Автор: a16z crypto
Компиляция: AididiaoJP, Foresight News
AI Agent эволюционируют из вспомогательных инструментов в реальных экономических участников с гораздо большей скоростью, чем любая другая инфраструктура.
Хотя Agent уже способны выполнять задачи и проводить транзакции, им всё ещё не хватает стандартизированного способа доказывать «кто я», «что мне разрешено делать» и «как мне получить оплату» в различных средах. Идентичность непереносима, платежи по умолчанию не программируемы, а сотрудничество остается изолированным.
Блокчейн решает эти проблемы на инфраструктурном уровне. Публичный реестр предоставляет проверяемые кем угодно учетные данные для каждой транзакции; кошельки наделяют Agent портативной идентичностью; стейблкоины становятся еще одним уровнем расчета. Это не концепции будущего — они доступны уже сегодня и помогают Agent работать как настоящие экономические субъекты в беспермиссивном режиме.
Идентичность для не-людей
Текущим узким местом экономики Agent является не интеллект, а идентичность.
Только в сфере финансовых услуг количество не-человеческих идентичностей (автоматизированные торговые системы, движки рисков, модели мошенничества) уже примерно в 100 раз превышает количество сотрудников-людей. По мере массового развертывания современных фреймворков Agent (LLM с вызовом инструментов, автономные рабочие процессы, оркестровка множества Agent) это соотношение будет продолжать расти во всех отраслях.
Однако эти Agent фактически остаются «небанкированными». Они могут взаимодействовать с финансовой системой, но не могут делать это портативным, 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 Agent, способного стандартизировать сотрудничество across platforms. Текущие решения остаются фрагментированными: с одной стороны — вертикально интегрированные, фиат-ориентированные стеки; с другой — криптонативные открытые стандарты (такие как x402 и новые предложения по идентичности Agent); а также расширения фреймворков для разработчиков, пытающиеся соединить идентичность на уровне приложений (например, MCP, Model Context Protocol).
До сих пор нет широко принятого, интероперабельного способа, позволяющего одному Agent 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), Agent потребуют криптографически подписанные учетные данные, привязывающие их к принципалу, полномочиям, ограничениям и репутации. Блокчейн предоставляет нейтральный координационный уровень: портативную идентичность, программируемые кошельки и проверяемые доказательства, которые можно анализировать в чат-приложениях, API и маркетплейсах.
Мы уже видим появление ранних реализаций: ончейн-реестры Agent, нативные кошельковые Agent, использующие USDC, стандарты ERC для «Agent с минимальным доверием», а также наборы инструментов для разработчиков, сочетающие идентичность с встроенными платежами и контролем мошенничества.
Но до появления универсального стандарта идентичности мерчанты будут продолжать блокировать Agent на своем брандмауэре.
Управление системами, которые запускает ИИ
То, что Agent начинают управлять реальными системами, порождает новую проблему: кто на самом деле обладает контролем? Представьте себе сообщество или компанию, где ключевые ресурсы (будь то распределение капитала или управление цепочками поставок) координируются системой ИИ. Даже если люди могут голосовать за изменения политик, если базовый уровень ИИ контролируется единственным провайдером, который может推送 обновления моделей,调整 ограничения или отменять решения, то этот авторитет очень хрупок. Формальный уровень управления может быть децентрализованным, но операционный уровень остается централизованным — кто контролирует модель, тот в конечном итоге контролирует и результат.
Когда Agent берут на себя управленческие роли, они вводят новый уровень зависимости. Теоретически это может сделать прямую демократию более осуществимой: у каждого может быть AI-агент, помогающий понимать сложные предложения, моделировать компромиссы и голосовать в соответствии с установленными предпочтениями. Но это видение реализуемо только в том случае, если Agent действительно подотчетны представляемым ими людям, переносимы между провайдерами и технически ограничены в следовании человеческим инструкциям. В противном случае вы получите систему, которая на поверхности кажется демократической, но на самом деле управляется непрозрачным поведением моделей, которое никто не контролирует.
Если текущая реальность такова, что Agent в основном строятся на основе нескольких базовых моделей, нам нужны способы доказать, что данный Agent действует в интересах пользователя, а не компании-разработчика модели. Вероятно, это потребует криптографических гарантий на нескольких уровнях: (1) данные обучения, тонкая настройка или обучение с подкреплением, на которых основан экземпляр модели; (2) точные промпты и инструкции, которым следует конкретный Agent; (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 через Agent 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 Agent имеют криптографическую идентичность и прозрачные журналы исполнения, 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. Подлинный авторитет зависит от встраивания принудительно исполняемых гарантий в саму систему.
Заполнение пробелов традиционных платежных систем для AI-нативного бизнеса
AI Agent начинают покупать различные услуги — веб-скрейпинг, браузерные сессии, генерацию изображений — и стейблкоины становятся альтернативным расчетным уровнем для этих транзакций. В то же время формируется новый класс рынков, ориентированных на Agent. Например, рынок MPP от Stripe и Tempo агрегирует более 60 услуг, разработанных specifically for AI Agent. За первую неделю после запуска было обработано более 34 000 транзакций с комиссиями as low as $0.003, и стейблкоины были одним из платежных средств по умолчанию.
