Los agentes de IA se ven afectados por datos fragmentados de DeFi. Enfoque tradicional: El agente aprende de transacciones de puente dispersas, intercambios aislados, aprobaciones separadas a través de más de 15 protocolos. ¿El resultado? Patrones inconsistentes, mala toma de decisiones. Biconomy cambia esto fundamentalmente. Los agentes no deberían manejar la complejidad de la ejecución. La estructura de datos de supertransacción proporciona a los agentes flujos de trabajo limpios y estructurados en lugar de un caos fragmentado: - Flujos completos entre cadenas en objetos de datos únicos - Patrones de ejecución estandarizados a través de protocolos - Estados de éxito/fracaso atómicos para un aprendizaje fiable Además, los agentes obtienen todo en una sola integración: Cuentas inteligentes + ejecución + enrutamiento + abstracción de gas. Sin tener que manejar múltiples APIs. Sin formatos de datos inconsistentes. Solo flujos de trabajo estructurados de los que los agentes realmente aprenden. Por eso los agentes de @askginadotai y @AIWayfinder realizan estrategias complejas que rompen los bots tradicionales. Mejores datos de entrenamiento = agentes más inteligentes.