O mecanismo de agência de IA parece simples: observar, decidir, agir e aprender. No entanto, por trás desse ciclo é necessário ter dados estáveis, frescos e sem restrições de acesso. No Web2, você pode alugar esses dados de algumas plataformas. Já no Web3, os dados estão distribuídos em várias cadeias diferentes, pilhas de nós, indexadores e Máquinas Oracle fora da cadeia, cada um com latência, finalização, semântica e padrões de falha específicos. Essa situação nos deixa com agentes famintos e um armazém de alimentos bagunçado.
Primeiro, vamos dar uma olhada nos problemas atuais e nos sinais públicos, e discutir quais características deve ter uma "camada de dados pronta para IA" para apoiar a economia de agência em DeFi e outras áreas.
Apesar da rápida penetração da IA no Web3, os dados ainda são um gargalo.
Cada vez mais construtores começam a ver a IA e a tecnologia de criptomoeda como complementares: a IA oferece capacidade de geração e autonomia, enquanto a tecnologia de criptomoeda fornece propriedade, rastreabilidade e mercado aberto para computação e dados. Chris Dixon já afirmou que os sistemas de IA precisam do suporte computacional da blockchain para reabrir a internet e criar mecanismos de incentivo para o acesso a dados e modelos.
Vitalik Buterin, ao analisar o ponto de interseção entre criptomoedas e IA, mencionou que a IA pode servir como interface, jogador e o alvo de garantias econômicas, enfatizando a importância do design de incentivos. Não se pode simplesmente adicionar IA a um mercado de competição sem considerar a qualidade e a segurança dos dados.
No nível de execução, o DeFi está se transformando em um design "baseado em intenção" (ou seja, você declara um resultado, os solucionadores competem para atendê-lo), isso se deve ao fato de que o fluxo de dados na cadeia original, sob a influência da latência e do MEV, torna a experiência do usuário desagradável. A Uniswap Labs e a Across propuseram o ERC-7683, um padrão de intenção entre cadeias, para fornecer uma trilha compartilhada para esse modelo.
Resumindo: a intermediação está a chegar gradualmente, o mercado está a adaptar-se, mas os dados continuam a ser um fator limitante.
A verdade feia: os desafios enfrentados pelos desenvolvedores de IA no Web3
**Heterogeneidade.** Cada cadeia tem seu próprio comportamento de RPC, logs, arquitetura de eventos, padrões de reorganização e suposições de finalização. Consultas básicas (por exemplo, "posição entre Base+Solana+Polygon") se transformam em N indexadores personalizados.
**Desatualização e custos**. Você pode obter dados baratos e lentos, ou dados rápidos e caros (indexadores de fluxo personalizados, imagens geridas). A escolha entre esses dois não é simples.
**Semântica**. O bloco são fatos, **insights são modelos**. Converter logs em entidades (piscinas, posições, lucros e perdas) requer constante ETL e recalculo, conforme o protocolo e a cadeia.
**Confiabilidade sob carga**. A congestão da rede e a latência da Máquina Oracle são os riscos mais difíceis de ocultar para os agentes autônomos.
Os diferentes fornecedores de índices e documentos concordam sobre os princípios básicos: as consultas diretas na cadeia são complexas e lentas; você precisa de um subgrafo ou imagem equivalente para melhorar o desempenho, e ainda precisa resolver problemas de fluxo cruzado e padronização de arquitetura.
Definição de dados operacionais e por que o Web3 é escasso
Quando um agente pode **decidir e executar** dentro de um orçamento de jitter limitado, os dados são chamados de **operacionais**. Especificamente:
**Semântica Normalizada**: cross-chain com tokens, pools, posições, transferências e preços de tipo/unidade consistente.
**Frescor e Determinação**: padrões de nível de serviço (SLO) de latência p95/p99, além da frescura da **percepção de finalização** (finalização suave em comparação com finalização rigorosa).
**Verificabilidade**: rastreamento criptográfico ou reprodução (versão de subgráficos, checksum de imagem).
**Cálculo de dados próximos**: avaliação, detecção de anomalias, simulação de rotas e fluxo residem em um só lugar.
**Transmissão de Fluxo e Viagem no Tempo**: Apenas adicione o fluxo de eventos juntamente com um instantâneo de índice para consultar "o que mudou?".
