Agentes de IA quebram com dados DeFi fragmentados. Abordagem tradicional: O agente aprende com transações bridge dispersas, swaps isolados, aprovações separadas entre 15+ protocolos. Resultado? Padrões inconsistentes, decisões ruins. Biconomy muda isso fundamentalmente. Agentes não deveriam lidar com a complexidade da execução. A estrutura de dados supertransação oferece aos agentes fluxos de trabalho limpos e estruturados, em vez de caos fragmentado: - Fluxos completos de cadeia cruzada em objetos de dados individuais - Padrões padronizados de execução entre protocolos - Estados de sucesso/fracasso atômicos para aprendizagem confiável Além disso, os agentes têm tudo em uma única integração: contas inteligentes + execução + roteamento + abstração de gás. Nada de gerenciar múltiplas APIs. Sem formatos de dados inconsistentes. Apenas fluxos de trabalho estruturados dos quais os agentes realmente aprendam. É por isso que agentes @askginadotai e @AIWayfinder executam estratégias complexas que quebram bots tradicionais. Melhores dados de treinamento = agentes mais inteligentes.