يبدو أن آلية代理 AI بسيطة: المراقبة، اتخاذ القرار، العمل، التعلم. ومع ذلك، فإن دعم هذه الدورة يتطلب بيانات مستقرة وجديدة وخالية من قيود الوصول. في Web2، يمكنك استئجار هذه البيانات من عدة منصات. أما في Web3، فإن البيانات موزعة عبر سلاسل مختلفة، عقد، كومة من العقد، مفهرسات وآلات أوراكل خارج السلسلة، وكل منها يمتلك وقت الإستجابة، النهائية، الدلالات وأنماط الأعطال الخاصة به. هذه الحالة تجعل لدينا وكلاء جائعين، وفي نفس الوقت نواجه مخزن طعام فوضوي.

أولاً، دعونا نلقي نظرة على القضايا الحالية والإشارات العامة، ونتحدث عن الخصائص التي يجب أن يتمتع بها "طبقة البيانات الجاهزة للذكاء الاصطناعي" لدعم الاقتصاد الوكالي في DeFi ومجالات أخرى.

على الرغم من أن الذكاء الاصطناعي يتسلل بسرعة إلى Web3، إلا أن البيانات لا تزال تمثل عائقًا.

يبدأ عدد متزايد من البُناة في الاعتقاد بأن الذكاء الاصطناعي وتقنية التشفير مكملان لبعضهما البعض: يوفر الذكاء الاصطناعي القدرة على التوليد والاستقلالية، بينما توفر تقنية التشفير ملكية الحسابات والبيانات، والتتبع، والسوق المفتوحة. وقد صرح كريس ديكسون بأن أنظمة الذكاء الاصطناعي تحتاج إلى دعم حسابات البلوكتشين لإعادة فتح الإنترنت وخلق حوافز للوصول إلى البيانات والنماذج.

ذكر فيتاليك بوتيرين عند تحليل نقاط التقاطع بين التشفير والذكاء الاصطناعي: يمكن أن يعمل الذكاء الاصطناعي كواجهة، ولاعب، وهدف لضمان الاقتصاد، وأكد على أهمية تصميم الحوافز. لا يمكنك ببساطة إضافة الذكاء الاصطناعي إلى السوق التنافسية دون النظر في جودة البيانات وأمانها.

على مستوى التنفيذ، فإن DeFi نفسه يتحول نحو تصميم "مبني على النية" (أي أنك تعبر عن نتيجة، ويتنافس الحلّالون لتلبيتها)، وذلك لأن تدفق البيانات الأصلي على السلسلة جعل تجربة المستخدم غير ودية بسبب وقت الإستجابة وتأثير MEV. قدمت Uniswap Labs و Across معيار ERC-7683، وهو معيار نية عبر السلاسل، لتوفير مسار مشترك لهذا النموذج.

ملخص: الوكلاء قادمون تدريجياً، والسوق يتكيف، لكن البيانات لا تزال عامل تقييد.

الحقيقة القبيحة: التحديات التي تواجه مطوري الذكاء الاصطناعي في Web3

**التنوع.** كل سلسلة لها سلوك RPC الخاص بها، السجلات، بنية الأحداث، أنماط إعادة التكوين، وفرضيات الانتهاء. تصبح الاستعلامات الأساسية (مثل "المراكز عبر Base+Solana+Polygon") N من المفهرسين المخصصين.

**القديمة والتكاليف**. يمكنك الحصول على بيانات رخيصة وبطيئة، أو بيانات سريعة ومكلفة (موالف تدفق مخصص، إدارة الصور). إن الخيار بين هذين الأمرين ليس سهلاً.

**الدلالية**. الكتلة هي حقائق، **الرؤى هي نماذج**. تحويل السجلات إلى كائنات (مسبح، موضع، ربح وخسارة) يتطلب ETL وإعادة حساب مستمرة، وفقًا للبروتوكول وعلى السلسلة.

**موثوقية تحت الحمل**. إن الازدحام في الشبكة ووقت الإستجابة للآلة الأوراكل هما أخطر المخاطر التي يصعب على الوكلاء المستقلين تغطيتها.

