🧐 La deuxième phase du protocole @TheoriqAI est en fait le véritable début de "l'entrée en action". Les agents de signal et les agents d'observation précédents n'étaient là que pour surveiller le marché et effectuer des analyses de données. Ce sont les véritables protagonistes de ce tour : les agents de stratégie et les agents LP qui travaillent sur la chaîne.
En termes simples, ces deux rôles sont l'un qui propose des idées et l'autre qui exécute. L'agent de stratégie est responsable de déterminer s'il faut ajuster le portefeuille, par exemple, si la volatilité du marché est grande ou si un changement de pool est nécessaire, comment ajuster les détails de la stratégie. L'agent LP est l'exécuteur, il reçoit la stratégie et ajuste directement la position de liquidité sur la chaîne, se dirigeant vers les endroits les plus rentables, tout en évitant automatiquement les risques et en contrôlant le slippage, tout cela grâce à lui.
À ce stade, ils ont réalisé une démonstration complète du processus, de la collecte de données en front-end, à la simulation de stratégies, jusqu'à l'exécution réelle off-chain. L'ensemble de Swarm fonctionne comme une "machine de liquidité" consciente, capable de prendre des décisions et d'exécuter des stratégies sans avoir besoin d'une intervention humaine pour appuyer sur des boutons.
La difficulté de ce système ne réside pas dans l'automatisation, mais dans l'automatisation "dynamique". Le marché est en constante évolution, et les stratégies doivent pouvoir s'adapter, ce qui nécessite que l'agent puisse non seulement exécuter, mais aussi juger et ajuster par lui-même. Ce que Theoriq souhaite réaliser, ce n'est pas un outil, mais un agent financier capable de réfléchir par lui-même, et il semble qu'ils se rapprochent un peu plus de cet objectif. L'essentiel est qu'il y a une activité de classement sur @KaitoAI.
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🧐 La deuxième phase du protocole @TheoriqAI est en fait le véritable début de "l'entrée en action". Les agents de signal et les agents d'observation précédents n'étaient là que pour surveiller le marché et effectuer des analyses de données. Ce sont les véritables protagonistes de ce tour : les agents de stratégie et les agents LP qui travaillent sur la chaîne.
En termes simples, ces deux rôles sont l'un qui propose des idées et l'autre qui exécute. L'agent de stratégie est responsable de déterminer s'il faut ajuster le portefeuille, par exemple, si la volatilité du marché est grande ou si un changement de pool est nécessaire, comment ajuster les détails de la stratégie. L'agent LP est l'exécuteur, il reçoit la stratégie et ajuste directement la position de liquidité sur la chaîne, se dirigeant vers les endroits les plus rentables, tout en évitant automatiquement les risques et en contrôlant le slippage, tout cela grâce à lui.
À ce stade, ils ont réalisé une démonstration complète du processus, de la collecte de données en front-end, à la simulation de stratégies, jusqu'à l'exécution réelle off-chain. L'ensemble de Swarm fonctionne comme une "machine de liquidité" consciente, capable de prendre des décisions et d'exécuter des stratégies sans avoir besoin d'une intervention humaine pour appuyer sur des boutons.
La difficulté de ce système ne réside pas dans l'automatisation, mais dans l'automatisation "dynamique". Le marché est en constante évolution, et les stratégies doivent pouvoir s'adapter, ce qui nécessite que l'agent puisse non seulement exécuter, mais aussi juger et ajuster par lui-même. Ce que Theoriq souhaite réaliser, ce n'est pas un outil, mais un agent financier capable de réfléchir par lui-même, et il semble qu'ils se rapprochent un peu plus de cet objectif. L'essentiel est qu'il y a une activité de classement sur @KaitoAI.