Agen AI Anda Secara Diam-diam Mengubah Aturan Internet

Penulis: Vaidik Mandloi

Judul Asli: Know Your Agent

Kompilasi dan Penyuntingan: BitpushNews

Janji bahwa agen AI (AI Agents) akan mengubah lanskap internet perlahan menjadi kenyataan. Mereka telah melampaui alat eksperimental di jendela obrolan, menjadi bagian tak terpisahkan dari operasi sehari-hari kita—dari membersihkan kotak masuk, menjadwalkan rapat, hingga membalas tiket dukungan, mereka secara diam-diam meningkatkan produktivitas, dan perubahan ini sering kali diabaikan oleh orang-orang.

Namun, pertumbuhan ini bukan hanya sekadar kabar burung.

Pada tahun 2025, lalu lintas otomatis telah melampaui lalu lintas manusia, mencapai 51% dari total aktivitas web. Situs web eceran AS saja yang didorong oleh AI mengalami peningkatan lalu lintas sebesar 4.700% secara tahunan. Agen AI sekarang beroperasi melintasi sistem internal, banyak di antaranya dapat mengakses data, memicu alur kerja, dan bahkan memulai transaksi.

Namun, kepercayaan pada agen yang sepenuhnya otonom turun dari 43% menjadi 22% dalam satu tahun, sebagian besar disebabkan oleh meningkatnya insiden keamanan. Hampir setengah perusahaan masih menggunakan kunci API bersama untuk mengautentikasi agen, metode yang tidak pernah dirancang untuk membuat sistem otonom menggerakkan nilai atau bertindak secara independen.

Masalahnya adalah: agen berkembang lebih cepat daripada infrastruktur yang dirancang untuk mengaturnya.

Sebagai tanggapan, tumpukan protokol baru bermunculan. Stablecoin, integrasi jaringan kartu, dan standar asli agen seperti x402 sedang memungkinkan transaksi yang dimulai oleh mesin. Sementara itu, lapisan identitas dan verifikasi baru sedang dikembangkan untuk membantu agen mengidentifikasi diri dan beroperasi dalam lingkungan terstruktur.

Namun, mengaktifkan pembayaran tidak sama dengan mengaktifkan ekonomi. Karena begitu agen dapat menggerakkan nilai, pertanyaan yang lebih mendasar muncul: bagaimana mereka menemukan layanan yang tepat dengan cara yang dapat dibaca mesin? Bagaimana mereka membuktikan identitas dan otorisasi? Bagaimana kita memverifikasi bahwa tindakan yang mereka klaim memang terjadi?

Artikel ini akan mengeksplorasi infrastruktur yang diperlukan untuk menjalankan ekonomi yang didorong oleh agen dalam skala besar, dan menilai apakah lapisan-lapisan ini sudah cukup matang untuk mendukung partisipan otonom yang berkelanjutan dan beroperasi dengan kecepatan mesin.

Agen Tidak Dapat Membeli Apa yang Tidak Dapat Mereka Lihat

Sebelum agen membayar layanan, mereka harus menemukan layanan tersebut terlebih dahulu. Kedengarannya sederhana, tetapi ini adalah titik dengan gesekan terbesar saat ini.

Internet dibangun untuk halaman yang dibaca manusia. Ketika manusia mencari konten, mesin pencari mengembalikan tautan yang diberi peringkat. Halaman-halaman ini dioptimalkan untuk persuasi. Mereka penuh dengan tata letak, pelacak, iklan, bilah navigasi, dan elemen gaya yang bermakna bagi manusia, tetapi bagi mesin terutama adalah "noise".

Ketika agen meminta halaman yang sama, mereka menerima HTML mentah. Sebuah posting blog atau halaman produk tipikal dalam bentuk ini mungkin membutuhkan sekitar 16.000 token. Ketika dikonversi ke file Markdown yang bersih, jumlah token turun menjadi sekitar 3.000. Ini berarti model harus memproses 80% lebih sedikit konten. Untuk satu permintaan, perbedaan ini mungkin tidak signifikan. Tetapi ketika agen membuat ribuan permintaan seperti itu di berbagai layanan, pemrosesan yang berlebihan akan menumpuk menjadi latensi, biaya, dan kompleksitas inferensi yang lebih tinggi.

@Cloudflare

Agen akhirnya menghabiskan banyak daya komputasi untuk mengupas elemen antarmuka sebelum dapat mengakses informasi inti yang diperlukan untuk mengambil tindakan. Upaya ini tidak meningkatkan kualitas output, ini hanya mengkompensasi web yang tidak pernah dirancang untuk mereka.

