INFINIT @Infinit_Labs 是如何構建跨鏈 AI 執行系統底層的？
我們說“AI x DeFi”，不能只是自動推薦池子，而是要真正替用戶做執行動作，並且能跨鏈、跨協議、可控、可追溯。這是 @Infinit_Labs 正在解決的問題核心。
過去 DeFi 聚合器偏向“展示層的整合”，例如顯示各大平台的利率、池子排名、TVL 等。但 INFINIT 是“執行層的重構”——它通過 Agent Swarm 架構建立了一種鏈上執行協調機制：
🔹 多個專屬 Agent 分別負責：Swap、Lend、Bridge、LP、Stake 等鏈上動作
🔹 用戶用自然語言 prompt 發起策略意圖後
 → 智能體開始自主檢索 → 構建結構化操作路徑
 → 再由 ReAct Agent 合並爲“可執行包”
🔹 利用 ERC-4337 + EIP-7702 技術編排事務結構
🔹 在正式提交鏈上前，系統會提供可視化模擬執行過程：
  
✅ 資產流轉路徑
  ✅ Gas 預估
  ✅ 收益預估
  ✅ 風險敞口
最關鍵的設計是：非托管執行 + 用戶終審確認。
你的錢包不會交由平台托管，系統生成交易後仍需你本地籤名。這讓 INFINIT 既具備自動化效率，又保障了鏈上用戶的自主權與風險可控性。安全感滿滿有沒有？
$IN #Defi @Infinit_Labs @Elect

Sapien 在 AI 數據創新中的角色
Sapien的去中心化平台正在通過確保數據多樣性、高質量貢獻和全球協作來革新AI數據收集。
通過其獨特的同行驗證、質押激勵和經濟問責機制，Sapien正在爲AI訓練數據創造一個更具可擴展性、更值得信賴和更具包容性的系統。
我真心相信這一創新將有助於加速人工智能的發展，使人工智能系統在全球應用中更加準確、靈活和公正。
憑藉其全球去中心化AI生態系統的願景，Sapien不僅解決了當今AI數據收集過程中的挑戰，還爲下一階段的AI創新奠定了基礎。
人工智能的未來已經到來，而Sapien正在引領潮流。
#Sapien # kaito #AI @JoinSapien @RowanRK6 @trevorkoverko @cookiedotfun @cookiedotfuncn

去中心化AI數據收集的革命：Sapien如何引領數據創新
在傳統的AI數據收集模式下，數據通常來自於集中化的渠道，這意味着數據的多樣性和質量可能會受到限制。尤其是在涉及到不同地域、文化或行業背景的數據時，集中式平台可能無法有效地解決這些多樣性的需求。
Sapien的去中心化平台正是爲了解決這個問題，通過全球專家網路收集和驗證數據，確保AI訓練數據的多樣性和高質量。 @JoinSapien
去中心化：打破傳統數據收集瓶頸
傳統的AI數據收集通常依賴幾個大平台或組織，他們決定哪些數據是有價值的。這種集中的數據來源方式雖然能夠高效處理大量數據，但卻可能遺漏掉一些細小卻至關重要的細節。
尤其是在某些特定領域或地區，傳統平台無法全面覆蓋各種需求，而這些“細分市場”的數據往往是提高AI模型準確性和應用能力的關鍵。
Sapien通過去中心化的平台設計，允許全球各地的專家參與到AI數據的貢獻中來。這種方法不僅打破了地域和行業的限制，還爲AI訓練數據帶來了更多元化的視角和豐富的背景信息。
全球專家網路：多樣化的數據來源
Sapien的核心優勢之一是通過全球專家網路進行數據收集。無論是來自亞洲的醫學專家，還是來自歐洲的工程師，或是來自非洲的教育工作者，他們的知識和數據貢獻都可以被整合到AI訓練過程中。這種跨領域和跨地區的合作，使得AI訓練數據能夠更加廣泛地代表現實世界中的多樣性。
在我看來，這種全

一鍵跨鏈+復合策略：INFINIT 如何做到非托管高效執行？
過去執行一個跨鏈策略，你可能需要這樣：
1️⃣ 打開 Arbitrum 橋 @arbitrum
2️⃣ 授權 USDC
3️⃣ 換鏈 → 再打開 DEX → 再授權 → 再存入 Aave
全流程 7~10 步，Gas 高、時間久、容易出錯。
但我最近用 @Infinit_Labs 跑一個策略時，只點了一下確認按鈕。
💡爲什麼它能做到這一步？
✔ 使用 ERC-4337 + EIP-7702 構建的交易打包結構
✔ Agent Swarm 負責調用橋接、Swap、存入、質押等所有流程
✔ 執行前展示全路徑、Gas 用量、資產流向，確認後自動執行
✔ 非托管，資金全程在自己錢包中流轉
這是真正的鏈上流程編排層，AI 全權調度，用戶只需點一次。我不禁感嘆科技的進步。。。我覺得我們應該感謝自己在WEB3體驗那麼牛的產品～
如果說 Uni 是 DEX 的入口，那 @Infinit_Labs 很可能是鏈上復雜交互的“操作系統”。