📢 Gate广场专属 #WXTM创作大赛# 正式开启!
聚焦 CandyDrop 第59期 —— MinoTari (WXTM),总奖池 70,000 枚 WXTM 等你赢!
🎯 关于 MinoTari (WXTM)
Tari 是一个以数字资产为核心的区块链协议,由 Rust 构建,致力于为创作者提供设计全新数字体验的平台。
通过 Tari,数字稀缺资产(如收藏品、游戏资产等)将成为创作者拓展商业价值的新方式。
🎨 活动时间:
2025年8月7日 17:00 - 8月12日 24:00(UTC+8)
📌 参与方式:
在 Gate广场发布与 WXTM 或相关活动(充值 / 交易 / CandyDrop)相关的原创内容
内容不少于 100 字,形式不限(观点分析、教程分享、图文创意等)
添加标签: #WXTM创作大赛# 和 #WXTM#
附本人活动截图(如充值记录、交易页面或 CandyDrop 报名图)
🏆 奖励设置(共计 70,000 枚 WXTM):
一等奖(1名):20,000 枚 WXTM
二等奖(3名):10,000 枚 WXTM
三等奖(10名):2,000 枚 WXTM
📋 评选标准:
内容质量(主题相关、逻辑清晰、有深度)
用户互动热度(点赞、评论)
附带参与截图者优先
📄 活动说明:
内容必须原创,禁止抄袭和小号刷量行为
获奖用户需完成 Gate广场实名
Theoriq:打造DeFi智能Agent网络 开启多智能体流动性管理新时代
多智能体协作在DeFi领域的实践:以Theoriq为例
2024年起,AI Agent在Web3世界中快速崛起,大量围绕智能体的实验正在兴起。作为模型能力与具体业务应用之间的中介桥梁,AI Agent将底层AI模型封装成具备任务导向与自治能力的智能体,直接服务于用户自主执行任务并产生真实的经济活动。
一、AI Agent协议栈层级
在整个AI Agent协议栈中,可以将其划分为三个主要层级:
基础设施层:为智能体提供最底层的运行支持,包括Agent Framework和Agent OS等核心模块。
协调与调度层:关注多智能体之间的协同、任务调度与系统激励机制,包括Agent Orchestration、Agent Swarm和Agent Incentive Layer。
应用层:涵盖分发、应用和消费等子类,如Agent Launchpad、AgentFi、Agent Native DApp等。
二、AgentFi: 工程可行与价值可证的落地方向
AgentFi可能是当前阶段最有潜力实现"工程可实现性+业务可用性"平衡的演进方向。主要集中在以下几个板块:
三、Theoriq:Agent Swarm的流动性管理演进
Theoriq旨在打造通过协调AI智能体集群实现智能体经济,而链上流动性管理与收益优化是其重要的应用场景之一。
Theoriq Alpha Protocol
Theoriq Alpha Protocol是一个去中心化协议,专为支持多智能体在链上协作、执行复杂金融任务与优化流动性而设计。其核心特征包括:
Theoriq AlphaSwarm
AlphaSwarm是构建于Theoriq Alpha Protocol之上的首个旗舰级多智能体系统,由三类核心智能体组成:
四、Theoriq生态合作与社区发展
Theoriq正在打造一个涵盖AI基础设施、数据协作、算力加速与社区共建的多维生态网络。主要合作伙伴包括Google Cloud、NVIDIA、Kaito、Arrakis Finance、Keyrock等。
在社区层面,Theoriq启动了"Infinity Swarm"全球大使计划,面向内容创作者与社区建设者设立多个等级。
五、代币经济模型设计及治理安全机制
Theoriq的代币$THQ定位为去中心化智能体网络的核心"燃料"。总供应量固定为10亿枚,代币分配结构包括核心贡献者、投资机构、社区激励和国库等部分。
$THQ持有者参与网络获得多元化的激励方式,包括协议访问费用、直接激励与生态奖励、智能体激励与委托机制等。
六、项目融资及团队背景
Theoriq背后的开发团队ChainML已完成两轮融资,累计融资1020万美元。核心团队成员来自Google、ConsenSys、Goldman Sachs、Dell等科技与金融巨头。
七、Agent市场的竞争格局
Theoriq在AgentFi + DeFi流动性管理这一细分方向的竞品并不多。与Olas、Talus、Virtual Protocol等项目相比,Theoriq更聚焦于打造能赚钱的金融智能Agent网络。
八、总结:商业逻辑、工程实现及潜在风险
Theoriq聚焦于DeFi的核心痛点——流动性管理与自动化资产运营,代表了AgentFi从概念走向实用的关键路径。项目具备坚实的现实需求基础和清晰的商业应用路径,同时在工程实现上引入LLM、强化学习与链上实时信号处理,推动智能体系统向策略化、自适应演进。