Juna G

Если 2024 год стал годом, когда «AI-ассистенты» стали мейнстримом, то 2025 год стал годом, когда люди начали задавать следующий вопрос: что происходит, когда ИИ не просто отвечает, но и действует? У нас уже есть агенты, которые могут просматривать, вести переговоры, планировать и выполнять рабочие процессы. Но жесткое ограничение все еще проявляется в тот момент, когда вы пытаетесь подключить агента к реальной коммерции: он не может безопасно оплачивать, получать деньги или доказывать, кто он есть, так, чтобы на это могли полагаться предприятия. Именно этот разрыв Kite AI пытается закрыть, и именно поэтому проект стал одним из более интересных «инфраструктурных» чтений для меня по состоянию на 25 декабря 2025 года. @KITE AI

Если вы находились в DeFi более одного цикла, вы, вероятно, наблюдали, как один и тот же шаблон повторяется: "стабильная доходность" стабильна вплоть до момента, когда это не так. Финансирование меняется, базовые сделки сжимаются, и стимулы исчезают. Вот почему я внимательно следил за Falcon Finance в этом году. Лучший способ понять это все еще скучный: прочитайте официальный белый документ и документы, затем сравните то, что вы прочитали, с тем, что протокол предлагает. Этот пост не является финансовым советом, это моя попытка кратко изложить, что Falcon пытается построить, что он уже запустил к 25 декабря 2025 года и на что я лично обращаю внимание при его оценке. Если вы хотите быстрое обновление, следите за @Falcon Finance <t-18/>#FalconFinance $FF

