AIエージェントは飢えているが、Web3データは混沌とした状態が続いている

AI-Web3の交差点は重要な問題に直面しています: AIエージェントは機能するためにクリーンで信頼できるデータを必要としますが、Web3の断片化されたエコシステムはこれをほぼ不可能にしています。AIは自律性と生成能力をもたらし、暗号は所有権とオープン市場を提供しますが、これらをつなぐデータレイヤーは壊れています。

私は、いくつかの有望なAI-Web3プロジェクトがこの正確な問題のために崩壊するのを見てきました。Planet Mojoのゲームプラットフォーム、Brianのテキストからトランザクションへのアシスタント、そして複数のAIトレーディングスキームは、データの断片化の課題を克服できずにすべて閉鎖されました。パターンは明確です - 統一されたデータアクセスがないと、エージェントはタイムリーで正確な意思決定を行うのに苦労します。

核心の問題はシンプルですが壊滅的です：Web3データは、独自の動作、スキーマ、最終性の仮定を持つ多数の異種チェーンに存在します。エージェントが「Base+Solana+Polygon全体のポジション」を理解する必要があるとき、専門的なインフラストラクチャなしでは不可能なタスクに直面します。

これは、古さとコストの間に痛みを伴うトレードオフを生み出します。安価で遅いデータか、高速で高価なデータのいずれかを得ることができ、両方を得ることは稀です。生のブロックチェーンイベントを意味のあるエンティティに変換するには、プロトコルとチェーンごとに常にETL作業が必要です。そして、ネットワークが混雑すると、エージェントが最も信頼性を必要とするまさにその時に、すべてが崩れ落ちます。

必要なのは、次の要素を備えたAI対応のデータレイヤーです:

• チェーン間の正規化されたセマンティクス
• 明確な最終指標による新鮮さの保証
• 検証可能なデータの出所
• データストリームと共に配置されたコンピュート機能
• ストリーミングと履歴アクセスの両方

この基盤がなければ、エージェントは基本的に盲目です。Igris.botのナシム・アクターが言うように、「AIエージェントは論理では失敗しない、入力で失敗する。」

新たに出てきている解決策は、生のトランザクションではなく、意図に基づいたデザイン、最終性を考慮した新鮮さの指標、データに近い計算アーキテクチャに焦点を当てています。これらのアプローチを実装しているプロジェクトは、RPCコールやcronジョブを組み合わせようとするプロジェクトよりも良い結果を得ています。

未来は、意図レールに接続された標準化された、ミラーリングされた、計算可能なデータレイヤーを構築するチームに属します。この新しい環境において、あなたのアーキテクチャが製品となります - これを理解する人々が、真に観察し、決定し、行動し、生産速度で学習できるエージェントを可能にします。

今のところ、エージェントたちは飢えており、市場は待ってくれません。