🤪 @TheoriqAI 正式进入第二阶段了，现在不再是单纯地“搞数据、搞信号”，而是开始让整个系统真正动起来，能在链上执行实际操作了。整个架构从策略设计到链上执行，开始逐步打通，这是 OLP Swarm 最关键的一步。

现在他们的 Policy Agent 已经可以直接在链上开仓、关仓。这些 agent 会根据市场价格波动的数据，比如过去 24 小时的价格范围，来判断是否需要调整流动性位置。听起来简单，其实就是模拟一个稳健的流动性策略框架，只不过整个过程都交给 agent 自动判断和触发。

在执行层，LP Agent 的角色就更关键了。它已经被接入到了 UI 里，可以接收其他 agent 给出的结构化指令，比如要换什么币、在哪个 fee tier 上交易、最大滑点是多少等等。这套机制是用 Rust 写的，意味着未来其他开发者也可以直接基于这套框架来扩展、定制自己的 LP agent。这算是 Theoriq 朝“DeFi 自动执行”迈出的一大步。

比较有意思的是他们还引入了 Evaluator Agent，简单来说就是“考核官”，负责追踪每个 agent 的表现，比如策略效果、gas 成本、成交效率这些指标。有了它，整个 Swarm 系统就能不断根据历史表现做动态优化，不断筛选和调整策略组合。

总体来看，Theoriq 在往一个更完整的“Agent 网络”方向推进。从策略决策，到链上执行，再到效果评估，已经形成闭环。下一步应该会看到更多复杂功能的上线，比如多市场同步策略，甚至是 LLM 驱动的 LP agent。这个项目的节奏虽然不快，但每一步都很扎实。关键是它在 @KaitoAI 上有榜单活动！