- Theoriq 並非在優化收益產品，而是在重新設計鏈上金融決策的制定方式，將執行時間從人工把控轉移到自主代理協調上。
- Theoriq 將 AI 代理視為具有身份、聲譽和約束的鏈上負責的實體，從而將判斷本身轉化為可衡量和具有競爭力的資源。
- 政策籠是該項目最關鍵的設計選擇，它既能實現人工智能驅動的資本管理，又能強制執行機構信任所需的確定性風險邊界。
從被動收益到自主決策
在DeFi發展的大部分時間裡，其核心承諾很簡單：移除中介機構，讓智能合約執行金融邏輯。這一承諾在很大程度上得以實現。但隨著市場的成熟，一個更深層次的侷限性也逐漸顯現：智能合約不會做出決策，它們只會等待。
DeFi領域的收益策略仍然依賴於人為的時機把握和靜態規則。策略由人設計，合約或機器人執行。當市場結構發生變化時，系統反應遲緩，資金處於被動狀態，風險在調整之前就已經出現。
這種差距與收益率水平無關。DeFi 從來不缺乏機會，它缺乏的是持續的判斷。人類無法不間斷地監控市場，簡單的自動化也無法理解具體情況。隨著波動性加劇和信息更迭速度加快，這種弱點會演變為結構性缺陷。
Theoriq 正是從這條斷層線上切入的。它並非試圖改進任何單一的收益產品，而是質疑決策者本身的角色。如果資本存在於區塊鏈上，市場永不停歇，那麼為什麼決策還要繼續由人工完成呢？
該項目將此過程視為一種轉型，而非優化。從自動化到自主，從被動響應到主動決策。
代理經濟與決策權的轉移
Theoriq 的核心理念是“智能體經濟”。在這個模型中，主要參與者並非人類投資者，而是由人工智能系統驅動的自主智能體。這些智能體旨在觀察市場、分析市場狀況、規劃行動，並在既定範圍內執行。
這並非要取代用戶，而是要改變交互方式。用戶不再觸發每個操作，而是表達意圖，系統負責執行。
為了實現這一點，Theoriq 將代理視為鏈上的一級實體。每個代理都有一個身份標識。每個操作都會被簽名。代理的績效會隨時間推移而被記錄。代理會根據結果獲得或失去信譽。
這種結構將判斷力轉化為可衡量的指標。持續創造價值的員工將獲得更多責任，而表現不佳的員工則會被排除在外。決策過程變得具有競爭性和可審計性。
最終形成的並非單一的人工智能大腦，而是一個由專業代理組成的網絡。這些代理包括數據解釋器、預測器、資源分配器和執行器。它們組成臨時團隊來處理特定任務。價值源於協作，而非任何單一模型。
在這個系統中，決策權從人類的時機把握轉移到可以鏈上評估的連續機器判斷。
Alpha Stack 和代理協調邏輯
AlphaVault 是Theoriq生態系統中最引人注目的產品，但它並非核心創新，而只是一個例證。
其基礎在於Alpha協議棧。Alpha 協議定義了誰可以作為代理、身份註冊、能力披露和問責機制。如果沒有這一層，代理就只是無法區分的腳本。
AlphaSwarm 位於其上方，負責協調工作。用戶提供的是高層次的意圖，而非具體的指令。AlphaSwarm 將這些意圖分解為任務，並根據歷史表現組建一組智能體。智能體的選擇是動態的，聲譽至關重要。
執行結果會反饋到系統中。系統會根據結果評估代理的性能。隨著時間的推移，更優的組合會不斷湧現，而較差的組合則會被淘汰。
這種反饋循環將因果關係引入到去中心化金融（DeFi）的決策過程中。當業績發生變化時，系統可以識別原因，例如數據質量、預測誤差或執行失誤。這在鏈上金融中非常罕見，因為鏈上金融的策略通常失敗且沒有解釋。
AlphaVault 的存在就是為了在真實環境下測試這種架構。資金並非模擬產生，而是實實在在地投入使用。它要回答的問題很簡單：用戶是否會信任非人為系統來管理真金白銀？早期的市場反響表明，部分用戶已經這樣做了。
政策牢籠以及為何限制比情報更重要
人工智能系統功能強大，但並不完美。它們會產生幻覺，也會做出錯誤判斷。在金融領域，這是不可接受的。Theoriq 並非試圖僅僅通過改進模型來解決這個問題，而是引入了約束條件。
策略籠是不可更改的智能合約規則，它定義了絕對的邊界，包括哪些資產可以被操作、哪些協議可以使用以及允許承擔多大的風險。代理人可以在這些邊界內自由操作，但無法逃脫。
這便形成了一種混合安全模型。人工智能負責處理複雜性，智能合約負責執行限制。該系統假定錯誤不可避免，並著重於控制錯誤，而非追求完美。
這種方法對於制度的相關性至關重要。大型資本並不懼怕創新，它們懼怕的是未知的風險。政策籠將人工智能從一個不受控制的主體轉變為一個有界限的決策層。
從這個角度來看，Theoriq 並非主張人工智能應該完全取代人類。它認為，決策權可以在嚴格的約束條件下逐步下放，並將問責機制融入到協議中。
這才是真正的賭注。不是押注智力，而是押注結構；不是押注預測，而是押注決策權的治理。
如果說DeFi的第一階段消除了中介機構，那麼Theoriq則指向了下一個階段：徹底消除人工金融本身。
〈 Theoriq 的賭注：讓鏈上資本自己做決定〉這篇文章最早發佈於《 CoinRank 》。
