A16z：Як блокчейн може заповнити прогалини у ідентичності, платежах та довірі AI-агентів?

Оригінальна назва: Відсутня інфраструктура для AI-агентів: 5 способів, якими блокчейни можуть допомогти
Джерело: a16z crypto
Переклад: AididiaoJP, Foresight News

Автор статті: Літод BlockBeats

Джерело статті:

Перепублікація: Mars Finance

AI-агенти швидко перетворюються із допоміжних інструментів у справжніх учасників економіки з швидкістю, що значно перевищує інфраструктуру.

Хоча агенти вже здатні виконувати завдання та здійснювати транзакції, їм все ще бракує стандартних способів підтвердити «хто я», «на що я маю право» та «як я можу отримати винагороду» у різних середовищах. Ідентичність не може бути перенесена, платежі ще не є за замовчуванням програмованими, а співпраця залишається ізольованою.

Блокчейн вирішує ці питання на рівні інфраструктури. Публічні реєстри забезпечують довідки для кожної транзакції, які може перевірити будь-хто; гаманці надають агентам переносиму ідентичність; стабільні монети стають ще одним рівнем розрахунків. Це не концепції майбутнього — вони вже доступні сьогодні і допомагають агентам працювати як справжнім економічним суб’єктам без дозволу.

Забезпечення ідентичності для нелюдей

Поточний вузький місць у економіці агентів — не інтелект, а ідентичність.

Лише у фінансовому секторі кількість нелюдських ідентичностей (автоматизовані торгові системи, системи управління ризиками, моделі шахрайства) вже у 100 разів перевищує кількість людських працівників. З масштабним впровадженням сучасних рамок агентів (моделі з викликом інструментів, автономні робочі потоки, оркестрація кількох агентів) цей коефіцієнт продовжить зростати у різних галузях.

Однак ці агенти фактично залишаються «без банківського рахунку». Вони можуть взаємодіяти з фінансовими системами, але не можуть робити це у переносимій, підтверджуваній та за замовчуванням довіреній формі. Вони позбавлені стандартних способів довести свої повноваження, працювати незалежно на різних платформах або нести відповідальність за свої дії.

Чого не вистачає — універсального рівня ідентичності, що можна порівняти з SSL для агентів, здатного стандартизувати співпрацю між платформами. Поточні рішення залишаються фрагментованими: з одного боку — вертикально інтегровані стеки з пріоритетом фіатних валют; з іншого — нативні для криптовалют, відкриті стандарти (як x402 та нові пропозиції щодо ідентичності агентів); а також розробки для мостів між рівнями застосунків (наприклад, MCP, Protocol Model Context).

Поки що не існує широко прийнятих та взаємодоповнюваних способів, щоб один агент міг довести іншому: хто він, що йому дозволено робити та як отримати винагороду.

Це і є суть KYA (Know Your Agent). Як і люди покладаються на кредитні історії та KYC (Know Your Customer), агенти потребуватимуть криптографічних довідок, що зв’язують їх із суб’єктами, правами, обмеженнями та репутацією.

Блокчейн пропонує нейтральний рівень координації: переносиму ідентичність, програмовані гаманці та підтвердження, які можна аналізувати у чатах, API та маркетплейсах.

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

Але поки не з’являться універсальні стандарти ідентичності, торговці й далі блокуватимуть агентів на фаєрволах.

Управління системами, що керують AI

Агенти починають захоплювати реальні системи, що породжує нову проблему: хто справді має контроль? Уявімо спільноту або компанію, де AI-інструменти координують ключові ресурси (від розподілу капіталу до управління ланцюгами поставок).

Навіть якщо люди голосують за зміни політики, якщо базовий рівень AI контролює один постачальник, здатний оновлювати моделі, коригувати обмеження або змінювати рішення, ця влада є дуже вразливою. Формальний рівень управління може бути децентралізованим, але операційний — централізованим: хто контролює модель, той і контролює результат.

Коли агенти виконують роль управління, вони вводять новий рівень залежності. Теоретично це може зробити пряму демократію більш реальною: кожен може мати свого AI-агента, що допомагає розуміти складні пропозиції, моделювати компроміси та голосувати відповідно до своїх уподобань.

