La práctica de la colaboración entre múltiples agentes en el campo de las Finanzas descentralizadas: el caso de Theoriq
A partir de 2024, los agentes de IA están surgiendo rápidamente en el mundo Web3, y están surgiendo numerosos experimentos en torno a los agentes. Como puente intermediario entre las capacidades del modelo y las aplicaciones comerciales específicas, los agentes de IA encapsulan modelos de IA subyacentes en agentes que tienen capacidades orientadas a tareas y autonomía, sirviendo directamente a los usuarios para ejecutar tareas de forma autónoma y generar actividades económicas reales.
I. Niveles de la pila de protocolos del Agente AI
En toda la pila de protocolos de AI Agent, se puede dividir en tres niveles principales:
Capa de infraestructura: proporciona el soporte operativo más básico para los agentes, incluidos módulos centrales como el Marco de Agentes y el Sistema Operativo de Agentes.
Capa de coordinación y programación: se centra en la colaboración entre múltiples agentes, la programación de tareas y los mecanismos de incentivo del sistema, incluidos la Orquestación de Agentes, el Enjambre de Agentes y la Capa de Incentivos de Agentes.
Capa de aplicación: abarca subclases como distribución, aplicación y consumo, como Agent Launchpad, AgentFi, Agent Native DApp, etc.
Dos, AgentFi: Direcciones de implementación viables y valor demostrable
AgentFi podría ser la dirección de evolución más prometedora en esta etapa para lograr un equilibrio entre "viabilidad técnica + utilidad comercial". Se centra principalmente en los siguientes sectores:
Préstamos: arbitraje de diferencial de tasas automatizado y asignación de fondos entre protocolos.
Clase de transacciones: se centra más en la "ejecución automatizada basada en intenciones".
Minería de liquidez / Gestión de LP: Enfocándose en la ejecución automatizada de estrategias de LP centralizadas, ajuste inteligente bajo la conciencia de la volatilidad, etc.
Tres, Theoriq: La evolución de la gestión de liquidez de Agent Swarm
Theoriq tiene como objetivo construir una economía de agentes inteligentes mediante la coordinación de un grupo de agentes de IA, y la gestión de liquidez en cadena y la optimización de rendimientos son uno de sus importantes casos de aplicación.
Protocolo Alpha de Theoriq
El Protocolo Alpha de Theoriq es un protocolo descentralizado, diseñado para apoyar la colaboración en cadena de múltiples agentes, ejecutar tareas financieras complejas y optimizar la liquidez. Sus características principales incluyen:
Mecanismos de comunicación y coordinación
Sistema de registro público de agentes
Plantilla de agente configurable
Herramientas de integración para desarrolladores
Terminal de usuario de AlphaStudio
Theoriq AlphaSwarm
AlphaSwarm es el primer sistema multigentente insignia construido sobre el Protocolo Alpha de Theoriq, compuesto por tres tipos de agentes centrales:
Agente del Portal AlphaSwarm
AlphaSwarm Knowledge Agent
Agente Asistente LP de AlphaSwarm
Cuatro, cooperación ecológica de Theoriq y desarrollo de la comunidad
Theoriq está construyendo una red ecológica multidimensional que abarca infraestructura de IA, colaboración de datos, aceleración de potencia de cálculo y co-construcción comunitaria. Los principales socios incluyen Google Cloud, NVIDIA, Kaito, Arrakis Finance, Keyrock, entre otros.
A nivel comunitario, Theoriq ha lanzado el programa de embajadores global "Infinity Swarm", que establece múltiples niveles para creadores de contenido y constructores de comunidades.
Cinco, diseño del modelo económico del token y mecanismo de seguridad de gobernanza
El token de Theoriq, $THQ, se posiciona como el "combustible" central de una red de agentes descentralizados. La oferta total está fijada en 1,000 millones de unidades, y la estructura de distribución del token incluye partes para los contribuyentes clave, instituciones inversoras, incentivos comunitarios y el tesoro.
Los titulares de $THQ participan en la red para obtener diversas formas de incentivos, incluyendo tarifas de acceso al protocolo, incentivos directos y recompensas ecológicas, incentivos de agentes y mecanismos de delegación, entre otros.
Seis, financiamiento del proyecto y antecedentes del equipo
El equipo de desarrollo detrás de Theoriq, ChainML, ha completado dos rondas de financiamiento, acumulando 10.2 millones de dólares. Los miembros del equipo central provienen de gigantes tecnológicos y financieros como Google, ConsenSys, Goldman Sachs y Dell.
Siete, el panorama competitivo del mercado de agentes
Theoriq no tiene muchos competidores en el nicho de gestión de liquidez de AgentFi + Finanzas descentralizadas. En comparación con proyectos como Olas, Talus y Virtual Protocol, Theoriq se centra más en crear una red de agentes financieros inteligentes que puedan generar ganancias.
Ocho, resumen: lógica comercial, implementación técnica y riesgos potenciales
Theoriq se centra en los puntos críticos del DeFi: la gestión de la liquidez y la operación automatizada de activos, representando el camino clave de AgentFi desde el concepto hacia la práctica. El proyecto cuenta con una sólida base de necesidades reales y un camino claro de aplicación comercial, al mismo tiempo que introduce LLM, aprendizaje por refuerzo y procesamiento de señales en tiempo real en la cadena para impulsar la evolución de los sistemas de agentes hacia la estrategia y la adaptación.
