@TheoriqAI は、マルチエージェントシステム（MAS）とAI推論（AI reasoning）に特化した暗号プロジェクトであり、エージェント型AIによって駆動される分散型ネットワークレイヤーの構築を目指しています。目標は、ブロックチェーンとWeb3の世界において、AIエージェントが自律的に相互作用し、協力し、進化するシステムを創り出すことです。 技術的中核とプロダクトの進展 1. マルチエージェントシステム（MAS）アーキテクチャ Theoriqは、複数のAIエージェントが • ピアツーピアで通信 • 協力してタスクを完了 • 中央管理なしで分散的に進化 できる環境を構築しています。各エージェントは、人間ユーザーの意図やDAOのサブモジュールを表現し、自律的な意思決定が可能です。 2. 知識グラフと記号的推論に基づくAIモデル • Theoriqは、構造化知識と論理的推論を重視し、従来のLLMとは異なります。 • ニューラルシンボリックAI（神経ネットワーク＋ルールベース）を採用。 • エージェント同士の対話は検証可能な論理体系に従い、因果性と説明可能性を保証します。 3. 暗号ネイティブな仕組み設計 • エージェントの行動はブロックチェーン上に記録され、監査・報酬・組み合わせが可能。 • トークンメカニズムにより、エージェント開発者や保守者に報酬を付与。 • Agent-as-a-Service（AaaS）モデルを導入し、ユーザーがエージェントをレンタル・取引可能。 4. 初のユースケース：OLPエージェント群 • DeFiや伝統的金融における流動性管理問題を解決するため、「OLP Swarm」を展開。 • オブザーバーエージェントがデータを収集し、戦略エージェントと連携し市場変動に対応。 • データ収集から戦略実行まで全自動で処理されます。 5. テストネットの進捗 • 2024年末にインセンティブ付きテストネットを開始。 • 2,000万回以上の対話、1日平均60万回超のエンゲージメント。 • Proof of Engagementに基づき、XPポイントを獲得でき、将来的なトークンエアドロップと連動する可能性あり。 競争優位性 1. モジュール化設計と高い相互運用性・合成可能性 • エージェント同士が連携し、専門能力を統合して強力なシステムを構築可能。 2. Infinity Hubの展開 • 分散型AIエージェントとリソースのマーケットプレイス。 • 評価とレビューに基づき、ユーザーが最適なエージェントを選択可能。 3. http://io.net や 0G Labs との連携 • 分散GPUや無限拡張ストレージを利用し、コスト削減とリアルタイム処理能力を向上。 4. DeFiとゲーム分野に特化 • OLP SwarmやPlay AIとの協業により、業界特化型ソリューションを提供。 まとめ @TheoriqAI の強みは： • 論理的に自律したAIエージェントシステムの構築 • 知識と推論への特化（単なるLLM依存ではない） • Web3の「マルチエージェント協調型インテリジェンス」への推進 将来的にSDKや開発ツールが登場すれば、次世代分散型AI基盤としての中核的役割を果たす可能性があります。 @TheoriqAI 는 다중 에이전트 시스템(MAS)과 AI 추론(AI reasoning)에 중점을 둔 암호화 프로젝트로, 지능형 에이전트(Agentic AI)가 구동하는 탈중앙화 네트워크 계층을 구축하는 것을 목표로 하고 있습니다. 그 비전은 블록체인과 Web3 세계에서 AI 에이전트들이 자율적으로 상호작용하고 협업하며 진화할 수 있는 시스템을 만드는 것입니다. 핵심 기술 논리 및 제품 진행 상황 1. 다중 에이전트 시스템 구조 Theoriq는 여러 AI 에이전트가 • P2P 메시지 전달 • 협업 추론 • 중앙 통제 없이 분산 방식으로 동작 및 진화 할 수 있는 환경을 제공합니다. 각 에이전트는 인간 사용자의 의도나 DAO의 하위 모듈을 대표하며, 자율적인 의사결정 능력을 보유합니다. 2. 지식 그래프 및 기호 기반 추론 AI 모델 • 기존 LLM과 달리 구조화된 지식 표현과 논리적 추론에 집중합니다. • 신경망 + 규칙 기반 시스템을 통합한 “신경-기호적 AI(Neuro-symbolic AI)”를 채택합니다. • 에이전트 간 상호작용은 검증 가능한 논리 시스템을 따르며, 대화의 인과성과 협업의 설명 가능성을 보장합니다. 3. 크립토 네이티브 메커니즘 설계 • 에이전트의 행동은 블록체인에 기록되어 감사 가능, 인센티브 부여, 조합 가능. • 토큰 메커니즘을 통해 에이전트 개발자, 운영자에게 보상. • Agent-as-a-Service(AaaS) 모델 도입으로, 에이전트 서비스의 임대 및 거래 가능. 4. 첫 애플리케이션: OLP 스웜 • DeFi 및 전통 금융의 유동성 문제 해결을 위해 “OLP Swarm” 출시. • 옵저버 에이전트가 온체인 데이터를 수집하고, 전략 에이전트 및 유동성 공급 에이전트가 시장 변화에 따라 자동으로 대응. • 데이터 수집부터 실행까지 전자동화 시스템을 구현. 5. 테스트넷 진행 상황 • 2024년 말 인센티브 테스트넷을 출시. • 수 주 내에 2,000만 회 이상의 상호작용, 일일 평균 60만 회 이상 기록. • Engagement Proof 기반 XP 포인트 적립, 향후 토큰 에어드랍과 연계될 가능성 존재. 경쟁 우위 1. 모듈형 설계와 높은 상호 운용성 및 조합 가능성 • 다양한 에이전트가 무결점으로 협업하며 복합 기능을 수행 가능. 2. Infinity Hub 출시 • 탈중앙화된 에이전트 및 리소스 마켓플레이스. • 평점과 리뷰 기반으로 최적의 에이전트를 선택할 수 있음. 3. http://io.net 및 0G Labs 협력 • 탈중앙화 GPU 클러스터 및 무제한 스토리지를 활용해 비용 절감 및 실시간 처리 성능 향상. 4. DeFi 및 게임 분야 우선 집중 • OLP Swarm 및 Play AI 협업을 통해 산업별 맞춤 솔루션 제공. 요약 @TheoriqAI의 핵심 경쟁력은 다음과 같습니다: • 논리적으로 자율적인 AI 에이전트 시스템 구축 • 단순 LLM을 넘어 지식과 추론에 집중 • Web3 세계에 다중 에이전트 기반 협업 인공지능을 도입 향후 SDK나 개발 도구 출시 시, 차세대 탈중앙화 AI 협업 인프라로 자리 잡을 잠재력이 큽니다. @TheoriqAI @KaitoAI