Siklus operasional agen AI tampak sederhana namun rumit dalam pelaksanaannya: **mengamati → memutuskan → bertindak → belajar**. Setiap iterasi bergantung pada _informasi saat ini, dapat dipercaya, tanpa batas_. Sementara Web2 menawarkan opsi sewa dari platform tertentu, Web3 menghadirkan lanskap yang terfragmentasi. Data tersebar di berbagai blockchain yang beragam, arsitektur node, sistem pengindeksan, dan oracle off-chain – masing-masing dengan tantangan unik dalam hal waktu respons, finalitas transaksi, interpretasi data, dan skenario kegagalan potensial. Hasilnya: agen AI sangat membutuhkan data, namun informasi yang tersedia tidak teratur.

Mari kita eksplorasi tantangan ini, memeriksa indikator publik, dan merangkum fitur-fitur penting dari **kerangka data yang dioptimalkan oleh AI** yang diperlukan untuk membuka potensi ekonomi yang digerakkan oleh agen di DeFi dan seterusnya.

AI dengan cepat meresap ke dalam Web3, tetapi data tetap menjadi hambatan utama.

Para pemimpin industri semakin mengakui **sinergi antara AI dan crypto**: AI memberikan kemampuan generatif dan otonomi, sementara crypto membawa _kepemilikan, asal-usul, dan pasar terbuka_ untuk sumber daya komputasi dan data. Chris Dixon berpendapat bahwa sistem AI _memerlukan_ komputasi yang didukung blockchain untuk menghidupkan kembali internet dan menyelaraskan insentif untuk akses data dan model.

Vitalik Buterin mengkategorikan persimpangan crypto×AI: AI sebagai _antarmuka_, _peserta_, _subjek_ jaminan ekonomi, menekankan pentingnya desain insentif yang hati-hati – seseorang tidak dapat begitu saja mengintegrasikan AI ke dalam pasar yang bersifat adversarial tanpa mempertimbangkan kualitas data dan implikasi keamanan.

Dalam istilah praktis, DeFi sedang berkembang menuju arsitektur **berbasis niat** ( di mana pengguna menentukan hasil yang diinginkan dan penyelesai bersaing untuk memenuhinya ), tepat karena aliran data mentah on-chain tidak kompatibel dengan pengalaman yang ramah pengguna dalam kondisi latensi dan MEV. Gate Labs dan Across mengusulkan **ERC-7683**, sebuah standar niat lintas rantai, sebagai infrastruktur bersama untuk pendekatan ini.

**Poin penting:** Agen AI sedang muncul; pasar sedang beradaptasi; **infrastruktur data tetap menjadi faktor pembatas.**

Realitas Keras: Tantangan yang Dihadapi oleh Pengembang AI di Web3

**Keberagaman Sistem.** Setiap blockchain memiliki perilaku RPC yang unik, mekanisme logging, skema acara, pola reorganisasi, dan asumsi finalitas. Kuery dasar (misalnya, "posisi di seluruh Base+Solana+Polygon") membutuhkan beberapa pengindeks khusus.

**Kedaluwarsa vs. Biaya.** Pengembang dapat mengakses data _terjangkau, terlambat_ atau data _cepat, mahal_ ( melalui pengindeks aliran khusus atau cermin yang dikelola). Mencapai keduanya secara bersamaan bukanlah hal yang sepele.

**Interpretasi Semantik.** Sementara blok berisi fakta mentah, **wawasan memerlukan pemodelan**. Mengubah log menjadi entitas yang bermakna (pools, posisi, P&L) melibatkan proses ETL yang berkelanjutan dan perhitungan ulang, spesifik untuk setiap protokol dan blockchain.

**Keandalan di Bawah Stres.** Kemacetan jaringan dan keterlambatan oracle menciptakan kasus tepi yang tepat yang sulit ditangani dengan baik oleh agen otonom.

