真是的! 我已经为这个问题绞尽脑汁有一段时间了。AI代理遵循一个简单的循环: **观察 → 决策 → 行动 → 学习**。每个循环都需要新鲜、可靠且无需许可的数据。在Web2中，你可以向一些平台租用这些数据。但在Web3呢? 完全是一团糟! 数据散布在数十条异构链上，各自有着独特的延迟、最终性和失败模式的怪癖。代理们饿了，但食品储藏室真是一团乱!## 人工智能正在侵入Web3，但数据仍然是瓶颈越来越多的开发者认识到**人工智能和加密货币是互补的**：人工智能带来了生成和自主性，而加密货币则带来了_所有权、来源和开放市场_。Chris Dixon甚至支持认为，人工智能系统_需要_区块链来重新调整数据和模型访问的激励。维塔利克·布特林将加密×IA的交叉点分为三类：IA作为_接口_，作为_参与者_，作为经济保障的_目标_。他强调激励机制的精心设计——你不能仅仅将IA贴在对抗性市场上，而不考虑数据的质量和安全性。在执行方面，DeFi 正在向 **基于意图** 的设计演变 (你指示一个期望的结果；求解者竞争实现它)，正是因为链上原始数据流不利于良好的用户体验。**结论：** 代理人到达；市场适应；**数据仍然是限制。**## 让人不悦的真相：Web3中AI开发者所面临的问题**异质性。** 每条链都有其独特的RPC行为、日志和事件模式。基本请求(类似于"在Base+Solana+Polygon上的位置")变成了量身定制的索引器难题。**过时 vs. 成本。** 你可以拥有 _慢且便宜_ 的数据，或者 _快且昂贵_ 的数据。两者兼得？没那么简单。**语义。** 区块是事实；**洞察是模型**。将日志转换为实体 (pools, positions, P&L) 需要通过协议和链进行持续的ETL。**在负载下的可靠性。** 网络拥堵和预言机的延迟正是自主代理最难以掩盖的风险。## "可用数据"的定义以及为什么Web3严重缺乏它数据**可被利用**当一个代理可以在_有限的抖动_预算内_决定和执行_同时保持准确性。具体来说:**标准化语义:** 代币、池、头寸、转移、价格与链间一致的类型/单位。**新鲜度和决定论：** p95/p99 延迟 SLO，更多的 _意识到目的_ 的新鲜度。**可验证性:** 加密来源或可重演的推导。**与数据的近似计算:** 评分、异常检测、路径模拟，与流量_共定位_。**流媒体 + 时间旅行：** 仅附加事件流加上即时索引。当前的Web3堆栈为你提供了这一切的片段，但**没有生产者所需的低延迟的多链一致性结构**。## 真实事件的教训：当延迟和碎片化咬合时多个AI×Web3产品**关闭、被搁置或实际上停止了运营**：**Planet Mojo 的 "WWA" 平台:** 于 **2025年7月1日** 关闭。**Brian (assistant IA → 链上交易):** a **宣布将在2025年5月26日结束操作**，因为失去了先发优势。**TradeAI / Stakx:** 已经收取了数亿，然后**冻结了提款并停止运营**; 现在在美国面临集体诉讼。**有效模型:**1. **意图轨道，非直接调用。**2. **意识到目的的新鲜感。**3. **计算数据。**4. **证据和备选方案。**5. **人类在环中。**## 一种适合人工智能的数据层应是什么样的**可编程的，可验证的，实时的，多链的**：**数据摄取与规范化：** 多链连接器 → 具有显式单位和小数的标准模式。**流媒体 + 快照：** Kafka 类型的流用于事件；OLAP 快照用于时间旅行和连接。**来源镜像:** 确定性子图的镜像，具有版本化转换和完整性控制。**流量计算:** 用于波动性、流动性深度、路线模拟、与流量共同定位的风险评分的集成。目的感知新鲜度 API：每次读取都会返回：freshness_ms、确认finality_level。**意图钩子：** 一流的意图轨道连接，使得 "决定 → 行动" 成为一个单一的调用。**安全与审计:** 速率限制，紧急开关，复审日志和交易后证明。## AI × Web3的未来：支付可验证数据的代理市场有了正确的数据层，边界就会扩大：**MM和代理风险:** 自主做市商将_数据的新鲜度和最终性_整合到报价中。**治理副驾驶:** 阅读提案、模拟结果并使用加密证明投注意见的代理。**多链钱包政策:** "如果每周波动率 > X，则在 Base 上结束时保留 2 ETH".**数据市场用于模型：** 具有来源和推断服务的数据集。**安全层:** Vitalik 的警告仍然有效 - 界面和政策必须设计为减轻诈骗。如果代理是下一个用户层，**你的架构就是你的产品**。给代理提供他们应有的数据基础。他们渴望，而市场不会等待。
人工智能渴望；Web3 数据是一团糟：为什么为人工智能准备的数据层是必不可少的
真是的! 我已经为这个问题绞尽脑汁有一段时间了。AI代理遵循一个简单的循环: 观察 → 决策 → 行动 → 学习。每个循环都需要新鲜、可靠且无需许可的数据。在Web2中，你可以向一些平台租用这些数据。但在Web3呢? 完全是一团糟! 数据散布在数十条异构链上，各自有着独特的延迟、最终性和失败模式的怪癖。
代理们饿了，但食品储藏室真是一团乱!
