Web3 数据层：去中心化系统的挑战与机遇

AI代理正在革新Web3，但面临一个关键瓶颈：数据碎片化和不可靠。本文探讨了为去中心化系统构建AI就绪数据层的挑战，并概述了潜在的解决方案。

Web3中的数据困境

AI代理遵循一个简单的循环：观察、决定、行动、学习。在Web3中，这一过程受到分散在异构链、节点堆栈、索引器和预言机中的数据的阻碍。每个数据源都有独特的延迟、最终性和故障模式，为AI系统创造了一个混乱的环境。

主要挑战包括：

• 异质性: 各链之间存在多样的RPC行为、事件模式和最终性假设。
• 数据陈旧性与成本: 便宜但慢的数据与快速但昂贵的自定义索引器之间的权衡。
• 复杂语义： 将原始区块链数据转换为有意义的实体需要持续的ETL过程。
• 可靠性问题： 网络拥堵和预言机延迟导致尾部风险，这对AI而言难以导航。

构建一个人工智能准备好的数据层

要释放AI在Web3中的潜力，需要一种新的数据基础设施。AI就绪数据层的关键组成部分包括：

• 标准化架构： 在链之间对代币、池、头寸的一致表示。
• 新鲜度保证： 定义的延迟服务水平目标和对最终性的感知数据交付。
• 可验证数据： 加密来源或可重放的推导路径。
• Compute-near-data: 共置的评分和模拟能力。
• 时光旅行查询： 仅追加的事件流加上索引快照。

现实世界失败的教训

一些AI-Web3项目因数据层问题面临挑战或停止运营：

• Planet Mojo的"WWA"平台： 与其旗舰游戏同时关闭，原因是市场现实。
• Brian (AI 交易构建器): 在失去先发优势后停止运营。
• TradeAI / Stakx: 暂停了提现并面临关于未注册证券的法律问题。

常见的故障模式包括：

• 生产环境中的延迟和数据碎片化问题
• 热度与实际价值之间的差距
• 对AI交易声明的监管审查

新兴解决方案与最佳实践

1. 基于意图的系统： 从原始调用转向以结果为导向的框架。
2. 最终性意识的数据交付： 暴露信心水平以允许自适应代理策略。
3. 边缘计算： 将关键操作移近数据源。
4. 冗余和备用方案： 使用多个数据源和可解释的推导。
5. 人类监督： 实施对高影响行动的审批流程。

人工智能与Web3的未来

凭借强大的数据层，新领域应运而生：

• 人工智能驱动的市场做市： 自主系统定价数据的新鲜度和最终性。
• 跨链投资组合管理： 基于意图的路由，具有有限延迟保证。
• 人工智能模型的数据市场： 针对具有来源意识的数据集和推理服务的链上支付。

结论

随着人工智能成为Web3的下一个用户界面，基础数据架构将决定成功。构建标准化、镜像化和意图感知数据层的团队将使代理能够以去中心化市场所需的速度观察、决策、行动和学习。