@Everlyn_ai は DeFAI の中核、つまりチャットだけでなく、安全性、ツールの深さ、実際のオンチェーン リーチに関する厳しい Q を尋ねている人はほとんどいない、DeFAI の中核を直接狙っている可能性が非常に高いです 公開されているものを掘り下げた後の最初の考え: - 強力なエージェントファーストの論文: メモリ、ツールの使用、ウォレットのオーケストレーション - 許可とヒューマン・イン・ザ・ループのフェイルセーフに関するより厳格な仕様が必要 - レイテンシー/アクションあたりのコストがUXの成否を左右する - 開発ファーストの SDK + コンポーザビリティは、彼らがそれを見事に達成すれば堀です 尋ねる必要があること: 1) ツール サーフェス: エージェントが Day 1 に呼び出すことができるプロトコル (貸し出し、スワップ、RWA) と tx オーソリティのスコープはどのように設定されますか 2) 安全モデル: きめ細かな支出制限、サーキット ブレーカー、タスク サンドボックス、ロールバック パターン 3) KPI: タスクの成功率、完了したタスクあたりのコスト、ファイナリティまでの時間、インシデント レポート、開発の採用 なぜそれが重要なのか: エージェントインフラは、意図→実行の間の架け橋です。Everlyn が Pendle のような利回り、Teller クレジット、または@Infinit_Labsスタイルのマルチステップ フローにクリーンなフックを出荷すると、実際の複利スタックが得られます より良いリスク調整後のロールアウトのための代替アプローチ: - マイルストーンゲートローンチ:読み取り専用分析→シミュレートされた取引→、上限付きウォレット→本番エージェントで開始 - オープン仕様 + 監査: 透過的なツール レジストリ、署名付きアクション マニフェスト、再現可能なログ - コミュニティ保管庫: オンチェーン ダッシュボードと実際の説明責任を備えたオプトイン、レート制限付きエージェント戦略 明確な指標で大規模な安全な実行を証明でき@Everlyn_aiれば、エージェントエコノミーはデモではなくなり、信頼できるインフラになり始めます #DeFAI