AI-агенты сталкиваются с фрагментированными данными DeFi. Традиционный подход: агент учится на разбросанных транзакциях мостов, изолированных свопах, отдельных одобрениях по более чем 15 протоколам. Результат? Непоследовательные паттерны, плохое принятие решений. Biconomy меняет это кардинально. Агентам не следует справляться со сложностью выполнения. Структура данных супер-транзакций предоставляет агентам чистые, структурированные рабочие процессы вместо фрагментированного хаоса: - Полные кросс-цепочные потоки в единых объектах данных - Стандартизированные паттерны выполнения по протоколам - Атомарные состояния успеха/неудачи для надежного обучения Кроме того, агенты получают все в одной интеграции: Умные аккаунты + выполнение + маршрутизация + абстракция газа. Без необходимости управлять несколькими API. Без несогласованных форматов данных. Только структурированные рабочие процессы, из которых агенты действительно учатся. Вот почему агенты @askginadotai и @AIWayfinder выполняют сложные стратегии, которые ломают традиционные боты. Лучшие обучающие данные = более умные агенты.