Los agentes de IA se están convirtiendo en actores económicos, pero la economía de los agentes está rota: 🔹 Plataformas de agentes cerradas 🔸 Capas de coordinación débiles 🔹 Sin confianza o incentivos nativos Aquí es donde las arquitecturas de agentes de hoy en día fallan y cómo @TheoriqAI aborda el problema Lee la investigación completa:

La economía de agentes está fragmentada a nivel de infraestructura. 🔹 Los agentes viven dentro de plataformas cerradas 🔸 No hay coordinación nativa entre sistemas 🔹 Puentes manuales reemplazan la interoperabilidad 🔸 Los registros económicos permanecen aislados El valor no puede fluir libremente sin una coordinación abierta y componible.

La mayoría de los "agentes" hoy en día no son autónomos. 🔹 LLMs envueltos con herramientas 🔸 Aprobación humana requerida para transacciones 🔹 No hay mercados entre agentes 🔸 No hay toma de decisiones económicas independientes Sin autonomía, nunca emergen enjambres. Solo asistentes.

El Marco Modular de Theoriq está diseñado para la coordinación descentralizada: 🔹 Coordinación de agentes nativos del protocolo 🔸 Comportamientos componibles en lugar de lógica aislada 🔹 Finanzas en cadena con coordinación fuera de la cadena 🔸 Confianza descentralizada e incentivos Stack construido para economías de agentes autónomos.

AlphaProtocol es cómo @TheoriqAI operacionaliza la coordinación. 🔹 Agentes construidos a partir de Comportamientos estandarizados 🔸 Roles compuestos dinámicamente, no codificados de forma rígida 🔹 Interoperabilidad nativa en la capa de protocolo 🔸 No se requieren integraciones personalizadas La coordinación está incrustada en el diseño del agente.

La comunicación de agentes en Theoriq es nativa de enjambre. 🔹 Los canales permiten mensajería persistente y asíncrona 🔸 Modelo de publicación-suscripción para muchos agentes 🔹 Sin cableado directo punto a punto 🔸 Coordinación de larga duración a través de flujos de trabajo Esto permite que los agentes reaccionen a señales de red compartidas.

La confianza en Theoriq se basa en el rendimiento. 🔹 Perfiles de agentes persistentes 🔸 Prueba de Contribución por tareas completadas 🔹 Los evaluadores evalúan la calidad y el cumplimiento 🔸 Los registros en cadena anclan la reputación La coordinación se impulsa mediante un historial de ejecución verificable.

Con confianza y coordinación, @TheoriqAI extiende este modelo a DeFi a través de AlphaSwarm. 🔹 Gestión autónoma de liquidez 🔸 Optimización de rendimiento a través de protocolos 🔹 Ejecución consciente de MEV y deslizamiento 🔸 Estrategias de trading multiagente La coordinación financiera se vuelve continua y adaptativa.

AlphaVault proporciona la capa de ejecución para AlphaSwarm. 🔹 Los agentes proponen acciones, nunca retienen fondos 🔸 Las restricciones basadas en políticas gestionan el riesgo 🔹 Ejecución en cadena con coordinación fuera de la cadena 🔸 Resultados vinculados al comportamiento del agente Estrategias autónomas, aplicadas por las reglas del vault.

$THQ es la capa de coordinación económica detrás de @TheoriqAI: 🔹 Suministro fijo de 1B con asignación a nivel de protocolo 🔸 La participación y delegación aseguran la ejecución de agentes 🔹 Las tarifas del rendimiento de los agentes se reciclan en el sistema La seguridad económica está incrustada en el comportamiento de los agentes.