Ask AI

Ask AI 是Avana的对话接口，用于有关市场和持仓的问题。请求会指定要检查的市场、资产或持仓，后续问题可以澄清输入和假设。回复会解释可用的信息；协议检查仍然决定请求的交易是否可以进行。 钱包相关的问题取决于所选择的钱包和网络。公共市场数据描述市场情况，而余额和头寸属于特定网络上的账户。缺少余额、价格或路径会导致相关计算不完整。

Ask AI 与 Avana 自身的检索系统和产品实现一起使用 Aave MCP。Model Context Protocol 提供了一个面向外部工具的结构化接口。Aave 的服务器公开了 v3 和 v4 的市场信息，包括储备、利率、可用流动性和协议结构。这为 Ask AI 提供了 Aave 特定的上下文，用于涉及 Avana 市场或头寸的问题。参见Aave 给代理 和Aave MCP 文档 for the upstream service and its interfaces.

Aave 数据保留其网络、协议版本和保留上下文。它并不确认相同的抵押品或债务资产在 Avana Borrow Spoke 中被启用。Avana 仍然应用其自身的资金池准入、LP 估值和账户检查。上游 MCP 服务器提供的功能也不会自动成为 Ask AI 公开的操作：可用操作取决于 Avana 的集成以及支持的产品流程。

Avana 的检索增强生成（RAG）会在其协议知识中搜索与问题相关的资料，并将这些资料作为答案的上下文提供。检索到的段落解释了架构、附带规则、清算流程和产品工作流程，并提供了源信息，使解释可以追溯到其文档。这提供的是协议知识，而不是实时价格；利率和余额来自相关的数据来源。

Avana自身的仓位数据和计算逻辑提供了特定产品的背景。借贷问题可以结合Aave的市场信息、已检索的LP抵押品说明，以及所选仓位的债务和借贷能力计算。每个输入都有不同的作用：文档段落解释一条规则，市场响应报告观察到的情况，而仓位计算则将相关输入应用到账户或场景中。

市场比较可以包括借款成本、可用流动性和抵押品要求。显示的收益率只是其中一个输入：债务利息和LP头寸的变化也会影响结果。输入来源、时间戳和情景假设提供了解释比较所需的背景。

分析和交易执行是分开的步骤。对于支持的操作，相关的产品流程会展示账户、网络、资产、数量和成本以供审查，并请求任何必要的钱包批准。提交后，会进行确认并更新生成的头寸。