代理記憶 ≠ 代理歷史 這就是 @Infinit_Labs 如何通過協調的 AI 代理重新定義 DeFi 自動化……以及為什麼協調可能是下一個競爭優勢。[🧵] i/ 𝗪𝗵𝘆 𝗗𝗲𝗙𝗶 𝗔𝘂𝘁𝗼𝗺𝗮𝘁𝗶𝗼𝗻 𝗜𝘀𝗻’𝘁 𝗘𝗻𝗼𝘂𝗴𝗵 DeFi 擁有大量自動化，但往往缺乏協調。 許多機器人依賴僵化的腳本，孤立地執行策略而不適應變化的條件。這使得 DeFi 雖然快速，但脆弱、反應性強，無法適應，且僅在市場變化之前獲利。 INFINIT 正在構建不同的東西：一群不僅僅執行訂單的 AI 驅動代理。 它們實時監控、適應和協調，創造出更具韌性的 DeFi 系統。 ii/ 𝗧𝗵𝗲 𝗟𝗶𝗺𝗶𝘁𝘀 𝗼𝗳 𝗦𝗰𝗿𝗶𝗽𝘁-𝗕𝗮𝘀𝗲𝗱 𝗔𝘂𝘁𝗼𝗺𝗮𝘁𝗶𝗼𝗻 傳統的 DeFi 機器人往往像歷史回放引擎，依賴簡單的邏輯： - 如果金庫 APY > X%，則進入 - 如果燃氣 < Y，則執行 - 如果交換滑點 < Z，則繼續 這在市場變化之前是有效的。當燃氣價格飆升、流動性枯竭或利率反轉時，這些機器人難以適應。 它們是基於過去的模式（昨天有效的東西）而不是實時條件。 這不是智能。這是鏈上肌肉記憶。 iii/ 𝗜𝗡𝗙𝗜𝗡𝗜𝗧: 𝗙𝗿𝗼𝗺 𝗠𝗲𝗺𝗼𝗿𝘆 𝘁𝗼 𝗖𝗼𝗼𝗿𝗱𝗶𝗻𝗮𝘁𝗶𝗼𝗻 INFINIT 的方法是不同的。 它的代理不僅僅遵循過去的行動；它們根據實時數據進行調整，協調各項任務以執行複雜的策略。 每個代理都是輕量級的、模塊化的，並且具有上下文感知，這意味著它們可以組合在一起創建量身定制的 DeFi 解決方案。 例如：一個代理可能運行借貸模擬，另一個監控燃氣波動，第三個在交易因流動性不足而失敗時重新路由策略。 它們共同形成一個動態網絡，而不是僵化的腳本。 以 INFINIT 的 PT-USR 循環策略（V2 私有 alpha）為例：它在 Pendle 和 Morpho 之間自動化 17 步，實現 2.77 倍的槓桿和 16.7% 的 APY，並根據實時市場信號進行調整。 [ iv/ 𝗪𝗵𝗮𝘁’𝘀 𝗡𝗲𝘄 𝗶𝗻 𝗩𝟮? INFINIT V2（目前處於私有 alpha 階段）從執行靜態策略轉向動態調整它們。 代理使用實時數據（執行、失敗和市場條件）作為輸入，隨時調整策略。 這不是簡單的“如果這樣，那麼那樣”的邏輯。 而是“現在發生了什麼，我們應該如何應對？” 例如：sENA delta-neutral 策略（V2 私有 alpha）協調四個步驟，跨越 Pendle、Hyperliquid 和 LiFi，通過調整以適應實時市場條件，實現 69.35% 的 APY。 [ 這個系統可以： - 如果流動性變化則重新路由交易。 - 在高波動期間延遲行動。 - 如果同行信號顯示風險則中止策略。 - 根據可用流動性優先考慮路徑。 簡而言之，V2 的代理動態調整用戶定義的策略，而不僅僅是執行預定的腳本。 v/ 𝗪𝗵𝘆 𝗖𝗼𝗼𝗿𝗱𝗶𝗻𝗮𝘁𝗶𝗼𝗻 𝗪𝗶𝗻𝘀 真正的優勢在於響應能力，而不僅僅是策略設計。如今，許多 DeFi 系統在孤島中運作： - 金庫與流動性池機器人不同步。 - 借貸循環即使在利率中途變得不利時仍然繼續。 - 執行引擎很少調整以應對突發的市場變化。 INFINIT 的協調層彌補了這一差距。 其自主 DeFi 代理框架使代理能夠共享實時數據和邏輯，創造出一個以市場速度運行的系統。 例如，INFINIT 終端允許用戶一鍵執行多協議策略，如 PT-USR 策略，通過協調跨協議的代理。 vi/ 𝗧𝗵𝗲 𝗕𝗶𝗴𝗴𝗲𝗿 𝗣𝗶𝗰𝘁𝘂𝗿𝗲 INFINIT 代理的 DeFi 經濟不是關於機器人重複過去的行動。 而是關於代理在用戶定義的框架內實時調整策略。 在 DeFi 中，速度很重要，但具備實時意識的速度才是未來。 隨著 V1 上線和 V2 在私有 alpha 階段，@Infinit_Labs 正在為更協調的 DeFi 生態系統奠定基礎。