Com o respaldo de instituições de referência como a Pantera Capital, YZi Lab e OKX Ventures, a aPriori está a redefinir os princípios essenciais do trading descentralizado. A equipa fundadora reúne especialistas da Jump, Coinbase, Citadel Securities e dYdX, fundindo tecnologia blockchain de raiz com experiência prática de trading de alta frequência típica de Wall Street. Em blockchains públicas de elevado desempenho, a aPriori desenvolve uma infraestrutura de execução de trades de próxima geração, dotando a DeFi de tecnologia de negociação verdadeiramente competitiva.
A aPriori está a transformar o processo de trading on-chain. Através de um agregador DEX potenciado por IA e um módulo de staking de liquidez otimizado para MEV, a aPriori integra todo o ciclo de vida das ordens—da entrada e matching até à obtenção de rendimento—num ecossistema de produtos sustentável e conectado.
Depois de lançar o agregador DEX Swapr, impulsionado por IA, na semana passada, a equipa da aPriori vira agora atenções para o “núcleo inteligente” do trading on-chain: o sistema de Segmentação de Fluxo de Ordens (Order Flow Segmentation). Recorrendo a etiquetagem comportamental, agrupamento de wallets, análise por IA e feedback on-chain, este sistema processa cada transação com inteligência e justiça reforçadas—protegendo os utilizadores contra fluxos tóxicos (atividades maliciosas como slippage de arbitragem) e encaminhando liquidez para onde é mais necessária. Esta abordagem torna o trading não só mais inteligente, mas também mais ordenado e digno de confiança em todo o mercado on-chain.
A Segmentação de Fluxo de Ordens é uma das inovações chave da aPriori. Esta solução analisa comportamentos de trading, históricos de wallets e reações do mercado para, proativamente, identificar se uma transação resulta de atividade genuína do utilizador ou constitui fluxo tóxico—como arbitragem ou ataques sandwich—mesmo antes da execução. Ao contrário dos métodos convencionais, que apenas validam a conclusão das transações, esta filtragem proactiva antecipa riscos, proporciona aos LPs contrapartes mais seguras e melhora tanto a seleção de rotas como a equidade na execução.
Cada ecossistema de blockchain público possui características de dados próprias. A Solana destaca-se pela elevada velocidade de transação e por uma comunidade dinâmica, mas a abundância de contratos de código fechado limita a disponibilidade de dados para treinar modelos. Já o Ethereum e outras redes EVM oferecem dados abertos, mas enfrentam restrições de throughput, levando a práticas de negociação mais conservadoras e menor densidade de dados.
A Monad atinge um equilíbrio raro entre rapidez e transparência: conjuga o elevado throughput e as estratégias de trading dinâmicas semelhantes às da Solana, com a acessibilidade e abertura da infraestrutura EVM. Este cenário é propício ao desenvolvimento, por parte da aPriori, da próxima geração de modelos de inteligência para fluxo de ordens.
Programa de Contribuição de Dados da Comunidade: Para potenciar as capacidades da IA na compreensão de comportamentos de negociação, a aPriori lançou uma iniciativa de recolha de dados aberta à participação da comunidade. Com apenas algumas ações simples, qualquer utilizador pode ajudar os modelos a obter novos conhecimentos sobre o universo on-chain:
Estes dados permitem ao sistema identificar quais endereços pertencem ao mesmo utilizador, detetar ações colaborativas e melhorar as capacidades da IA em classificar tipos de transações e avaliar riscos.
No coração do motor Swapr, cada transação é previamente avaliada por modelos de risco com IA, analisando principalmente:
O sistema sinaliza fluxos tóxicos—como arbitragem ou ataques sandwich que se aproveitam de assimetrias de informação—avaliando o risco de cada transação para a justiça do sistema.
A aPriori adota uma abordagem multi-algorítmica, integrando modelos tradicionais (XGBoost, LightGBM) e modelos temporais (RNN, Transformer). Os modelos tradicionais destacam-se pela capacidade de analisar dados estruturados e de fácil interpretação, enquanto os temporais detetam mudanças comportamentais ao longo do tempo.
O Swapr implementa uma arquitetura em ensemble, onde submodelos aprendem com diferentes conjuntos de dados e janelas temporais. A pontuação integrada oferece respostas ainda mais robustas e precisas a comportamentos de negociação sofisticados.
A arbitragem raramente ocorre através de uma única wallet; geralmente resulta de uma ação coordenada entre vários endereços. Ao identificar estes grupos comportamentais, o sistema antecipa potenciais sindicatos de arbitragem e impede que fluxos tóxicos concentrados afetem os LPs.
Com conjuntos de dados de treino cada vez mais abrangentes, a inteligência no fluxo de ordens do Swapr está a tornar-se um elemento diferenciador no routing DeFi, proporcionando não só melhores condições de preço como também gestão de liquidez em tempo real e proteção equilibrada tanto para utilizadores como para LPs.
O fundador Ray afirma: “Um verdadeiro motor de execução DeFi interpreta e avalia trades—e sabe como proteger o sistema. Pretendemos que o Swapr seja o primeiro ponto de entrada na negociação capaz de verdadeiramente ‘pensar’.”