a16z：5 способів, якими блокчейн допомагає інфраструктурі для агентів штучного інтелекту

Автор: a16z

Переклад: Ху Тао, ChainCatcher

Штучний інтелект-агент швидко перетворюється з «допоміжного» у економічного учасника, і цей процес відбувається навіть швидше за інфраструктуру навколо.

Хоча агенти вже можуть виконувати завдання та здійснювати транзакції, їм бракує стандартизованих способів довести свою ідентичність, права та спосіб отримання винагороди у різних середовищах. Інформація про особу не може бути спільною між платформами, спосіб оплати ще не є за замовчуванням програмованим, а координація виконується незалежно.

Блокчейн вирішує цю проблему на рівні інфраструктури. Публічний реєстр надає квитанції для кожної транзакції, будь-хто може провести аудит. Гаманці забезпечують переносиму ідентичність користувачів. Стейблкоїни пропонують альтернативний спосіб розрахунків. Це не далеке майбутнє — вони вже зараз можуть бути використані і допомагати користувачам працювати без дозволу як справжнім економічним суб’єктам.

1. Нелюдська ідентичність

Поточний обмежувач у агентській економіці вже не в розумі, а в ідентичності.

Лише у фінансовій сфері кількість нелюдських ідентичностей (автоматизованих торгових систем, систем управління ризиками, моделей шахрайства) вже у 100 разів перевищує кількість людських співробітників. З масштабним впровадженням сучасних рамок агентів (з використанням інструментів LLM, автономних робочих потоків, багатьох агентських оркестрацій) ця пропорція буде зростати у всіх галузях.

Однак ці агенти фактично досі не мають банківських рахунків. Вони можуть взаємодіяти з фінансовою системою, але спосіб такої взаємодії позбавлений переносимості, верифікації і не є за замовчуванням довіреним. Вони позбавлені стандартизованих способів доведення прав, не можуть працювати незалежно між платформами і не несуть відповідальності за свої дії.

Зараз відсутній універсальний рівень ідентичності — щось на кшталт SSL-протоколу для агентів, що дозволяє стандартизовано координувати їх між платформами. Хоча є значні спроби, підходи залишаються фрагментованими: з одного боку — вертикально інтегровані стеки з фіатною валютою; з іншого — криптографічно нативні, відкриті стандарти (як x402 та нові пропозиції агентської ідентичності); а також розробницькі рамки, наприклад MCP (протокол контексту моделі), що намагаються мостити ідентичність на рівні додатків.

Ще досі не існує широко прийнятого, взаємодіючого способу, щоб один агент міг довести іншому: хто він, що має право робити і як отримує винагороду. Це — ядро концепції KYA (Know Your Agent, Знай свого агента).

Як і людина залежить від кредитної історії та KYC (Знай свого клієнта), агентам потрібні криптографічні сертифікати, що зв’язують їх з довіреними особами, правами, обмеженнями і репутацією. Блокчейн забезпечує нейтральний рівень координації: переносиму ідентичність, програмовані гаманці і верифіковані докази, які можна аналізувати у чатах, API і маркетплейсах.

Ми вже бачимо перші реалізації: реєстри агентів у блокчейні, гаманці з вбудованими агентами на USDC, стандарти ERC для «агентів з мінімальним довір’ям», а також інструменти для розробників, що поєднують ідентичність з вбудованими платіжами і системами боротьби з шахрайством.

Але поки не з’явиться універсальний стандарт ідентичності, продавці залишатимуться блокованими за фаєрволами.

2. Управління системами роботи штучного інтелекту

Агенти починають керувати справжніми системами, і це породжує нові проблеми.

Головне — хто справді контролює все. Уявімо, що у спільноті або компанії штучний інтелект відповідає за координацію ключових ресурсів — від розподілу коштів до управління ланцюгами поставок. Навіть якщо голоси за зміни політики збираються шляхом голосування, якщо базовий рівень штучного інтелекту контролює один постачальник, і цей постачальник може оновлювати моделі, змінювати обмеження або скасовувати рішення, влада дуже слабка. Офіційний рівень управління може бути децентралізованим, але рівень виконання — централізованим; хто контролює модель, той і контролює результат.

Коли штучні агенти беруть на себе роль управління, вони вводять новий рівень залежності. Теоретично це може зробити пряме демократію більш здійсненною: кожен може мати штучного представника, що розуміє складні пропозиції, зважує плюси і мінуси і голосує відповідно до своїх заявлених переваг.