Crypto has spent years perfecting on-chain logic, but the industry’s biggest limitations still come from off-chain uncertainty: what data can a smart contract safely trust, and how can anyone prove it later? That question has become even louder in 2025 as RWAs, prediction markets, and AI-agent workflows keep colliding with blockchains. APRO sits right at that intersection, positioning itself as a data oracle protocol that delivers real-world information to multiple chains, while leaning into machine-learning-assisted validation and sourcing for the kinds of data that are hard to standardize. @APRO Oracle
In plain terms, APRO’s story in late December 2025 is not only “another oracle,” but an attempt to broaden what oracles mean. Traditional oracles are excellent at structured numeric updates (prices, rates, indexes). But RWAs and many agentic workflows don’t live in neat numbers—they live in documents, images, web pages, social signals, and messy, adversarial reality. APRO’s approach is essentially: keep the best parts of the classic oracle model, and add an AI-native pathway for unstructured data, while still insisting on verification and consensus rather than “trust the model.”
On the structured side, APRO supports the familiar idea of price feeds and cross-chain delivery, but with a design emphasis on how apps pay for freshness. One helpful framing is push vs. pull. Push-style feeds are the usual pattern: decentralized operators publish updates to a chain at intervals or when thresholds are crossed—great for simple reads and for protocols that want frequent updates without requesting them.
Pull-style feeds flip the economics: rather than paying for constant on-chain updates, an application fetches an update only when it needs it and verifies it on-chain, which can reduce ongoing costs while still keeping a verifiable path to “latest.” This dual-model description shows up not just in APRO’s own materials, but also in third-party integration docs describing APRO’s off-chain processing plus on-chain verification, with both push and pull models used across networks.
APRO’s Data Pull documentation spells out what that looks like for builders: a report is fetched from APRO’s live API service and contains the price, timestamp, and signatures, then the report is verified on-chain and stored for subsequent reads. Developers can choose to verify-and-read the latest price in the same transaction, or verify-and-read a specific timestamp price if the use case needs historical precision. This sounds like a small implementation detail, but it changes product design: liquidation logic, settlement logic, or trigger-based logic can all make different “freshness vs. cost” tradeoffs depending on the protocol’s risk tolerance and user experience requirements.
Now for the part that feels most “2025”: unstructured RWA data and AI. APRO’s RWA Oracle paper (dated September 24, 2025) lays out a dual-layer, AI-native oracle network aimed specifically at unstructured RWA markets—turning documents, images, audio/video, and web artifacts into evidence-backed, verifiable on-chain facts. It separates AI ingestion and analysis from audit/consensus/enforcement, arguing that extraction should be contestable and independently checked rather than treated as truth by default.
That separation matters because it addresses the core anxiety people have with AI in high-stakes settings: models can be brilliant and still be wrong, manipulated, or fed poisoned inputs. In APRO’s described architecture, Layer 1 focuses on evidence capture and multi-modal extraction (for example, using OCR/vision/speech recognition as needed) and produces signed reports with confidence signals, while Layer 2 “watchdog” behavior recomputes, cross-checks, challenges, and relies on on-chain logic to finalize outcomes and punish faulty reporting.
Whether every detail plays out exactly as written is something the market will judge over time—but the design at least acknowledges that “AI output” is not the same thing as “verifiable truth,” especially for RWAs where incentives to cheat are high.
So what does this enable if it works well?
First, it strengthens RWA verification workflows that are currently fragile. A huge chunk of “RWA tokenization” is really “documentation and provenance management.” Ownership claims, restrictions, updated filings, authenticity checks—these are not just numbers, they’re messy artifacts. APRO’s own RWA paper explicitly calls out non-standard, high-value verticals (like pre-IPO equity, collectibles, legal contracts, logistics records, and real-estate titles) as target categories where the data is unstructured and therefore historically hard for on-chain systems to use safely. If an oracle can consistently transform that kind of evidence into on-chain facts with challenge mechanisms, it changes what kinds of applications can exist without reverting to a centralized “trusted party.”
Second, it supports prediction market resolution and event-based settlement in a more nuanced way than “one website says X.” APRO’s AI Oracle documentation states that APRO AI Oracle enables requests for consensus-based data and that Version 2 supports both price feeds and a “social media proxy system,” which suggests an intent to make certain categories of public information queryable in a structured, verifiable manner (with the important caveat that “proxy” does not magically solve truth—good systems still need adversarial thinking and dispute design). For prediction markets, the ability to reference consensus-based data pathways can reduce disputes if the resolution rules are clearly specified and the oracle output is legible.
Third, it aligns with the broader shift toward AI agents that transact on-chain. Agents need trustworthy context: not only “what is the price,” but “what is true right now,” “what changed,” and “what evidence supports that.” Oracles start to look less like a feed and more like a safety layer that constrains agent behavior to verifiable inputs. If APRO can deliver reliable “facts with receipts,” that becomes valuable infrastructure for agentic finance, automated compliance checks, and RWA lifecycle automation.
And of course, there’s the token side. As of late December 2025, market trackers list APRO oracle Token with a maximum supply of 1 billion and a circulating supply reported in the hundreds of millions (these values can change, so treat them as a snapshot for this date, not a guarantee). In practice, the long-term relevance of $AT will track whether APRO becomes meaningfully embedded in applications that need either (a) flexible push/pull price feeds across multiple chains, or (b) verifiable unstructured-data pipelines for RWAs and AI-adjacent use cases. Tokens survive hype cycles when they’re connected to real utility and real demand.
If you’re building, the best way to judge APRO isn’t by slogans—it’s by experimentation. Prototype a pull-based feed and measure what you actually spend to stay safe under volatility. Think through your adversary model: what would an attacker try to falsify, and how would a dual-layer oracle respond? If your app depends on messy real-world evidence, test the path from artifact → extraction → verification → dispute handling. And if you’re simply tracking infrastructure trends, watch for integrations that prove APRO is being used where simpler oracles can’t compete: unstructured RWA facts, contested event resolution, and agent-oriented data requests that remain auditable.
In 2025, “oracle” is no longer a background component. It’s becoming a product category that defines what can be built safely. APRO’s bet is that the next leap in on-chain adoption depends on verifiable reality, not just token prices—and that’s why @APRO Oracle and $AT are worth watching with an infrastructure mindset rather than a meme mindset. #APRO

Много людей говорят о "AI-агентах", как будто это просто более умные чат-боты. Но в тот момент, когда вы просите агента выполнить настоящую работу в реальной экономике, оплатить вызов API, арендовать время GPU, разместить заказ, возместить расходы, подписаться на инструмент или нанять другого агента—вы сталкиваетесь с непреодолимой преградой: агенты не могут безопасно держать деньги, они не могут доказать, кто они, в проверяемой форме, и они не могут действовать по обязательным правилам без постоянного контроля со стороны человека. Это не проблема UX. Это инфраструктура. @KITE AI #KITE $KITE

Разговор о стейблкоинах эволюционировал. Теперь это не только "удерживает ли он $1?" Это также "что его поддерживает, что приносит доход, и как быстро я могу проверить эту историю, когда рынки испытывают стресс?" Это направление, на которое нацелена @Falcon Finance с Falcon Finance: универсальная инфраструктура коллатерализации, где пользователи вносят ликвидные активы для создания USDf (переобеспеченный синтетический доллар), а затем ставят USDf, чтобы получить sUSDf (токен, приносящий доход, который накапливает доход с течением времени). @Falcon Finance #FalconFinance $FF

Если вы достаточно долго были в криптовалюте, вы знаете, что «проблема оракула» на самом деле является «проблемой информации». Умные контракты детерминированы, но мир — нет. Цены колеблются на различных платформах, отчеты о резерве находятся в PDF-файлах, результаты спортивных событий происходят на стадионах, а макроэкономические данные публикуются по фиксированным расписаниям. Следующее поколение приложений Web3 (AI-агенты, RWAs, высокочастотный DeFi и рынки прогнозов) нуждается не только в большем объеме данных, но и в лучших способах их проверки, интерпретации и передачи в цепочку без превращения каждого обновления в узкое место, потребляющее газ.

