Agenci AI zmagają się z fragmentowanymi danymi DeFi. Tradycyjne podejście: Agent uczy się z rozproszonych transakcji mostowych, izolowanych wymian, oddzielnych zatwierdzeń w ponad 15 protokołach. Rezultat? Niekonsekwentne wzorce, słabe podejmowanie decyzji. Biconomy zmienia to fundamentalnie. Agenci nie powinni radzić sobie z złożonością wykonania. Struktura danych supertransakcji daje agentom czyste, uporządkowane przepływy pracy zamiast fragmentowanego chaosu: - Kompleksowe przepływy międzyłańcuchowe w pojedynczych obiektach danych - Ustandaryzowane wzorce wykonania w różnych protokołach - Atomowe stany sukcesu/niepowodzenia dla niezawodnego uczenia się Dodatkowo agenci otrzymują wszystko w jednej integracji: inteligentne konta + wykonanie + routowanie + abstrakcja gazu. Koniec z żonglowaniem wieloma interfejsami API. Koniec z niespójnymi formatami danych. Tylko uporządkowane przepływy pracy, z których agenci naprawdę się uczą. Dlatego agenci @askginadotai i @AIWayfinder realizują złożone strategie, które łamią tradycyjne boty. Lepsze dane treningowe = mądrzejsi agenci.