Hace un tiempo vi todo el proceso de un AI ejecutando un swap, y fue realmente impresionante. Solo una operación muy sencilla, y el AI se quedó atascado sin avanzar. La transacción se envió, la cadena devolvió inmediatamente un estado de éxito, pero ese tipo parecía un niño cruzando la calle, mirando a izquierda y derecha, sin atreverse a avanzar.

¿Dónde está el problema? En ese momento, la cadena de bloques solo proporciona una confirmación blanda, lejos de ser el resultado final y definitivo. En ese breve momento de duda, el precio de la criptomoneda cayó. Para nosotros los humanos, esa pequeña demora no es gran cosa, pero si un equipo formado por múltiples agentes AI coopera, esa pausa minúscula puede destruir toda la operación en la cadena.

Por eso, el comunidad pasa todo el día pensando en cómo equilibrar la latencia y la finalización — no es solo palabrería, sino un verdadero desafío técnico.

Primero, aclaremos dos conceptos. La latencia es el tiempo que pasa desde que envías una transacción hasta que puedes usar realmente los fondos. La finalización, en cambio, es el momento en que la transacción queda completamente confirmada, sin posibilidad de reversión. La red de agentes AI, en pocas palabras, es un grupo de robots inteligentes que realizan transacciones, enrutan, firman datos y verifican resultados, generalmente en varias etapas. La baja latencia es como un chat en tiempo real, fluido; la alta finalización es como guardar un archivo en una caja fuerte, confiable. En un estado ideal, ambos aspectos deben estar presentes, pero en la realidad, a menudo tienes que elegir uno u otro.

Otro punto que puede causar confusión: que una cadena produzca bloques rápidamente no significa que la finalización también sea rápida. Algunas cadenas públicas generan bloques a una velocidad vertiginosa, pero aún así pueden revertir varios bloques y cambiar a otra cadena. Esto se llama reorganización de la cadena, como cuando dos empleados entregan el mismo informe y la empresa finalmente elige otra versión. Aunque no es muy frecuente, puede suceder. Para la gente normal, es solo un pequeño inconveniente; pero para robots que deben ejecutar una serie de pasos en cadena, esto representa un riesgo sistémico.