AI agent 最难的的问题是什么?
Theoriq 给出了答案:
到底该喂它什么信号?
在链上,这个问题更明显:
※ 数据虽然公开,但乱七八糟、要花功夫和时间筛选
※ 真正有用的信号其实很少,垃圾信息一堆
※ 就算你找到了信号,也很难确定能不能赚钱
Theoriq Protocol 想解决的,就是这三个痛点!
它不是要做一个万能 AI,而是做一个让信号更容易被发现、被组合、被用起来的系统。简单讲,它提供一个环境、agent 可以像人一样:
※ 不断试错
※ 找到靠谱的信号
※ 和别的 agent 组队一起干活
不是所有信号都长命的,有的策略只能活几天,有的预测模型只能用在特定行情下。所以整个系统的逻辑就是动态:信号进来、用一用、发现有用再组合,没用就淘汰掉~
这种方式更像是一个生态,而不是一个产品。它给信号开发者提供一个分发和变现的路径,也给想做 agent 的人提供更快的启动方式!简单点说:
※ 会写模型的,不用自己跑交易
※ 会写策略的,不用自己拉数据
※ 你专注把你那一块做强,其他的 agent 会来找你合作
未来的链上 AI,不是某一个天才写出来的,而是很多小聪明拼起来的! Theoriq 提供的就是这个互补协助!
#KaitoYap @KaitoAI @TheoriqAI @incyd__ @ronbodkin @davidm_ller @PeiChen01 #Yap $THQ
Theoriq 流动性系统 OLP Swarm 第一阶段
如果你在 DeFi 做过 LP,就知道它从来不是被动收益。Uniswap V3,活跃管理、区间调整、重新部署、错过一次行情波动就亏成狗……不是技术做不出来自动化策略,而是没人做出真正链上运行的一套方程式!
现在,Theoriq 试着把这事交给 AI agents 做;OLP Swarm!
他们把这套系统拆成多个 agent,每个负责不同环节,用公开数据实时运行、已经能对多个池子做基本的 LP 调仓管理。
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第一阶段的核心组件包括:
※ Indexer / Ingestor:通过 The Graph 接入 Uniswap V3 各池子的数据,小时级和实时快照、结构化存进数据库
※ Observer Agent:实时监控池子 LP 状态,比如 VIRTUAL/WETH、COOKIE/WETH 等任意费率变动,触发后发布事件
※ Pub/Sub 系统:每个 agent 不直接对话,而是通过消息总线广播、订阅来协作,之后能自由插入新 agent
这个架构不追求大模型包办,而是做成可组装的 swarm,谁都可以往里加自己的模块!
而他们现在就在招人:
如果你本身是做市场信号,情绪分析、波动指标、预测模型的,现在可以试着把你的信号接入这套系统,让 agent 来消费、触发下一步操作。你可以设置费用、策略使用限制,甚至能多链分发。
简单说,你的信号不再只是给人看的数据图,而是给 agent 看的行动指令。
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这个体系未来会怎样?
这才只是 Phase 1,主要还是打地基、但可以看出他们的方向很清晰:
※ 后面会开放更多 agent SDK,支持自建策略型 agent
※ 项目方可以让自己的代币和流动性接入 swarm,形成代币化的 agent 套件
※ 小 LP 用户可以调用 swarm 协调仓位管理,减少损耗
Theoriq 的野心不是做个工具,而是想建一整套链上 AI agent 操作系统。它不会取代人,但会解放人、尤其是在那些你根本不想每天盯盘的 LP 策略里。他们已经有了包括 Hack VC、Foresight Ventures 等的支持,说明他们也认同觉得这是可行的!
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想参与?从写一个信号开始!
※ 如果你擅长搞数据,或者有一套指标从来没地方跑,试着加进 swarm。
※ 如果你是项目方,想要自家的池子更活跃,也可以把 Theoriq 的 agent 拉进来。
这就是个 Agent 可组装金融系统,目前正处于 builders 最适合插手的时间点!
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