एक AI एजेंट यह पहचान सकता है कि उसे एक भौतिक स्थान के बारे में जानकारी की आवश्यकता है। लेकिन यह सिर्फ इंटरनेट क्वेरी करके यह नहीं मान सकता कि परिणाम आज वहाँ मौजूद कुछ भी दर्शाता है। यह स्वायत्त सॉफ़्टवेयर के लिए एक समस्या पैदा करता है: एजेंट अपने स्वयं के सेंसर चलाए बिना या किसी को मैनुअली भेजे बिना भौतिक दुनिया से ताज़ा साक्ष्य कैसे मांगे? वैंग्रिड अपने Bounties for Agents मॉडल के माध्यम से एक व्यावहारिक उत्तर की खोज कर रहा है। @vangrid_io के साथ, सॉफ़्टवेयर एजेंट Base या Arc पर USDC में बोन्टी भुगतान के साथ वास्तविक स्थानों की कैप्चर करवा सकते हैं। इस आर्किटेक्चर में स्वायत्त सॉफ़्टवेयर और मानव योगदानकर्ताओं के बीच एक दिलचस्प संबंध पेश किया गया है। एक एजेंट एक स्थान की पहचान करता है जहाँ जानकारी अनुपलब्ध है। एक कैप्चर अनुरोध इस आवश्यकता को एक कार्य में परिवर्तित करता है। एक व्यक्ति भौतिक रूप से स्थान पर पहुँचता है और अनुरोधित डेटा इकट्ठा करता है। इससे सॉफ़्टवेयर-उत्पन्न मांग को भौतिक दुनिया में डेटा संग्रह को समन्वयित करने की सुविधा मिलती है। एक ऐसे एजेंट के बारे में सोचिए जो शहरी अवसंरचना के बारे में जानकारी को अपडेट करने के लिए जिम्मेदार है। अगर कोई स्थान बदल गया है, तो एजेंट पुरानी छवियों पर निर्भर रहने के बजाय, एक ताज़ा कैप्चर की मांग कर सकता है। हालाँकि, संग्रह के बाद कठिन हिस्सा आता है। एक पूर्ण हुए बोन्टी का मतलब स्वचालित रूप से यह नहीं है कि प्राप्त डेटा सटीक, पर्याप्त विस्तृत, या मशीन-उपयोग के लिए उपयुक्त है। कैप्चर की गुणवत्ता, स्थान की पुष्टि, और डेटा प्रसंस्करण महत्वपूर्ण हैं। आर्थिक प्रश्न भी समान रूप से महत्वपूर्ण है। एजेंटों को ताज़ा प्रेक्षणों के लिए भुगतान करने का कारण होना चाहिए, और उन प्रेक्षणों का मूल्य संग्रहण की लागत को प्रमाणित करना चाहिए। अगर यह संबंध सतत हो सकता है, तो Vangrid का मॉडल मशीन-से-मानव प्रवाह के एक नए प्रकार को समर्थन कर सकता है: स्वायत्त प्रणालियों की, भौतिक दुनिया के प्रति-लक्षित प्रेक्षणों को खरीदना। विस्तृत $VAN परितंत्र के लिए, महत्वपूर्ण परीक्षण होगा कि क्या ये अनुरोध सुसंगठित,उपयोगी डेटा प्रदान करते हैं,औरदोहरावयोग्य मांग पैदा करते हैं। यह AIएजेंटों कोब्लॉकचेनभुगतानोंसेजोड़नेसेअधिकव्यावहारिकअवसंरचनात्मकचुनौतीहै।