Chu kỳ hoạt động của các tác nhân AI dường như đơn giản nhưng lại phức tạp trong việc thực hiện: **quan sát → quyết định → hành động → học hỏi**. Mỗi lần lặp lại phụ thuộc vào thông tin _hiện tại, đáng tin cậy, không bị hạn chế_. Trong khi Web2 cung cấp các tùy chọn cho thuê từ các nền tảng chọn lọc, Web3 lại trình bày một bối cảnh phân mảnh. Dữ liệu được phân tán trên nhiều blockchain đa dạng, kiến trúc nút, hệ thống lập chỉ mục và oracle off-chain – mỗi cái đều có những thách thức riêng về thời gian phản hồi, tính cuối cùng của giao dịch, cách diễn giải dữ liệu và các kịch bản có thể thất bại. Kết quả: các tác nhân AI rất khao khát dữ liệu, nhưng thông tin có sẵn lại rối ren.

Hãy khám phá thách thức này, xem xét các chỉ số công khai và phác thảo các tính năng thiết yếu của một **khung dữ liệu tối ưu hóa AI** cần thiết để mở khóa tiềm năng của một nền kinh tế điều khiển bởi tác nhân trong DeFi và hơn thế nữa.

AI đang nhanh chóng thâm nhập vào Web3, nhưng dữ liệu vẫn là nút thắt chính.

Các nhà lãnh đạo trong ngành ngày càng nhận ra **sự hợp tác giữa AI và crypto**: AI đóng góp khả năng sinh ra và tự chủ, trong khi crypto mang lại _quyền sở hữu, nguồn gốc và thị trường mở_ cho tài nguyên tính toán và dữ liệu. Chris Dixon cho rằng các hệ thống AI _cần_ tính toán được hỗ trợ bởi blockchain để làm mới internet và điều chỉnh các động lực cho việc truy cập dữ liệu và mô hình.

Vitalik Buterin phân loại các giao điểm giữa crypto và AI: AI là _giao diện_, _người tham gia_, _đối tượng_ của các đảm bảo kinh tế, nhấn mạnh tầm quan trọng của việc thiết kế động lực cẩn thận – không thể đơn giản tích hợp AI vào các thị trường đối kháng mà không xem xét chất lượng dữ liệu và các tác động về an toàn.

Về mặt thực tiễn, DeFi đang tiến hóa theo các kiến trúc **dựa trên ý định** ( nơi người dùng chỉ định các kết quả mong muốn và các giải pháp cạnh tranh để thực hiện chúng), chính xác vì các luồng dữ liệu thô, on-chain không tương thích với trải nghiệm thân thiện với người dùng trong các điều kiện độ trễ và MEV. Gate Labs và Across đã đề xuất **ERC-7683**, một tiêu chuẩn về ý định chuỗi chéo, như một cơ sở hạ tầng chung cho cách tiếp cận này.

**Điểm chính:** Các tác nhân AI đang ở phía chân trời; thị trường đang thích ứng; **hạ tầng dữ liệu vẫn là yếu tố hạn chế.**

Thực tế khắc nghiệt: Những thách thức mà các nhà phát triển AI gặp phải trong Web3

**Đa dạng của các hệ thống.** Mỗi blockchain có các hành vi RPC, cơ chế ghi log, sơ đồ sự kiện, mẫu tổ chức lại và giả định tính cuối cùng độc đáo. Các truy vấn cơ bản ( ví dụ, "các vị trí trên Base+Solana+Polygon" ) đòi hỏi nhiều bộ chỉ mục tùy chỉnh.

**Tính cũ kỹ so với Chi phí.** Các nhà phát triển có thể truy cập dữ liệu _giá cả phải chăng, chậm_ hoặc dữ liệu _nhanh chóng, tốn kém_ ( thông qua các bộ chỉ mục dòng tùy chỉnh hoặc gương quản lý ). Đạt được cả hai đồng thời là điều không đơn giản.

**Diễn giải ngữ nghĩa.** Trong khi các khối chứa các sự kiện thô, **các hiểu biết đòi hỏi phải lập mô hình**. Việc chuyển đổi nhật ký thành các thực thể có ý nghĩa (pools, positions, P&L) liên quan đến các quy trình ETL liên tục và tái tính toán, cụ thể cho từng giao thức và blockchain.

**Độ tin cậy trong điều kiện căng thẳng.** Tắc nghẽn mạng và độ trễ của oracle tạo ra chính xác những trường hợp biên mà các tác nhân tự động gặp khó khăn trong việc xử lý một cách thanh thoát.

