Дуже ймовірно, що @Everlyn_ai націлений прямо на основу DeFAI: фреймворки агентів, які насправді виконують, а не просто чат, але дуже мало людей запитують жорсткі Q щодо безпеки, глибини інструментів та реального ончейн-охоплення Мої перші думки після того, як я розкопав те, що є публічним: - Сильна теза про агента: пам'ять, використання інструментів, оркестрування гаманця - Потрібні більш жорсткі специфікації щодо дозволів і відмовостійких систем «людина в циклі» - Затримка/ціна за дію призведе до збільшення або порушення UX - Dev-first SDK + composability - це рів, якщо вони його приб'ють Що потрібно запитати: 1) Поверхня інструментів: які протоколи можуть викликати агенти в 1-й день (кредитування, свопи, RWA) і як розширюються повноваження tx 2) Модель безпеки: гранульовані ліміти витрат, автоматичні вимикачі, пісочниці із завданнями, шаблони відкату 3) KPI: успішність виконання завдань, вартість за виконане завдання в доларах, час до фіналу, звітність про інциденти, прийняття розробниками Чому це важливо: Агентна інфраструктура – це міст між наміром → виконанням. Якщо Everlyn поставляє чисті гачки в багатоступінчасті потоки, схожі на Pendle, кредит Teller або @Infinit_Labs стилі, ми отримуємо справжній стек компаундування Альтернативні підходи для кращого розгортання з поправкою на ризик: - Запуск з обмеженням етапів: почніть з аналітики лише для читання → змодельованих торгів → обмежених гаманців → виробничих агентів - Відкриті специфікації + аудити: прозорий реєстр інструментів, підписані маніфести дій, відтворювані журнали - Сховища спільноти: стратегії агентів за згодою, з обмеженою ставкою з інформаційними панелями в мережі та реальною підзвітністю Якщо @Everlyn_ai зможемо довести безпечне виконання в масштабі з чіткими показниками, економіка агентів перестає бути демо і починає бути інфраструктурою, якій ми можемо довіряти IMO#DeFAI