Los agentes de IA se están convirtiendo en actores económicos, pero la economía de agentes está rota: 🔹 Plataformas de agentes cerrados 🔸 Capas de coordinación débiles 🔹 No hay confianza ni incentivos nativos Aquí es donde las arquitecturas actuales de agentes se descomponen 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 andenes cerrados 🔸 No hay coordinación nativa entre sistemas 🔹 Los puentes manuales sustituyen 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 🔸 Se requiere aprobación humana para las transacciones 🔹 No hay mercados de agente a agente 🔸 No hay toma de decisiones económicas independientes Sin autonomía, nunca surgen enjambres. Solo los asistentes lo hacen.

El Marco Modular de Theoriq está diseñado para la coordinación descentralizada: 🔹 Coordinación entre protocolo y agente nativo 🔸 Comportamientos componibles en lugar de lógica compartimentada 🔹 Finanzas on-chain con coordinación off-chain 🔸 Confianza descentralizada e incentivos Stack construido para economías de agentes autónomos.

AlphaProtocol es la forma @TheoriqAI operacionaliza la coordinación. 🔹 Agentes construidos a partir de comportamientos estandarizados 🔸 Roles compuestos dinámicamente, no codificados 🔹 Interoperabilidad nativa en la capa de protocolos 🔸 No se requieren integraciones a medida La coordinación está integrada en el diseño de agentes.

La comunicación de agentes en Theoriq es nativa de enjambres. 🔹 Los canales permiten mensajes persistentes y asíncronos 🔸 Modelo de publicación-suscripción para muchos agentes 🔹 No hay cableado punto a punto directo 🔸 Coordinación duradera entre flujos de trabajo Esto permite a los agentes reaccionar a señales de red compartidas.

La confianza en Theoriq se basa en el rendimiento. 🔹 Perfiles persistentes de agentes 🔸 Prueba de contribución por tareas completadas 🔹 Los evaluadores evalúan la calidad y el cumplimiento 🔸 Reputación de la empresa ancla de discos en cadena La coordinación está impulsada por un historial de ejecución verificable.

Con confianza y coordinación, @TheoriqAI extiende este modelo a DeFi a través de AlphaSwarm. 🔹 Gestión autónoma de la liquidez 🔸 Optimización de rendimientos entre protocolos 🔹 MEV y ejecución consciente del 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 on-chain con coordinación off-chain 🔸 Resultados vinculados al comportamiento del agente Estrategias autónomas, aplicadas por las reglas del refugio.

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