🧐 @TheoriqAI Protocol 的第二阶段,其实才是真正开始“上场实战”。前面那些信号 agent 和观察 agent 只是帮忙看行情、做数据分析,真正去链上干活的,是这轮主角:策略 agent 和 LP agent。



简单说,这两个角色一个出主意,一个去执行。策略 agent 负责判断该不该调仓,比如当前市场波动大不大,需不需要换池子、加减仓,策略细节怎么调。而 LP agent 就是执行者,拿到策略就直接去链上调整流动性头寸,哪里收益高就往哪儿跑,自动避险、控制滑点,全都靠它完成。

这一阶段他们把整个流程做了完整的演示,从前端的数据采集,到策略推演,再到链上的实际执行,整个 Swarm 像一个有意识的“流动性机器”,自己就能做决策、跑策略,完全不需要人工点按钮。

这个系统的难点不在于做自动化,而在于做“动态”的自动化。市场一直在变,策略得能跟着变,这就需要 agent 不仅能执行,还要能自己判断和调整。Theoriq 想做的,不是工具,而是一个能自己思考的金融智能体,感觉他们离这个目标又近了一步。关键是它在 @KaitoAI 上有榜单活动
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