HTML Shengwei You | Agente de IA y arquitectura Web3
Abierto a la colaboración y las oportunidades

Shengwei You · 游盛巍

Líder de sistemas de IA y arquitecto cuantitativo DeFi

Diseñé agentes de IA autónomos y canales sin humanos que extraen valor de mercados descentralizados, desde motores de arbitraje entre cadenas de alta frecuencia hasta aplicación de riesgos determinista sin anulación humana. Como profesor de FinTech y Ph.D. candidato, uno la investigación de vanguardia con sistemas de grado de producción que se envían.

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Shengwei You (游盛巍)

Rol actual

AI DeFi Arquitecto, OPC

Enfocar

IA agente × cuantitativa DeFi

Filosofía

Lo que me impulsa

Cada línea de código que escribo responde a una idea: los sistemas descentralizados y la inteligencia artificial pueden (y deben) hacer que las finanzas sean más justas para todos.

⚡

Automatiza todo

Los oleoductos sin humanos son el final del juego. Construyo sistemas que incorporan datos en cadena, ejecutan estrategias y hacen cumplir riesgos, todo sin un solo paso manual.

🔬

Investigación que envía

Los conocimientos académicos sólo son valiosos cuando llegan a la producción. Convierto la investigación a nivel de tesis en herramientas de código abierto, motores de backtesting y sistemas comerciales reales.

🌍

Enseñar y empoderar

Desde conferencias de posgrado en HKBU hasta hackatones líderes (ganador del H.K. Consensus 2025), hago que el conocimiento sobre IA y blockchain sea accesible y práctico.

🚀

Enviar, luego iterar

El perfeccionismo mata el impulso. Inicie temprano, aprenda rápido, trate cada falla como datos. Los mejores sistemas se forjan mediante iteraciones incesantes.

cita inspiradora

"El mejor momento para plantar un árbol fue hace veinte años. El segundo mejor momento es ahora".

— Proverbio chino

Competencias básicas

Agente de IA y arquitectura Web3

Construir sistemas autónomos y sin humanos que extraigan valor y apliquen riesgos en mercados descentralizados

🤖

Orquestación agente

LangChain, n8n, Kimi OpenClaw, sistemas autónomos multiagente (MAS) y arquitecturas de ejecución como servicio (EaaS) que revisan de forma autónoma contratos inteligentes, ejecutan simulaciones y exigen la ejecución en cadena.

📈

Comercio cuantitativo y algorítmico

Python (Web3.py / Brownie), Web3.js, motores de arbitraje entre cadenas de alta frecuencia, arbitraje de tasas de financiación, simulación de deslizamiento de AMM y análisis y pruebas retrospectivas de datos en cadena.

🛡️

Riesgo determinista

Gestión de riesgos automatizada aplicada mediante lógica determinista OpenClaw. Aplicación de umbrales algorítmicos, protección de reducción en tiempo real y protocolos de ejecución sin anulación humana.

⛓️

Infraestructura Web3

Diseño a nivel de protocolo, custodia de contratos inteligentes (Solidity/Rust), seguridad de identidad criptográfica, canalizaciones automatizadas sin humanos y arquitecturas de interoperabilidad entre cadenas.

Trabajo actual

MVF-Composer

Abstracto -Los controladores algorítmicos de reserva de monedas estables son vulnerables a la optimización ciega al régimen cuando calibran con datos de buen tiempo mientras ignoran los eventos de cola. El colapso del JUEVES NEGRO de marzo de 2020 (8,3 millones de dólares en pérdidas, 15 % de desviación de la vinculación) expuso una vulnerabilidad clave: modelos como Stable Aggregate Stablecoin (SAS) omiten sistemáticamente la volatilidad extrema de las estimaciones de covarianza, lo que produce asignaciones que son óptimas en expectativa pero catastróficas bajo estrés. Para abordar esta brecha, presentamos MVF-Composer, un controlador de frontera de varianza media ponderado por confianza que incorpora un arnés de estrés para la estimación del estado de riesgo. Stress Harness impulsa simulaciones de múltiples agentes que sirven como pruebas de estrés adversarias: agentes heterogéneos ejecutan acciones de protocolo en escenarios de crisis, exponiendo vulnerabilidades antes de que se manifiesten en la cadena. Un mecanismo complementario de puntuación de la confianza reduce el peso de los agentes manipuladores, garantizando solidez contra la influencia adversaria.

En 1200 escenarios con shocks de cisne negro, MVF-Composer reduce la desviación máxima de la vinculación en un 57 % y el tiempo de recuperación en 3,1 veces en comparación con SAS. El nivel de confianza representa el 23 % de las ganancias de estabilidad. El sistema se ejecuta en hardware básico y proporciona un marco reproducible para realizar pruebas de estrés de las reservas DeFi contra riesgos de cola.

Términos del índice: monedas estables algorítmicas, finanzas descentralizadas, simulación basada en agentes, pruebas de estrés, gestión de riesgos, optimización de la varianza media

Publicaciones

Trabajo reciente

Publicaciones seleccionadas y resultados de investigación.

