AI agent 最難的的問題是什麼? Theoriq 給出了答案: 到底該喂它什麼信號? 在鏈上,這個問題更明顯: ※ 數據雖然公開,但亂七八糟、要花功夫和時間篩選 ※ 真正有用的信號其實很少,垃圾信息一堆 ※ 就算你找到了信號,也很難確定能不能賺錢 Theoriq Protocol 想解決的,就是這三個痛點! 它不是要做一個萬能 AI,而是做一個讓信號更容易被發現、被組合、被用起來的系統。簡單講,它提供一個環境、agent 可以像人一樣: ※ 不斷試錯 ※ 找到靠譜的信號 ※ 和別的 agent 組隊一起幹活 不是所有信號都長命的,有的策略只能活幾天,有的預測模型只能用在特定行情下。所以整個系統的邏輯就是動態:信號進來、用一用、發現有用再組合,沒用就淘汰掉~ 這種方式更像是一個生態,而不是一個產品。它給信號開發者提供一個分發和變現的路徑,也給想做 agent 的人提供更快的啟動方式!簡單點說: ※ 會寫模型的,不用自己跑交易 ※ 會寫策略的,不用自己拉數據 ※ 你專注把你那一塊做強,其他的 agent 會來找你合作 未來的鏈上 AI,不是某一個天才寫出來的,而是很多小聰明拼起來的! Theoriq 提供的就是這個互補協助! #KaitoYap @KaitoAI @TheoriqAI @incyd__ @ronbodkin @davidm_ller @PeiChen01 #Yap $THQ
Theoriq 流動性系統 OLP Swarm 第一階段 如果你在 DeFi 做過 LP,就知道它從來不是被動收益。Uniswap V3,活躍管理、區間調整、重新部署、錯過一次行情波動就虧成狗……不是技術做不出來自動化策略,而是沒人做出真正鏈上運行的一套方程式! 現在,Theoriq 試著把這事交給 AI agents 做;OLP Swarm! 他們把這套系統拆成多個 agent,每個負責不同環節,用公開數據實時運行、已經能對多個池子做基本的 LP 調倉管理。 ▰▰▰▰▰ 第一階段的核心組件包括: ※ Indexer / Ingestor:通過 The Graph 接入 Uniswap V3 各池子的數據,小時級和實時快照、結構化存進數據庫 ※ Observer Agent:實時監控池子 LP 狀態,比如 VIRTUAL/WETH、COOKIE/WETH 等任意費率變動,觸發後發佈事件 ※ Pub/Sub 系統:每個 agent 不直接對話,而是通過消息總線廣播、訂閱來協作,之後能自由插入新 agent 這個架構不追求大模型包辦,而是做成可組裝的 swarm,誰都可以往里加自己的模塊! 而他們現在就在招人: 如果你本身是做市場信號,情緒分析、波動指標、預測模型的,現在可以試著把你的信號接入這套系統,讓 agent 來消費、觸發下一步操作。你可以設置費用、策略使用限制,甚至能多鏈分發。 簡單說,你的信號不再只是給人看的數據圖,而是給 agent 看的行動指令。 ▰▰▰▰▰ 這個體系未來會怎樣? 這才只是 Phase 1,主要還是打地基、但可以看出他們的方向很清晰: ※ 後面會開放更多 agent SDK,支持自建策略型 agent ※ 項目方可以讓自己的代幣和流動性接入 swarm,形成代幣化的 agent 套件 ※ 小 LP 用戶可以調用 swarm 協調倉位管理,減少損耗 Theoriq 的野心不是做個工具,而是想建一整套鏈上 AI agent 操作系統。它不會取代人,但會解放人、尤其是在那些你根本不想每天盯盤的 LP 策略裡。他們已經有了包括 Hack VC、Foresight Ventures 等的支持,說明他們也認同覺得這是可行的! ▰▰▰▰▰ 想參與?從寫一個信號開始! ※ 如果你擅長搞數據,或者有一套指標從來沒地方跑,試著加進 swarm。 ※ 如果你是項目方,想要自家的池子更活躍,也可以把 Theoriq 的 agent 拉進來。 這就是個 Agent 可組裝金融系統,目前正處於 builders 最適合插手的時間點! #KaitoYap @KaitoAI @TheoriqAI @incyd__ @ronbodkin @davidm_ller @PeiChen01 #Yap $THQ
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