Los agentes de IA se rompen con datos DeFi fragmentados. Enfoque tradicional: El agente aprende de transacciones puente dispersas, swaps aislados, aprobaciones separadas a través de 15+ protocolos. ¿Resultado? Patrones inconsistentes, malas decisiones. La biconomía cambia esto fundamentalmente. Los agentes no deberían manejar la complejidad de la ejecución. La estructura de datos de supertransacciones ofrece a los agentes flujos de trabajo limpios y estructurados en lugar de caos fragmentado: - Flujos completos de cadena cruzada en objetos de datos individuales - Patrones de ejecución estandarizados entre protocolos - Estados de éxito/fracaso atómicos para un aprendizaje fiable Además, los agentes tienen todo en una sola integración: cuentas inteligentes + ejecución + enrutamiento + abstracción de gas. No tienes que gestionar varias APIs. No hay formatos de datos inconsistentes. Solo flujos de trabajo estructurados de los que los agentes realmente aprenden. Por eso los agentes @askginadotai y @AIWayfinder ejecutan estrategias complejas que rompen los bots tradicionales. Mejores datos de entrenamiento = agentes más inteligentes.