AI代理的操作週期看似簡單，但執行起來卻錯綜復雜：**觀察 → 決策 → 行動 → 學習**。每次迭代依賴於_當前、可信、無障礙_的信息。雖然Web2提供了來自特定平台的租賃選項，Web3卻呈現出一個支離破碎的格局。數據分散在衆多不同的區塊鏈、節點架構、索引系統和鏈下預言機中——每一個都有其獨特的挑戰，包括響應時間、交易最終性、數據解讀和潛在的失敗場景。結果是：AI代理對數據的需求旺盛，但可用的信息卻雜亂無章。

讓我們探索這個挑戰，檢查公共指標，並概述一個 **AI優化的數據框架** 的基本特徵，以解鎖DeFi及其他領域中以代理驅動的經濟的潛力。

人工智能正在迅速滲透到Web3中，但數據仍然是主要瓶頸。

行業領導者越來越認識到 **人工智能與加密貨幣之間的協同作用**：人工智能提供生成能力和自主性，而加密貨幣則爲計算資源和數據帶來了 _所有權、來源和開放市場_。Chris Dixon 認爲人工智能系統 _需要_ 區塊鏈支持的計算來重振互聯網並使數據和模型訪問的激勵相一致。

維塔利克·布特林對加密×人工智能的交集進行了分類：人工智能作爲_接口_、_參與者_、經濟保證的_主體_，強調了精心設計激勵的重要性——在對抗性市場中不能簡單地將人工智能整合進來，而不考慮數據質量和安全性影響。

在實際意義上，DeFi 正在朝着 **基於意圖** 的架構發展(，用戶指定期望的結果，解決者競爭以滿足這些結果)，正是因爲原始的鏈上數據流在延遲和 MEV 的情況下與用戶友好的體驗不兼容。Gate Labs 和 Across 提出了 **ERC-7683**，作爲這種方法的跨鏈意圖標準，共享基礎設施。

**關鍵要點：** AI代理即將出現；市場正在適應；**數據基礎設施仍然是限制因素。**

殘酷的現實：Web3中AI開發者面臨的挑戰

**系統的多樣性。** 每個區塊鏈都有獨特的RPC行爲、日志機制、事件模式、重組模式和最終性假設。基本查詢(例如，"在Base+Solana+Polygon上的頭寸")需要多個自定義索引器。

**過時性與費用。** 開發者可以訪問_經濟實惠的、延遲的數據_或_快速的、昂貴的數據_ (通過定制流索引器或管理鏡像)。與此同時同時實現這兩者是非平凡的。

**語義解釋。** 雖然區塊包含原始事實，**洞察力需要建模**。將日志轉換爲有意義的實體(池、頭寸、P&L)涉及持續的ETL過程和重新計算，特定於每個協議和區塊鏈。

**壓力下的可靠性。** 網路擁堵和預言機延遲正是自治代理難以優雅處理的極端情況。

索引提供者和文檔始終強調這些基礎：直接區塊鏈查詢復雜且緩慢；子圖或等效的鏡像解決方案對於性能是必要的，但跨鏈流媒體和模式規範化仍然是未解決的挑戰。

定義 "可操作數據" 及其在 Web3 中的稀缺性

當代理能夠在定義的延遲窗口內做出決策並執行，同時保持準確性時，數據**變得可操作**。具體來說，這需要：

**標準化語義：** 跨區塊鏈一致性地表示代幣、池、頭寸、轉帳和價格，使用統一的類型/單位。

**時效性與確定性：** 定義了p95/p99延遲SLO，以及_最終性感知_的新鮮度指標(區分軟最終性與硬最終性)。

**可驗證性:** 加密來源或可重復衍生 (例如，子圖版本，鏡像校驗和)。

**計算鄰接數據：** 評分、異常檢測和路線模擬能力與數據流鏈下共同存在。

**流式 + 歷史訪問：** 僅追加的事件流結合索引快照，以支持"發生了什麼變化？"查詢。

當前的Web3基礎設施通過子圖、RPC、分析API提供了這一功能的片段(，但缺乏生產級代理所需的**一致的、跨鏈的、低延遲的基礎**。即使是Gate自己的材料和第三方指南也承認直接鏈訪問的復雜性，促使開發者朝着索引/鏡像系統進行實際實施。

