Bardzo prawdopodobne, że @Everlyn_ai celuje prosto w sedno DeFAI: ramy agentów, które rzeczywiście wykonują zadania, a nie tylko rozmawiają, ale bardzo niewiele osób zadaje trudne pytania dotyczące bezpieczeństwa, głębokości narzędzi i rzeczywistego zasięgu on-chain. Moje początkowe myśli po przeszukaniu dostępnych informacji: - Silna teza oparta na agentach: pamięć, użycie narzędzi, orkiestracja portfela. - Potrzebne ściślejsze specyfikacje dotyczące uprawnień i zabezpieczeń z udziałem człowieka. - Opóźnienie/koszt na akcję zadecyduje o UX. - SDK zorientowane na deweloperów + kompozycyjność to przewaga, jeśli im się uda. Co należy zapytać: 1) Powierzchnia narzędzi: które protokoły mogą wywoływać agenci od pierwszego dnia (pożyczki, wymiany, RWA) i jak jest ograniczona władza transakcyjna. 2) Model bezpieczeństwa: szczegółowe limity wydatków, wyłączniki awaryjne, piaskownice zadań, wzorce wycofywania. 3) KPI: wskaźnik sukcesu zadań, koszt w $ za zakończone zadanie, czas do finalizacji, raportowanie incydentów, adopcja przez deweloperów. Dlaczego to ważne: Infrastruktura agentów to most między intencją a wykonaniem. Jeśli Everlyn dostarczy czyste haki do yieldów podobnych do Pendle, kredytu Teller lub wieloetapowych przepływów w stylu @Infinit_Labs, otrzymamy prawdziwy kompozycyjny stos. Alternatywne podejścia do lepszego wprowadzenia z uwzględnieniem ryzyka: - Wprowadzenie z ograniczeniami milestonów: rozpocznij od analityki tylko do odczytu → symulowane transakcje → ograniczone portfele → agenci produkcyjni. - Otwarte specyfikacje + audyty: przejrzysty rejestr narzędzi, podpisane manifesty działań, powtarzalne logi. - Społecznościowe skarbce: dobrowolne, ograniczone strategie agentów z pulpitami na on-chain i rzeczywistą odpowiedzialnością. Jeśli @Everlyn_ai może udowodnić bezpieczne wykonanie na dużą skalę z wyraźnymi metrykami, gospodarka agentów przestaje być demonstracją i zaczyna być infrastrukturą, której możemy zaufać, moim zdaniem #DeFAI.