دورة تشغيل وكلاء الذكاء الاصطناعي تبدو بسيطة بشكل خادع لكنها معقدة في التنفيذ: **المراقبة → القرار → الفعل → التعلم**. كل تكرار يعتمد على _معلومات حالية، موثوقة، غير مقيدة_. بينما تقدم Web2 خيارات للإيجار من منصات مختارة، تعرض Web3 مشهداً مجزأ. البيانات موزعة عبر العديد من سلاسل الكتل المتنوعة، وهياكل العقد، وأنظمة الفهرسة، وواجهات خارج السلسلة – كل منها يواجه تحديات فريدة من حيث أوقات الاستجابة، نهائية المعاملات، تفسير البيانات، وسيناريوهات الفشل المحتملة. النتيجة: وكلاء الذكاء الاصطناعي جائعون للبيانات، ومع ذلك فإن المعلومات المتاحة غير منظمة.

دعونا نستكشف هذا التحدي، نفحص المؤشرات العامة، ونحدد الميزات الأساسية لإطار بيانات **محسن بالذكاء الاصطناعي** اللازم لفتح إمكانيات اقتصاد مدفوع بالوكيل في التمويل اللامركزي وما بعده.

تتخلل الذكاء الاصطناعي بسرعة Web3، لكن البيانات لا تزال هي العائق الرئيسي.

يُدرك قادة الصناعة بشكل متزايد **التآزر بين الذكاء الاصطناعي والعملات المشفرة**: يساهم الذكاء الاصطناعي في القدرات التوليدية والاستقلالية، بينما توفر العملات المشفرة _الملكية، والأصل، والأسواق المفتوحة_ للموارد الحاسوبية والبيانات. يرى كريس ديكسون أن أنظمة الذكاء الاصطناعي _تتطلب_ حوسبة مدعومة من البلوكشين لإحياء الإنترنت وتنسيق الحوافز للوصول إلى البيانات والنماذج.

يُصنف فيتاليك بوتيرين تقاطعات العملات المشفرة والذكاء الاصطناعي: الذكاء الاصطناعي كـ _واجهة_، _مشارك_، _موضوع_ للضمانات الاقتصادية، مع التأكيد على أهمية تصميم الحوافز بعناية – لا يمكن ببساطة دمج الذكاء الاصطناعي في الأسواق العدائية دون النظر في جودة البيانات واعتبارات السلامة.

من الناحية العملية، تتطور DeFi نحو هياكل **مبنية على النوايا** ( حيث يحدد المستخدمون النتائج المطلوبة ويتنافس الحلول لتلبية تلك النتائج )، بدقة لأن تدفقات البيانات الخام على السلسلة غير متوافقة مع تجارب المستخدم السهلة في ظل ظروف التأخير و MEV. اقترحت Gate Labs و Across **ERC-7683**، معيار نوايا عبر السلاسل، كهيكل تحت مشترك لهذا النهج.

**النقطة الرئيسية:** الوكلاء الذكاء الاصطناعي في الأفق؛ الأسواق تتكيف؛ **البنية التحتية للبيانات تظل العامل المحدد.**

الواقع القاسي: التحديات التي يواجهها مطورو الذكاء الاصطناعي في Web3

**تنوع الأنظمة.** لكل سلسلة كتلة سلوكيات RPC فريدة، وآليات تسجيل، و схемات أحداث، وأنماط إعادة تنظيم، وافتراضات نهائية. تتطلب الاستعلامات الأساسية ( مثل "المراكز عبر Base+Solana+Polygon" ) مؤشرات مخصصة متعددة.

**الركود مقابل التكلفة.** يمكن للمطورين الوصول إلى بيانات _مأمونة، متأخرة_ أو بيانات _سريعة، مكلفة_ ( عبر مؤشرات تدفق مخصصة أو مرايا مدار. تحقيق كلاهما في نفس الوقت ليس بالأمر السهل.

**التفسير الدلالي.** بينما تحتوي الكتل على حقائق خام، **تتطلب الرؤى النمذجة**. تحويل السجلات إلى كيانات ذات معنى )حمامات، مواقع، P&L( يتضمن عمليات ETL مستمرة وإعادة حسابات، خاصة بكل بروتوكول وسلسلة كتل.

**موثوقية تحت الضغط.** تسبب ازدحام الشبكة وتأخيرات الأوركل في إنشاء الحالات الطرفية التي تكافح الوكلاء المستقلون للتعامل معها بشكل سلس.

