Разработчики AI-проектов часто сталкиваются с одной и той же проблемой: при плохой производительности модели их первая реакция — обвинить алгоритм или саму модель. Но те, кто уже сталкивался с этой проблемой, прекрасно знают, что причина обычно кроется не в этом.

Если внимательно рассмотреть текущий технологический стек Web3, становится ясно. Источники данных разбросаны в хаосе, протоколы и dApp работают независимо друг от друга, отсутствует единый стандарт данных. Еще более обидно то, что уже сгенерированные сигналы трудно повторно использовать — приходится каждый раз заново обрабатывать данные, что очень снижает эффективность.

Именно поэтому многие AI-приложения показывают посредственные результаты в цепочке. Интеллектуальные агенты должны делать выводы на основе одних и тех же фактов, но текущая инфраструктура этого не позволяет.

Ключевое решение — на уровне данных. Если стандартизировать поведенческие данные, чтобы все виды интеллектуальных агентов, dApp и протоколы могли работать на основе одного и того же набора данных, ситуация кардинально изменится — скорость итераций увеличится, логика выполнения станет яснее, система станет по-настоящему масштабируемой. Это не мелкая оптимизация, а изменение правил игры.