傳統預言機僅依賴節點共識，在複雜場景中易受操控。APRO集成了先進的機器學習，進行主動異常檢測和數據來源，處理像合同、衛星圖像或新聞事件這樣的非結構化輸入，通過大型語言模型。
這使得房地產代幣化或貿易融資RWAs的可驗證文檔解析成爲可能。APRO的混合推送/拉取模型優化了DeFi的時效性和成本效率，支持超過161個數據源跨越15條鏈。在一個AI代理要求上下文準確性的時代，APRO的基礎設施使其成爲自主系統的基礎。
富蘭克林鄧普頓的機構支持表明了其在鏈下智能與鏈上執行之間架起橋樑的信心。
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