Autore: Mario, Quack AI
“L’introduzione di Quack AI sta creando un quadro più chiaro e operativo per la governance AI e la conformità RWA nei meccanismi di partecipazione, nella qualità delle decisioni e nei percorsi di esecuzione. Questo non solo segna una nuova fase di maturità per la governance decentralizzata, ma è anche visto come l’inizio di una rivoluzione nella governance.”
Dall’inizio del settore fino ad oggi, le DAO sono gradualmente diventate il principale metodo di governance. Tuttavia, abbiamo anche osservato che, sebbene il paradigma della governance DAO sia in continua evoluzione, questo modello si trova da tempo ad affrontare una serie di difficoltà come la bassa partecipazione, la lentezza della governance e preoccupazioni sulla sicurezza.
In realtà, la maggior parte delle DAO attualmente mantiene tassi di voto a una cifra; la partecipazione in Maker è solo del 2–3%, mentre la governance di progetti come Compound e Uniswap è spesso dominata da pochi grandi detentori, con un alto grado di concentrazione del potere. La bassa partecipazione rallenta direttamente l’efficienza della governance. I processi DAO di solito richiedono giorni o addirittura settimane per essere completati, rendendo difficile rispondere tempestivamente a cambiamenti di mercato o eventi di sicurezza. Allo stesso tempo, le barriere tecniche e i costi operativi scoraggiano gli utenti comuni: soglie elevate per le proposte, interazioni complesse con i wallet e costi di Gas escludono la maggior parte dei detentori di token.
Naturalmente, anche per chi partecipa, il carico cognitivo rimane pesante. Che si tratti di modifiche ai parametri dei protocolli DeFi o di allocazione dei fondi della tesoreria della comunità, le proposte spesso coinvolgono considerazioni finanziarie o strategiche complesse, difficili da comprendere senza strumenti di supporto, costringendo gli utenti a dipendere da una “minoranza centrale” che decide per loro.
Inoltre, le DAO affrontano da tempo rischi di manipolazione e sicurezza. Nel 2022 Mango Markets è stata attaccata a causa della manipolazione dei prezzi combinata con il voto di governance, mentre Ooki DAO è stata portata in tribunale per questioni di conformità. Questi casi dimostrano che, nel paradigma tradizionale, la governance DAO difficilmente può evitare limiti come la scarsa motivazione, distorsioni di gioco e decisioni emotive.
Discussione sulla governance AI
Con l’AI che diventa sempre più centrale nella narrazione tecnologica e cripto, la discussione sulla governance AI si sta intensificando e si ritiene possa offrire soluzioni ai problemi affrontati dalle DAO.
Guardando alle caratteristiche dell’AI, essa può gestire grandi quantità di dati, mantenere un’esecuzione stabile e ad alta frequenza, e superare l’uomo nel riconoscimento dei modelli e nella valutazione dei rischi. Rispetto ai modelli di governance completamente manuali, l’intervento dell’AI non solo migliora l’efficienza, ma rappresenta anche una ricostruzione della logica di governance: l’uomo continua a occuparsi del giudizio di valore e della direzione strategica, mentre le fasi ad alta intensità di dati e facilmente manipolabili sono affidate all’AI.
In effetti, l’AI può assumersi una grande quantità di operazioni ripetitive e ad alta frequenza. Ad esempio, i modelli possono analizzare automaticamente i dati on-chain e le discussioni della comunità, identificare proposte ridondanti o ad alto rischio, ridurre il carico informativo degli utenti e rafforzare i modelli di apprendimento e previsione per simulare diversi risultati basati sui dati storici, fornendo avvisi di rischio proattivi e aiutando la governance a evitare decisioni emotive o miopi. Allo stesso tempo, l’automazione guidata da smart contract può garantire che i risultati delle votazioni siano implementati immediatamente, riducendo i periodi di vuoto.
