Muchos piensan al principio que APRO quiere ser el jugador número uno en oráculos, pero en realidad están completamente equivocados. En pocas palabras, el origen de todo esto es muy simple: un grupo de programadores frustrados por la realidad.

Por muy perfeccionados que estén los contratos inteligentes, si los datos en la cadena tienen un problema, todo se arruina. Por ejemplo, una rueda pinchada en la autopista, solo puedes mirar cómo el coche queda fuera de servicio. La composición del equipo es bastante común: programadores, arquitectos, ingenieros de tuberías de datos, algunos vienen del sector financiero tradicional, otros han trabajado en infraestructura en la nube, y algunos han tropezado varias veces en DeFi. Pero todos han llegado a una misma conclusión: la cadena de bloques es una máquina determinista, pero el mundo real es un sistema caótico. Los precios pueden colapsar de repente por manipulación, las reglas cambian constantemente, y las fuentes de datos son muy escasas. APRO nació precisamente de esta contradicción.

Esos primeros días fueron muy duros. Las soluciones fuera de la cadena son rápidas, pero inseguras; las soluciones en la cadena son seguras, pero muy caras. Repetidamente enfrentados a la realidad, APRO se fue perfeccionando paso a paso a partir de los fracasos. Más tarde, la gente empezó a hablar de los modos Data Push y Data Pull, pero en realidad no era solo para explicar conceptos, sino que descubrimos que las demandas en diferentes escenarios de negocio varían mucho: algunos protocolos necesitan cero latencia, otros solo se preocupan por el resultado final. ¿Entonces, por qué usar un solo estándar? Es mejor que el sistema se adapte a las necesidades de los desarrolladores.

El enfoque de diseño de la arquitectura es bastante directo: la velocidad se maneja fuera de la cadena, y la decisión final se deja en la cadena. La cadena de bloques no debería verse obligada a entender este mundo complejo, solo necesita tomar la decisión final. Y aquí viene el mayor problema técnico: ¿cómo garantizar que los datos en la cadena no hayan sido manipulados? Entonces, se introduce la IA, pero la IA no es un juez autoritario, solo un verificadorde datos, que realiza comparaciones de múltiples fuentes, detecta anomalías y reduce la manipulación humana. Finalmente, todo debe estar respaldado por un diseño de sistema y mecanismos de incentivos económicos.

La gestión de la aleatoriedad se maneja con mucho cuidado. Escenarios como juegos y sorteos…