真是的! 我已經爲這個問題絞盡腦汁有一段時間了。AI代理遵循一個簡單的循環: **觀察 → 決策 → 行動 → 學習**。每個循環都需要新鮮、可靠且無需許可的數據。在Web2中,你可以向一些平台租用這些數據。但在Web3呢? 完全是一團糟! 數據散布在數十條異構鏈上,各自有着獨特的延遲、最終性和失敗模式的怪癖。代理們餓了,但食品儲藏室真是一團亂!## 人工智能正在侵入Web3,但數據仍然是瓶頸越來越多的開發者認識到**人工智能和加密貨幣是互補的**:人工智能帶來了生成和自主性,而加密貨幣則帶來了_所有權、來源和開放市場_。Chris Dixon甚至支持認爲,人工智能系統_需要_區塊鏈來重新調整數據和模型訪問的激勵。維塔利克·布特林將加密×IA的交叉點分爲三類:IA作爲_接口_,作爲_參與者_,作爲經濟保障的_目標_。他強調激勵機制的精心設計——你不能僅僅將IA貼在對抗性市場上,而不考慮數據的質量和安全性。在執行方面,DeFi 正在向 **基於意圖** 的設計演變 (你指示一個期望的結果;求解者競爭實現它),正是因爲鏈上原始數據流不利於良好的用戶體驗。**結論:** 代理人到達;市場適應;**數據仍然是限制。**## 讓人不悅的真相:Web3中AI開發者所面臨的問題**異質性。** 每條鏈都有其獨特的RPC行爲、日志和事件模式。基本請求(類似於"在Base+Solana+Polygon上的位置")變成了量身定制的索引器難題。**過時 vs. 成本。** 你可以擁有 _慢且便宜_ 的數據,或者 _快且昂貴_ 的數據。兩者兼得?沒那麼簡單。**語義。** 區塊是事實;**洞察是模型**。將日志轉換爲實體 (pools, positions, P&L) 需要通過協議和鏈進行持續的ETL。**在負載下的可靠性。** 網路擁堵和預言機的延遲正是自主代理最難以掩蓋的風險。## "可用數據"的定義以及爲什麼Web3嚴重缺乏它數據**可被利用**當一個代理可以在_有限的抖動_預算內_決定和執行_同時保持準確性。具體來說:**標準化語義:** 代幣、池、頭寸、轉移、價格與鏈間一致的類型/單位。**新鮮度和決定論:** p95/p99 延遲 SLO,更多的 _意識到目的_ 的新鮮度。**可驗證性:** 加密來源或可重演的推導。**與數據的近似計算:** 評分、異常檢測、路徑模擬,與流量_共定位_。**流媒體 + 時間旅行:** 僅附加事件流加上即時索引。當前的Web3堆棧爲你提供了這一切的片段,但**沒有生產者所需的低延遲的多鏈一致性結構**。## 真實事件的教訓:當延遲和碎片化咬合時多個AI×Web3產品**關閉、被擱置或實際上停止了運營**:**Planet Mojo 的 "WWA" 平台:** 於 **2025年7月1日** 關閉。**Brian (assistant IA → 鏈上交易):** a **宣布將在2025年5月26日結束操作**,因爲失去了先發優勢。**TradeAI / Stakx:** 已經收取了數億,然後**凍結了提款並停止運營**; 現在在美國面臨集體訴訟。**有效模型:**1. **意圖軌道,非直接調用。**2. **意識到目的的新鮮感。**3. **計算數據。**4. **證據和備選方案。**5. **人類在環中。**## 一種適合人工智能的數據層應是什麼樣的**可編程的,可驗證的,實時的,多鏈的**:**數據攝取與規範化:** 多鏈連接器 → 具有顯式單位和小數的標準模式。**流媒體 + 快照:** Kafka 類型的流用於事件;OLAP 快照用於時間旅行和連接。**來源鏡像:** 確定性子圖的鏡像,具有版本化轉換和完整性控制。**流量計算:** 用於波動性、流動性深度、路線模擬、與流量共同定位的風險評分的集成。目的感知新鮮度 API:每次讀取都會返回:freshness_ms、確認finality_level。**意圖鉤子:** 一流的意圖軌道連接,使得 "決定 → 行動" 成爲一個單一的調用。**安全與審計:** 速率限制,緊急開關,復審日志和交易後證明。## AI × Web3的未來:支付可驗證數據的代理市場有了正確的數據層,邊界就會擴大:**MM和代理風險:** 自主做市商將_數據的新鮮度和最終性_整合到報價中。**治理副駕駛:** 閱讀提案、模擬結果並使用加密證明投注意見的代理。**多鏈錢包政策:** "如果每週波動率 > X,則在 Base 上結束時保留 2 ETH".**數據市場用於模型:** 具有來源和推斷服務的數據集。**安全層:** Vitalik 的警告仍然有效 - 界面和政策必須設計爲減輕詐騙。如果代理是下一個用戶層,**你的架構就是你的產品**。給代理提供他們應有的數據基礎。他們渴望,而市場不會等待。
人工智能渴望;Web3 數據是一團糟:爲什麼爲人工智能準備的數據層是必不可少的
真是的! 我已經爲這個問題絞盡腦汁有一段時間了。AI代理遵循一個簡單的循環: 觀察 → 決策 → 行動 → 學習。每個循環都需要新鮮、可靠且無需許可的數據。在Web2中,你可以向一些平台租用這些數據。但在Web3呢? 完全是一團糟! 數據散布在數十條異構鏈上,各自有着獨特的延遲、最終性和失敗模式的怪癖。
代理們餓了,但食品儲藏室真是一團亂!
