AI代理在Web3數據依然混亂的情況下飢餓不堪

AI-Web3交集面臨一個關鍵問題：AI代理需要幹淨、可靠的數據來運作，但Web3的分散生態系統幾乎使這變得不可能。雖然AI帶來了自主性和生成能力，而加密貨幣則提供了所有權和開放市場，但連接它們的數據層卻是破碎的。

我看到過多個有前途的AI-Web3項目因這個問題而崩潰。Planet Mojo的遊戲平台、Brian的文本到交易助手以及多個AI交易方案在未能克服數據碎片化挑戰後全部關閉。模式很明顯——沒有統一的數據訪問，代理在做出及時、準確的決策時會遇到困難。

核心問題很簡單但卻具有破壞性：Web3 數據存在於數十個異構鏈中，每個鏈都有獨特的行爲、模式和最終性假設。當一個代理需要理解 “在 Base+Solana+Polygon 上的頭寸” 時，如果沒有專業基礎設施，它面臨着不可能的任務。

這在過時性和成本之間造成了痛苦的權衡。你可以獲得便宜、慢速的數據或快速、昂貴的數據 - 很少能同時得到兩者。將原始區塊鏈事件轉換爲有意義的實體需要根據每個協議和鏈進行不斷的ETL工作。當網路擁堵時，正是代理最需要可靠性的時候，一切都崩潰了。

所需要的是一個AI就緒的數據層，具有：

• 跨鏈的標準化語義
• 通過明確的最終性指標確保新鮮度
• 可驗證的數據來源
• 與數據流共存的計算能力
• 同時提供流媒體和歷史訪問

沒有這個基礎，代理基本上是盲目的。正如Igris.bot的Nasim Akthar所說：“AI代理並不是在邏輯上失敗，而是在輸入上失敗。”

新興的解決方案側重於基於意圖的設計，而不是原始交易、最終性意識的新鮮度指標和計算靠近數據的架構。實施這些方法的項目正在看到比那些試圖拼湊 RPC 調用和定時任務的項目更好的結果。

未來屬於那些構建標準化、鏡像化、可計算數據層並連接到意圖軌道的團隊。在這個新興的格局中，您的架構將成爲您的產品——而那些理解這一點的人將能夠使代理真正觀察、決策、行動並以生產速度學習。

目前，代理人仍然渴望，而市場不會等待。