AI-agenter bryter på fragmenterte DeFi-data. Tradisjonell tilnærming: Agenten lærer av spredte brotransaksjoner, isolerte swaps, separate godkjenninger på tvers av 15+ protokoller. Resultat? Inkonsekvente mønstre, dårlige beslutninger. Biconomi endrer dette fundamentalt. Agenter bør ikke håndtere utførelseskompleksitet. Supertransaksjonsdatastrukturen gir agenter rene, strukturerte arbeidsflyter i stedet for fragmentert kaos: - Fullstendige krysskjedeflyter i enkeltstående dataobjekter - Standardiserte utførelsesmønstre på tvers av protokoller - Atomære suksess-/feiltilstander for pålitelig læring I tillegg får agentene alt i én integrasjon: Smartkontoer + utførelse + ruting + gassabstraksjon. Ingen håndtering av flere API-er. Ingen inkonsistente dataformater. Bare strukturerte arbeidsflyter som agenter faktisk lærer av. Dette er grunnen til at @askginadotai og @AIWayfinder agenter utfører komplekse strategier som bryter tradisjonelle roboter. Bedre treningsdata = smartere agenter.