Web3 數據層：去中心化系統的挑戰與機遇

AI代理正在革新Web3，但面臨一個關鍵瓶頸：數據碎片化和不可靠。本文探討了爲去中心化系統構建AI就緒數據層的挑戰，並概述了潛在的解決方案。

Web3中的數據困境

AI代理遵循一個簡單的循環：觀察、決定、行動、學習。在Web3中，這一過程受到分散在異構鏈、節點堆棧、索引器和預言機中的數據的阻礙。每個數據源都有獨特的延遲、最終性和故障模式，爲AI系統創造了一個混亂的環境。

主要挑戰包括：

• 異質性: 各鏈之間存在多樣的RPC行爲、事件模式和最終性假設。
• 數據陳舊性與成本: 便宜但慢的數據與快速但昂貴的自定義索引器之間的權衡。
• 復雜語義： 將原始區塊鏈數據轉換爲有意義的實體需要持續的ETL過程。
• 可靠性問題： 網路擁堵和預言機延遲導致尾部風險，這對AI而言難以導航。

構建一個人工智能準備好的數據層

要釋放AI在Web3中的潛力，需要一種新的數據基礎設施。AI就緒數據層的關鍵組成部分包括：

• 標準化架構： 在鏈之間對代幣、池、頭寸的一致表示。
• 新鮮度保證： 定義的延遲服務水平目標和對最終性的感知數據交付。
• 可驗證數據： 加密來源或可重放的推導路徑。
• Compute-near-data: 共置的評分和模擬能力。
• 時光旅行查詢： 僅追加的事件流加上索引快照。

現實世界失敗的教訓

一些AI-Web3項目因數據層問題面臨挑戰或停止運營：

• Planet Mojo的"WWA"平台： 與其旗艦遊戲同時關閉，原因是市場現實。
• Brian (AI 交易構建器): 在失去先發優勢後停止運營。
• TradeAI / Stakx: 暫停了提現並面臨關於未註冊證券的法律問題。

常見的故障模式包括：

• 生產環境中的延遲和數據碎片化問題
• 熱度與實際價值之間的差距
• 對AI交易聲明的監管審查

新興解決方案與最佳實踐

1. 基於意圖的系統： 從原始調用轉向以結果爲導向的框架。
2. 最終性意識的數據交付： 暴露信心水平以允許自適應代理策略。
3. 邊緣計算： 將關鍵操作移近數據源。
4. 冗餘和備用方案： 使用多個數據源和可解釋的推導。
5. 人類監督： 實施對高影響行動的審批流程。

人工智能與Web3的未來

憑藉強大的數據層，新領域應運而生：

• 人工智能驅動的市場做市： 自主系統定價數據的新鮮度和最終性。
• 跨鏈投資組合管理： 基於意圖的路由，具有有限延遲保證。
• 人工智能模型的數據市場： 針對具有來源意識的數據集和推理服務的鏈上支付。

結論

隨着人工智能成爲Web3的下一個用戶界面，基礎數據架構將決定成功。構建標準化、鏡像化和意圖感知數據層的團隊將使代理能夠以去中心化市場所需的速度觀察、決策、行動和學習。