🤪 @TheoriqAI 正式進入第二階段了，現在不再是單純地“搞數據、搞信號”，而是開始讓整個系統真正動起來，能在鏈上執行實際操作了。整個架構從策略設計到鏈上執行，開始逐步打通，這是 OLP Swarm 最關鍵的一步。

現在他們的 Policy Agent 已經可以直接在鏈上開倉、關倉。這些 agent 會根據市場價格波動的數據，比如過去 24 小時的價格範圍，來判斷是否需要調整流動性位置。聽起來簡單，其實就是模擬一個穩健的流動性策略框架，只不過整個過程都交給 agent 自動判斷和觸發。

在執行層，LP Agent 的角色就更關鍵了。它已經被接入到了 UI 裏，可以接收其他 agent 給出的結構化指令，比如要換什麼幣、在哪個 fee tier 上交易、最大滑點是多少等等。這套機制是用 Rust 寫的，意味着未來其他開發者也可以直接基於這套框架來擴展、定制自己的 LP agent。這算是 Theoriq 朝“DeFi 自動執行”邁出的一大步。

比較有意思的是他們還引入了 Evaluator Agent，簡單來說就是“考核官”，負責追蹤每個 agent 的表現，比如策略效果、gas 成本、成交效率這些指標。有了它，整個 Swarm 系統就能不斷根據歷史表現做動態優化，不斷篩選和調整策略組合。

總體來看，Theoriq 在往一個更完整的“Agent 網路”方向推進。從策略決策，到鏈上執行，再到效果評估，已經形成閉環。下一步應該會看到更多復雜功能的上線，比如多市場同步策略，甚至是 LLM 驅動的 LP agent。這個項目的節奏雖然不快，但每一步都很扎實。關鍵是它在 @KaitoAI 上有榜單活動！