🧐 @TheoriqAI Protocol 的第二階段,其實才是真正開始“上場實戰”。前面那些信號 agent 和觀察 agent 只是幫忙看行情、做數據分析,真正去鏈上幹活的,是這輪主角:策略 agent 和 LP agent。



簡單說,這兩個角色一個出主意,一個去執行。策略 agent 負責判斷該不該調倉,比如當前市場波動大不大,需不需要換池子、加減倉,策略細節怎麼調。而 LP agent 就是執行者,拿到策略就直接去鏈上調整流動性頭寸,哪裏收益高就往哪兒跑,自動避險、控制滑點,全都靠它完成。

這一階段他們把整個流程做了完整的演示,從前端的數據採集,到策略推演,再到鏈上的實際執行,整個 Swarm 像一個有意識的“流動性機器”,自己就能做決策、跑策略,完全不需要人工點按鈕。

這個系統的難點不在於做自動化,而在於做“動態”的自動化。市場一直在變,策略得能跟着變,這就需要 agent 不僅能執行,還要能自己判斷和調整。Theoriq 想做的,不是工具,而是一個能自己思考的金融智能體,感覺他們離這個目標又近了一步。關鍵是它在 @KaitoAI 上有榜單活動
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