清算層為以交易資料訓練的機器學習模型，開啟更豐富的鏈上行為樣本空間
Yellow 與 Deep3 Labs 宣布達成合作，將 Deep3 以 AI 驅動的交易訊號， 整合進 Yellow 的非託管清算與結算層。此一合作把 Deep3 基於區塊鏈交易資料訓練、 用於預測高勝率交易機會的機器學習模型，接上 Yellow 專為低成本、高頻代理交易打造的 基礎設施。
策略合作的關鍵連結
Deep3 Labs 專注打造以區塊鏈交易資料訓練的 AI 與機器學習系統， 用於分析與預測鏈上活動，讓用戶與開發者能享有媲美大型網路平台的 即時互動體驗。其旗艦交易訊號應用 Hōkū，會分析使用者錢包行為， 提出符合其鏈上偏好、具高度信心的短期交易建議。
這些模型屬於首批大規模、以鏈上交易資料訓練的神經網路， 在領域專業度上遠超過一般現成 LLM，可提供更貼近市場結構的洞見。
Yellow 則營運一個架設在既有區塊鏈之上的清算與結算層， 將高頻互動移到鏈下處理，同時仍透過鏈上託管與可保證退出機制， 確保資金安全與可兌付性。
兩者的連結點，在於「行為」本身。
成本與延遲會限制應用可以要求用戶做什麼，也會迫使用戶行為被壓縮成 粗粒度的模式：操作次數減少、金額變大且不頻繁，一切都被網路負擔能力 主導，而非真正反映用戶本意。低成本、低延遲的清算層解除這項束縛， 讓新一代應用得以落地——其特徵是互動更頻繁、行為更細緻，也更能 真實呈現參與者的意圖。
這正是 Deep3 模型所擅長學習的素材：行為表達越完整，就越有結構可挖掘。 Yellow 擴大了參與者「可以做什麼」的空間，Deep3 則負責把「實際發生的行為」 轉化為可用的智慧。
「Yellow 正在改變 Web3 應用能提供給用戶的體驗範圍，」Deep3 Labs 創辦人 兼執行長 Daniel Stephens 表示。「當成本與延遲不再主宰行為時，全新的 使用者體驗就會自然浮現。對 Deep3 的 AI 而言，這代表可以學習的活動樣本 更廣、更豐富，正是我們想接入的技術堆疊。」
對「代理型交易」生態的意義
這項合作，直接支撐了新興的代理型交易作業系統（agentic trading OS）格局。 隨著自主 AI 代理在鏈上執行交易的趨勢愈發明確，它們所需的關鍵條件包括：
- 一個可支撐高頻執行、又不必承受鏈上結算成本與延遲懲罰的清算層
- 去信任的交易對手互動機制，而無須承擔集中保管、統一保證金的託管風險
- 更豐富、能真實反映代理意圖的交易資料，而非被網路限制扭曲的行為軌跡
對 Deep3 的模型而言，能讓代理完整表達交易意圖的清算層， 會直接提升可學習的行為深度與密度。對 Yellow 的基礎設施來說， 能理解並優化這些高維度行為的 AI 模型，則有助釋放去信任結算層 所創造出的所有行為空間價值。
關於 Deep3 Labs
Deep3 Labs 專注打造以區塊鏈交易資料訓練的 AI 與機器學習系統。 其產品 Hōkū 會分析鏈上錢包行為，為用戶推薦與其偏好相符、 具高度信心的交易機會。更多資訊請參閱 deep3.ai。
關於 Yellow
Yellow 是專為代理型交易打造的作業系統——一個讓 AI 代理在全球市場 取得流動性並進行去信任結算的「經紀層」，全程無需中介代管資金。 Yellow 的非託管清算與結算層，支援跨交易場域與跨鏈的高頻、去信任交易。 更多資訊請參閱 yellow.org。