Los agentes de IA son engañosamente simples de describir y irritantemente complejos de servir: Observar → Decidir → Actuar → Aprender. Cada bucle depende de datos frescos, confiables y sin permiso, que es como encontrar una taza de café decente en una galaxia donde las máquinas expendedoras solo dispensan té. En Web2, podría alquilar esto desde algunas plataformas. En Web3, los datos se dispersan en docenas de cadenas heterogéneas, pilas de nodos, indexadores y oráculos fuera de la cadena, cada uno con sus propias peculiaridades de latencia, finalidad, semántica y modos de falla. El resultado? Los agentes se mueren de hambre, y la despensa es un desastre caótico de frascos no coincidentes y etiquetas vencidas.
Vamos a sumergirnos en el problema, las señales públicas y dibujar cómo debe ser una capa de datos lista para desbloquear la economía agente para defi y más allá. Porque, seamos sinceros, si no descubrimos esto, nuestros agentes de IA podrían comenzar a comer los muebles.
La IA está penetrando rápidamente en Web3, pero el cuello de botella sigue siendo datos. Es como tratar de conducir un Ferrari en un camino de tierra, claro, el auto es impresionante, pero no va a ninguna parte rápidamente.
Los constructores prominentes están de acuerdo cada vez más en que ai y cripto son complementarios: AI aporta capacidad generativa y autonomía, mientras que Crypto trae Propiedad, procedencia y mercados abiertos para cómputo y datos. Chris Dixon ha argumentado que AI Systems necesita informática habilitada en blockchain para reabrir Internet y alinear los incentivos para los datos y el acceso al modelo. Imagine un mundo en el que su IA no solo puede tomar decisiones, sino que también se le paga por ello, todo sin necesidad de un humano para presionar el botón “Enviar”.
Vitalik Buterin clasifica los puntos de contacto Crypto × AI: AI como interfaz, jugador, objetivo de garantías económicas, y enfatiza un cuidadoso diseño de incentivos. En otras palabras, no puede apagar la IA en los mercados adversos sin pensar en la calidad y seguridad de los datos. Es como tratar de enseñar una mecánica cuántica de loro, puede sonar genial, pero probablemente no va a terminar bien.
En el lado de la ejecución, Defi en sí se está moviendo hacia los diseños basados en la intención (es decir, establece un resultado; los solucionadores compiten para cumplirlo), precisamente porque los flujos de datos crudos en la cadena son hostiles a un buen UX bajo Latencia y MEV. UNISWAP Labs y a través de ERC-7683 propuesto, un estándar de intentos de cadena cruzada, como un riel compartido para este patrón. Es como crear un lenguaje universal para que los robots se hablen, pero en este caso, son robots financieros.
Takeaway: Los agentes están llegando; Los mercados se están adaptando; Los datos siguen siendo la restricción. Es como tratar de construir una nave espacial con una navaja suiza; puede manejarlo, pero no va a ser bonito.
heterogeneidad. Cada cadena tiene su propio comportamiento RPC, registros, esquemas de eventos, patrones de reorg y supuestos finales. Las consultas básicas (por ejemplo, “posiciones a través de la base+solana+polígono”) se convierten en n indexadores a medida. Es como tratar de cocinar una comida de cinco platos con ingredientes de diferentes planetas, buena suerte con eso.
Estado vs. costo. Puede obtener datos baratos, lentos, o datos rápidos y costosos (indexadores de flujo personalizado, espejos administrados). Elegir ambos no es trivial. Es el equivalente digital de tratar de encontrar un lugar de estacionamiento gratuito en la ciudad de Nueva York: existe, pero probablemente pasará más tiempo buscando de lo que vale.
semántica. Los bloques son hechos; Las ideas son modelos. La conversión de registros en entidades (piscinas, posiciones, p & l) implica ETL constante y re-computación, por protocolo y por cadena. Es como traducir un libro de Klingon al inglés, es posible, pero no es exactamente sencillo.
confiabilidad bajo carga. congestión de la red y el retraso de Oracle crean precisamente los riesgos de cola que los agentes autónomos son menos capaces de enmascarar. Es como tratar de navegar por una habitación llena de gente con una venda en los ojos, te toparás con las cosas.
