想薅 Robinhood Chain 羊毛?哪些生态项目值得关注?

Foresight NewsPublicado a 2026-07-06Actualizado a 2026-07-06

Resumen

Robinhood Chain作为Robinhood进军Layer2的核心,主网上线后开启了为期90天的Gas费减免活动。生态TVL目前约7673万美元,生态项目包括: 1. **Arcus**:由dYdX Labs与Robinhood Crypto联合构建的DEX,专注股票代币和加密货币的现货与永续合约交易,未来代币将优先分配给dYdX社区成员。 2. **Lighter**:ZK驱动的去中心化永续和现货交易所,已投入1100万美元等值代币激励用户交易赚取积分。 3. **Morpho**:支持Robinhood Earn用户借出稳定币USDG,预期年化收益率7%,资金通过Morpho市场分配。 4. **Rialto**:链上现货交易所,支持加密资产、股票、ETF等,初期上线90多种Robinhood股票代币,采用propAMM等流动性来源。 5. **Arrakis**:非托管链上做市商协议,帮助代币发行方管理DEX流动性,曾完成400万美元种子轮融资。 6. **Meridian**:专注于RWA的永续合约和预测市场平台,前身为Ethereal,结算资产为USDe,部分治理代币将分配给ENA质押者。 7. **Native**:链上价格发现与执行系统,已部署至Robinhood Chain,目前无代币发行计划。 本文不构成投资建议,请读者自行研究并评估风险。


撰文:KarenZ,Foresight News


作为 Robinhood 进军 Layer2 的核心「战场」,Robinhood Chain 正在快速构建一个覆盖股票代币、RWA、永续合约和现货交易的完整生态。


2026 年 7 月 2 日,Robinhood Chain 在上线主网的同时,还同步开启了为期 90 天的 Gas 费减免活动,覆盖兑换、跨链以及 Perp 交易等场景。


截至 2026 年 7 月 6 日,Robinhood Chain 上线仅 4 天,生态 TVL 仍不算高,约为 7673 万美元。本文将梳理其中值得重点关注的项目及潜在机会。


来源:Dune 仪表板(Entropy Advisors)


需要注意的是,本文不构成任何投资和交互建议。所有参与者都应自行研究,DYOR,并在充分评估自身风险承受能力后再做出任何操作。


Arcus


Arcus 是由 dYdX Labs 与 Robinhood Crypto 联合构建的股票代币和加密货币 DEX,专注现货和永续合约,促进 Robinhood Chain 上股票代币的点对点交易。


dYdX 在官宣 Arcus 时表示,未来一部分 Arcus 代币将分配给 dYdX 社区。The Defiant 也报道,Arcus 代币将优先分配给在 dYdX 平台上进行交易、质押或验证的用户,在代币发行时优先考虑现有 dYdX 社区成员。


延伸阅读:《dYdX 换马甲再创业,这次联手 Robinhood 能成吗?》


Lighter


Lighter 是一个 ZK 驱动的去中心化永续和现货交易所,已部署在 Robinhood Chain 上。Robinhood Wallet 用户现在可以通过 Lighter 直接交易永续合约和股票代币。


据 Bankless 报道,Lighter 已承诺向 Robinhood 社区投入 1100 万美元等值 LIT:用户在 Lighter 上交易永续合约可赚取积分(通过 Robinhood 钱包交易可获 2 倍积分,通过 Lighter 网页应用可获 1 倍),积分可直接兑换为 LIT(受 Lighter 条款约束)。


延伸阅读:《与 Robinhood 一起跑马圈地,Lighter 正在下一盘大棋?》


Morpho


Robinhood 正逐步向符合条件的美国用户推出 Robinhood Earn,允许用户通过自托管钱包借出稳定币 USDG。Robinhood 预计年化收益率为 7%。


通过 Robinhood Earn 提供的 USDG 会存入 Morpho 金库,并在 Morpho 市场中进行分配。借款人提供来自 Spark、 Ethena 和 Maple 等协议的抵押品来借入 USDG,收益则来自他们支付的利息。