O stack Web3 de hoje oferece-te estes fragmentos (subimagem, RPC, API de análise), mas não a **teia de dados跨链 e de baixa latência** necessária para proxies. Mesmo o material da The Graph e guias de terceiros consideram o acesso direto à cadeia como complexo, recomendando aos desenvolvedores que, por questões práticas, se voltem para sistemas de indexação/mirros.
Aprender com eventos reais: quando a latência e a fragmentação têm um impacto que não pode ser ignorado
Há alguns produtos recentes de AI×Web3 **fechados, suspensos ou basicamente parados**:
**A plataforma de agentes de jogos AI Planet Mojo WWA**: encerrará em **1 de julho de 2025**, e o jogo principal do estúdio, Mojo Melee, também será afetado, uma vez que a realidade do mercado mudou.
**Brian (AI→Construtor de Transações em Cadeia)**: Este é um assistente de texto para transações Web3 que começou em ETHPrague em 2023, a equipe **anunciou a suspensão das operações em 26 de maio de 2025**, à medida que o número de executores de agentes aumentou, perdeu a vantagem de ser o primeiro.
**TradeAI/Stakx (solução de negociação AI utilizando NFT e "algoritmos")**: atraiu bilhões de fundos, depois **congelou retiradas e parou operações**; atualmente enfrenta uma ação coletiva nos EUA por valores mobiliários não registrados e declarações falsas. (Esta é uma clara história de aviso sobre a promoção de AI no setor de criptomoedas.)
**BitAI (“programa de negociação automática de criptomoedas com IA “totalmente automático”)**: offline em **março de 2024**, antes afirmando lucros automáticos com IA;
**Suspensão da regulamentação na interseção de IA e Web3**: Embora não tenha falhado permanentemente, **a Worldcoin (Rede Mundial) encontrou riscos de conformidade em maio de 2025 na Indonésia**, forçando a operação a ser temporariamente interrompida, sendo este um exemplo de como os projetos Web3 relacionados à IA podem ser repentinamente perturbados.
Padrão que observamos
**latência+fragmentação de dados impede agentes em produção.** As equipes que se comprometem com a "linguagem natural para a cadeia" frequentemente se frustram com a novidade/finitude de múltiplas cadeias e problemas de indexação frágeis, resultando em falhas ou em correções de infraestrutura caras.
**Especulação e diferença de ROI.** Análise da alta taxa de cancelamento prevista pela empresa para os projetos de "IA de agente" nos próximos anos - custos, valor incerto e controle de riscos são padrões comuns de falha.
**“AI交易” afirma = categoria de bandeira vermelha.** As autoridades reguladoras e os observadores frequentemente alertam que a especulação com “robôs de IA proprietários” é de alto risco, muitos desaparecem ou se transformam após a onda de promoção.
_"A fragmentação de dados é o maior obstáculo para os agentes de IA no Web3: cadeias, arquiteturas e APIs frágeis fazem com que os agentes tenham de escolher entre sinais obsoletos ou emendas infinitas. A latência, os defeitos de frescura e a execução complexa na cadeia fazem com que boas estratégias se transformem em oportunidades perdidas, enquanto formatos inconsistentes levam a erros fundamentais, deriva de modelos e comportamentos frágeis. _
_A solução é uma camada de dados semânticos unificada e em tempo real, com arquitetura padronizada, indexador em fluxo, eventos padrão e backup determinístico, permitindo que os agentes se concentrem na estratégia, em vez de no pipeline. Na Elsa, estamos construindo essa camada de agentes, com liquidez entre cadeias, pontos de dados e RAG em tempo real (trabalho em andamento), transformando a confusão fragmentada em execução confiável e autônoma._
– _Dhawal Shah, fundador e CEO da HeyElsa_
Modelo de trabalho eficaz: resolver problemas atuais de impotência
1. **Intenção de trilha em vez de chamada original.** Mover "fazer X no endereço Y" para "realizar resultado Z" e, em seguida, permitir que os solucionadores compitam, cobrindo MEV/latência. 2. **A frescura da perceção de finalização.** Apresentar aos agentes "frescura + confiança" (por exemplo, suavidade de finalização com N confirmações, em comparação com a finalização rigorosa após a época), facilitando a adaptação das políticas. 3. **Dados para computação.** Transferir as pontuações/simulações para a borda do fluxo para evitar a latência de dispersão. 4. **Prova e backup.** Fornecer duas fontes independentes para sinais chave (por exemplo, preço) e uma dedução explicável, ajudando o agente a aprender com as omissões. 5. **Níveis dentro do ciclo humano.** Para ações de grande impacto, é necessária uma aprovação clara ou um orçamento de política limitado.
