AI代理在Web3數據混亂中飢餓

AI 對幹淨數據的需求與 Web3 破碎現實之間的脫節正在導致危機。雖然 AI 系統遵循一個簡單的循環——觀察、決策、行動、學習——但它們在 Web3 的混亂數據環境中苦苦掙扎，這種環境分布在無數鏈上，每條鏈都有自己獨特的延遲、最終性和失敗模式。

我親眼目睹了這一點：代理人渴望，但食品儲藏室一片混亂。

基本脫節

AI與加密貨幣應該是完美的合作夥伴。AI帶來了自主能力，而加密貨幣則爲計算和數據提供了所有權和開放市場。即使Vitalik Buterin也認識到這些交集，將AI分類爲界面、參與者和經濟保障的目標。

但是執行失敗了。DeFi向基於意圖的設計轉變(，您指定結果而不是行動)，突顯了原始鏈上數據流對良好用戶體驗的敵意。Uniswap Labs提出的ERC-7683跨鏈標準試圖解決這個問題，但核心問題依然存在。

AI開發者的醜陋現實

處理Web3數據簡直是一場噩夢。每條鏈都有獨特的行爲、架構和最終性模式。簡單的跨鏈查詢變成了工程上的噩夢，需多個自定義索引器。

你被迫面臨不可能的選擇：便宜但過時的數據，或者快速但價格高昂的數據。將原始日志轉換爲有意義的實體需要針對每個協議和鏈進行持續的轉換工作。當網路擁堵時——正是代理最需要可靠性的時候——一切都崩潰了。

什麼使數據真正可用？

數據只有在代理能夠在嚴格的延遲約束內做出決策並執行，同時保持正確性時，才變得"可操作"。這要求：

• 跨鏈的標準化語義
• 保證新鮮度，延遲可預測
• 加密可驗證性
• 在數據源附近計算能力
• 同時提供流媒體和歷史訪問

今天的 Web3 基礎設施提供了這一解決方案的片段，但並沒有生產級代理所需的連貫的跨鏈結構。

失敗的 AI×Web3 項目的墓地

這片風景滿是傷亡：

• Planet Mojo的AI遊戲平台：將於2025年7月關閉
• Brian (文本到交易助手): 操作於2025年5月終止
• TradeAI/Stakx: 凍結提現，目前面臨訴訟
• BitAI: 於2024年3月下線
• Worldcoin: 印尼的運營暫停於2025年5月

模式很明顯：延遲和數據碎片化會在生產中扼殺代理。承諾提供自然語言接口與鏈上操作的團隊在多鏈新鮮度問題和脆弱索引方面苦苦掙扎，導致昂貴的失敗。

實際有效的方法

成功的方法包括：

1. 意圖軌道而不是原始調用
2. 向代理暴露最終性意識
3. 將計算移動到數據邊緣
4. 實施冗餘源和後備方案
5. 爲高影響行動納入人工監督

正如一位首席技術官所說："AI代理不會在邏輯上失敗，而是在輸入上失敗。"

解決方案：一個適合人工智能的數據層

所需的是一個可編程、可驗證、實時的跨鏈數據基礎設施，具有：

• 多鏈歸一化爲規範模式
• 具有流媒體功能和歷史快照
• 帶有完整性檢查的確定性鏡像
• 計算與數據流共同定位
• 關注最終性的新鮮度指標
• 本地意圖軌道集成
• 內置安全控制

在這個基礎上，我們可以實現自主市場做市、治理副駕駛、跨鏈投資組合管理以及模型的數據市場——所有這些都具有適當的安全保護措施。

在這個領域，架構就是命運。拼湊RPC調用和定時任務的團隊將在多鏈、對抗性市場中失敗。那些構建適當的AI準備數據層的團隊將推出能夠在生產速度下實際運行的代理。

代理人們很飢餓。市場不會等待。