In termini di sicurezza, l’AI può monitorare continuamente i rischi e condurre audit di conformità, identificare automaticamente voti anomali e flussi di fondi, e generare report di governance trasparenti e tracciabili, migliorando l’equità, la conformità e la spiegabilità esterna della governance.
Pertanto, la governance AI può colmare le difficoltà a lungo termine delle DAO, consentendo agli esseri umani di concentrarsi sul giudizio di valore e sulle scelte strategiche, mentre le fasi ad alta intensità di dati, programmatiche e facilmente manipolabili vengono gestite dalle macchine, iniettando nuove possibilità nella governance decentralizzata.
D’altra parte, con l’ambiente normativo globale che si fa più chiaro, gli RWA (Real World Assets) stanno diventando una delle principali narrazioni del mercato cripto. I principali paesi stanno esplorando quadri normativi per gli asset tokenizzati, rendendo la conformità un requisito fondamentale. In questo nuovo mercato, che può raggiungere migliaia di miliardi di dollari, la divulgazione delle informazioni, l’esecuzione della conformità e la protezione degli investitori stanno diventando temi prioritari, mentre l’avanzamento rapido della tokenization impone standard senza precedenti in termini di trasparenza e auditabilità della governance.
Allo stesso modo, gli strumenti tradizionali di governance on-chain difficilmente possono soddisfare direttamente questi requisiti: i meccanismi di voto delle DAO non supportano naturalmente la divulgazione conforme, il controllo dei rischi e il tracciamento della conformità tra giurisdizioni; affidarsi esclusivamente a processi manuali è inefficiente e soggetto a falle di conformità. Pertanto, come ricostruire il meccanismo di fiducia on-chain con l’aiuto dell’AI, migliorare la tempestività della divulgazione, la lungimiranza della valutazione dei rischi e la tracciabilità degli audit di conformità attraverso mezzi intelligenti, sta diventando il tema centrale.
In un momento in cui il settore è ancora nella fase di discussione sulla governance AI, Quack AI è già passato alla pratica. Ha creato un livello di governance modulare e nativo AI, progettato per l’ecosistema tokenizzato, che copre DAO, DeFi e RWA. Questo framework consente l’automazione end-to-end della governance: dall’analisi dei documenti di divulgazione, alla generazione delle proposte, alla valutazione dei rischi, fino all’esecuzione delle votazioni e agli audit di conformità. Quack AI offre al settore un esempio chiaro e operativo di governance AI.
Quack AI: infrastruttura generale di governance AI per il Web3
Quack AI è un’infrastruttura generale di governance AI per il Web3, il cui obiettivo è fornire una base per l’intero ecosistema tokenizzato e facilitare l’implementazione di scenari come gli RWA. In questo sistema, l’AI è integrata nei processi chiave della governance: dalla divulgazione delle informazioni alla generazione delle proposte, dalla modellazione dei rischi all’esecuzione delle votazioni, fino all’audit di conformità e all’implementazione cross-chain, formando un ciclo chiuso di automazione end-to-end.
Diversamente dai processi di governance tradizionali basati sull’intervento umano, Quack AI si basa su dati e agenti intelligenti, garantendo che la governance sia eseguita in tempo reale, trasparente e tracciabile, mantenendo la coerenza in ambienti cross-chain. Offre agli utenti modalità di partecipazione a basso attrito, ai protocolli un motore di esecuzione scalabile e, per la tokenization degli RWA, una base di fiducia per la conformità e l’audit. In una fase in cui il settore è ancora in esplorazione, questo framework mostra già le caratteristiche di un “sistema operativo di governance”, fornendo uno standard operativo per la combinazione tra governance decentralizzata e asset reali.
