Операційний цикл агентів штучного інтелекту оманливо простий, але складний у виконанні: **спостерігати → вирішувати → діяти → вчитися**. Кожна ітерація залежить від _актуальної, надійної, необмеженої_ інформації. Хоча Web2 пропонує варіанти оренди від вибраних платформ, Web3 представляє собою фрагментований ландшафт. Дані розподілені по численних різноманітних блокчейнах, архітектурах вузлів, системах індексації та поза блокчейном оракулах – кожен з яких має унікальні виклики щодо часу відповіді, фіналізації транзакцій, інтерпретації даних і потенційних сценаріїв відмови. Результат: агенти штучного інтелекту є ненаситними до даних, але доступна інформація є неорганізованою.

Давайте дослідимо це завдання, проаналізуємо публічні індикатори та окреслимо основні характеристики **оптимізованої для AI структури даних**, необхідної для розблокування потенціалу економіки, керованої агентами, у DeFi та за його межами.

Штучний інтелект швидко проникає у Web3, але дані залишаються основним вузьким місцем.

Лідери галузі все частіше визнають **синергію між ШІ та криптовалютами**: ШІ вносить генеративні можливості та автономію, тоді як криптовалюти забезпечують _власність, походження та відкриті ринки_ для обчислювальних ресурсів та даних. Кріс Діксон стверджує, що системи ШІ _вимагають_ обчислень на основі блокчейну для оновлення інтернету та узгодження інтересів щодо доступу до даних і моделей.

Віталік Бутерін класифікує перетворення криптовалют та штучного інтелекту: ШІ як _інтерфейс_, _учасник_, _об'єкт_ економічних гарантій, підкреслюючи важливість ретельного проектування стимулів – не можна просто інтегрувати ШІ в конкурентні ринки, не враховуючи якість даних та наслідки безпеки.

У практичних термінах, DeFi еволюціонує в бік **архітектур, основаних на намірах** (, де користувачі визначають бажані результати, а розробники змагаються за їх виконання ), саме тому необроблені, поза блокчейном дані несумісні з зручними для користувачів досвідом за умов затримки та MEV. Gate Labs та Across запропонували **ERC-7683**, стандарт намірів для крос-ланцюгів, як спільну інфраструктуру для цього підходу.

**Основний висновок:** AI-агенти на горизонті; ринки адаптуються; **інфраструктура даних залишається обмежувальним фактором.**

Сувора реальність: Виклики, з якими стикаються розробники ШІ в Web3

**Різноманітність систем.** Кожен блокчейн має унікальні поведінки RPC, механізми ведення журналів, схеми подій, шаблони реорганізації та припущення щодо фіналізації. Основні запити (, наприклад, "позиції на Base+Solana+Polygon" ) вимагають кількох спеціалізованих індексаторів.

**Застарілість проти витрат.** Розробники можуть отримувати або _доступні, затримані_ дані, або _швидкі, дорогі_ дані ( через спеціалізовані індексатори потоків або керовані дзеркала). Досягти обох одночасно не просто.

**Семантична інтерпретація.** Хоча блоки містять сирі факти, **інсайти вимагають моделювання**. Перетворення журналів на значущі сутності (пули, позиції, P&L) передбачає безперервні ETL процеси та перерахунки, специфічні для кожного протоколу та платформи.

**Надійність під навантаженням.** Перевантаження мережі та затримки оракулів створюють саме ті крайні випадки, з якими автономні агенти борються, щоб впоратися з ними елегантно.

Провайдери індексування та документація постійно підкреслюють ці основи: прямі запити до блокчейну є складними та повільними; підграфи або еквівалентні рішення для дзеркалювання необхідні для продуктивності, проте крос-чейн стримінг та нормалізація схем залишаються невирішеними викликами.

Визначення "Дійсних Даних" та Їх Нестачі в Web3

Дані **становляться дієвими**, коли агент може _вирішувати та виконувати_ в межах визначеного _вікна затримки_, зберігаючи точність. Конкретно, це вимагає:

**Нормалізована семантика:** Послідовне представлення токенів, пулів, позицій, трансферів і цін з єдиними типами/одиницями на різних блокчейнах.

**Своєчасність & детермінізм:** Визначені SLO затримки p95/p99, плюс _метрики свіжості_ з врахуванням фінальності (, що розрізняють м'яку та жорстку фінальність ).

**Перевірка:** Криптографічне походження або відтворювальне виведення (, наприклад, версії підграфів, контрольні суми дзеркал ).

**Обчислювальні дані сусідства:** Оцінка, виявлення аномалій та можливості моделювання маршрутів, _співрозташовані_ з потоками даних.