Однак ця ідея можлива лише тоді, коли агент справді відповідає за людину, яку він представляє, може переноситися між постачальниками та технічно підкоряється людським наказам. Інакше система виглядає демократичною, але фактично керується непрозорими моделями без контролю.

Якщо зараз більшість агентів базується на кількох основних моделях, потрібно мати спосіб довести, що агент діє в інтересах користувача, а не компанії, що його створила.

Це, ймовірно, вимагає криптографічних гарантій на кількох рівнях:

(1) дані тренувань, доопрацювання або підсилювального навчання моделі;

(2) точні підказки та інструкції, яким слідує агент;

(3) реальні записи його поведінки у реальному світі;

(4) надійні гарантії, що постачальник не зможе змінити інструкції або повторно навчити його без відома користувача. Без цих гарантій управління агентами перетворюється на управління моделлю людьми, що контролюють її ваги.

Саме тут особливо важливі криптографічні технології. Якщо колективні рішення записуються у блокчейні та автоматично виконуються, AI-системи можуть бути зобов’язані суворо дотримуватися підтверджених результатів. Якщо агент має криптографічну ідентичність та прозорі журнали виконання, можна перевірити, чи діє він у межах дозволеного.

Якщо рівень AI належить користувачу і є переносним, а не прив’язаний до однієї платформи, жодна компанія не зможе змінити правила одним оновленням моделі.

В підсумку управління AI-системами — це в першу чергу інфраструктурне завдання, а не політичне. Справжня влада залежить від побудови системи гарантій, які можна примусово виконувати.

Заповнення прогалин у традиційних платіжних системах для AI-орієнтованого бізнесу

AI-агенти починають купувати різноманітні послуги — веб-скрапінг, сесії у браузері, генерацію зображень — стабільні монети стають альтернативним рівнем розрахунків для цих транзакцій. Водночас формується новий ринок для агентів.

Наприклад, ринок MPP від Stripe і Tempo об’єднує понад 60 сервісів, створених спеціально для AI-агентів. За перший тиждень роботи він обробив понад 34 000 транзакцій, комісія становила всього 0,003 долара, а стабільні монети — один із основних способів оплати.

Різниця у тому, що ці сервіси не мають сторінки оплати. Агент читає схему, надсилає запит, платить і отримує результат у одному обміні.

Це створює новий тип безідентифікаційних продавців: один сервер, набір точок доступу та ціна за кожен виклик. Немає фронтенду, немає команди продажу.

Платіжні рішення для цього вже запущені. Coinbase x402 і MPP використовують різні підходи, але обидва вбудовують оплату безпосередньо у HTTP-запити. Visa також розширює цей напрямок, пропонуючи CLI-інструмент для миттєвих платежів стабільними монетами у бекенді.

Поки що дані ще на ранній стадії. Після виключення шахрайських активностей, x402 обробля приблизно 1,6 мільйона доларів на місяць у платежах, що керуються агентами, — значно менше за 24 мільйони доларів, про які повідомляє Bloomberg (з посиланням на дані x402.org). Однак інфраструктура швидко розвивається: Stripe, Cloudflare, Vercel і Google вже інтегрували x402 у свої платформи.

Інструменти для розробників — це великий шанс, оскільки «vibe coding» розширює кількість людей, здатних створювати софт. Загальний ринок для таких інструментів зростає. Компанії, як Merit Systems, створюють продукти для цього світу, наприклад AgentCash — CLI-гаманець і маркетплейс, що з’єднує MPP і x402. Ці продукти дозволяють агентам купувати необхідні дані, інструменти та можливості за допомогою стабільних монет із єдиного балансу.

Наприклад, агент із продажу може викликати один з кінцевих точок і одночасно отримати дані з Apollo, Google Maps і Whitepages для збагачення інформації про потенційних клієнтів, не залишаючи командний рядок.

Такий агент-агентовий бізнес здебільшого використовує криптографічні платіжні траєкторії (та нові рішення з картками), з кількох причин:

По-перше, ризики підписки: традиційні платіжні процесори несуть ризики за клієнтів, а безсайтний продавець без юридичної особи важко підпорядкувати цим процесорам.

По-друге, стабільні монети у відкритій мережі мають безліцензійну програмованість: будь-який розробник може зробити кінцеву точку підтримкою платежів без підключення до платіжних процесорів або підписання договорів.