A NewsBTC analisou os principais fornecedores de intenção de trilhas e índices, e coletou insights sobre os desafios atuais a partir dos produtos de AI×Web3 recentemente lançados.
_"Agentes de IA não são falhas lógicas, mas falhas de entrada. A blockchain emite fragmentos de log brutos e inconsistentes, sem contexto. Antes de termos uma camada neutra que normalize e verifique esses dados em tempo real, os agentes no Web3 operam essencialmente no escuro. O desafio não está em construir IA mais inteligente, mas em fornecer sinais claros e confiáveis para que a IA possa agir."_
– _Nasim Akthar, CTO da Igris.bot_
Camada de dados pronta para IA deve ser assim - normativa e não especulativa
Considere-o como **programável, verificável, em tempo real, e cross-chain**:
**Captura e Normalização**: Conector Multichain → Arquitetura Padrão (token, pool, posição, preço, rota), com unidades e casas decimais claras.
**Transmissão de Fluxo e Instantâneo**: Fluxo tipo Kafka para eventos; Instantâneo OLAP para viagem no tempo e conexões.
**Imagem com rastreabilidade**: imagem de um subgrafo determinístico ou seu equivalente, com conversões versionadas e verificação de integridade, para que o agente possa inferir a fonte dos dados.
**Cálculo em fluxo**: profundidade de liquidez embutida, simulação de rotas, pontuação de desvio/risco e fluxo no mesmo local, para atender ao objetivo p95.
**API de Percepção de Freshness Final**: Cada leitura retorna: freshness_ms, confirmations, finality_level, para que as políticas possam controlar as ações.
**Vinculação de Intenção**: vinculação de primeiro nível das trilhas de intenção (CoW, 7683, Across) para que "decidir→agir" seja uma chamada, com recibo simulado.
**Segurança e Auditoria**: limitação de taxa, interruptor de emergência, registo de repetição e prova pós-negociação para aprendizagem contínua.
O futuro da AI × Web3: pagamento de mercado de agentes com dados comprováveis
Com a camada de dados correta, a vanguarda é expandida:
**Agente MM e Risco**: Criação de um mercado ágil com frescura de dados e preços finais.
**Assistente de Governança**: um agente que pode ler propostas, simular resultados e autenticar opiniões com criptografia.
**Política de Combinação Inter-Chain**: "Se a variável semanal > X, então finalize 2 ETH em Base", roteamento através do caminho de intenção com latência limitada.
**Mercado de Dados para Modelos**: com conjuntos de dados de rastreabilidade e serviços de inferência, acompanhados de pagamentos e provas de uso em cadeia.
**Camada de Segurança**: O aviso de Vitalik deve ser levado a sério - as interfaces e políticas devem ser projetadas para prevenir fraudes e alinhamentos incorretos. Construir uma trilha que favoreça a correção, e não apenas a velocidade.
Resumo: A arquitetura determina o destino
Se a agência é o próximo nível de usuário, então sua arquitetura é seu produto. As equipes que continuamente corrigem chamadas RPC e ETL cron terão dificuldade em acompanhar em um mercado multichain, em tempo real e com características de adversidade. Aqueles que constroem camadas de dados prontas para IA — normalizadas, espelhadas, computáveis, com percepção final e conectadas a trilhas de intenção — lançarão agentes de produção com velocidade de **observação, decisão, ação e aprendizado**.
Dê aos agentes os dados que lhes são devidos. Eles estão famintos, e o mercado não vai esperar.
