AI代理在碎片化的DeFi数据上崩溃。 传统方法：代理从分散的桥接交易、孤立的交换、15个以上协议的单独批准中学习。结果？不一致的模式，糟糕的决策。 Biconomy从根本上改变了这一点。 代理不应该处理执行复杂性。 超级交易数据结构为代理提供了干净、结构化的工作流程，而不是碎片化的混乱： - 单个数据对象中的完整跨链流 - 跨协议的标准化执行模式 - 可靠学习的原子成功/失败状态 此外，代理在一个集成中获得所有内容：智能账户 + 执行 + 路由 + 燃气抽象。 无需 juggling 多个API。没有不一致的数据格式。只有代理实际学习的结构化工作流程。 这就是为什么@askginadotai和@AIWayfinder代理执行复杂策略，打破传统机器人。 更好的训练数据 = 更聪明的代理。