🧐 La segunda fase del protocolo @TheoriqAI en realidad es el verdadero comienzo de "la batalla en el campo". Los agentes de señal y los agentes de observación solo ayudan a monitorear el mercado y hacer análisis de datos; los verdaderos protagonistas que trabajan en la cadena son: los agentes de estrategia y los agentes de LP.
En pocas palabras, estos dos roles son uno que propone ideas y otro que ejecuta. El agente de estrategia es responsable de juzgar si se debe ajustar la posición, por ejemplo, cuán grande es la volatilidad del mercado actual, si es necesario cambiar de grupo, aumentar o disminuir posiciones, y cómo ajustar los detalles de la estrategia. El agente LP es el ejecutor, que al recibir la estrategia va directamente a la cadena para ajustar las posiciones de liquidez, corriendo hacia donde los beneficios son mayores, evitando automáticamente riesgos y controlando el deslizamiento, todo ello a su cargo.
En esta etapa, realizaron una demostración completa de todo el proceso, desde la recopilación de datos en el front-end, pasando por la deducción de estrategias, hasta la ejecución real en la cadena. Todo el Swarm es como una "máquina de liquidez" consciente, capaz de tomar decisiones y ejecutar estrategias por sí misma, sin necesidad de que una persona presione botones.
La dificultad de este sistema no radica en la automatización, sino en la automatización "dinámica". El mercado está en constante cambio, y las estrategias deben poder adaptarse, lo que requiere que el agente no solo ejecute, sino que también pueda juzgar y ajustar por sí mismo. Lo que Theoriq quiere hacer no es una herramienta, sino un agente financiero inteligente que pueda pensar por sí mismo; parece que están un paso más cerca de este objetivo. La clave es que tiene una actividad de clasificación en @KaitoAI.
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🧐 La segunda fase del protocolo @TheoriqAI en realidad es el verdadero comienzo de "la batalla en el campo". Los agentes de señal y los agentes de observación solo ayudan a monitorear el mercado y hacer análisis de datos; los verdaderos protagonistas que trabajan en la cadena son: los agentes de estrategia y los agentes de LP.
En pocas palabras, estos dos roles son uno que propone ideas y otro que ejecuta. El agente de estrategia es responsable de juzgar si se debe ajustar la posición, por ejemplo, cuán grande es la volatilidad del mercado actual, si es necesario cambiar de grupo, aumentar o disminuir posiciones, y cómo ajustar los detalles de la estrategia. El agente LP es el ejecutor, que al recibir la estrategia va directamente a la cadena para ajustar las posiciones de liquidez, corriendo hacia donde los beneficios son mayores, evitando automáticamente riesgos y controlando el deslizamiento, todo ello a su cargo.
En esta etapa, realizaron una demostración completa de todo el proceso, desde la recopilación de datos en el front-end, pasando por la deducción de estrategias, hasta la ejecución real en la cadena. Todo el Swarm es como una "máquina de liquidez" consciente, capaz de tomar decisiones y ejecutar estrategias por sí misma, sin necesidad de que una persona presione botones.
La dificultad de este sistema no radica en la automatización, sino en la automatización "dinámica". El mercado está en constante cambio, y las estrategias deben poder adaptarse, lo que requiere que el agente no solo ejecute, sino que también pueda juzgar y ajustar por sí mismo. Lo que Theoriq quiere hacer no es una herramienta, sino un agente financiero inteligente que pueda pensar por sí mismo; parece que están un paso más cerca de este objetivo. La clave es que tiene una actividad de clasificación en @KaitoAI.