這是第一個讓「AI 財庫」在 @arbitrum 上變得真實的 Talos 更新。贏的不是流行詞，而是一個能夠重新平衡、遷移金庫並經常旋轉風險而不會浪費燃料的代理，將超越人類速度的財庫。 我檢查了管道和數據。Arbitrum 的費用模型（文檔 → 燃料和費用）將 L2 執行與 L1 calldata 分開，因此頻繁的小額交易不會燒掉預算。實際上，Arbiscan → 交易費用圖表支持「比主網便宜超過 90%」的說法，涵蓋了廣泛的天數，只有偶爾的 calldata 峰值。而且，對於自主金庫來說，實際上有足夠的操作空間：GMX（文檔 → 交易 v2）和 Camelot 流動性提供了無滑點死亡的路由空間。 --- ❯ Arbitrum 與主網：每次操作的分與美元；這種成本差異使得更高的重新平衡頻率成為可能 ❯ 用戶步驟：在金庫操作前/後檢查 Arbiscan 的交易費用圖表以評估成本制度 ❯ 開發者備註：在 calldata 峰值時限制 keeper 頻率；當批次成本正常化時恢復 --- 在我的框架成本、頻率、可組合性上，Talos 理論成立。剩下的工作是代理安全性和治理防護，但執行的基礎設施已經到位。我將跟蹤金庫的重新平衡頻率、實現的滑點與模型的比較，以及 Talos 與 GMX/Camelot 的任何整合。