人工智能正在侵入Web3，但数据仍然是瓶颈
越来越多的开发者认识到人工智能和加密货币是互补的：人工智能带来了生成和自主性，而加密货币则带来了_所有权、来源和开放市场_。Chris Dixon甚至支持认为，人工智能系统_需要_区块链来重新调整数据和模型访问的激励。
维塔利克·布特林将加密×IA的交叉点分为三类：IA作为_接口_，作为_参与者_，作为经济保障的_目标_。他强调激励机制的精心设计——你不能仅仅将IA贴在对抗性市场上，而不考虑数据的质量和安全性。
在执行方面，DeFi 正在向 基于意图 的设计演变 (你指示一个期望的结果；求解者竞争实现它)，正是因为链上原始数据流不利于良好的用户体验。
结论： 代理人到达；市场适应；数据仍然是限制。
让人不悦的真相：Web3中AI开发者所面临的问题
异质性。 每条链都有其独特的RPC行为、日志和事件模式。基本请求(类似于"在Base+Solana+Polygon上的位置")变成了量身定制的索引器难题。
过时 vs. 成本。 你可以拥有 慢且便宜 的数据，或者 快且昂贵 的数据。两者兼得？没那么简单。
语义。 区块是事实；洞察是模型。将日志转换为实体 (pools, positions, P&L) 需要通过协议和链进行持续的ETL。
在负载下的可靠性。 网络拥堵和预言机的延迟正是自主代理最难以掩盖的风险。
"可用数据"的定义以及为什么Web3严重缺乏它
数据可被利用当一个代理可以在_有限的抖动_预算内_决定和执行_同时保持准确性。具体来说:
标准化语义: 代币、池、头寸、转移、价格与链间一致的类型/单位。
新鲜度和决定论： p95/p99 延迟 SLO，更多的 意识到目的 的新鲜度。
可验证性: 加密来源或可重演的推导。
与数据的近似计算: 评分、异常检测、路径模拟，与流量_共定位_。
流媒体 + 时间旅行： 仅附加事件流加上即时索引。
当前的Web3堆栈为你提供了这一切的片段，但没有生产者所需的低延迟的多链一致性结构。
真实事件的教训：当延迟和碎片化咬合时
多个AI×Web3产品关闭、被搁置或实际上停止了运营：
Planet Mojo 的 "WWA" 平台: 于 2025年7月1日 关闭。
Brian (assistant IA → 链上交易): a 宣布将在2025年5月26日结束操作，因为失去了先发优势。
TradeAI / Stakx: 已经收取了数亿，然后冻结了提款并停止运营; 现在在美国面临集体诉讼。
有效模型:
一种适合人工智能的数据层应是什么样的
可编程的，可验证的，实时的，多链的：
数据摄取与规范化： 多链连接器 → 具有显式单位和小数的标准模式。
流媒体 + 快照： Kafka 类型的流用于事件；OLAP 快照用于时间旅行和连接。
来源镜像: 确定性子图的镜像，具有版本化转换和完整性控制。
流量计算: 用于波动性、流动性深度、路线模拟、与流量共同定位的风险评分的集成。
目的感知新鲜度 API：每次读取都会返回：freshness_ms、确认finality_level。
意图钩子： 一流的意图轨道连接，使得 "决定 → 行动" 成为一个单一的调用。
安全与审计: 速率限制，紧急开关，复审日志和交易后证明。
AI × Web3的未来：支付可验证数据的代理市场
有了正确的数据层，边界就会扩大：
MM和代理风险: 自主做市商将_数据的新鲜度和最终性_整合到报价中。
治理副驾驶: 阅读提案、模拟结果并使用加密证明投注意见的代理。
多链钱包政策: "如果每周波动率 > X，则在 Base 上结束时保留 2 ETH".
数据市场用于模型： 具有来源和推断服务的数据集。
安全层: Vitalik 的警告仍然有效 - 界面和政策必须设计为减轻诈骗。
如果代理是下一个用户层，你的架构就是你的产品。给代理提供他们应有的数据基础。他们渴望，而市场不会等待。