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
ETH1,82%
Ver original
post-image
Esta página pode conter conteúdos de terceiros, que são fornecidos apenas para fins informativos (sem representações/garantias) e não devem ser considerados como uma aprovação dos seus pontos de vista pela Gate, nem como aconselhamento financeiro ou profissional. Consulte a Declaração de exoneração de responsabilidade para obter mais informações.
  • Recompensa
  • Comentar
  • Republicar
  • Partilhar
Comentar
0/400
Nenhum comentário
  • Fixar