Prezzo: Covalent

.@Covalent_HQ , @Surf_Copilot e @TheoriqAI come possono collaborare per costruire un'infrastruttura di dati on-chain basata su indicizzazione AI? Riepilogo Covalent fornisce dati multi-chain a bassa latenza verificabili crittograficamente, mentre Surf combina questi dati con segnali sociali per trasformarli in ricerche e prompt di esecuzione leggibili dall'uomo. TheoriqAI utilizza lo stesso set di dati per consentire a gruppi di agenti autonomi di eseguire automaticamente opportunità DeFi. Le tre piattaforme si integrano sulla base di una governance condivisa (DAO 3.0) e standard cross-chain (IBC v2 e Chainlink CCIP), fornendo una struttura di analisi immutabile in tempo reale affidabile sia per gli esseri umani che per le macchine. Panoramica dell'architettura condivisa Covalent trasmette dati da oltre 132 catene in forma di API integrate, mentre Surf fornisce un'interfaccia per visualizzare e interpretare questi dati. TheoriqAI riceve lo stesso flusso di dati in forma di SDK, trasformandolo in strategie eseguibili per agenti autonomi. L'integrazione delle tre piattaforme è possibile attraverso combinazioni basate su SDK piuttosto che scrivere nuovo codice. Strutturazione dei dati per l'apprendimento e la verifica dell'AI Il metodo di indicizzazione ELT di Covalent mantiene i dati di blocco originali e esegue trasformazioni al momento della query, aumentando la possibilità di audit. I campioni di blocco estratti direttamente dal client del nodo dimostrano l'autenticità di una specifica catena e altezza di blocco. Tutte le catene sono integrate in uno schema standard JSON e SQL, consentendo a Surf e TheoriqAI di richiamare i dati con gli stessi nomi di campo. Inoltre, l'API di streaming GoldRush invia eventi con una latenza inferiore a un secondo tramite websocket, mentre il flusso di dati di Chainlink combina i prezzi esterni su base di hash di transazione. Wrapper di contesto favorevole all'AI Il Model Context Protocol include unità e fonti in ciascun campo di dati, consentendo al modello linguistico di inferire senza errori. Il Vector Sidecar fornisce embedding vettoriali che consentono a Surf di analizzare comportamenti simili a quelli dei portafogli, mentre il SQL verificato da ZK genera prove che garantiscono l'accuratezza dei risultati elaborando operazioni di grandi dimensioni off-chain. Flusso di dati in tempo reale Quando un utente inserisce un prompt in Surf, l'AI identifica gli indicatori on-chain necessari e richiama i dati dal flusso di Covalent. Surf genera un rapporto sui risultati e opzioni di esecuzione, e quando l'utente attiva la modalità autonoma, gli stessi dati vengono inviati all'agente portale di TheoriqAI. I gruppi di agenti discutono le strategie di esecuzione basate su prove verificate e, dopo aver eseguito transazioni on-chain, registrano nuovamente i risultati e i punteggi di valutazione su Covalent. Standard di governance e interoperabilità Il movimento di dati cross-chain è garantito da IBC v2 e Chainlink CCIP, e l'identità degli agenti è gestita tramite NFT AgentID secondo lo standard ERC-8004. Il modello DAO 3.0 include una sottostruttura per la decisione congiunta tra esseri umani e AI, e le fonti dei dati sono registrate in un formato di credenziali verificabili W3C. Dal punto di vista normativo, si conforma alle disposizioni di trasparenza della legge EU AI e della legge GENIUS degli Stati Uniti. Roadmap Nel primo trimestre del 2026, lo streaming di Covalent sarà integrato nel backend di Surf, e nel secondo trimestre sarà reso pubblico lo schema dei dati di ricerca di Surf. Nel terzo trimestre, AlphaSwarm v2 di TheoriqAI sarà in grado di leggere direttamente lo schema di Surf, e nel quarto trimestre sarà lanciato un DAO congiunto combinato con il modulo di doppio staking di CXT e THQ. Nel 2027, i ponti IBC v2 e CCIP saranno completati, consentendo a tutti gli agenti di spostare dati di prova tra le catene. Vantaggi chiave e sfide Questo sistema elimina il rischio di manipolazione attraverso la verifica dei dati basata su campioni di blocco e minimizza il ritardo tra analisi ed esecuzione con flussi di dati a livello sub-secondo. La struttura dello schema integrato facilita l'espansione verso nuove catene, e il doppio staking di CXT e THQ incentiva sia la qualità dei dati che le prestazioni degli agenti. Tuttavia, la continua gestione è necessaria per affrontare l'impennata delle commissioni cross-chain in caso di fluttuazioni di mercato, l'equilibrio tra privacy degli utenti e trasparenza, e le differenze normative regionali. Conclusione La combinazione della backbone di dati verificati di Covalent, dell'interfaccia di analisi AI di Surf e del motore di esecuzione autonoma di TheoriqAI porta l'analisi dei dati on-chain oltre la fase dei dashboard statici, evolvendo in un ecosistema di dati centrato su agenti viventi. L'introduzione di schemi comuni, standard di prova e governance DAO 3.0 stabilisce le basi per un'infrastruttura finanziaria in tempo reale affidabile, condivisa tra esseri umani e macchine.

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