**Потокове + Історичне Доступ:** Додаткова функція потоків подій разом з індексованими знімками для підтримки запитів "що змінилося?".

Поточна інфраструктура Web3 пропонує фрагменти цієї функціональності ( через підграфи, RPC, аналітичні API ), але їй не вистачає **кохезивної, міжланкової, з низькою затримкою тканини**, яку потребують агенти виробничого класу. Навіть власні матеріали Gate та сторонні посібники визнають складність прямого доступу до ланцюга, спрямовуючи розробників до систем індексування/дзеркалювання для практичних реалізацій.

Уроки з реальних інцидентів: коли затримка та фрагментація призводять до збоїв

Кілька останніх продуктів AI×Web3 **припинили роботу, були відкладені або фактично перестали функціонувати**:

**Платформа "WWA" Planet Mojo для AI-ігор**: припинена **1 липня 2025 року** разом з флагманською грою студії Mojo Melee, посилаючись на зміну динаміки ринку.

**Брайан (AI → конструктор транзакцій onchain )**: веб3 асистент "текст до транзакції", запущений на ETHPrague 2023; команда **оголосила про припинення операцій 26 травня 2025 року** після втрати переваги першопрохідців, оскільки агентні виконавці стали звичайним явищем.

**TradeAI / Stakx (AI-торговельні схеми за допомогою NFTs & "алгос")**: залучили сотні мільйонів інвестицій, потім **заморозили виведення коштів і припинили операції**; тепер стикаються з колективним позовом у США, що стверджує про незареєстровані цінні папери та введення в оману. (Остережний приклад щодо заяв "AI" у крипто.)

**BitAI ("без рук" AI крипто автотрейдер)**: вийшов з ладу в **березні 2024** після обіцянки автоматизованого прибутку, керованого AI.

**Регуляторні виклики на перетині AI та Web3:** Хоча це не є постійним провалом, **Worldcoin (World Network)** зазнав **тимчасового призупинення операцій в Індонезії у травні 2025 року**, ілюструючи, як ризики відповідності можуть різко вплинути на впровадження Web3, що пов'язані з AI.

Спостережувані патерни

**Затримка + Фрагментація даних погіршує роботу агентів.** Команди, що обіцяють функціональність "природна мова в onchain", часто стикалися з проблемами свіжості/остаточності в мульти-ланцюгах та крихкою індексацією, що призводило до втрачених можливостей або витратних обхідних рішень інфраструктури.

**Диспропорція між хайпом і ROI:** Аналітики очікують високого рівня невдач для проектів "агентного ШІ" в найближчі роки, причинами невдач є витрати, нечіткі цінні пропозиції та проблеми управління ризиками.

**"AI Trading" Заяви як Червоні Прапори.** Регулятори та наглядові органи постійно позначають пропозиції "приватного AI бота" як високий ризик; багато таких проектів зникають або змінюють напрямок після початкових маркетингових кампаній.

_"Фрагментація даних є найбільш значною перешкодою для агентів ШІ у Web3: безліч ланцюгів, схем та ненадійних API змушують агентів вибирати між застарілими сигналами або безкінечними зусиллями з інтеграції. Затримка, прогалини в свіжості даних та складне виконання в блокчейні перетворюють обнадійливі стратегії на втрачені можливості, тоді як непослідовні формати призводять до помилок у грунтуванні, зсуву моделей та ламкої поведінки._

_Рішення полягає в єдиному, реальному семантичному шарі даних з нормалізованими схемами, стрімінговими індексаторами, канонічними подіями та детермінованими резервними механізмами, що дозволяє агентам зосередитися на стратегії, а не на інфраструктурі. У HeyElsa ми розробляємо цей агентний шар з крос-чейн ліквідністю, кінцевими точками даних та можливостями реального часу RAG (робота в процесі), перетворюючи фрагментований хаос у надійне автономне виконання."_

– _Дхавал Шах, засновник і генеральний директор HeyElsa_

Ефективні підходи: рішення для поточних обмежень

1. **Rails на основі намірів, а не сирих викликів.** Перейдіть від "виконати X за адресою Y" до "досягти результату Z", що дозволяє _розв'язувачам_ конкурувати, зменшуючи MEV/затримку на мета-слої.
2. **Увага до остаточності свіжості.** Відкрити метрики "свіжість + впевненість" агентам (, наприклад, м'яка остаточність при N підтвердженнях проти жорсткої остаточності після епохи ), що дозволяє адаптивні політики.
3. **Обчислення на даних.** Перемістіть оцінювання/моделювання на край потоків даних, щоб мінімізувати затримку розгалуження.
4. **Докази та резервні рішення.** Використовуйте два незалежні джерела для критичних сигналів (, наприклад, ціну ), плюс пояснювальні похідні, щоб допомогти агентам вчитися на помилках.
5. **Людина в циклі управління.** Для дій з високим впливом вимагається явне схвалення або реалізація обмежених бюджетів політики.

