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2025-08-03 14:09:10
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🤠 @TheoriqAI 放出了一個實機 demo,把他們的 OLP Swarm 整個流程展示了一遍,核心就是一羣 Agent 如何在鏈上“看盤+下單+調倉”全自動搞定,看完之後我只能說,這項目是真的在認真做事。
這個 Swarm 是怎麼工作的呢?一開始是從 Uniswap v3 上讀取池子數據,比如價格的變化脈衝。接着交給 Statistical Agent 來分析,計算最近一段時間的均值、波動率這些關鍵指標。然後 Policy Agent 根據波動情況來決定是不是要調策略,比如改變倉位寬度或者換一個交易區間。
最關鍵的是 LP Agent 的動作,接到策略信號之後直接在鏈上開倉、做 swap、mint 流動性倉位,整個過程都有交易哈希返回,確認完成。這就不是一個“只做研究”的項目了,是真正能在鏈上跑起來的自動策略機器人。
而且這個 Swarm 是實時感知市場變化的。當我們給它一個自然語言指令,比如“幫我看看現在市場怎麼樣,需要調整參數嗎?”它能自動分析當前市場情況,然後實時調整已有倉位的策略,比如收緊或者放寬倉位區間。這才是真正的 Agent 協作執行。
簡單來說,現在的 Theoriq 不是在吹什麼 AI + DeFi 的概念,而是已經讓一羣 agent 具備了基本的“看行情+做判斷+鏈上實操”的能力。下一步應該會看到他們把這個系統開放給更多開發者使用,到時候整個 agent 網路的活性才會真正起來。
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這個 Swarm 是怎麼工作的呢?一開始是從 Uniswap v3 上讀取池子數據,比如價格的變化脈衝。接着交給 Statistical Agent 來分析,計算最近一段時間的均值、波動率這些關鍵指標。然後 Policy Agent 根據波動情況來決定是不是要調策略,比如改變倉位寬度或者換一個交易區間。
最關鍵的是 LP Agent 的動作,接到策略信號之後直接在鏈上開倉、做 swap、mint 流動性倉位,整個過程都有交易哈希返回,確認完成。這就不是一個“只做研究”的項目了,是真正能在鏈上跑起來的自動策略機器人。
而且這個 Swarm 是實時感知市場變化的。當我們給它一個自然語言指令,比如“幫我看看現在市場怎麼樣,需要調整參數嗎?”它能自動分析當前市場情況,然後實時調整已有倉位的策略,比如收緊或者放寬倉位區間。這才是真正的 Agent 協作執行。
簡單來說,現在的 Theoriq 不是在吹什麼 AI + DeFi 的概念,而是已經讓一羣 agent 具備了基本的“看行情+做判斷+鏈上實操”的能力。下一步應該會看到他們把這個系統開放給更多開發者使用,到時候整個 agent 網路的活性才會真正起來。