🤪 @TheoriqAI đã chính thức bước vào giai đoạn thứ hai, không còn đơn thuần là "làm dữ liệu, làm tín hiệu" nữa, mà bắt đầu để cả hệ thống thực sự hoạt động, có thể thực hiện các thao tác thực tế trên chuỗi. Toàn bộ kiến trúc từ thiết kế chiến lược đến thực thi trên chuỗi, bắt đầu được kết nối dần dần, đây là bước quan trọng nhất của OLP Swarm.
Bây giờ, các Policy Agent của họ đã có thể mở và đóng vị trí trực tiếp trên chuỗi. Những agent này sẽ dựa vào dữ liệu biến động giá thị trường, chẳng hạn như khoảng giá trong 24 giờ qua, để xác định xem có cần điều chỉnh vị trí thanh khoản hay không. Nghe có vẻ đơn giản, thực chất là mô phỏng một khung chiến lược thanh khoản vững chắc, chỉ khác là toàn bộ quá trình được giao cho agent tự động xác định và kích hoạt.
Tại tầng thực thi, vai trò của LP Agent càng trở nên quan trọng hơn. Nó đã được tích hợp vào giao diện người dùng, có thể nhận các chỉ thị có cấu trúc từ các agent khác, chẳng hạn như muốn đổi đồng nào, giao dịch ở mức phí nào, mức trượt giá tối đa là bao nhiêu, v.v. Cơ chế này được viết bằng Rust, có nghĩa là trong tương lai các nhà phát triển khác cũng có thể dựa trên khung này để mở rộng và tùy chỉnh LP agent của riêng họ. Đây được coi là một bước tiến lớn của Theoriq hướng tới "Thực thi DeFi tự động."
Điều thú vị là họ còn giới thiệu Evaluator Agent, đơn giản mà nói là "cán bộ đánh giá", có nhiệm vụ theo dõi hiệu suất của từng agent, chẳng hạn như hiệu quả chiến lược, chi phí gas, hiệu suất giao dịch và các chỉ số khác. Với nó, toàn bộ hệ thống Swarm có thể liên tục tối ưu hóa động dựa trên hiệu suất lịch sử, không ngừng lọc và điều chỉnh các kết hợp chiến lược.
Tổng thể mà nói, Theoriq đang tiến tới một "Mạng lưới Agent" hoàn chỉnh hơn. Từ quyết định chiến lược, đến thực thi trên chuỗi, rồi đến đánh giá hiệu quả, đã hình thành một vòng khép kín. Bước tiếp theo sẽ thấy nhiều tính năng phức tạp hơn được ra mắt, chẳng hạn như chiến lược đồng bộ đa thị trường, thậm chí là LP agent do LLM điều khiển. Tốc độ của dự án này mặc dù không nhanh, nhưng mỗi bước đi đều rất vững chắc. Điểm quan trọng là nó có hoạt động bảng xếp hạng trên @KaitoAI!
Trang này có thể chứa nội dung của bên thứ ba, được cung cấp chỉ nhằm mục đích thông tin (không phải là tuyên bố/bảo đảm) và không được coi là sự chứng thực cho quan điểm của Gate hoặc là lời khuyên về tài chính hoặc chuyên môn. Xem Tuyên bố từ chối trách nhiệm để biết chi tiết.
🤪 @TheoriqAI đã chính thức bước vào giai đoạn thứ hai, không còn đơn thuần là "làm dữ liệu, làm tín hiệu" nữa, mà bắt đầu để cả hệ thống thực sự hoạt động, có thể thực hiện các thao tác thực tế trên chuỗi. Toàn bộ kiến trúc từ thiết kế chiến lược đến thực thi trên chuỗi, bắt đầu được kết nối dần dần, đây là bước quan trọng nhất của OLP Swarm.
Bây giờ, các Policy Agent của họ đã có thể mở và đóng vị trí trực tiếp trên chuỗi. Những agent này sẽ dựa vào dữ liệu biến động giá thị trường, chẳng hạn như khoảng giá trong 24 giờ qua, để xác định xem có cần điều chỉnh vị trí thanh khoản hay không. Nghe có vẻ đơn giản, thực chất là mô phỏng một khung chiến lược thanh khoản vững chắc, chỉ khác là toàn bộ quá trình được giao cho agent tự động xác định và kích hoạt.
Tại tầng thực thi, vai trò của LP Agent càng trở nên quan trọng hơn. Nó đã được tích hợp vào giao diện người dùng, có thể nhận các chỉ thị có cấu trúc từ các agent khác, chẳng hạn như muốn đổi đồng nào, giao dịch ở mức phí nào, mức trượt giá tối đa là bao nhiêu, v.v. Cơ chế này được viết bằng Rust, có nghĩa là trong tương lai các nhà phát triển khác cũng có thể dựa trên khung này để mở rộng và tùy chỉnh LP agent của riêng họ. Đây được coi là một bước tiến lớn của Theoriq hướng tới "Thực thi DeFi tự động."
Điều thú vị là họ còn giới thiệu Evaluator Agent, đơn giản mà nói là "cán bộ đánh giá", có nhiệm vụ theo dõi hiệu suất của từng agent, chẳng hạn như hiệu quả chiến lược, chi phí gas, hiệu suất giao dịch và các chỉ số khác. Với nó, toàn bộ hệ thống Swarm có thể liên tục tối ưu hóa động dựa trên hiệu suất lịch sử, không ngừng lọc và điều chỉnh các kết hợp chiến lược.
Tổng thể mà nói, Theoriq đang tiến tới một "Mạng lưới Agent" hoàn chỉnh hơn. Từ quyết định chiến lược, đến thực thi trên chuỗi, rồi đến đánh giá hiệu quả, đã hình thành một vòng khép kín. Bước tiếp theo sẽ thấy nhiều tính năng phức tạp hơn được ra mắt, chẳng hạn như chiến lược đồng bộ đa thị trường, thậm chí là LP agent do LLM điều khiển. Tốc độ của dự án này mặc dù không nhanh, nhưng mỗi bước đi đều rất vững chắc. Điểm quan trọng là nó có hoạt động bảng xếp hạng trên @KaitoAI!