Covalent-Preis

.@Covalent_HQ , @Surf_Copilot und @TheoriqAI, wie können wir zusammenarbeiten, um eine auf KI-Indexierung basierende On-Chain-Dateninfrastruktur aufzubauen? Zusammenfassung Covalent liefert kryptographisch verifizierbare, ultra-niedrig-latente Multichain-Daten, während Surf diese Daten mit sozialen Signalen kombiniert und in menschenlesbare Forschungs- und Ausführungsaufforderungen umwandelt. TheoriqAI nutzt denselben Datensatz, um autonomen Agenten zu ermöglichen, DeFi-Möglichkeiten automatisch auszuführen. Die drei Plattformen sind integriert, basierend auf gemeinsamer Governance (DAO 3.0) und Cross-Chain-Standards (IBC v2 und Chainlink CCIP), um eine vertrauenswürdige, Echtzeit-unveränderliche Analyseinfrastruktur für Menschen und Maschinen bereitzustellen. Gemeinsame Architekturübersicht Covalent streamt Daten aus über 132 Chains in Form einer integrierten API, während Surf eine Schnittstelle zur Visualisierung und Interpretation dieser Daten bereitstellt. TheoriqAI erhält denselben Datenstrom in Form eines SDK und wandelt ihn in umsetzbare Strategien für autonome Agenten um. Die Integration der drei Plattformen ist durch SDK-basierte Konfigurationen möglich, anstatt neuen Code zu schreiben. Datenstrukturierung für KI-Training und -Validierung Covalents ELT-Indexierungsmethode bewahrt die Original-Blockdaten und führt bei Abfragen Transformationen durch, um die Auditierbarkeit zu erhöhen. Blockproben, die direkt vom Node-Client extrahiert werden, beweisen die Echtheit bestimmter Chains und Blockhöhen. Alle Chains sind in JSON- und SQL-Standard-Schemas integriert, sodass Surf und TheoriqAI Daten mit denselben Feldnamen abrufen können. Darüber hinaus überträgt die GoldRush-Streaming-API Ereignisse mit einer Verzögerung von weniger als einer Sekunde über Websockets, während der Chainlink-Datenstrom externe Preise auf Transaktionshash-Ebene kombiniert. KI-freundlicher Kontextwrapper Das Model Context Protocol umfasst Einheiten und Quellen in jedem Datenfeld, sodass das Sprachmodell ohne Missverständnisse inferieren kann. Der Vector Sidecar bietet Surf Vektor-Embedding, um ähnliche Wallet-Aktionen zu analysieren, während ZK-Verified SQL Beweise generiert, die die Genauigkeit der Ergebnisse garantieren, während große Berechnungen off-chain verarbeitet werden. Echtzeit-Datenfluss Wenn ein Benutzer in Surf eine Eingabeaufforderung eingibt, identifiziert die KI die erforderlichen On-Chain-Indikatoren und ruft Daten aus dem Covalent-Stream ab. Surf erstellt einen Ergebnisbericht und Ausführungsoptionen, und wenn der Benutzer den autonomen Modus aktiviert, werden dieselben Daten an den Portal-Agenten von TheoriqAI übermittelt. Die Agenten-Kolonne berät über Ausführungsstrategien basierend auf verifiziertem Beweis und führt On-Chain-Transaktionen durch, bevor die Ergebnisse und Bewertungspunkte wieder an Covalent aufgezeichnet werden. Governance- und Interoperabilitätsstandards Der Cross-Chain-Datenverkehr wird durch IBC v2 und Chainlink CCIP gewährleistet, und die Identität der Agenten wird durch das AgentID NFT des ERC-8004-Standards verwaltet. Das DAO 3.0-Modell umfasst eine Substruktur, in der Menschen und KI gemeinsam Entscheidungen treffen, und die Datenquelle wird im W3C-verifizierbaren Credential-Format aufgezeichnet. In regulatorischer Hinsicht erfüllt es die Transparenzanforderungen des EU AI-Gesetzes und des US GENIUS-Gesetzes. Fahrplan Im ersten Quartal 2026 wird das Covalent-Streaming in das Surf-Backend integriert, und im zweiten Quartal wird das Forschungsdatenschema von Surf veröffentlicht. Im dritten Quartal wird TheoriqAIs AlphaSwarm v2 in der Lage sein, das Surf-Schema direkt zu lesen, und im vierten Quartal wird ein gemeinsames DAO mit dem Dual-Staking-Modul von CXT und THQ ins Leben gerufen. Im Jahr 2027 werden die IBC v2- und CCIP-Brücken fertiggestellt, sodass alle Agenten Nachweisdaten zwischen den Chains bewegen können. Kernvorteile und Herausforderungen Dieses System beseitigt Manipulationsrisiken durch die Validierung von Daten auf Basis von Blockproben und minimiert die Verzögerung zwischen Analyse und Ausführung durch Datenströme im Sub-Sub-Sekundenbereich. Die integrierte Schema-Struktur erleichtert die Erweiterung neuer Chains, und das Dual-Staking von CXT und THQ incentiviert sowohl die Datenqualität als auch die Agentenleistung. Andererseits erfordern Marktschwankungen, plötzliche Anstiege der Cross-Chain-Gebühren, das Gleichgewicht zwischen Benutzerprivatsphäre und Transparenz sowie regionale regulatorische Unterschiede eine kontinuierliche Verwaltung. Fazit Durch die Kombination von Covalents verifiziertem Datenrückgrat, Surfs KI-Analyse-Schnittstelle und TheoriqAIs autonomem Ausführungs-Engine entwickelt sich die On-Chain-Datenanalyse über den statischen Dashboard-Status hinaus zu einem lebendigen, agentenbasierten Datenökosystem. Die Einführung eines gemeinsamen Schemas, von Nachweisstandards und der DAO 3.0-Governance legt die Grundlage für eine vertrauenswürdige Echtzeit-Finanzinfrastruktur, die sowohl von Menschen als auch von Maschinen gemeinsam genutzt wird.

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