Bir AI aracısı, fiziksel bir konum hakkında bilgi gerektirdiğini tespit edebilir. Ancak sadece interneti sorgulayarak ve sonucun bugün orada var olan şeyleri yansıttığını varsayarak harekete geçemez. Bu, özerk yazılımlar için bir sorun yaratır: Bir aracının kendi sensörlerini çalıştırmadan veya birini manuel olarak göndermeden fiziksel dünyadan güncel kanıtlar nasıl talep edebilir? Vangrid, Bounties for Agents modeli aracılığıyla pratik bir cevap araştırıyor. @vangrid_io ile, yazılım aracılığı, Base veya Arc üzerinde USDC ödemeli gerçek konumların görüntülenmesini talep edebilir. Bu mimari, özerk yazılım ile insan katkıda bulunanlar arasında ilginç bir ilişki kurar. Bir aracısı, bilgi eksikliği olan bir konumu tespit eder. Bir görüntüleme talebi, bu ihtiyaçları bir görev haline getirir. Bir kişi fiziksel olarak konuma gider ve istenen veriyi toplar. Bu, yazılım tarafından üretilen talebin fiziksel dünyada veri toplamayı koordine etmesini sağlar. Şehir altyapısı hakkında bilgiyi güncel tutmaktan sorumlu bir aracı düşünün. Bir konum değiştiyse, aracının eski görüntülere güvenmek yerine yeni bir görüntüleme talep etmesi mümkün olabilir. Ancak toplama sonrası gelen zorluk daha büyüktür. Tamamlanmış bir ödüllendirme, elde edilen verilerin doğru, yeterince ayrıntılı veya makine kullanımına uygun olduğu anlamına gelmez. Görüntü kalitesi, konum doğrulama ve veri işleme hâlâ temel öneme sahiptir. Ekonomik soru da eşit derecede önemlidir. Araçların güncel gözlemler için ödeme yapacak bir nedeni olmalı ve bu gözlemlerin değeri toplama maliyetini karşılamalıdır. Eğer bu ilişki sürdürülebilir hale gelirse, Vangrid modeli fiziksel dünyaya yönelik hedefli gözlemleri satın alan özerk sistemler için yeni bir makine-ile-insan iş akışı türü destekleyebilir. Daha geniş $VAN ekosistemi için anlamlı test, bu taleplerin tutarlı olarak kullanışlı veriler üretip üretmediği ve tekrarlanabilir talep yaratıp yaratmadığı olacaktır. Bu, AI aracılıklarını blok zinciri ödemelerine bağlamaktan çok daha somut bir altyapı sorunudur.