Starknet has implemented AI agent transaction verification

cryptonews.ruPubblicato 2026-08-10Pubblicato ultima volta 2026-08-10

Introduzione

Starknet, an L2 network for scaling Ethereum, has integrated Chance, a verification system for AI agents that monitors trading operations before execution. The system first models a proposed transaction and compares its outcome with the conditions the user authorized for the agent. If the operation does not meet these conditions, Chance blocks the fund transfer. The solution operates on Starknet's programmable custodial wallets. AI agents can propose deals, but the assets remain under the wallet's control until the operation aligns with the user-defined constraints, creating an additional verification layer between the AI agent's decision and the actual transfer. Chance also utilizes Starknet's STRK20 privacy framework to protect agent authorization data and transaction calculations. The system enables selective disclosure of transaction information, allowing users to provide necessary data without revealing the entire operation context.

Starknet — an L2 network for scaling Ethereum, has integrated Chance — an AI agent verification system that controls trading operations before their execution. First, the system models the proposed transaction and compares its outcome with the conditions that the user has authorized the agent to follow. If the operation does not comply with these conditions, Chance blocks the funds transfer.

The solution operates on the basis of Starknet's programmable custodial wallets. AI agents can propose deals, but the assets remain under the wallet's control until the operation meets the user-defined constraints. This creates an additional verification layer between the AI agent's decision and the actual funds transfer.

Chance also uses the STRK20 privacy framework in Starknet to protect data on agent authorizations and transaction calculations. The system allows for selective disclosure of transaction information, enabling the user to provide necessary data without revealing the entire context of the operation.

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Domande pertinenti

QWhat is the primary function of the Chance system integrated into Starknet?

AThe primary function of the Chance system is to verify AI agent trading transactions before execution. It simulates a proposed deal and checks if the outcome matches the user-defined permissions. If the transaction violates these conditions, Chance blocks the fund transfer.

QOn what type of Starknet infrastructure does the Chance solution operate?

AThe Chance solution operates on Starknet's programmable custodial wallets. While AI agents can propose transactions, the assets remain under the control of the wallet until the operation aligns with the user's specified constraints.

QHow does the Chance system create an additional layer of security for transactions initiated by AI agents?

AIt creates an additional verification layer between the AI agent's decision and the actual fund transfer. The system simulates and validates the transaction against user permissions before allowing the custodial wallet to execute it, preventing unauthorized actions.

QWhat privacy framework does Chance utilize to protect authorization and transaction data, and what is its benefit?

AChance utilizes the STRK20 privacy framework in Starknet. Its benefit is that it allows for selective disclosure of transaction information, enabling users to share necessary data without revealing the full context of the operation, thus protecting sensitive details.

QWhat is Starknet's primary role in the Ethereum ecosystem, as mentioned in the article?

AStarknet is an L2 (Layer 2) network designed for scaling Ethereum. It provides a solution to increase transaction throughput and reduce costs while leveraging Ethereum's security.

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Nvidia Faces Collective Selling by Funds: What Are Private Equity Firms Sniffing Out?

Several prominent Chinese private equity funds, including Gaoyi Asset and Dantoo's Orient Harbor, made significant portfolio adjustments in Q2 2024, as revealed in their latest SEC 13F filings. The most notable move was a collective retreat from AI chip leader NVIDIA, with Gaoyi reducing its stake by over 70%, Jilin Asset selling out completely, and Orient Harbor trimming its holdings. This shift does not signal a loss of faith in the AI trend, but rather a change in investment focus from "expectation-driven" to "realization-driven" valuation. Capital is flowing from crowded, high-valuation names towards segments with clearer profitability visibility and better risk-reward profiles. The funds' new major conviction is Taiwan Semiconductor Manufacturing Company (TSMC), which Gaoyi built into its top holding. The thesis centers on TSMC's role as a critical bottleneck in the AI supply chain due to its dominance in advanced semiconductor manufacturing and, crucially, advanced CoWoS packaging capacity. As demand for AI chips explodes, TSMC's "must-pass" foundry services grant it significant pricing power, suggesting a potential migration of profits from chip designers to manufacturers. Simultaneously, both Gaoyi and Orient Harbor substantially increased positions in memory chip companies like Micron and SanDisk. The investment logic here is twofold: a cyclical recovery in the memory market combined with a new, structural growth driver from AI. High Bandwidth Memory (HBM), essential for AI processor performance, is supply-constrained and its production diverts capacity from standard DRAM and NAND, creating a broad-based pricing tailwind for the memory sector. The collective reduction in NVIDIA reflects a view that its massive prior gains have compressed its future upside potential ("lowered赔率"). The market now demands flawless execution and faces new risks like rising costs from TSMC and HBM suppliers, as well as competition from cloud companies' custom chips. The funds' reallocation highlights a broader thematic: as the AI boom matures, investment opportunities and excess profits are shifting along the supply chain—from design to the physical constraints of manufacturing and memory. The next phase of AI investing may be defined by pricing power derived from tangible bottlenecks like advanced packaging and HBM capacity.

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DeepSeek Harness, an open-source AI agent framework, has been released. Built on a "everything is a plugin" architecture using Cordis, it provides a modular SDK for constructing, running, and extending agents. The framework separates capabilities—like file systems, shells, web access, and sub-agents—into independent, swappable packages, assembled via a configuration file (`cordis.yml`). This allows creation of diverse agent types, from web UIs to headless automation. Key features include a structured Agent Loop for managing model requests and tool execution with concurrency and safety controls, and an authoritative Session Log that records all events to ensure state can be perfectly reconstructed. It offers multiple interaction modes (Web UI, TUI, Headless) and four preset agent configurations (Standard, PTC, Minimalist, Creative), with the Creative mode allowing agents limited self-modification. Security is built-in with a default `workspace-write` sandbox and an "ask for approval" policy for privileged operations. The framework demonstrates DeepSeek's aim to provide not just another coding assistant, but a foundational, auditable, and extensible system for deploying AI agents into real-world environments, complementing their model ecosystem with robust engineering infrastructure.

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Come comprare ETH

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