Modello AI di esecuzione della governance
Quack AI introduce un avanzato modello di esecuzione della governance basato sull’intelligenza artificiale, in grado di eliminare ulteriormente le inefficienze umane nella valutazione delle proposte, nell’esecuzione delle votazioni e nell’automazione finanziaria. Diversamente dai modelli tradizionali che si affidano a parametri decisionali statici, Quack AI utilizza machine learning, analisi delle emozioni e tracciamento dei comportamenti on-chain per iterare e ottimizzare costantemente la logica di governance, realizzando un’esecuzione più efficiente e trasparente.
Questo modello di esecuzione della governance si compone principalmente di cinque elementi chiave:
- Modello AI e motore di scoring: cuore della governance, filtra in tempo reale il rumore, identifica proposte di alto valore e integra comportamenti on-chain, dati utente, eventi di mercato e indicatori RWA per generare punteggi di governance affidabili.
- Logica decisionale AI: agenti AI embedded verificano l’intero processo delle proposte, valutando impatti, rischi e conformità prima dell’esecuzione, passando dal voto passivo a decisioni intelligenti e autonome.
- Smart contract e motore di automazione: i risultati della governance vengono implementati automaticamente tramite smart contract self-executing, coprendo archiviazione delle proposte, allocazione dei fondi, verifica della conformità, garantendo trasparenza, sicurezza e coerenza con le regole dell’ecosistema.
- Layer infrastrutturale cross-chain: supporta l’esecuzione cross-chain su public chain, L2 e piattaforme RWA, evitando ridistribuzioni e garantendo coerenza e interoperabilità della logica e dell’esecuzione della governance in ambienti multi-chain.
- Sistema di privacy, audit e tracciabilità: meccanismi di privacy e audit integrati, tutte le proposte e i percorsi di esecuzione sono tracciabili, con controlli di privacy selettiva per bilanciare trasparenza e protezione dei dati.
Durante l’esecuzione, tutte le decisioni di governance nel modello sopra descritto passano attraverso un processo di analisi e verifica guidato dall’intelligenza artificiale prima di essere implementate.
Valutazione prima dell’esecuzione delle proposte
L’agente di governance AI valuta innanzitutto la qualità e l’impatto delle proposte tramite reti neurali, identificando potenziali pattern basati sulle tendenze storiche della governance e filtrando all’origine le proposte ridondanti o di basso valore, che passano poi allo strato di elaborazione delle emozioni e dei dati.
Nello strato di elaborazione delle emozioni e dei dati, l’AI utilizza NLP e sentiment analysis per estrarre segnali in tempo reale dalle discussioni della comunità, dai feedback degli utenti e dalle interazioni di governance, ordinando le proposte secondo tendenze positive, neutre o negative, per garantire che la direzione della governance sia allineata con il consenso della comunità.
Sulla base delle intuizioni sui dati, l’algoritmo decisionale AI regola costantemente i parametri di governance tramite reinforcement learning e utilizza modelli predittivi per ottimizzare la selezione delle proposte, prevenendo rischi potenziali e migliorando la lungimiranza delle decisioni. Allo stesso tempo, i meccanismi di verifica dei dati e di rilevamento delle anomalie confrontano le proposte con la storia delle transazioni on-chain, la distribuzione dei diritti e i precedenti record di governance, identificando manipolazioni o comportamenti malevoli tramite modelli di rilevamento delle anomalie, per garantire equità e trasparenza della governance.
Infine, tutte le proposte selezionate e ottimizzate entrano nel modulo di automazione degli smart contract on-chain.
Fase di esecuzione
Basato sul modulo di automazione degli smart contract on-chain, la governance viene gestita direttamente dall’agente AI e dagli smart contract, realizzando l’automazione completa dal voto alla gestione dei fondi. Questo modulo non è solo uno strumento di esecuzione, ma anche un sistema di esecuzione della governance che apprende e si ottimizza costantemente.
Il modulo di automazione degli smart contract on-chain comprende diverse parti principali, tra cui il contratto delle proposte di governance, il contratto di governance intelligente, il contratto di gestione dei fondi e il contratto di conformità e sicurezza.