Gate проаналізував основні залізничні маршрути та постачальників індексації, зібравши інформацію про актуальні виклики з нещодавно запущеного продукту AI×Web3.

_"Агентам штучного інтелекту не властиві невдачі через хибну логіку; вони зазнають поразки через ненадійні входи. Блокчейни випромінюють сирі, непослідовні фрагменти журналів без контексту. Поки ми не створимо нейтральний шар, який нормалізує та перевіряє ці дані в реальному часі, агенти в Web3 функціонують наосліп. Виклик полягає не в розробці більш складного ШІ, а в тому, щоб надати їм чисті, надійні сигнали для дій."_

– _Насім Акхтар, технічний директор Igris.bot_

Уявляючи шар даних, готовий до ШІ – Специфікації, а не хайп

Уявіть це як **Програмоване, Перевіряється, В реальному часі, Крос-ланцюгове**:

**Інтеграція та нормалізація:** Мульти-ланцюгові з'єднувачі → канонічні схеми (токени, пули, позиції, ціни, маршрути) з явними одиницями вимірювання та десятковими знаками.

**Стрімінг + Знімки:** Потоки подій, схожі на Kafka; OLAP знімки для історичного аналізу та об'єднань.

**Дзеркала з походженням:** Детерміновані дзеркала підграфів або еквівалентів, з версійованими трансформаціями та перевірками цілісності, що дозволяють агентам _міркувати_ про походження даних.

**On-Stream Compute:** Вбудовані можливості для аналізу волатильності, оцінки глибини ліквідності, симуляції маршрутів та оцінки проскоків/ризиків, _ко-розміщені_ зі стрімами для досягнення цільових значень p95.

**API свіжості з усвідомленням фінальності:** Кожна операція читання повертає: freshness\_ms, confirmations, finality\_level, що дозволяє політикам відповідно регулювати дії Gate.

**Інтент хуки:** Першокласні зв'язки до інтенційних рейок (CoW, 7683, Across), що дозволяє "вирішити → діяти" в одному виклику, з симуляційними квитанціями.

**Безпека & Аудит:** Обмеження швидкості, вимикачі, журнали повторних торгів та докази після торгівлі для безперервного навчання та вдосконалення.

Майбутнє AI × Web3: Ринкові місця агентів та Доказові економіки даних

З правильною інфраструктурою даних виникають нові горизонти:

**Агентне ринкове створення та управління ризиками:** Автономні системи ринкового створення, які враховують _свіжість даних та остаточність_ у розрахунках котирувань.

**Губернаторські копілоти:** Агенти, здатні аналізувати пропозиції, моделювати результати та ставити думки з криптографічними атестаціями.

**Політики портфоліо між ланцюгами:** Реалізація стратегій, таких як "Гарантувати 2 ETH на Base, якщо тижнева варіація перевищує X," прокладених через намірні рейки в межах обмежень затримки.

**Ринки даних для моделей:** Набори даних з обізнаністю про походження та сервіси висновків з оплатою на блокчейні та доказами використання.

**Шари безпеки:** Обережність Віталіка залишається актуальною – інтерфейси та політики повинні бути спроектовані для пом'якшення шахрайства та невідповідностей. Розвивайте інфраструктуру, яка _надає пріоритет правильності_ над швидкістю.

Висновок: Архітектура визначає долю

Якщо агенти представляють наступний рівень інтерфейсу користувача, **ваша архітектура стає вашим продуктом**. Команди, які постійно виправляють RPC виклики та cron ETL завдання, боротимуться з тим, щоб встигати за мульти-ланцюговими, реальний часом, ворожими ринками. Команди, які створюють **дані, готові до AI** – нормалізовані, відображені, обчислювальні, усвідомлені щодо фінальності та інтегровані з наміреними рейками, розгорнуть агентів, які здатні _спостерігати, вирішувати, діяти та навчатися_ на швидкостях виробничого рівня.

Надайте агентам необхідну їм інформаційну структуру. Вони голодні до якісної інформації, а ринок не чекає на нікого.

Відмова від відповідальності: Цей контент має інформаційний характер. Минулі результати не гарантують майбутні.