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O mecanismo de agência de IA parece simples: observar, decidir, agir e aprender. No entanto, por trás desse ciclo é necessário ter dados estáveis, frescos e sem restrições de acesso. No Web2, você pode alugar esses dados de algumas plataformas. Já no Web3, os dados estão distribuídos em várias cadeias diferentes, pilhas de nós, indexadores e Máquinas Oracle fora da cadeia, cada um com latência, finalização, semântica e padrões de falha específicos. Essa situação nos deixa com agentes famintos e um armazém de alimentos bagunçado.
Primeiro, vamos dar uma olhada nos problemas atuais e nos sinais públicos, e discutir quais características deve ter uma "camada de dados pronta para IA" para apoiar a economia de agência em DeFi e outras áreas.
Apesar da rápida penetração da IA no Web3, os dados ainda são um gargalo.
Cada vez mais construtores começam a ver a IA e a tecnologia de criptomoeda como complementares: a IA oferece capacidade de geração e autonomia, enquanto a tecnologia de criptomoeda fornece propriedade, rastreabilidade e mercado aberto para computação e dados. Chris Dixon já afirmou que os sistemas de IA precisam do suporte computacional da blockchain para reabrir a internet e criar mecanismos de incentivo para o acesso a dados e modelos.
Vitalik Buterin, ao analisar o ponto de interseção entre criptomoedas e IA, mencionou que a IA pode servir como interface, jogador e o alvo de garantias econômicas, enfatizando a importância do design de incentivos. Não se pode simplesmente adicionar IA a um mercado de competição sem considerar a qualidade e a segurança dos dados.
No nível de execução, o DeFi está se transformando em um design "baseado em intenção" (ou seja, você declara um resultado, os solucionadores competem para atendê-lo), isso se deve ao fato de que o fluxo de dados na cadeia original, sob a influência da latência e do MEV, torna a experiência do usuário desagradável. A Uniswap Labs e a Across propuseram o ERC-7683, um padrão de intenção entre cadeias, para fornecer uma trilha compartilhada para esse modelo.
Resumindo: a intermediação está a chegar gradualmente, o mercado está a adaptar-se, mas os dados continuam a ser um fator limitante.
A verdade feia: os desafios enfrentados pelos desenvolvedores de IA no Web3
**Heterogeneidade.** Cada cadeia tem seu próprio comportamento de RPC, logs, arquitetura de eventos, padrões de reorganização e suposições de finalização. Consultas básicas (por exemplo, "posição entre Base+Solana+Polygon") se transformam em N indexadores personalizados.
**Desatualização e custos**. Você pode obter dados baratos e lentos, ou dados rápidos e caros (indexadores de fluxo personalizados, imagens geridas). A escolha entre esses dois não é simples.
**Semântica**. O bloco são fatos, **insights são modelos**. Converter logs em entidades (piscinas, posições, lucros e perdas) requer constante ETL e recalculo, conforme o protocolo e a cadeia.
**Confiabilidade sob carga**. A congestão da rede e a latência da Máquina Oracle são os riscos mais difíceis de ocultar para os agentes autônomos.
Os diferentes fornecedores de índices e documentos concordam sobre os princípios básicos: as consultas diretas na cadeia são complexas e lentas; você precisa de um subgrafo ou imagem equivalente para melhorar o desempenho, e ainda precisa resolver problemas de fluxo cruzado e padronização de arquitetura.
Definição de dados operacionais e por que o Web3 é escasso
Quando um agente pode **decidir e executar** dentro de um orçamento de jitter limitado, os dados são chamados de **operacionais**. Especificamente:
**Semântica Normalizada**: cross-chain com tokens, pools, posições, transferências e preços de tipo/unidade consistente.
**Frescor e Determinação**: padrões de nível de serviço (SLO) de latência p95/p99, além da frescura da **percepção de finalização** (finalização suave em comparação com finalização rigorosa).
**Verificabilidade**: rastreamento criptográfico ou reprodução (versão de subgráficos, checksum de imagem).
**Cálculo de dados próximos**: avaliação, detecção de anomalias, simulação de rotas e fluxo residem em um só lugar.
**Transmissão de Fluxo e Viagem no Tempo**: Apenas adicione o fluxo de eventos juntamente com um instantâneo de índice para consultar "o que mudou?".
