Ripple 利用亚马逊AI将XRP账本问题解决时间缩短至几分钟

来源：Coindoo 原标题：Ripple 利用 Amazon AI 将 XRP Ledger 问题解决时间缩短至几分钟 原始链接： 据报道，Amazon Web Services 和 Ripple 正在探索使用生成式人工智能，以现代化 XRP Ledger 的监控、诊断和维护方式。

知情人士表示，该项目主要集中在将 Amazon Bedrock 的 AI 模型应用到 XRPL 系统日志中，早期内部测试显示，调查时间有望从几天缩短到几分钟。

主要要点

• AWS 和 Ripple 正在测试生成式 AI 工具以分析 XRP Ledger 系统日志。
• 内部评估显示，问题调查时间可能从几天缩短到几分钟。
• 该项目旨在提升运营效率，而非改变协议。
• XRPL 的庞大去中心化节点网络产生大量日志数据。

AI 旨在应对 XRPL 的运营复杂性

XRPL 自 2012 年上线，基于经过优化的 C++ 代码库运行，追求速度和效率。虽然这种架构支持快速结算和低延迟，但也会产生密集且高度技术化的日志，即使是经验丰富的工程师也需要大量人力进行实时监控和事后分析。

根据 Ripple 内部资料，XRP Ledger 由全球超过 900 个节点支持，这些节点由大学、区块链组织、钱包提供商和金融机构运营。每个节点生成 30 到 50 吉字节的日志，整个网络估计产生 2 到 2.5 PB 的数据。

当发生故障时，平台团队必须手动收集并分析受影响运营商的日志，然后将异常与底层 C++ 代码中的特定行为关联起来。这一过程通常需要与少数协议专家密切协作，调查时间可能长达两三天，延迟了修复和新功能的开发。

AWS 工程师认为，Amazon Bedrock 可以作为原始日志数据与人工操作员之间的解释层。通过对大量数据集进行推理，理解预期的网络行为，AI 代理可以自动标记异常、检测模式，并生成易于理解的故障说明，从而大幅缩短响应时间。

内部讨论的一个例子涉及红海海底电缆中断事件，影响了亚太地区部分 XRPL 节点的连接。工程师不得不手动筛查每个节点数十吉字节的日志，才能形成诊断。借助 AI 辅助分析，这一过程可以缩短到几分钟。

从技术角度看，拟议的流程包括将验证者和服务器日志导入 Amazon S3，通过 AWS Lambda 进行分段，使用 Amazon SQS 分配工作负载，并在 Amazon CloudWatch 中索引结果。同时，AI 代理还会导入 XRPL 核心服务器代码和协议规范（来自 GitHub），使模型能够在网络设计的上下文中评估日志。

AWS 工程师认为，这种代码、标准与实时遥测数据的关联至关重要。单靠原始日志往往缺乏意义，除非具备协议意识，但经过操作数据和代码结构训练的 AI 系统可以揭示人类审查员可能遗漏或需要数天才能发现的洞察。

如果大规模部署，该项目不会改变 XRPL 的共识或交易逻辑，而是作为后台的运营升级，旨在提升可靠性、减少停机时间，并降低维护全球最长运行的去中心化区块链的协调负担。

虽然仍处于研究阶段，但这一合作反映出一个更广泛的趋势：成熟的区块链网络正日益依赖 AI 驱动的可观察性，以应对全球扩展带来的复杂性。