يواجه نظام Web3 البيئي فرصًا وتحديات هائلة في تطبيقات الذكاء الاصطناعي. استعرض هذا المقال بشكل معمق متطلبات البيانات لوكيل الذكاء الاصطناعي في بيئة Web3، والصعوبات الحالية التي يواجهها، والعناصر الأساسية لبناء طبقة بيانات جاهزة للذكاء الاصطناعي.
متطلبات البيانات لوكيل الذكاء الاصطناعي والحالة الراهنة لـ Web3
يمكن تلخيص سير عمل وكيل الذكاء الاصطناعي في: المراقبة، واتخاذ القرار، والتنفيذ، والتعلم. يعتمد هذا الدورة على بيانات جديدة وموثوقة وبدون إذن. ومع ذلك، فإن بيانات نظام Web3 موزعة عبر سلاسل غير متجانسة، وعقد، ومؤشرات، وعقود ذكية خارج السلسلة، ولكل منها تأخيراتها، ونهائيتها، ودلالاتها، وأنماط عطلها الفريدة. هذا يجعل من الصعب على وكيل الذكاء الاصطناعي الحصول على البيانات عالية الجودة التي يحتاجها.
التحديات التي يواجهها مطورو الذكاء الاصطناعي في Web3
التغاير: كل سلسلة لها سلوك RPC فريد، وسجلات، وأنماط أحداث، مما يتطلب مؤشرات مخصصة للاستعلامات الأساسية.
توازن بين حداثة البيانات والتكلفة: البيانات ذات التكلفة المنخفضة غالبًا ما تكون بطيئة التحديث، بينما البيانات عالية السرعة تكون باهظة الثمن.
تحليل الدلالات: تحويل السجلات الأولية إلى كيانات ذات معنى مثل السيولة، والمراكز، والأرباح/الخسائر ( يتطلب عمليات ETL مستمرة وإعادة حساب.
الاعتمادية تحت الحمل: ازدحام الشبكة وتأخير آلة أوراكل قد يسبب مخاطر ذيلية يصعب على الوكيل الذاتي التعامل معها.
تعريف البيانات القابلة للتشغيل وعيوب Web3
البيانات القابلة للتشغيل هي البيانات التي يمكن لوكيل الذكاء الاصطناعي اتخاذ قرارات وتنفيذها ضمن ميزانية زمنية محدودة. تشمل المتطلبات:
معايير دلالية موحدة عبر السلاسل
حداثة وقطعانية
قابلية التحقق
حساب البيانات بالقرب من البيانات
المعالجة التدفقية والقدرة على الرجوع بالزمن
توفر تقنية Web3 الحالية بعض الوظائف ) مثل الرسوم البيانية، وRPC، وواجهات برمجة التطبيقات التحليلية (، لكنها تفتقر إلى بنية تحتية شاملة، عبر السلاسل، ذات زمن استجابة منخفض.
الخصائص الأساسية لطبقة البيانات الجاهزة للذكاء الاصطناعي
استهلاك البيانات عبر السلاسل وتوحيدها: نمط موحد، ووحدات وأماكن عشرية واضحة.
المعالجة التدفقية واللقطات: تدفقات أحداث تشبه Kafka ولقطات OLAP، تدعم الرجوع بالزمن وربط البيانات.
الصور القابلة للتتبع: صور رسومية ذات نهائية، وتحويلات مُنسقة، وفحوصات تكامل.
API لحداثة النهائية: كل قراءة تُرجع الحداثة، وعدد التأكيدات، ومستوى النهائية.
خطافات النية: ارتباط من المستوى الأول مع نظام تنفيذ النية، يدعم المحاكاة والتحقق.
التدقيق الأمني: تحديد السرعة، ووقف الخطر، وسجلات إعادة التشغيل، وإثباتات بعد التداول.
مستقبل الذكاء الاصطناعي × Web3
بناء طبقة بيانات مناسبة سيفتح إمكانيات جديدة:
تحديد أسعار المزودين الذاتيين للسيولة مع مراعاة الحداثة والنهائية
مساعدة الحوكمة: تحليل المقترحات، ومحاكاة النتائج، وتقديم آراء مع أدلة تشفيرية
استراتيجيات المحافظ عبر السلاسل: إدارة تلقائية تعتمد على نظام تنفيذ النية
سوق البيانات: مجموعات بيانات وخدمات استنتاجية مع مدفوعات داخل السلسلة وإثباتات الاستخدام
الختام
بالنسبة للفرق التي تعتبر وكيل الذكاء الاصطناعي الواجهة المستقبلية للمستخدم، فإن اختيار الهيكلية سيحدد نجاح المنتج أو فشله. الفرق التي تركز على إصلاح استدعاءات RPC وعمليات ETL المجدولة ستجد صعوبة في تلبية متطلبات الأسواق متعددة السلاسل، والوقت الفعلي، والتحديات التنافسية. أما الفرق التي تبني طبقة بيانات جاهزة للذكاء الاصطناعي — معايير موحدة، صور، حسابات، إدراك للنهائية، وربطها بنظام تنفيذ النية — فستتمكن من نشر وكلاء إنتاجيين قادرين على المراقبة، واتخاذ القرار، والتنفيذ، والتعلم بكفاءة عالية.
امنح وكلاء الذكاء الاصطناعي البنية التحتية للبيانات التي يستحقونها. السوق لا ينتظر، وهم يتوقون بشدة.
