一文读懂Theoriq：多智能体协作的DeFi实践

文章转载来源： 博闻札记

作者：0xjacobzhao 及 ChatGPT 4o

2024 年起， AI Agent 在 Web3 世界中快速崛起，大量围绕智能体的实验正在兴起。从整个 AI 全链条视角来看，AI Agent 不仅像 Interface 一样承担「交互与执行层」的角色，更是一种面向用户的智能产品形态。作为模型能力与具体业务应用之间的中介桥梁，将底层 AI 模型封装成具备任务导向与自治能力的智能体，直接服务于用户自主执行任务并产生真实的经济活动。

一、AI Agent 协议栈层级（AI Agent Protocol Stack）

在整个 AI Agent 协议栈中，我们可以将其划分为三个主要层级，即

基础设施层（Agent Infrastructure Layer）:该层为智能体提供最底层的运行支持，是所有 Agent 系统构建的技术根基。

• 核心模块：包括 Agent Framework（智能体开发与运行框架）和 Agent OS（更底层的多任务调度与模块化运行时），为 Agent 的生命周期管理提供核心能力。
• 支持模块：如 Agent DID（去中心身份）、Agent Wallet & Abstraction（账户抽象与交易执行）、Agent Payment/Settlement（支付与结算能力）。

协调与调度层（Coordination & Execution Layer）关注多智能体之间的协同、任务调度与系统激励机制，是构建智能体系统「群体智能」的关键。

• Agent Orchestration：是指挥机制，用于统一调度和管理 Agent 生命周期、任务分配和执行流程，适用于有中心控制的工作流场景。
• Agent Swarm：是协同结构，强调分布式智能体协作，具备高度自治性、分工能力和弹性协同，适合应对动态环境中的复杂任务。
• Agent Incentive Layer：构建 Agent 网络的经济激励系统，激发开发者、执行者与验证者的积极性，为智能体生态提供可持续动力。

应用层（Application & Distribution Layer）

• 分发子类：包括 Agent Launchpad、Agent Marketplace 和 Agent Plugin Network 等
• 应用子类：涵盖 AgentFi、Agent Native DApp、Agent-as-a-Service 等
• 消费子类：Agent Social / Consumer Agent 为主，面向消费者 / 娱乐 / 社交等轻量场景
• Meme：借 Agent 概念炒作，通常缺乏实际的技术实现和应用落地，仅依靠营销驱动。

二、AgentFi: 工程可行与价值可证的落地方向

2024 年初，Autonolas（Olas）与 Morpheus 等聚焦「协调调度 + 激励机制」的平台型 Agent 项目率先出圈，成为市场关注焦点。然而 2024 年底，真正引爆行业热度的却是以 Virtual Protocol 为代表的 Agent Launchpad 项目，以及大量 AI Agent Meme 的代币项目。

Agent Launchpad 的爆发，本质上受益于 Meme 币所激发的投机情绪，具备叙事强、传播力高、工程门槛低、易于复制等特征。但由于缺乏中长期的价值闭环与真实应用支撑，这类项目往往也容易陷入叙事枯竭与用户流失的困境。相比之下，平台类或框架类 Agent 项目的长期价值则取决于是否能围绕真实业务场景构建「闭环的智能协同网络」——例如实现多 Agent 协作模型（Swarm、Orchestration），并与现实经济活动（如流动性挖矿、收益管理、支付结算）深度绑定。

稳定币、支付与 DeFi 是当前加密行业中少数已被验证具有真实需求与长期价值的赛道。在 AI Agent 的实际落地方向中，短期内最具可行性与用户价值的，主要集中于两个领域：其一是 Chat / Social / Assistant 类交互型 Agent，尽管部分为套壳应用，但因交互门槛低，能够快速连接 Web2 用户体验；其二是面向 DeFi 的策略执行型 Agent，链上资金操作具备直接经济回报，反馈周期短、策略效果可量化。

在行业逐步从叙事走向实用的过程中，具备工程落地能力、能够真实交付价值的 AI 团队将成为关键推动者。我们认为，AgentFi 可能是当前阶段最有潜力实现「工程可实现性 + 业务可用性」平衡的演进方向。

