Нещодавно напрямок AI Agent знову став популярним, різноманітні способи співпраці кількох агентів з'являються один за одним. Я, як досвідчений користувач Децентралізованих фінансів, також не сидів без діла — знайшов протокол даних, розроблений для AI агентів, і спробував його.

Ця система має досить цікаву логіку: основа полягає в "надійності даних + можливості перевірки". Вона використовує ZK-докази та механізм оцінки довіри для обробки передачі даних, що прямо необхідно для автоматизованих торгових ботів. Я інтегрував її у свій проект для реального отримання даних про ринки crypto та RWA.

Справжня продуктивність дійсно вражає — особливо активи в екосистемі біткоїна та BNB Chain, затримка може знижуватися до 240 мс, практично на рівні реального часу. Чесно кажучи, це краще, ніж багато традиційних Oracle, які я використовував раніше. Підключення також не викликало проблем, документація зрозуміла, API простий і прямий, просто витягти дані — і все працює. Шар верифікації, підсилений штучним інтелектом, також відфільтровує джерела шуму, фактичні відхилення цін мінімальні.

У цьому напрямку RWA я також бачу можливості. Зараз популярність токенізації зростає, а попит на цінові дані реальних активів в блокчейні дійсно вибухає. Я спробував товарні та нерухомі токени, і після поєднання механізму консенсусу та фільтрації AI, стабільність непогана, не як у деяких Oracle, які при найменших коливаннях відразу ж стрибають.

Проте реальні проблеми починаються — витрати дійсно болючі. У цього бота тисячі викликів даних на день, накопичені витрати стають досить помітними. Якщо це триватиме довго, цю витрату також потрібно добре зважити.