Nella fase iniziale dell’esecuzione della governance, il contratto delle proposte di governance archivia le proposte valutate dall’AI on-chain e sostituisce in modo trasparente l’utente nell’esecuzione delle transazioni di voto. Rifiuta automaticamente proposte non valide o duplicate, garantendo efficienza e ordine nel processo di governance fin dall’inizio.
Inoltre, Quack AI supporta la partecipazione degli utenti cross-chain tramite un framework di delega AI. Gli utenti possono delegare i diritti di governance ad agenti AI in tempo reale (ad esempio Sentinel per il voto orientato al rischio, Agora per l’ottimizzazione delle proposte a favore della comunità), che prendono decisioni di voto in base ai parametri impostati dagli utenti, mantenendo la partecipazione anche se l’utente è inattivo.
Per prevenire la concentrazione eccessiva del potere, il sistema ha progettato un meccanismo dinamico di calibrazione del peso di voto, che regola costantemente il peso della delega in base al comportamento storico dell’utente, allo staking e al punteggio di fiducia, limitando efficacemente l’influenza centralizzata pur garantendo l’equità.
Quando viene presa una decisione di governance, l’agente di Quack AI esegue autonomamente il risultato sulla blockchain supportata. Questo elimina i ritardi e le omissioni operative tipici della governance manuale, consentendo l’implementazione in tempo reale delle proposte approvate e prevenendo vuoti nell’esecuzione. Anche gli utenti comuni che non possono partecipare manualmente in modo continuativo possono mantenere la propria influenza delegando agli agenti AI, realizzando una “partecipazione continua e senza attriti”.
Oltre la governance, Quack AI estende le capacità delle organizzazioni autonome al livello finanziario integrando l’automazione finanziaria guidata dall’intelligenza artificiale, ottimizzando i rischi e prevenendo la manomissione, consentendo alla governance di coprire l’intero processo di esecuzione finanziaria e distribuzione degli incentivi.
Sulla base di ciò, Quack AI offre diversi livelli di esecuzione finanziaria:
- Supporta la condivisione automatica dei ricavi, consentendo alle blockchain integrate con Quack AI di impostare diversi meccanismi di distribuzione dei profitti in base alle proprie esigenze di governance;
- L’AI può eseguire direttamente l’allocazione finanziaria basata sulla governance, completando la distribuzione dei fondi, le ricompense dei diritti e le misure di incentivazione.
- Il sistema può valutare in modo intelligente le richieste di fondi guidate dalle proposte, determinando il miglior piano di allocazione combinando l’analisi delle prestazioni storiche e dell’impatto.
Allo stesso tempo, Quack AI sta ulteriormente prevenendo i rischi attraverso un quadro di esecuzione istituzionalizzato:
- Verifica di conformità multilivello: prima dell’esecuzione, il sistema verifica che la proposta sia stata approvata da partecipanti alla governance identificati, che le condizioni di conformità e giurisdizione siano soddisfatte e che non vi siano avvisi di rischio o conflitti logici;
- Supervisione esterna attivabile: qualsiasi anomalia può attivare una revisione manuale o il consenso di più agenti, prevenendo l’abuso o l’utilizzo unilaterale dell’AI;
- Meccanismo multi-modello aperto: consente l’accesso di modelli e agenti esterni al mercato di esecuzione, creando competizione e bilanciamento diversificati invece di un unico LLM codificato;
- Trasparenza e auditabilità: tutti i flussi di fondi producono log standardizzati, che possono essere riprodotti e verificati da terzi o dalla comunità in modo indipendente.
Attraverso questi meccanismi, Quack AI elimina inefficienze e pregiudizi umani nelle decisioni finanziarie, evitando anche i rischi di “naive AI governance”. Allo stesso tempo, i risultati della governance possono essere implementati in modo immediato e sicuro, mantenendo diversità istituzionale e supervisione, garantendo che le organizzazioni autonome rimangano conformi e scalabili anche in scenari complessi come DeFi e RWA.