2026

Protocolo de estabilización híbrido para activos digitales entre cadenas mediante firmas de adaptadores y arbitraje impulsado por IA

Capítulo de libro | DOI:10.1007/978-3-032-00495-6_8

Colaboradores: Shengwei You; Andrey Kuehlkamp; Jarek Nabrzyski

Clave de cita:you2026_hybrid_stabilization

2024

Protocolo de preservación de la reputación de persona (P2RP) para mejorar la seguridad, la privacidad y la confianza en los oráculos de blockchain

Computación en clúster, artículo de revista | DOI:10.1007/s10586-023-04222-4

Colaboradores: Shengwei You; Kristina Radivojevic; Jarek Nabrzyski; Paul Brenner

Clave de cita:tu2024_p2rp

2023

Comportamiento del usuario de minería en aplicaciones descentralizadas para análisis de seguridad y confianza de Blockchain

2023 Quinta Conferencia Internacional sobre Computación y Aplicaciones Blockchain (BCCA) | DOI:10.1109/bcca58897.2023.10338860

Colaboradores: Shengwei You; Aditya Joshi; Andrey Kuehlkamp; Jarek Nabrzyski

Clave de cita:you2023_mining_user_behavior

2022

Confianza en el contexto de las aplicaciones Blockchain

2022 Cuarta Conferencia Internacional sobre Computación y Aplicaciones Blockchain (BCCA) | DOI:10.1109/bcca55292.2022.9922068

Colaboradores: Shengwei You; Kristina Radivojevic; Jarek Nabrzyski; Paul Brenner

Clave de cita:you2022_trust_context_blockchain

Experiencia

Viaje profesional

Desde contribuciones de código abierto en The Linux Foundation hasta la construcción de sistemas DeFi sin humanos

Agosto de 2024 – Presente

Líder de sistemas de IA y arquitecto cuantitativo DeFi

Independiente OPC · Hong Kong

Diseñé un simulador de acción DeFi aplicado por IA que aprovecha n8n + LangChain MAS para ejecutar de forma autónoma revisiones de código de contratos inteligentes, simulaciones de deslizamiento y transacciones en cadena. Construyó un motor de arbitraje entre cadenas de alta frecuencia con Python (Web3.py) y Web3.js. Se diseñaron protocolos de riesgo deterministas a través de la lógica OpenClaw, que aplican límites máximos de reducción diaria sin anulación humana. Diseñé canales de datos de un extremo a otro para análisis en cadena en tiempo real y optimización de estrategias.

Septiembre de 2025 – Presente

Profesor de tecnología financiera

Escuela de Negocios, Hong Kong Baptist University · Hong Kong

Desarrollé e impartí un plan de estudios de Computación Financiera de nivel de posgrado, guiando a los estudiantes a través de la construcción y prueba retrospectiva de modelos comerciales cuantitativos con Python (NumPy, pandas, StatsModels) y aprendizaje automático (scikit-learn).

mayo 2019 – agosto 2019

Ingeniero Full-Stack de Blockchain

The Linux Foundation · San Francisco, California

Lideré el desarrollo de un panel de visualización del rendimiento en tiempo real para redes Hyperledger Fabric utilizando la pila MERN. Se creó documentación técnica completa para Caliper-CLI, lo que redujo el tiempo de incorporación de desarrolladores en aproximadamente un 30 %. Presentado enHyperledger Global Forum 2020.

Ago 2018 – Dic 2019

Investigador estudiante de posgrado

Purdue University, CSE · West Lafayette, IN

Desarrollé una billetera jerárquica-determinista (HD) segura en Go y abrí el proyecto para la comunidad de desarrolladores. Diseñó un ataque de ML adversario a las CNN y presentó los hallazgos a la comunidad de ciberseguridad de la universidad.

Educación

Antecedentes Académicos

Doctor en Filosofía. Candidato, Ciencias de la Computación

University of Notre Dame

2020 – Presente · South Bend, IN

Asesor: Jarek Nabrzyski. Disertación: Riesgos económicos modelados y simulados y fallas sistémicas de confianza en protocolos de monedas estables, diseñando mecanismos novedosos para la interoperabilidad minimizada de la confianza. Se diseñó un sistema multiagente de prueba de concepto para la puntuación del riesgo de desvinculación de las monedas estables en tiempo real.

Maestría en Ciencias de la Computación (InfoSec)

Purdue University

2018 – 2019 · West Lafayette, IN

Centrarse en la seguridad de la información, la criptografía y el aprendizaje automático adversario.

Licenciatura, Matemáticas (ML aplicada, PNL)

University of Washington

2014 – 2018 · Seattle, Washington

Matemáticas aplicadas con enfoque en aprendizaje automático y procesamiento del lenguaje natural.

Pila de tecnología

Herramientas y tecnologías

🤖 Agentic e IA

LangChain n8n Kimi OpenClaw Sistemas multiagente Cursor Repetir

📈 Cuantificación y comercio

Web3.py / Brownie Web3.js Arb de cadena cruzada Arb de tasa de financiación Prueba retrospectiva Análisis en cadena

🔗 Web3 y Contratos

Solidez Óxido EVM Custodia de contrato inteligente Identidad criptográfica ZKP

💻 Idiomas e infraestructura

Pitón Ir Mecanografiado/JS Java do SQL API CapCut
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