1/10 Tương lai của DeFi x AI là các tác nhân tự động thực hiện với Trí tuệ Dự đoán. @jinglingcookies và tôi đã trò chuyện với @AlloraNetwork để khám phá lý do tại sao Kinh tế Tác nhân cần một chuỗi hiệu suất cao. Đây là luận điểm cho AI trên Monad và cách bạn nên xây dựng cho nó. 🧵👇

2/10 Chúng ta đang chuyển từ các kịch bản đơn giản sang các tác nhân tự động tìm kiếm alpha dựa trên trí tuệ. Nhưng alpha giảm ngay lập tức. Nếu chuỗi chậm lại, dự đoán sẽ bị lãng phí. Các tác nhân cần một môi trường thực thi phù hợp với tốc độ ra quyết định của chúng. Tác nhân thông minh │ ┌────────────────────────┐ │ │ Tốc độ quyết định Tốc độ thực thi yêu cầu (rất nhanh với AI) (phải ≥ tốc độ quyết định) │ │ └───────────┬────────────┘ │ Khớp không? ──┬──► Có ──► [Alpha được hiện thực hóa] │ └─► Không ──► [Alpha giảm] └─► Dự đoán bị lãng phí └─► Chi phí cơ hội └─► LỖI / PnL suy giảm

3/10 Để tìm thêm alpha, các Đại lý cần nhìn vào một tương lai xác suất. Họ cần biết khả năng xảy ra biến động giá hoặc đột biến độ biến động trước khi xác định kích thước vị trí. Các mạng như @AlloraLabs cung cấp lớp dự đoán này để các đại lý không chỉ giao dịch, mà còn lập chiến lược.

4/10 Nếu bạn đang xây dựng DeFi trên Monad, bạn cần tối ưu hóa cho các nhà phát triển và tác nhân AI. Các tác nhân không duyệt các trình khám phá. Họ cần Websockets và RPC có độ chính xác cao để tiếp nhận các thay đổi trạng thái khi chúng xảy ra. Nếu dữ liệu giao thức của bạn bị trễ, các tác nhân sẽ bỏ qua bạn để đến với những nơi nhanh hơn.

5/10 Một điểm mở khóa lớn cho các nhà phát triển là coi tài liệu như một API. Tài liệu của bạn cần phải thân thiện với LLM. Các tác nhân thu thập tài liệu để học cách tương tác với các hợp đồng thông minh của bạn. Nếu tài liệu lộn xộn, không đủ hoặc không có cấu trúc, tác nhân không thể học được giao thức.

6/10 Các rào cản ở cấp độ giao thức là rất cần thiết. Đừng mong đợi người dùng tự lập trình khung quản lý rủi ro của riêng họ. Bằng cách xây dựng các khung an toàn như kiểm tra, giới hạn giảm tối đa hoặc các tương tác được cho phép, v.v., trực tiếp vào giao thức, các tác nhân có thể thực hiện với sự tự tin cao hơn.

7/10 Các dự án như @symphonyio xây dựng cơ sở hạ tầng giúp loại bỏ sự phức tạp bằng cách cho phép người dùng nêu ra một kết quả, như "Kiếm lợi suất stablecoin", và các tác nhân sẽ xử lý việc định tuyến, cầu nối và staking ở phía sau. Người dùng nhận được kết quả trong khi máy móc xử lý công việc.

8/10 Dự báo năm 2026 của Grayscale xác định "Micropayments AI" là một chủ đề lớn. Trong một nền kinh tế tự động, các tác nhân cần phải thanh toán cho nhau liên tục để sử dụng tính toán và dữ liệu. Monad hỗ trợ x402, một tiêu chuẩn mở cho các dòng thanh toán không phí, giúp thương mại giữa máy với máy trở nên khả thi.

9/10 Tại sao AI trên Monad? - 10k TPS: Các tác nhân có thể hoạt động mà không làm tắc nghẽn chuỗi. - x402: Thanh toán giữa máy với máy trở nên khả thi. - <1s Thời gian hoàn tất: Các tác nhân có thể phản ứng ngay lập tức với các dự đoán về sự biến động. - Phí gas rẻ: Các tác nhân có thể liên tục giao dịch mà không phải chịu phí gas cao.