Les agents AI échouent sur des données DeFi fragmentées. Approche traditionnelle : L'agent apprend à partir de transactions de pont éparpillées, d'échanges isolés, d'approbations séparées à travers plus de 15 protocoles. Résultat ? Des schémas incohérents, une prise de décision médiocre. Biconomy change cela fondamentalement. Les agents ne devraient pas gérer la complexité d'exécution. La structure de données de supertransaction offre aux agents des flux de travail propres et structurés au lieu d'un chaos fragmenté : - Flux inter-chaînes complets dans des objets de données uniques - Schémas d'exécution standardisés à travers les protocoles - États de succès/échec atomiques pour un apprentissage fiable De plus, les agents obtiennent tout dans une seule intégration : Comptes intelligents + exécution + routage + abstraction de gaz. Pas de jonglage avec plusieurs API. Pas de formats de données incohérents. Juste des flux de travail structurés dont les agents apprennent réellement. C'est pourquoi les agents @askginadotai et @AIWayfinder exécutent des stratégies complexes qui brisent les bots traditionnels. De meilleures données d'entraînement = des agents plus intelligents.