当前链上资产结构和 Agent 可自动化程度来看，AgentFi 的实际落地方向主要集中在以下几个板块

1. 借贷类（Lending Agent）：以自动化利差套利与跨协议资金调度为主（以 Giza 的 ARMA 为代表），帮助用户在多借贷市场中优化存借贷收益；期望未来支持风险敞口管理和杠杆策略执行等。
2. 交易类（Trading Agent）：多聚焦在「意图式的自动化执行」而非「智能盈利」，产品逻辑偏向「交易助理 Copilot」，而非「交易替你赚钱的 AI」。期望未来可涵盖跨平台套利（DEX/CEX 价格差）、趋势跟单、网格交易与反转策略等自动化执行场景。
3. 流动性挖矿 / LP 管理类（Liquidity Agent）：聚焦于如 Uniswap V3 等集中式 LP 策略自动化执行、波动率感知下的智能调仓、以及在 Curve、Balancer 等协议中激励资金的最优分配。该方向技术挑战最大（Theoriq 正在攻克），但长期潜力与创新空间最强。

从策略复杂度、实时性要求、基础设施依赖与收益确定性等维度来看，借贷类 Agent 由于数据结构稳定、策略相对简单，具备较高的落地可行性。而 LP（流动性提供）管理则是 AgentFi 领域中技术门槛最高的方向之一。该类策略需实时响应价格波动、波动率变化及手续费累积情况，对 Agent 的数据感知、策略判断、链上执行提出极高要求。与借贷和交易类 Agent 相比，LP Agent 不仅要精准预测市场状态，还需在链上进行动态调仓与收益再分配操作，工程复杂度显著提升。

三、Theoriq：Agent Swarm 的流动性管理演进

Theoriq 旨打造通过协调 AI 智能体集群（Agent Swarm）实现智能体经济，而链上流动性管理与收益优化是其重要的应用场景之一。Theoriq 的旗舰产品 Alphaswarm 选择了 AgentFi 中技术门槛最高的流动性管理（Liquidity Provisioning）作为切入点，与偏好叙事型、低门槛的 Launchpad 或 Meme 项目形成鲜明对比。本文将从 Theoriq 及其旗舰产品 Alphaswarm 的技术架构、产品路径、核心挑战、市场对比与未来展望等角度，深入解读其独特定位。

Theoriq Alpha Protocol 与 AlphaSwarm 正式主网上线之旅

2025 年 5 月 29 日，Theoriq 对外发布其主网上线的路线图，将 Theoriq Protocol 更名为 Theoriq Alpha，同时公布 Theoriq Alpha 上的首个旗舰应用 AlphaSwarm ，旨在更好体现其在 「Agentic Economy」 中的定位与多智能体协作核心，并定于 2025 年 7 月启动主网。

Theoriq Alpha Protocol：为 Agent 协作打造的通信与执行协议栈

Theoriq Alpha Protocol 是 Theoriq 推出的去中心化协议，专为支持多智能体（Multi-Agent）在链上协作、执行复杂金融任务与优化流动性而设计。它不仅是一个智能体运行框架，更是一个具备高通信能力与模块化基础设施的完整系统，致力于补齐当前 DeFi 在 Agent 协调与执行层面的基础设施空缺，其核心特征有：

• 消息与协调机制（Messaging & Coordination）:支持安全认证的 Agent 间和用户 - 智能体间通信，兼容同步调用与异步消息；内建 Pub/Sub 流，支持 Agent 实时发起交易提案与协同执行任务。
• Agent 公共注册系统（Public Agent Registry）:所有 Agent 将拥有链上永久 ID 与链下元数据，便于发现与集成；初期部署于 Base 主网，支持生态内 Agent 自由注册与组合。
• 可配置 Agent 模板（Configurable Agent Templates）:提供无代码参数设置（如风险阈值），支持定制化策略逻辑；项目方与持币社区可灵活配置 Agent 行为，实现个性化自动化执行。
• 开发者接入工具（Programmatic Access）:提供无状态 REST API 与官方 Python SDK；降低集成门槛，便于开发者快速构建与部署兼容 Agent。
• AlphaStudio 用户终端:原名 Infinity Studio & Hub，提供一站式 Agent 管理与交互平台；用户可浏览、调用、组合各类注册 Agent，是进入 AgentFi 的核心入口。

Theoriq 团队已与多个 DeFi 协议建立合作，推动 Agent 原生协同能力与链上流动性管理的深度融合，Theoriq 通过 Alpha Protocol 打造 DeFi 世界中的「Agent 操作系统」，AlphaSwarm 则是其第一个实用化协作智能体系统，逐步从信息提取、策略生成，走向自动化资本管理与策略组合执行。

Theoriq AlphaSwarm：首个具象落地的 Swarm Agent 系统

AlphaSwarm 是构建于 Theoriq Alpha Protocol 之上的首个旗舰级多智能体系统，展示了从策略生成到链上执行的全流程智能协同能力。当前版本由三类核心智能体组成：