O stack Web3 de hoje oferece-te estes fragmentos (subimagem, RPC, API de análise), mas não a **teia de dados跨链 e de baixa latência** necessária para proxies. Mesmo o material da The Graph e guias de terceiros consideram o acesso direto à cadeia como complexo, recomendando aos desenvolvedores que, por questões práticas, se voltem para sistemas de indexação/mirros.
Aprender com eventos reais: quando a latência e a fragmentação têm um impacto que não pode ser ignorado
Há alguns produtos recentes de AI×Web3 **fechados, suspensos ou basicamente parados**:
**A plataforma de agentes de jogos AI Planet Mojo WWA**: encerrará em **1 de julho de 2025**, e o jogo principal do estúdio, Mojo Melee, também será afetado, uma vez que a realidade do mercado mudou.
**Brian (AI→Construtor de Transações em Cadeia)**: Este é um assistente de texto para transações Web3 que começou em ETHPrague em 2023, a equipe **anunciou a suspensão das operações em 26 de maio de 2025**, à medida que o número de executores de agentes aumentou, perdeu a vantagem de ser o primeiro.
**TradeAI/Stakx (solução de negociação AI utilizando NFT e "algoritmos")**: atraiu bilhões de fundos, depois **congelou retiradas e parou operações**; atualmente enfrenta uma ação coletiva nos EUA por valores mobiliários não registrados e declarações falsas. (Esta é uma clara história de aviso sobre a promoção de AI no setor de criptomoedas.)
**BitAI (“programa de negociação automática de criptomoedas com IA “totalmente automático”)**: offline em **março de 2024**, antes afirmando lucros automáticos com IA;
**Suspensão da regulamentação na interseção de IA e Web3**: Embora não tenha falhado permanentemente, **a Worldcoin (Rede Mundial) encontrou riscos de conformidade em maio de 2025 na Indonésia**, forçando a operação a ser temporariamente interrompida, sendo este um exemplo de como os projetos Web3 relacionados à IA podem ser repentinamente perturbados.
Padrão que observamos
**latência+fragmentação de dados impede agentes em produção.** As equipes que se comprometem com a "linguagem natural para a cadeia" frequentemente se frustram com a novidade/finitude de múltiplas cadeias e problemas de indexação frágeis, resultando em falhas ou em correções de infraestrutura caras.
**Especulação e diferença de ROI.** Análise da alta taxa de cancelamento prevista pela empresa para os projetos de "IA de agente" nos próximos anos - custos, valor incerto e controle de riscos são padrões comuns de falha.
**“AI交易” afirma = categoria de bandeira vermelha.** As autoridades reguladoras e os observadores frequentemente alertam que a especulação com “robôs de IA proprietários” é de alto risco, muitos desaparecem ou se transformam após a onda de promoção.
_"A fragmentação de dados é o maior obstáculo para os agentes de IA no Web3: cadeias, arquiteturas e APIs frágeis fazem com que os agentes tenham de escolher entre sinais obsoletos ou emendas infinitas. A latência, os defeitos de frescura e a execução complexa na cadeia fazem com que boas estratégias se transformem em oportunidades perdidas, enquanto formatos inconsistentes levam a erros fundamentais, deriva de modelos e comportamentos frágeis. _
_A solução é uma camada de dados semânticos unificada e em tempo real, com arquitetura padronizada, indexador em fluxo, eventos padrão e backup determinístico, permitindo que os agentes se concentrem na estratégia, em vez de no pipeline. Na Elsa, estamos construindo essa camada de agentes, com liquidez entre cadeias, pontos de dados e RAG em tempo real (trabalho em andamento), transformando a confusão fragmentada em execução confiável e autônoma._
– _Dhawal Shah, fundador e CEO da HeyElsa_
Modelo de trabalho eficaz: resolver problemas atuais de impotência
1. **Intenção de trilha em vez de chamada original.** Mover "fazer X no endereço Y" para "realizar resultado Z" e, em seguida, permitir que os solucionadores compitam, cobrindo MEV/latência.
