1/10 Il futuro di DeFi x AI sono agenti autonomi che operano con Intelligenza Predittiva. @jinglingcookies e io abbiamo chiacchierato con @AlloraNetwork per esplorare perché l'Economia degli Agenti ha bisogno di una catena ad alte prestazioni. Ecco la tesi per AI su Monad e come dovresti costruire per questo. 🧵👇

2/10 Stiamo passando da script semplici a agenti autonomi che trovano alpha basato sull'intelligenza. Ma l'alpha decade istantaneamente. Se la catena è in ritardo, la previsione è sprecata. Gli agenti hanno bisogno di un ambiente di esecuzione che corrisponda alla velocità del loro processo decisionale. Agente Intelligente │ ┌────────────────────────┐ │ │ Velocità Decisionale Velocità di Esecuzione Richiesta (molto veloce con AI) (deve essere ≥ velocità decisionale) │ │ └───────────┬────────────┘ │ Corrisponde? ──┬──► Sì ──► [Alpha realizzato] │ └─► No ──► [Decadenza dell'alpha] └─► Previsione sprecata └─► Costo opportunità └─► ERRORE / PnL degradato

3/10 Per trovare più alpha, gli agenti devono guardare a un futuro probabilistico. Devono conoscere la probabilità di un movimento di prezzo o di un picco di volatilità prima di dimensionare una posizione. Reti come @AlloraLabs forniscono questo strato predittivo affinché gli agenti non si limitino a fare trading, ma strategizzino.

4/10 Se stai costruendo DeFi su Monad, devi ottimizzare per i costruttori e gli agenti AI. Gli agenti non navigano negli esploratori. Hanno bisogno di Websockets e RPC ad alta fedeltà per acquisire le modifiche di stato quando si verificano. Se i dati del tuo protocollo sono in ritardo, gli agenti ti bypasseranno per luoghi più veloci.

5/10 Un grande sblocco per i costruttori è trattare la documentazione come un'API. I tuoi documenti devono essere compatibili con LLM. Gli agenti estraggono informazioni dalla documentazione per imparare a interagire con i tuoi smart contract. Se i documenti sono disordinati, insufficienti o non strutturati, l'agente non può apprendere il protocollo.

6/10 Le barriere di protezione a livello di protocollo sono essenziali. Non aspettarti che gli utenti codifichino il proprio framework di gestione del rischio. Costruendo framework di sicurezza come controlli, massimi drawdown o interazioni autorizzate, ecc., direttamente nel protocollo, gli agenti possono eseguire con maggiore fiducia.

7/10 I progetti come @symphonyio costruiscono infrastrutture che rimuovono la complessità permettendo agli utenti di dichiarare un risultato, come "Guadagna rendimento in stablecoin", mentre gli agenti gestiscono il routing, il bridging e lo staking in background. L'utente ottiene il risultato mentre la macchina si occupa del lavoro.

8/10 L'Outlook 2026 di Grayscale identifica "AI Micropayments" come un grande tema. In un'economia autonoma, gli agenti devono pagarsi continuamente per il calcolo e i dati. Monad supporta x402, uno standard aperto per flussi di pagamento senza commissioni, rendendo il commercio macchina-a-macchina praticabile.

9/10 Perché AI su Monad? - 10k TPS: Gli agenti possono operare senza intasare la catena. - x402: I pagamenti macchina-a-macchina diventano fattibili. - <1s Finalità: Gli agenti possono reagire istantaneamente alle previsioni di volatilità. - Gas economico: Gli agenti possono transare continuamente senza costi di gas proibitivi.