Theoriq如何将AI代理转变为负责任的收益机器

Theoriq 推出了 AlphaVault，这是一个由人工智能驱动的 DeFi 保险库，能够自主管理和重新平衡用户资金——并在过程中解释每个决策——为该行业最大的矛盾之一提供了潜在解决方案："被动"收入仍然需要持续的、高度技术性的维护。

这次于 12 月 5 日星期五宣布的发布，标志着该公司朝着真正自主金融迈出的最大胆一步。

AlphaVault 的推出是在 Theoriq 悄悄地对其多代理架构进行压力测试后进行的，该测试涉及 210 万个钱包和 6500 万个 AI 请求的大规模模拟。该系统证明它能够处理现实世界的复杂性，同时避免了导致早期 AI 驱动金融平台失败的"黑盒子"陷阱。其核心是分配代理（Allocator Agent），它可以动态地在来自合作伙伴（如 Lido Earn 的 stRATEGY Vault 和 Chorus One 的 MEV Max）的收益机会之间转移资金——始终受到严格的链上政策限制保护，防止 AI 超出预定义的风险参数。

为了启动采用，Theoriq 正在开启 TVL 引导阶段，该阶段将奖励早期存款人可兑换为其原生 THQ 代币的积分，为参与者预留总代币供应量的 1%。未来，$THQ 将支持一个声誉系统，用户可以在可信的 AI 代理上质押代币——这是一种可能重塑社区如何策划和管理自主金融系统的激励机制。

在这种技术雄心和快速成熟的 DeFi 环境背景下，crypto.news 采访了 Theoriq 的执行董事兼首席运营官陈培，讨论了 AI 管理金融的未来、主流采用的道路，以及为什么自主代理可能最终实现 DeFi 从一开始就承诺的被动收入。

Crypto.news：您能详细说明 $THQ 代币将如何影响 AI 代理的行为和责任？

陈培：$THQ 代币通过三层系统影响 AI 代理行为：代理必须质押 sTHQ 代币才能访问协议，从社区成员那里接收委托的 αTHQ，这决定了他们的能力和费用结构，并且如果行为不当或表现不佳，将面临潜在的削减（代币销毁）。这为代理创造了强大的经济激励，因为更好的表现会吸引更多的委托和更高的费用，而不良行为则会导致直接的经济惩罚。该系统通过社区驱动的委托模式和自动削减机制确保责任制，当代理未能达到标准时，这些机制会永久从流通中移除代币。

有哪些措施可以防止对 AI 代理的质押/削减系统进行操纵或滥用？

陈培：代理的委托和削减功能计划在明年推出，削减框架本身仍在设计中。我们的目标是与社区合作，打造一个透明、基于规则的系统，既保护委托人，又确保代理保持责任感。当前的设计方向强调将风险隔离到委托给代理的特定 αTHQ，避免社会化损失，并设置防护栏——如冷却期、正常运行时间要求和明确的争议解决流程——以防止博弈或恶意协调。在我们最终确定规范时，社区审查将是确保机制既健壮又公平的核心。

随着 TVL 的增长和新代理的加入，您如何看待代币效用的发展？

陈培：随着 TVL 的增长，$THQ 代币效用将通过增加的协议费用扩展，这些费用直接资助质押者奖励，而不断增长的代理网络创造了对 αTHQ 委托的更高需求，因为更多代理竞争质押以获得更好的执行能力和费用层级。代币的效用将通过计划的发展阶段演变，从基本的质押奖励发展到具有代理特定奖励的完整委托系统、链上费用分割，最终发展到高级治理机制。此外，多资产扩展和合作伙伴生态系统集成将创造多样化的费用流和新的需求来源。

您如何看待 AlphaVault 与进入该领域的其他 AI 驱动的 DeFi 平台的区别？

陈培：AlphaVault 的保险库中的保险库架构是通过自主代理（分配代理）分发的，该代理根据从我们的旗舰产品 AlphaSwarm 收集的数据做出智能决策。不仅让这些代理传递高质量数据的复杂性，而且拥有执行链上操作的基础设施是无与伦比的。我们还在构建产品时考虑了可扩展性，专注于模块化方法，以便我们可以跨不同变量扩展和增长。 

除了 TVL 之外，您将跟踪哪些指标来评估平台的成功——例如，净收益改善、用户留存率或 AI 效率？

陈培：除了 TVL，我们关注反映真实价值创造和代理生态系统表现的指标。在保险库层面，我们跟踪相对于基准策略的净收益改善，以验证代理是否真正提高了回报，而不仅仅是轮换资产。对于用户，我们衡量留存率、在代理运行的保险库中的重复参与，以及选择锁定和委托 αTHQ 的质押者比例——这些都是长期信心和一致性的强有力指标。在代理方面，我们监控执行质量、约束遵守、正常运行时间、风险调整后的表现和 AlphaSwarm 内的数据效率，因为这些直接影响委托、费用和声誉。最后，我们评估协议级健康状况：费用增长、削减发生率和 αTHQ 在代理之间的分布。这些指标共同提供了一个全面的画面，说明 Theoriq 是否在推动可持续收益、培养高质量代理和建立持久的生态系统。