Источник оригинала: a16z crypto
Компиляция оригинала: AididiaoJP, Foresight News
ИИ-агенты превращаются в реальных экономических участников с гораздо большей скоростью, чем любая другая инфраструктура.
Хотя агенты уже способны выполнять задачи и проводить транзакции, им всё ещё не хватает стандартного способа доказывать «кто я», «что мне разрешено делать» и «как мне получить оплату» в различных средах. Идентичность не переносима, платежи по умолчанию не программируемы, а сотрудничество остаётся изолированным.
Блокчейн решает эти проблемы на инфраструктурном уровне. Публичный реестр предоставляет проверяемые кем угодно учетные данные для каждой транзакции; кошельки предоставляют агентам переносимую идентичность; стейблкоины становятся ещё одним уровнем расчётов. Это не концепции будущего — они доступны уже сегодня и могут помочь агентам работать как настоящие экономические субъекты в беспермиссивной манере.
Предоставление идентичности нечеловеческим существам
Текущим узким местом экономики агентов является не интеллект, а идентичность.
Только в финансовой сфере количество нечеловеческих идентичностей (автоматизированные торговые системы, движки рисков, модели мошенничества) уже примерно в 100 раз превышает количество сотрудников-людей. По мере массового развёртывания современных фреймворков для агентов (LLM с вызовом инструментов, автономные рабочие процессы, оркестровка множества агентов) это соотношение будет продолжать расти во всех отраслях.
Однако эти агенты фактически остаются «небанкированными». Они могут взаимодействовать с финансовой системой, но не могут делать это переносимым, проверяемым и по умолчанию доверенным способом. Им не хватает стандартизированного способа доказать свои полномочия, работать независимо на разных платформах или нести ответственность за свои действия.
Не хватает универсального уровня идентичности — эквивалента SSL для агентов, способного стандартизировать сотрудничество across platforms. Текущие решения остаются фрагментированными: с одной стороны — вертикально интегрированные, фиат-ориентированные стеки; с другой — крипто-нативные открытые стандарты (такие как x402 и новые предложения по идентичности агентов); а также расширения фреймворков для разработчиков, пытающиеся соединить идентичности на уровне приложений (например, MCP, Model Context Protocol).
До сих пор нет широко принятого, interoperable способа, позволяющего одному агенту доказать другому, кого он представляет, что ему разрешено делать и как он будет получать оплату.
В этом заключается основная идея KYA (Know Your Agent). Подобно тому, как люди полагаются на кредитную историю и KYC (Know Your Customer), агентам потребуются криптографически подписанные учетные данные, привязывающие их к принципалу, полномочиям, ограничениям и репутации.
Блокчейн предоставляет нейтральный координационный слой: переносимую идентичность, программируемые кошельки и проверяемые доказательства, которые можно анализировать в чат-приложениях, API и маркетплейсах.
Мы уже видим появление ранних реализаций: ончейн-реестры агентов, нативные агенты с кошельками, использующие USDC, стандарты ERC для «агентов с минимальным доверием» и наборы инструментов для разработчиков, сочетающие идентичность со встроенными платежами и контролем мошенничества.
Но до появления универсального стандарта идентичности мерчанты будут продолжать блокировать агентов на своем брандмауэре.
Управление системами, в которых работает ИИ
То, что агенты начинают接管 реальные системы, порождает новый вопрос: кто на самом деле обладает контролем? Представьте себе сообщество или компанию, где ключевые ресурсы (будь то распределение капитала или управление цепочками поставок) координируются системами ИИ.
Даже если люди могут голосовать за изменения политик, если базовый уровень ИИ контролируется единственным провайдером, который может推送 обновления моделей, настраивать ограничения или отменять решения, то этот авторитет очень хрупок. Формальный уровень управления может быть децентрализованным, но операционный уровень остается централизованным — кто контролирует модель, в конечном итоге контролирует и результат.
Когда агенты берут на себя управленческие роли, они вводят новый уровень зависимостей. Теоретически это может сделать прямую демократию более осуществимой: у каждого может быть ИИ-агент, помогающий понимать сложные предложения, моделировать компромиссы и голосовать в соответствии с установленными предпочтениями.
Но это видение реализуемо только в том случае, если агенты действительно подотчетны тем, кого представляют, переносимы между провайдерами и технически ограничены в следовании человеческим инструкциям. В противном случае вы получите систему, которая на поверхности кажется демократической, но на деле управляется непрозрачным поведением моделей, которое никто по-настоящему не контролирует.