Rialto


Rialto 是在与 Robinhood Crypto、Offchain 和 Arbitrum 合作的背景下走到台前的,是一个链上现货交易所,支持加密资产、股票、ETF 和商品等资产类型。


Rialto 初期将上线 90 多种 Robinhood 股票代币以及 Robinhood Chain 上的主要加密资产。


用户发起订单后,Rialto 会向所有候选流动性来源请求该订单规模下的实时报价,包括 propAMM 和传统 DEX 池,随后按扣除网络成本后的净输出排序。这里的核心是 propAMM。Rialto 对 propAMM 的定义是:使用自有库存和自有定价逻辑报价的链上做市商。


Arrakis


Arrakis 是一款面向代币发行方的非托管链上做市商协议,通过自托管财库管理 DEX 上的集中流动性:发行方拥有金库及其中的资产,Arrakis 则在发行方设定的参数范围内运行做市策略。


2022 年 12 月份,Arrakis Finance 以 SAFT(未来代币简单协议)形式完成 400 万美元种子轮融资,Uniswap Labs Ventures、Accel、Polygon Ventures 和 Robot Ventures 等参投。


Meridian


Meridian 是一个 Robinhood Chain 生态永专注于 RWA 续合约和预测市场平台,结算资产为 USDe。


值得一提的是,Meridian 前身为 Ethereal,在 2026 年 5 月更名为 Meridian,从早期可能更通用的衍生品 / 交易基础设施,逐步聚焦 RWA + 预测市场 + 永续合约。


在 2024 年 11 月份,Ethereal 当时表示,把未来所有 Ethereal 治理代币的 15% 分配给 ENA (sENA) 质押者。


Native


Native 是一个链上价格发现和执行系统,在 7 月 2 日已部署至 Robinhood Chain 上。Native 此前已支持以太坊、BNB Chain、Arbitrum、Base 等网络。


Native 在 7 月 2 日回复社区疑问时表示,「当前没有代币发行计划,但是会珍惜每一位支持者。」

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QRobinhood Chain 主网上线时启动了哪项活动来吸引用户?

ARobinhood Chain 在主网上线的同时,启动了为期90天的Gas费减免活动,覆盖兑换、跨链以及永续合约交易等场景。

Q文章中提到哪些项目属于Robinhood Chain生态并且有潜在的代币激励计划?

A文章提到的项目Arcus和Lighter有潜在的代币激励计划。Arcus计划将部分代币分配给dYdX社区成员,Lighter则承诺投入1100万美元等值LIT作为对社区的激励,用户可通过交易赚取积分兑换LIT。

QMorpho协议在Robinhood Chain生态中扮演什么角色?

AMorpho协议在Robinhood Chain生态中扮演了借贷基础设施的角色。它通过金库接收Robinhood Earn用户借出的稳定币USDG,并将这些USDG分配至其市场中,借款人提供抵押品借入USDG并支付利息,从而产生收益。

QRialto交易所的核心特点是什么?

ARialto交易所的核心特点是其价格发现机制。它通过向多个流动性来源(包括propAMM和传统DEX池)请求实时报价,并按照扣除网络成本后的净输出为用户执行最优订单。

QMeridian平台主要专注于哪类市场?其前身是什么?

