a16z：区块链为 AI 代理基础设施提供帮助的 5 种方式

Автор: a16z

Перевод: Ху Тао, ChainCatcher

Искусственный интеллект-агенты быстро превращаются из «второго пилота» в участников экономики, и их скорость даже превышает развитие инфраструктуры вокруг.

Хотя агенты сейчас могут выполнять задачи и совершать сделки, у них отсутствует стандартизованный способ подтверждения своей личности, полномочий и способов получения вознаграждения в разных средах. Информация о личности не может быть совместно использована между платформами, способы оплаты ещё не реализованы как программируемые по умолчанию, а координационная работа ведётся независимо друг от друга.

Блокчейн решает эту проблему на уровне инфраструктуры. Общий реестр предоставляет квитанции для каждой транзакции, любой может провести аудит. Кошельки обеспечивают переносимую идентификацию пользователя. Стейблкоины предлагают альтернативный способ расчетов. Всё это — не далёкое будущее, а технологии, которые уже сейчас можно использовать, чтобы помочь пользователям функционировать как настоящие участники экономики без разрешений.

1. Идентичность не-человеческих агентов

Текущий узкий место в агентной экономике — не интеллект, а идентичность.

Только в финансовом секторе количество не-человеческих идентификаторов (автоматизированных торговых систем, систем оценки рисков, моделей мошенничества) уже примерно в 100 раз превышает число человеческих сотрудников. С масштабным внедрением современных рамок для агентов (использование инструментов LLM, автономных рабочих потоков, мультиагентных оркестровок) эта пропорция продолжит расти во всех сферах.

Однако эти агенты по сути всё ещё не имеют банковских счетов. Они могут взаимодействовать с финансовой системой, но способы взаимодействия лишены переносимости, проверяемости и не являются по умолчанию доверенными. У них отсутствуют стандартизованные способы доказательства полномочий, они не могут работать независимо между платформами и не могут нести ответственность за свои действия.

На сегодняшний день отсутствует универсальный слой идентификации — что-то вроде SSL-протокола для агентов, который бы стандартизировал координацию между платформами. Пока что есть попытки, но они фрагментированы: одна — вертикально интегрированные стеки, ориентированные на фиат; другая — нативные для криптовалют, открытые стандарты (например, x402 и новые предложения по агентской идентичности); есть также расширения для разработческих рамок, таких как MCP (протокол контекста модели), пытающиеся связать идентичность на уровне приложений.

Пока что не существует широко принятого, совместимого способа, позволяющего одному агенту доказать другому: кто он, что он может делать и как получать вознаграждение. Это — ядро концепции KYA (Know Your Agent — Знай своего агента).

Как и люди полагаются на кредитную историю и KYC (знай своего клиента), агенты нуждаются в криптографических сертификатах, связывающих их с доверенными лицами, полномочиями, ограничениями и репутацией. Блокчейн предоставляет нейтральный слой координации: переносимую идентичность, программируемые кошельки и проверяемые доказательства, которые можно интерпретировать в чатах, API и маркетплейсах.

Мы уже видим первые реализации: on-chain реестры агентов, нативные кошельки с USDC, стандарты ERC для «агентов с минимальным доверием», а также разработческие инструменты, объединяющие идентичность с встроенными платежами и системами борьбы с мошенничеством.

Но пока не появится универсальный стандарт идентичности, продавцы всё равно будут блокировать агентов на фаерволах.

2. Управление системами работы искусственного интеллекта

Агенты начинают управлять реальными системами, что порождает новые проблемы.

Ключевой вопрос — кто действительно контролирует всё. Представьте сообщество или компанию, где ИИ-системы отвечают за координацию ключевых ресурсов — будь то распределение средств или управление цепочками поставок. Даже если политики меняются по голосованию, если базовый слой ИИ контролируется одним поставщиком, который может обновлять модели, менять ограничения или отменять решения, — власть очень хрупка. Формально управляющий слой может быть децентрализован, но уровень исполнения остаётся централизованным; кто контролирует модель — тот в конечном итоге управляет результатом.

Когда агенты берут на себя управленческие функции, они вводят новый уровень зависимости. Теоретически это может упростить реализацию прямой демократии: каждый может иметь своего ИИ-представителя, который понимает сложные предложения, взвешивает плюсы и минусы и голосует в соответствии с заявленными предпочтениями.