Các nhà cung cấp lập chỉ mục và tài liệu liên tục nhấn mạnh những điều cơ bản này: các truy vấn blockchain trực tiếp thì phức tạp và chậm; các subgraph hoặc giải pháp phản chiếu tương đương là cần thiết cho hiệu suất, nhưng việc truyền dữ liệu chéo chuỗi và chuẩn hóa lược đồ vẫn là những thách thức chưa được giải quyết.

Định nghĩa "Dữ liệu có thể hành động" và sự khan hiếm của nó trong Web3

Dữ liệu **trở nên có thể hành động** khi một tác nhân có thể _quyết định và thực hiện_ trong một _cửa sổ độ trễ_ xác định trong khi duy trì độ chính xác. Cụ thể, điều này đòi hỏi:

**Ngữ nghĩa chuẩn hóa:** Đại diện nhất quán cho các token, pool, vị trí, chuyển giao và giá cả với các loại/đơn vị đồng nhất trên các blockchain.

**Thời gian và Định tính:** Đã định nghĩa SLO độ trễ p95/p99, cộng với các chỉ số tươi mới _nhận thức về tính cuối cùng_ (phân biệt giữa tính cuối cùng mềm và cứng).

**Khả năng xác minh:** Nguồn gốc mật mã hoặc sự suy diễn có thể tái tạo (ví dụ: các phiên bản subgraph, kiểm tra checksum gương).

**Dữ liệu Gần Tính Toán:** Khả năng chấm điểm, phát hiện bất thường và mô phỏng lộ trình _đồng vị trí_ với các luồng dữ liệu.

**Truy cập theo luồng + Lịch sử:** Các luồng sự kiện chỉ thêm kết hợp với các ảnh chụp chỉ mục để hỗ trợ các truy vấn "điều gì đã thay đổi?".

Cơ sở hạ tầng Web3 hiện tại cung cấp các mảnh ghép của chức năng này ( thông qua các subgraph, RPC, API phân tích ), nhưng thiếu **vải kết nối đồng nhất, liên chuỗi, độ trễ thấp** mà các tác nhân chất lượng sản xuất yêu cầu. Ngay cả tài liệu của Gate và các hướng dẫn từ bên thứ ba cũng công nhận sự phức tạp của việc truy cập chuỗi trực tiếp, hướng dẫn các nhà phát triển đến các hệ thống lập chỉ mục/gương cho các triển khai thực tế.

Bài học từ các sự cố trong thế giới thực: Khi độ trễ và phân mảnh gây ra sự cố

Một số sản phẩm AI×Web3 gần đây đã **ngừng hoạt động, bị gác lại, hoặc thực sự ngừng hoạt động**:

**Nền tảng "WWA" của Planet Mojo cho các đại lý trò chơi AI**: ngừng hoạt động vào **ngày 1 tháng 7 năm 2025** cùng với trò chơi chủ lực của studio, Mojo Melee, do sự thay đổi của động lực thị trường.

**Brian (AI → công cụ xây dựng giao dịch onchain)**: một trợ lý "văn bản thành giao dịch" Web3 ra mắt tại ETHPrague 2023; đội ngũ **đã thông báo ngừng hoạt động vào ngày 26 tháng 5 năm 2025** sau khi mất lợi thế tiên phong khi các thực thi agentic trở nên phổ biến.

**TradeAI / Stakx (AI-trading schemes sử dụng NFTs & "algos")**: thu hút hàng trăm triệu đô la đầu tư, sau đó **đình chỉ rút tiền và ngừng hoạt động**; hiện đang đối mặt với một vụ kiện tập thể ở Mỹ cáo buộc chứng khoán chưa đăng ký và thông tin sai lệch. (Một câu chuyện cảnh báo về các tuyên bố "AI" trong crypto.)

**BitAI ( "hands-free" AI crypto autotrader )**: đã ngừng hoạt động vào **tháng 3 năm 2024** sau khi hứa hẹn lợi nhuận tự động dựa trên AI.

**Thách thức quy định tại giao điểm AI-Web3:** Mặc dù không phải là một thất bại vĩnh viễn, **Worldcoin (World Network)** đã trải qua **sự đình chỉ tạm thời hoạt động tại Indonesia vào tháng 5 năm 2025**, minh họa cách mà các rủi ro tuân thủ có thể ảnh hưởng đột ngột đến các triển khai Web3 liên quan đến AI.