Seiring pertumbuhan lalu lintas yang didorong oleh agen, ketidakefisienan ini menjadi lebih jelas. Pengambilan data oleh AI di situs web eceran dan perangkat lunak telah meningkat signifikan dalam setahun terakhir, dan sekarang menjadi mayoritas dari total aktivitas web. Sementara itu, sekitar 79% situs web berita dan konten utama setidaknya memblokir satu crawler AI. Dari sudut pandang mereka, reaksi ini dapat dimengerti. Agen mengekstrak konten tanpa berinteraksi dengan iklan, langganan, atau corak konversi tradisional. Memblokir mereka adalah untuk melindungi pendapatan.

Masalahnya adalah, web tidak memiliki metode yang andal untuk membedakan antara crawler yang jahat dan agen pembelian yang sah. Keduanya muncul sebagai lalu lintas otomatis, keduanya berasal dari infrastruktur cloud. Bagi sistem, mereka terlihat sama.

Masalah yang lebih dalam adalah, agen tidak mencoba "mengkonsumsi" halaman, mereka mencoba menemukan kemungkinan tindakan.

Ketika manusia mencari "tiket pesawat di bawah $500", daftar tautan yang diberi peringkat sudah cukup. Orang dapat membandingkan opsi dan membuat keputusan. Ketika agen menerima instruksi yang sama, mereka membutuhkan sesuatu yang sangat berbeda. Mereka perlu tahu layanan mana yang menerima permintaan pemesanan, format input apa yang dibutuhkan, bagaimana harga dihitung, dan apakah pembayaran dapat diselesaikan secara terprogram. Sangat sedikit layanan yang secara jelas mempublikasikan informasi ini.

@TowardsAI

Inilah sebabnya mengapa percakapan beralih dari Optimisasi Mesin Pencari (SEO) ke Penemuan yang Berorientasi pada Agen (Agent-Oriented Discoverability), sering disebut AEO. Jika pengguna akhir adalah agen, maka peringkat di halaman pencarian menjadi kurang penting. Yang penting adalah apakah layanan dapat menggambarkan kemampuannya dengan cara yang dapat ditafsirkan oleh agen tanpa menebak. Jika tidak, ia berisiko menjadi "tidak terlihat" dalam peningkatan pangsa aktivitas ekonomi.

Agen Membutuhkan Identitas

@Hackernoon

Setelah agen dapat menemukan layanan dan memulai transaksi, masalah utama berikutnya adalah membuat sistem di ujung lain tahu dengan siapa mereka berurusan. Dengan kata lain: identitas.

Sistem keuangan saat ini menjalankan lebih banyak identitas mesin daripada identitas manusia. Di bidang keuangan, rasio identitas non-manusia terhadap manusia adalah sekitar 96 banding 1. API, akun layanan, skrip otomatisasi, dan agen internal mendominasi infrastruktur institusional. Sebagian besar dari mereka tidak pernah dirancang untuk memiliki kebijakan atas modal. Mereka menjalankan instruksi yang telah ditentukan, tidak dapat bernegosiasi, memilih pemasok, atau memulai pembayaran di jaringan terbuka.

Agen otonom mengubah batasan ini. Jika sebuah agen dapat langsung memindahkan stablecoin atau memicu proses checkout tanpa konfirmasi manual, pertanyaan inti berubah dari "Bisakah ia membayar?" menjadi "Siapa yang mengizinkannya membayar?"

Di sinilah identitas menjadi fundamental, dan konsep "Kenali Agen Anda" (Know Your Agent) terbentuk.

Sama seperti lembaga keuangan memverifikasi klien sebelum mengizinkan mereka bertransaksi, layanan yang berinteraksi dengan agen otonom harus memverifikasi tiga hal sebelum memberikan akses modal atau operasi sensitif:

1. Keaslian Kriptografi: Apakah agen ini benar-benar mengontrol kunci yang diklaim digunakannya?

2. Otoritas Delegasi: Siapa yang memberikan wewenang kepada agen ini, dan apa batasannya?

3. Keterkaitan Dunia Nyata: Apakah agen ini terkait dengan entitas yang memiliki tanggung jawab hukum?

Pemeriksaan ini bersama-sama membentuk tumpukan identitas:

• Dasar adalah pembuatan kunci kriptografi dan penandatanganan. Standar seperti ERC-8004 mencoba memformalkan bagaimana agen dapat mengaitkan identitas dalam registri on-chain yang dapat diverifikasi.

