> For the complete documentation index, see [llms.txt](https://docs.awenetwork.ai/llms.txt). Markdown versions of documentation pages are available by appending `.md` to page URLs; this page is available as [Markdown](https://docs.awenetwork.ai/stp-kr/applications/3.md).

# Realyse

에이전트가 아는 것

**Realyse는 트레이딩 카드를 시작으로 실물자산을 위한 중립적인 가격 레이어입니다.**

실물자산 데이터는 마켓플레이스, 체인, 등급 시스템, 개별 리스팅 전반에 흩어져 있습니다. 에이전트가 이러한 자산을 이해하고 행동하려면 구조화된 데이터, 일관된 식별자, 그리고 출처까지 추적할 수 있는 가격이 필요합니다.

Realyse는 그 기반을 제공합니다.

**Realyse가 하는 일**

Realyse는 온체인 및 오프체인 소스에서 시장 관측치를 수집하고, 이를 표준 자산에 매핑하며, 사용 가능한 가격과 지수로 전환합니다.

각 가격은 시장 관측치에서 특정 아이템, 제품, 컬렉션, 지수에 이르기까지 underlying 데이터 전체를 따라 추적할 수 있습니다.

**핵심 기능**

* **시장 수집** - 여러 온체인 및 오프체인 시장에서 관측치를 수집합니다.
* **정규화** - 일관되지 않은 리스팅을 구조화되고 비교 가능한 데이터로 변환합니다.
* **표준 매핑** - 서로 다른 리스팅을 동일한 underlying 자산에 연결합니다.
* **가격 산정** - 이용 가능한 관측치에서 현재의 방어 가능한 가격을 산출합니다.
* **지수** - 관련 자산을 더 넓은 시장 벤치마크로 집계합니다.
* **출처 추적** - 모든 결과 뒤의 출처와 계산 경로를 보존합니다.

**스토어프런트가 아닌 가격 레이어**

Realyse는 거래나 체크아웃을 제공하지 않습니다.

목적은 흩어진 자산 시장을 애플리케이션, 개발자, AI 에이전트가 이해할 수 있게 만드는 것입니다.

**에이전트를 위해 구축됨**

Realyse는 API와 오라클 준비 인프라를 통해 구조화되고 기계가 읽을 수 있는 자산 데이터를 노출하도록 설계되었습니다.

자산의 가치를 판단할 수 있는 에이전트는 기회를 평가하고, 시장을 비교하며, 정보에 기반한 결정을 내릴 수 있습니다.

트레이딩 카드는 첫 번째 시장입니다. 이 아키텍처는 다른 실물자산 카테고리로 확장되도록 설계되었습니다.

[Realyse 방법론 읽기 →](https://realyse.io/methodology)


---

# Agent Instructions
This documentation is published with GitBook. GitBook is the documentation platform designed so that both humans and AI agents can read, navigate, and reason over technical content effectively. Learn more at gitbook.com.

## Querying This Documentation
If you need additional information that is not directly available in this page, you can query the documentation by asking a question.

Perform an HTTP GET request on the following URL with the `ask` and `goal` query parameters:

```
GET https://docs.awenetwork.ai/stp-kr/applications/3.md?ask=<question>&goal=<user_goal>
```

`ask` is the immediate question: it should be specific, self-contained, and written in natural language.
`goal` is what the user is ultimately trying to achieve, the reason they need the answer. Sharing it helps GitBook give you a better, more relevant answer. A goal is most helpful when it describes the outcome the user wants rather than restating the question. For example, with `ask=how do I create an API token`, a goal like `automate deployments from our CI pipeline` lets GitBook tailor the answer to that use case.

The response will contain a direct answer to the question and relevant excerpts and sources from the documentation.

Use this mechanism when the answer is not explicitly present in the current page, you need clarification or additional context, or you want to retrieve related documentation sections.