Но эта картина возможна только если такие агенты действительно отвечают перед людьми, могут работать между разными поставщиками и ограничены технически — только следовать указаниям человека. Иначе система будет казаться демократической, но на деле управляться непрозрачными моделями, за которыми никто не следит.

Если сейчас большинство агентов построено на небольшом числе базовых моделей, то нам нужны способы доказать, что их поведение соответствует интересам пользователей, а не интересам компаний-разработчиков. Это может потребовать многоуровневых криптографических гарантий: (1) откуда взялись обучающие данные, как проходила дообучка или обучение с подкреплением; (2) какие конкретные подсказки и инструкции использовались для контроля модели; (3) есть ли запись реальных действий агента в реальном мире; и (4) надежных гарантий, что после развертывания поставщик не сможет изменить инструкции или переобучить модель, чтобы она работала без ведома пользователя. Без таких гарантий управление агентами в конечном итоге сводится к управлению моделью со стороны тех, кто контролирует её веса.

Здесь как раз и вступают в игру криптовалюты. Если коллективное решение записано в блокчейн и автоматически выполняется, ИИ-системы могут быть обязаны выполнять проверенные результаты. Если агент обладает криптоидентификацией и прозрачным журналом действий, можно проверить, соблюдает ли он правила. А если слой ИИ принадлежит пользователю и переносим, а не закреплён за одной платформой, то ни одна компания не сможет изменить правила через обновление модели.

В конечном счёте управление системами ИИ — это инфраструктурная задача, а не политическая. Истинная власть зависит от построения в системе механизмов, которые можно реализовать и проверить.

3. Заполнение пробелов в традиционных платежных системах для нативных AI-компаний

ИИ-агенты начинают покупать — парсинг сайтов, сессии браузеров, генерация изображений — и стейблкоины становятся альтернативой расчетов. В то же время формируется новый рынок для агентов: например, MPP-рынки Stripe и Tempo, объединяющие более 60 сервисов, специально созданных для AI-агентов. За первую неделю работы они обработали более 34 000 транзакций, комиссия — всего 0,003 доллара, а стейблкоины — один из способов оплаты по умолчанию.

Отличие в способах доступа к этим сервисам. Нет страницы оплаты. Агент читает схему, отправляет запрос, платит и получает результат в одном обмене. Они представляют собой новый тип «безголовых» продавцов: один сервер, набор точек доступа и цена за вызов. Нет фронтенда — ни витрины, ни отдела продаж.

Платежные системы для этого уже запущены. Coinbase с x402 и MPP используют разные подходы, но оба внедряют оплату прямо в HTTP-запросы. Visa тоже расширяет подобные возможности, предоставляя CLI-инструмент, позволяющий разработчикам тратить с терминала, а продавцам — мгновенно получать стейблкоины.

Пока что данные ещё на ранней стадии. После фильтрации неорганических транзакций, x402 обрабатывает примерно 1,6 миллиона долларов в месяц в агентских платежах, что значительно ниже недавно опубликованных 24 миллионов долларов Bloomberg (по данным x402.org). Но инфраструктура быстро развивается: Stripe, Cloudflare, Vercel и Google уже интегрировали x402 в свои платформы.

Область инструментов для разработчиков — огромная возможность. Всплеск Vibe Coding расширяет сообщество разработчиков и потенциал рынка инструментов. Такие компании, как Merit Systems, создают решения для будущего, например AgentCash — CLI-кошелек и маркетплейс, подключённые к протоколам MPP и x402. Эти продукты позволяют агентам покупать необходимые данные, инструменты и функции за стейблкоины из одного аккаунта. Например, агент отдела продаж может вызвать один эндпоинт, чтобы получить данные из Apollo, Google Maps или Whitepages и обогатить информацию о клиентах, не покидая командную строку.

Причина, по которой такие агенты предпочитают криптовалютные платежи (и новые карточные решения), — несколько. Во-первых, страхование. Когда платежный провайдер подключается к продавцу, он берёт на себя риск. У безсайтового продавца без сайта или юридического лица трудно застраховать. Во-вторых, стейблкоины в открытой сети позволяют программировать без разрешений: любой разработчик может сделать так, чтобы эндпоинт поддерживал платежи, без интеграции с платёжными провайдерами или подписания договоров.

Такой подход мы уже видели. Каждая новая бизнес-модель порождает новых продавцов, а существующие системы изначально плохо приспособлены для их обслуживания. Компании, строящие такую инфраструктуру, не делают ставку на ежемесячный доход в 160 тысяч долларов, а на то, какой доход получат, когда агенты станут стандартными покупателями.

