代理记忆 ≠ 代理历史 以下是 @Infinit_Labs 如何通过协调的 AI 代理重新定义 DeFi 自动化……以及为什么协调可能是下一个竞争优势。[🧵] i/ 𝗪𝗵𝘆 𝗗𝗲𝗙𝗶 𝗔𝘂𝘁𝗼𝗺𝗮𝘁𝗶𝗼𝗻 𝗜𝘀𝗻’𝘁 𝗘𝗻𝗼𝘂𝗴𝗵 DeFi 有很多自动化，但往往缺乏协调。 许多机器人依赖于僵化的脚本，孤立地执行策略而不适应变化的条件。这使得 DeFi 快速但脆弱，反应性强，不具适应性，只有在市场变化之前才能盈利。 INFINIT 正在构建不同的东西：一群不仅仅执行订单的 AI 驱动代理。 它们实时监控、适应和协调，创建一个更具韧性的 DeFi 系统。 ii/ 𝗧𝗵𝗲 𝗟𝗶𝗺𝗶𝘁𝘀 𝗼𝗳 𝗦𝗰𝗿𝗶𝗽𝘁-𝗕𝗮𝘀𝗲𝗱 𝗔𝘂𝘁𝗼𝗺𝗮𝘁𝗶𝗼𝗻 传统的 DeFi 机器人往往像历史回放引擎，依赖简单的逻辑： - 如果金库 APY > X%，进入 - 如果燃气 < Y，执行 - 如果交换滑点 < Z，继续 这在市场变化之前是有效的。当燃气价格飙升、流动性枯竭或利率倒挂时，这些机器人很难适应。 它们是基于过去的模式（昨天有效的）而不是实时条件构建的。 这不是智能。这是链上肌肉记忆。 iii/ 𝗜𝗡𝗙𝗜𝗡𝗜𝗧: 𝗙𝗿𝗼𝗺 𝗠𝗲𝗺𝗼𝗿𝘆 𝘁𝗼 𝗖𝗼𝗼𝗿𝗱𝗶𝗻𝗮𝘁𝗶𝗼𝗻 INFINIT 的方法是不同的。 它的代理不仅仅遵循过去的行动；它们根据实时数据进行调整，跨任务协调以执行复杂策略。 每个代理都是轻量级、模块化和上下文感知的，这意味着它们可以组合在一起创建量身定制的 DeFi 解决方案。 例如：一个代理可能运行借贷模拟，另一个监控燃气波动，第三个在由于流动性不足而导致交易失败时重新调整策略。 它们共同形成一个动态网络，而不是僵化的脚本。 以 INFINIT 的 PT-USR 循环策略（V2 私有 alpha）为例：它在 Pendle 和 Morpho 之间自动化 17 个步骤，实现 2.77 倍杠杆和 16.7% APY，适应实时市场信号。 [ iv/ 𝗪𝗵𝗮𝘁’𝘀 𝗡𝗲𝘄 𝗶𝗻 𝗩𝟮? INFINIT V2（目前处于私有 alpha 阶段）从执行静态策略转变为动态调整策略。 代理使用实时数据（执行、失败和市场条件）作为输入，随时调整策略。 这不是简单的“如果这样，那么那样”的逻辑。 而是“现在发生了什么，我们应该如何应对？” 例如：sENA delta-neutral 策略（V2 私有 alpha）在 Pendle、Hyperliquid 和 LiFi 之间协调四个步骤，通过调整实时市场条件实现 69.35% APY。 [ 该系统可以： - 如果流动性发生变化，重新调整交易。 - 在高波动期间延迟行动。 - 如果同行信号表明风险，则中止策略。 - 根据可用流动性优先选择路径。 简而言之，V2 的代理动态调整用户定义的策略，而不仅仅是执行预定义的脚本。 v/ 𝗪𝗵𝘆 𝗖𝗼𝗼𝗿𝗱𝗶𝗻𝗮𝘁𝗶𝗼𝗻 𝗪𝗶𝗻𝘀 真正的优势在于响应能力，而不仅仅是策略设计。如今，许多 DeFi 系统在孤岛中运作： - 金库与流动性池机器人不同步。 - 借贷循环即使在中途利率变得不利时仍在继续。 - 执行引擎很少调整以应对突发市场变化。 INFINIT 的协调层弥补了这一差距。 其自主 DeFi 代理框架使代理能够共享实时数据和逻辑，创建一个以市场速度运作的系统。 例如，INFINIT 终端允许用户通过协调跨协议的代理，一键执行多协议策略，如 PT-USR 策略。 vi/ 𝗧𝗵𝗲 𝗕𝗶𝗴𝗴𝗲𝗿 𝗣𝗶𝗰𝘁𝘂𝗿𝗲 INFINIT 代理 DeFi 经济并不是关于机器人重复过去的行动。 而是关于代理在用户定义的框架内实时调整策略。 在 DeFi 中，速度很重要，但具备实时意识的速度才是未来。 随着 V1 上线和 V2 处于私有 alpha 阶段，@Infinit_Labs 正在为一个更协调的 DeFi 生态系统奠定基础。