Es muy probable que @Everlyn_ai apunte directamente al núcleo de DeFAI: marcos de agentes que realmente ejecutan, no solo chat, sino que muy pocas personas preguntan las preguntas difíciles sobre seguridad, profundidad de herramientas y alcance real en cadena Mis pensamientos iniciales después de investigar lo que es público: - Tesis sólida del agente primero: memoria, uso de herramientas, orquestación de billeteras - Necesita especificaciones más estrictas sobre permisos y mecanismos de seguridad humanos - La latencia/costo por acción hará o deshará la experiencia del usuario - El SDK de desarrollo + la componibilidad es el foso si lo logran Lo que hay que preguntar: 1) Superficie de herramientas: qué protocolos pueden llamar los agentes Día 1 (préstamos, intercambios, RWA) y cómo se define el alcance de la autoridad de transmisión 2) Modelo de seguridad: límites de gasto granulares, disyuntores, sandboxes de tareas, patrones de reversión 3) KPI: tasa de éxito de la tarea, costo en dólares por tarea completada, tiempo de finalización, informes de incidentes, adopción de desarrolladores Por qué es importante: La infraestructura agencial es el puente entre la intención → la ejecución. Si Everlyn envía ganchos limpios en flujos de varios pasos de rendimiento tipo Pendle, crédito Teller o estilo @Infinit_Labs, obtenemos una pila de capitalización real Enfoques alternativos para un mejor despliegue ajustado al riesgo: - Lanzamiento con hitos: comience con análisis de solo lectura → operaciones simuladas → billeteras limitadas → agentes de producción - Especificaciones abiertas + auditorías: registro de herramientas transparente, manifiestos de acción firmados, registros reproducibles - Bóvedas comunitarias: estrategias de agentes de tasa limitada con paneles en cadena y responsabilidad real Si @Everlyn_ai puede demostrar una ejecución segura a escala con métricas claras, la economía del agente deja de ser una demostración y comienza a ser infraestructura, podemos confiar en mi opinión#DeFAI