شاهد النسخة الأصلية
قد تحتوي هذه الصفحة على محتوى من جهات خارجية، يتم تقديمه لأغراض إعلامية فقط (وليس كإقرارات/ضمانات)، ولا ينبغي اعتباره موافقة على آرائه من قبل Gate، ولا بمثابة نصيحة مالية أو مهنية. انظر إلى إخلاء المسؤولية للحصول على التفاصيل.
تطبيقات الذكاء الاصطناعي في Web3: تحديات وحلول طبقة البيانات
يواجه نظام Web3 البيئي فرصًا وتحديات هائلة في تطبيقات الذكاء الاصطناعي. استعرض هذا المقال بشكل معمق متطلبات البيانات لوكيل الذكاء الاصطناعي في بيئة Web3، والصعوبات الحالية التي يواجهها، والعناصر الأساسية لبناء طبقة بيانات جاهزة للذكاء الاصطناعي.
متطلبات البيانات لوكيل الذكاء الاصطناعي والحالة الراهنة لـ Web3
يمكن تلخيص سير عمل وكيل الذكاء الاصطناعي في: المراقبة، واتخاذ القرار، والتنفيذ، والتعلم. يعتمد هذا الدورة على بيانات جديدة وموثوقة وبدون إذن. ومع ذلك، فإن بيانات نظام Web3 موزعة عبر سلاسل غير متجانسة، وعقد، ومؤشرات، وعقود ذكية خارج السلسلة، ولكل منها تأخيراتها، ونهائيتها، ودلالاتها، وأنماط عطلها الفريدة. هذا يجعل من الصعب على وكيل الذكاء الاصطناعي الحصول على البيانات عالية الجودة التي يحتاجها.
التحديات التي يواجهها مطورو الذكاء الاصطناعي في Web3
التغاير: كل سلسلة لها سلوك RPC فريد، وسجلات، وأنماط أحداث، مما يتطلب مؤشرات مخصصة للاستعلامات الأساسية.
توازن بين حداثة البيانات والتكلفة: البيانات ذات التكلفة المنخفضة غالبًا ما تكون بطيئة التحديث، بينما البيانات عالية السرعة تكون باهظة الثمن.
تحليل الدلالات: تحويل السجلات الأولية إلى كيانات ذات معنى مثل السيولة، والمراكز، والأرباح/الخسائر ( يتطلب عمليات ETL مستمرة وإعادة حساب.
الاعتمادية تحت الحمل: ازدحام الشبكة وتأخير آلة أوراكل قد يسبب مخاطر ذيلية يصعب على الوكيل الذاتي التعامل معها.
تعريف البيانات القابلة للتشغيل وعيوب Web3
البيانات القابلة للتشغيل هي البيانات التي يمكن لوكيل الذكاء الاصطناعي اتخاذ قرارات وتنفيذها ضمن ميزانية زمنية محدودة. تشمل المتطلبات:
توفر تقنية Web3 الحالية بعض الوظائف ) مثل الرسوم البيانية، وRPC، وواجهات برمجة التطبيقات التحليلية (، لكنها تفتقر إلى بنية تحتية شاملة، عبر السلاسل، ذات زمن استجابة منخفض.
الخصائص الأساسية لطبقة البيانات الجاهزة للذكاء الاصطناعي
استهلاك البيانات عبر السلاسل وتوحيدها: نمط موحد، ووحدات وأماكن عشرية واضحة.
المعالجة التدفقية واللقطات: تدفقات أحداث تشبه Kafka ولقطات OLAP، تدعم الرجوع بالزمن وربط البيانات.
الصور القابلة للتتبع: صور رسومية ذات نهائية، وتحويلات مُنسقة، وفحوصات تكامل.
الحساب داخل التدفق: وظائف مدمجة لحساب التقلب، وعمق السيولة، ومحاكاة التوجيه.
API لحداثة النهائية: كل قراءة تُرجع الحداثة، وعدد التأكيدات، ومستوى النهائية.
خطافات النية: ارتباط من المستوى الأول مع نظام تنفيذ النية، يدعم المحاكاة والتحقق.
التدقيق الأمني: تحديد السرعة، ووقف الخطر، وسجلات إعادة التشغيل، وإثباتات بعد التداول.
مستقبل الذكاء الاصطناعي × Web3
بناء طبقة بيانات مناسبة سيفتح إمكانيات جديدة:
الختام
بالنسبة للفرق التي تعتبر وكيل الذكاء الاصطناعي الواجهة المستقبلية للمستخدم، فإن اختيار الهيكلية سيحدد نجاح المنتج أو فشله. الفرق التي تركز على إصلاح استدعاءات RPC وعمليات ETL المجدولة ستجد صعوبة في تلبية متطلبات الأسواق متعددة السلاسل، والوقت الفعلي، والتحديات التنافسية. أما الفرق التي تبني طبقة بيانات جاهزة للذكاء الاصطناعي — معايير موحدة، صور، حسابات، إدراك للنهائية، وربطها بنظام تنفيذ النية — فستتمكن من نشر وكلاء إنتاجيين قادرين على المراقبة، واتخاذ القرار، والتنفيذ، والتعلم بكفاءة عالية.
امنح وكلاء الذكاء الاصطناعي البنية التحتية للبيانات التي يستحقونها. السوق لا ينتظر، وهم يتوقون بشدة.