📢 Gate廣場專屬 #WXTM创作大赛# 正式開啓!
聚焦 CandyDrop 第59期 —— MinoTari (WXTM),總獎池 70,000 枚 WXTM 等你贏!
🎯 關於 MinoTari (WXTM)
Tari 是一個以數字資產爲核心的區塊鏈協議,由 Rust 構建,致力於爲創作者提供設計全新數字體驗的平台。
通過 Tari,數字稀缺資產(如收藏品、遊戲資產等)將成爲創作者拓展商業價值的新方式。
🎨 活動時間:
2025年8月7日 17:00 - 8月12日 24:00(UTC+8)
📌 參與方式:
在 Gate廣場發布與 WXTM 或相關活動(充值 / 交易 / CandyDrop)相關的原創內容
內容不少於 100 字,形式不限(觀點分析、教程分享、圖文創意等)
添加標籤: #WXTM创作大赛# 和 #WXTM#
附本人活動截圖(如充值記錄、交易頁面或 CandyDrop 報名圖)
🏆 獎勵設置(共計 70,000 枚 WXTM):
一等獎(1名):20,000 枚 WXTM
二等獎(3名):10,000 枚 WXTM
三等獎(10名):2,000 枚 WXTM
📋 評選標準:
內容質量(主題相關、邏輯清晰、有深度)
用戶互動熱度(點讚、評論)
附帶參與截圖者優先
📄 活動說明:
內容必須原創,禁止抄襲和小號刷量行爲
獲獎用戶需完成 Gate廣場實名
Theoriq:打造DeFi智能Agent網路 開啓多智能體流動性管理新時代
多智能體協作在DeFi領域的實踐:以Theoriq爲例
2024年起,AI Agent在Web3世界中快速崛起,大量圍繞智能體的實驗正在興起。作爲模型能力與具體業務應用之間的中介橋梁,AI Agent將底層AI模型封裝成具備任務導向與自治能力的智能體,直接服務於用戶自主執行任務並產生真實的經濟活動。
一、AI Agent協議棧層級
在整個AI Agent協議棧中,可以將其劃分爲三個主要層級:
基礎設施層:爲智能體提供最底層的運行支持,包括Agent Framework和Agent OS等核心模塊。
協調與調度層:關注多智能體之間的協同、任務調度與系統激勵機制,包括Agent Orchestration、Agent Swarm和Agent Incentive Layer。
應用層:涵蓋分發、應用和消費等子類,如Agent Launchpad、AgentFi、Agent Native DApp等。
二、AgentFi: 工程可行與價值可證的落地方向
AgentFi可能是當前階段最有潛力實現"工程可實現性+業務可用性"平衡的演進方向。主要集中在以下幾個板塊:
三、Theoriq:Agent Swarm的流動性管理演進
Theoriq旨在打造通過協調AI智能體集羣實現智能體經濟,而鏈上流動性管理與收益優化是其重要的應用場景之一。
Theoriq Alpha Protocol
Theoriq Alpha Protocol是一個去中心化協議,專爲支持多智能體在鏈上協作、執行復雜金融任務與優化流動性而設計。其核心特徵包括:
Theoriq AlphaSwarm
AlphaSwarm是構建於Theoriq Alpha Protocol之上的首個旗艦級多智能體系統,由三類核心智能體組成:
四、Theoriq生態合作與社區發展
Theoriq正在打造一個涵蓋AI基礎設施、數據協作、算力加速與社區共建的多維生態網路。主要合作夥伴包括Google Cloud、NVIDIA、Kaito、Arrakis Finance、Keyrock等。
在社區層面,Theoriq啓動了"Infinity Swarm"全球大使計劃,面向內容創作者與社區建設者設立多個等級。
五、代幣經濟模型設計及治理安全機制
Theoriq的代幣$THQ定位爲去中心化智能體網路的核心"燃料"。總供應量固定爲10億枚,代幣分配結構包括核心貢獻者、投資機構、社區激勵和國庫等部分。
$THQ持有者參與網路獲得多元化的激勵方式,包括協議訪問費用、直接激勵與生態獎勵、智能體激勵與委托機制等。
六、項目融資及團隊背景
Theoriq背後的開發團隊ChainML已完成兩輪融資,累計融資1020萬美元。核心團隊成員來自Google、ConsenSys、Goldman Sachs、Dell等科技與金融巨頭。
七、Agent市場的競爭格局
Theoriq在AgentFi + DeFi流動性管理這一細分方向的競品並不多。與Olas、Talus、Virtual Protocol等項目相比,Theoriq更聚焦於打造能賺錢的金融智能Agent網路。
八、總結:商業邏輯、工程實現及潛在風險
Theoriq聚焦於DeFi的核心痛點——流動性管理與自動化資產運營,代表了AgentFi從概念走向實用的關鍵路徑。項目具備堅實的現實需求基礎和清晰的商業應用路徑,同時在工程實現上引入LLM、強化學習與鏈上實時信號處理,推動智能體系統向策略化、自適應演進。