Los proveedores de indexación y los documentos están de acuerdo en los fundamentos: las consultas de cadena directa son complejas y lentas; Necesita subgraphs o espejos equivalentes para el rendimiento, entonces aún debe resolver la transmisión de la cadena cruzada y la normalización del esquema. Es como tratar de armar un rompecabezas en un huracán: las piezas están volando en todas partes, y no estás seguro de cuáles pertenecen a dónde.
Los datos de llamadas son procesables cuando un agente puede decidir y ejecutar dentro de un presupuesto limitado jitter mientras preserva la corrección. Concretamente:
Semántica normalizada: tokens, piscinas, posiciones, transferencias, precios con tipos/unidades consistentes en todas las cadenas. Es como tener un convertidor de divisas universal, útil cuando se trata de múltiples monedas.
frescura & Determinismo: p95/p99 Latency SLOS, más Finality Award frescura (Finalidad suave versus brutal). Es como saber si su café está fresco o si ha estado sentado allí durante horas.
Verificabilidad: Procedencia criptográfica o derivación reproducible (versiones de subgrafías, suma de verificación de espejo). Es como tener un sello a prueba de manipulaciones en sus datos; usted sabe que no se ha metido.
Compute-Near-Data: puntuación, detección de anomalías, simulación de ruta, ubicado con las transmisiones. Es como tener una supercomputadora justo al lado de su fuente de datos, no más retraso.
transmisión + viaje por tiempo: transmisiones de eventos solo de appends más instantáneas indexadas para “¿Qué cambió?” consultas. Es como tener una máquina del tiempo para sus datos: puede ver cómo han evolucionado las cosas con el tiempo.
La pila Web3 de hoy le brinda fragmentos de esto (subgrafías, RPC, API de análisis), pero no es el tejido cohesivo, de cadena cruzada y de baja latencia que los agentes de producción exigen. Incluso los propios materiales del gráfico y las guías de terceros marcan el acceso directo a la cadena como complejo, lo que lleva a los desarrolladores a los sistemas de indexación/reflejo para la practicidad. Es como tratar de construir una casa con un martillo y algunas uñas, es posible que llegue allí, pero será mucho más fácil con un juego de herramientas completo.
Aquí hay algunos productos recientes de AI × Web3 que han cerrado, se han cerrado, se han archivado o cesaron efectivamente :
La plataforma “WWA” del Planet Mojo para los agentes de juegos de IA: apague el 1 de julio del 1 de julio de 2025 junto con el juego insignia del estudio Mojo Melee, citando realidades cambiantes del mercado. Es como abrir un soporte de limonada justo antes de una tormenta, no es el mejor momento.
Brian (AI → Onchain Transaction Builder): un asistente de “texto a transacción” web3 que comenzó en EthPrague 2023; El equipo anunció la terminación de las operaciones el 26 de mayo de 2025 después de perder la ventaja de primer movimiento como los ejecutores de agente proliferaron. Es como ser la primera persona en inventar la rueda, solo para descubrir que todos los demás ya están conduciendo autos.
tradeai/stakx (esquemas de comercio AI usando NFT & “Algos”): tomó cientos de millones, luego se congeló y dejó de funcionar; Ahora el tema de una demanda de acción colectiva de los Estados Unidos alega valores y tergiversaciones no registradas. (Una clara historia de advertencia de reclamos de “IA” en criptografía). Es como vender una poción mágica que en realidad no hace nada, la gente tiende a notar eventualmente.
Bitai (“manos libres” AI Crypto Autotrader): se desconectó en marzo de 2024 después de prometer ganancias automatizadas de IA. Es como prometer una olla de oro al final del arco iris y luego darse cuenta de que el arco iris es solo un espejismo.
detectas regulatorias que se cruzan ai & Web3: Aunque no es una falla permanente, WorldCoin (World Network) Saw Operaciones suspendidas temporalmente en Indonesia en mayo de 2025, ilustrando cómo el riesgo de cumplimiento puede descarrilar abruptamente los despliegue de Web3 adjacentes AI-AII. Es como planificar una fiesta sorpresa y luego darse cuenta de que olvidaste consultar la lista de invitados.