Nell’ultima fase del processo di governance, i contratti di conformità e sicurezza svolgono un doppio ruolo di protezione e audit.
Questi contratti integrano meccanismi anti-manipolazione, in grado di identificare e bloccare attacchi di governance potenziali, garantendo che il sistema non sia disturbato da comportamenti malevoli durante l’esecuzione. Per prevenire i rischi, l’AI verifica e controlla le proposte già nella fase iniziale, filtrando automaticamente spam, proposte malevole e strategie sospette di manipolazione del voto.
Allo stesso tempo, il sistema genera report di audit e trasparenza della governance, documentando in dettaglio i comportamenti di voto, la distribuzione dei fondi e la logica decisionale, fornendo alla comunità e ai regolatori una base chiara e tracciabile. Inoltre, Quack AI si affida a meccanismi di rilevamento delle frodi guidati dall’intelligenza artificiale, monitorando in tempo reale i flussi delle transazioni di governance, individuando e bloccando tempestivamente potenziali attacchi, garantendo che l’intero processo di governance si svolga sempre in un quadro equo, trasparente e conforme.
Attraverso questo sistema, Quack AI non solo ottimizza la distribuzione dei diritti di voto, ma automatizza anche l’implementazione delle proposte, l’allocazione dei fondi e la distribuzione degli incentivi, consentendo l’esecuzione dei risultati della governance in modo immediato, trasparente e sicuro, realizzando la tempestività e l’affidabilità della governance.
L’AI è il motore, l’uomo è il volante
Il fondatore di Ethereum, Vitalik Buterin, ha pubblicato un articolo sul suo blog intitolato “AI as the engine, humans as the steering wheel”, affermando: “Un singolo sistema AI responsabile direttamente della governance o della distribuzione dei fondi può essere facilmente sfruttato; una governance più robusta si ottiene attraverso un design istituzionale aperto, diversificato e verificabile.” Questo è in linea con la filosofia di Quack AI.
Nella struttura di governance di Quack AI, l’AI, come livello esecutivo, ha ancora lo scopo di essere complementare all’uomo. Il modello può essere riassunto come “l’AI è il motore, l’uomo è il volante”: l’AI si occupa dell’elaborazione dei dati, della previsione delle tendenze e dell’implementazione, mentre l’uomo stabilisce gli obiettivi di valore e la direzione strategica.
Per raggiungere questo obiettivo, Quack AI ha introdotto una serie di meccanismi tra cui:
- Distillazione del giudizio umano (DHJ): introduce una giuria decentralizzata per fornire riferimenti morali e strategici all’addestramento dei modelli AI, evitando che diventino decisori black-box.
- Il modello Futarchy combina mercati predittivi e votazione della comunità, consentendo all’AI di ottimizzare il percorso di governance sotto gli obiettivi generali fissati dalla comunità, garantendo coerenza con la visione a lungo termine.
- Nell’allocazione dei fondi, il meccanismo di sovvenzione potenziato dall’AI considera influenza, fattibilità e performance storica, con validatori umani che controllano gli indicatori chiave, mentre l’AI esegue la distribuzione in modo preciso, riducendo pregiudizi e sprechi.
- Nell’ecosistema dei contenuti, la selezione dei contenuti guidata dall’AI e la supervisione di un comitato umano lavorano insieme per garantire efficienza e valore del flusso informativo, evitando distorsioni e manipolazioni.
Attraverso questo design, Quack AI sfrutta i vantaggi dell’intelligenza artificiale in termini di efficienza e precisione, mantenendo la leadership umana su morale e direzione strategica, costruendo così un paradigma di governance decentralizzata potenziata dall’AI, efficiente, affidabile e trasparente.
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Governance multi-chain
Il modello di governance di Quack AI è intrinsecamente cross-chain, progettato per operare su più ecosistemi blockchain contemporaneamente, consentendo agli utenti di partecipare alla governance cross-chain e di promuovere l’esecuzione delle decisioni.