اتفق جميع مزودي الفهارس والمستندات على المبادئ الأساسية: الاستعلام المباشر عن السلسلة معقد وبطيء؛ تحتاج إلى رسم بياني فرعي أو صورة مكافئة لتحسين الأداء، ثم لا يزال يتعين عليك معالجة مشكلة تدفق السلاسل المتقاطعة ومعايير الهيكل.

تعريف البيانات القابلة للت操作 ولماذا تعاني Web3 من نقص

عندما يمكن لوكيل **تحديد وتنفيذ** ضمن ميزانية اهتزاز محدودة فقط، يُطلق على البيانات اسم **قابلة للتنفيذ**. على وجه التحديد:

**السمات القياسية**: يمتلك التبادل عبر السلاسل رموزًا، وحمامات، ومراكز، وتحويلات، وأسعار من نوع/وحدة متسقة.

**الحداثة واليقين**: معايير مستوى الخدمة (SLO) لوقت الإستجابة p95/p99، بالإضافة إلى حداثة **الإدراك النهائي** (الحداثة اللينة مقارنة بالحداثة الصارمة).

**القابلية للتحقق**: تتبع تشفير أو محاكاة قابلة لإعادة التشغيل (نسخة فرعية، تحقق من الصورة).

**حساب البيانات القريبة**: التقييم، كشف الشذوذ، محاكاة المسار والتدفق في مكان واحد.

**نقل البيانات والسفر عبر الزمن**: أضف فقط تدفق الأحداث مع لقطة الفهرس، للاستعلام "ما الذي تغير؟".

تقدم لك حزمة Web3 اليوم هذه المقاطع (الصورة الفرعية، RPC، واجهة برمجة التطبيقات التحليلية)، لكنها ليست **نسيج البيانات العابر للحدود ووقت الإستجابة المنخفض** المطلوب من الوكلاء. حتى مواد The Graph نفسها والإرشادات من الأطراف الخارجية تعتبر الوصول المباشر إلى السلسلة معقدًا، وتوصي المطورين بالتحول إلى أنظمة الفهرسة/التكرار من أجل العملية.

التعلم من الأحداث الحقيقية: عندما يكون وقت الاستجابة والتجزئة مؤثرين بشكل كبير لا يمكن تجاهلهما

هناك عدد من منتجات AI×Web3 الأخيرة **أغلقت، تم تعليقها أو توقفت بشكل أساسي عن العمل**:

**منصة ألعاب الذكاء الاصطناعي Planet Mojo WWA**: ستغلق في **1 يوليو 2025**، كما سيتأثر لعبة الاستوديو الرئيسية Mojo Melee، بسبب تغير الواقع السوقي.

**براين (AI→باني المعاملات على السلسلة)**: هذه أداة مساعد نصوص إلى معاملات Web3 بدأت في ETHPrague في عام 2023، أعلن الفريق **عن توقف التشغيل في 26 مايو 2025**، ومع زيادة المنفذين بالوكالة، فقدت الميزة الأولى.

**TradeAI/Stakx (حلول التداول بالذكاء الاصطناعي باستخدام NFT و"الخوارزميات")**: استقطبت مئات الملايين من الأموال، ثم **جمّدت عمليات السحب وأوقفت التشغيل**؛ وما زالت تواجه دعوى جماعية في الولايات المتحدة بشأن الأوراق المالية غير المسجلة والبيانات الكاذبة. (هذه قصة تحذيرية واضحة عن الذكاء الاصطناعي في مجال العملات المشفرة.)

**BitAI ("برنامج تداول تلقائي بالذكاء الاصطناعي "الآلي بالكامل)**: سيتم إيقافه في **مارس 2024**، بعد أن زعم أنه يحقق أرباحًا تلقائية باستخدام الذكاء الاصطناعي؛

**توقف التنظيم في مجال التقاطع بين الذكاء الاصطناعي وWeb3**: على الرغم من عدم الفشل بشكل دائم، إلا أن **Worldcoin (شبكة العالم) واجهت مخاطر الامتثال في مايو 2025 في إندونيسيا**، مما أجبر العمليات على التوقف مؤقتًا، وهذا مثال على إمكانية تعطل مشاريع Web3 المتعلقة بالذكاء الاصطناعي بشكل مفاجئ.

