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GateUser-a43bc48f
2025-08-03 14:09:10
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🤠 @TheoriqAI 放出了一个实机 demo,把他们的 OLP Swarm 整个流程展示了一遍,核心就是一群 Agent 如何在链上“看盘+下单+调仓”全自动搞定,看完之后我只能说,这项目是真的在认真做事。
这个 Swarm 是怎么工作的呢?一开始是从 Uniswap v3 上读取池子数据,比如价格的变化脉冲。接着交给 Statistical Agent 来分析,计算最近一段时间的均值、波动率这些关键指标。然后 Policy Agent 根据波动情况来决定是不是要调策略,比如改变仓位宽度或者换一个交易区间。
最关键的是 LP Agent 的动作,接到策略信号之后直接在链上开仓、做 swap、mint 流动性仓位,整个过程都有交易哈希返回,确认完成。这就不是一个“只做研究”的项目了,是真正能在链上跑起来的自动策略机器人。
而且这个 Swarm 是实时感知市场变化的。当我们给它一个自然语言指令,比如“帮我看看现在市场怎么样,需要调整参数吗?”它能自动分析当前市场情况,然后实时调整已有仓位的策略,比如收紧或者放宽仓位区间。这才是真正的 Agent 协作执行。
简单来说,现在的 Theoriq 不是在吹什么 AI + DeFi 的概念,而是已经让一群 agent 具备了基本的“看行情+做判断+链上实操”的能力。下一步应该会看到他们把这个系统开放给更多开发者使用,到时候整个 agent 网络的活性才会真正起来。
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这个 Swarm 是怎么工作的呢?一开始是从 Uniswap v3 上读取池子数据,比如价格的变化脉冲。接着交给 Statistical Agent 来分析,计算最近一段时间的均值、波动率这些关键指标。然后 Policy Agent 根据波动情况来决定是不是要调策略,比如改变仓位宽度或者换一个交易区间。
最关键的是 LP Agent 的动作,接到策略信号之后直接在链上开仓、做 swap、mint 流动性仓位,整个过程都有交易哈希返回,确认完成。这就不是一个“只做研究”的项目了,是真正能在链上跑起来的自动策略机器人。
而且这个 Swarm 是实时感知市场变化的。当我们给它一个自然语言指令,比如“帮我看看现在市场怎么样,需要调整参数吗?”它能自动分析当前市场情况,然后实时调整已有仓位的策略,比如收紧或者放宽仓位区间。这才是真正的 Agent 协作执行。
简单来说,现在的 Theoriq 不是在吹什么 AI + DeFi 的概念,而是已经让一群 agent 具备了基本的“看行情+做判断+链上实操”的能力。下一步应该会看到他们把这个系统开放给更多开发者使用,到时候整个 agent 网络的活性才会真正起来。