Il suo nucleo consiste nella costruzione di un layer di interoperabilità per la governance AI, in cui l’AI monitora in tempo reale le tendenze di governance su diverse blockchain, ottimizzando la logica di voto cross-chain e consentendo che le intuizioni di governance di una chain influenzino direttamente le azioni di governance di un’altra.
Attualmente, Quack AI è compatibile non solo con i meccanismi di governance nativi di Ethereum, ma può anche fornire API di report di governance per i protocolli EVM, consentendo l’interazione diretta con i risultati delle analisi di Quack AI. Vale la pena notare che Quack AI è già stato implementato in oltre 50 ecosistemi, ciascuno con agenti AI integrati, esecuzione in tempo reale e modelli decisionali di risk sensing, garantendo governance collaborativa, trasparente e fluida tra ecosistemi.
Basandosi sul suo toolkit cross-chain, Quack AI ha lanciato il primo centro di governance AI cross-chain, supportando comunità, DAO e istituzioni nell’interagire in tempo reale con la governance guidata dall’AI. Non solo per la partecipazione, ma anche per garantire l’esecuzione automatica delle decisioni, il voto risk sensing e l’esecuzione finanziaria, evitando colli di bottiglia manuali.
Empowerment della governance RWA
Con la rapida espansione degli asset tokenizzati, la costruzione on-chain di un quadro istituzionale sostenibile che copra l’intera catena, dal monitoraggio degli asset all’esecuzione della conformità, sta diventando una nuova sfida per il settore. Quack AI affronta questa sfida offrendo un modulo di governance progettato appositamente per gli RWA, aiutando le piattaforme a realizzare una governance automatizzata, conforme e tracciabile durante l’intero ciclo di vita degli asset.
Il punto di partenza della governance è il monitoraggio degli asset.
Quack AI può monitorare in tempo reale le variazioni del NAV provenienti da oracoli e fonti di dati off-chain; quando il mercato mostra fluttuazioni anomale, il sistema genera immediatamente proposte di ribilanciamento o sblocco, integrando il rischio nel processo di governance. Collegato a ciò vi è la gestione della coda di riscatto: quando la pressione di riscatto si avvicina al limite, l’agente AI attiva automaticamente logiche di congelamento o ritardo per evitare rischi di bank run e supporta la ristrutturazione della struttura di riscatto a livello di governance.
Per garantire che gli asset siano mappati in modo affidabile on-chain, Quack AI ha introdotto la Proof of Reserve (PoR), che verifica costantemente timestamp e validità delle prove presentate, segnala automaticamente dati scaduti o non validi e aggiorna o sospende le proposte se necessario, garantendo la coerenza tra asset on-chain e reali.
A livello di conformità, Quack AI introduce un sistema di governance con soglia di identità, in cui i diritti di voto sono legati a identità verificate e percentuali azionarie, combinando gating KYC/AML e filtri giurisdizionali per una governance differenziata conforme tra regioni, collegando le decisioni on-chain ai quadri normativi reali.
Inoltre, la governance RWA deve essere in grado di rispondere agli eventi. Il modulo di trigger degli eventi di asset di Quack AI può trasformare eventi legali, finanziari o operativi significativi in segnali di governance on-chain, conferendo alla governance capacità di percezione e risposta automatica in tempo reale.
Attraverso questi meccanismi interconnessi, Quack AI sta costruendo per le piattaforme RWA un sistema di governance chiuso che copre monitoraggio, rischio, conformità, esecuzione e risposta, consentendo a fondi tokenizzati, obbligazioni, equity e altri asset di operare on-chain in modo sicuro e trasparente, fornendo anche una base istituzionale affidabile per la massiccia on-chainizzazione degli asset reali.