• Lapisan tengah adalah lapisan penyedia identitas. Ini menghubungkan kunci ke entitas dunia nyata, seperti perusahaan terdaftar, lembaga keuangan, atau individu yang terverifikasi. Tanpa pengikatan ini, tanda tangan hanya dapat membuktikan kontrol, bukan akuntabilitas.

• Lapisan tepi adalah infrastruktur verifikasi. Prosesor pembayaran, CDN, atau server aplikasi memverifikasi tanda tangan secara real-time, memeriksa kredensial terkait, dan menegakkan batas wewenang. Protokol Agen Tepercaya (Trusted Agent Protocol) Visa adalah contoh untuk perdagangan yang diizinkan, yang memungkinkan merchant memverifikasi apakah agen diizinkan untuk melakukan transaksi atas nama pengguna tertentu. Protokol Perdagangan Agen (ACP) Stripe mendorong pemeriksaan serupa ke checkout yang dapat diprogram dan aliran stablecoin.

Sementara itu, Protokol Perdagangan Universal (UCP) yang dipimpin oleh Google dan Shopify memungkinkan merchant mempublikasikan "daftar kemampuan" yang dapat ditemukan dan dinegosiasikan oleh agen. Ini bertindak sebagai lapisan orkestrasi dan diperkirakan akan diintegrasikan ke dalam Pencarian Google dan Gemini.

@FintechBrainfood

Nuansa pentingnya adalah bahwa sistem tanpa izin dan dengan izin akan hidup berdampingan.

Di blockchain publik, agen dapat bertransaksi tanpa ambang batas terpusat. Ini meningkatkan kecepatan dan komposabilitas, tetapi juga memperburuk tekanan kepatuhan. Akuisisi Stripe terhadap Bridge menyoroti ketegangan ini. Stablecoin memungkinkan transfer lintas batas instan, tetapi kewajiban kepatuhan tidak hilang hanya karena penyelesaian terjadi di chain.

Ketegangan ini tidak dapat dihindari menarik regulator. Begitu agen otonom dapat memulai transaksi keuangan dan berinteraksi dengan pasar tanpa pengawasan manusia langsung, masalah akuntabilitas menjadi tidak terhindarkan. Sistem keuangan tidak dapat mengizinkan modal mengalir melalui pelaku yang tidak teridentifikasi atau tidak diizinkan, bahkan jika pelaku tersebut adalah perangkat lunak.

Kerangka regulasi sudah diadopsi. Undang-Undang AI Colorado mulai berlaku pada 1 Februari 2026, memperkenalkan persyaratan akuntabilitas untuk sistem otomatis berisiko tinggi, dengan legislasi serupa yang sedang berjalan di seluruh dunia. Ketika agen mulai mengeksekusi keputusan keuangan dalam skala besar, identitas tidak akan lagi menjadi opsional. Jika penemuan membuat agen terlihat, maka identitas adalah kredensial yang membuat mereka diakui.

Memverifikasi Eksekusi dan Reputasi Agen

Setelah agen mulai menjalankan tugas yang melibatkan uang, kontrak, atau informasi sensitif, hanya memiliki identitas mungkin tidak cukup. Sebuah agen yang terverifikasi masih dapat berhalusinasi, menyalahrepresentasikan pekerjaannya, membocorkan informasi, atau berkinerja buruk.

Oleh karena itu, pertanyaan terpenting adalah: dapatkah dibuktikan bahwa agen benar-benar menyelesaikan pekerjaan yang diklaimnya?

Jika sebuah agen menyatakan bahwa ia menganalisis 1.000 dokumen, mendeteksi pola penipuan, atau mengeksekusi strategi perdagangan, harus ada cara untuk memverifikasi bahwa perhitungan ini benar-benar terjadi, dan output tidak dipalsukan atau dirusak. Untuk ini, kita membutuhkan lapisan kinerja untuk mencapainya.

Saat ini ada tiga pendekatan untuk mencapainya:

1. TEEs (Lingkungan Eksekusi Tepercaya): Pendekatan pertama bergantung pada attestasi melalui perangkat keras seperti AWS Nitro dan Intel SGX. Dalam model ini, agen berjalan di dalam enclave aman yang menerbitkan sertifikat terenkripsi, mengonfirmasi bahwa kode tertentu dijalankan pada data tertentu dan tidak dirusak. Overhead biasanya kecil (sekitar 5-10% latensi tambahan), dapat diterima untuk use case keuangan dan perusahaan di mana integritas lebih penting daripada kecepatan.

