Récemment, la ligne AI Agent est redevenue populaire, avec toutes sortes de jeux de collaboration entre plusieurs agents qui émergent. En tant qu'ancien dans la Finance décentralisée, je ne suis pas resté inactif - j'ai trouvé un protocole de données conçu pour les agents AI et je l'ai essayé.

La logique de ce système est assez intéressante : le cœur repose sur "données fiables + vérifiables". Il utilise des preuves ZK et un mécanisme de notation de confiance pour traiter le transfert de données, ce qui est directement essentiel pour les bots de trading automatisés. Je l'ai intégré dans mon propre projet pour récupérer en temps réel les données de marché des cryptomonnaies et des RWA.

Les performances en conditions réelles sont vraiment impressionnantes - surtout pour les actifs de l'écosystème Bitcoin et de la chaîne BNB, où la latence peut descendre à environ 240 ms, presque au niveau en temps réel. Pour être honnête, cela dépasse de nombreux Oracle traditionnels que j'ai utilisés auparavant. L'intégration n'a pas été compliquée, la documentation est claire, l'API est simple et directe, il suffit de tirer les données pour faire fonctionner le tout. La couche de validation améliorée par l'IA filtrera également les sources de bruit, et en pratique, l'écart de prix est négligeable.

Je vois aussi des opportunités dans ce domaine RWA. La popularité de la tokenisation est en forte hausse, et la demande de données sur les prix des actifs réels sur la blockchain est effectivement en pleine explosion. J'ai testé le marché des jetons de marchandises et de biens immobiliers, et après avoir combiné le mécanisme de consensus et le filtrage par IA, la stabilité est bonne, contrairement à certains oracles qui deviennent chaotiques dès qu'il y a des fluctuations.

Cependant, le problème réel est arrivé - les frais sont vraiment douloureux. Pour ce Bot, les milliers d'appels de données par jour s'accumulent en coûts assez évidents. Sur le long terme, il faut bien peser cette dépense.