Если текущая реальность такова, что агенты в основном строятся на основе нескольких базовых моделей, нам нужны способы доказать, что тот или иной агент действует в интересах пользователя, а не компании-разработчика модели.
Скорее всего, это потребует криптографических гарантий на нескольких уровнях:
(1) обучающие данные, на которых основан экземпляр модели, тонкая настройка или обучение с подкреплением;
(2) точные промпты и инструкции, которым следует конкретный агент;
(3) запись его фактического поведения в реальном мире;
(4) надежные гарантии того, что провайдер не может изменить его инструкции после развертывания или переобучить его без ведома пользователя. Без этих гарантий управление агентами вырождается в управление теми, кто контролирует веса моделей.
Именно здесь криптография может сыграть особую роль. Если коллективные решения записываются в блокчейн и автоматически исполняются, от систем ИИ можно требовать строгого следования проверенным результатам. Если агенты имеют криптографическую идентичность и прозрачные журналы выполнения, люди могут проверять, действуют ли их агенты в установленных границах.
Если уровень ИИ принадлежит пользователям и является переносимым, а не привязанным к единой платформе, то ни одна компания не сможет изменить правила одним обновлением модели.
В конечном счете, управление системами ИИ — это по своей сути проблема инфраструктуры, а не политики. Истинный авторитет зависит от создания принудительно исполняемых гарантий в самой системе.
Заполнение пробелов традиционных платежных систем для нативного ИИ-бизнеса
ИИ-агенты начинают покупать различные услуги — веб-скрейпинг, браузерные сессии, генерацию изображений — и стейблкоины становятся альтернативным расчетным слоем для этих транзакций. Одновременно формируется новый класс рынков, ориентированных на агентов.
Например, рынок MPP от Stripe и Tempo агрегирует более 60 услуг, разработанных specifically для ИИ-агентов. За первую неделю после запуска было обработано более 34 000 транзакций с комиссиями as low as $0.003, и стейблкоины были одним из способов оплаты по умолчанию.
Разница заключается в том, как осуществляется доступ к этим услугам: у них нет страниц оформления заказа. Агент читает схему, отправляет запрос, оплачивает и получает вывод в рамках одного обмена.
Это представляет собой новый класс мерчантов без идентичности: всего лишь сервер, набор конечных точек и цена за каждый вызов. Нет интерфейса, нет отдела продаж.
Платежные рельсы для реализации этого уже работают. x402 от Coinbase и MPP используют разные подходы, но оба встраивают оплату прямо в HTTP-запросы. Visa также расширяет карточные платежные рельсы в similar направлении, предлагая CLI-инструмент, позволяющий разработчикам тратить из терминала, а мерчантам — мгновенно получать стейблкоины на бэкенде.
Пока данные еще находятся на ранней стадии. После фильтрации неорганической активности, такой как накрутка, x402 обрабатывает около $1.6 миллионов платежей, driven агентами, в месяц, что значительно ниже $24 миллионов, недавно reported Bloomberg (со ссылкой на данные x402.org). Но окружающая инфраструктура быстро расширяется: Stripe, Cloudflare, Vercel и Google уже интегрировали x402 в свои платформы.
Инструменты для разработчиков — это большая возможность, поскольку «vibe coding» расширяет круг людей, способных создавать программное обеспечение, и растет общий адресуемый рынок инструментов для разработчиков. Такие компании, как Merit Systems, создают продукты для этого мира, например, AgentCash — CLI-кошелек и маркетплейс, соединяющий MPP и x402. Эти продукты позволяют агентам покупать необходимые данные, инструменты и возможности, используя стейблкоины из единого баланса.
Например, агент отдела продаж может вызвать одну конечную точку, чтобы одновременно получить данные из Apollo, Google Maps и Whitepages для обогащения информации о потенциальных клиентах, и пользователю не нужно покидать командную строку.
Такой бизнес между агентами склоняется к использованию криптоплатежных рельсов (и emerging карточных решений) по нескольким причинам.
Одна из них — риск андеррайтинга: традиционные процессоры платежей берут на себя merchant risk при подключении мерчантов, а headless merchant без веб-сайта или юридического лица сложно обеспечить для традиционного процессора.
Другая — беспермиссивная программируемость стейблкоинов в открытых сетях: любой разработчик может сделать конечную точку поддерживающей платежи без подключения к платежному процессору или подписания merchant agreement.
