Web3中对AI就绪数据层的迫切需求：解决数据混乱

在快速发展的Web3环境中，AI代理预计将发挥关键作用。这些代理运作在一个简单但复杂的循环中：观察、决定、行动和学习。然而，它们的有效性依赖于获取新鲜、可靠和无权限的数据。虽然Web2提供了集中化的解决方案，但Web3则呈现出一个更复杂的场景，数据分散在众多异构链、节点堆栈、索引器以及链下预言机中。这种碎片化为AI代理创造了一个具有挑战性的环境，犹如在混乱的储藏室中饥饿的实体。

理解 AI-Web3 数据困境

AI与Web3的整合正在加速，但数据仍然是主要瓶颈。行业领导者越来越认识到AI和加密技术的互补性。AI带来了生成能力和自主性，而加密则提供了所有权、来源以及计算和数据的开放市场。

维塔利克·布特林强调了加密货币与人工智能之间的多种交集，强调了精心设计激励机制的必要性。这在数据质量和安全性至关重要的对抗性市场中尤其重要。

Web3 中 AI 开发者面临的挑战

Web3领域的AI开发者面临几个重大障碍：

1. 异质性：每个区块链都有独特的特性，使得跨链数据聚合变得复杂。
2. 数据陈旧性与成本：在负担得起但速度较慢的数据与昂贵的实时数据之间取得平衡。
3. 语义复杂性：将原始区块链数据转换为有意义的洞察需要不断的ETL过程。
4. 可靠性问题：网络拥堵和预言机延迟为自主代理创造了不可预测的场景。

在Web3中定义“可操作数据”

要使数据在Web3中真正可操作，它必须满足几个标准：

• 跨链的标准化语义
• 新鲜度和确定性与定义的延迟服务水平目标（SLOs）
• 通过加密来源的可验证性
• 计算近数据能力
• 具有时间旅行查询的流媒体功能

目前，Web3技术栈提供了这些需求的部分内容，但缺乏一个连贯的、跨链的、低延迟的基础设施，这对生产级AI代理至关重要。

现实事件的教训

近年来，一些AI×Web3项目面临挑战或停止运营，包括Planet Mojo的WWA平台和Brian，一个Web3文本转交易助手。这些案例突显了延迟和数据碎片化如何严重影响区块链领域中的AI驱动项目。

新兴解决方案和最佳实践

为了解决这些挑战，几种策略正在出现：

1. 基于意图的系统而不是原始调用
2. 具有最终性意识的新鲜度指标
3. 边缘计算用于数据处理
4. 具有可解释推导的冗余数据源
5. 人工干预保障高影响行动

构想一个适合AI的Web3数据层

一个理想的适合AI的数据层用于Web3应该是：

• 可编程且可验证
• 实时和跨链兼容
• 能够进行多链数据规范化
• 配备流媒体和快照功能
• 与基于意图的系统集成
• 设计有强大的安全性和审计功能

Web3中人工智能的未来

凭借适当的数据基础设施，我们可以预见令人兴奋的发展：

• 考虑数据新鲜度的自主做市
• AI辅助治理系统
• 跨链投资组合管理
• 基于区块链来源的AI模型数据市场

结论：前进的道路

随着人工智能代理在Web3生态系统中变得愈发重要，基础数据架构将在决定成功方面发挥关键作用。能够建立一个AI就绪的数据层——标准化、镜像、可计算和最终性意识的团队，将更有可能在Web3复杂的多链环境中部署有效的AI代理。

Web3的未来在于为AI代理提供其在这个动态且常常对抗的市场环境中高效运作所需的强大、可靠的数据基础。

免责声明：本文仅供信息参考。过去的表现并不保证未来的结果。