Ruoli nell’ecosistema
Attualmente, il sistema di governance di Quack AI comprende principalmente due tipi di ruoli: gli utenti della comunità che partecipano alla governance e gli sviluppatori e terze parti dApps lato B.
Utenti partecipanti alla governance
Per partecipare alla governance tramite il livello AI, è necessario possedere un asset Passport per ottenere un’identità on-chain; questo asset funge da certificato basato sulle fee di gas e può essere utilizzato come identità on-chain nel livello di governance di Quack AI. I possessori possono delegare i loro voti agli agenti AI, ricevere airdrop di governance, monitorare i parametri di partecipazione e accedere alle ricompense.
Dopo aver delegato il voto, gli utenti non devono più votare manualmente. Gli agenti AI richiamano dati on-chain, modelli di governance storici e sentiment della comunità per valutare ogni proposta, generando automaticamente ordinamenti e priorità. Gli utenti possono ottenere insight forniti dall’AI prima di votare o delegare, passando da una governance “intuitiva” a una “data-driven”. Questi agenti completano autonomamente il voto in base alla logica e ai modelli comportamentali preimpostati dagli utenti, eseguendo immediatamente dopo l’approvazione della proposta, senza più vuoti dovuti a ritardi o omissioni umane. Gli utenti mantengono comunque il diritto di intervenire manualmente su questioni chiave.
Il sistema traccia la partecipazione e le autorizzazioni degli utenti, regolando dinamicamente la distribuzione delle ricompense in base ad attività, contributi storici e qualità del voto, rendendo gli incentivi più equi e trasparenti. Finora, oltre 3 milioni di utenti Passport hanno partecipato al modulo di governance di Quack AI, dimostrando l’efficacia di questo modello.
Comunità degli sviluppatori
Per gli sviluppatori, Quack AI è un livello di governance AI modulare che supporta l’automazione decisionale end-to-end, l’esecuzione e il coordinamento della percezione del rischio cross-chain.
Costruttori e sviluppatori possono integrare Quack AI in dApp, protocolli o ecosistemi per sbloccare insight generati dall’AI sulle proposte, meccanismi di voto delegato, workflow di esecuzione autonoma, analisi di governance in tempo reale, premi on-chain e automazione finanziaria, riducendo il carico della governance e realizzando decisioni intelligenti e anti-manomissione.
Attualmente, oltre 10 chain e più di 40 protocolli on-chain hanno adottato il framework di governance di Quack AI, integrandosi profondamente con BNB Chain, Arbitrum One, Optimism, Polygon, Avalanche, Base Chain, Linea, Metis Chain, Taiko, Monad Testnet, Merlin Chain, Berachain, HashKey Chain, DuckChain, con l’obiettivo di espandersi cross-ecosistema e non limitarsi a una sola chain.
Gli sviluppatori possono accedere alle API dei dati di governance AI, ottenere in tempo reale dati sulle proposte, analisi di governance e insight generati dall’AI, monitorare le tendenze della governance cross-chain. Possono anche richiamare il monitoraggio e i report di governance guidati dall’AI, recuperare log delle attività di governance, risultati delle proposte e parametri di partecipazione, e utilizzare report di sentiment analysis e modelli predittivi per supportare le decisioni. Attraverso l’analisi degli smart contract e della governance finanziaria, gli sviluppatori possono accedere a report di gestione dei fondi ottimizzati dall’AI, monitorare la distribuzione dei token e dei diritti, e garantire la conformità delle decisioni tramite il monitoraggio automatico della compliance.
Secondo la roadmap di Quack AI, il pacchetto completo di API per sviluppatori sarà rilasciato progressivamente, aprendo dati di governance, log di voto, punteggi delle proposte e modelli AI, consentendo agli sviluppatori di integrare il motore di governance di Quack AI in applicazioni e dashboard esterne.