Мы видели эту модель раньше. Каждый сдвиг в коммерции создает новый тип мерчантов, которым изначально трудно служить существующим системам. Компании, строящие эту инфраструктуру, ставят не на $1.6 миллионов в месяц, а на то, во что это число превратится, когда агенты станут покупателями по умолчанию.
Переоценка доверия в экономике агентов
В течение последних 300 000 лет человеческое познание было узким местом прогресса. Сегодня ИИ снижает предельные затраты на выполнение к нулю. Когда稀缺ный ресурс становится обильным, ограничения смещаются. Когда интеллект становится дешевым, что становится дорогим? Ответ — верификация.
В экономике агентов реальным ограничением масштабирования является наша биологически ограниченная способность аудита и андеррайтинга машинных решений. Пропускная способность агентов уже намного превышает человеческие возможности надзора. Поскольку надзор дорог, а неудачи запаздывают, рынок склонен недостаточно инвестировать в надзор. «Человек в цикле» быстро становится физически невозможным.
Но развертывание непроверенных агентов вводит совокупный риск. Системы будут неумолимо оптимизировать «прокси-метрики», одновременно незаметно отклоняясь от человеческих намерений, создавая видимость продуктивности, маскирующую накопление огромного долга ИИ. Чтобы безопасно доверить экономику машинам, доверие больше не может полагаться на ручную проверку — доверие должно быть встроено в саму архитектуру системы.
Когда любой может бесплатно генерировать контент, самое главное — это проверяемое происхождение: знать, откуда он came, и можно ли ему trust. Блокчейн, ончейн-пруфы и децентрализованные системы цифровой идентичности меняют экономические границы того, что можно безопасно развернуть. Вы больше не воспринимаете ИИ как черный ящик, а получаете четкую, проверяемую историю.
По мере того как все больше ИИ-агентов начинают торговать друг с другом, рельсы расчетов и доказательства происхождения начинают тесно переплетаться.
Системы, обрабатывающие funds (такие как стейблкоины и смарт-контракты), также могут нести криптографические учетные данные, показывающие, кто что сделал и кто несет ответственность, если что-то пойдет не так.
Сравнительное преимущество человека будет мигрировать вверх: от обнаружения мелких ошибок к setting стратегического направления и принятию на себя responsibility, когда что-то goes wrong. Устойчивое преимущество будет у тех, кто сможет криптографически аутентифицировать вывод, застраховать его и поглотить ответственность в случае failure.
Масштабирование без верификации — это обязательство, которое накапливается со временем.
Поддержание контроля пользователей
На протяжении десятилетий новые уровни абстракции определяли то, как пользователи взаимодействуют с технологиями. Языки программирования абстрагировали машинный код; командная строка уступила место графическому интерфейсу, за которым последовали мобильные приложения и API. Каждый переход скрывал всё больше базовой сложности, но всегда kept пользователя firmly in the loop.
В мире агентов пользователь specifies результат, а не конкретные действия, и система сама решает, как его достичь. Агент абстрагирует не только то, как выполняется задача, но и то, кем она выполняется. Пользователь sets начальные параметры, а затем отступает, позволяя системе работать самостоятельно. Роль пользователя смещается от взаимодействия к надзору; если пользователь не вмешивается, состояние по умолчанию — «включено».
По мере того как пользователи делегируют больше задач агентам, возникают новые риски: нечеткие входные данные могут привести к тому, что агент будет действовать на основе错误的假设 без ведома пользователя; сбои могут не reported, что затрудняет четкую диагностику; одно одобрение может запустить многошаговый рабочий процесс, которого никто не anticipated.
Именно здесь может помочь криптография. Криптография всегда была посвящена минимизации слепого доверия.
По мере того как пользователи передают больше решений программному обеспечению, системы агентов обостряют эту проблему и повышают требования к тщательности проектирования — путем установления более четких ограничений, повышения видимости и принудительного обеспечения более strong гарантий относительно возможностей системы.
Появляется новое поколение крипто-нативных инструментов. Фреймворки делегирования с ограниченной областью действия — например, Delegation Toolkit от MetaMask, AgentKit и Agent wallets от Coinbase, а также AgentCash от Merit Systems — позволяют пользователям определять на уровне смарт-контрактов, что агенты могут и не могут делать. Архитектура, основанная на намерениях (например, NEAR Intents, которая с четвертого квартала 2024 года обработала累计ный объем сделок на DEX на сумму более $15 миллиардов), позволяет пользователям simply设定期望емый результат (например, «bridge токен и stake»), без указания того, как это реализовать.
