做AI项目的开发者最常见的一个坑：遇到模型表现不理想，第一反应就是甩锅给算法或模型本身。但真正踩过坑的人都清楚，问题往往不在这儿。

仔细看看现在的Web3技术栈就明白了。数据源散乱得一塌糊涂，各个协议、dApp各自为政，根本没有统一的数据标准。更扎心的是，已经生成过的信号很难被复用，每次都得重新处理一遍数据，效率低得要死。

这就是为什么很多AI应用在链上表现一般的深层原因。智能体需要在同一套事实基础上推理，但现在的基础设施根本做不到。

关键突破口在数据层。如果能把行为数据标准化，让各类智能体、dApp和协议都能基于同一个数据基准来工作，事情就会完全不同——迭代速度快了，执行逻辑确定了，系统也就真正可扩展了。这不是小优化，是改变游戏规则。