Mẫu quan sát

**Độ trễ + Phân mảnh dữ liệu làm suy yếu hiệu suất của tác nhân.** Các đội ngũ hứa hẹn tính năng "ngôn ngữ tự nhiên đến onchain" thường gặp khó khăn với các vấn đề về độ tươi/độ chắc chắn đa chuỗi và việc lập chỉ mục mong manh, dẫn đến việc bỏ lỡ cơ hội hoặc các giải pháp hạ tầng tốn kém.

**Sự chênh lệch giữa Hype và ROI:** Các nhà phân tích dự đoán tỷ lệ thất bại cao cho các dự án "AI có khả năng tự hành" trong những năm tới, với chi phí, các đề xuất giá trị không rõ ràng và các thách thức trong quản lý rủi ro là những hình thức thất bại phổ biến.

**"AI Trading" được coi là cờ đỏ.** Các cơ quan quản lý và tổ chức giám sát liên tục đánh dấu các đề xuất "bot AI độc quyền" là có rủi ro cao; nhiều dự án như vậy biến mất hoặc thay đổi sau các chiến dịch tiếp thị ban đầu.

_"Phân mảnh dữ liệu là trở ngại lớn nhất đối với các tác nhân AI trong Web3: vô số chuỗi, sơ đồ và các API không đáng tin cậy buộc các tác nhân phải lựa chọn giữa tín hiệu lỗi thời hoặc nỗ lực tích hợp không có điểm dừng. Độ trễ, khoảng cách về độ mới của dữ liệu và việc thực thi trên chuỗi phức tạp biến các chiến lược hứa hẹn thành những cơ hội bị bỏ lỡ, trong khi các định dạng không nhất quán dẫn đến lỗi căn cứ, sự trôi mô hình và hành vi dễ bị tổn thương._

_Giải pháp nằm ở một lớp dữ liệu ngữ nghĩa thống nhất, thời gian thực với các sơ đồ chuẩn hóa, trình chỉ mục luồng, sự kiện chuẩn và các phương án dự phòng xác định, cho phép các tác nhân tập trung vào chiến lược thay vì cơ sở hạ tầng. Tại HeyElsa, chúng tôi đang phát triển lớp tác nhân này với tính thanh khoản chuỗi chéo, điểm cuối dữ liệu và khả năng RAG thời gian thực (đang trong quá trình phát triển), biến hỗn loạn phân mảnh thành thực thi tự động đáng tin cậy."_

– _Dhawal Shah, Nhà sáng lập và Giám đốc điều hành tại HeyElsa_

Các phương pháp hiệu quả: Giải pháp cho những hạn chế hiện tại

1. **Đường ray dựa trên ý định, không phải gọi thô.** Chuyển từ "thực hiện X tại địa chỉ Y" sang "đạt được kết quả Z," cho phép _solvers_ cạnh tranh, giảm thiểu MEV/độ trễ ở lớp meta.
2. **Nhận thức về tính cuối cùng và độ mới.** Phơi bày các chỉ số "độ mới + độ tin cậy" cho các tác nhân ( ví dụ, tính cuối cùng mềm sau N xác nhận so với tính cuối cùng cứng sau epoch), cho phép các chính sách thích ứng.
3. **Tính toán đến Dữ liệu.** Di chuyển việc chấm điểm/mô phỏng đến rìa của các dòng dữ liệu để giảm thiểu độ trễ fan-out.
4. **Chứng minh & Giải pháp dự phòng.** Sử dụng hai nguồn độc lập cho các tín hiệu quan trọng ( ví dụ: giá ) cộng với các suy diễn có thể giải thích để giúp các tác nhân học hỏi từ sai sót.
5. **Cổng Nhân Trong Vòng.** Đối với các hành động có tác động lớn, yêu cầu phê duyệt rõ ràng hoặc thực hiện ngân sách chính sách có giới hạn.

Gate đã phân tích các đường ray ý định chính và các nhà cung cấp lập chỉ mục, thu thập thông tin về những thách thức hiện tại từ một sản phẩm AI×Web3 vừa mới ra mắt.

