很多人以为 @TheoriqAI 是个在讲“AI + DeFi”的叙事项目 其实你要真正理解它的架构 就绕不开这次和 @graphprotocol 的合作 这不仅是技术栈上的对接，更是 Theoriq 要成为“链上 Agent 协调器”这条路线的关键一环。 为什么合作 Graph？ Theoriq 的 OLP Swarm 是一个多智能体系统（multi-agent system），你可以理解为： 有一群 AI Agent，在实时分析链上数据、决策策略、执行 LP 操作。 那这套系统最根本的需求就是“实时感知链上状态”，否则做出的决策就是瞎猜。 这正是 Graph 带来的能力：通过 StreamingFast 子流结构，把 Uniswap 等 LP 池的链上状态转化为 Agent 可读信号，供 Signal 和 Observer Agent 实时分析。 如果没有 Graph，这群 Agent 是“瞎子”；有了 Graph，它们才真正具备“视觉”和“理解力”。 实际应用： • LP 池子状态变化 → Graph 捕捉 → Signal Agent 提取趋势信号 • 观察者 Agent 做出判断 → 策略 Agent 定下行动 → LP Agent 执行交易 每个 Agent 都不是孤立存在的，而是依赖链上状态 + Agent 间协作来运作，这就是“Swarm”。 这不仅是个“调用 Graph 数据”的动作，更是一种范式验证： AI 代理系统如何在链上世界建立“自我感知”？ Theoriq 的 Swarm 给出的答案是： 借助 Graph 等数据协议建立状态读取系统 Agent 间通过模块协作完成任务流转 未来将支持用户用自然语言定义目标，Agent 自动拆解执行 这不就是 AgentFi 的雏形吗？ 恰恰说明了 Theoriq 正在形成完整的 Agent 系统闭环，而 Graph 是其中一个关键底座。 长期而言，只要 Graph 能持续供给高质量的数据源，Theoriq 的 AI 代理系统就有可能真正跑起来。 Theoriq，不只是个空想叙事项目。 它真的在做 agent coordination + defi automation 的底层基建