Pantera Capital、YZi Lab、OKX Ventures 等頂尖機構重點布局，aPriori 正在重塑去中心化交易的核心信念。專案核心成員來自 Jump、Coinbase、Citadel Securities 及 dYdX，結合鏈上原生技術與華爾街高頻交易實戰經驗，aPriori 於高效能公鏈上打造新一代交易執行系統，為 DeFi 注入真正具備競爭力的交易基礎設施。

aPriori 正在徹底重寫鏈上交易流程：運用 AI 驅動的 DEX 聚合器及 MEV 支援的流動性質押模組，aPriori 將訂單從下單、撮合到收益閉環，整合成一套可持續運行的產品體系。

繼團隊於上週發佈 AI 驅動的 DEX 聚合器 Swapr 後，aPriori 再次聚焦鏈上交易的「識別大腦」，即訂單流識別系統（Order Flow Segmentation）。該系統整合行為標籤、錢包聚類、AI 分析和鏈上回饋機制，系統讓每一筆交易更智慧且更公平地處理，避免被套利滑點（slippage）等「惡意訂單流（toxic flow）」侵害，同時有效將流動性導向最需要的地方。這不僅讓交易更智慧，也讓整個鏈上市場的流動性更有秩序與信任。

「看懂每一筆交易，是公平執行的起點。」

訂單流識別是 aPriori 的核心技術之一。透過分析交易行為、錢包紀錄和市場反應，系統能在交易發生前判斷其是否為一般使用者操作，或屬於套利、夾擊等「惡意訂單流（toxic flow）」。對比傳統僅以是否成交作判斷，這種識別方法能更早過濾潛在風險，為 LP 提供更安全的對手，並提升路徑選擇與執行的公平性。

「技術＋生態：Monad 的完美時機」

不同公鏈生態的數據特性各具不同：Solana 擁有高速交易和活躍使用者，但由於大量合約未公開原始碼，限制了可用於訓練的數據；以太坊及其他 EVM 鏈雖數據開放，卻受限於效能瓶頸，整體交易行為較保守、數據密度低。

Monad 在效能與透明度間實現罕見平衡——兼具 Solana 式的高吞吐量與激進交易風格，同時維持 EVM 架構的可讀性和開放性，為 aPriori 創造出建構新一代訂單流識別模型的理想環境。

「使用者數據，不只是參與，更在訓練下一代交易智能。」

社群數據貢獻計畫：為訓練 AI 更有效識別交易行為，aPriori 推出社群參與的數據貢獻計畫。每一位使用者只要完成下列簡單動作，即能協助模型更精準解讀鏈上世界。

• 連結錢包：連結常用錢包地址，讓行為視圖更完整。
• 支援鏈：Ethereum、BNB Chain、Monad 測試網。
• 同步社群帳號：可選擇連結 Twitter、Discord 等，補充更多身分資訊。
• 簽到與任務進度追蹤：專屬儀表板介面顯示使用者簽到、交易行為與貢獻進度。

這些資料有助系統判斷地址是否屬於同一使用者，是否存在合作行動，並提升 AI 對各類交易類型及風險的識別能力。

「怎麼判別一筆交易是否包含惡意訂單流（toxic flow）？」

在 Swapr 的核心引擎中，每一筆交易於確認前都會透過 AI 模型評估風險，主要參考如下重點：

• 交易本質：買賣方向、幣種路徑、Gas、手續費、滑點（slippage）等。
• 地址紀錄：交易頻率、過往行為、資產變化狀況。
• 市場反應：交易後 1 秒至 24 小時內的價格走勢。
• 獲利判定：這筆交易於不同時段是否賺錢，是否可能損傷 LP。

模型能識別每筆交易是否為「惡意訂單流 (toxic flow)」，如套利或夾擊等利用資訊優勢的操作，並判別該行為對系統公平的潛在威脅。

「模型不在於複雜度，而在於對交易的理解深度。」

從規則引擎到 AI 神經網路：aPriori 並未局限於單一演算法，而是融合傳統模型（XGBoost、LightGBM）及時序模型（RNN、Transformer）。前者善於處理結構化數據且具高解釋性，後者則能捕捉時間序列中的行為變化。

Swapr 最終採用模型集成（Ensemble）架構，不同子模型於各自數據維度和時間視窗中學習，經加權融合後更精確應對複雜交易行為。

「一筆交易背後，誰在合謀套利？」

套利行為通常不是單一錢包完成，而是多個地址合作行動的結果。系統能透過辨識這些「行為群組」，預判潛在套利團隊，防止「惡意訂單流 (toxic flow)」集中衝擊 LP。

「將 AI 納入交易執行流程」

隨著訓練數據持續增長，Swapr 識別系統正成為 DeFi 路由最核心的差異亮點。它不僅帶來更優報價，還能動態調控流動性方向，保障使用者及 LP 的權益。

創辦人 Ray 強調：「真正的 DeFi 執行引擎能看懂、會判斷，也知道如何守護系統。我們期望 Swapr 成為首個具備思考能力的交易入口。」

聲明：

1. 本文轉載自[TechFlow]，著作權屬原作者 [TechFlow]，如對轉載有任何異議，請聯絡 Gate Learn 團隊，我們會依據相關流程盡快協助處理。
2. 免責聲明：本文所述觀點與意見僅為作者個人立場，並不構成任何投資建議。
3. 文章其他語言版本由 Gate Learn 團隊翻譯，未經特別說明 Gate，不得複製、傳播或抄襲翻譯內容。