Antiga abordagem vs nova abordagem para dados on-chain
- Antiga: cada aplicação cria subgraphs, oráculos personalizados, ETL, bridges, e depois luta contra latência e confiança - Nova: @AbstractChain torna-se a camada modular de execução de dados — streams limpos, verificáveis e prontos para aplicações que outras chains consomem
Por que isto é importante: - Agentes de IA obtêm → computam → enviam resultados on-chain numa só pipeline, sem ligações frágeis entre chains - L2s subscrevem a dados-como-serviço como APIs em vez de indexadores personalizados - Builders lançam mais rápido, utilizadores têm uma experiência síncrona entre rollups
Testei outputs de agentes a fluir para um contrato e a diferença é enorme: menos infra, mais determinismo
Se os rollups são a camada de computação, Abstract é a camada de dados que os unifica. Concorda ou discorda?
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Antiga abordagem vs nova abordagem para dados on-chain
- Antiga: cada aplicação cria subgraphs, oráculos personalizados, ETL, bridges, e depois luta contra latência e confiança
- Nova: @AbstractChain torna-se a camada modular de execução de dados — streams limpos, verificáveis e prontos para aplicações que outras chains consomem
Por que isto é importante:
- Agentes de IA obtêm → computam → enviam resultados on-chain numa só pipeline, sem ligações frágeis entre chains
- L2s subscrevem a dados-como-serviço como APIs em vez de indexadores personalizados
- Builders lançam mais rápido, utilizadores têm uma experiência síncrona entre rollups
Testei outputs de agentes a fluir para um contrato e a diferença é enorme: menos infra, mais determinismo
Se os rollups são a camada de computação, Abstract é a camada de dados que os unifica. Concorda ou discorda?
#AI #DataLayer #L2 #Ethereum