AI 代理在分散的 DeFi 數據上出現問題。 傳統方法：代理從分散的橋接交易、孤立的交換、15 個以上協議中的單獨批准中學習。結果？不一致的模式，糟糕的決策。 Biconomy 徹底改變了這一點。 代理不應該處理執行的複雜性。 超交易數據結構為代理提供乾淨、結構化的工作流程，而不是分散的混亂： - 單一數據對象中的完整跨鏈流 - 協議之間標準化的執行模式 - 可靠學習的原子成功/失敗狀態 此外，代理在一個整合中獲得所有內容：智能賬戶 + 執行 + 路由 + 燃料抽象。 不需要同時處理多個 API。不需要不一致的數據格式。只有代理實際學習的結構化工作流程。 這就是為什麼 @askginadotai 和 @AIWayfinder 代理執行複雜策略，打破傳統機器人的原因。 更好的訓練數據 = 更聰明的代理。