• AlphaSwarm Portal Agent：感知用户钱包状态，作为入口协调器；
• AlphaSwarm Knowledge Agent：接入链上 / 链下数据，生成精准洞察与策略判断；
• AlphaSwarm LP Assistant Agent：基于设定参数生成链上交易提案，实现自动化流动性管理。

三者共同构成一个任务发现 (Portal Agent)—数据分析 (Knowledge Agent)—策略生成 (LP Agent)—链上执行 ( 用户签名 ) 的完整闭环流程，让用户无需手动操作，即可完成资产配置与动态调整。而未来 AlphaSwarm 并非仅限于 LP 管理，计划拓展至收益聚合与再投资、Staking / Restaking 智能调度、跨链组合策略管理、链上资金流智能调度，其目标是打造具备「超人级别」理解与执行能力的 Agent Swarm，为用户提供端到端的链上资产管理助手。

四、Theoriq 生态合作与社区发展

Theoriq 正在打造一个涵盖 AI 基础设施、数据协作、算力加速与社区共建的多维生态网络，并与多家顶尖科技公司和 Web3 基础设施项目达成深度合作。借助 Google Cloud AI Startup Program 和 NVIDIA Inception Program，Theoriq 获得数十万美元的云资源与高性能 GPU 支持，显著提升了 AI Agent 的训练效率与执行能力。

在数据与计算层面，Theoriq 正在与多个关键基础设施合作伙伴构建模块化能力网络：

• Kaito： 重要社区生态合作伙伴，支持排行榜激励机制与 Mindshare 内容传播；
• Arrakis Finance 与 Keyrock 分别作为金库管理与做市策略的合作方。
• Aethir 与 Hyperbolic：提供去中心化高性能计算资源，支持多智能体架构下的推理；
• The Graph：确保智能体在 DeFi 策略执行中具备敏捷且精准的市场感知力；
• Cookie.fun：提供用户意图与行为数据支持；

这些合作形成了覆盖数据、算力、策略与社区多个维度的生态闭环，为 Theoriq 的 AgentFi 网络提供坚实支撑。

在社区层面，Theoriq 启动了 「Infinity Swarm」 全球大使计划，面向内容创作者与社区建设者设立多个等级（如 Thought Leader、Infinity Ronbot、Guroo Prime），提供早鸟访问权限、USDC 奖励、线下活动门票与限量周边等激励措施。通过与 Kaito 合作推出 Yapper Leaderboard 排行榜，Theoriq 在短期内迅速聚集了数十万活跃成员，显著提升了社区参与度与传播力。团队亦积极参与 ETHDenver、DevCon、SmartCon 等全球核心加密会议，并多次主办或协办 Hackathon，持续扩大其在 AgentFi 领域的技术影响力与生态号召力。

Theoriq Alpha 构建了一个由四大核心参与者共同驱动的生态飞轮机制，每一方的参与都将增强整体系统价值，形成正向循环：

• AI 开发者：包括 Agent 构建者、AI 框架、数据提供方与 AI Infra 团队，可通过 AlphaSwarm 接入数据、协调执行、开发新策略，并从交易执行与收益分成中获得收入，实现策略的落地与分发。
• DeFi 协议方：如 DEX、收益协议、做市商、Intent 协议与 Vault 等，可通过接入 Agent 实现自动化操作，提高流动性深度与交易量，推动协议活跃度与资本效率提升。
• Token 项目方：具备资金储备与社区基础的项目方可借助 AlphaSwarm 优化资金运用与社区参与，通过智能体执行提升代币经济效能与生态活力。
• 代币持有者：作为最直接的利益相关方，Token Holder 可在更友好的交互体验中参与项目，如流动性挖矿、策略收益等，获得新的收益机会与激励回报。

这一机制将技术开发者、协议基建、资本供给方与使用者有效联动，推动 Theoriq Alpha 形成真正的 AgentFi 协同价值闭环。

五、代币经济模型设计及治理安全机制

2025 年 7 月，Theoriq 正式公布了其代币经济模型设计，明确定位 $THQ 为去中心化智能体网络的核心「燃料」，贯穿协议访问、执行权限、经济激励与网络安全等多个关键环节。Theoriq 智能体飞轮的核心驱动机制包含三大步骤：

1. Alpha 协议为 AI 智能体提供链上行动的原生基础设施：为智能体提供执行链上策略、管理金库、协调生态系统的运行架构。智能体需质押 $THQ 才能访问 Alpha 。
2. AlphaSwarm 驱动 Alpha 协议的广泛应用：AlphaSwarm 实现高价值链上行为与 DeFi 操作的自动化，推动协议的使用，覆盖项目方、其代币持有者、DeFi 协议及资金方。AlphaSwarm 的行为提升 TVL 并为 Alpha 协议带来更多费用收入。
3. 通过奖励保障网络安全： $THQ 的质押者通过主动质押为协议提供安全保障。使用协议的智能体需支付费用，这些费用反哺质押者以激励其参与。