النمط الذي لاحظناه

**وقت الإستجابة + تجزئة البيانات تمنع الوكلاء في مرحلة الإنتاج.** غالباً ما يعاني الفريق الذي يلتزم بـ "اللغة الطبيعية إلى السلسلة" من إحباط بسبب تفرع السلاسل / النهائيات ومشاكل الفهرسة الهشة، مما يؤدي إلى حدوث ثغرات أو تصحيحات بنية تحتية مكلفة.

**الترويج والفجوة في العائد على الاستثمار.** تحليل توقعات الشركة لمعدل الإلغاء المرتفع لمشاريع "الذكاء الاصطناعي الوكيلة" في السنوات القادمة - التكاليف، وعدم وضوح القيمة، والسيطرة على المخاطر هي أنماط الفشل الشائعة.

**"AI التداول" يدعي = فئة علم الأحمر.** حذرت الجهات التنظيمية والمراقبون بشكل متكرر من أن "روبوتات الذكاء الاصطناعي المملوكة" تعتبر عالية المخاطر، حيث اختفى العديد منها أو تحول بعد موجة الدعاية.

_"تجزئة البيانات هي أكبر عقبة أمام وكلاء الذكاء الاصطناعي في Web3: تجعل السلاسل والهياكل وواجهة برمجة التطبيقات الهشة الوكلاء يختارون فقط بين الإشارات القديمة أو التوصيلات اللانهائية. تؤدي أوقات الاستجابة وعيوب الحداثة والتنفيذ المعقد على السلسلة إلى تحول الاستراتيجيات الجيدة إلى صفقات ضائعة، بينما تؤدي التنسيقات غير المتسقة إلى أخطاء أساسية، وانحرافات في النماذج وسلوكيات هشة._

_الحل هو طبقة بيانات دلالية موحدة وفي الوقت الحقيقي، تتمتع بهيكلية موحدة، ومؤشر تدفق، وأحداث معيارية ونسخ احتياطي محدد، بحيث يمكن للوكلاء التركيز على الاستراتيجيات بدلاً من الأنابيب. في إلسا، نحن نبني هذه الطبقة الوكيلة، مع سيولة عبر السلاسل، ونقاط بيانات، وRAG في الوقت الحقيقي (العمل جارٍ)، لتحويل الفوضى المجزأة إلى تنفيذ موثوق ومستقل._

– _Dhawal Shah ، مؤسس ومدير تنفيذي لـ HeyElsa_

نموذج العمل الفعّال: حل المشكلات الحالية التي لا يمكن التغلب عليها

1. **نوايا المسار وليس الاستدعاء الأصلي.** نقل "قم بعمل X في العنوان Y" إلى "تحقيق النتيجة Z"، ثم دع الحلول تتنافس، وتخفيف MEV/وقت الإستجابة.
2. **نضارة الإدراك النهائي.** عرض "نضارة + ثقة" لوكلاء (على سبيل المثال، ن تأكيدات عند النهاية اللينة، مقارنةً بالنهاية الصارمة بعد الحقبة)، لتسهيل تكيف السياسات.
3. **البيانات إلى الحساب.** نقل التقييمات/المحاكاة إلى حافة التدفق لتجنب وقت الإستجابة.
4. **البرهان والاحتياط.** توفير مصدرين مستقلين للإشارات الأساسية (مثل الأسعار)، بالإضافة إلى استنتاجات قابلة للتفسير، لمساعدة الوكلاء على التعلم من الفجوات.
5. **مستويات البشر داخل الحلقة.** بالنسبة للأفعال التي لها تأثير كبير، يُطلب الحصول على موافقة واضحة أو ميزانية سياسة محدودة.

حلل NewsBTC مزودي المسار الرئيسي والنوايا ومؤشرات العرض، وجمع رؤى حول التحديات الحالية من المنتجات الجديدة التي تم إطلاقها في AI×Web3.

