El mecanismo de agente de IA parece simple: observar, decidir, actuar, aprender. Sin embargo, detrás de este ciclo se necesita datos estables, frescos y sin restricciones de permisos. En Web2, puedes alquilar estos datos de varias plataformas. En Web3, los datos están dispersos en múltiples cadenas diferentes, pilas de nodos, indexadores y máquinas de oráculo fuera de la cadena, cada uno con su propia latencia, finalización, semántica y modos de falla. Esta situación nos deja con agentes hambrientos y enfrentando un desordenado almacén de alimentos.

Primero, echemos un vistazo a los problemas actuales y las señales del público, y discutamos qué características debería tener una "capa de datos lista para IA" para apoyar la economía de agencia en DeFi y otros campos.

A pesar de que la penetración de la IA en Web3 es rápida, los datos siguen siendo un cuello de botella.

Cada vez más constructores comienzan a ver que la IA y la tecnología criptográfica son complementarias: la IA proporciona capacidad de generación y autonomía, mientras que la tecnología criptográfica ofrece derechos de propiedad, trazabilidad y mercados abiertos para el cálculo y los datos. Chris Dixon ha afirmado que los sistemas de IA necesitan el apoyo computacional de la cadena de bloques para reabrir Internet y crear mecanismos de incentivo para el acceso a datos y modelos.

Vitalik Buterin mencionó al analizar los puntos de intersección entre criptografía y AI: AI puede actuar como interfaz, jugador y objetivo de garantía económica, enfatizando la importancia del diseño de incentivos. No puedes simplemente añadir AI al mercado competitivo sin considerar la calidad y la seguridad de los datos.

En el nivel de ejecución, DeFi en sí mismo está evolucionando hacia un diseño "basado en la intención" (es decir, declaras un resultado y los solucionadores compiten para cumplirlo), esto se debe a que el flujo de datos en la cadena original ha hecho que la experiencia del usuario sea poco amigable debido a la latencia y el MEV. Uniswap Labs y Across han propuesto el ERC-7683, un estándar de intención entre cadenas, para proporcionar una pista compartida para este modelo.

En resumen: la agencia está llegando gradualmente, el mercado se está adaptando, pero los datos siguen siendo un factor limitante.

La fea verdad: los desafíos que enfrentan los desarrolladores de IA en Web3

**Heterogeneidad.** Cada cadena tiene su propio comportamiento RPC, registros, arquitectura de eventos, patrones de reorganización y supuestos de finalización. Las consultas básicas (por ejemplo, "posiciones cruzadas de Base+Solana+Polygon") se convierten en N indexadores personalizados.

**Obsolescencia y costos**. Puedes obtener datos baratos y lentos, o datos rápidos y caros (indexador de flujo personalizado, imágenes administradas). La elección entre estas dos opciones no es sencilla.

**Semántica**. El bloque es un hecho, **las percepciones son modelos**. Convertir los registros en entidades (piscinas, posiciones, ganancias y pérdidas) requiere un continuo ETL y recalculo, según el protocolo y la cadena.

**Fiabilidad bajo carga**. La congestión de la red y la latencia de la Máquina de oráculo son precisamente los riesgos más difíciles de ocultar para los agentes autónomos.

Los diferentes proveedores de índices y documentos han llegado a un consenso sobre los principios básicos: las consultas directas en la cadena son complejas y lentas; necesitas un subgrafo o una imagen equivalente para mejorar el rendimiento, y luego aún debes resolver los problemas de flujo entre cadenas y estandarización de arquitecturas.

Definición de datos operables y por qué falta Web3

Cuando un agente puede **decidir y ejecutar** dentro de un presupuesto de jitter limitado, se llama a los datos **operables**. Específicamente:

**Semántica normalizada**: los tokens, pools, posiciones, transferencias y precios en cadenas cruzadas tienen tipos/unidades consistentes.

**Frescura y certeza**: estándares de nivel de servicio (SLO) de latencia p95/p99, además de la frescura de **percepción de finalización** (finalización suave en comparación con finalización estricta).

**Verificabilidad**: trazabilidad criptográfica o inferencia reproducible (versión de subgráfica, suma de verificación de imagen).

**Cálculo de datos cercanos**: puntuación, detección de anomalías, simulación de rutas y flujo en un solo lugar.

**Transmisión de flujo y viajes en el tiempo**: solo flujo de eventos adicionales más instantáneas de índice, para consultas de "¿qué ha cambiado?".

