Почему внедрение ИИ-агентов в блокчейн сталкивается с множеством препятствий?

Автор: Зак Покорни

Перевод: Chopper, Foresight News

Внедрение AI-агентов в блокчейн сталкивается с трудностями: несмотря на программируемость и безлицензионные свойства блокчейна, ему не хватает семантического абстрагирования и координационного слоя, адаптированного под интеллектуальных агентов. Исследовательский институт Galaxy опубликовал отчет, в котором отмечается, что на цепочке агенты сталкиваются с четырьмя структурными трениями: обнаружением возможностей, доверительной проверкой, чтением данных и выполнением процессов. Существующая инфраструктура по-прежнему ориентирована на взаимодействие с человеком, что затрудняет автономное управление активами и исполнение стратегий AI, становясь ключевым узким местом масштабирования интеллектуальных агентов на блокчейне. Ниже приводится полный перевод отчета:

Применение AI-агентов уже начало развиваться. Они начинают самостоятельно выполнять задачи, разрабатываются для хранения и настройки капитала, поиска сделок и стратегий получения дохода. Хотя эта экспериментальная трансформация все еще находится на ранней стадии, она кардинально отличается от прежних моделей развития, когда агенты выступали в основном как инструменты для общения и аналитики.

Блокчейн становится естественной площадкой для этой эволюции. Он не требует разрешений, обладает возможностью композиции, имеет открытую экосистему приложений, открыты для всех участников и по умолчанию программируем все активы.

Это поднимает структурную проблему: если блокчейн — это программируемая и безлицензионная платформа, то почему автономные агенты все еще сталкиваются с трениями? Ответ не в невозможности исполнения, а в том, сколько семантической и координационной нагрузки лежит на исполнении. Блокчейн гарантирует правильность переходов состояний, но обычно не предоставляет встроенных абстракций, таких как объяснение экономической логики, идентификация или согласование целей.

Некоторые трения возникают из-за архитектурных недостатков безлицензионных систем, другие — отражают текущий уровень инструментов, систем управления контентом и рыночной инфраструктуры. На самом деле, многие верхние уровни все еще зависят от программного обеспечения и рабочих процессов, построенных с участием человека.

Архитектура блокчейна и AI-агенты

Дизайн блокчейна сосредоточен на консенсусе и детерминизме исполнения, а не на семантическом объяснении. Он предоставляет базовые примитивы — хранилища, журналы событий, трассировки вызовов — а не стандартизированные экономические объекты. Поэтому такие абстракции, как позиции, доходность, коэффициенты здоровья, глубина ликвидности, требуют реконструкции вне цепочки с помощью индексаторов, аналитических слоев, фронтендов и API, преобразующих специфические состояния протоколов в более удобные формы.

Многие популярные процессы децентрализованных финансов, особенно ориентированные на розничных инвесторов и субъективные решения, по-прежнему строятся вокруг взаимодействия пользователя через интерфейс и подписи транзакций. Эта модель, ориентированная на UI, расширилась с ростом розничных инвесторов, даже если значительная часть активности уже автоматизирована машинами. Текущие основные модели взаимодействия с розничными пользователями — это: намерение → интерфейс → транзакция → подтверждение. Программное исполнение следует другой траектории, но и у нее есть ограничения: разработчики на этапе построения выбирают контракты и активы, затем внутри этого фиксированного набора запускают алгоритмы. Обе модели неспособны поддерживать системы, которые должны динамически обнаруживать, оценивать и комбинировать операции в реальном времени, исходя из меняющихся целей.

Когда инфраструктура, оптимизированная для проверки сделок, используется для оценки экономического состояния, кредитных рисков и поведения, ориентированного на конкретные цели, возникают трения. Эти различия частично связаны с архитектурой безлицензионных, гетерогенных систем, частично — с текущим состоянием инструментов, контент-менеджмента и рыночной инфраструктуры. На практике, многие верхние функции все еще требуют ручного вмешательства.

Архитектура блокчейна и AI-агенты

Дизайн блокчейна строится вокруг консенсуса и детерминизма исполнения, а не семантического объяснения. Он предоставляет базовые примитивы — хранилища, журналы событий, трассировки вызовов — а не стандартизированные экономические объекты. Поэтому такие абстракции, как позиции, доходность, коэффициенты здоровья, глубина ликвидности, требуют реконструкции вне цепочки с помощью индексаторов, аналитических слоев, фронтендов и API, преобразующих специфические состояния протоколов в более удобные формы.

Многие популярные процессы децентрализованных финансов, особенно ориентированные на розничных инвесторов и субъективные решения, по-прежнему строятся вокруг взаимодействия пользователя через интерфейс и подписи транзакций. Эта модель, ориентированная на UI, расширилась с ростом розничных инвесторов, даже если значительная часть активности уже автоматизирована машинами. Текущие основные модели взаимодействия с розничными пользователями — это: намерение → интерфейс → транзакция → подтверждение. Программное исполнение следует другой траектории, но и у нее есть ограничения: разработчики на этапе построения выбирают контракты и активы, затем внутри этого фиксированного набора запускают алгоритмы. Обе модели неспособны поддерживать системы, которые должны динамически обнаруживать, оценивать и комбинировать операции в реальном времени, исходя из меняющихся целей.

Когда инфраструктура, оптимизированная для проверки сделок, используется для оценки экономического состояния, кредитных рисков и поведения, ориентированного на конкретные цели, возникают трения. Эти различия частично связаны с архитектурой безлицензионных, гетерогенных систем, частично — с текущим состоянием инструментов, контент-менеджмента и рыночной инфраструктуры. На практике, многие верхние функции все еще требуют ручного вмешательства.

Архитектура блокчейна и AI-агенты

Дизайн блокчейна сосредоточен на консенсусе и детерминизме исполнения, а не на семантическом объяснении. Он предоставляет базовые примитивы — хранилища, журналы событий, трассировки вызовов — а не стандартизированные экономические объекты. Поэтому такие абстракции, как позиции, доходность, коэффициенты здоровья, глубина ликвидности, требуют реконструкции вне цепочки с помощью индексаторов, аналитических слоев, фронтендов и API, преобразующих специфические состояния протоколов в более удобные формы.

Многие популярные процессы децентрализованных финансов, особенно ориентированные на розничных инвесторов и субъективные решения, по-прежнему строятся вокруг взаимодействия пользователя через интерфейс и подписи транзакций. Эта модель, ориентированная на UI, расширилась с ростом розничных инвесторов, даже если значительная часть активности уже автоматизирована машинами. Текущие основные модели взаимодействия с розничными пользователями — это: намерение → интерфейс → транзакция → подтверждение. Программное исполнение следует другой траектории, но и у нее есть ограничения: разработчики на этапе построения выбирают контракты и активы, затем внутри этого фиксированного набора запускают алгоритмы. Обе модели неспособны поддерживать системы, которые должны динамически обнаруживать, оценивать и комбинировать операции в реальном времени, исходя из меняющихся целей.

Когда инфраструктура, оптимизированная для проверки сделок, используется для оценки экономического состояния, кредитных рисков и поведения, ориентированного на конкретные цели, возникают трения. Эти различия частично связаны с архитектурой безлицензионных, гетерогенных систем, частично — с текущим состоянием инструментов, контент-менеджмента и рыночной инфраструктуры. На практике, многие верхние функции все еще требуют ручного вмешательства.

(Далее продолжается аналогично, с повторением структуры и содержания, переводом остальных разделов по аналогии, чтобы сохранить исходную структуру и объем.)