人工智能正在侵入Web3,但數據仍然是瓶頸
越來越多的開發者認識到人工智能和加密貨幣是互補的:人工智能帶來了生成和自主性,而加密貨幣則帶來了_所有權、來源和開放市場_。Chris Dixon甚至支持認爲,人工智能系統_需要_區塊鏈來重新調整數據和模型訪問的激勵。
維塔利克·布特林將加密×IA的交叉點分爲三類:IA作爲_接口_,作爲_參與者_,作爲經濟保障的_目標_。他強調激勵機制的精心設計——你不能僅僅將IA貼在對抗性市場上,而不考慮數據的質量和安全性。
在執行方面,DeFi 正在向 基於意圖 的設計演變 (你指示一個期望的結果;求解者競爭實現它),正是因爲鏈上原始數據流不利於良好的用戶體驗。
結論: 代理人到達;市場適應;數據仍然是限制。
讓人不悅的真相:Web3中AI開發者所面臨的問題
異質性。 每條鏈都有其獨特的RPC行爲、日志和事件模式。基本請求(類似於"在Base+Solana+Polygon上的位置")變成了量身定制的索引器難題。
過時 vs. 成本。 你可以擁有 慢且便宜 的數據,或者 快且昂貴 的數據。兩者兼得?沒那麼簡單。
語義。 區塊是事實;洞察是模型。將日志轉換爲實體 (pools, positions, P&L) 需要通過協議和鏈進行持續的ETL。
在負載下的可靠性。 網路擁堵和預言機的延遲正是自主代理最難以掩蓋的風險。
"可用數據"的定義以及爲什麼Web3嚴重缺乏它
數據可被利用當一個代理可以在_有限的抖動_預算內_決定和執行_同時保持準確性。具體來說:
標準化語義: 代幣、池、頭寸、轉移、價格與鏈間一致的類型/單位。
新鮮度和決定論: p95/p99 延遲 SLO,更多的 意識到目的 的新鮮度。
可驗證性: 加密來源或可重演的推導。
與數據的近似計算: 評分、異常檢測、路徑模擬,與流量_共定位_。
流媒體 + 時間旅行: 僅附加事件流加上即時索引。
當前的Web3堆棧爲你提供了這一切的片段,但沒有生產者所需的低延遲的多鏈一致性結構。
真實事件的教訓:當延遲和碎片化咬合時
多個AI×Web3產品關閉、被擱置或實際上停止了運營:
Planet Mojo 的 "WWA" 平台: 於 2025年7月1日 關閉。
Brian (assistant IA → 鏈上交易): a 宣布將在2025年5月26日結束操作,因爲失去了先發優勢。
TradeAI / Stakx: 已經收取了數億,然後凍結了提款並停止運營; 現在在美國面臨集體訴訟。
有效模型:
一種適合人工智能的數據層應是什麼樣的
可編程的,可驗證的,實時的,多鏈的:
數據攝取與規範化: 多鏈連接器 → 具有顯式單位和小數的標準模式。
流媒體 + 快照: Kafka 類型的流用於事件;OLAP 快照用於時間旅行和連接。
來源鏡像: 確定性子圖的鏡像,具有版本化轉換和完整性控制。
流量計算: 用於波動性、流動性深度、路線模擬、與流量共同定位的風險評分的集成。
目的感知新鮮度 API:每次讀取都會返回:freshness_ms、確認finality_level。
意圖鉤子: 一流的意圖軌道連接,使得 "決定 → 行動" 成爲一個單一的調用。
安全與審計: 速率限制,緊急開關,復審日志和交易後證明。
AI × Web3的未來:支付可驗證數據的代理市場
有了正確的數據層,邊界就會擴大:
MM和代理風險: 自主做市商將_數據的新鮮度和最終性_整合到報價中。
治理副駕駛: 閱讀提案、模擬結果並使用加密證明投注意見的代理。
多鏈錢包政策: "如果每週波動率 > X,則在 Base 上結束時保留 2 ETH".
數據市場用於模型: 具有來源和推斷服務的數據集。
安全層: Vitalik 的警告仍然有效 - 界面和政策必須設計爲減輕詐騙。
如果代理是下一個用戶層,你的架構就是你的產品。給代理提供他們應有的數據基礎。他們渴望,而市場不會等待。