توفر مزودو الفهرسة والتوثيق بشكل متسق هذه الأسس: استعلامات blockchain المباشرة معقدة وبطيئة؛ تعتبر الشبكات الفرعية أو الحلول المماثلة ضرورية للأداء، ومع ذلك تظل عملية البث عبر السلاسل وتطبيع المخطط تحديات غير محلولة.

تحديد "البيانات القابلة للتنفيذ" وندرتها في Web3

تصبح البيانات **قابلة للتنفيذ** عندما يستطيع وكيل _اتخاذ القرار وتنفيذه_ ضمن _نافذة زمنية محددة_ مع الحفاظ على الدقة. على وجه التحديد، يتطلب ذلك:

**دلالات موحدة:** تمثيل متسق للرموز، أحواض، مواقع، تحويلات، وأسعار بأنواع/وحدات موحدة عبر السلاسل.

**الجدول الزمني والتحديد:** تم تحديد SLOs لزمن الاستجابة p95/p99، بالإضافة إلى مقاييس النضوج _الواعية بالنهاية_ ) التي تميز بين النهاية اللينة والنهاية الصلبة (.

**قابلية التحقق:** الأصلية التشفيرية أو الاشتقاق القابل للتكرار )مثل، إصدارات الرسم البياني الفرعي، مجاميع التحقق المنعكسة(.

**بيانات مجاورة للحوسبة:** قدرات التقييم، اكتشاف الشذوذ، ومحاكاة المسارات _متواجدة_ مع تدفقات البيانات.

**البث + الوصول التاريخي:** تدفقات الأحداث القابلة للإضافة فقط مع لقطات مؤشرة لدعم استعلامات "ماذا تغير؟".

تقدم البنية التحتية الحالية لـ Web3 أجزاء من هذه الوظائف ) عبر الرسوم البيانية الفرعية، RPCs، واجهات برمجة التطبيقات التحليلية (، لكنها تفتقر إلى **نسيج متماسك، عبر السلاسل، ذو زمن استجابة منخفض** الذي تتطلبه الوكلاء من الدرجة الإنتاجية. حتى مواد Gate نفسها والأدلة من أطراف ثالثة تعترف بتعقيد الوصول المباشر إلى السلسلة، مما يوجه المطورين نحو أنظمة الفهرسة/النسخ المرآة للتنفيذ العملي.

دروس من الحوادث الواقعية: عندما تسبب التأخير والتجزئة الفشل

توقفت عدة منتجات حديثة من AI×Web3 عن **التشغيل، أو تم إيقافها، أو توقفت عن العمل فعليًا**:

**منصة "WWA" الخاصة بـ Planet Mojo لوكلاء الألعاب المعتمدة على الذكاء الاصطناعي**: تم إيقافها في **1 يوليو 2025** جنبًا إلى جنب مع لعبة الاستوديو الرائدة Mojo Melee، مشيرين إلى تغير ديناميكيات السوق.

**براين )AI → منشئ المعاملات على السلسلة (**: مساعد "نص إلى معاملة" على الويب 3 تم إطلاقه في ETHPrague 2023؛ الفريق **أعلن عن وقف العمليات في 26 مايو 2025** بعد فقدان ميزة المتصدرين الأوائل مع انتشار المنفذين الوكاليين.

**TradeAI / Stakx ) مخططات التداول باستخدام NFTs و"الخوارزميات" (**: جذبت مئات الملايين من الاستثمارات، ثم **جمّدت السحوبات وتوقفت عن العمليات**؛ الآن تواجه دعوى جماعية في الولايات المتحدة تتهمها بالأوراق المالية غير المسجلة والتصريحات المضللة. ) قصة تحذيرية بشأن مزاعم "الذكاء الاصطناعي" في عالم العملات المشفرة. (

**BitAI ) "تداول العملات المشفرة الآلي" من دون استخدام اليدين(**: توقفت عن العمل في **مارس 2024** بعد أن وعدت بأرباح آلية مدفوعة بالذكاء الاصطناعي.

**التحديات التنظيمية عند تقاطع الذكاء الاصطناعي وWeb3:** على الرغم من أنها ليست فشلًا دائمًا، إلا أن **Worldcoin )World Network(** عانت من **تعليق مؤقت للعمليات في إندونيسيا في مايو 2025**، مما يوضح كيف يمكن أن تؤثر مخاطر الامتثال بشكل مفاجئ على نشرات Web3 القريبة من الذكاء الاصطناعي.

