AI代理的操作周期看似简单，但执行起来却错综复杂：**观察 → 决策 → 行动 → 学习**。每次迭代依赖于_当前、可信、无障碍_的信息。虽然Web2提供了来自特定平台的租赁选项，Web3却呈现出一个支离破碎的格局。数据分散在众多不同的区块链、节点架构、索引系统和链下预言机中——每一个都有其独特的挑战，包括响应时间、交易最终性、数据解读和潜在的失败场景。结果是：AI代理对数据的需求旺盛，但可用的信息却杂乱无章。

让我们探索这个挑战，检查公共指标，并概述一个 **AI优化的数据框架** 的基本特征，以解锁DeFi及其他领域中以代理驱动的经济的潜力。

人工智能正在迅速渗透到Web3中，但数据仍然是主要瓶颈。

行业领导者越来越认识到 **人工智能与加密货币之间的协同作用**：人工智能提供生成能力和自主性，而加密货币则为计算资源和数据带来了 _所有权、来源和开放市场_。Chris Dixon 认为人工智能系统 _需要_ 区块链支持的计算来重振互联网并使数据和模型访问的激励相一致。

维塔利克·布特林对加密×人工智能的交集进行了分类：人工智能作为_接口_、_参与者_、经济保证的_主体_，强调了精心设计激励的重要性——在对抗性市场中不能简单地将人工智能整合进来，而不考虑数据质量和安全性影响。

在实际意义上，DeFi 正在朝着 **基于意图** 的架构发展(，用户指定期望的结果，解决者竞争以满足这些结果)，正是因为原始的链上数据流在延迟和 MEV 的情况下与用户友好的体验不兼容。Gate Labs 和 Across 提出了 **ERC-7683**，作为这种方法的跨链意图标准，共享基础设施。

**关键要点：** AI代理即将出现；市场正在适应；**数据基础设施仍然是限制因素。**

残酷的现实：Web3中AI开发者面临的挑战

**系统的多样性。** 每个区块链都有独特的RPC行为、日志机制、事件模式、重组模式和最终性假设。基本查询(例如，"在Base+Solana+Polygon上的头寸")需要多个自定义索引器。

**过时性与费用。** 开发者可以访问_经济实惠的、延迟的数据_或_快速的、昂贵的数据_ (通过定制流索引器或管理镜像)。与此同时同时实现这两者是非平凡的。

**语义解释。** 虽然区块包含原始事实，**洞察力需要建模**。将日志转换为有意义的实体(池、头寸、P&L)涉及持续的ETL过程和重新计算，特定于每个协议和区块链。

**压力下的可靠性。** 网络拥堵和预言机延迟正是自治代理难以优雅处理的极端情况。

索引提供者和文档始终强调这些基础：直接区块链查询复杂且缓慢；子图或等效的镜像解决方案对于性能是必要的，但跨链流媒体和模式规范化仍然是未解决的挑战。

定义 "可操作数据" 及其在 Web3 中的稀缺性

当代理能够在定义的延迟窗口内做出决策并执行，同时保持准确性时，数据**变得可操作**。具体来说，这需要：

**标准化语义：** 跨区块链一致性地表示代币、池、头寸、转账和价格，使用统一的类型/单位。

**时效性与确定性：** 定义了p95/p99延迟SLO，以及_最终性感知_的新鲜度指标(区分软最终性与硬最终性)。

**可验证性:** 加密来源或可重复衍生 (例如，子图版本，镜像校验和)。

**计算邻接数据：** 评分、异常检测和路线模拟能力与数据流链下共同存在。

**流式 + 历史访问：** 仅追加的事件流结合索引快照，以支持"发生了什么变化？"查询。

当前的Web3基础设施通过子图、RPC、分析API提供了这一功能的片段(，但缺乏生产级代理所需的**一致的、跨链的、低延迟的基础**。即使是Gate自己的材料和第三方指南也承认直接链访问的复杂性，促使开发者朝着索引/镜像系统进行实际实施。