LATENCIA + Fragmentación de datos mata a los agentes en producción. equipos que prometieron “lenguaje natural a la cadena” a menudo lucharon con la frescura/finalidad multicina y la indexación quebradiza, lo que lleva a las fallas o costosas bandas infra. Es como tratar de tocar una sinfonía con instrumentos que están fuera de sintonía, no va a sonar bien.
GAP de bombo a raí: Las empresas analistas esperan una alta tasa de cancelación para proyectos de “AI de agente” en los próximos dos años: los costos, el valor poco claro y los controles de riesgo son los modos de falla comunes. Es como comenzar un negocio basado en un sueño: podría funcionar, pero es una apuesta arriesgada.
“AI Trading” afirmaciones = categoría de bandera roja. reguladores y reguladores de vigilancia repetidamente “Bot patentado AI” como alto riesgo; Muchos se oscurecen o se transforman después de un bombardeo de marketing. Es como ver una oferta demasiado buena para ser verdad, generalmente lo es.
“La fragmentación de datos es la mayor barrera para los agentes de IA en Web3: demasiadas cadenas, esquemas y que los agentes de API frágiles obligan a elegir entre señales obsoletas o costuras sin fin. Latencia, brechas de frescura y la ejecución compleja en la cadena se convierten en buenas estrategias en transcurridos perdidos, mientras que los formatos de incontables causan errores de fundamento, el modelador de modelos y el comportamiento frágil”.
La solución es una capa de datos semántica unificada en tiempo real con esquemas normalizados, indexadores de transmisión, eventos canónicos y respaldos deterministas, por lo que los agentes se centran en la estrategia, no la plomería. En Elsa, estamos construyendo esta capa de agente con liquidez de cadena cruzada, puntos finales de datos y trapo en tiempo real (WIP), convirtiendo el caos fragmentado en una ejecución autónoma confiable “.
–Dhawal Shah, fundador y CEO de Heyelsa
- Rails de intención, no llamadas sin procesar. Cambio de “hacer x en la dirección y” a “lograr el resultado z”, luego deje solucionadores compitiendo, cobrando mev/latencia en la meta capaz. Es como decirle a un robot que “me haga un sándwich” en lugar de “ir a la cocina, sacar el pan, ponerle mantequilla de maní …”
- La frescura consciente de la finalidad. Expone “frescura + confianza” a los agentes (por ejemplo, finalidad suave en n confirmaciones versus finalidad brutal después de la época), para que las políticas puedan adaptarse. Es como saber si su café está caliente o frío antes de beberlo.
- Compute-to-Data. Mover puntaje/simulación al borde de la corriente para evitar la latencia de ventilador. Es como tener una supercomputadora justo al lado de su fuente de datos, no más retraso.
- pruebas & Fallbacks. Dos fuentes independientes para señales críticas (por ejemplo, precio) más derivaciones explicables para ayudar a los agentes a aprender de las fallas. Es como tener un paracaídas de respaldo, siempre una buena idea.
- puertas humanas en el bucle. Para acciones de alto impacto, requieren presupuestos de políticas de inicio de sesión o limitados explícitos. Es como tener un segundo juego de ojos antes de presionar el botón “Enviar”.
NewsBTC analizó los principales rieles de intención y los proveedores de indexación, y reunió ideas sobre los desafíos de hoy de un producto AI × Web3 recientemente lanzado.
“Los agentes de IA no fallan en la lógica, fallan en las entradas. Las cadenas de bloques emiten fragmentos de registro crudos e inconsistentes sin contexto. Hasta que tengamos una capa neutral que normaliza y verifica estos datos en tiempo real, los agentes en Web3 están operando ciego. El desafío no está construyendo un AI más inteligente. Les está dando señales limpias y confiables para actuar”.
