Transformando o universo blockchain: o projeto de destaque da Monad, aPriori, utiliza Inteligência Artificial para revolucionar as operações de trading, ao mesmo tempo em que lança seu programa de contribuição de dados.

8/7/2025, 9:23:54 AM
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IA
O artigo apresenta uma análise detalhada das principais tecnologias da aPriori, incluindo o sistema de identificação de fluxo de ordens, e avalia o potencial de aplicação dessas soluções em blockchains públicas de alto desempenho.

Apoiada por instituições de prestígio como Pantera Capital, YZi Lab e OKX Ventures, a aPriori está redefinindo os princípios essenciais do trading descentralizado. A equipe fundadora reúne especialistas de Jump, Coinbase, Citadel Securities e dYdX, integrando tecnologia blockchain de ponta à experiência em trading de alta frequência do mercado financeiro tradicional. Em blockchains públicos de alto desempenho, a aPriori desenvolve uma infraestrutura de execução de negociações de nova geração, proporcionando à DeFi uma tecnologia de negociação verdadeiramente competitiva.

A aPriori está transformando o fluxo operacional das negociações on-chain. Com um agregador DEX baseado em IA e um módulo de staking de liquidez habilitado para MEV, a aPriori unifica todo o ciclo de vida da ordem—da entrada ao matching e à geração de rendimento—em um ecossistema de produtos sustentável e integrado.

Após lançar na última semana o agregador DEX com IA, Swapr, a equipe da aPriori concentra-se agora no “núcleo inteligente” do trading on-chain: o sistema de Segmentação de Fluxo de Ordens. Por meio de tags comportamentais, agrupamento de carteiras, análises de IA e feedback on-chain, esse sistema assegura que cada transação seja processada com máxima inteligência e equidade—protegendo os usuários contra fluxos tóxicos (ações maliciosas como slippage de arbitragem) e alocando liquidez onde há mais demanda. Isso não apenas eleva o nível do trading, mas também promove maior ordem e confiança no mercado on-chain.

“Entender cada transação é o alicerce para uma execução justa.”

A Segmentação de Fluxo de Ordens representa uma das grandes inovações da aPriori. Ao examinar o comportamento dos traders, o histórico das carteiras e as reações do mercado, o sistema pode identificar antecipadamente se uma transação reflete atividade legítima do usuário ou fluxos tóxicos, como ataques de arbitragem ou sandwich, mesmo antes da execução. Diferente de abordagens tradicionais, que apenas verificam o término da operação, essa filtragem proativa reduz riscos antecipadamente, proporciona aos provedores de liquidez contrapartes mais seguras e aprimora tanto o roteamento quanto a justiça na execução das negociações.

“Tecnologia e ecossistema: o auge da Monad.”

Cada blockchain pública possui características de dados únicas. Solana destaca-se pela rapidez das transações e pela base de usuários ativa, mas a alta incidência de contratos fechados limita o acesso a dados essenciais para o treinamento de modelos. Ethereum e outras redes EVM, por sua vez, oferecem dados abertos, mas enfrentam limitações de throughput, levando a padrões de negociação mais conservadores e menor densidade de dados.

A Monad atinge um equilíbrio raro entre velocidade e transparência: reúne o alto throughput e as estratégias agressivas de trading da Solana com a transparência e acessibilidade típicas da infraestrutura EVM. Esse cenário é ideal para a aPriori desenvolver a próxima geração de modelos inteligentes de fluxo de ordens.

“Os dados do usuário não são só participação—eles treinam a próxima geração da inteligência em trading.”

Programa de Contribuição de Dados da Comunidade: Para ampliar a capacidade da IA de compreender comportamentos de negociação, a aPriori lançou uma iniciativa que convida a comunidade para contribuir com dados. Ao realizar algumas ações simples, qualquer participante pode ajudar os modelos a entender com mais profundidade o cenário on-chain:

  • Vincular a carteira: Conecte seus principais endereços para fornecer um perfil comportamental abrangente.
  • Redes suportadas: Ethereum, BNB Chain, Monad Testnet.
  • Sincronização de redes sociais: Opcionalmente, conecte Twitter, Discord e outros, enriquecendo o contexto de identidade.
  • Check-ins e acompanhamento de tarefas: Um painel exclusivo apresenta seu histórico de check-ins, atividades de negociação e progresso nas contribuições.

Esses dados ajudam o sistema a identificar endereços pertencentes ao mesmo usuário, detectar atividades conjuntas e aprimorar a IA na classificação de transações e avaliação de riscos.

“Como saber se uma transação envolve fluxo tóxico?”

No engine do Swapr, cada transação é analisada por modelos de risco baseados em IA antes da execução, considerando principalmente:

  • Detalhes da negociação: tipo de operação (compra/venda), roteamento de tokens, gasto de gas, taxas, slippage.
  • Histórico do endereço: frequência de trades, comportamentos anteriores, movimentações de ativos.
  • Reações do mercado: variações de preço entre 1 segundo e 24 horas após a execução.
  • Lucratividade: apura se o trade gera lucro em diferentes períodos e se há risco para LPs.

O sistema sinaliza fluxos tóxicos—como arbitragem ou ataques sandwich que exploram assimetrias de informação—ao avaliar os riscos de cada transação para a equidade do sistema.

“Os modelos mais inteligentes compreendem trading—não apenas adicionam camadas de complexidade.”

A aPriori adota uma estratégia multialgorítmica, integrando modelos tradicionais (XGBoost, LightGBM) e temporais (RNN, Transformer). Enquanto modelos tradicionais se sobressaem na análise estruturada dos dados, os temporais capturam mudanças de comportamento ao longo do tempo.

No Swapr, a arquitetura é do tipo ensemble, reunindo submodelos que aprendem com diferentes recortes temporais e conjuntos de dados. O sistema de pontuação integrado permite respostas mais precisas e robustas até mesmo frente a comportamentos de trading sofisticados.

“Quem realmente está por trás de uma transação—coordenando arbitragem?”

Arbitragem dificilmente ocorre por meio de uma única carteira; geralmente envolve a ação coordenada de múltiplos endereços. Ao identificar esses agrupamentos comportamentais, o sistema antecipa possíveis sindicatos de arbitragem e reduz o impacto de fluxos tóxicos concentrados sobre os LPs.

“Tornando a IA parte fundamental da execução de negociações”

Com a ampliação do volume e qualidade dos dados de treinamento, a inteligência de fluxo de ordens do Swapr desponta como elemento-chave no roteamento DeFi, oferecendo não apenas preços mais vantajosos, mas também gestão de liquidez em tempo real e proteção equitativa para usuários e provedores de liquidez.

Ray, fundador da iniciativa, destaca: “Um motor de execução DeFi realmente robusto consegue interpretar e avaliar operações—e sabe como proteger o próprio ecossistema. Nosso objetivo é que o Swapr seja o primeiro ponto de entrada do trading capaz de ‘pensar’ de fato.”

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