AI在Web3中的應用：數據層挑戰與解決方案

Web3 生態系統正面臨著 AI 應用的巨大機遇與挑戰。本文深入探討了 AI 代理在 Web3 環境中的數據需求、當前面臨的困境，以及構建 AI 就緒數據層的關鍵要素。

AI 代理的數據需求與 Web3 現狀

AI 代理的工作流程可概括為：觀察、決策、行動、學習。這一循環依賴於新鮮、可靠、無需許可的數據。然而，Web3 生態系統的數據分散在多條異構鏈、節點堆疊、索引器和鏈下預言機中，各有其獨特的延遲、最終性、語義和故障模式。這導致 AI 代理難以獲取所需的高品質數據。

Web3 中 AI 開發者面臨的挑戰

1. 異構性：每條鏈都有獨特的 RPC 行為、日誌、事件模式等，基本查詢都需要定制索引器。

2. 數據新鮮度與成本權衡：低成本數據往往更新緩慢，而高速數據則價格昂貴。

3. 語義解析：將原始日誌轉化為有意義的實體(如流動性池、頭寸、盈虧)需要持續的 ETL 和重新計算。

4. 負載下的可靠性：網路擁堵和預言機延遲會產生自主代理難以應對的尾部風險。

可操作數據的定義及 Web3 的短板

可操作數據是指 AI 代理商能在有限的時間預算內做出決策並執行的數據。具體要求包括：

• 跨鏈標準化語義
• 新鮮度和確定性
• 可驗證性
• 數據鄰近計算
• 流式處理和時間回溯能力

目前 Web3 技術棧提供了部分功能(如子圖、RPC、分析 API)，但缺乏一個全面、跨鏈、低延遲的數據基礎設施。

AI 就緒數據層的關鍵特性

1. 多鏈數據攝取與規範化：統一的規範模式，明確的單位和小數位。

2. 流處理與快照：類 Kafka 的事件流和 OLAP 快照，支持時間回溯和數據關聯。

3. 可溯源的鏡像：確定性的子圖鏡像、版本化的轉換和完整性檢查。

4. 流內計算：內建波動率、流動性深度、路由模擬等計算功能。

5. 感知最終性的新鮮度 API：每次讀取返回新鮮度、確認數和最終性級別。

6. 意圖鉤子：與意圖執行系統的一级綁定，支持模擬和驗證。

7. 安全審計：限速、熔斷、重放日誌和交易後證明。

AI × Web3 的未來展望

構建合適的數據層將開啟新的可能性：

• 自主做市商定價考慮數據新鮮度和最終性
• 治理協助代理商：分析提案、模擬結果並提供加密證明的意見
• 跨鏈投資組合策略：基於意圖執行系統的自動化管理
• 數據市場：具有鏈上支付和使用證明的數據集和推理服務

結語

對於將 AI 代理商作為下一代用戶界面的團隊來說，架構選擇將決定產品成敗。持續修補 RPC 調用和定時 ETL 的團隊將難以適應多鏈、即時、對抗性市場的需求。而構建 AI 就緒數據層——標準化、鏡像、可計算、感知最終性並連接意圖執行系統的團隊，將能夠部署能夠高效觀察、決策、行動和學習的生產級代理。

賦予 AI 代理們應得的數據基礎設施。市場不會等待，而它們正饑渴難耐。