AMeridian平台主要专注于RWA(现实世界资产)的永续合约和预测市场。其前身是项目Ethereal,于2026年5月更名并聚焦于这一细分领域。

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Agent S se presenta como un marco agente abierto revolucionario, diseñado específicamente para abordar tres desafíos fundamentales en la automatización de tareas informáticas: Adquisición de Conocimiento Específico del Dominio: El marco aprende de manera inteligente a partir de diversas fuentes de conocimiento externas y experiencias internas. Este enfoque dual le permite construir un rico repositorio de conocimiento específico del dominio, mejorando su rendimiento en la ejecución de tareas. Planificación a Largo Plazo de Tareas: Agent S emplea planificación jerárquica aumentada por la experiencia, un enfoque estratégico que facilita la descomposición y ejecución eficiente de tareas intrincadas. Esta característica mejora significativamente su capacidad para gestionar múltiples subtareas de manera eficiente y efectiva. Manejo de Interfaces Dinámicas y No Uniformes: El proyecto introduce la Interfaz Agente-Computadora (ACI), una solución innovadora que mejora la interacción entre agentes y usuarios. Utilizando Modelos de Lenguaje Multimodal Grandes (MLLMs), Agent S puede navegar y manipular diversas interfaces gráficas de usuario sin problemas. A través de estas características pioneras, Agent S proporciona un marco robusto que aborda las complejidades involucradas en la automatización de la interacción humana con las máquinas, preparando el terreno para innumerables aplicaciones en IA y más allá. ¿Quién es el Creador de Agent S? Aunque el concepto de Agent S es fundamentalmente innovador, la información específica sobre su creador sigue siendo elusiva. El creador es actualmente desconocido, lo que resalta ya sea la etapa incipiente del proyecto o la elección estratégica de mantener a los miembros fundadores en el anonimato. Independientemente de la anonimidad, el enfoque sigue siendo las capacidades y el potencial del marco. ¿Quiénes son los Inversores de Agent S? Dado que Agent S es relativamente nuevo en el ecosistema criptográfico, la información detallada sobre sus inversores y patrocinadores financieros no está documentada explícitamente. La falta de información disponible públicamente sobre las bases de inversión u organizaciones que apoyan el proyecto plantea preguntas sobre su estructura de financiamiento y hoja de ruta de desarrollo. Comprender el respaldo es crucial para evaluar la sostenibilidad del proyecto y su posible impacto en el mercado. ¿Cómo Funciona Agent S? En el núcleo de Agent S se encuentra tecnología de vanguardia que le permite funcionar de manera efectiva en diversos entornos. Su modelo operativo se basa en varias características clave: Interacción Humano-Computadora: El marco ofrece planificación avanzada de IA, esforzándose por hacer que las interacciones con las computadoras sean más intuitivas. Al imitar el comportamiento humano en la ejecución de tareas, promete elevar las experiencias de los usuarios. Memoria Narrativa: Empleada para aprovechar experiencias de alto nivel, Agent S utiliza memoria narrativa para hacer un seguimiento de las historias de tareas, mejorando así sus procesos de toma de decisiones. Memoria Episódica: Esta característica proporciona a los usuarios orientación paso a paso, permitiendo que el marco ofrezca apoyo contextual a medida que se desarrollan las tareas. Soporte para OpenACI: Con la capacidad de funcionar localmente, Agent S permite a los usuarios mantener el control sobre sus interacciones y flujos de trabajo, alineándose con la ética descentralizada de Web3. Fácil Integración con APIs Externas: Su versatilidad y compatibilidad con diversas plataformas de IA aseguran que Agent S pueda integrarse sin problemas en ecosistemas tecnológicos existentes, convirtiéndolo en una opción atractiva para desarrolladores y organizaciones. Estas funcionalidades contribuyen colectivamente a la posición única de Agent S dentro del espacio cripto, ya que automatiza tareas complejas y de múltiples pasos con una intervención humana mínima. A medida que el proyecto evoluciona, sus aplicaciones potenciales en Web3 podrían redefinir cómo se desarrollan las interacciones digitales. 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Puntos Clave Sobre Agent S A medida que el marco Agent S continúa evolucionando, varios atributos clave destacan, subrayando su naturaleza innovadora y potencial: Marco Innovador: Diseñado para proporcionar un uso intuitivo de las computadoras similar a la interacción humana, Agent S aporta un enfoque novedoso a la automatización de tareas. Interacción Autónoma: La capacidad de interactuar de manera autónoma con las computadoras a través de GUI significa un avance hacia soluciones informáticas más inteligentes y eficientes. Automatización de Tareas Complejas: Con su metodología robusta, puede automatizar tareas complejas y de múltiples pasos, haciendo que los procesos sean más rápidos y menos propensos a errores. Mejora Continua: Los mecanismos de aprendizaje permiten a Agent S mejorar a partir de experiencias pasadas, mejorando continuamente su rendimiento y eficacia. 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