現實事件的教訓：當延遲和碎片化導致故障時

最近幾個 AI×Web3 產品已**停止運營、被擱置或實際上停止運作**：

**Planet Mojo的“WWA”平台用於AI遊戲代理**：於**2025年7月1日**停用，伴隨工作室的旗艦遊戲Mojo Melee，原因是市場動態的變化。

**Brian )AI → 鏈上交易生成器(**：一個在 ETHPrague 2023 上推出的 Web3 "文本到交易" 助手；團隊 **於 2025 年 5 月 26 日宣布停止運營**，因代理執行者變得普遍，失去了先發優勢。

**TradeAI / Stakx )AI交易方案使用NFT和"algos"(**：吸引了數億投資，然後**凍結了提款並停止運營**；現在面臨美國集體訴訟，指控未註冊證券和虛假陳述。)關於加密領域中"AI"聲明的警示故事。(

**BitAI ) "免提" AI 加密貨幣自動交易員 (**: 在 **2024年3月** 下線，之前承諾通過AI驅動的自動化盈利。

**AI-Web3交匯處的監管挑戰：**雖然不是永久性的失敗，**Worldcoin )World Network(**在2025年5月經歷了**在印度尼西亞的臨時運營暫停**，這說明合規風險如何突然影響與AI相關的Web3部署。

觀察到的模式

**延遲 + 數據碎片化影響代理性能。** 承諾提供“自然語言轉鏈上”功能的團隊常常面臨多鏈的新鮮度/最終性問題和脆弱的索引，導致錯失機會或高昂的基礎設施變通。

**炒作與投資回報差異：** 分析師預計未來幾年“自主AI”項目將面臨高失敗率，成本、價值主張不明確和風險管理挑戰是常見的失敗模式。

**"AI交易"聲明作爲紅旗。** 監管機構和監察機構持續將“專有AI機器人”推介標記爲高風險；許多此類項目在初始營銷推廣後消失或轉型。

_"數據碎片化是Web3中AI代理面臨的最重大障礙：衆多的鏈、模式和不可靠的API迫使代理在過時信號和無盡的集成努力之間進行選擇。延遲、數據新鮮度差距以及復雜的鏈上執行將有前景的策略轉化爲錯失的機會，而不一致的格式導致基礎錯誤、模型漂移和脆弱的行爲。_

_解決方案在於一個統一的、實時的語義數據層，具有標準化的架構、流式索引器、規範事件和確定性回退，使代理能夠專注於戰略而非基礎設施。在HeyElsa，我們正在開發這個代理層，具備跨鏈流動性、數據端點和實時RAG能力 )正在進行中(，將碎片化的混亂轉變爲可靠的自主執行。_

– _Dhawal Shah，HeyElsa的創始人兼首席執行官_

有效的方法：解決當前的限制

1. **基於意圖的軌道，而非原始調用。** 從 "在地址 Y 執行 X" 轉變爲 "實現結果 Z"，允許 _求解者_ 競爭，減輕 MEV/延遲在元層的影響。
2. **最終性感知的新鮮度。** 向代理人暴露“新鮮度 + 信心”指標)，例如，在 N 次確認下的軟最終性與在紀元(後的硬最終性，從而實現自適應策略。
3. **計算到數據。** 將評分/仿真遷移到數據流的邊緣，以最小化扇出延遲。
4. **證明與後備。** 利用兩個獨立來源獲取關鍵信號)，例如，價格(加上可解釋的推導，幫助代理從錯誤中學習。
5. **人機協作網關。** 對於高影響力的操作，需要明確的批準或實施有限的政策預算。

Gate分析了主要的意圖軌道和索引提供商，收集了關於當前挑戰的見解，來自最近推出的AI×Web3產品。

_"AI agents 不會因爲邏輯缺陷而失敗；它們失敗是因爲輸入不可靠。區塊鏈發出的是原始、不一致的日志片段，沒有上下文。直到我們建立一個中立層，實時規範和驗證這些數據，Web3 中的代理才算是盲目操作。挑戰不在於開發更復雜的 AI，而在於提供幹淨、可靠的信號供其行動。"_

– _Nasim Akthar，Igris.bot_ 首席技術官

構想一個人工智能就緒的數據層 - 規範，而非炒作

將其概念化爲 **可編程、可驗證、實時、跨鏈**:

**數據攝取與規範化：** 多鏈連接器 → 標準模式 )tokens, pools, positions, prices, routes( 具有明確的單位和小數位。

**流式處理 + 快照：** 類似Kafka的事件流；用於歷史分析和連接的OLAP快照。

**帶來源的鏡像：** 確定性鏡像的子圖或等效項，具有版本化轉換和完整性檢查，使代理能夠對數據血統進行推理。

**實時計算：** 內置的波動性分析、流動性深度評估、路徑模擬和滑點/風險評分功能，與流媒體共存，以滿足 p95 目標。

**最終性感知新鮮度API：** 每個讀取操作返回：freshness\_ms, 確認數, finality\_level，以便適當的策略來控制Gate操作。

**意圖鉤子：** 第一類綁定到意圖軌道 )CoW，7683，Across( 使得 "決定 → 行動" 可以作爲一個單一調用，帶有模擬收據。

**安全與審計：** 速率限制、殺死開關、重放日志和交易後的證明，以實現持續學習和改進。

AI × Web3的未來：代理市場與可證明的數據經濟

有了正確的數據基礎設施，新領域就會出現：

**基於代理的市場做市與風險管理：** 考慮 _數據新鮮度與最終性_ 的自主做市系統。

**治理副駕駛:** 能夠分析提案、模擬結果並通過加密證明進行意見質押的代理。

**跨鏈投資組合政策：** 實施策略，如“如果每週波動超過X，則確保在Base上有2 ETH”，通過意圖軌道在有限的延遲約束內進行路由。

**模型的數據市場：** 具有來源意識的數據集和推理服務，支持鏈上支付和使用證明。

**安全層級：**Vitalik 的警告依然適用 – 接口和政策必須設計以減輕詐騙和失調。開發基礎設施，_優先考慮正確性_ 而非單純的速度。

結論：架構定義命運

如果代理代表下一個用戶界面層，**你的架構就是你的產品**。不斷修補RPC調用和定時ETL工作的團隊將難以跟上多鏈、實時、對抗市場的步伐。建立**AI就緒數據層**的團隊——規範化、鏡像、可計算、最終性意識，並與意圖軌道集成，將部署能夠以生產級速度_觀察、決策、行動和學習_的代理。

爲代理提供所需的數據結構。他們渴望高質量的信息，而市場不等人。

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