Hoy, la pila Web3 te ofrece un fragmento de esto (subimagen, RPC, API de análisis), pero no el **tejido de datos intercadena y de baja latencia** que necesitan los agentes. Incluso los propios materiales de The Graph y las guías de terceros ven el acceso directo a la cadena como complejo, sugiriendo a los desarrolladores que, por practicidad, se dirijan a sistemas de indexación/espejo.

Aprender de eventos reales: cuando la latencia y la fragmentación afectan de tal manera que no se pueden ignorar.

Hay varios productos recientes de AI×Web3 que **se han cerrado, se han suspendido o han dejado de funcionar**:

**La plataforma de agentes de juegos AI de Planet Mojo WWA**: se cerrará el **1 de julio de 2025**, y el juego insignia del estudio, Mojo Melee, también se verá afectado, ya que la realidad del mercado ha cambiado.

**Brian (AI→constructor de transacciones en cadena)**: Este es un asistente de texto a transacción de Web3 que comenzó en ETHPrague en 2023, el equipo **anunció la suspensión de operaciones el 26 de mayo de 2025**, a medida que aumentaba el número de ejecutores de agentes, se perdió la ventaja de ser pionero.

**TradeAI/Stakx (solución de comercio AI utilizando NFT y "algoritmos")**: ha atraído cientos de millones de fondos, y luego **congeló los retiros y detuvo operaciones**; actualmente enfrenta una demanda colectiva en EE.UU. por valores no registrados y declaraciones falsas. (Esta es una clara historia de advertencia sobre la promoción de la IA en el campo de las criptomonedas.)

**BitAI (“programa de trading automático de criptomonedas con IA “totalmente automático”)**: estará fuera de línea en **marzo de 2024**, habiendo afirmado previamente que la IA genera ganancias automáticamente;

**Suspensión regulatoria en el campo cruzado de AI y Web3**: Aunque no ha fallado permanentemente, **Worldcoin (Red Mundial) se enfrentó a riesgos de cumplimiento en mayo de 2025 en Indonesia**, lo que obligó a interrumpir temporalmente las operaciones, lo que es un ejemplo de cómo los proyectos de Web3 relacionados con AI pueden ser súbitamente perturbados.

El patrón que hemos observado

**latencia + la fragmentación de datos impide la producción de agentes.** Los equipos comprometidos con "lenguaje natural a la cadena" a menudo se frustran por problemas de frescura/definición en múltiples cadenas y de índices frágiles, lo que lleva a omisiones o parches de infraestructura costosos.

**Especulación y diferencia de ROI.** Analiza la alta tasa de cancelación de los proyectos de "IA de agente" que la empresa prevé para los próximos años: costos, valor poco claro y control de riesgos son patrones comunes de fracaso.

**“AI交易” afirma = categoría de bandera roja.** Los reguladores y observadores advierten con frecuencia que el comercio con “robots de IA propietarios” es de alto riesgo, y muchos desaparecen o se transforman tras la ola de promoción.

_"La fragmentación de datos es el mayor obstáculo para los agentes de IA en Web3: las cadenas, la arquitectura y las API frágiles obligan a los agentes a elegir entre señales obsoletas o interminables ensamblajes. La latencia, los defectos de frescura y la ejecución compleja en cadena convierten las buenas estrategias en oportunidades perdidas, mientras que los formatos inconsistentes conducen a errores fundamentales, deriva de modelos y comportamientos frágiles._

_La solución es una capa de datos semánticos unificada y en tiempo real, que cuenta con una arquitectura normalizada, un indexador en streaming, eventos estándar y un respaldo determinista, de modo que los agentes pueden centrarse en la estrategia, en lugar de en el pipeline. En Elsa, estamos construyendo esta capa de agentes, con liquidez entre cadenas, puntos de datos y RAG en tiempo real (trabajo en curso), transformando el caos fragmentado en ejecución autónoma confiable._

– _Dhawal Shah, fundador y CEO de HeyElsa_

Modelo de trabajo efectivo: resolver los problemas actuales que no se pueden manejar.