Разница заключается в том, как accessed эти услуги: у них нет страницы оформления заказа. Agent читают schema, отправляют запрос, платят и получают вывод в рамках одного обмена. Это представляет собой новый класс merchants без идентичности: всего лишь сервер, набор конечных точек и цена за вызов. Ни интерфейса, ни отдела продаж.
Платежные рельсы для этого уже работают. x402 от Coinbase и MPP используют разные подходы, но оба встраивают платежи directly into HTTP requests. Visa также расширяет карточные платежные рельсы в similar direction, предлагая CLI-инструмент, позволяющий разработчикам тратить из терминала, а мерчантам — мгновенно получать стейблкоины на бэкенде.
Данные пока находятся на ранней стадии. После фильтрации неорганической активности, такой как накрутка, x402 обрабатывает около $1.6 млн платежей, driven by Agent, в месяц, что значительно ниже $24 млн, недавно reported by Bloomberg (со ссылкой на данные x402.org). Но surrounding 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, connecting MPP и x402. Эти продукты позволяют Agent использовать стейблкоины из единого баланса для покупки необходимых данных, инструментов и возможностей. Например, Agent 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 Agent-to-Agent commerce склоняется к использованию криптоплатежных рельсов (и emerging карточных решений) по нескольким причинам. Одна из них — риск underwriting: традиционные платежные процессоры несут merchant risk при подключении мерчантов, а headless merchant без веб-сайта или юридического лица сложно underwrite традиционному процессору. Другая причина — беспермиссивная программируемость стейблкоинов в открытых сетях: любой разработчик может сделать конечную точку поддерживающей платежи, без необходимости подключения к платежному процессору или подписания merchant agreement.
Мы видели эту модель раньше. Каждый сдвиг в коммерции создает новый тип мерчантов, которых изначально трудно обслужить существующим системам. Компании, строящие эту инфраструктуру, ставят не на $1.6 млн в месяц, а на то, во что превратится эта цифра, когда Agent станут покупателями по умолчанию.
Переоценка доверия в экономике Agent
За последние 300 000 лет человеческое познание было узким местом прогресса. Сегодня ИИ приближает предельные затраты на исполнение к нулю. Когда稀缺ный ресурс становится обильным, ограничения смещаются. Когда интеллект становится дешевым, что становится дорогим? Ответ — верификация.
В экономике Agent истинным ограничением масштабирования является наша биологически ограниченная способность аудита и underwriting машинных решений. Пропускная способность Agent уже намного превышает человеческие возможности надзора. Поскольку надзор дорог, а неудачи запаздывают, рынок склонен недоинвестировать в надзор. «Человек в цикле» быстро становится физически невозможным.
Но развертывание непроверенных Agent влечет за собой совокупный риск. Системы будут неумолимо оптимизировать «прокси»-метрики, при этом незаметно отклоняясь от человеческих намерений, создавая видимость продуктивности, маскирующую накопление огромного AI debt. Чтобы безопасно доверить экономику машинам, доверие больше не может полагаться на ручную проверку — доверие должно быть вшито в саму архитектуру системы.
Когда anyone может бесплатно генерировать контент, самое важное — это проверяемое происхождение: знать, откуда он came, и можно ли ему доверять. Блокчейн, ончейн-пруфы и системы децентрализованной цифровой идентичности меняют экономические границы того, что можно безопасно развертывать. Вы больше не воспринимаете ИИ как черный ящик, а получаете четкую, поддающуюся аудиту историю.
По мере того как все больше AI Agent начинают торговать друг с другом, расчетные рельсы и пруфы 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 ответственности, когда что-то идет не так. 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.
Сохранение контроля пользователя
Десятилетиями 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 все больше базовой сложности, но всегда firmly держал пользователя в цикле.
В мире Agent пользователь определяет результат, а не конкретные действия, и система сама решает, как его достичь. Agent абстрагируют не только то, как выполняется задача, но и то, кем она выполняется. Пользователь задает начальные параметры, а затем отходит в сторону, позволяя системе работать самостоятельно. Роль пользователя смещается от взаимодействия к надзору; если пользователь не вмешается, состояние по умолчанию — «включено».
По мере того как пользователи делегируют все больше задач Agent, возникают новые риски: нечеткие входные данные могут привести к тому, что Agent будут действовать на основе ошибочных предположений без ведома пользователя; сбои могут не reported, что затрудняет четкую диагностику; одно одобрение может запустить многошаговый рабочий процесс, которого никто не anticipated.
И здесь может помочь криптография. Криптография всегда была направлена на минимизацию слепого доверия. Поскольку пользователи передают больше решений программному обеспечению, системы Agent обостряют эту проблему и повышают требования к тщательности проектирования — путем установления более четких ограничений, повышения видимости и принудительного исполнения более строгих гарантий относительно возможностей системы.
Появляется новое поколение криптонативных инструментов. Фреймворки делегирования с ограниченной областью действия — например, Delegation Toolkit от MetaMask, AgentKit и Agent-кошельки от Coinbase, а также AgentCash от Merit Systems — позволяют пользователям определять на уровне смарт-контракта, что Agent могут и не могут делать. Архитектура, основанная на намерениях (например, NEAR Intents, которые с четвертого квартала 2024 года обработали累计ный объем DEX-транзакций на сумму более $15 млрд), позволяет пользователям simply задавать желаемый результат (например, «bridge токен и поставь его в стейкинг»), не указывая, как его достичь.
