rss3 ai數據網絡為virtuals的g.a.m.e.智能體提供全球數據支持

原文來源：rss3

rss3 ai 數據網絡（也稱為 rss3 數據子層，dsl）現已正式集成到 virtuals 的 g.a.m.e. agentic 框架中，為 ai 智能體提供來自 web1、web2 和 web3 的實時、結構化且可驗證的數據。這一集成讓 virtuals 的 ai 智能體能夠獲取實時、結構化且可驗證的全域數據，滿足 ai 對高質量數據的迫切需求。

藉助 rss3 ai 數據網絡，virtuals g.a.m.e.生態系統中的智能體可無縫訪問實時區塊鏈數據（已支持 16 條鏈，且持續增加中）、社交媒體情報以及跨平台的原始數據流，打破了當前 ai 發展所面臨的數據孤島問題。這使得 ai 和 defai 智能體在遊戲、defi 和社交領域能夠以前所未有的自主性和智能性運行。開發者若希望在 virtuals 框架中使用 rss3 的數據，可前往 virtuals 的 github 代碼庫了解更多集成詳情。

實時可驗證數據如何增強 ai 能力

傳統的 ai 智能體往往依賴封閉的、中心化的數據集，與現實世界的動態信息隔絕。rss3 顛覆了這一局限，提供開放、可驗證、去中心化的數據流–這是當前 ai 生態中至關重要但長期缺失的一環。rss3 被譽為“數據界的比特幣”，確保 ai 智能體能夠接收結構化的實時信息，而無需依賴中心化的管理者，實現去信任化決策和去中心化智能。迄今為止，rss3 ai 數據網絡已處理約 4 億次查詢請求。

rss3 ai 數據網絡由 92 個去中心化的 rss3 節點組成，其中包括 google 自身的 rss3 節點，進一步增強了 ai 智能體的去中心化能力和可靠性，使其在 npc 行為建模、實時情緒分析和自主金融系統等應用場景中能夠更精準、更高效地運行。

解鎖 ai 智能體的無限可能

在最近的一次播客採訪中，rss3 創始人 joshua 分享了一些基於 virtuals g.a.m.e.框架並結合 rss3 數據構建 ai 智能體的創新想法。例如：

· hyperliquid 交易智能體：基於實時跨平台的多媒體社交數據預測項目動向;

· pendle 財富管理智能體：結合複雜的 defi 循環自動複利及跨鏈套利策略，最大化收益;

· polymarket 市場分析智能體：實時監測跨網絡社交情緒，識別市場低效並捕捉套利機會。

以去中心化數據推動 ai 發展

rss3 的核心願景是：像比特幣去中心化貨幣一樣，讓數據去中心化。rss3 團隊始終堅持，開放、結構化、可驗證的數據不僅僅是一種優勢，而是打造真正自主智能 ai 的關鍵。本次與 virtuals 的集成進一步鞏固了這一願景，使 ai 智能體在遊戲、defi 及其他領域能夠利用去信任化的實時數據流進行決策。

rss3 團隊堅信，ai 的未來不僅關乎智能，更關乎去信任化。如今，rss3 正在為 virtuals 的 ai 智能體提供核心動力，讓去中心化 ai 不再只是願景，而是已經成為現實。