现实事件的教训：当延迟和碎片化导致故障时

最近几个 AI×Web3 产品已**停止运营、被搁置或实际上停止运作**：

**Planet Mojo的“WWA”平台用于AI游戏代理**：于**2025年7月1日**停用，伴随工作室的旗舰游戏Mojo Melee，原因是市场动态的变化。

**Brian )AI → 链上交易生成器(**：一个在 ETHPrague 2023 上推出的 Web3 "文本到交易" 助手；团队 **于 2025 年 5 月 26 日宣布停止运营**，因代理执行者变得普遍，失去了先发优势。

**TradeAI / Stakx )AI交易方案使用NFT和"algos"(**：吸引了数亿投资，然后**冻结了提款并停止运营**；现在面临美国集体诉讼，指控未注册证券和虚假陈述。)关于加密领域中"AI"声明的警示故事。(

**BitAI ) "免提" AI 加密货币自动交易员 (**: 在 **2024年3月** 下线，之前承诺通过AI驱动的自动化盈利。

**AI-Web3交汇处的监管挑战：**虽然不是永久性的失败，**Worldcoin )World Network(**在2025年5月经历了**在印度尼西亚的临时运营暂停**，这说明合规风险如何突然影响与AI相关的Web3部署。

观察到的模式

**延迟 + 数据碎片化影响代理性能。** 承诺提供“自然语言转链上”功能的团队常常面临多链的新鲜度/最终性问题和脆弱的索引，导致错失机会或高昂的基础设施变通。

**炒作与投资回报差异：** 分析师预计未来几年“自主AI”项目将面临高失败率，成本、价值主张不明确和风险管理挑战是常见的失败模式。

**"AI交易"声明作为红旗。** 监管机构和监察机构持续将“专有AI机器人”推介标记为高风险；许多此类项目在初始营销推广后消失或转型。

_"数据碎片化是Web3中AI代理面临的最重大障碍：众多的链、模式和不可靠的API迫使代理在过时信号和无尽的集成努力之间进行选择。延迟、数据新鲜度差距以及复杂的链上执行将有前景的策略转化为错失的机会，而不一致的格式导致基础错误、模型漂移和脆弱的行为。_

_解决方案在于一个统一的、实时的语义数据层，具有标准化的架构、流式索引器、规范事件和确定性回退，使代理能够专注于战略而非基础设施。在HeyElsa，我们正在开发这个代理层，具备跨链流动性、数据端点和实时RAG能力 )正在进行中(，将碎片化的混乱转变为可靠的自主执行。_

– _Dhawal Shah，HeyElsa的创始人兼首席执行官_

有效的方法：解决当前的限制

1. **基于意图的轨道，而非原始调用。** 从 "在地址 Y 执行 X" 转变为 "实现结果 Z"，允许 _求解者_ 竞争，减轻 MEV/延迟在元层的影响。
2. **最终性感知的新鲜度。** 向代理人暴露“新鲜度 + 信心”指标)，例如，在 N 次确认下的软最终性与在纪元(后的硬最终性，从而实现自适应策略。
3. **计算到数据。** 将评分/仿真迁移到数据流的边缘，以最小化扇出延迟。
4. **证明与后备。** 利用两个独立来源获取关键信号)，例如，价格(加上可解释的推导，帮助代理从错误中学习。
5. **人机协作网关。** 对于高影响力的操作，需要明确的批准或实施有限的政策预算。

Gate分析了主要的意图轨道和索引提供商，收集了关于当前挑战的见解，来自最近推出的AI×Web3产品。

_"AI agents 不会因为逻辑缺陷而失败；它们失败是因为输入不可靠。区块链发出的是原始、不一致的日志片段，没有上下文。直到我们建立一个中立层，实时规范和验证这些数据，Web3 中的代理才算是盲目操作。挑战不在于开发更复杂的 AI，而在于提供干净、可靠的信号供其行动。"_

– _Nasim Akthar，Igris.bot_ 首席技术官

构想一个人工智能就绪的数据层 - 规范，而非炒作

将其概念化为 **可编程、可验证、实时、跨链**:

**数据摄取与规范化：** 多链连接器 → 标准模式 )tokens, pools, positions, prices, routes( 具有明确的单位和小数位。

**流式处理 + 快照：** 类似Kafka的事件流；用于历史分析和连接的OLAP快照。

**带来源的镜像：** 确定性镜像的子图或等效项，具有版本化转换和完整性检查，使代理能够对数据血统进行推理。

**实时计算：** 内置的波动性分析、流动性深度评估、路径模拟和滑点/风险评分功能，与流媒体共存，以满足 p95 目标。

**最终性感知新鲜度API：** 每个读取操作返回：freshness\_ms, 确认数, finality\_level，以便适当的策略来控制Gate操作。

**意图钩子：** 第一类绑定到意图轨道 )CoW，7683，Across( 使得 "决定 → 行动" 可以作为一个单一调用，带有模拟收据。

**安全与审计：** 速率限制、杀死开关、重放日志和交易后的证明，以实现持续学习和改进。

AI × Web3的未来：代理市场与可证明的数据经济

有了正确的数据基础设施，新领域就会出现：

**基于代理的市场做市与风险管理：** 考虑 _数据新鲜度与最终性_ 的自主做市系统。

**治理副驾驶:** 能够分析提案、模拟结果并通过加密证明进行意见质押的代理。

**跨链投资组合政策：** 实施策略，如“如果每周波动超过X，则确保在Base上有2 ETH”，通过意图轨道在有限的延迟约束内进行路由。

**模型的数据市场：** 具有来源意识的数据集和推理服务，支持链上支付和使用证明。

**安全层级：**Vitalik 的警告依然适用 – 接口和政策必须设计以减轻诈骗和失调。开发基础设施，_优先考虑正确性_ 而非单纯的速度。

结论：架构定义命运

如果代理代表下一个用户界面层，**你的架构就是你的产品**。不断修补RPC调用和定时ETL工作的团队将难以跟上多链、实时、对抗市场的步伐。建立**AI就绪数据层**的团队——规范化、镜像、可计算、最终性意识，并与意图轨道集成，将部署能够以生产级速度_观察、决策、行动和学习_的代理。

为代理提供所需的数据结构。他们渴望高质量的信息，而市场不等人。

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