Agentes de IA quebram em dados DeFi fragmentados. Abordagem tradicional: O agente aprende com transações de ponte dispersas, trocas isoladas, aprovações separadas em mais de 15 protocolos. Resultado? Padrões inconsistentes, tomada de decisão fraca. A Biconomy muda isso fundamentalmente. Os agentes não deveriam lidar com a complexidade da execução. A estrutura de dados de supertransação oferece aos agentes fluxos de trabalho limpos e estruturados em vez de um caos fragmentado: - Fluxos cross-chain completos em objetos de dados únicos - Padrões de execução padronizados entre protocolos - Estados de sucesso/falha atômicos para aprendizado confiável Além disso, os agentes recebem tudo em uma única integração: Contas inteligentes + execução + roteamento + abstração de gás. Sem malabarismos com várias APIs. Sem formatos de dados inconsistentes. Apenas fluxos de trabalho estruturados dos quais os agentes realmente aprendem. É por isso que os agentes @askginadotai e @AIWayfinder realizam estratégias complexas que quebram bots tradicionais. Melhores dados de treinamento = agentes mais inteligentes.