Agen AI Kelaparan Sementara Data Web3 Tetap Menjadi Kekacauan

Persimpangan AI-Web3 menghadapi masalah kritis: agen AI membutuhkan data yang bersih dan dapat diandalkan untuk berfungsi, tetapi ekosistem Web3 yang terfragmentasi membuat ini hampir tidak mungkin. Sementara AI membawa otonomi dan kemampuan generatif, dan crypto menawarkan kepemilikan serta pasar terbuka, lapisan data yang menghubungkan keduanya rusak.

Saya telah menyaksikan beberapa proyek AI-Web3 yang menjanjikan runtuh karena masalah ini. Platform permainan Planet Mojo, asisten teks-ke-transaksi Brian, dan berbagai skema perdagangan AI semuanya telah ditutup setelah gagal mengatasi tantangan fragmentasi data. Polanya jelas - tanpa akses data yang terpadu, agen kesulitan untuk membuat keputusan yang tepat dan tepat waktu.

Masalah inti sederhana tetapi menghancurkan: Data Web3 ada di berbagai rantai heterogen, masing-masing dengan perilaku, skema, dan asumsi finalitas yang unik. Ketika seorang agen perlu memahami “posisi di seluruh Base+Solana+Polygon,” ia menghadapi tugas yang mustahil tanpa infrastruktur khusus.

Ini menciptakan kompromi yang menyakitkan antara kesegaran dan biaya. Anda dapat mendapatkan data yang murah dan lambat atau data yang cepat dan mahal - jarang keduanya. Mengonversi peristiwa blockchain mentah menjadi entitas yang bermakna memerlukan pekerjaan ETL yang konstan per protokol dan rantai. Dan ketika jaringan tersumbat, tepat ketika agen membutuhkan keandalan paling, semuanya hancur.

Yang dibutuhkan adalah lapisan data yang siap AI dengan:

• Semantik yang dinormalisasi di seluruh rantai
• Jaminan kesegaran dengan indikator finalitas yang jelas
• Provenansi data yang dapat diverifikasi
• Kemampuan komputasi yang terletak bersamaan dengan aliran data
• Akses streaming dan historis

Tanpa fondasi ini, agen pada dasarnya buta. Seperti yang diungkapkan oleh Nasim Akthar dari Igris.bot: “Agen AI tidak gagal dalam logika, mereka gagal pada input.”

Solusi yang muncul fokus pada desain berbasis niat daripada transaksi mentah, indikator kesegaran yang sadar akan finalitas, dan arsitektur komputasi yang dekat dengan data. Proyek yang menerapkan pendekatan ini melihat hasil yang lebih baik dibandingkan dengan mereka yang mencoba menggabungkan panggilan RPC dan pekerjaan cron.

Masa depan milik tim yang membangun lapisan data yang dinormalisasi, tercermin, dan dapat dihitung yang terhubung ke rel niat. Dalam lanskap yang sedang berkembang ini, arsitektur Anda menjadi produk Anda - dan mereka yang memahami hal ini akan memungkinkan agen yang benar-benar dapat mengamati, memutuskan, bertindak, dan belajar dengan kecepatan produksi.

Untuk saat ini, para agen tetap lapar, dan pasar tidak akan menunggu.