последствия, а это требует не только анализа данных, но и понимания человеческой психологии, подверженной иррациональности и ошибкам. Система, полагающаяся исключительно на логику смарт-контрактов, подобна кораблю без руля — рано или поздно столкнется с непредсказуемыми течениями.
Очевидным направлением для дальнейших исследований является интеграция более широкого спектра данных — не только ончейн-транзакций, но и внецепочечных сигналов, таких как активность в социальных сетях, новостные ленты, и даже данные о рыночных настроениях. Однако, возникает вопрос: не превратится ли такое расширение в сбор ненужной информации, скрывающей истинные мотивы под слоем шума? Все ломается по границам ответственности — если их не видно, скоро будет больно. Необходимо четко определить, какие данные действительно релевантны, а какие — лишь отвлекают внимание.
В конечном счете, успех подобных систем зависит не только от алгоритмической сложности, но и от способности к адаптации. Рынок DeFi постоянно меняется, появляются новые протоколы и стратегии. Система, не способная учиться и эволюционировать, обречена на устаревание. Структура определяет поведение; если структура хрупка и негибка, то и поведение будет непредсказуемым и разрушительным.
Оригинал статьи: https://arxiv.org/pdf/2511.15456.pdf
Связаться с автором: https://www.linkedin.com/in/avetisyan/
Смотрите также:
- БИТКОИН ПРОГНОЗ. BTC криптовалюта
- ПРОГНОЗ ДОЛЛАРА К ШЕКЕЛЮ
- ЭФИРИУМ ПРОГНОЗ. ETH криптовалюта
- SOL ПРОГНОЗ. SOL криптовалюта
- ZEC ПРОГНОЗ. ZEC криптовалюта
- STRK ПРОГНОЗ. STRK криптовалюта
- ДОГЕКОИН ПРОГНОЗ. DOGE криптовалюта
- ПРОГНОЗ ЕВРО К ШЕКЕЛЮ
- OM ПРОГНОЗ. OM криптовалюта
- РИППЛ ПРОГНОЗ. XRP криптовалюта
2025-11-20 13:26