PlanX：以 AI 重構鏈上執行，邁向新典範

一、鏈上金融進入新的運作範式

隨著中心化金融體系持續向去中心化金融體系演進，鏈上市場正進入一個全新的運行範式：高頻、複雜、7×24 小時不間斷運行，並逐步由自動化決策系統與 AI 執行模型主導。

在這個範式下，交易不再以人工操作或介面互動為中心，而是由演算法、策略系統與執行引擎持續運作。 市場狀態變化的速度、資訊密度與結構複雜度，已遠遠超越傳統人工交易與平台互動模式所能承載的上限。

二、傳統交易模式的結構性瓶頸

在目前鏈上環境中，傳統以「平台」為中心的交易模式正在顯現出明顯的結構性限制：

• 人類在時間尺度上的天然限制
• 認知頻寬無法涵蓋高頻、多狀態並行的市場變化
• 人工執行在穩定性、一致性與長期運作上有不可避免的波動

當市場進入由自動化系統主導的階段，人類與平台之間的互動方式本身，正成為執行效率的瓶頸。

三、PlanX 的誕生背景

PlanX 正是在這結構性轉變中誕生。

PlanX 是一個以 AI 為核心的鏈上執行協議，致力於將交易執行從「平台行為」升級為協議級、可驗證、可演化、且可長期運行的執行基礎設施，從而重構人類與鏈上金融系統之間的協作方式。

Execution Beyond Human，並非替代人類，而是擴展人類在金融體系中的能力邊界。

PlanX 由一支以工程能力、系統設計經驗與鏈上執行實戰著稱的技術型團隊創立。 團隊的核心共識非常明確：鏈上金融的競爭本質，不是行銷、流量或短期套利，而是執行系統的工程品質與長期穩定性。

Lex Li｜共同創辦人 & CEO

Lex Li 畢業於 UCLA 電機工程與積體電路（EEIC），具備橫跨航太工程、通訊系統、程序化交易與區塊鏈創業的複合背景。

他曾參與 Spacex 與 AT&T 的高效能、任務關鍵型系統研發，對低延遲、高可靠性系統在極端條件下的運作具備深度工程理解。 進入 Web3 領域後，Lex 持續專注於通證激勵與協議級經濟模型設計、去中心化金融系統的底層結構構建、鏈上/鏈下協同執行架構、加密資產策略與系統級風險管理。

在多次系統落地與創業實踐中，Lex 逐步形成了一套以工程約束反推金融結構的方法論，這也成為 PlanX 執行層設計的核心思想來源。

Michael Gao｜共同創辦人 & CTO

Michael Gao 畢業於 UC Berkeley 電機工程與電腦科學（EECS），曾任職於 DELL EMC、McAfee、TARaxa 與 InfStones，擁有超過 10 年的軟體與系統工程經驗。

他長期專注於區塊鏈底層架構與密碼學、高並發非同步分散式系統、企業級安全與基礎設施工程、LAYER1 公鏈、PoS 共識與多鏈質押系統。

Michael 曾深度參與多條公鏈與基礎設施專案的核心設計與實現，具備系統級理解鏈上狀態機、安全邊界、執行確定性與效能瓶頸的能力。 在 PlanX 中，他負責將複雜的交易、結算與風控邏輯，結構化為可驗證、可擴展、可長期運作的鏈上執行協議。

技術顧問

PlanX 同時獲得兩位長期任職於 DEEPMind 與 Waymo 的人工智慧研究與工程顧問支援。 其專業背景主要集中在大規模機器學習系統、自動化決策與強化學習、高可靠性自動化執行框架、複雜系統中的人機協同與自主控制。

這些經驗為 PlanX 在 AI 驅動執行、Agent 架構設計與長期自治系統演進方面提供了重要的理論與工程支撐。

PlanX 團隊並不將自身定位為傳統意義上的“交易平台”，而是鏈上執行系統的工程建構者。

執行優先的系統設計原則

團隊總是遵循以下核心原則：

• 先定義執行約束，再設計金融行為
• 用系統工程方法拆解交易、風險與流動性問題
• 將不確定的人類行為，轉化為可驗證的協定級執行邏輯

從平台邏輯到執行基礎架構

在 PlanX 的架構中：

• 執行不是 UI 層體驗問題，而是協定層的確定性問題
• 風控不是參數調優，而是狀態機與限制設計
• AI 不是噱頭，而是執行層的自動化擴展

這使得 PlanX 從一開始，就站在 Execution Infrastructure（執行基礎設施）的視角建構產品，而非複製既有 DEX 或交易平台模式。

在 PlanX 的整體體系中，Xgent 並非單一策略模型或交易工具，而是一個面向未來金融形態的垂直智慧執行層（Vertical Intelligence Layer）。

核心目標：對抗機構級 AI

Xgent 的核心目標是為所有散戶交易者與交易平台，提供可對抗機構級 AI 的執行能力。

在 Web4.0 逐步到來的背景下，交易的主要對手已不再是“人”，而是由機構部署的大規模 AI 交易模型。 散戶與中小型平檯面臨的挑戰，已轉向執行速度、策略組合能力、系統化風控與即時反應能力。 Xgent 正是為解決這一代際不對稱而設計。

自然語言 → 策略 Agent 架構輸出

Xgent 的長期願景是讓“自然語言輸入 → 策略 Agent 架構輸出”，成為交易者的基礎能力，而非機構專屬特權。

交易者只需表達目標、限制與風險偏好，Xgent 便可將其轉換為可執行、可驗證、可長期運作的策略系統。 這並非取代人類決策，而是放大人類判斷與風險意識，將執行與優化交由機器完成。

對抗機構 AI 交易模型，而非模仿

Xgent 拒絕不可解釋、不可驗證的黑箱模型，強調開放的策略表達、模組化 Agent 架構與可評估、可演化的執行智慧。

當機構依賴規模化 AI 時，個體仍可透過結構化智慧獲得對等甚至更優的執行能力。

四、階段性產品機制

目前階段，PlanX 採用以執行公平性為核心的手續費模型：

• 0 開倉手續費
• 虧損平倉 0 手續費
• 僅在獲利時動態收取手續費

設計旨在使平台激勵與使用者結果保持一致，讓執行迴歸價值創造本身。

五、完全去中心化的執行架構

PlanX 採用鏈下撮合、鏈上結算、非託管資金管理的架構：

• 使用者資產始終由智能合約託管
• 執行價格可鏈上驗證
• 平台無法介入成交結果

所有關鍵狀態均可審計，確保執行透明與可信。

六、智能質押池

PlanX 推出智慧質押（Intelligent Staking）：

• 由垂直 AI 模型治理
• 動態辨識用戶側 Alpha 並對沖風險敞口
• 實現長期、自治的流動性配置

此機制並非簡單收益聚合，而是讓 AI 成為鏈上流動性的長期管理者。

七、結語

PlanX 並非只是另一個交易平台，而是建構一層面向未來的鏈上智慧執行基礎架構。

當執行開始超越人類的時間與精力極限，金融體係也將邁向新的文明階段。

PlanX

Execution Beyond Human