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AI代理需要更好的数据:为AI准备的Web3数据层的案例
Web3的数据生态系统?完全混乱。AI代理急需优质信息🚀。现在出现了一个关键瓶颈:代理需要观察、决策、行动和学习。但Web3数据无处不在又无处可寻。分散在各个链上。不同的延迟问题。不一致的最终性。
Web2使得这一切变得简单——从少数平台租用数据。Web3?就没那么简单了。你正在穿梭于一个混乱的节点堆栈、索引器和链外预言机的储藏室。构建有效的加密AI代理似乎几乎是不可能的🔥。
行业领袖看到了AI与加密货币的联系
人们在讨论。人工智能和加密货币似乎天生一对。人工智能带来了生成能力。自主性也是。加密货币为我们提供了_计算和数据的所有权和开放市场_。克里斯·迪克森提出了一个有趣的观点——人工智能系统有点_需要_区块链支持的计算。它重新开放了互联网访问。更好地对齐了激励。
维塔利克以他自己的方式描绘了这个交集。AI作为_接口_。作为_参与者_。作为经济担保的_目标_。他担心当AI遇到对抗性市场时的激励。
DeFi也在变化。正朝着基于意图的方向发展。用户只需说出他们想要什么,而不是如何到达那里。Uniswap Labs和Across提出了ERC-7683。一个跨链标准。当延迟出现时,原始链上数据流会导致糟糕的用户体验🌕。
Web3 AI 开发者的残酷真相
在Web3中构建AI应用?噩梦燃料:
什么使数据对AI代理有效?
良好的数据需求:
当事情出错时
项目已死:
看到这个模式了吗?数据问题导致这些代理失败。团队无法处理多链数据的新鲜度。索引崩溃了💥。
实际有效的是什么
Web3的梦想数据层
我们需要一些可编程、可验证、实时和跨链的东西:
可能的情况
更好的数据基础设施,想象一下:
架构很重要 🚀
仍在拼凑 RPC 调用的团队将无法生存。那些构建真正的 AI 准备数据层 的团队将创造出在生产中实际工作的代理。
代理人们很饥饿。市场没有在等待🔥。