Agentes de IA estão a passar fome enquanto os dados do Web3 continuam a ser uma confusão caótica

A interseção entre IA e Web3 enfrenta um problema crítico: os agentes de IA precisam de dados limpos e confiáveis para funcionar, mas o ecossistema fragmentado do Web3 torna isso quase impossível. Enquanto a IA traz autonomia e capacidades gerativas, e o crypto oferece propriedade e mercados abertos, a camada de dados que os conecta está quebrada.

Eu assisti a vários projetos promissores de IA-Web3 colapsarem devido a este exato problema. A plataforma de jogos Planet Mojo, o assistente de texto-para-transação do Brian e vários esquemas de negociação de IA foram todos encerrados após não conseguirem superar os desafios de fragmentação de dados. O padrão é claro - sem acesso a dados unificados, os agentes lutam para tomar decisões oportunas e precisas.

A questão central é simples, mas devastadora: os dados da Web3 existem em dezenas de cadeias heterogêneas, cada uma com comportamentos, esquemas e suposições de finalização únicas. Quando um agente precisa entender “posições entre Base+Solana+Polygon”, enfrenta uma tarefa impossível sem uma infraestrutura especializada.

Isso cria trocas dolorosas entre desatualização e custo. Você pode obter dados baratos e lentos ou dados rápidos e caros - raramente ambos. Converter eventos brutos de blockchain em entidades significativas requer trabalho constante de ETL por protocolo e cadeia. E quando as redes ficam congestionadas, precisamente quando os agentes mais precisam de confiabilidade, tudo desmorona.

O que é necessário é uma camada de dados pronta para IA com:

• Semântica normalizada entre cadeias
• Garantia de frescura com indicadores de finalidade claros
• Proveniência de dados verificável
• Capacidades de computação co-localizadas com fluxos de dados
• Acesso tanto a streaming como histórico

Sem esta base, os agentes estão essencialmente cegos. Como diz Nasim Akthar da Igris.bot: “Os agentes de IA não falham na lógica, falham nas entradas.”

As soluções emergentes focam em designs baseados em intenção, em vez de transações brutas, indicadores de frescura cientes da finalização e arquiteturas de computação perto dos dados. Projetos que implementam essas abordagens estão vendo melhores resultados do que aqueles que tentam juntar chamadas RPC e trabalhos cron.

O futuro pertence a equipas que constroem camadas de dados normalizadas, espelhadas e computáveis ligadas a trilhos de intenção. Neste novo panorama, a sua arquitetura torna-se o seu produto - e aqueles que entenderem isso irão possibilitar agentes que conseguem verdadeiramente observar, decidir, agir e aprender à velocidade de produção.

Por agora, os agentes continuam famintos, e o mercado não vai esperar.