Операционный цикл агентов ИИ обманчиво прост, но сложен в исполнении: **наблюдать → решать → действовать → учиться**. Каждая итерация зависит от _текущей, надежной, неограниченной_ информации. В то время как Web2 предлагает варианты аренды от избранных платформ, Web3 представляет собой фрагментированный ландшафт. Данные распределены по множеству различных блокчейнов, архитектур узлов, систем индексирования и вне блокчейн ораклов – каждый из которых имеет свои уникальные проблемы в отношении времени отклика, окончательности транзакций, интерпретации данных и потенциальных сценариев сбоев. Результат: агенты ИИ жаждут данных, но доступная информация неорганизованна.

Давайте исследуем эту задачу, проанализируем публичные индикаторы и очертим основные характеристики **оптимизированной для ИИ структуры данных**, необходимых для раскрытия потенциала экономики, управляемой агентами, в DeFi и за его пределами.

ИИ быстро проникает в Web3, но данные по-прежнему остаются основным узким местом.

Лидеры отрасли все чаще признают **синергию между ИИ и криптовалютами**: ИИ вносит генеративные возможности и автономию, в то время как криптовалюта обеспечивает _собственность, происхождение и открытые рынки_ для вычислительных ресурсов и данных. Крис Диксон утверждает, что ИИ-системы _требуют_ вычислений на базе блокчейна для revitalization интернета и согласования стимулов для доступа к данным и моделям.

Виталик Бутерин классифицирует пересечения криптовалют и ИИ: ИИ как _интерфейс_, _участник_, _объект_ экономических гарантий, подчеркивая важность тщательного проектирования стимулов – нельзя просто интегрировать ИИ в противоборствующие рынки, не учитывая качество данных и последствия для безопасности.

В практическом плане DeFi развивается в сторону **архитектур, основанных на намерениях** (, где пользователи указывают желаемые результаты, а решатели конкурируют за их выполнение ), именно потому что необработанные потоки данных в блокчейне несовместимы с удобным для пользователя опытом в условиях задержки и MEV. Gate Labs и Across предложили **ERC-7683**, стандарт намерений между цепями, как общую инфраструктуру для этого подхода.

**Ключевая идея:** Агенты ИИ на подходе; рынки адаптируются; **инфраструктура данных остается ограничивающим фактором.**

Суровая реальность: проблемы, с которыми сталкиваются разработчики ИИ в Web3

**Разнообразие систем.** Каждая блокчейн-система имеет уникальные поведения RPC, механизмы логирования, схемы событий, шаблоны реорганизации и предположения о финальности. Базовые запросы (например, "позиции по Base+Solana+Polygon") требуют нескольких пользовательских индексаторов.

**Устаревание против затрат.** Разработчики могут получить доступ либо к _доступным, задержанным_ данным, либо к _быстрым, дорогим_ данным ( через специальные индексаторы потоков или управляемые зеркала). Достигнуть обоих одновременно не тривиально.

**Семантическая интерпретация.** В то время как блоки содержат сырые факты, **инсайты требуют моделирования**. Преобразование журналов в значимые сущности (пулы, позиции, P&L) включает в себя непрерывные процессы ETL и пересчеты, специфичные для каждого протокола и блокчейна.

**Надежность под давлением.** Конгестия сети и задержки оракулов создают именно те крайние случаи, с которыми автономные агенты сталкиваются с трудом.

Провайдеры индексирования и документация последовательно подчеркивают эти основы: прямые запросы к блокчейну сложны и медленны; подграфы или эквивалентные зеркальные решения необходимы для производительности, однако кросс-цепочечная потоковая передача и нормализация схемы остаются нерешенными задачами.

Определение "Действительных Данных" и их Дефицит в Web3

Данные **становятся действенными**, когда агент может _решать и выполнять_ в пределах определённого _временного окна задержки_, сохраняя точность. В частности, это требует:

**Нормализованная семантика:** Последовательное представление токенов, пулов, позиций, переводов и цен с использованием единообразных типов/единиц на разных блокчейнах.

**Своевременность и детерминизм:** Определены SLO по задержке p95/p99, плюс _метрики свежести_ с учетом финализации (, различающие мягкую и жесткую финализацию ).

**Проверяемость:** Криптографическое происхождение или воспроизводимое выведение (например, версии подграфов, контрольные суммы зеркал).

**Сопредельные данные вычислений:** Оценка, обнаружение аномалий и возможности моделирования маршрутов _соседствуют_ с потоками данных.

