AI-Agenten scheitern an fragmentierten DeFi-Daten. Traditioneller Ansatz: Der Agent lernt aus verstreuten Brücken-Transaktionen, isolierten Swaps, separaten Genehmigungen über 15+ Protokolle. Ergebnis? Inkonsistente Muster, schlechte Entscheidungsfindung. Biconomy ändert dies grundlegend. Agenten sollten die Ausführungs-Komplexität nicht handhaben. Die Supertransaction-Datenstruktur bietet Agenten saubere, strukturierte Arbeitsabläufe anstelle von fragmentiertem Chaos: - Vollständige Cross-Chain-Flüsse in einzelnen Datenobjekten - Standardisierte Ausführungsmuster über Protokolle hinweg - Atomare Erfolgs-/Misserfolgszustände für zuverlässiges Lernen Außerdem erhalten Agenten alles in einer Integration: Smarte Konten + Ausführung + Routing + Gas-Abstraktion. Kein Jonglieren mit mehreren APIs. Keine inkonsistenten Datenformate. Nur strukturierte Arbeitsabläufe, aus denen Agenten tatsächlich lernen. Deshalb führen @askginadotai und @AIWayfinder-Agenten komplexe Strategien aus, die traditionelle Bots übertreffen. Bessere Trainingsdaten = intelligentere Agenten.