_"Các tác nhân AI không thất bại do logic sai lầm; họ thất bại do đầu vào không đáng tin cậy. Các blockchain phát ra các mảnh nhật ký thô, không nhất quán mà không có ngữ cảnh. Cho đến khi chúng ta thiết lập một lớp trung lập để chuẩn hóa và xác minh dữ liệu này theo thời gian thực, các tác nhân trong Web3 đang hoạt động một cách mù quáng. Thách thức không phải là phát triển AI tinh vi hơn, mà là cung cấp cho chúng các tín hiệu sạch, đáng tin cậy để hành động."_

– _Nasim Akthar, CTO tại Igris.bot_

Hình dung một lớp dữ liệu sẵn sàng cho AI – Thông số kỹ thuật, không phải sự phóng đại

Hãy hình dung nó như là **Có thể lập trình, Có thể xác minh, Thời gian thực, Cross-Chain**:

**Tiếp nhận & Chuẩn hóa:** Kết nối đa chuỗi → sơ đồ chuẩn (tokens, pools, positions, prices, routes) với đơn vị và số thập phân rõ ràng.

**Phát trực tiếp + Ảnh chụp:** Luồng sự kiện giống như Kafka; ảnh chụp OLAP cho phân tích lịch sử và kết hợp.

**Gương với nguồn gốc:** Gương xác định của các đồ thị con hoặc tương đương, với các biến thể đã phiên bản và kiểm tra tính toàn vẹn cho phép các tác nhân _lý luận_ về nguồn gốc dữ liệu.

**On-Stream Compute:** Các khả năng tích hợp để phân tích biến động, đánh giá độ sâu thanh khoản, mô phỏng lộ trình và chấm điểm trượt/rủi ro _được đặt cùng_ với các dòng để đạt được mục tiêu p95.

**API Nhận Thức Độ Tươi Mới Cuối Cùng:** Mỗi thao tác đọc trả về: freshness\_ms, confirmations, finality\_level, cho phép các chính sách thực hiện các hành động tương ứng.

**Intent Hooks:** Liên kết hạng nhất với đường ray ý định (CoW, 7683, Across) cho phép "quyết định → hành động" như một cuộc gọi duy nhất, với biên nhận mô phỏng.

**An toàn & Kiểm toán:** Giới hạn tỷ lệ, công tắc ngắt, nhật ký phát lại và bằng chứng giao dịch sau để học hỏi và cải tiến liên tục.

Tương lai của AI × Web3: Thị trường đại lý và Kinh tế dữ liệu có thể chứng minh

Với hạ tầng dữ liệu phù hợp, những biên giới mới xuất hiện:

**Giao Dịch Thị Trường Dựa Trên Đại Lý & Quản Lý Rủi Ro:** Các hệ thống tạo lập thị trường tự động tính đến _độ tươi mới của dữ liệu & tính xác thực_ trong việc tính toán giá thầu.

**Cộng tác viên Quản trị:** Các đại lý có khả năng phân tích đề xuất, mô phỏng kết quả và đặt cược ý kiến với các chứng thực mã hóa.

**Chính sách danh mục đa chuỗi:** Triển khai các chiến lược như "Đảm bảo 2 ETH trên Base nếu biến động hàng tuần vượt quá X," được định tuyến qua các đường intent trong các ràng buộc độ trễ giới hạn.

**Thị Trường Dữ Liệu cho Mô Hình:** Các tập dữ liệu nhận thức nguồn gốc và dịch vụ suy diễn với thanh toán trên chuỗi & chứng minh việc sử dụng.

**Lớp An Toàn:** Sự thận trọng của Vitalik vẫn còn phù hợp – các giao diện và chính sách phải được thiết kế để giảm thiểu lừa đảo và sự không phù hợp. Phát triển cơ sở hạ tầng mà _ưu tiên độ chính xác_ hơn tốc độ thô.

Kết luận: Kiến trúc định nghĩa số phận

Nếu các đại lý đại diện cho lớp giao diện người dùng tiếp theo, **kiến trúc của bạn trở thành sản phẩm của bạn**. Các nhóm liên tục sửa chữa các cuộc gọi RPC và công việc ETL cron sẽ gặp khó khăn trong việc theo kịp với các thị trường đa chuỗi, thời gian thực và đối kháng. Các nhóm thiết lập một **lớp dữ liệu sẵn sàng cho AI** – được chuẩn hóa, phản chiếu, có thể tính toán, nhận thức về tính cuối cùng và tích hợp với các đường intent, sẽ triển khai các đại lý có khả năng _quan sát, quyết định, hành động và học hỏi_ với tốc độ đạt tiêu chuẩn sản xuất.

Cung cấp cho các đại lý dữ liệu mà họ cần. Họ khao khát thông tin chất lượng, và thị trường không chờ đợi ai cả.

Tuyên bố miễn trừ trách nhiệm: Nội dung này chỉ mang tính chất thông tin. Hiệu suất trong quá khứ không đảm bảo kết quả trong tương lai.