Однак ця ідея можлива лише тоді, коли агенти справді несуть відповідальність перед людьми, можуть працювати у різних сервіс-провайдерів і технічно обмежені — виконують лише людські накази. Інакше система виглядає демократичною зовні, але фактично керується непрозорими моделями, поведінка яких ніхто не контролює.

Якщо ж зараз штучні агенти складаються з кількох базових моделей, потрібно знайти спосіб довести, що їх поведінка відповідає інтересам користувачів, а не компаній, що їх створюють. Це може вимагати багаторівневих криптографічних гарантій: (1) звідки взялися дані для тренування, до яких процесів належать модифікації або підкріплення; (2) точних підказок і команд, що контролюють агентів; (3) записів реальної поведінки у реальному світі; (4) надійних гарантій, що постачальники не зможуть змінювати інструкції або повторно тренувати агентів, щоб вони працювали без відома користувачів. Без цих гарантій управління агентами зводиться до контролю над моделями однієї сторони.

Саме тут допомагає криптовалюта. Якщо колективні рішення записуються у блокчейні і автоматично виконуються, штучний інтелект може бути змушений виконати підтверджені результати. Якщо агент має криптоідентичність і прозорий журнал дій, можна перевірити, чи дотримується він правил. А якщо рівень штучного інтелекту належить користувачам і переносимий, а не закріплений за однією платформою, жодна компанія не зможе змінити правила через оновлення моделей.

Загалом, управління системами штучного інтелекту — це інфраструктурна проблема, а не політична. Справжня влада залежить від здатності системи сама створювати механізми виконання і гарантії.

3. Заповнення прогалин у традиційних платіжних системах для підприємств, орієнтованих на штучний інтелект

Агенти штучного інтелекту починають купувати — веб-скрапінг, сесії браузера, генерація зображень — і стейблкоїни стають альтернативним рівнем розрахунків. Водночас формується новий ринок для агентів. Наприклад, MPP-ринок Stripe і Tempo, що об’єднує понад 60 сервісів, спеціально створених для AI-агентів. За перший тиждень він обробив понад 34 000 транзакцій, комісія — всього 0,003 долара, а стейблкоїн — один із основних способів оплати.

Різниця у тому, як ці сервіси доступні. Немає сторінки оплати. Агент читає схему, надсилає запит, платить і отримує результат у одному обміні. Вони — новий тип «безголових» продавців: один сервер, набір точок доступу і ціна за кожен виклик. Немає фронтенду — ні магазину, ні команди продажу.

Ці платіжні траєкторії вже працюють. Coinbase з x402 і MPP використовують різні підходи, але обидва вбудовують оплату безпосередньо у HTTP-запити. Visa також розширює подібний напрямок, пропонуючи CLI-інструмент для розробників, щоб витрачати стейблкоїни з терміналу, а продавці отримували їх миттєво у бекенді.

Поки що дані — на ранніх етапах. Відфільтрувавши шахрайські операції, x402 обробля близько 1,6 мільйона доларів щомісяця у агентських платежах, що значно менше за 24 мільйони доларів, про які повідомляє Bloomberg (з посиланням на дані x402.org). Але інфраструктура швидко розвивається: Stripe, Cloudflare, Vercel і Google вже інтегрували x402 у свої платформи.

Область інструментів для розробників має величезний потенціал: зростання Vibe Codeing розширює коло програмістів і потенційний ринок інструментів. Компанії на кшталт Merit Systems працюють над майбутніми рішеннями, запустивши AgentCash — CLI-гаманець і маркетплейс, що підтримує протоколи MPP і x402. Ці продукти дозволяють агентам купувати необхідні дані, інструменти і функції за допомогою одного рахунку з використанням стейблкоїнів. Наприклад, агент продажів може викликати один ендпоінт, щоб отримати дані з Apollo, Google Maps і Whitepages для збагачення потенційних клієнтів, не виходячи з командного рядка.

Ця модель — перевага криптовалютних платежів (і нових карткових рішень) для агентів з кількох причин. По-перше, страхування. Обробники платежів, що працюють з продавцями, беруть на себе ризик. Безсайтний продавець без сайту або юридичної особи важко застрахувати традиційними способами. По-друге, стейблкоїни у відкритій мережі можна програмувати без дозволу: будь-який розробник може додати підтримку платежів до ендпоінтів без інтеграції з платіжними процесорами або підписання угод.

Ми вже бачили цю модель раніше. Кожна зміна бізнес-моделі породжує нових продавців, і початково існуючі системи важко їх обслуговувати. Компанії, що будують цю інфраструктуру, не ставлять на місячний дохід у 160 тисяч доларів, а на потенційний дохід, коли агенти стануть основними покупцями.