أنماط ملحوظة

**تؤثر الكمون + تجزئة البيانات سلباً على أداء الوكلاء.** غالباً ما تكافح الفرق التي تعد بوظائف "اللغة الطبيعية إلى السلسلة" مع قضايا تحديث/إنهاء متعددة السلاسل وفهرسة هشة، مما يؤدي إلى فقدان الفرص أو تجاوزات البنية التحتية المكلفة.

**تفاوت الضجيج إلى العائد على الاستثمار:** يتوقع المحللون معدل فشل مرتفع لمشاريع "الذكاء الاصطناعي الوكيمي" في السنوات القادمة، حيث تعتبر التكاليف، وعدم وضوح مقترحات القيمة، وتحديات إدارة المخاطر من أنماط الفشل الشائعة.

**"تجارة الذكاء الاصطناعي" تعتبر علامات حمراء.** تقوم الهيئات التنظيمية والمراقبون بشكل متواصل بتمييز عروض "روبوت الذكاء الاصطناعي الخاص" على أنها عالية المخاطر؛ حيث تختفي العديد من هذه المشاريع أو تتحول بعد الحملات التسويقية الأولية.

_"تشكل تجزئة البيانات العقبة الأكثر أهمية لوكلاء الذكاء الاصطناعي في Web3: فالتعددية في السلاسل والمخططات وواجهات برمجة التطبيقات غير الموثوقة تضطر الوكلاء للاختيار بين الإشارات القديمة أو جهود التكامل التي لا تنتهي. تؤدي التأخيرات، وفجوات تحديث البيانات، والتنفيذ المعقد على السلسلة إلى تحويل الاستراتيجيات الواعدة إلى فرص ضائعة، بينما تؤدي التنسيقات غير المتسقة إلى أخطاء في الأساس، وانجراف النموذج، وسلوك هش._

_الحل يكمن في طبقة بيانات دلالية موحدة في الوقت الفعلي مع مخططات موحدة، ومؤشرات تدفق، وأحداث معيارية، وبدائل حتمية، مما يسمح للوكلاء بالتركيز على الاستراتيجية بدلاً من البنية التحتية. في HeyElsa، نحن نطور هذه الطبقة الوكيلة مع سيولة عبر السلاسل، ونقاط بيانات، وقدرات RAG في الوقت الفعلي ) قيد التنفيذ (، مما يحول الفوضى المجزأة إلى تنفيذ موثوق ومستقل."_

– _دهاوال شاه، المؤسس والرئيس التنفيذي في هاي إلسا_

نهج فعالة: حلول للقيود الحالية

1. **Rails قائمة على النية، وليس مكالمات مباشرة.** الانتقال من "تنفيذ X على العنوان Y" إلى "تحقيق النتيجة Z"، مما يسمح لـ _المحللين_ بالتنافس، مما يخفف من MEV/الكمون على مستوى الميتا.
2. **النهائية الواعية بالحداثة.** كشف عن مقاييس "الحداثة + الثقة" للوكالات ) مثل، النهائية اللينة عند N تأكيدات مقابل النهائية الصلبة بعد الحقبة (، مما يمكّن السياسات التكيفية.
3. **الحوسبة على البيانات.** نقل التقييم/المحاكاة إلى حافة تدفقات البيانات لتقليل زمن الفان-أوت.
4. **الإثباتات والاحتياطات.** استخدم مصدرين مستقلين للإشارات الحيوية ) مثل السعر ( بالإضافة إلى اشتقاقات قابلة للتفسير لمساعدة الوكلاء على التعلم من الأخطاء.
5. **بوابات الإنسان في الحلقة.** للأفعال ذات التأثير العالي، يتطلب الموافقة الصريحة أو تنفيذ ميزانيات سياسة محدودة.

قامت Gate بتحليل خطوط النية الرئيسية ومزودي الفهرسة، وجمعت رؤى حول التحديات الحالية من منتج AI×Web3 الذي تم إطلاقه مؤخرًا.

