Precio de Covalent

.@Covalent_HQ, @Surf_Copilot y @TheoriqAI, ¿cómo pueden colaborar para construir una infraestructura de datos en cadena basada en la indexación de IA? Resumen Covalent proporciona datos multichain de ultra baja latencia que son criptográficamente verificables, y Surf combina esos datos con señales sociales para convertirlos en investigaciones y prompts de ejecución legibles por humanos. TheoriqAI utiliza el mismo conjunto de datos para permitir que un grupo de agentes autónomos ejecute automáticamente oportunidades de DeFi. Las tres plataformas están integradas sobre la base de gobernanza conjunta (DAO 3.0) y estándares cross-chain (IBC v2 y Chainlink CCIP), proporcionando una estructura de análisis inmutable en tiempo real en la que tanto humanos como máquinas pueden confiar. Resumen de la arquitectura conjunta Covalent transmite datos de más de 132 cadenas en forma de API integrada, mientras que Surf proporciona una interfaz para visualizar e interpretar esos datos. TheoriqAI recibe el mismo flujo de datos en forma de SDK y lo convierte en estrategias ejecutables para agentes autónomos. La integración de las tres plataformas es posible mediante combinaciones basadas en SDK en lugar de escribir nuevo código. Estructuración de datos para el aprendizaje y la validación de IA El método de indexación ELT de Covalent mantiene los datos de bloque originales y realiza transformaciones al consultar, aumentando la auditabilidad. Los especímenes de bloque extraídos directamente del cliente de nodo prueban la autenticidad de una cadena y altura de bloque específicos. Todas las cadenas están integradas en un esquema estándar de JSON y SQL, lo que permite que Surf y TheoriqAI llamen a los datos con los mismos nombres de campo. Además, la API de streaming GoldRush envía eventos con una latencia de menos de un segundo a través de WebSocket, y el flujo de datos de Chainlink combina precios externos en unidades de hash de transacción. Wrapper de contexto amigable para IA El Protocolo de Contexto del Modelo incluye unidades y fuentes en cada campo de datos, permitiendo que el modelo de lenguaje infiera sin errores. Vector Sidecar proporciona incrustaciones vectoriales que permiten a Surf analizar comportamientos de billetera similares, y SQL verificado por ZK genera pruebas que garantizan la precisión de los resultados mientras procesa operaciones de gran volumen fuera de la cadena. Flujo de datos en tiempo real Cuando un usuario ingresa un prompt en Surf, la IA identifica los indicadores en cadena necesarios y llama a los datos del flujo de Covalent. Surf genera un informe de resultados y opciones de ejecución, y cuando el usuario activa el modo autónomo, los mismos datos se envían al agente del portal de TheoriqAI. El grupo de agentes discute estrategias de ejecución basadas en pruebas verificadas y realiza transacciones en cadena, registrando los resultados y las puntuaciones de evaluación nuevamente en Covalent. Gobernanza y estándares de interoperabilidad El movimiento de datos cross-chain está garantizado a través de IBC v2 y Chainlink CCIP, y la identidad de los agentes se gestiona mediante el NFT AgentID del estándar ERC-8004. El modelo DAO 3.0 incluye una subestructura donde humanos e IA toman decisiones conjuntamente, y la fuente de datos se registra en un formato de credenciales verificables de W3C. En términos regulatorios, se cumplen las cláusulas de transparencia de la ley de IA de la UE y la ley GENIUS de EE. UU. Hoja de ruta En el primer trimestre de 2026, el streaming de Covalent se integrará en el backend de Surf, y en el segundo trimestre se publicará el esquema de datos de investigación de Surf. En el tercer trimestre, AlphaSwarm v2 de TheoriqAI podrá leer directamente el esquema de Surf, y en el cuarto trimestre se lanzará un DAO conjunto que combina el módulo de doble staking de CXT y THQ. En 2027, se completarán los puentes IBC v2 y CCIP, permitiendo que todos los agentes muevan datos de prueba entre cadenas. Ventajas clave y desafíos Este sistema elimina el riesgo de manipulación mediante la validación de datos basada en especímenes de bloque y minimiza la latencia entre análisis y ejecución con flujos de datos en subsegundos. La estructura de esquema integrada facilita la expansión a nuevas cadenas, y el doble staking de CXT y THQ incentiva tanto la calidad de los datos como el rendimiento de los agentes. Sin embargo, la volatilidad del mercado puede provocar picos en las tarifas cross-chain, y se requiere una gestión continua para equilibrar la privacidad del usuario y la transparencia, así como las diferencias regulatorias por región. Conclusión La combinación de la columna vertebral de datos verificados de Covalent, la interfaz de análisis de IA de Surf y el motor de ejecución autónoma de TheoriqAI lleva el análisis de datos en cadena más allá de las etapas de panel estático hacia un ecosistema de datos centrado en agentes vivos. La introducción de un esquema común, estándares de prueba y gobernanza DAO 3.0 establece las bases para una infraestructura financiera en tiempo real en la que humanos y máquinas pueden confiar.

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