Penyedia indeks dan dokumentasi secara konsisten menyoroti dasar-dasar ini: kueri blockchain langsung itu kompleks dan lambat; subgraf atau solusi pencerminan setara diperlukan untuk kinerja, namun streaming lintas rantai dan normalisasi skema tetap menjadi tantangan yang belum terpecahkan.

Mendefinisikan "Data yang Dapat Ditindaklanjuti" dan Kelangkaannya di Web3

Data **menjadi dapat ditindaklanjuti** ketika sebuah agen dapat _memutuskan dan mengeksekusi_ dalam _jangka waktu latensi_ yang ditentukan sambil mempertahankan akurasi. Secara spesifik, ini memerlukan:

**Semantik Terenkripsi:** Representasi konsisten dari token, kolam, posisi, transfer, dan harga dengan tipe/satuan yang seragam di seluruh blockchain.

**Ketepatan Waktu & Determinisme:** SLO latensi p95/p99 yang ditentukan, ditambah metrik kesegaran _finality-aware_ ( yang membedakan finalitas lembut vs. keras ).

**Verifiabilitas:** Provenance kriptografis atau derivasi yang dapat direproduksi (misalnya, versi subgraf, checksum cermin).

**Data Berdekatan Komputasi:** Kemampuan penilaian, deteksi anomali, dan simulasi rute _co-located_ dengan aliran data.

**Streaming + Akses Historis:** Aliran acara hanya tambahkan yang dikombinasikan dengan snapshot terindeks untuk mendukung kueri "apa yang berubah?".

Infrastruktur Web3 saat ini menawarkan potongan fungsionalitas ini ( melalui subgraf, RPC, API analitik ), tetapi kurang memiliki **kain yang kohesif, lintas rantai, latensi rendah** yang dibutuhkan oleh agen tingkat produksi. Bahkan materi Gate sendiri dan panduan pihak ketiga mengakui kompleksitas akses rantai langsung, mengarahkan pengembang menuju sistem pengindeksan/cermin untuk implementasi praktis.

Pelajaran dari Insiden Dunia Nyata: Ketika Latensi dan Fragmentasi Menyebabkan Kegagalan

Beberapa produk AI×Web3 terbaru telah **menghentikan operasi, disimpan, atau secara efektif tidak berfungsi**:

**Platform "WWA" Planet Mojo untuk agen permainan AI**: dihentikan pada **1 Juli 2025** bersamaan dengan game andalan studio Mojo Melee, mengutip perubahan dinamika pasar.

**Brian (AI → pembangun transaksi onchain)**: asisten Web3 "teks-ke-transaksi" yang diluncurkan di ETHPrague 2023; tim **mengumumkan penghentian operasi pada 26 Mei 2025** setelah kehilangan keunggulan sebagai pelopor ketika pelaksana agenik menjadi hal yang umum.

**TradeAI / Stakx ( skema perdagangan AI menggunakan NFT & "algos" )**: menarik ratusan juta dalam investasi, kemudian **membekukan penarikan dan menghentikan operasi**; sekarang menghadapi gugatan class-action di AS yang menuduh sekuritas yang tidak terdaftar dan pernyataan yang menyesatkan. ( Sebuah kisah peringatan mengenai klaim "AI" dalam crypto. )

**BitAI ( "tanpa tangan" AI crypto autotrader )**: offline pada **Maret 2024** setelah menjanjikan keuntungan otomatis yang didorong oleh AI.

**Tantangan regulasi di persimpangan AI-Web3:** Meskipun bukan kegagalan permanen, **Worldcoin (World Network)** mengalami **penangguhan sementara operasi di Indonesia pada Mei 2025**, menggambarkan bagaimana risiko kepatuhan dapat secara tiba-tiba mempengaruhi penerapan Web3 yang terkait dengan AI.