1. **Intención de la órbita en lugar de la llamada original.** Cambiar "hacer X en la dirección Y" a "lograr el resultado Z", y luego permitir que los solucionadores compitan, cubriendo MEV/latencia.
2. **La frescura de la percepción de la finalización.** Mostrar a los agentes "frescura + confianza" (por ejemplo, finalización suave con N confirmaciones, en comparación con la finalización rigurosa después de la época), facilitando la adaptación de políticas.
3. **Datos a cálculo.** Transferir la puntuación/simulación a los bordes de flujo para evitar la latencia de dispersión.
4. **Pruebas y respaldo.** Proporcionar dos fuentes independientes para señales clave (por ejemplo, precios), así como deducciones explicables, para ayudar a los agentes a aprender de las omisiones.
5. **Niveles de los humanos dentro del ciclo.** Para las acciones de gran impacto, se requiere una aprobación clara o un presupuesto de política limitada.

NewsBTC analizó los principales proveedores de intenciones de seguimiento e indexación, y recopiló información sobre los desafíos actuales a partir de los productos AI×Web3 recientemente lanzados.

_"Los agentes de IA no son fallos lógicos, sino fallos de entrada. La blockchain emite fragmentos de registros crudos e inconsistentes sin contexto. Antes de que tengamos una capa neutral que norme y verifique estos datos en tiempo real, los agentes en Web3 son, en realidad, operaciones a ciegas. El desafío no está en construir una IA más inteligente, sino en proporcionar señales claras y confiables para que la IA actúe."_

– _Nasim Akthar, director técnico de Igris.bot_

¿Cómo debería ser una capa de datos lista para IA? - Normativa, no una exageración.

Considéralo como **programable, verificable, en tiempo real, y entre cadenas**:

**Ingesta y normalización**: conector multichain → arquitectura estándar (token, piscina, posición, precio, ruta), con unidades y decimales claros.

**Transmisión de flujo y instantáneas**: flujos tipo Kafka se utilizan para eventos; las instantáneas OLAP se utilizan para el viaje en el tiempo y la conexión.

**Imagen con trazabilidad**: imagen de un subgrafo determinista o su equivalente, con conversiones versionadas y verificación de integridad, para que el agente pueda inferir la fuente de datos.

**Cálculo de flujo**: profundidad de liquidez incorporada, simulación de rutas, puntuación de deslizamiento/riesgo y flujo en la misma dirección, para cumplir con el objetivo p95.

**API de percepción de frescura final**: cada lectura devuelve: freshness_ms, confirmations, finality_level, para que las políticas puedan controlar las acciones.

**Intención vinculada**: vinculación de primer nivel de la pista de intención (CoW, 7683, Across) para que "decidir → actuar" sea una llamada, con un recibo simulado.

**Seguridad y auditoría**: limitación de velocidad, interruptor de emergencia, registro de reproducción y prueba posterior a la transacción para el aprendizaje continuo.

El futuro de AI × Web3: pagos en el mercado de agentes con datos verificables

Con la capa de datos correcta, la vanguardia se expande:

**Agente MM y riesgo**: Fabricación de mercado ágil con frescura de datos y precios finales.

**Asistente de gobernanza**: un agente que puede leer propuestas, simular resultados y autenticar opiniones con criptografía.

**Política de combinación de cadenas cruzadas**: "Si la variable semanal>X, entonces finalizar con 2 ETH en Base", a través de la ruta de intención con latencia limitada.

**Mercado de datos para modelos**: con conjuntos de datos de trazabilidad y servicios de inferencia, acompañado de pagos en cadena y prueba de uso.

**Capa de seguridad**: La advertencia de Vitalik debe tomarse en serio: las interfaces y políticas deben diseñarse para prevenir fraudes y errores de alineación. Construir una trayectoria orientada a la corrección, y no solo a la velocidad.

Resumen: La arquitectura determina el destino

Si el agente es el siguiente nivel de usuario, entonces su arquitectura es su producto. Los equipos que continuamente reparan las llamadas RPC y el ETL cron tendrán dificultades para mantenerse al día en un mercado multichain, en tiempo real y adversarial. Aquellos que construyan una **capa de datos lista para IA —** normalizada, en espejo, computable, con percepción final, y conectada a la pista de intenciones, lanzarán **observación, decisión, acción y aprendizaje** a la velocidad de producción de agentes.

Proporcionar a los agentes el tejido de datos que merecen. Ellos ya tienen hambre, y el mercado no esperará.

Aviso legal: Esta información es solo para referencia. El rendimiento pasado no garantiza resultados futuros.