$THQ 总供应量固定为 10 亿枚，代币分配结构如下：

• 24% 分配给核心贡献者，采用 1 年锁仓 + 3 年线性释放模式，强化长期建设激励；
• 30% 分配给投资机构，保障资本投入与协议发展的价值对齐；
• 18% 用于社区激励，涵盖大使、合作方、智能体操作者与生态贡献者；
• 28% 注入国库（Treasury），用于协议运营、生态补贴与战略拓展；
• 此外设有多年度激励计划，构建可持续的参与奖励机制，保障 TGE 前后不同阶段用户的活跃度和贡献价值。

$THQ 持有者参与网络获得多元化的激励方式，确保 $THQ 生态的可持续健康发展：

协议访问费用：

• 协议费用（Protocol Fees）：由智能体执行操作（如策略执行、金库管理）所产生，是协议经济的核心收入来源，主要用于奖励发放。
• 合作项目费用（Partner Project Payments）：AlphaSwarm 用户需购买并使用 $THQ，作为其服务使用费，为生态贡献额外收入与安全边际。

直接激励与生态奖励：

• 质押（$THQ → sTHQ）：质押 $THQ 获取 sTHQ，锁定经济价值，为协议提供安全层与失败保险；sTHQ 可获得 THQ 排放与合作项目奖励。
• 锁仓（sTHQ → αTHQ）：锁定 sTHQ 一定时间（1–24 个月）后获得 αTHQ，为 AlphaLocker 中的不可转让时间权重代币，可获得更多奖励及长期治理权利。

智能体激励与委托机制：

• 委托 αTHQ 赋能智能体：持有者可将 αTHQ 委托给指定智能体，相当于提供经济信任担保。支持跨智能体委托，增强智能体活跃度。
• 委托者收益：委托人享有协议费折扣、与智能体共享收益、激励分红等好处。
• 安全与问责机制：若智能体行为不当或表现不佳， αTHQ 可被削减问责。
• 绩效影响力：委托数额影响智能体排名、执行能力及费用等级。

国库管理：

• 惩罚与销毁： 对行为不当的智能体将进行惩罚，销毁其所被委托的 αTHQ 以及其对应的底层 sTHQ，这种直接移除流通中代币的行为有助于加强系统安全性。
• 主动式国库管理：基金会将根据国库情况及其流动性资产（如 $THQ）行使自主判断，用于支持生态激励、社区参与、采用推广及持续增长。

目前大多数 Crypto 项目中，代币的核心价值通常局限于激励与治理。然而，Theoriq 所设计的 $THQ 展现出一种新范式 —— 围绕 Agent 生命周期将智能体视为链上系统的第一性行为单元，而用户则是围绕 Agent 行为被动参与。$THQ 在其中的角色不仅是激励媒介，更像是 AgentFi 生态中的「系统语言」，整个代币机制围绕智能体的部署、运行与问责构建：

• Agent 部署前需质押 $THQ 以获取执行权限
• Agent 需接收用户委托的 αTHQ 以提升其排序与执行权重
• 表现优异将获得更多协议收入与曝光机会
• 执行失败或行为不当将触发 slashing，委托人与 Agent 共同承担后果

与其他主流 Crypto-AI 项目相比，Theoriq 的 $THQ 展现出鲜明的结构性差异：Bittensor 的 TAO 奖励算力提供者，但并不介入智能体的行为执行；Giza 的 ARMA 以策略表现为激励依据，却不具备执行权限的分配能力；Olas 则作为激励框架存在，不涉入 Agent 的实际操作路径。相较之下，Theoriq 的 $THQ 并非单一激励媒介，而是集权限授予、收益分配与行为问责于一体的「智能体权限调度器」。三重嵌套的代币设计，构建出目前 Crypto Agent 赛道中独特的代币机制。

六、项目融资及团队背景

Theoriq 背后的开发团队 ChainML 已完成两轮融资：2022 年 9 月获 IOSG Ventures 领投的 400 万美元种子轮；2024 年 5 月完成由 Hack VC 领投的 620 万美元种子轮扩展轮，参投方包括 Foresight Ventures、Inception Capital、HTX Ventures、Figment Capital、Hypersphere Ventures 和 Alumni Ventures。本轮融资采用「股权 + 代币权证」结构，资金将主要用于扩充工程与研究团队、推进 Theoriq 主网上线。

