PlayAI-forskning @playAInetwork er et automatisert orkestreringslag som hevder å være "Zapier av on-chain AI", designet for å utføre flertrinns arbeidsflyter ved å veve sammen AI-agenter, dApps og on-chain-protokoller ved å bruke kun naturlige språkbaserte instruksjoner (ledetekster). Den kunngjorde totalt 6,32 millioner dollar i finansiering, inkludert et frø (omtrent 4,3 millioner dollar) i mai 2024 og en IDO (omtrent 2 millioner dollar) i september 2025, og har sikret seg 2,25 millioner brukere og 210 000 smarte lommebøker. Siden tokenet ennå ikke er lansert (TGE planlagt til slutten av oktober 2025), er beregninger på kjeden for øyeblikket begrenset, og aktivitetsevaluering vil fokusere på proxy-beregninger og engasjementsmålinger utenfor kjeden fra integrasjonspartnerprotokoller. Kjerneteknologien er Model Context Protocol (MCP), som er mellomvare som opprettholder og verifiserer en delbar kontekst mellom kjeder. Kontekstuell integritet er forankret til hash-koder på kjeden (f.eks. SHA-256), og IPFS-baserte hurtigbuffere brukes til å redusere ventetiden. Samhandlinger mellom agenter bruker nullkunnskapsbevis (ZKP-er) for å bekrefte kompatibilitet og ikke eksponere intern logikk. MCP har som mål å redusere gasskostnadene med gjennomsnittlig 40 % med transaksjonsdistribusjon og komprimere dataoverføring med 60 % med deltakoding. Utførelsen skjer i PlayHub/PlayStudio-grensesnittet og støtter godkjenningsflyt med ett klikk gjennom EVM (Ethereum, etc.) og Solana-lommebøker. PlayAI orkestrerer med et sett med distribuerte validator-/datanoder kalt Oasis Nodes, som varsler $PLAI belønninger for nodeoperatører. Sikkerhetsgrunnlaget representerer EigenLayer AVS-strukturen ved hjelp av Ethereum-re-staking, noe som gir økonomisk sikkerhet. De offisielle tallene antyder maksimalt 10 000 "Plays"-behandling per minutt, en forsinkelse på 2~5 sekunder med opptak på kjeden og et operasjonsmål på 99,9 %. Når det gjelder koblinger, gir den 100+ tilkoblinger, inkludert DeFi (SushiSwap, Yearn, etc.), derivat/prediksjon (Hyperliquid, Polymarket, etc.), data/infrastruktur (@PythNetwork, EigenLayer) og Web2-verktøy (Telegram, Twitter-overvåking, etc.). Aktivitet på kjeden er vanskelig å spore direkte på grunn av mangelen på tokenutstedelse. I stedet brukes transaksjons- og broflyten og fellesskapsaktiviteten til den integrerte DeFi-protokollen som indirekte indikatorer. I følge rapporter, i den første uken i oktober, ble det observert omtrent 60 millioner dollar i transaksjoner på tvers av kjeder gjennom integrasjonspartnere, 18 000 unike adresser og en økning i automatiseringsrelaterte proxy-transaksjoner (+67 % ukentlig). Begrensningen er imidlertid klar at disse tallene ikke er direkte generert av PlayAIs egen smarte kontrakt, men er delvise estimater av sammenlåsende protokollindikatorer. Produktposisjonering er blokkjede-innfødt orkestrering som skiller den fra Web2-automatisering (som Zapier). I motsetning til Web2, som er avhengig av en sentral server, kjører uten verifisering og forblir i en abonnementsplan, har PlayAI som mål å gi revisjonsmuligheter på kjeden, utøvelse av aktivarettigheter gjennom lommebokkobling og betinget utførelse basert på naturlige språkinstruksjoner på tvers av kjeder. Det er imidlertid fortsatt utfordringer når det gjelder sikkerhet og pålitelighet. Med store tap rapportert på tvers av DeFi i første halvdel av 2025, har automatiserte lommebokinteraksjoner og multiprotokollintegrasjoner potensial til å utvide angrepsflaten. Tatt i betraktning de gjentatte advarslene fra bransjen om at det ikke er tilstrekkelig å gjennomføre revisjoner alene, er det viktig å implementere og verifisere ytelsen til operasjonelle kontroller som privilegieminimering, simulering før utførelse og tilbakerullingsregler i tilfelle feil eller avbrudd. Når det gjelder markedet, tilhører PlayAI en relativt begynnende kategori av Web3-automatiseringsmellomvare. Kjettinglenke· Eksisterende automatiseringsinfrastrukturer som Gelato har styrker innen EVM-sentrisk trigger og jobbutførelse, men tilnærmingen som setter AI-agent-native orkestrering og naturlig språk/no-code arbeidsflyter i forkant presenteres som en differensiator for PlayAI. På den annen side er det fortsatt mangel på modne driftsposter som Chainlinks ytelse i å behandle store transaksjoner, og tilgjengelig budsjett og arbeidskraft er begrenset sammenlignet med store infrastrukturer. Token-økonomien har gitt ut et utkast til tildelingsplan for en fast forsyning på 1 milliard, økosystemvekst (30 %, 3-års opptjening), markedsføring/likviditet (20 %) og styring og reserver. Økosystembelønninger, rabatter på datamarkedsplasser (2 % nevnt) og nodebelønninger tar sikte på å indusere nettverkseffekter. Muligheten for at sammensetningen av samfunnet, som har en høy andel pre-point og airdrop-deltakelse, vil føre til salgspress etter TGE, og tidsforsinkelsen som kreves for å konvertere off-chain deltakelse til on-chain utility er imidlertid påpekt som risikofaktorer. Strategiske muligheter er fordelt på tvers av agentøkonomien, inkludert DeFi-automatisering (inntektsoptimalisering og rebalansering), spilldataøkonomi (spilldatabasert modelltrening og belønninger) og handel mellom agenter. Spesielt kontekstdeling mellom kjeder, gassreduksjon og datakomprimering kan fungere i retning av å redusere kostnader og forsinkelser i komplekse arbeidsflyter. På den annen side er sikkerhet (phishing og misbruk av tillatelser), skalerbarhet (forsinkelse i flerkjedetilstandssynkronisering), regulering (Web2 API-avhengighetsseksjon, databehandlingsoverholdelse) og konkurranse (internalisering av funksjoner i stor infrastruktur) vanskelig å løse på kort tid. Oppsummert er PlayAI en mellomvare som tar til orde for automatisert orkestrering ved AI×krypto-berøringspunkter, og setter brukervennlighet og utførelse på tvers av kjeder i forkant gjennom teknisk design (MCP, ZKP, AVS) og et bredt spekter av kontakter. Samtidig er det åpenbare utførelsesavhengige utfordringer som verifiseringshull på kjeden på grunn av manglende utstedelse av tokens, behovet for å akkumulere sikkerhets- og driftsposter og konkurranse med stor infrastruktur og plattformer. I løpet av de neste 6~12 månedene forventes ytelsen å bli målt ved om økningen i praktiske arbeidsflyter, nodespredningsindikatorer og inntekts-/kostnadskurver på kjeden vil forbedres sammen etter TGE. Hvis det lykkes, er det rom for at det kan bli et standardisert orkestreringslag for agentbasert automatisering, men hvis ikke, kan det være begrenset til et begrenset område (f.eks. spilldataøkonomien).