Polanya Teramati

**Latency + Fragmentasi Data Mengganggu Kinerja Agen.** Tim yang menjanjikan fungsionalitas "bahasa alami ke onchain" sering mengalami masalah kesegaran/akhir multi-chain dan pengindeksan yang rapuh, yang mengakibatkan peluang yang terlewatkan atau solusi infrastruktur yang mahal.

**Disparitas Hype-to-ROI:** Para analis memperkirakan tingkat kegagalan yang tinggi untuk proyek "AI agen" dalam beberapa tahun ke depan, dengan biaya, proposisi nilai yang tidak jelas, dan tantangan manajemen risiko sebagai modus kegagalan yang umum.

**"AI Trading" Mengklaim sebagai Bendera Merah.** Regulator dan pengawas secara konsisten menandai tawaran "bot AI proprietary" sebagai berisiko tinggi; banyak proyek semacam itu menghilang atau beralih setelah dorongan pemasaran awal.

_"Fragmentasi data menjadi hambatan terbesar bagi agen AI di Web3: banyaknya rantai, skema, dan API yang tidak dapat diandalkan memaksa agen untuk memilih antara sinyal yang sudah usang atau upaya integrasi yang tak ada habisnya. Latensi, celah kesegaran data, dan eksekusi on-chain yang kompleks mengubah strategi yang menjanjikan menjadi peluang yang hilang, sementara format yang tidak konsisten menyebabkan kesalahan dasar, pergeseran model, dan perilaku yang rapuh._

_Solusinya terletak pada lapisan data semantik yang terintegrasi dan real-time dengan skema yang dinormalisasi, pengindeks aliran, peristiwa kanonik, dan fallback deterministik, memungkinkan agen untuk fokus pada strategi daripada infrastruktur. Di HeyElsa, kami sedang mengembangkan lapisan agen ini dengan likuiditas lintas rantai, titik akhir data, dan kemampuan RAG real-time (pekerjaan yang sedang berlangsung), mengubah kekacauan yang terfragmentasi menjadi eksekusi otonom yang dapat diandalkan._

– _Dhawal Shah, Pendiri dan CEO di HeyElsa_

Pendekatan Efektif: Solusi untuk Keterbatasan Saat Ini

1. **Rel Kerangka Berdasarkan Niat, Bukan Panggilan Mentah.** Beralih dari "eksekusi X di alamat Y" ke "mencapai hasil Z," memungkinkan _solver_ untuk bersaing, mengurangi MEV/latensi di lapisan meta.
2. **Finality-Aware Freshness.** Paparkan metrik "freshness + confidence" kepada agen ( misalnya, soft finality pada N konfirmasi vs. hard finality setelah epoch ), memungkinkan kebijakan adaptif.
3. **Compute-to-Data.** Pindahkan penilaian/simulasi ke tepi aliran data untuk meminimalkan latensi fan-out.
4. **Bukti & Cadangan.** Gunakan dua sumber independen untuk sinyal kritis ( misalnya, harga ) ditambah derivasi yang dapat dijelaskan untuk membantu agen belajar dari kesalahan.
5. **Pintu Manusia-Dalam-Loop.** Untuk tindakan berdampak tinggi, memerlukan persetujuan eksplisit atau menerapkan anggaran kebijakan terbatas.

Gate menganalisis penyedia rel niat utama dan pengindeksan, mengumpulkan wawasan tentang tantangan saat ini dari produk AI×Web3 yang baru diluncurkan.

_"Agen AI tidak gagal karena logika yang cacat; mereka gagal karena input yang tidak dapat diandalkan. Blockchain memancarkan fragmen log mentah yang tidak konsisten tanpa konteks. Sampai kita membangun lapisan netral yang menormalkan dan memverifikasi data ini secara real-time, agen di Web3 beroperasi dalam kegelapan. Tantangannya bukan mengembangkan AI yang lebih canggih, tetapi memberikan mereka sinyal yang bersih dan dapat diandalkan untuk bertindak."_

– _Nasim Akthar, CTO di Igris.bot_

Membayangkan Lapisan Data Siap AI – Spesifikasi, Bukan Hype

Konseptualisasikan sebagai **Dapat Diprogram, Terverifikasi, Waktu Nyata, Lintas Rantai**:

**Ingesti & Normalisasi:** Konektor multi-chain → skema kanonik (token, pool, posisi, harga, rute) dengan unit eksplisit dan tempat desimal.