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DEXRobinHood
· hace17h
Otra vez el concepto de AI en el mercado
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RektButStillHere
· 07-29 21:43
Próximo proyecto estelar de bull run
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RegenRestorer
· 07-29 21:38
El próximo bull run depende de eso~
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OnchainDetective
· 07-29 21:37
Vaya, ¿ahora también juegan con agentes inteligentes?
Theoriq: Crear una red de Agentes inteligentes DeFi para iniciar una nueva era de gestión de Liquidez de múltiples agentes.
La práctica de la colaboración entre múltiples agentes en el campo de las Finanzas descentralizadas: el caso de Theoriq
A partir de 2024, los agentes de IA están surgiendo rápidamente en el mundo Web3, y están surgiendo numerosos experimentos en torno a los agentes. Como puente intermediario entre las capacidades del modelo y las aplicaciones comerciales específicas, los agentes de IA encapsulan modelos de IA subyacentes en agentes que tienen capacidades orientadas a tareas y autonomía, sirviendo directamente a los usuarios para ejecutar tareas de forma autónoma y generar actividades económicas reales.
I. Niveles de la pila de protocolos del Agente AI
En toda la pila de protocolos de AI Agent, se puede dividir en tres niveles principales:
Capa de infraestructura: proporciona el soporte operativo más básico para los agentes, incluidos módulos centrales como el Marco de Agentes y el Sistema Operativo de Agentes.
Capa de coordinación y programación: se centra en la colaboración entre múltiples agentes, la programación de tareas y los mecanismos de incentivo del sistema, incluidos la Orquestación de Agentes, el Enjambre de Agentes y la Capa de Incentivos de Agentes.
Capa de aplicación: abarca subclases como distribución, aplicación y consumo, como Agent Launchpad, AgentFi, Agent Native DApp, etc.
Dos, AgentFi: Direcciones de implementación viables y valor demostrable
AgentFi podría ser la dirección de evolución más prometedora en esta etapa para lograr un equilibrio entre "viabilidad técnica + utilidad comercial". Se centra principalmente en los siguientes sectores:
Tres, Theoriq: La evolución de la gestión de liquidez de Agent Swarm
Theoriq tiene como objetivo construir una economía de agentes inteligentes mediante la coordinación de un grupo de agentes de IA, y la gestión de liquidez en cadena y la optimización de rendimientos son uno de sus importantes casos de aplicación.
Protocolo Alpha de Theoriq
El Protocolo Alpha de Theoriq es un protocolo descentralizado, diseñado para apoyar la colaboración en cadena de múltiples agentes, ejecutar tareas financieras complejas y optimizar la liquidez. Sus características principales incluyen:
Theoriq AlphaSwarm
AlphaSwarm es el primer sistema multigentente insignia construido sobre el Protocolo Alpha de Theoriq, compuesto por tres tipos de agentes centrales:
Cuatro, cooperación ecológica de Theoriq y desarrollo de la comunidad
Theoriq está construyendo una red ecológica multidimensional que abarca infraestructura de IA, colaboración de datos, aceleración de potencia de cálculo y co-construcción comunitaria. Los principales socios incluyen Google Cloud, NVIDIA, Kaito, Arrakis Finance, Keyrock, entre otros.
A nivel comunitario, Theoriq ha lanzado el programa de embajadores global "Infinity Swarm", que establece múltiples niveles para creadores de contenido y constructores de comunidades.
Cinco, diseño del modelo económico del token y mecanismo de seguridad de gobernanza
El token de Theoriq, $THQ, se posiciona como el "combustible" central de una red de agentes descentralizados. La oferta total está fijada en 1,000 millones de unidades, y la estructura de distribución del token incluye partes para los contribuyentes clave, instituciones inversoras, incentivos comunitarios y el tesoro.
Los titulares de $THQ participan en la red para obtener diversas formas de incentivos, incluyendo tarifas de acceso al protocolo, incentivos directos y recompensas ecológicas, incentivos de agentes y mecanismos de delegación, entre otros.
Seis, financiamiento del proyecto y antecedentes del equipo
El equipo de desarrollo detrás de Theoriq, ChainML, ha completado dos rondas de financiamiento, acumulando 10.2 millones de dólares. Los miembros del equipo central provienen de gigantes tecnológicos y financieros como Google, ConsenSys, Goldman Sachs y Dell.
Siete, el panorama competitivo del mercado de agentes
Theoriq no tiene muchos competidores en el nicho de gestión de liquidez de AgentFi + Finanzas descentralizadas. En comparación con proyectos como Olas, Talus y Virtual Protocol, Theoriq se centra más en crear una red de agentes financieros inteligentes que puedan generar ganancias.
Ocho, resumen: lógica comercial, implementación técnica y riesgos potenciales
Theoriq se centra en los puntos críticos del DeFi: la gestión de la liquidez y la operación automatizada de activos, representando el camino clave de AgentFi desde el concepto hacia la práctica. El proyecto cuenta con una sólida base de necesidades reales y un camino claro de aplicación comercial, al mismo tiempo que introduce LLM, aprendizaje por refuerzo y procesamiento de señales en tiempo real en la cadena para impulsar la evolución de los sistemas de agentes hacia la estrategia y la adaptación.