1/10 DeFi 與 AI 的未來是自主代理人利用預測智能進行執行。 @jinglingcookies 和我與 @AlloraNetwork 聊了聊，探討為什麼代理經濟需要高性能鏈。 這是關於 AI 在 Monad 上的論文，以及你應該如何為此構建。 🧵👇

2/10 我們正在從簡單的腳本轉向自主代理，根據智能尋找 alpha。 但 alpha 會瞬間衰減。如果鏈接延遲，預測將會浪費。 代理需要一個執行環境，與他們的決策速度相匹配。 智能代理 │ ┌────────────────────────┐ │ │ 決策速度 所需執行速度 （非常快，使用 AI） （必須 ≥ 決策速度） │ │ └───────────┬────────────┘ │ 匹配？ ──┬──► 是 ──► [Alpha 實現] │ └─► 否 ──► [Alpha 衰減] └─► 預測浪費 └─► 機會成本 └─► 錯誤 / PnL 降低

3/10 為了尋找更多的 alpha，代理人需要考慮一個概率性的未來。 他們需要在確定倉位大小之前，了解價格變動或波動性激增的可能性。 像 @AlloraLabs 這樣的網絡提供了這一預測層，讓代理人不僅僅是交易，而是制定策略。

4/10 如果你在 Monad 上構建 DeFi，你需要為 AI 建設者和代理進行優化。 代理不會瀏覽探索者。他們需要高保真度的 Websockets 和 RPC 來在狀態變化發生時進行數據攝取。 如果你的協議數據延遲，代理將會選擇更快的場地。

5/10 對於開發者來說，一個重要的解鎖是將文檔視為 API。 你的文檔需要對 LLM 友好。代理會抓取文檔以學習如何與你的智能合約互動。 如果文檔雜亂、不足或無結構，代理將無法學習該協議。

6/10 協議層級的防護措施是必不可少的。不要指望用戶自己編寫風險管理框架。 通過將安全框架（如檢查、最大回撤或白名單互動等）直接內置於協議中，代理可以更有信心地執行。

7/10 像 @symphonyio 這樣的項目建立基礎設施，通過允許用戶陳述一個結果，例如「賺取穩定幣收益」，並由代理在背景中處理路由、橋接和質押，來消除複雜性。 用戶獲得結果，而機器則處理工作。

8/10 Grayscale 的 2026 年展望指出「AI 微支付」是一個重要主題。 在自主經濟中，代理人需要不斷地為計算和數據支付費用。 Monad 支持 x402，一個零費用支付流的開放標準，使機器對機器的商務成為可能。

9/10 為什麼在 Monad 上使用 AI？ - 10k TPS：代理可以在不堵塞鏈的情況下運作。 - x402：機器對機器的支付變得可行。 - <1s 最終性：代理可以立即對波動預測做出反應。 - 便宜的燃料費：代理可以持續交易而不會產生過高的燃料費用。