Cơ bản
Giao ngay
Giao dịch tiền điện tử một cách tự do
Giao dịch ký quỹ
Tăng lợi nhuận của bạn với đòn bẩy
Chuyển đổi và Đầu tư định kỳ
0 Fees
Giao dịch bất kể khối lượng không mất phí không trượt giá
ETF
Sản phẩm ETF có thuộc tính đòn bẩy giao dịch giao ngay không cần vay không cháy tải khoản
Giao dịch trước giờ mở cửa
Giao dịch token mới trước niêm yết
Futures
Truy cập hàng trăm hợp đồng vĩnh cửu
TradFi
Vàng
Một nền tảng cho tài sản truyền thống
Quyền chọn
Hot
Giao dịch với các quyền chọn kiểu Châu Âu
Tài khoản hợp nhất
Tối đa hóa hiệu quả sử dụng vốn của bạn
Giao dịch demo
Giới thiệu về Giao dịch hợp đồng tương lai
Nắm vững kỹ năng giao dịch hợp đồng từ đầu
Sự kiện tương lai
Tham gia sự kiện để nhận phần thưởng
Giao dịch demo
Sử dụng tiền ảo để trải nghiệm giao dịch không rủi ro
Launch
CandyDrop
Sưu tập kẹo để kiếm airdrop
Launchpool
Thế chấp nhanh, kiếm token mới tiềm năng
HODLer Airdrop
Nắm giữ GT và nhận được airdrop lớn miễn phí
Launchpad
Đăng ký sớm dự án token lớn tiếp theo
Điểm Alpha
Giao dịch trên chuỗi và nhận airdrop
Điểm Futures
Kiếm điểm futures và nhận phần thưởng airdrop
Đầu tư
Simple Earn
Kiếm lãi từ các token nhàn rỗi
Đầu tư tự động
Đầu tư tự động một cách thường xuyên.
Sản phẩm tiền kép
Kiếm lợi nhuận từ biến động thị trường
Soft Staking
Kiếm phần thưởng với staking linh hoạt
Vay Crypto
0 Fees
Thế chấp một loại tiền điện tử để vay một loại khác
Trung tâm cho vay
Trung tâm cho vay một cửa
Thêm
Trong làn sóng kết hợp giữa AI và Web3, hai loại giải pháp Agent phi tập trung đang dần nổi lên.
Một loại là các giải pháp thực thi hướng đến ứng dụng thực tế. Airaa Agent tập trung vào xây dựng hạ tầng lao động AI thực sự có thể thực thi, trực tiếp ánh xạ khả năng tính toán của AI và hợp tác của các tác nhân lên chuỗi, tập trung xây dựng lớp thanh toán và giao thức hợp tác giữa các Agent. Phương pháp này nhấn mạnh tính thực dụng — để AI Agent không chỉ có thể suy nghĩ mà còn có thể tương tác và thanh toán trực tiếp trên chuỗi.
Loại còn lại thiên về mô-đun hóa và đổi mới lý thuyết. Theoriq AI sử dụng kiến trúc kỹ thuật kết hợp, thông qua việc lắp ráp linh hoạt các mô-đun Agent khác nhau để xuất hiện hiệu ứng trí tuệ tập thể, giống như một lớp giao thức mở rộng có thể mở rộng. Tuyến đường này mang ý nghĩa nghiên cứu hơn, khám phá cách thiết kế mô-đun để nhiều hệ thống AI có thể hợp tác một cách hữu cơ.
Hai hướng đều cố gắng trả lời cùng một câu hỏi: làm thế nào để AI trong hệ sinh thái Web3 không chỉ là công cụ, mà còn là những người tham gia thực sự có tính tự chủ và khả năng tham gia kinh tế.