4. Переформатування довіри у агентській економіці

Тридцять тисяч років людського пізнання — це обмеження прогресу. Тепер штучний інтелект знижує маргінальні витрати на виконання до нуля. Коли дефіцитні ресурси стають доступними, обмеження переміщуються. Коли інтелект дешевшає, що стає дорогим? Перевірка.

У економіці агентів справжнім обмежувачем масштабування є наші біологічні інстинкти — здатність перевіряти і оцінювати машинні рішення. Пропускна здатність систем вже значно перевищує людський контроль. Оскільки нагляд коштує дорого і помилки виявляються із затримкою, ринок схиляється до зменшення контролю. «Співпраця людини і машини» швидко стає неможливою реальністю.

Але запуск неперевірених агентів несе додаткові ризики. Системи безжально оптимізують «агентські» метрики, водночас приховано відхиляючись від людських намірів, створюючи ілюзію продуктивності і приховуючи величезний борг штучного інтелекту. Щоб безпечно делегувати економіку машинам, довіра має бути закодована безпосередньо у архітектурі.

Коли будь-хто може безкоштовно створювати контент, найважливішим стає верифіковане походження — знати, звідки взявся контент і чи є він довіреним. Блокчейн, верифікація у ланцюгу і децентралізовані системи цифрової ідентичності змінюють економічні межі безпеки. Штучний інтелект більше не є чорним ящиком, а має чітку, аудитовану історію.

Зі зростанням кількості агентів, що взаємно торгують, системи розрахунків і трасування стають нероздільними. Системи переказу коштів — наприклад, стейблкоїни і смарт-контракти — можуть нести криптографічні квитанції, що фіксують, хто що зробив і хто несе відповідальність у разі проблем.

Людські переваги постійно зростають: від виявлення дрібних помилок до стратегічного планування і відповідальності за наслідки. Тривала перевага — у тих, хто може зашифрувати і сертифікувати результати, застрахувати їх і нести відповідальність у разі невдачі.

Масштаб без верифікації — це ризик, що з часом накопичується і може призвести до катастрофічних наслідків.

5. Збереження контролю користувача

Десятиліттями рівні абстракції змінювали спосіб взаємодії користувачів із технологіями. Мови програмування абстрагували машинний код. Командний рядок поступився місцем графічним інтерфейсам, потім мобільним додаткам і API. Кожна революція приховувала все більше складності, але користувачі залишалися в курсі загальної картини.

У світі агентів користувач визначає ціль, а система — спосіб її досягнення. Агент не лише абстрагує спосіб виконання завдання, а й виконавця. Після встановлення початкових параметрів користувач відступає у тінь, і система працює автономно. Роль користувача зводиться до контролю; без його втручання система залишається у режимі «увімкнено».

Зі зростанням кількості делегованих агентам завжди з’являються нові ризики: нечіткі вхідні дані можуть призвести до дій агента на основі помилкових припущень без відома користувача; несправності можуть залишитися непоміченими, без чітких механізмів діагностики; один дозвіл може запустити багатоступеневий процес, який ніхто не передбачав.

Криптографія тут відіграє ключову роль. Її суть — мінімізувати сліпу довіру. Оскільки користувачі передають все більше рішень програмам, системи агентів вимагають більшої строгості у проектуванні — потрібно чітко визначати межі, підвищувати прозорість і створювати сильні гарантії функціональності.

Для цього з’явилися нові криптографічні інструменти. Наприклад, Delegation Toolkit від MetaMask, AgentKit і гаманці для агентів від Coinbase, а також AgentCash від Merit Systems — сфокусовані на делегуванні у межах ролей, що дозволяє користувачам визначати, які дії агент може виконувати і яких — ні. Архітектура на основі намірів, як NEAR Intents (з 2024 року, з обсягом торгів понад 15 мільярдів доларів на децентралізованих біржах (DEX)), дозволяє встановлювати очікуваний результат — наприклад, «містити токени і ставити їх на стейк» — без визначення конкретних способів реалізації.

Штучний інтелект знижує вартість масштабування, але ускладнює довіру. Криптовалюти здатні масштабно відновити довіру.

Інфраструктура інтернету будується так, щоб кожен міг безпосередньо брати участь у економіці. Залишається питання — чи буде вона орієнтована на максимальну прозорість, відповідальність і контроль користувача, чи побудована на системах, що не підходять для нелюдських агентів.