Theoriq 团队由来自 Google、ConsenSys、Goldman Sachs、Dell 等科技与金融巨头的 AI 专家与区块链工程师组成，致力于构建一个去中心化的智能体协同网络。核心成员包括 CEO Ron Bodkin（前 Google Cloud AI 战略负责人）、董事长 Jeremy Millar（ConsenSys 联合创始人）、COO Pei Chen、CPO David Mueller、CTO Arnaud Flament，以及研究主管 Ethan Jackson 等人，团队在人工智能、产品工程、协议设计与金融系统等领域具备深厚背景，共同推动 Theoriq 在链上流动性管理与收益优化等金融场景中实现 AI Agent 的实用化与规模化。

七、Agent 市场的竞争格局

Theoriq 是专为 DeFi 场景打造的多智能体协作中枢，聚焦 Agent 如何协同执行真实资产管理任务。AlphaSwarm 定义了智能体的角色分工、协调逻辑与激励机制，致力于构建一个服务于 AgentFi 的链上运行系统（Agent OS），强调资金驱动的实用落地能力，而非通用协议型网络。

与通用型 Agent 网络 Olas、Talus 不同，Theoriq 明确聚焦 DeFi 资金密集、交互频繁的链上应用场景，打造从数据感知、策略生成、提案执行到收益归因的完整协作闭环。Olas 作为「Agent 注册与激励协议层」，提供发布、调用与经济激励机制；Talus 聚焦 Agent 的行为验证与链上追踪，服务于可信执行。两者更多作为底层模块而非具体场景的构建。

Virtual Protocol 致力于构建「Agent 间可信商业交易协议」（ACP），推动 Agent 自主发单、履约、付款与评价流程的标准化。虽然 Virtual 和 Theoriq 都强调 Agent 网络协作，但侧重点不同：Virtual 聚焦「构建通用 Agent 的基础设施」，Theoriq 聚焦「打造能赚钱的金融智能 Agent 网络」，两者定位不同，竞争不大，甚至存在潜在协同空间。

此外，Theoriq 与一众 Agent Framework（如 ElizaOS、Zerebro、Arc、Swarms）定位也并不重叠。后者更关注单体 Agent 的开发体验，类似 AutoGPT 的构建工具箱；而 Theoriq 则聚焦于多 Agent 的链上运行、通信与资金策略协作，旨在构造 Defi 智能体经济。

而围绕 AgentFi + DeFi 流动性管理 这一细分方向，Theoriq Alpahswarm 所处的赛道竞品并不多，其核心技术门槛高、工程落地复杂性强，导致真正做这件事的项目较少。Aperture Finance 虽然同属于流动性管理优化的协议，但其 Agent 的应用更多在意图解析层面。Giza 的 ARMA 聚焦于稳定币借贷领域，产品已上线但尚未涉及流动性挖矿领域。

八、总结：商业逻辑、工程实现及潜在风险

商业实用性：智能体经济的真实可落地场景

在加密领域，稳定币（支付结算）、DeFi（流动性与资产增值）、身份与数据（可验证性）被视为少数经过市场验证的「真实需求场景」。相较于以炒作与流量叙事为核心的 Agent Meme 项目，Theoriq 明确聚焦于 DeFi 的核心痛点——流动性管理与自动化资产运营，代表了 AgentFi 从概念走向实用的关键路径。通过构建模块化的多智能体系统（Swarm of Agents），Theoriq 实现了「感知—决策—提案—执行」的完整策略闭环，支持跨协议、跨链的资金调度与收益优化。这一定位不仅具备坚实的现实需求基础，也有清晰的商业应用路径，成为 AgentFi 赛道中叙事落地代表。

工程实现性：极具挑战但可实现且值得做

Theoriq 并非停留在「AgentFi」的概念堆砌阶段，而是构建了覆盖 Alpha Protocol 与 AlphaSwarm 架构的完整工程体系，区别于简单的规则自动化，Theoriq 引入 LLM、强化学习（RL）与链上实时信号处理，推动智能体系统向策略化、自适应演进，构成其长期竞争力的核心。

当然，流动性管理作为当下 AgentFi 中技术门槛最高的方向具有更高的实现难度，一旦突破将构建起极高的护城河与系统性领先优势。在市场由「叙事驱动」逐步转向「工程兑现」与「场景价值」比拼的趋势下，Theoriq 是少数同时具备「工程实现性」与「商业可用性」的项目之一，凭借扎实的底层能力、明确的场景契合度与强适配的 DeFi 市场基础，具备成为 AgentFi 长期基础设施标的的潜力。