**Streaming + Snapshots:** Aliran seperti Kafka untuk peristiwa; snapshot OLAP untuk analisis historis dan penggabungan.

**Cermin dengan Provenance:** Cermin deterministik dari subgraf atau ekuivalennya, dengan transformasi versi dan pemeriksaan integritas yang memungkinkan agen untuk _berpikir_ tentang garis keturunan data.

**On-Stream Compute:** Kemampuan bawaan untuk analisis volatilitas, penilaian kedalaman likuiditas, simulasi rute, dan penilaian slippage/risiko _co-located_ dengan aliran untuk memenuhi target p95.

**API Kesegaran yang Sadar Finalitas:** Setiap operasi baca mengembalikan: freshness\_ms, konfirmasi, finality\_level, yang memungkinkan kebijakan untuk mengatur tindakan Gate dengan tepat.

**Intent Hooks:** Ikatan kelas satu ke rel intent (CoW, 7683, Across) yang memungkinkan "memutuskan → bertindak" sebagai satu panggilan, dengan bukti simulasi.

**Keamanan & Audit:** Batasan tingkat, saklar pemutus, log pemutaran, dan bukti pasca-perdagangan untuk pembelajaran dan perbaikan yang berkelanjutan.

Masa Depan AI × Web3: Pasar Agen dan Ekonomi Data yang Dapat Dibuktikan

Dengan infrastruktur data yang tepat, batasan baru muncul:

**Pembuatan Pasar Berbasis Agen & Manajemen Risiko:** Sistem pembuatan pasar otonom yang mempertimbangkan _keterkinian data & finalitas_ dalam perhitungan kutipan.

**Kopilot Tata Kelola:** Agen yang mampu menganalisis proposal, mensimulasikan hasil, dan mempertaruhkan pendapat dengan pengesahan kriptografis.

**Kebijakan Portofolio Cross-Chain:** Menerapkan strategi seperti "Pastikan 2 ETH di Base jika varians mingguan melebihi X," diarahkan melalui rel niat dalam batasan latensi yang ditentukan.

**Pasar Data untuk Model:** Dataset yang memperhatikan asal-usul dan layanan inferensi dengan pembayaran on-chain & bukti penggunaan.

**Lapisan Keamanan:** Hati-hati Vitalik tetap relevan – antarmuka dan kebijakan harus dirancang untuk mengurangi penipuan dan ketidaksesuaian. Kembangkan infrastruktur yang _memprioritaskan kebenaran_ daripada kecepatan mentah.

Kesimpulan: Arsitektur Menentukan Takdir

Jika agen mewakili lapisan antarmuka pengguna berikutnya, **arsitektur Anda menjadi produk Anda**. Tim yang terus-menerus memperbaiki panggilan RPC dan pekerjaan ETL cron akan kesulitan untuk mengikuti perkembangan pasar multi-chain, real-time, yang berlawanan. Tim yang membangun **lapisan data siap AI** – dinormalisasi, dicerminkan, dapat dihitung, sadar finalitas, dan terintegrasi dengan rel niat, akan menerapkan agen yang mampu _mengamati, memutuskan, bertindak, dan belajar_ dengan kecepatan tingkat produksi.

Berikan agen-agen dengan data fabric yang mereka butuhkan. Mereka haus akan informasi berkualitas, dan pasar tidak menunggu siapa pun.

Pemberitahuan: Konten ini hanya untuk tujuan informasi. Kinerja masa lalu tidak menjamin hasil di masa depan.