🤪 @TheoriqAI entre officiellement dans la deuxième phase, il ne s'agit plus simplement de « manipuler des données, manipuler des signaux », mais de faire réellement fonctionner tout le système, capable d'exécuter des opérations réelles off-chain. L'ensemble de l'architecture, de la conception de la stratégie à l'exécution off-chain, commence à être progressivement connecté, c'est la étape la plus cruciale pour OLP Swarm.
Maintenant, leurs agents de politique peuvent ouvrir et fermer des positions directement off-chain. Ces agents déterminent s'il est nécessaire d'ajuster la position de liquidité en fonction des données des fluctuations des prix du marché, comme la fourchette de prix des 24 dernières heures. Cela semble simple, mais c'est en réalité la simulation d'un cadre de stratégie de liquidité robuste, sauf que tout le processus est laissé à l'agent pour juger et déclencher automatiquement.
Au niveau de l'exécution, le rôle de l'agent LP est devenu encore plus crucial. Il a déjà été intégré dans l'interface utilisateur, permettant de recevoir des instructions structurées d'autres agents, comme quel jeton échanger, sur quel niveau de frais trader, quel est le slippage maximal, etc. Ce mécanisme est écrit en Rust, ce qui signifie que d'autres développeurs pourront également étendre et personnaliser leur propre agent LP directement basé sur ce cadre à l'avenir. Cela représente un grand pas en avant pour Theoriq vers l'automatisation de l'exécution DeFi.
Ce qui est intéressant, c'est qu'ils ont également introduit l'Evaluator Agent, qui est en gros un "examinateur", chargé de suivre la performance de chaque agent, comme l'efficacité des stratégies, le coût en gas, l'efficacité des transactions, etc. Avec cela, l'ensemble du système Swarm peut continuellement optimiser dynamiquement en fonction des performances historiques, en filtrant et en ajustant constamment les combinaisons de stratégies.
Dans l'ensemble, Theoriq avance vers un "réseau d'agents" plus complet. De la prise de décision stratégique, à l'exécution off-chain, jusqu'à l'évaluation des résultats, un cercle vertueux s'est déjà formé. La prochaine étape devrait voir le lancement de fonctionnalités plus complexes, comme des stratégies synchronisées sur plusieurs marchés, voire un agent LP piloté par LLM. Le rythme de ce projet n'est pas rapide, mais chaque étape est solide. L'essentiel est qu'il y a une activité de classement sur @KaitoAI !
Cette page peut inclure du contenu de tiers fourni à des fins d'information uniquement. Gate ne garantit ni l'exactitude ni la validité de ces contenus, n’endosse pas les opinions exprimées, et ne fournit aucun conseil financier ou professionnel à travers ces informations. Voir la section Avertissement pour plus de détails.
🤪 @TheoriqAI entre officiellement dans la deuxième phase, il ne s'agit plus simplement de « manipuler des données, manipuler des signaux », mais de faire réellement fonctionner tout le système, capable d'exécuter des opérations réelles off-chain. L'ensemble de l'architecture, de la conception de la stratégie à l'exécution off-chain, commence à être progressivement connecté, c'est la étape la plus cruciale pour OLP Swarm.
Maintenant, leurs agents de politique peuvent ouvrir et fermer des positions directement off-chain. Ces agents déterminent s'il est nécessaire d'ajuster la position de liquidité en fonction des données des fluctuations des prix du marché, comme la fourchette de prix des 24 dernières heures. Cela semble simple, mais c'est en réalité la simulation d'un cadre de stratégie de liquidité robuste, sauf que tout le processus est laissé à l'agent pour juger et déclencher automatiquement.
Au niveau de l'exécution, le rôle de l'agent LP est devenu encore plus crucial. Il a déjà été intégré dans l'interface utilisateur, permettant de recevoir des instructions structurées d'autres agents, comme quel jeton échanger, sur quel niveau de frais trader, quel est le slippage maximal, etc. Ce mécanisme est écrit en Rust, ce qui signifie que d'autres développeurs pourront également étendre et personnaliser leur propre agent LP directement basé sur ce cadre à l'avenir. Cela représente un grand pas en avant pour Theoriq vers l'automatisation de l'exécution DeFi.
Ce qui est intéressant, c'est qu'ils ont également introduit l'Evaluator Agent, qui est en gros un "examinateur", chargé de suivre la performance de chaque agent, comme l'efficacité des stratégies, le coût en gas, l'efficacité des transactions, etc. Avec cela, l'ensemble du système Swarm peut continuellement optimiser dynamiquement en fonction des performances historiques, en filtrant et en ajustant constamment les combinaisons de stratégies.
Dans l'ensemble, Theoriq avance vers un "réseau d'agents" plus complet. De la prise de décision stratégique, à l'exécution off-chain, jusqu'à l'évaluation des résultats, un cercle vertueux s'est déjà formé. La prochaine étape devrait voir le lancement de fonctionnalités plus complexes, comme des stratégies synchronisées sur plusieurs marchés, voire un agent LP piloté par LLM. Le rythme de ce projet n'est pas rapide, mais chaque étape est solide. L'essentiel est qu'il y a une activité de classement sur @KaitoAI !