Baru-baru ini, saat mempelajari log inferensi dari beberapa sistem eksekusi AI, saya menemukan fenomena yang menarik—peristiwa yang sama dapat menghasilkan kesimpulan yang sepenuhnya Reverse dalam konteks yang berbeda. Awalnya saya mengira ini adalah kesalahan model, tetapi kemudian saya menyadari bahwa masalahnya tidak terletak di situ. Masalah yang sebenarnya adalah: informasi yang diinputkan sendiri sama sekali tidak dapat diinferensikan.

Bayangkan, sebuah sinyal harga yang terisolasi, sebuah catatan transaksi yang kabur, sebuah peristiwa on-chain yang tidak lengkap—hal-hal ini kurang struktur, tidak memiliki batas, semantik yang membingungkan, dan rantai kausal yang terputus. Apakah Anda benar-benar ingin sistem otomatis membuat keputusan berdasarkan informasi yang terfragmentasi ini? Itu seperti meminta dokter untuk melakukan operasi berdasarkan sinar-X yang kabur, hasilnya bisa dibayangkan.

Ini adalah poin yang ingin saya katakan tapi belum sempat diungkapkan: **Musuh terbesar otomatisasi di blockchain di masa depan bukanlah kurangnya data, tetapi data yang tidak bisa diinferrensi.**

Anda tidak dapat membiarkan mekanisme likuidasi dipicu berdasarkan informasi tanpa batas.
Anda tidak bisa membiarkan sistem tata kelola bergantung pada sinyal yang membingungkan secara semantik untuk menentukan konsensus.
Anda tidak dapat membiarkan Agent melakukan tindakan jika rantai kausal terputus.

Nah, masalahnya adalah, bagaimana cara menyelesaikannya? Ini juga mengapa saya sekarang tertarik dengan proyek APRO ini. Pemikirannya sangat jelas: bukan memberikan "jawaban" di blockchain, tetapi memberikan "bahan yang dapat disimpulkan."

Lihatlah model dekomposisi kondisinya untuk memahaminya. Logika intinya adalah memecah satu peristiwa dari informasi yang linier dan kabur menjadi beberapa potongan data yang terstruktur. Setiap potongan memenuhi: dapat diverifikasi, dapat direproduksi, dapat ditanyakan, dapat dikonfirmasi silang, memiliki keseragaman semantik, dapat dipanggil oleh model, dan dapat berpartisipasi dalam penalaran logis.

Dari sudut pandang yang berbeda, informasi harus dirancang dalam "bentuk yang dapat disimpulkan" sejak momen masuk ke dalam rantai. Ini bukanlah suatu optimasi yang mempercantik, melainkan infrastruktur dari sistem otomatisasi di dalam rantai. Setelah fondasi ini dibangun, proses penyelesaian, pemerintahan, dan eksekusi Agen dapat berjalan dengan stabil.