Недавно линия AI Agent снова стала популярной, различные способы многопользовательского сотрудничества появляются один за другим. Я, как опытный участник Децентрализованных финансов, тоже не сижу сложа руки — нашел протокол данных, разработанный для AI-агентов, и попробовал его.

Логика этой системы довольно интересна: в ее основе лежит концепция "надежные данные + возможность проверки". Она использует ZK-доказательства и механизм оценки доверия для обработки передачи данных, что является необходимостью для автоматизированных торговых ботов. Я интегрировал это в свой проект для реального получения данных о ценах криптовалют и RWA.

Фактическое исполнение действительно впечатляет — особенно активы в экосистеме Биткойна и BNB Chain, задержка может быть снижена до 240 мс, что практически соответствует реальному времени. Честно говоря, это лучше, чем многие традиционные оракулы, которые я использовал ранее. Подключение тоже не вызвало проблем, документация ясная, API прост и прямолинеен, данные можно получать легко. Уровень проверки, усиленный ИИ, также фильтрует шумовые источники, поэтому фактическое отклонение цен минимально.

Я тоже вижу возможности в направлении RWA. Сейчас интерес к токенизации растет, и спрос на ценовые данные реальных активов на блокчейне действительно взрывообразный. Я протестировал рынки товарных и земельных токенов, и после объединения механизмов консенсуса и фильтрации AI стабильность оказалась неплохой, не так как у некоторых Oracle, которые начинают колебаться при малейших изменениях.

Однако реальная проблема заключается в том, что расходы действительно ощутимы. У этого бота несколько тысяч вызовов данных в день, и накопленные расходы становятся довольно заметными. Если это будет продолжаться долго, эти затраты нужно будет тщательно взвесить.