**Потоковая передача + Исторический доступ:** Поток событий только для добавления в сочетании с индексированными снимками для поддержки запросов "что изменилось?".

Текущая инфраструктура Web3 предлагает фрагменты этой функциональности ( через субграфы, RPC, аналитические API), но не имеет **согласованной, кросс-чейн, низколатентной структуры**, которая требуется агентам производственного уровня. Даже собственные материалы Gate и сторонние руководства признают сложность прямого доступа к цепи, направляя разработчиков к системам индексации/зеркалирования для практических реализаций.

Уроки из реальных инцидентов: когда задержка и фрагментация вызывают сбои

Несколько недавних продуктов AI×Web3 **приостановили свою работу, были отложены или фактически перестали функционировать**:

**Платформа "WWA" Planet Mojo для игровых агентов ИИ**: прекращена с **1 июля 2025 года** наряду с флагманской игрой студии Mojo Melee, ссылаясь на изменяющуюся рыночную динамику.

**Брайан (AI → конструктор транзакций в цепочке)**: веб3 "текст-в-транзакцию" ассистент, запущенный на ETHPrague 2023; команда **объявила о прекращении операций 26 мая 2025 года** после утраты своего преимущества первопроходца, когда агентные исполнители стали обычным явлением.

**TradeAI / Stakx (AI-трейдинг схемы с использованием NFT & "алгос")**: привлекли сотни миллионов инвестиций, затем **заморозили вывод средств и приостановили операции**; теперь сталкиваются с коллективным иском в США, обвиняющим в незарегистрированных ценных бумагах и ложных представлениях. (Предостережение о "AI" заявлениях в криптовалюте.)

**BitAI ( "безрукавный" AI крипто автотрейдер )**: вышел из строя в **марте 2024 года** после обещания автоматизированной прибыли на основе ИИ.

**Регуляторные проблемы на пересечении ИИ и Web3:** Хотя это не является постоянным провалом, **Worldcoin (World Network)** столкнулся с **временным приостановлением операций в Индонезии в мае 2025 года**, что иллюстрирует, как риски соблюдения могут резко повлиять на внедрение Web3, связанное с ИИ.

Наблюдаемые паттерны

**Задержка + Фрагментация данных ухудшают производительность агента.** Команды, обещающие функциональность "естественного языка к onchain", часто сталкивались с проблемами свежести/финальности в мульти-цепочках и хрупкой индексацией, что приводило к упущенным возможностям или дорогостоящим обходным решениям в инфраструктуре.

**Разница между ажиотажем и ROI:** Аналитики ожидают высокий уровень неудач для проектов "агентного ИИ" в ближайшие годы, при этом общими причинами неудач являются высокие затраты, неясные ценностные предложения и проблемы управления рисками.

**"AI Trading" Заявления как Красные Флаги.** Регуляторы и наблюдатели постоянно отмечают предложения "проприетарного AI бота" как высокие риски; многие такие проекты исчезают или меняют направление после первоначальных маркетинговых усилий.

_"Фрагментация данных представляет собой самое значительное препятствие для ИИ-агентов в Web3: множество цепочек, схем и ненадежных API заставляют агентов выбирать между устаревшими сигналами или бесконечными усилиями по интеграции. Задержка, разрывы в свежести данных и сложное выполнение в блокчейне превращают многообещающие стратегии в упущенные возможности, тогда как несогласованные форматы приводят к ошибкам привязки, смещению моделей и хрупкому поведению._

_Решение заключается в едином, семантическом слое данных в реальном времени с нормализованными схемами, потоковыми индексаторами, каноническими событиями и детерминированными резервами, позволяя агентам сосредоточиться на стратегии, а не на инфраструктуре. В HeyElsa мы разрабатываем этот агентный слой с кросс-цепной ликвидностью, конечными точками данных и возможностями RAG в реальном времени (в процессе работы), преобразуя фрагментированный хаос в надежное автономное выполнение._

– _Дхавал Шах, Основатель и генеральный директор HeyElsa_

Эффективные подходы: решения текущих ограничений

1. **Рельсы на основе намерений, а не сырьевые вызовы.** Перейдите от "выполнить X по адресу Y" к "достичь результата Z", позволяя _решателям_ конкурировать, смягчая MEV/задержку на мета-уровне.
2. **Осведомлённость о финальности.** Предоставить метрики "свежесть + уверенность" агентам (, например, мягкая финальность при N подтверждениях против жёсткой финальности после эпохи ), позволяя адаптивные политики.
3. **Compute-to-Data.** Переместите оценку/симуляцию к краю потоков данных, чтобы минимизировать задержку разветвления.
4. **Доказательства и резервные методы.** Используйте два независимых источника для критических сигналов (, например, цену ), плюс объяснимые производные, чтобы помочь агентам учиться на ошибках.
5. **Человек в цикле ворот.** Для действий с высоким воздействием требуйте явного одобрения или внедряйте ограниченные бюджетные политики.

