Ang isang AI agent ay makakakilala na kailangan nito ng impormasyon tungkol sa isang pisikal na lokasyon. Ngunit hindi ito maaaring mag-query sa internet at mag-assume na ang resulta ay tumutukoy sa kasalukuyang kalagayan doon. Nagkakaroon ito ng problema para sa autonomous software: paano ang isang agent maghingi ng bagong ebidensya mula sa pisikal na mundo nang hindi gumagamit ng sariling sensor o nagpapadala ng isang tao nang manual? Ang Vangrid ay sinusubukan ang isang praktikal na sagot sa pamamagitan ng kanyang Bounties for Agents model. Sa pamamagitan ng @vangrid_io, maaaring i-commission ng software agents ang pagkuha ng mga real na lokasyon, kasama ang bounty payments sa USDC sa Base o Arc. Ang arkitektura ay nagpapakilala ng isang interesanteng ugnayan sa pagitan ng autonomous software at mga human contributor. Ang isang agent ay nakikilala sa isang lokasyon kung де kailangan ang impormasyon. Ang isang capture request ay isinasalin ang pangangailangan na ito sa isang gawain. Ang isang tao ay pumupunta nang pisikal sa lokasyon at kumukuha ng hiniling na data. Ito ay nagpapahintulot sa software-generated na pangangailangan na mag-coordinate ng real-world data collection. Isipin ang isang agent na responsable sa pagpapanatili ng impormasyon tungkol sa urban infrastructure. Kung nagbago ang isang lokasyon, maaaring hingin ng agent ang isang bagong capture kaysa mag-asa sa luma na imahe. Gayunpaman, ang mahirap na bahagi ay dumating pagkatapos ng pagkuha. Ang isang natapos na bounty ay hindi awtomatikong nangangahulugan na ang resultang data ay tama, sapat na detalyado, o angkop para sa machine use. Ang kalidad ng capture, pag-verify ng lokasyon, at pagproseso ng data ay nananatiling mahalaga. Ang ekonomikong tanong ay pantay na mahalaga. Kailangan ng mga agent ang dahilan upang magbayad para sa bagong obserbasyon, at ang halaga ng mga obserbasyong ito ay dapat magpaliwanag sa gastos ng pagkuha nito. Kung maging sustainable ang ugnayang ito, maaaring suportahan ng modelong Vangrid ang isang bagong uri ng machine-to-human workflow: ang autonomous systems na bumibili ng targeted observations ng pisikal na mundo. Para sa mas malawak na $VAN ecosystem, ang makabuluhang pagsubok ay kung gagawa ba ang mga hiling na ito ng consistent na kapaki-pakinabang na data at repeatable na pangangailangan. Ito ay isang mas konkretong hamon sa infrastraktura kaysa sa simpleng pagkonekta ng AI agents sa blockchain payments.