2. **A frescura da perceção de finalização.** Apresentar aos agentes "frescura + confiança" (por exemplo, suavidade de finalização com N confirmações, em comparação com a finalização rigorosa após a época), facilitando a adaptação das políticas.
3. **Dados para computação.** Transferir as pontuações/simulações para a borda do fluxo para evitar a latência de dispersão.
4. **Prova e backup.** Fornecer duas fontes independentes para sinais chave (por exemplo, preço) e uma dedução explicável, ajudando o agente a aprender com as omissões.
5. **Níveis dentro do ciclo humano.** Para ações de grande impacto, é necessária uma aprovação clara ou um orçamento de política limitado.
A NewsBTC analisou os principais fornecedores de intenção de trilhas e índices, e coletou insights sobre os desafios atuais a partir dos produtos de AI×Web3 recentemente lançados.
_"Agentes de IA não são falhas lógicas, mas falhas de entrada. A blockchain emite fragmentos de log brutos e inconsistentes, sem contexto. Antes de termos uma camada neutra que normalize e verifique esses dados em tempo real, os agentes no Web3 operam essencialmente no escuro. O desafio não está em construir IA mais inteligente, mas em fornecer sinais claros e confiáveis para que a IA possa agir."_
– _Nasim Akthar, CTO da Igris.bot_
Camada de dados pronta para IA deve ser assim - normativa e não especulativa
Considere-o como **programável, verificável, em tempo real, e cross-chain**:
**Captura e Normalização**: Conector Multichain → Arquitetura Padrão (token, pool, posição, preço, rota), com unidades e casas decimais claras.
**Transmissão de Fluxo e Instantâneo**: Fluxo tipo Kafka para eventos; Instantâneo OLAP para viagem no tempo e conexões.
**Imagem com rastreabilidade**: imagem de um subgrafo determinístico ou seu equivalente, com conversões versionadas e verificação de integridade, para que o agente possa inferir a fonte dos dados.
**Cálculo em fluxo**: profundidade de liquidez embutida, simulação de rotas, pontuação de desvio/risco e fluxo no mesmo local, para atender ao objetivo p95.
**API de Percepção de Freshness Final**: Cada leitura retorna: freshness_ms, confirmations, finality_level, para que as políticas possam controlar as ações.
**Vinculação de Intenção**: vinculação de primeiro nível das trilhas de intenção (CoW, 7683, Across) para que "decidir→agir" seja uma chamada, com recibo simulado.
**Segurança e Auditoria**: limitação de taxa, interruptor de emergência, registo de repetição e prova pós-negociação para aprendizagem contínua.
O futuro da AI × Web3: pagamento de mercado de agentes com dados comprováveis
Com a camada de dados correta, a vanguarda é expandida:
**Agente MM e Risco**: Criação de um mercado ágil com frescura de dados e preços finais.
**Assistente de Governança**: um agente que pode ler propostas, simular resultados e autenticar opiniões com criptografia.
**Política de Combinação Inter-Chain**: "Se a variável semanal > X, então finalize 2 ETH em Base", roteamento através do caminho de intenção com latência limitada.
**Mercado de Dados para Modelos**: com conjuntos de dados de rastreabilidade e serviços de inferência, acompanhados de pagamentos e provas de uso em cadeia.
**Camada de Segurança**: O aviso de Vitalik deve ser levado a sério - as interfaces e políticas devem ser projetadas para prevenir fraudes e alinhamentos incorretos. Construir uma trilha que favoreça a correção, e não apenas a velocidade.
Resumo: A arquitetura determina o destino
Se a agência é o próximo nível de usuário, então sua arquitetura é seu produto. As equipes que continuamente corrigem chamadas RPC e ETL cron terão dificuldade em acompanhar em um mercado multichain, em tempo real e com características de adversidade. Aqueles que constroem camadas de dados prontas para IA — normalizadas, espelhadas, computáveis, com percepção final e conectadas a trilhas de intenção — lançarão agentes de produção com velocidade de **observação, decisão, ação e aprendizado**.
Dê aos agentes os dados que lhes são devidos. Eles estão famintos, e o mercado não vai esperar.
Aviso Legal: Esta informação é apenas para referência. O desempenho passado não representa resultados futuros.