Bagaimana Theoriq mengubah agen AI menjadi mesin hasil yang bertanggung jawab

Theoriq telah meluncurkan AlphaVault, sebuah vault DeFi berbasis AI yang secara otonom mengelola dan menyeimbangkan kembali modal pengguna—dan menjelaskan setiap keputusan sepanjang prosesnya—menawarkan solusi potensial untuk salah satu kontradiksi terbesar di sektor ini: pendapatan "pasif" yang masih membutuhkan pemeliharaan teknis yang konstan dan tinggi.

Peluncuran yang diumumkan pada Jumat, 5 Desember, menandai langkah paling berani perusahaan menuju keuangan otonom yang sesungguhnya.

Peluncuran AlphaVault terjadi setelah Theoriq diam-diam menguji arsitektur multi-agennya dalam simulasi luas yang melibatkan 2,1 juta dompet dan 65 juta permintaan AI. Sistem tersebut membuktikan bahwa ia dapat menangani kompleksitas dunia nyata sambil menghindari jebakan "kotak hitam" yang menenggelamkan platform keuangan berbasis AI sebelumnya. Pondasinya adalah Allocator Agent, yang secara dinamis mengalihkan modal di berbagai peluang yield dari mitra seperti stRATEGY Vault dari Lido Earn dan MEV Max dari Chorus One—dilindungi setiap saat oleh kebijakan onchain yang ketat yang mencegah AI keluar dari parameter risiko yang telah ditentukan.

Untuk memulai adopsi, Theoriq membuka fase TVL Bootstrapping yang memberi penghargaan kepada depositor awal dengan poin yang dapat ditukarkan dengan token THQ aslinya, mengalokasikan 1% dari total pasokan token untuk peserta. Ke depannya, $THQ disiapkan untuk mendukung sistem reputasi di mana pengguna melakukan staking token pada agen AI tepercaya—mekanisme insentif yang dapat membentuk kembali bagaimana komunitas mengkurasi dan mengatur sistem keuangan otonom.

Dengan latar belakang ambisi teknis dan lanskap DeFi yang berkembang pesat, crypto.news mendengar dari Pei Chen, Direktur Eksekutif dan COO Theoriq, tentang masa depan keuangan yang dikelola AI, jalan menuju adopsi mainstream, dan mengapa agen otonom mungkin akhirnya memberikan pendapatan pasif yang dijanjikan DeFi sejak awal.

Crypto.news: Bisakah Anda menjelaskan bagaimana token $THQ akan mempengaruhi perilaku dan akuntabilitas agen AI?

Chen: Token $THQ mempengaruhi perilaku agen AI melalui sistem tiga tingkat: agen harus melakukan staking token sTHQ untuk mengakses protokol, menerima αTHQ yang didelegasikan dari anggota komunitas yang menentukan kapasitas dan struktur biaya mereka, dan menghadapi potensi slashing (pembakaran token) jika mereka berperilaku buruk atau berkinerja buruk. Ini menciptakan insentif ekonomi yang kuat bagi agen untuk berkinerja baik, karena kinerja yang lebih baik menarik lebih banyak delegasi dan biaya lebih tinggi, sementara perilaku buruk mengakibatkan penalti finansial langsung. Sistem ini memastikan akuntabilitas melalui pola delegasi yang digerakkan oleh komunitas dan mekanisme slashing otomatis yang secara permanen menghapus token dari peredaran ketika agen gagal memenuhi standar.

Langkah-langkah apa yang ada untuk mencegah manipulasi atau penyalahgunaan sistem staking/slashing untuk agen AI?

Chen: Delegasi dan slashing untuk agen adalah fitur yang direncanakan untuk tahun depan, dan kerangka slashing itu sendiri masih dalam tahap perancangan. Tujuan kami adalah bekerja dengan komunitas untuk membentuk sistem berbasis aturan yang transparan yang melindungi delegator sambil memastikan agen tetap bertanggung jawab. Arah desain saat ini menekankan pada isolasi risiko ke αTHQ spesifik yang didelegasikan ke agen, menghindari kerugian yang disosialisasikan, dan menempatkan pagar pembatas – seperti cooldown, persyaratan uptime, dan proses penyelesaian sengketa yang jelas – untuk mencegah permainan atau koordinasi berbahaya. Saat kami menyelesaikan spesifikasi, tinjauan komunitas akan menjadi pusat untuk memastikan mekanisme tersebut kuat dan adil.

Bagaimana Anda melihat utilitas token berkembang seiring pertumbuhan TVL dan onboarding agen baru?

Chen: Seiring pertumbuhan TVL, utilitas token $THQ akan berkembang melalui peningkatan biaya protokol yang secara langsung mendanai reward staker, sementara jaringan agen yang berkembang menciptakan permintaan lebih tinggi untuk delegasi αTHQ karena lebih banyak agen bersaing untuk stake untuk mengakses kapasitas eksekusi dan tingkat biaya yang lebih baik. Utilitas token akan berkembang melalui fase pengembangan yang direncanakan, berkembang dari reward staking dasar ke sistem delegasi penuh dengan reward khusus agen, pembagian biaya onchain, dan akhirnya mekanisme tata kelola lanjutan. Selain itu, ekspansi multi-aset dan integrasi ekosistem mitra akan menciptakan aliran biaya yang terdiversifikasi dan sumber permintaan baru.

Bagaimana Anda melihat AlphaVault membedakan dirinya dari platform DeFi berbasis AI lain yang memasuki ruang ini?

Chen: Arsitektur vault-of-vault AlphaVault didistribusikan melalui agen otonom (Allocator Agent) yang membuat keputusan cerdas berdasarkan data yang dikumpulkannya dari produk unggulan kami, AlphaSwarm. Kompleksitas tidak hanya memiliki agen-agen ini mengkomunikasikan data berkualitas tinggi, tetapi memiliki infrastruktur yang siap untuk mengeksekusi tindakan onchain adalah tak tertandingi. Kami juga membangun produk kami dengan skalabilitas dalam pikiran, berfokus pada pendekatan modular sehingga kami dapat memperluas dan tumbuh di berbagai variabel. 

Metrik apa yang akan Anda lacak untuk mengevaluasi kesuksesan platform di luar TVL—misalnya, peningkatan hasil bersih, retensi pengguna, atau efisiensi AI?

Chen: Di luar TVL, kami fokus pada metrik yang mencerminkan penciptaan nilai nyata dan kinerja ekosistem agen kami. Di tingkat vault, kami melacak peningkatan hasil bersih relatif terhadap strategi benchmark untuk memverifikasi bahwa agen secara bermakna meningkatkan pengembalian daripada sekadar merotasi aset. Untuk pengguna, kami mengukur retensi, partisipasi berulang dalam vault yang dijalankan agen, dan proporsi staker yang memilih untuk mengunci dan mendelegasikan αTHQ – indikator kuat kepercayaan dan keselarasan jangka panjang. Di sisi agen, kami memantau kualitas eksekusi, kepatuhan batasan, uptime, kinerja yang disesuaikan dengan risiko, dan efisiensi data dalam AlphaSwarm, karena ini secara langsung mempengaruhi delegasi, biaya, dan reputasi. Terakhir, kami mengevaluasi kesehatan tingkat protokol: pertumbuhan biaya, insiden slashing, dan distribusi αTHQ di antara agen. Bersama-sama, metrik ini menawarkan gambaran holistik apakah Theoriq mendorong hasil berkelanjutan, memupuk agen berkualitas tinggi, dan membangun ekosistem yang tahan lama.