Самый большой сдвиг, происходящий в Интернете, заключается не только в том, что «ИИ становится умнее». Дело в том, что программное обеспечение начинает действовать от вашего имени на скорости машины, в разных сервисах. Агенты будут искать, вести переговоры, проверять, планировать, покупать и координировать. И в тот момент, когда вы позволяете агенту касаться денег, сегодняшние системы показывают свои ограничения: карточные сети являются многопартнерскими, медленно рассчитываются, полны сборов и сформированы вокруг возвратов и споров, которые могут длиться месяцами. В своем документе Kite AI указывает на это как на основное несоответствие: агентам нужны платежи, которые могут быть проверены машиной, программируемыми и достаточно дешевыми, чтобы учитывать каждый запрос в реальном времени, а не в формате ежемесячных отчетов для человека. <t-12/>#KITE @KITE AI $KITE

@Falcon Finance #FalconFinance $FF
Большинство дизайнов синтетических долларов выглядят отлично, когда рынки спокойны, а финансирование дружелюбно. Рественная стресс-тест заключается в том, когда условия меняются — когда базис сжимается, финансирование становится отрицательным, ликвидность истощается, и «легкая доходность» перестает быть легкой. Официальный документ Falcon описывает эту проблему как отправную точку: он утверждает, что полагаться на узкий набор стратегий арбитража положительного базиса или финансирования с дельтой, которые могут испытывать трудности в неблагоприятных рыночных условиях, поэтому Falcon Finance разработан для обеспечения устойчивых доходов через диверсифицированные стратегии институционального уровня, которые стремятся оставаться устойчивыми при минте по базису 1:1, в то время как депозиты, не являющиеся стейблкоинами, минтятся по динамически откалиброванным коэффициентам избыточного обеспечения, которые учитывают факторы риска, такие как волатильность и ликвидность. Что легко упустить, так это то, что Falcon не рассматривает избыточное обеспечение как маркетинговое слово — он записывает явную логику выкупа для буфера обеспечения. В момент выкупа пользователи могут вернуть буфер в зависимости от того, как текущая рыночная цена соотносится с первоначальной ценой на момент депозита, с формулами, которые определяют, сколько из обеспечения возвращается в единицах при изменении цен. Это, по сути, «ризик на основе правил»: вместо того, чтобы импровизировать в условиях волатильности, система заранее определяет, как обрабатывается стоимость буфера.

В криптовалюте «истина» обычно является тем, что цепочка может проверить самостоятельно. Балансы, переводы, состояние контракта — это легко. Сложная часть начинается в тот момент, когда смарт-контракту нужно знать что-то вне его собственной песочницы: цена, отчет о резерве, результат события в реальном мире или даже то, говорит ли PDF-документ то, что он утверждает. Вот где оракулы становятся невидимым позвоночником DeFi, RWA и рынков предсказаний — и именно здесь сбои оказываются наиболее дорогими. На 23 декабря 2025 года @APRO Oracle позиционирует APRO как стек оракулов, который выходит за пределы «подачи числа» и стремится превратить неорганизованную реальность вне цепи в структурированные, поддающиеся проверке выходные данные в цепи, с $AT как токеном, который согласует стимулы и участие в сети. #APRO @APRO Oracle

Большинство блокчейнов было построено на одном предположении: человек является тем, кто держит ключи, принимает решения о рисках и одобряет каждое действие. Но автономные агенты не ведут себя как люди. Они не совершают одну или две "важные" транзакции в день. Они выполняют тысячи мелких действий, вызывая API, покупая данные, оплачивая выводы, ведя переговоры о ценах, проверяя результаты, повторяя неудачи — часто в узких циклах, где задержка в секунды и несколько центов комиссии за действие уничтожают весь продукт.