4. Переопределение доверия в агентной экономике

Тридцать тысяч лет человеческое восприятие было ограничением прогресса. Сейчас ИИ снижает маржинальные издержки выполнения до нуля. Когда дефицитные ресурсы становятся избыточными, ограничивающие факторы смещаются. Когда интеллект становится дешевым, что становится дорогим? Верификация.

В агентной экономике истинное ограничение — не масштаб, а наши биологические инстинкты: способность проверять и оценивать решения машин. Производительность агентов уже значительно превосходит возможности человеческого контроля. Из-за высокой стоимости надзора и времени, необходимого для выявления ошибок, рынок склонен сокращать контроль. «Человек-машина» быстро превращается в реальность невозможного.

Но развертывание неподтвержденных агентов — это риск с эффектом сложения. Системы безжалостно оптимизируют показатели «агента», одновременно отклоняясь от человеческих намерений, создавая иллюзию высокой производительности и скрывая огромные долговые обязательства ИИ. Чтобы безопасно делегировать экономику машинам, доверие должно быть встроено в архитектуру.

Когда любой может бесплатно создавать контент, важна проверяемая происхождение — знать, откуда взялся контент и насколько он достоверен. Блокчейн, ончейн-аттестация и децентрализованные системы цифровой идентификации меняют экономические границы безопасных развертываний. ИИ перестает быть «черным ящиком», а становится с прозрачной, проверяемой историей.

По мере того, как всё больше ИИ-агентов начинают взаимодействовать друг с другом, системы расчетов и трассировки начинают сливаться. Системы перевода средств — например, стейблкоины и смарт-контракты — могут нести криптографические квитанции, фиксирующие, кто что сделал и кто несет ответственность в случае проблем.

Человеческое преимущество постоянно растет: от обнаружения мелких ошибок и разработки стратегий до ответственности за последствия. Долговременное преимущество — у тех, кто может зашифровать результат, застраховать его и нести ответственность за неудачи.

Масштаб без верификации — это риск, который накапливается со временем.

5. Сохранение контроля пользователя

Десятилетиями слоистые абстракции меняли взаимодействие человека с технологиями. Языки программирования абстрагируют машинный код. Командные строки сменили графические интерфейсы, а затем появились мобильные приложения и API. Каждое нововведение скрывало всё больше низкоуровневых деталей, одновременно позволяя пользователю сохранять контроль над системой.

В мире агентов пользователь задает результат, а не действия — система решает, как его достичь. Агент не только абстрагирует способы выполнения задачи, но и исполнителя. Пользователь задает начальные параметры, а дальше система работает сама. Роль пользователя сводится к контролю; без его вмешательства система по умолчанию активна.

По мере того, как пользователи делегируют всё больше задач агентам, возникают новые риски: неясные входные данные могут привести к тому, что агент предпримет действия на основе ошибочных предположений; сбои могут остаться незамеченными, без явных способов диагностики; одно одобрение может запустить сложный многошаговый рабочий процесс, о котором пользователь не знает.

Здесь на помощь приходят криптографические технологии. Ключевая идея — минимизировать слепое доверие. Чем больше решений передается программам, тем важнее обеспечить прозрачность, четко определить границы и гарантировать безопасность работы систем.

Для этого создаются новые криптографические инструменты. Например, MetaMask Delegation Toolkit, Coinbase AgentKit и агентские кошельки, а также Merit Systems AgentCash — основанные на области полномочий фреймворки, позволяющие пользователю задавать, что агент может делать, а что — нет, на уровне смарт-контрактов. Архитектуры типа NEAR Intents (с 2024 года, с более чем 15 миллиардами долларов торгов за Q4 2023 на децентрализованных биржах (DEX)) позволяют задавать ожидаемый результат — например, «сделать мостинг токенов и заложить их» — без указания конкретных способов реализации.

Искусственный интеллект снижает издержки масштабирования, но усложняет доверие. Криптовалюты могут кардинально переосмыслить доверие на массовом уровне.

Интернет-инфраструктура строится так, что отдельные участники могут напрямую участвовать в экономике. Вопрос — будет ли она спроектирована с максимальной прозрачностью, ответственностью и контролем пользователя или же на системах, изначально неподходящих для не-человеческих участников.