_"وكلاء الذكاء الاصطناعي لا يفشلون بسبب منطق معيب؛ بل يفشلون بسبب مدخلات غير موثوقة. تقوم سلاسل الكتل بإصدار قطع سجلات خام وغير متسقة بدون سياق. حتى نقوم بإنشاء طبقة محايدة تقوم بتطبيع والتحقق من هذه البيانات في الوقت الفعلي، فإن الوكلاء في Web3 يعملون بشكل أعمى. التحدي ليس في تطوير ذكاء اصطناعي أكثر تعقيدًا، ولكن في توفير إشارات نظيفة وموثوقة للعمل بناءً عليها."_

– _نسيم أكتار، CTO في Igris.bot_

تصور طبقة بيانات جاهزة للذكاء الاصطناعي - المواصفات، لا الضجيج

تصور ذلك كـ **قابل للبرمجة، قابل للتحقق، في الوقت الحقيقي، عبر السلاسل**:

**الاستيعاب والتطبيع:** موصلات متعددة السلاسل → مخططات معيارية )tokens، برك، مراكز، أسعار، مسارات( مع وحدات وأماكن عشرية صريحة.

**البث + اللقطات:** تدفقات شبيهة بكافكا للأحداث؛ لقطات OLAP للتحليل التاريخي والانضمامات.

**المرايا مع الأصل:** مرايا حتمية للرسوم البيانية الفرعية أو ما يعادلها، مع تحويلات ذات إصدارات وفحوصات سلامة تمكّن الوكلاء من _التفكير_ حول أصول البيانات.

**الحوسبة على البث:** إمكانيات مدمجة لتحليل التقلبات، تقييم عمق السيولة، محاكاة المسارات، وتسجيل الانزلاق/المخاطر _الموجودة_ مع التدفقات لتحقيق أهداف p95.

**واجهة برمجة التطبيقات للحداثة المدركة للنهائية:** تعيد كل عملية قراءة: freshness\_ms، confirmations، finality\_level، مما يسمح للسياسات بتوجيه الإجراءات بشكل مناسب.

**خطاطيف النية:** ارتباطات من الدرجة الأولى إلى قضبان النية )CoW، 7683، Across( مما يتيح "قرار → عمل" كمكالمة واحدة، مع إيصالات المحاكاة.

**الأمان & التدقيق:** حدود السرعة، مفاتيح القتل، سجلات التشغيل، وأدلة ما بعد التداول للتعلم المستمر والتحسين.

مستقبل الذكاء الاصطناعي × الويب 3: أسواق الوكلاء واقتصادات البيانات القابلة للإثبات

مع البنية التحتية المناسبة للبيانات، تظهر آفاق جديدة:

**صناعة السوق المعتمدة على الوكلاء وإدارة المخاطر:** أنظمة صناعة السوق المستقلة التي تأخذ في الاعتبار _حداثة البيانات و النهائية_ في حسابات الاقتباسات.

**مساعدو الحوكمة:** وكلاء قادرون على تحليل المقترحات، ومحاكاة النتائج، وتأكيد الآراء بشهادات تشفيرية.

**سياسات محفظة عبر السلاسل:** تنفيذ استراتيجيات مثل "ضمان 2 ETH على Base إذا تجاوزت التغيرات الأسبوعية X"، مُ routed عبر مسارات النية ضمن قيود الكمون المحدودة.

**أسواق البيانات للنماذج:** مجموعات بيانات مدركة للأصل وخدمات استنتاج مع دفع على السلسلة وإثباتات الاستخدام.

**طبقات الأمان:** تظل تحذيرات فيتاليك ذات صلة – يجب تصميم الواجهات والسياسات للتخفيف من الاحتيالات وسوء التوافق. تطوير بنية تحتية _تُعطي الأولوية للصواب_ على السرعة الخام.

الخاتمة: العمارة تحدد المصير

إذا كانت الوكلاء يمثلون الطبقة التالية من واجهة المستخدم، **فإن هيكلك يصبح منتجك**. ستكافح الفرق التي تقوم باستمرار بتحديث مكالمات RPC ووظائف ETL المجدولة لمواكبة الأسواق متعددة السلاسل، في الوقت الفعلي، والمعادية. الفرق التي تُنشئ **طبقة بيانات جاهزة للذكاء الاصطناعي** – مُعَيارَة، مُعَكَّسَة، قابلة للحساب، واعية بالنهاية، ومتكاملة مع مسارات النية، ستنشر وكلاء قادرين على _المراقبة، واتخاذ القرار، والعمل، والتعلم_ بسرعات قريبة من الإنتاج.

زود الوكلاء بنسيج البيانات الذي يحتاجونه. إنهم جائعون للمعلومات الجيدة، والسوق لا ينتظر أحداً.

تنبيه: هذا المحتوى لأغراض معلوماتية فقط. الأداء السابق لا يضمن النتائج المستقبلية.