ChainCatcher 消息,OpenClaw 创始人 Peter Steinberger 在 X 平台发文表示,下一版本 OpenClaw 也将采用 MCP(模型上下文协议),用户可使用其替代 Anthropic 的消息通道模型上下文协议,从而连接更广泛的消息提供商。Peter Steinberger 同时坦言,这一调整"略显尴尬",但将显著拓展 OpenClaw 的消息接入能力与生态兼容性。
针对社区质疑 OpenClaw"偏向"OpenAI,Peter Steinberger 也做出回应表示 Openclaw 支持从微软的 Teams、Matrix 到 WhatsApp 等多款软件。
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在加密市场这一典型的“非平稳系统”中,策略失效往往不是因为模型不够复杂,而是因为它们并未真正经历真实市场的约束:剧烈波动、流动性断层、执行延迟、风控边界…… 这也是 WEEX 发起 AI Trading Hackathon 的核心初衷——不比概念,只看在真实交易环境中的可落地能力。在 WEEX AI Trading Hackathon 的备赛过程中,参赛团队 AOT Matrix 展现了前沿 AI 量化能力,通过 V4.4 双脑协同架构,实现了从底层逻辑到执行层的全面优化,充分体现了平台对创新与实战能力的双重考量。

在 WEEX AI Trading Hackathon 的参赛项目中,AOT Matrix 的系统设计选择了一条相对克制、但在真实交易环境下更难走的路径。在备赛初期,他们便围绕AI 在交易系统中的角色边界做出了明确取舍。围绕这一决策逻辑、系统架构的多次重构,以及在 WEEX 真实交易环境与工程约束下的实践过程,我们对 AOT Matrix 进行了采访。


























在加密市场这一典型的“非平稳系统”中,策略失效往往不是因为模型不够复杂,而是因为它们并未真正经历真实市场的约束:剧烈波动、流动性断层、执行延迟、风控边界…… 这也是 WEEX 发起 AI Trading Hackathon 的核心初衷——不比概念,只看在真实交易环境中的可落地能力。在 WEEX AI Trading Hackathon 的备赛过程中,参赛团队 AOT Matrix 展现了前沿 AI 量化能力,通过 V4.4 双脑协同架构,实现了从底层逻辑到执行层的全面优化,充分体现了平台对创新与实战能力的双重考量。
在 WEEX AI Trading Hackathon 的参赛项目中,AOT Matrix 的系统设计选择了一条相对克制、但在真实交易环境下更难走的路径。在备赛初期,他们便围绕AI 在交易系统中的角色边界做出了明确取舍。围绕这一决策逻辑、系统架构的多次重构,以及在 WEEX 真实交易环境与工程约束下的实践过程,我们对 AOT Matrix 进行了采访。