2. ZKML (Pembelajaran Mesin Nol Pengetahuan): Pendekatan kedua adalah matematis. ZKML memungkinkan agen menghasilkan bukti kriptografi bahwa output dihasilkan oleh model tertentu, tanpa mengungkapkan bobot model atau input pribadi. DeepProve-1 dari Lagrange Labs baru-baru ini mendemonstrasikan inferensi GPT-2 dengan bukti nol pengetahuan penuh, 54-158 kali lebih cepat dari metode sebelumnya.

3. Keamanan Restaking (Restake Security): Model ketiga menegakkan kebenaran melalui cara ekonomi, bukan komputasi. Protokol seperti EigenLayer memperkenalkan keamanan berbasis stake, di mana validator mempertaruhkan modal di belakang output agen. Jika output dipertanyakan dan terbukti salah, jaminan akan dipotong (Slashing). Sistem tidak membuktikan setiap perhitungan, tetapi membuat ketidakjujuran menjadi tidak masuk akal secara ekonomi.

Mekanisme ini menyelesaikan masalah yang sama dari sudut yang berbeda. Namun, bukti eksekusi bersifat insidental. Mereka memverifikasi satu tugas, tetapi pasar membutuhkan sesuatu yang kumulatif. Di sinilah reputasi menjadi sangat penting.

Reputasi mengubah bukti yang terisolasi menjadi riwayat kinerja jangka panjang. Sistem yang muncul bertujuan untuk membuat kinerja agen dapat dipindahkan dan ditambatkan secara kriptografi, daripada mengandalkan penilaian khusus platform atau dasbor internal yang tidak transparan.

Layanan Bukti Ethereum (EAS) memungkinkan pengguna atau layanan menerbitkan bukti yang ditandatangani, on-chain tentang perilaku agen. Penyelesaian tugas yang berhasil, prediksi yang akurat, atau transaksi yang patuh dapat dicatat dengan cara yang tahan terhadap gangguan dan bergerak bersama agen melintasi aplikasi.

@EAS

Lingkungan benchmark kompetitif juga terbentuk. Arena Agen (Agent Arenas) mengevaluasi agen berdasarkan tugas yang distandardisasi dan menggunakan sistem penilaian seperti Elo untuk peringkat. Recall Network melaporkan bahwa lebih dari 110.000 peserta menghasilkan 5,88 juta prediksi, menciptakan data kinerja yang terukur. Seiring sistem ini berkembang, mereka mulai menyerupai pasar peringkat nyata untuk agen AI.

Ini memungkinkan reputasi untuk dibawa melintasi platform.

Dalam keuangan tradisional, lembaga seperti Moody's memberikan peringkat pada obligasi untuk memberikan sinyal kredit. Ekonomi agen akan membutuhkan lapisan yang setara untuk memberikan peringkat pada pelaku non-manusia. Pasar perlu menilai apakah sebuah agen cukup andal untuk dipercayakan modal, apakah outputnya memiliki konsistensi statistik, dan apakah perilakunya stabil dalam jangka panjang.

Kesimpulan

Ketika agen mulai memiliki otoritas nyata, pasar akan membutuhkan cara yang eksplisit untuk mengukur keandalannya. Agen akan membawa catatan kinerja portabel berdasarkan eksekusi yang diverifikasi dan pengujian patokan, dengan skor yang disesuaikan saat kualitas menurun, dan wewenang yang dapat dilacak ke otorisasi yang jelas. Penjamin, merchant, dan sistem kepatuhan akan mengandalkan data ini untuk memutuskan agen mana yang dapat mengakses modal, data, atau alur kerja yang diatur.

Kesimpulannya, lapisan-lapisan ini mulai membentuk infrastruktur ekonomi agen:

1. Penemuan (Discoverability): Agen harus dapat menemukan layanan dengan cara yang dapat dibaca mesin, jika tidak, mereka tidak dapat menemukan peluang.

2. Identitas (Identity): Agen harus membuktikan siapa dirinya dan siapa yang mengizinkannya, jika tidak, mereka tidak dapat memasuki sistem.

3. Reputasi (Reputation): Agen harus membangun catatan yang dapat diverifikasi bahwa mereka dapat dipercaya, sehingga memenangkan kepercayaan ekonomi yang berkelanjutan.

Twitter:https://twitter.com/BitpushNewsCN

Grup Komunikasi Telegram Bitpush:https://t.me/BitPushCommunity

Berlangganan Telegram Bitpush: https://t.me/bitpush