🧐 @TheoriqAI プロトコルの第二段階は、実際には本当に「現場での実戦」が始まる。前の信号エージェントと観察エージェントは、ただ市場を観察し、データ分析を行うのを助けるだけで、実際にオンチェーンで作業を行うのは、このラウンドの主役：戦略エージェントとLPエージェントだ。

簡単に言うと、この二つの役割は一つはアイデアを出し、もう一つは実行することです。ストラテジーエージェントは、ポートフォリオの調整が必要かどうかを判断します。例えば、現在の市場の変動が大きいかどうか、プールを変更する必要があるか、ポジションを増減する必要があるか、ストラテジーの詳細をどう調整するかです。一方、LPエージェントは実行者であり、ストラテジーを受け取るとすぐにオンチェーンで流動性ポジションを調整します。どこに利益が高いかに応じて移動し、自動的にヘッジを行い、スリッページをコントロールするのはすべて彼に任されています。

この段階で彼らは全プロセスを完全にデモンストレーションしました。フロントエンドのデータ収集から戦略の推演、さらにはオンチェーンでの実際の実行まで、全体のSwarmは意識を持った「流動性マシン」のようで、自分で意思決定を行い、戦略を実行し、完全に人間がボタンを押す必要はありません。

このシステムの難しさは自動化を実現することではなく、「ダイナミック」な自動化を実現することにあります。市場は常に変化しており、戦略もそれに応じて変わる必要があります。これにはエージェントが実行するだけでなく、自ら判断し調整できることが求められます。Theoriq が目指しているのはツールではなく、自ら考える金融エージェントであり、彼らはその目標にまた一歩近づいたと感じています。重要なのは、@KaitoAI でランキング活動が行われていることです。