Gate проанализировала основные каналы намерений и поставщиков индексации, собрав информацию о текущих проблемах из недавно запущенного продукта AI×Web3.

_"Агенты ИИ не терпят неудач из-за ошибочной логики; они терпят неудачу из-за ненадежных входных данных. Блокчейны излучают сырые, непоследовательные фрагменты логов без контекста. Пока мы не создадим нейтральный уровень, который нормализует и проверяет эти данные в реальном времени, агенты в Web3 действуют вслепую. Проблема не в разработке более сложного ИИ, а в предоставлении им чистых, надежных сигналов для действия."_

– _Насим Ахтар, технический директор Igris.bot_

Представление об AI-готовом уровне данных – Спецификации, а не хайп

Концептуализируйте это как **Программируемый, Проверяемый, В Реальном Времени, Кросс-Цепной**:

**Прием & Нормализация:** Мульти-цепочные коннекторы → канонические схемы (токены, пулы, позиции, цены, маршруты) с явными единицами измерения и десятичными знаками.

**Стриминг + Снимки:** Потоки событий, подобные Kafka; OLAP-снимки для исторического анализа и объединений.

**Зеркала с происхождением:** Детерминированные зеркала подграфов или эквивалентов, с версионными преобразованиями и проверками целостности, позволяющие агентам _рассуждать_ о происхождении данных.

**On-Stream Compute:** Встроенные возможности для анализа волатильности, оценки глубины ликвидности, симуляции маршрутов и оценки проскальзывания/риска, _совмещенные_ с потоками для достижения целей p95.

**API свершения и свежести:** Каждая операция чтения возвращает: freshness\_ms, подтверждения, finality\_level, позволяя политикам корректно управлять действиями Gate.

**Интент Хуки:** Первоклассные привязки к рельсам намерений (CoW, 7683, Across), обеспечивающие "решить → действовать" как единый вызов с квитанциями симуляции.

**Безопасность и аудит:** Ограничения скорости, аварийные выключатели, журналы воспроизведения и подтверждения после торговли для постоянного обучения и улучшения.

Будущее ИИ × Web3: Рыночные агенты и Проверяемые экономические данные

С правильной инфраструктурой данных открываются новые горизонты:

**Маркет-мейкинг на основе агентов и управление рисками:** Автономные системы маркет-мейкинга, которые учитывают _актуальность данных и окончательность_ в расчетах цен.

**Губернаторские Копилоты:** Агенты, способные анализировать предложения, моделировать результаты и ставить мнения с криптографическими аттестациями.

**Политики портфеля кросс-цепи:** Реализация стратегий, таких как "Обеспечить 2 ETH на Base, если недельная изменчивость превышает X," направленных через рельсы намерений в пределах ограничений задержки.

**Рынки Данных для Моделей:** Наборы данных с учетом происхождения и сервисы вывода с оплатой на блокчейне и доказательствами использования.

**Слои безопасности:** Осторожность Виталика остается актуальной – интерфейсы и политики должны быть разработаны для снижения мошенничества и несоответствий. Развивайте инфраструктуру, которая _приоритизирует правильность_ над сырой скоростью.

Заключение: Архитектура определяет судьбу

Если агенты представляют собой следующий уровень пользовательского интерфейса, **ваша архитектура становится вашим продуктом**. Команды, которые постоянно исправляют вызовы RPC и задания ETL cron, будут испытывать трудности с тем, чтобы не отставать от многосетевых, реальных, конкурентных рынков. Команды, которые создают **данные, готовые к ИИ** – нормализованные, зеркальные, вычисляемые, осведомленные о финальности и интегрированные с намеренными путями, будут развертывать агентов, способных _наблюдать, принимать решения, действовать и обучаться_ с производственными скоростями.

Предоставьте агентам необходимые им данные. Они жаждут качественной информации, а рынок не ждет никого.

Отказ от ответственности: Этот контент предназначен только для информационных целей. Прошлая производительность не гарантирует будущие результаты.