Je viens de voir le post de @TheoriqAI, qui parle de TheoRooAI et Yapybara "fuir la forêt sombre" et de commencer un voyage en conduite autonome, tout comme AlphaSwarm promet de gagner la confiance de la Finance décentralisée étape par étape.
Ils veulent exprimer à travers des bandes dessinées que l'agent AI dans le monde de la Finance décentralisée, c'est comme conduire pour explorer, il faut accumuler des kilomètres pour établir la confiance.
AlphaSwarm est un ensemble d'outils Agent Swarm lancé par Theoriq, dont le cœur est un SDK Python complet permettant de construire rapidement des agents financiers alimentés par des LLM, réalisant l'exécution automatique de stratégies telles que le trading cross-chain, le provisionnement de liquidités et l'optimisation des rendements.
Il combine trois rôles d'agents en un système en boucle fermée : l'Agent de Portail est responsable de l'observation de l'état de l'utilisateur, l'Agent de Connaissance extrait des données pour l'analyse stratégique, et l'Assistant LP génère des recommandations de code exécutable, permettant finalement d'exécuter une transaction en un clic. Le processus est transparent et sécurisé, et les actifs des utilisateurs sont toujours autohébergés.
Ce modèle de répartition est en fait une collaboration en équipe. Chaque agent se spécialise dans une partie, travaillant ensemble pour accomplir des tâches complexes.
Le modèle de confiance qui le sous-tend repose sur l'enregistrement on-chain, les scores de réputation et l'enregistrement des résultats des tâches. Si un agent n'est pas fiable, il sera pénalisé voire déclassé. Chaque agent doit fournir des "performances" pour être digne de confiance. Il n'y a pas d'agents qui montent en grade grâce à des promesses ou des vantardises. Tout comme avec la conduite autonome de Tesla, vous devez conduire correctement pour gagner la confiance, le système ne doit être utilisé qu'après que l'utilisateur ait réellement démontré ses capacités.
Techniquement, AlphaSwarm ne conduit pas les stratégies de trading directement avec des LLM, mais convertit les stratégies en langage naturel en code déterministe, puis les exécute via un groupe d'agents, évitant ainsi les hallucinations et les erreurs d'opération, avec une vérification et un audit possibles sur la chaîne.
Pour les utilisateurs, cela signifie une simplification des opérations, une expertise stratégique et un contrôle des risques visible. Il n'est pas nécessaire d'approuver manuellement 3 protocoles, ni de faire des allers-retours pour approuver les tokens, AlphaSwarm ajustera automatiquement les positions et optimisera les rendements en fonction du marché et des stratégies, réalisant véritablement une instruction donnée, tout est exécuté. L'expérience utilisateur est directement maximisée !
@TheoriqAI AlphaSwarm transforme véritablement la Finance décentralisée agentique en une "expérience de conduite" - intelligente, spécialisée, vérifiable et sécurisée. Ce type de protocole deviendra certainement de plus en plus courant à l'avenir, permettant à chacun d'accéder à la Finance décentralisée selon son niveau de compréhension.
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Ils veulent exprimer à travers des bandes dessinées que l'agent AI dans le monde de la Finance décentralisée, c'est comme conduire pour explorer, il faut accumuler des kilomètres pour établir la confiance.
AlphaSwarm est un ensemble d'outils Agent Swarm lancé par Theoriq, dont le cœur est un SDK Python complet permettant de construire rapidement des agents financiers alimentés par des LLM, réalisant l'exécution automatique de stratégies telles que le trading cross-chain, le provisionnement de liquidités et l'optimisation des rendements.
Il combine trois rôles d'agents en un système en boucle fermée : l'Agent de Portail est responsable de l'observation de l'état de l'utilisateur, l'Agent de Connaissance extrait des données pour l'analyse stratégique, et l'Assistant LP génère des recommandations de code exécutable, permettant finalement d'exécuter une transaction en un clic. Le processus est transparent et sécurisé, et les actifs des utilisateurs sont toujours autohébergés.
Ce modèle de répartition est en fait une collaboration en équipe. Chaque agent se spécialise dans une partie, travaillant ensemble pour accomplir des tâches complexes.
Le modèle de confiance qui le sous-tend repose sur l'enregistrement on-chain, les scores de réputation et l'enregistrement des résultats des tâches. Si un agent n'est pas fiable, il sera pénalisé voire déclassé. Chaque agent doit fournir des "performances" pour être digne de confiance. Il n'y a pas d'agents qui montent en grade grâce à des promesses ou des vantardises. Tout comme avec la conduite autonome de Tesla, vous devez conduire correctement pour gagner la confiance, le système ne doit être utilisé qu'après que l'utilisateur ait réellement démontré ses capacités.
Techniquement, AlphaSwarm ne conduit pas les stratégies de trading directement avec des LLM, mais convertit les stratégies en langage naturel en code déterministe, puis les exécute via un groupe d'agents, évitant ainsi les hallucinations et les erreurs d'opération, avec une vérification et un audit possibles sur la chaîne.
Pour les utilisateurs, cela signifie une simplification des opérations, une expertise stratégique et un contrôle des risques visible. Il n'est pas nécessaire d'approuver manuellement 3 protocoles, ni de faire des allers-retours pour approuver les tokens, AlphaSwarm ajustera automatiquement les positions et optimisera les rendements en fonction du marché et des stratégies, réalisant véritablement une instruction donnée, tout est exécuté. L'expérience utilisateur est directement maximisée !
@TheoriqAI AlphaSwarm transforme véritablement la Finance décentralisée agentique en une "expérience de conduite" - intelligente, spécialisée, vérifiable et sécurisée. Ce type de protocole deviendra certainement de plus en plus courant à l'avenir, permettant à chacun d'accéder à la Finance décentralisée selon son niveau de compréhension.