Ми вже бачили цю модель раніше. Кожна зміна бізнес-моделі створює новий тип продавців, яких початково важко обслуговувати існуючими системами. Компанії, що будують цю інфраструктуру, ставлять не на 1,6 мільйона доларів щомісяця, а на те, яким стане цей показник, коли агенти стануть стандартним покупцем.

Переформатування довіри в агентній економіці

За останні 300 тисяч років людське пізнання було головним обмеженням прогресу. Сьогодні AI зводить до нуля маргінальні витрати на виконання. Коли дефіцитні ресурси стають доступними, обмеження переміщуються. Коли інтелект стає дешевим, що стає дорогим? Верифікація.

У агентній економіці справжнім обмеженням є наші біологічні можливості контролю та аудиту машинних рішень. Пропускна здатність агентів вже значно перевищує людський контроль. Оскільки нагляд коштує дорого і його результати мають затримку, ринок схиляється до недооцінки контролю. «Люди у ланцюгу» швидко стають фізично неможливими.

Однак запуск не підтверджених агентів створює складні ризики. Системи безжально оптимізують «показники» агентів, приховуючи від людського контролю відхилення від намірів, створюючи ілюзію продуктивності та накопичуючи величезний борг AI. Щоб безпечно делегувати економіку машинам, довіра має бути закодована безпосередньо у системі.

Коли будь-хто може безкоштовно створювати контент, найважливішим стає підтверджуване походження — знати, звідки воно, і чи можна йому довіряти. Блокчейн, підтвердження у мережі та децентралізовані системи цифрової ідентичності змінюють межі безпечного розгортання економіки. Ви вже не сприймаєте AI як чорний ящик, а отримуєте чітку, підтверджену історію.

Зі зростанням кількості AI-агентів, що взаємно торгують, розрахункові траєкторії та походження підтверджень починають тісно переплітатися.

Системи обробки коштів (стабільні монети та смарт-контракти) також можуть нести криптографічні довідки, що показують, хто що зробив і хто відповідальний у разі проблем.

Людські переваги будуть переноситися вгору: від виявлення дрібних помилок до встановлення стратегічних напрямків і відповідальності за помилки. Тривала перевага належить тим, хто може за допомогою криптографії підтверджувати результати, страхувати їх і нести відповідальність у разі невдачі.

Масштабування без підтверджень — це борг, що накопичується з часом.

Збереження контролю користувача

Десятиліттями нові рівні абстракції визначали спосіб взаємодії користувачів із технологіями. Абстракція мов програмування приховує машинний код; командний рядок поступився місцем графічним інтерфейсам, потім мобільним додаткам і API. Кожна зміна приховує все більше низькорівневої складності, але завжди тримає користувача у контролі.

У світі агентів користувач визначає результат, а не конкретні дії, — система сама вирішує, як це зробити. Агент не лише абстрагує спосіб виконання завдання, а й визначає, хто його виконає. Користувач встановлює початкові параметри, а потім відступає, дозволяючи системі працювати самостійно. Роль користувача змінюється з активного учасника на наглядача; за замовчуванням — «увімкнено».

Зі зростанням кількості завдань, довірених агентам, з’являються нові ризики: нечіткий ввід може призвести до дій агента на основі неправильних припущень без відома користувача; невдачі можуть залишитися непоміченими, ускладнюючи діагностику; один дозвіл може спричинити ланцюг багатоступеневих дій без контролю.

Тут допомагає криптографія. Вона прагне мінімізувати сліпу довіру.

Зі зростанням кількості рішень, що делегуються програмам, системи агентів ставлять цю проблему ще гостріше і вимагають більшої точності у проектуванні — через встановлення чіткіших обмежень, підвищення прозорості та жорсткі гарантії щодо можливостей системи.

З’являються нові криптографічні інструменти. Наприклад, делегація у рамках сфери — такі як Delegation Toolkit від MetaMask, AgentKit від Coinbase і Agent Wallet, а також AgentCash від Merit Systems — дозволяють користувачам визначати, що агент може і не може робити у смарт-контрактах. Архітектури на основі намірів (наприклад, NEAR Intents, що з 2024 Q4 обробля понад 15 мільярдів доларів у сумарних DEX-транзакціях) дозволяють користувачам встановлювати очікуваний результат (наприклад, «містити токени і ставити їх у заставу»), не визначаючи, як саме це зробити.