È molto probabile che @Everlyn_ai stia puntando dritto al cuore di DeFAI: framework per agenti che eseguono realmente, non solo chat, ma molto pochi stanno ponendo le domande difficili sulla sicurezza, la profondità degli strumenti e il reale accesso onchain. Le mie prime impressioni dopo aver esaminato ciò che è pubblico: - Forte tesi incentrata sugli agenti: memoria, utilizzo degli strumenti, orchestrazione dei wallet. - Necessita di specifiche più rigorose su autorizzazioni e fail-safe con intervento umano. - La latenza/costo per azione determinerà l'esperienza utente. - SDK orientato agli sviluppatori + composabilità è il vantaggio competitivo se riescono a centrarlo. Cosa deve essere chiesto: 1) Superficie degli strumenti: quali protocolli possono chiamare gli agenti dal Giorno 1 (prestiti, scambi, RWA) e come è delimitata l'autorità delle transazioni. 2) Modello di sicurezza: limiti di spesa granulari, interruttori di circuito, sandbox per compiti, schemi di rollback. 3) KPI: tasso di successo dei compiti, costo in $ per compito completato, tempo di finalità, reporting degli incidenti, adozione da parte degli sviluppatori. Perché è importante: L'infrastruttura agentica è il ponte tra l'intento → l'esecuzione. Se Everlyn fornisce hook puliti in yield simili a Pendle, credito Teller, o flussi multi-step in stile @Infinit_Labs, otteniamo un vero stack compounding. Approcci alternativi per un rollout migliore con rischio aggiustato: - Lancio a tappe: inizia con analisi in sola lettura → scambi simulati → wallet limitati → agenti in produzione. - Specifiche aperte + audit: registro degli strumenti trasparente, manifesti delle azioni firmati, log riproducibili. - Vaults comunitari: strategie per agenti con opt-in e limitazione delle tariffe, con dashboard onchain e reale responsabilità. Se @Everlyn_ai può dimostrare un'esecuzione sicura su larga scala con metriche chiare, l'economia degli agenti smette di essere una demo e inizia a essere un'infrastruttura di cui possiamo fidarci, imo #DeFAI.