Финансы Falcon основаны на простом наблюдении, что большинство дизайнов синтетического доллара узнали на собственном опыте: если ваш доходный механизм зависит от одного рыночного режима (обычно "положительное финансирование / положительная база навсегда"), ваши доходы могут обрушиться именно тогда, когда пользователям нужна стабильность больше всего. Официальный документ Falcon (датированный 22 сентября 2025 года) описывает протокол как систему синтетического доллара нового поколения, нацеленную на устойчивые доходы через диверсифицированный плейбук, явно включая спреды базисов, арбитраж процентных ставок и более широкие стратегии институциональных инвестиций с учетом рисков. @Falcon Finance $FF #FalconFinance

Биткойн всегда имел проблему идентичности в DeFi. Это крупнейший актив в криптовалюте, наиболее признанное обеспечение, и тот, с которым большинство учреждений чувствуют себя комфортно, однако исторически он был наименее «композируемым», поскольку родной BTC не может естественно перемещаться через EVM-приложения, рынки кредитования, стратегии хранилищ и токенизированные продукты доходности без оберток, мостов или предположений о хранении. Протокол Лоренцо построен вокруг одной простой идеи: не боритесь с дизайном Биткойна, создайте финансовый слой в институциональном стиле вокруг него, а затем продуктируйте результаты, чтобы как розничные пользователи, так и приложения могли подключаться без необходимости становиться операторами стратегий. @Lorenzo Protocol #LorenzoProtocol $BANK

Если умные контракты должны заменить доверие кодом, то оракулы являются неудобной частью истории: в тот момент, когда код должен смотреть за пределы своей цепочки и спрашивать: "что реально?" В 2025 году этот вопрос важнее, чем просто цены токенов. DeFi нуждается в ценовых данных ликвидации под давлением. RWAs нуждаются в доказательствах того, что резервы и отчеты действительно существуют. Рынки прогнозов нуждаются в фактах расчетов, которые могут пережить споры. AI-агенты нуждаются в потоках рыночного контекста и проверяемых сигналах, не поглощая дезинформацию. Это среда, в которой @APRO Oracle позиционирует себя как стек ораклов следующего поколения, который сочетает обработку вне цепи с верификацией в цепи и рассматривает целостность данных как продукт, а не как последующую мысль. $AT <t-12/>#APRO

Большинство блокчейнов было создано для людей. Один кошелек равен одной личности, а каждая транзакция в основном представляет собой "человек решил нажать отправить". Но интернет меняется. Все больше работы, которую мы выполняем онлайн, начинает происходить через автономные агенты: боты, которые могут просматривать, вести переговоры, планировать, сравнивать, покупать и координировать задачи между приложениями. Неловкая правда заключается в том, что сегодняшние платежные и идентификационные системы не были разработаны для этого мира. Если агент ИИ собирается действовать от вашего имени, ему нужно три вещи одновременно: способность доказать, кто он, способность платить за услуги и способность действовать в соответствии с правилами, которые вы можете применять и отзывать мгновенно. $KITE #KITE

К 22 декабря 2025 года довольно ясно, что гонка синтетических долларов не только о том, кто сможет напечатать следующую "стабильную" единицу. Дело в том, кто сможет выжить в различных рыночных режимах, не нарушая привязку, не полагаясь на бесконечную инфляцию и не обрушиваясь в момент, когда финансирование становится отрицательным или ликвидность иссякает. Это та область, в которой @Falcon Finance продолжает двигаться: система с двумя токенами (USDf + sUSDf), объединенная с расширяющимся ассортиментом продуктов (особенно Стейкинг-Хранилищами) и токеном управления, $FF , который позиционируется не как спекулятивная надстройка, а скорее как рабочий актив внутри экосистемы. #FalconFinance

К концу 2025 года "BTCFi" перестал быть просто нарративом и начал превращаться в продуктовую категорию. Проблема, которую решает Lorenzo Protocol, проста: биткойн является самым ценным активом в крипто, но исторически он был наименее "продуктивным" в ончейн-пространстве, поскольку родной BTC по умолчанию не подключается к DeFi-композируемости. Подход Lorenzo заключается в создании путей, стека, который превращает BTC в используемые, ликвидные инструменты, предлагая при этом продукты стратегии, похожие на фонды, которые ближе к структуре TradFi, чем к классическому DeFi-фермерству. Официальный сайт Lorenzo описывает проект как институциональное управление активами на основе блокчейна, сосредоточенное на уровне финансовой абстракции (FAL) и токенизированных продуктах, таких как торгуемые фонды на блокчейне (OTFs), которые делают стратегии доступными через формат торгуемого тикера. @Lorenzo Protocol #LorenzoProtocol $BANK

Если DeFi — это машина, то оракулы — это датчики. Без них умные контракты могут «видеть» только то, что уже находится в цепочке, что отлично подходит для внутреннего учета, но ужасно для всего, что зависит от реальности: цен, резервов, аудитов, юридических документов, отчетов об обменах, даже беспорядка, такого как PDF и скриншоты, в которых все еще живут учреждения. Это контекст, в котором @APRO Oracle пытается продвинуть разговор об оракулах вперед с простой, но амбициозной идеей: не просто публиковать цены, публиковать проверяемую правду, даже когда входные данные являются неструктурированными, данными в человеческом формате, и делать это достаточно быстро, чтобы обслуживать рынки в реальном времени. $AT <t-52/>#APRO