加密货币正从需要不断人类监督的系统转向自主运作的系统。智能合约变得越来越复杂。自动化策略、交易机器人和人工智能代理开始在没有直接人类输入的情况下做出链上决策。这一转变提高了效率，但也暴露了加密货币尚未完全准备好应对的一个关键弱点，即决定哪些数据被允许触发自动化操作。
第 1 部分。当决策不再由人类控制时
在自主系统中，没有重新考虑的暂停。一旦条件满足，执行立即发生。这使得输入数据的质量比以往任何时候都重要。数据中的小扭曲可能导致巨大的、不可逆转的行动。随着自动化的加深，数据质量差的成本呈指数增长。
APRO通过重新定义预言机的角色来解决这个问题。APRO不再作为简单的数据中继，而是作为决策输入的控制层，确保自动化系统不会根据缺乏足够可靠性的信息进行操作。
第2节。为什么数据在技术上可以正确但在决策上是错误的
在加密货币中，价格在技术上可以有效，但在上下文中可能会产生误导。交易可能发生在流动性有限的场所，但它可能并不代表更广泛的市场条件。可能存在快速更新，但它可能无法反映真实的参与或共识。
APRO通过评估行为和上下文信号来解决这个盲点，而不是将数字存在视为真理。基于AI的验证允许系统区分真实的市场动向和短暂的噪声。这减少了基于扭曲信号触发自动决策的风险。
第3节。自动化最大的风险不是黑客攻击，而是错误的反应
在加密货币中的安全讨论通常集中在漏洞和代码缺陷上。在自主系统中，更大的风险来自于逻辑上正确但上下文上错误的反应。系统没有受到攻击，但由于信任不当的数据，仍然造成了损害。
APRO通过将上下文评估嵌入数据管道来缓解这一风险。自动化系统对噪声的反应变得不那么敏感，而对持续的、经过验证的条件的反应变得更加敏捷。这导致在压力下采取更为审慎的行为，而不是极端的反应。
第4节。当AI代理进入加密货币时，预言机不再是背景基础设施
加密货币中的AI代理不仅仅是观察。它们进行交易、重新平衡、管理风险，并同时与多个协议互动。在这种环境中，预言机不再作为被动的信息源。它成为AI行为的决定因素。
APRO通过提供经过验证的数据而不是原始输入来适应这一演变。依赖于APRO的AI代理基于已经通过可靠性检查的信息操作，降低了驱动操纵或异常决策的可能性。
第5节。从盲目自动化到受控自动化
加密货币无法回到手动执行。自动化是不可避免的。真正的问题是自动化是由原始信号引导还是由评估的信息引导。APRO并没有消除市场风险，但它减少了由数据质量差所造成的风险部分。
随着加密系统的发展，能够区分何时行动和何时等待的协议将会持续。APRO正在建立能够实现这一区分的基础设施，帮助自动化系统根据现实而非假设作出反应。