–Nasim Akthar, CTO en Igris.bot
Piense en ello como Programable, verificable, en tiempo real, cadena cruzada:
ingestión & Normalización: conectores múltiples → esquemas canónicos (tokens, piscinas, posiciones, precios, rutas) con unidades explícitas y decimales. Es como tener un traductor universal para todos sus datos.
transmisión + instantáneas: transmisiones tipo kafka para eventos; Las instantáneas OLAP para viajes en el tiempo y se unen. Es como tener una máquina del tiempo para sus datos: puede ver cómo han evolucionado las cosas con el tiempo.
Espejos con procedencia: Espejos deterministas de subgrafías o equivalentes, con transformaciones versionadas y verificaciones de integridad para que los agentes puedan razonamiento sobre el linaje de datos. Es como tener un sello a prueba de manipulaciones en sus datos; usted sabe que no se ha metido.
Computación en la transmisión: incorporados para volatilidad, profundidad de liquidez, simulación de ruta, puntajes de deslizamiento/riesgo ubicado con corrientes para cumplir con los objetivos P95. Es como tener una supercomputadora justo al lado de su fuente de datos, no más retraso.
API de frescura consciente de la finalidad: Cada lectura regresa: Freshness_ms, Confirmaciones, Finalidad_Level para que las políticas puedan comprar acciones. Es como saber si su café está fresco o si ha estado sentado allí durante horas.
Hooks de intención: Vinculaciones de primera clase a los rieles de intención (vaca, 7683, a través), por lo que “Decidir → Act” es una llamada, con recibos de simulación. Es como tener un control remoto universal para sus agentes de IA.
Safety & Auditoría: Límites de velocidad, interruptores de muerte, registros de repetición y pruebas posteriores al comercio para el aprendizaje continuo. Es como tener un sistema de seguridad para sus datos, siempre está vigilando por usted.
Con la capa de datos correcta, la frontera se expande:
agente mm & Riesgo: la creación de mercado autónomo que precios Data Freshness & Finalidad en citas. Es como tener un asesor financiero que conoce el valor exacto de cada activo en tiempo real.
Copilotos de gobernanza: Agentes que leen propuestas, simulan resultados y apuestan opiniones con certificaciones criptográficas. Es como tener un asistente personal que pueda leer tu mente y tomar decisiones en tu nombre.
Políticas de cartera de cadena cruzada: “Finomera con 2 ETH en la base si la varianza semanal y gt; x”, enrutado por rieles de intención bajo la latencia limitada. Es como tener un plan financiero que se ajuste automáticamente en función de las condiciones del mercado.
Mercados de datos para modelos: conjuntos de datos de procedencia y servicios de inferencia con pago en cadena y amp; Pruebas de uso. Es como tener un mercado donde puede comprar y vender datos y modelos con transparencia completa.
Capas de seguridad: Los soportes de precaución de Vitalik: las interfaces y políticas deben estar diseñadas para mitigar las estafas y la desalineación. Construya rieles que sesgo hacia la corrección, no solo la velocidad. Es como construir un puente que no solo es rápido para cruzar, sino también seguro y confiable.
Si los agentes son la siguiente capa de usuario, su arquitectura se convierte en su producto. Los equipos que parche continuamente RPC llaman y Cron Etls tendrán dificultades para mantenerse al día con los mercados de múltiples cadenas, en tiempo real y adversas. Los equipos que se ponen de pie una capa de datos lista para AI-AI- normalizadas, reflejadas, computables, finales conscientes y conectadas a los rieles de intención, enviarán agentes que observan, deciden, actúan y aprenden a la velocidad de producción. Es como construir una nave espacial que pueda navegar por las complejidades del universo, no es fácil, pero vale la pena.
Dé a los agentes el tejido de datos que se merecen. Tienen hambre y el mercado no esperará. Entonces, llegue a eso, y que las probabilidades estén a su favor. 🚀🌟
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2025-09-05 20:39