Web3中對AI就緒數據層的迫切需求：解決數據混亂

在快速發展的Web3環境中，AI代理預計將發揮關鍵作用。這些代理運作在一個簡單但復雜的循環中：觀察、決定、行動和學習。然而，它們的有效性依賴於獲取新鮮、可靠和無權限的數據。雖然Web2提供了集中化的解決方案，但Web3則呈現出一個更復雜的場景，數據分散在衆多異構鏈、節點堆棧、索引器以及鏈下預言機中。這種碎片化爲AI代理創造了一個具有挑戰性的環境，猶如在混亂的儲藏室中飢餓的實體。

理解 AI-Web3 數據困境

AI與Web3的整合正在加速，但數據仍然是主要瓶頸。行業領導者越來越認識到AI和加密技術的互補性。AI帶來了生成能力和自主性，而加密則提供了所有權、來源以及計算和數據的開放市場。

維塔利克·布特林強調了加密貨幣與人工智能之間的多種交集，強調了精心設計激勵機制的必要性。這在數據質量和安全性至關重要的對抗性市場中尤其重要。

Web3 中 AI 開發者面臨的挑戰

Web3領域的AI開發者面臨幾個重大障礙：

1. 異質性：每個區塊鏈都有獨特的特性，使得跨鏈數據聚合變得復雜。
2. 數據陳舊性與成本：在負擔得起但速度較慢的數據與昂貴的實時數據之間取得平衡。
3. 語義復雜性：將原始區塊鏈數據轉換爲有意義的洞察需要不斷的ETL過程。
4. 可靠性問題：網路擁堵和預言機延遲爲自主代理創造了不可預測的場景。

在Web3中定義“可操作數據”

要使數據在Web3中真正可操作，它必須滿足幾個標準：

• 跨鏈的標準化語義
• 新鮮度和確定性與定義的延遲服務水平目標（SLOs）
• 通過加密來源的可驗證性
• 計算近數據能力
• 具有時間旅行查詢的流媒體功能

目前，Web3技術棧提供了這些需求的部分內容，但缺乏一個連貫的、跨鏈的、低延遲的基礎設施，這對生產級AI代理至關重要。

現實事件的教訓

近年來，一些AI×Web3項目面臨挑戰或停止運營，包括Planet Mojo的WWA平台和Brian，一個Web3文本轉交易助手。這些案例突顯了延遲和數據碎片化如何嚴重影響區塊鏈領域中的AI驅動項目。

新興解決方案和最佳實踐

爲了解決這些挑戰，幾種策略正在出現：

1. 基於意圖的系統而不是原始調用
2. 具有最終性意識的新鮮度指標
3. 邊緣計算用於數據處理
4. 具有可解釋推導的冗餘數據源
5. 人工幹預保障高影響行動

構想一個適合AI的Web3數據層

一個理想的適合AI的數據層用於Web3應該是：

• 可編程且可驗證
• 實時和跨鏈兼容
• 能夠進行多鏈數據規範化
• 配備流媒體和快照功能
• 與基於意圖的系統集成
• 設計有強大的安全性和審計功能

Web3中人工智能的未來

憑藉適當的數據基礎設施，我們可以預見令人興奮的發展：

• 考慮數據新鮮度的自主做市
• AI輔助治理系統
• 跨鏈投資組合管理
• 基於區塊鏈來源的AI模型數據市場

結論：前進的道路

隨着人工智能代理在Web3生態系統中變得愈發重要，基礎數據架構將在決定成功方面發揮關鍵作用。能夠建立一個AI就緒的數據層——標準化、鏡像、可計算和最終性意識的團隊，將更有可能在Web3復雜的多鏈環境中部署有效的AI代理。

Web3的未來在於爲AI代理提供其在這個動態且常常對抗的市場環境中高效運作所需的強大、可靠的數據基礎。

免責聲明：本文僅供信息參考。過去的表現並不保證未來的結果。