In futuro, Quack AI lancerà anche un SDK di governance AI per supportare l’integrazione diretta dell’esecuzione automatica delle decisioni nelle dApp; fornirà API di automazione degli smart contract, consentendo alle DAO di automatizzare completamente la gestione delle proposte, il voto e l’esecuzione su più chain; e promuoverà l’esecuzione della governance multi-chain su Ethereum e altre reti tramite strumenti di orchestrazione della governance. Integrando le API e gli strumenti di analisi di Quack AI, gli sviluppatori potranno potenziare le funzionalità delle applicazioni con l’intelligenza di governance AI, garantendo che Quack AI rimanga sempre un protocollo di governance autonomo, scalabile e compatibile cross-chain.
Emittenti RWA
Per gli emittenti RWA, Quack AI offre un sistema modulare di governance progettato specificamente per gli RWA, fornendo un centro di conformità chiaro e operativo per la tokenizzazione degli asset reali.
Questo sistema può monitorare in tempo reale segnali chiave come fluttuazioni del NAV, pressione di riscatto, scadenza dei dati PoR, soglie di liquidità, generando log di audit on-chain e soddisfacendo i requisiti normativi di “verificabilità e spiegabilità”. A livello di conformità e identità, Quack AI utilizza gating KYC/AML e filtri giurisdizionali per garantire che i partecipanti alla governance soddisfino gli standard degli investitori qualificati e i requisiti normativi cross-region, realmente potenziando gli emittenti RWA.
Per le istituzioni, questo significa che non devono adattarsi forzatamente a un nuovo paradigma di governance. Processi decisionali tradizionali come consigli di amministrazione e assemblee degli azionisti possono essere trasferiti on-chain senza soluzione di continuità, collegandosi direttamente ai moduli di conformità e al livello di esecuzione AI. Che si tratti di fondi tokenizzati, piattaforme di obbligazioni ed equity, chain finanziarie di base o altre permissioned chain, tutte possono utilizzare Quack AI per unificare conformità, automazione ed esecuzione cross-chain nello stesso livello di governance.
Con questo sistema, Quack AI aiuterà gli RWA a realizzare un ciclo completo che va dal monitoraggio degli asset, all’identità conforme, al controllo dei rischi, all’implementazione istituzionale, risolvendo il problema centrale di “come governare gli asset una volta on-chain” e fornendo uno standard di governance e conformità affidabile per un mercato di asset reali che vale migliaia di miliardi di dollari.
Un nuovo punto di partenza per la rivoluzione della governance Web3
Nel complesso, il punto di ingresso di Quack AI è estremamente preciso. Integrando agenti intelligenti nelle fasi di proposta, voto ed esecuzione, delega alle macchine le fasi più laboriose e dispendiose in termini di tempo, consentendo alle DAO di passare dalla “autonomia formale” alla “autonomia utilizzabile”.
Questo modello consente agli esseri umani di concentrare il giudizio su scelte di valore e direzione strategica, affidando l’esecuzione dei processi e l’ottimizzazione dei risultati alle macchine, riducendo notevolmente l’attrito della governance e migliorando trasparenza e operatività.
Allo stesso tempo, la tokenizzazione su larga scala degli RWA sta diventando una delle narrazioni di crescita più importanti del settore. Quack AI sta rendendo la certificazione e la circolazione degli RWA più efficienti e affidabili, fornendo a istituzioni finanziarie e soggetti conformi una traccia trasparente e verificabile, garantendo la conformità istituzionale per la tokenizzazione su larga scala.
Pertanto, il paradigma di Quack AI può essere visto come un’innovazione degli strumenti DAO, che non solo promuove la maturità dei sistemi di governance, ma fornisce anche una base istituzionale per la ricostruzione dell’ordine finanziario on-chain e per la diffusione su larga scala degli RWA.
Sulla base di Quack AI, in futuro la governance AI diventerà il motore chiave che guiderà la doppia evoluzione della governance on-chain e della tokenizzazione degli asset, segnando un nuovo punto di partenza per la rivoluzione della governance.