_"وكيل الذكاء الاصطناعي ليس فشلًا منطقيًا، بل هو فشل في المدخلات. تقوم blockchain بإصدار قطع من السجلات الخام وغير المتسقة بدون سياق. قبل أن يكون لدينا طبقة محايدة تقوم بتحديد والتحقق من هذه البيانات في الوقت الحقيقي، فإن الوكلاء في Web3 فعليًا يعملون بشكل أعمى. التحدي ليس في بناء ذكاء اصطناعي أكثر ذكاءً، بل في تقديم إشارات واضحة وموثوقة لكي يتخذ الذكاء الاصطناعي إجراءات."_

– _Nasim Akthar، المدير الفني لـ Igris.bot_

ما يجب أن يبدو عليه طبقة البيانات المستعدة للذكاء الاصطناعي - معيار وليس دعاية

اعتبرها **قابلة للبرمجة، وقابلة للتحقق، في الوقت الحقيقي، عبر السلاسل**:

**الإدخال والتطبيع**: موصل متعدد السلاسل → هيكل قياسي (رموز، أحواض، مراكز، أسعار، مسارات)، مع وحدات واضحة وعدد عشري.

**نقل البيانات واللقطات**: تدفق شبيه بكافكا للأحداث؛ لقطة OLAP للسفر عبر الزمن والاتصال.

**صورة ذات تتبع**: صورة من الرسم البياني الفرعي الحتمي أو ما يعادله، مزودة بتحويلات موضوعة في إصدارات واختبارات سلامة، بحيث يمكن للوكيل استنتاج مصدر البيانات.

**حساب التدفق**: عمق السيولة المدمج، محاكاة المسار، انزلاق / تقييم المخاطر مع العنوان نفسه للتدفق، لتحقيق هدف p95.

**واجهة برمجة تطبيقات إدراك النضارة النهائية**: كل قراءة ترجع: freshness_ms، confirmations، finality_level، حتى تتمكن السياسات من التحكم في الإجراءات.

**الارتباط بالنية**: الربط من الدرجة الأولى لمسار النية (CoW، 7683، عبر) بحيث "القرار → العمل" هو استدعاء، مع إيصال محاكاة.

**الأمان والتدقيق**: حدود السرعة، مفتاح الطوارئ، سجل إعادة التشغيل وإثبات بعد المعاملات تستخدم للتعلم المستمر.

مستقبل AI × Web3: بيانات الدفع القابلة للإثبات في سوق الوكلاء

بمساعدة طبقة البيانات الصحيحة، يتم توسيع الحدود:

**الوكيل MM والمخاطر**: تصنيع سوق سهل الحركة يتمتع بحداثة البيانات وتسعير نهائي.

**مساعد الحوكمة**: وكيل قادر على قراءة الاقتراحات، ومحاكاة النتائج، والتصديق على الآراء بواسطة التشفير.

**سياسة تجميع السلاسل المتقاطعة**: "إذا كانت المتغيرات الأسبوعية > X، فإنه سيتم إنهاء 2 ETH على Base"، عبر توجيه النية من خلال المسار بوقت الإستجابة المحدود.

**سوق البيانات لنماذج**: يحتوي على مجموعة بيانات تتبع وخدمات استدلال، مع مدفوعات على السلسلة وإثبات الاستخدام.

**طبقة الأمان**: يجب أخذ تحذيرات فيتاليك على محمل الجد - يجب تصميم الواجهات والسياسات لمنع الاحتيال والأخطاء المتعمدة. بناء مسار يميل نحو الصحة بدلاً من السرعة فقط.

ملخص: الهيكل يحدد المصير

إذا كانت الوكالة هي المستوى التالي من المستخدمين، فإن هيكلك هو منتجك. سيكون من الصعب على الفريق الذي يستمر في إصلاح استدعاءات RPC وETL المجدولة مواكبة الأسواق المتعددة السلاسل، في الوقت الحقيقي، والمنافسة. الفرق التي تبني **طبقات بيانات جاهزة للذكاء الاصطناعي -** المعيارية، المرآة، القابلة للحساب، والواعية نهائياً، والمتصلة بمسارات النية، ستطلق وكلاء إنتاج سرعة **المراقبة، القرار، العمل والتعلم**.

قدم للوكيل بيانات القماش التي يستحقونها. لقد كانوا جائعين، والسوق لن تنتظر.

إخلاء المسؤولية: هذه المعلومات للرجوع إليها فقط. الأداء السابق لا يمثل النتائج المستقبلية.